Lange Zeit beschränkten sich die eingesetzten Verfahren zur Kundenwertanalyse auf statische und häufig ausschließlich monetäre Kennziffern. Im Zuge der wachsenden Beziehungsorientierung hat die Kundenwertbetrachtung allerdings eine Dynamisierung erfahren. Zunehmend werden auch nicht-monetäre Größen wie Kundenzufriedenheit und Kundenbindung einbezogen.
Sowohl die geforderte Dynamisierung, als auch eine Integration nicht-monetärer Größen in die Kundenwertberechnung, wurde durch den Einsatz des Customer Lifetime Value (CLV) geschaffen.
Ziel dieser Arbeit ist es Hazard-Raten-Modelle als Instrument der CLV-Analyse vorzustellen. Dabei soll ein besonderer Fokus auf die Anwendungsmöglichkeiten und Rahmenbedingungen der Hazard-Raten-Modelle gelegt werden. Die Vielfalt und Komplexität der Hazard-Raten-Ansätze soll anhand einiger ausgewählter Modelle deutlich gemacht werden. Dabei gilt es Stärken, Schwächen und mögliche Problemfelder zu identifizieren und zu evaluieren. In diesem Kontext sollen die Modelle miteinander verglichen und von weiteren bedeutenden Ansätzen der CLV-Analyse abgegrenzt werden.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung und Aufbau der Arbeit
- Kundenwert als zentrale Steuerungsgröße im CRM
- Problemstellung: Tauglichkeit von Hazard-Raten-Modellen zur CLV-Analyse
- Aufbau der Arbeit
- Customer Lifetime Value zur Berechnung des langfristigen Kundenwerts
- Konzeption des CLV-Ansatzes
- Determinanten des CLV
- Zahlungsströme (Cash-Flow)
- Kalkulationszinssatz
- Periodenlänge
- Beziehungsdauer
- Anwendungspotenzial von Hazard-Raten-Modellen bei der CLV-Analyse
- Schätzung der Beziehungsdauer bei vertraglicher Bindung
- Kundenbeziehungstypen: Lost-for-good vs. Always-a-share
- Bestimmung der Retention-Rate im Lost-for-good-Szenario
- Methodik der Hazard-Raten-Modelle
- Zensierung und Trunkierung
- Systematisierung
- Dichtefunktion, Verteilungsfunktion, Survivorfunktion und Hazard-Rate
- Nicht-parametrische Ansätze
- Sterbetafel-Methode
- Kaplan-Meier-Schätzer
- Berücksichtigung von Kovariablen
- Semi-parametrische Ansätze
- Cox-Regression
- Kritische Betrachtung der Cox-Regression
- Parametrische Ansätze
- Exponential-Verteilung
- Weibull-Verteilung
- Log-Logistische Verteilung
- Evaluierung der vorgestellten Modelle
- Unbeobachtete Heterogenität
- Kritische Würdigung von Hazard-Raten-Modellen
- Allgemeine Bewertung
- Abgrenzung zu weiteren bedeutenden Ansätze der CLV-Analyse
- NBD/Pareto-Modell
- Markov-Migration-Modell
- Abgrenzung zu pragmatischen und heuristischen Verfahren
- Kundenbewegungsbilanzen
- Churn-Analyse
- Klassische Regressionsanalyse
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit der Analyse des Customer Lifetime Value (CLV) und der Eignung von Hazard-Raten-Modellen für dessen Berechnung. Im Fokus steht die Anwendung dieser Modelle in der Praxis, insbesondere zur Schätzung der Beziehungsdauer von Kunden.
- Konzeption und Bedeutung des CLV im CRM
- Analyse verschiedener Hazard-Raten-Modelle und ihrer Einsatzmöglichkeiten bei der CLV-Berechnung
- Bewertung des Potenzials von Hazard-Raten-Modellen zur Schätzung der Beziehungsdauer
- Abgrenzung zu anderen CLV-Modellen und pragmatischen Verfahren
- Kritische Würdigung der Stärken und Schwächen von Hazard-Raten-Modellen
Zusammenfassung der Kapitel
- Das erste Kapitel führt in die Thematik ein und erläutert die Bedeutung des Kundenwerts im Customer Relationship Management (CRM). Es werden die Problemstellung und der Aufbau der Arbeit dargelegt.
- Kapitel 2 definiert den Customer Lifetime Value (CLV) und beschreibt dessen Konzeption sowie die wichtigsten Determinanten, die den CLV beeinflussen.
- Kapitel 3 untersucht das Anwendungspotenzial von Hazard-Raten-Modellen für die CLV-Analyse. Es werden verschiedene Szenarien und Kundenbeziehungstypen betrachtet, die die Anwendung von Hazard-Raten-Modellen relevant machen.
- Kapitel 4 erläutert die Methodik der Hazard-Raten-Modelle. Es werden die verschiedenen Ansätze, wie nicht-parametrische, semi-parametrische und parametrische Modelle, detailliert vorgestellt. Es wird außerdem auf die Bedeutung von Zensierung und Trunkierung eingegangen.
- Kapitel 5 bietet eine kritische Würdigung von Hazard-Raten-Modellen. Es werden deren Stärken und Schwächen im Vergleich zu anderen CLV-Modellen und pragmatischen Verfahren diskutiert.
Schlüsselwörter
Customer Lifetime Value (CLV), Hazard-Raten-Modelle, Retention-Rate, Beziehungsdauer, Customer Relationship Management (CRM), Zensierung, Trunkierung, Nicht-parametrische Modelle, Semi-parametrische Modelle, Parametrische Modelle, NBD/Pareto-Modell, Markov-Migration-Modell, Kundenbewegungsbilanzen, Churn-Analyse, Klassische Regressionsanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Customer Lifetime Value (CLV)?
Der CLV ist eine Kennzahl, die den diskontierten Gesamtwert eines Kunden über die gesamte Dauer der Geschäftsbeziehung hinweg beschreibt.
Was sind Hazard-Raten-Modelle im Kontext des CLV?
Diese statistischen Modelle werden genutzt, um die Wahrscheinlichkeit des Endes einer Kundenbeziehung (Abwanderung) zu einem bestimmten Zeitpunkt vorherzusagen.
Was ist der Unterschied zwischen "Lost-for-good" und "Always-a-share"?
"Lost-for-good" beschreibt Kunden, die nach einer Kündigung dauerhaft weg sind (z.B. Mobilfunk), während "Always-a-share" Kunden sind, die zwischen Anbietern wechseln (z.B. Supermarkt).
Welche Rolle spielt die Cox-Regression in dieser Analyse?
Die Cox-Regression ist ein semi-parametrisches Modell, das den Einfluss verschiedener Kovariablen auf die Abwanderungswahrscheinlichkeit untersucht, ohne eine feste Verteilung vorauszusetzen.
Warum sind Hazard-Raten-Modelle klassischen Regressionsanalysen überlegen?
Sie können besser mit "zensierten Daten" umgehen – also Kunden, die zum Ende des Beobachtungszeitraums noch aktiv sind, deren Beziehungsende also noch unbekannt ist.
- Quote paper
- Marlene Bleicher (Author), 2010, Hazard-Raten-Modelle und ihr Anwendungspotenzial bei der Berechnung des Customer Lifetime Value, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/267589
