In der geplanten Bachelorarbeit mit dem Arbeitstitel „Kritischer Vergleich und Analyse von Methoden zur Messung von Churn“ wird der Unterschied einer Anzahl von Methoden zur Messung und Analyse von Kundenabwanderungen untersucht und miteinander kritisch verglichen. Schon seit den letzten Jahrzehnten hat das Thema Kundenbindung unter dem Stichwort Customer Relationship Management die Marketingwissenschaft und -praxis intensiv beschäftigt, da zahlreiche Analysen zeigen, dass in vielen Branchen die Neukundengewinnung ca. vier- bis sechsmal teurer ist als die Kundenbindung. Neben der Kundenbindung hat das Thema Kundenabwanderung, der sog. Churn, der sich aus den englischen Begriffen Change und Turn zusammensetzt, an zunehmender Bedeutung gewonnen. Durch die Sättigung der Märkte, neuen Wettbewerbern und Technologien sowie dem Preisdruck und der Kostensenkung, ist der Wettbewerb deutlich straffer geworden. Das bedeutet, dass es für Unternehmen immer wichtiger und schwieriger wird, die langfristige Sicherung von bestehenden Kundenbeziehungen aufrecht zu erhalten Durch Churn-Management kann ein Unternehmen gezielte Strategien zur Prävention von Kundenabwanderung durchführen und somit den Erhalt des Kunden für das Unternehmen sichern bzw. die Kundenabwanderungsrate senken. Dadurch kann sich auch der Unternehmenserfolg maximieren. Mithilfe der sogenannten Churn-Rate kann man beispielsweise den Anteil messen, wie viele Kunden über einen bestimmten Zeitraum, bezogen auf den durchschnittlichen Kundenbestand, abwandern. Anhand der Churn-Rate kann man dann sehen, wie viel Umsatz ein Unternehmen durch solche Abwanderungen verlieren würde. Jedoch ist das nur eine Möglichkeit, um den Anteil abgewanderter Kunden zu berechnen und keine Prognosemethode, wodurch potenzielle abwanderungsgefährdete Kunden vor dem Churn erfasst werden können. Eben dieser Aspekt - die potenziellen abwanderungsgefährdeten Kunden anhand ausgewählter Methoden zu ermitteln - wird die Thematik in dieser Arbeit sein. Dabei sollen die verschiedenen Methoden vorgestellt, kritisch gewürdigt und letztlich miteinander verglichen werden.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1. Ausgangspunkt der Untersuchung
- 1.2. Problemstellung
- 1.3. Zielsetzung und Herangehensweise
- 2. Kundenbeziehungsmanagement
- 2.1. Grundlagen des Customer Relationship Management
- 2.2. Kundenlebenszyklus hinsichtlich des Churn-Managements
- 2.3. Churn-Management
- 2.4. Kundenabwanderungsprozess und Gründe einer Abwanderung
- 2.5. Kritische Bestandsaufnahme der Literatur
- 3. Konzeption der Messung von Churn
- 3.1. Anforderungen und Prozessablauf zur Messung von Churn
- 3.2. Kriterien für die Bewertung von Methoden zur Messung von Churn
- 3.3. Bewertungskriterien für den Vergleich der Methoden
- 4. Klassische Methoden zur Messung und Analyse von Churn
- 4.1. Einfache Analyse und Messung von Churn
- 4.2. Markov-Ketten
- 4.3. Loyalitätsleiter
- 4.4. Logistische Regression
- 4.5. Hazard-Regression
- 4.6. NBD/Pareto-Modell
- 5. Data-Mining-Methoden zur Messung und Analyse von Churn
- 5.1. Grundlagen des Data Mining
- 5.2. Methoden zur Analyse und Messung von Churn auf Basis des Data-Mining
- 5.2.1. Entscheidungsbaumanalyse
- 5.2.2. Neuronale Netze
- 5.2.3. K-Nearest-Neighbour
- 6. Methodenvergleich
- 6.1. Vergleich der Methoden anhand des Bewertungsrasters
- 6.2. Methodenvergleich im Kontext des Dateninputs
- 7. Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Bachelorarbeit befasst sich mit dem kritischen Vergleich von Methoden zur Messung und Analyse von Churn. Die Arbeit verfolgt das Ziel, verschiedene Methoden hinsichtlich ihrer Eignung zur Vorhersage von Kundenabwanderung zu bewerten und miteinander zu vergleichen.
- Definition und Bedeutung von Churn im Kontext des Kundenbeziehungsmanagements
- Analyse der verschiedenen Methoden zur Messung und Analyse von Churn
- Bewertung und Vergleich der Methoden anhand eines definierten Bewertungskriteriums
- Beurteilung der Einsatzmöglichkeiten der Methoden in unterschiedlichen Szenarien
- Ausblick auf zukünftige Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich des Churn-Managements
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 führt in das Thema Churn ein, erläutert den Ausgangspunkt der Untersuchung und definiert die Problemstellung. Die Zielsetzung und Herangehensweise der Arbeit werden ebenfalls in diesem Kapitel vorgestellt.
Kapitel 2 beschäftigt sich mit den Grundlagen des Kundenbeziehungsmanagements (CRM), dem Kundenlebenszyklus und der Bedeutung von Churn im Kontext des CRM. Der Kundenabwanderungsprozess und die Gründe für eine Abwanderung werden ebenfalls ausführlich analysiert.
Kapitel 3 legt den Fokus auf die Konzeption der Messung von Churn. Es werden Anforderungen und Prozessablauf zur Messung von Churn definiert sowie Kriterien für die Bewertung von Methoden zur Messung von Churn vorgestellt.
Kapitel 4 stellt klassische Methoden zur Messung und Analyse von Churn vor, darunter die einfache Analyse und Messung von Churn, Markov-Ketten, die Loyalitätsleiter, die logistische Regression, die Hazard-Regression und das NBD/Pareto-Modell.
Kapitel 5 befasst sich mit Data-Mining-Methoden zur Messung und Analyse von Churn. Es werden Grundlagen des Data Mining erklärt und verschiedene Methoden auf Basis des Data-Mining vorgestellt, darunter Entscheidungsbaumanalyse, neuronale Netze und K-Nearest-Neighbour.
Kapitel 6 bietet einen Vergleich der verschiedenen Methoden zur Messung und Analyse von Churn anhand eines Bewertungsrasters und im Kontext des Dateninputs.
Schlüsselwörter
Churn, Customer Relationship Management (CRM), Kundenabwanderung, Kundenbindung, Methodenvergleich, Data Mining, Entscheidungsbaumanalyse, neuronale Netze, K-Nearest-Neighbour, logistische Regression, Hazard-Regression, NBD/Pareto-Modell, Markov-Ketten, Loyalitätsleiter.
Häufig gestellte Fragen
Was bedeutet „Churn“ im Marketing?
Churn bezeichnet die Kundenabwanderung. Die Churn-Rate misst den Anteil der Kunden, die eine Geschäftsbeziehung innerhalb eines bestimmten Zeitraums beenden.
Warum ist Churn-Management für Unternehmen so wichtig?
Analysen zeigen, dass die Gewinnung eines Neukunden ca. vier- bis sechsmal teurer ist als die Bindung eines Bestandskunden. Churn-Prävention sichert somit langfristig den Unternehmenserfolg.
Welche klassischen Methoden zur Churn-Messung gibt es?
Dazu zählen unter anderem die logistische Regression, Markov-Ketten, die Loyalitätsleiter sowie das NBD/Pareto-Modell.
Wie hilft Data Mining bei der Churn-Prognose?
Data-Mining-Methoden wie Entscheidungsbaumanalysen, neuronale Netze oder K-Nearest-Neighbour können Muster in Kundendaten erkennen, um abwanderungsgefährdete Kunden frühzeitig zu identifizieren.
Was ist der Unterschied zwischen Churn-Rate und Churn-Prognose?
Die Churn-Rate ist eine Kennzahl für die Vergangenheit (wie viele sind gegangen?), während die Churn-Prognose versucht, zukünftiges Verhalten vorherzusagen (wer wird wahrscheinlich gehen?).
- Citation du texte
- Tufan Yalvac (Auteur), 2019, Kundenbeziehungsmanagement. Vergleich von Methoden zur Messung und Analyse von Churn, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1027574
