In den letzten Jahren hat sich in vielen Unternehmen ein Wandel vollzogen: Wo lange Zeit das Produkt im Fokus stand, ist heute der Kunde Ausgangspunkt aller strategischen Entscheidungen. Nicht mehr die einzelne Transaktion, sondern das langfristige Management von Kundenbeziehungen wird als entscheidender Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens angesehen.
Mit diesem Ansatz des Customer Relationship Managements geht häufig die Vermutung einher, dass Kundenbindung und Kundenprofitabilität positiv korreliert sind. Die Annahme, dass sich insbesondere loyale, langjährige Kunden durch eine hohe Profitabilität auszeichnen und daher ans Unternehmen gebunden werden sollten ist allerdings umstritten. Eine individuelle Analyse der Kundenbasis ist für ein Unternehmen daher unabdingbar, um profitable Kundensegmente lokalisieren zu können. Dabei sind insbesondere die Methoden von Interesse, mit denen die Dauer von Kundenbeziehungen prognostiziert und beurteilt werden können. Besitzt ein Unternehmen Informationen über die voraussichtliche Dauer der einzelnen Kundenbeziehungen, können knappe Ressourcen für die Durchführung von Marketingaktivitäten zielgerichtet eingesetzt werden. So ist es zB möglich, profitable Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko durch gezielte Maßnahmen an das Unternehmen zu binden. Durch eine Segmentierung der Kundenbasis ist es möglich, die Ressourcen für solche Aktionen gezielt auf die Kundensegmente zu konzentrieren, die sich durch eine hohe Profitabilität auszeichnen. Für eine solche Segmentierung wird häufig das RFM-Modell verwendet, das eine Kundenbeziehung hinsichtlich dreier Dimensionen untersucht: Recency (Zeitpunkt letzter Kauf), Frequency (Anzahl bisheriger Käufe) und Monetary Value (kum. Umsätze d. Kundenbeziehung). Profitable Segmente umfassen meist nur wenige Kunden, die allerdings für einen Großteil der Umsätze bzw. Gewinne verantwortlich sind. Investitionen in Marketingaktivitäten zur Steigerung der Loyalität dieser Kundensegmente sind daher sinnvoll.
Hier setzen die Methoden zur Kundenbasisanalyse an: Das NBD/Pareto-Modell und die Hazard-Modelle schließen aus Vergangenheitsdaten über das Kaufverhalten von Kunden auf deren zukünftiges Verhalten und können damit zur Prognose der Dauer einer Kundenbeziehung herangezogen werden. Dabei greifen sie auf zwei der drei Dimensionen des RFM-Modells zurück: Recency und Frequency. Mit Hilfe dieser statistischen Modelle kann die Effizienz von Marketingaktivitäten gesteigert werden.
Inhaltsverzeichnis
1. Problemstellung
2. Thematische Einordnung und Abgrenzung
3. Modelle zur Kundenbasisanalyse
3.1 NBD/Pareto-Modell
3.1.1 Hintergrund und Modellannahmen
3.1.2 Vorgehen zur Bestimmung der voraussichtlichen Dauer einer Kundenbeziehung
3.2 Hazard-Modelle
3.2.1 Grundannahmen
3.2.2 Methodische Grundlagen
3.2.3 Systematisierung
4. Beispiele empirischer Forschung und deren Implikationen
5. Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit verfolgt das Ziel, quantitative statistische Modelle zur Kundenbasisanalyse vorzustellen und deren Eignung zur Prognose der Dauer von Kundenbeziehungen zu bewerten, um Unternehmen eine gezielte Ressourcenallokation im Marketing zu ermöglichen.
- Grundlagen des Customer Lifetime Value (CLV) und Customer Equity
- Analyse von nicht-vertraglichen Kundenbeziehungen mittels NBD/Pareto-Modell
- Anwendung von Hazard-Modellen bei vertraglich gebundenen Kundenbeziehungen
- Methodische Vorgehensweise bei der Parameterschätzung und Segmentierung
- Implikationen empirischer Forschung für die Marketingpraxis
Auszug aus dem Buch
3.1.1 Hintergrund und Modellannahmen
In vielen Branchen ist die Dauer der Geschäftsbeziehung zwischen dem Anbieter und dem Abnehmer einer Leistung nicht vertraglich oder über eine Mitgliedschaft festgelegt, so dass ein Abnehmer seinen Bedarf bei mehreren Anbietern gleichzeitig befriedigen kann und jederzeit über die Möglichkeit verfügt, die Geschäftsbeziehung zu beenden, ohne den Anbieter davon zu benachrichtigen (Schmittlein et al. 1987, S. 2; Wübben und von Wangenheim 2006, S. 80). Ein Beispiel für eine solche nicht-vertragliche Situation stellt die Beziehung zwischen einem Versandhändler wie Amazon und dessen Kunden dar (Reinartz und Kumar 2000, S. 18). Hat ein Kunde also über längere Zeit keinen Kauf getätigt, kann das Unternehmen nicht sicher sagen, ob der Kunde nur temporär keinen Bedarf hat oder ob er endgültig inaktiv geworden ist und in Zukunft auch nicht wieder konsumieren wird.
In der Praxis behilft man sich häufig mit Verfahren, die ausschließlich die Zeit betrachten, die seit dem letzten Kauf eines Kunden verstrichen ist (die Dimension Recency des RFM-Modells). Überschreitet dieser Wert einen vorher festgelegten Grenzwert, wird der Kunde als inaktiv betrachtet (Hoppe und Wagner 2007, S. 75; Schmittlein et al. 1987, S. 10). Mit dieser Vorgehensweise sind zwei Probleme verbunden: Zum einen basiert die Festlegung der Dauer, ab der ein Kunde als inaktiv angesehen wird, lediglich auf Erfahrungswerten und erfolgt so wenig objektiv (Abe 2009, S. 541). Der entscheidende Fehler eines solchen Vorgehens ist aber, dass dieses auf der Annahme beruht, die Kaufraten aller Kunden seien gleich (Hoppe und Wagner 2007, S. 75; Schmittlein et al. 1987, S. 10). Diese Annahme ist in der Praxis jedoch nicht aufrecht zu erhalten, da die Kundenbasis eines Unternehmens heterogener Natur ist (Abe 2009, S. 541). Ein einheitlicher Grenzwert für die Inaktivität eines Kunden wird der Heterogenität des Kaufverhaltens der Kunden nicht gerecht und birgt daher die Gefahr, den Status von Kunden falsch einzuschätzen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Problemstellung: Einführung in die Relevanz der Kundenbasisanalyse und die Problematik des Managements von Kundenbeziehungen zur Steigerung der Profitabilität.
2. Thematische Einordnung und Abgrenzung: Einordnung der Analyse in die Konzepte Customer Lifetime Value und Customer Equity sowie Abgrenzung zum klassischen RFM-Modell.
3. Modelle zur Kundenbasisanalyse: Detaillierte Darstellung des NBD/Pareto-Modells für nicht-vertragliche Situationen und der Hazard-Modelle für vertragliche Kundenbeziehungen.
4. Beispiele empirischer Forschung und deren Implikationen: Überblick über existierende Studien und Diskussion der Erkenntnisse zur Korrelation von Beziehungsdauer und Kundenwert.
5. Zusammenfassung: Abschlussbetrachtung über den Nutzen statistischer Modelle als Entscheidungsunterstützung im strategischen und operativen Marketing.
Schlüsselwörter
Kundenbasisanalyse, Kundenbeziehungsdauer, NBD/Pareto-Modell, Hazard-Modelle, Customer Lifetime Value, Customer Equity, RFM-Modell, Abwanderungsrisiko, Kundenprofitabilität, Kundenbindung, Parameterschätzung, Überlebensanalyse, Marketingstrategie, Prognose, Transaktionshäufigkeit.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit quantitativen statistischen Methoden, um das zukünftige Kaufverhalten von Kunden basierend auf historischen Daten zu prognostizieren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit fokussiert sich auf die Kundenbasisanalyse, den Customer Lifetime Value, das NBD/Pareto-Modell sowie Hazard-Modelle (Survival Analysis).
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, Methoden aufzuzeigen, mit denen Unternehmen die voraussichtliche Lebensdauer einer Kundenbeziehung bestimmen können, um Marketingressourcen effizienter einzusetzen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden mathematisch-statistische Modellierungen wie das NBD-Modell, die Pareto-Verteilung und verschiedene Hazard-Regressionsmodelle für die Datenanalyse herangezogen.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden das NBD/Pareto-Modell für nicht-vertragliche Situationen und Hazard-Modelle für vertragliche Situationen formal hergeleitet und systematisiert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Kundenbasisanalyse, NBD/Pareto-Modell, Hazard-Modelle, Customer Lifetime Value und Kundenbeziehungsdauer.
Warum ist der "Monetary Value" in diesen Modellen oft nicht enthalten?
In den hier vorgestellten grundlegenden statistischen Modellen wird dieser Wert nicht berücksichtigt, da der Fokus primär auf der Prognose der zeitlichen Dauer der Kundenbeziehung liegt.
Welchen praktischen Nutzen bietet die Sensitivitätsanalyse im NBD/Pareto-Modell?
Sie dient dazu, einen optimalen Schwellenwert für die Klassifizierung eines Kunden als "alive" (aktiv) oder "dead" (inaktiv) zu finden, um die Prognosegüte zu maximieren.
Warum sind Hazard-Modelle für vertragliche Beziehungen besser geeignet als logistische Regressionen?
Hazard-Modelle ermöglichen eine dynamische Betrachtungsweise im Zeitablauf, während logistische Regressionen oft nur auf einen statisch festgelegten Zeitraum begrenzen.
- Citation du texte
- Sven Duggen (Auteur), 2010, Methoden zur Kundenbasisanalyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/170292
