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
1 Einleitung und Aufbau der Arbeit
1.1 Kundenwert als zentrale Steuerungsgröße im CRM
1.2 Problemstellung: Tauglichkeit von Hazard-Raten-Modellen zur CLV-Analyse
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Customer Lifetime Value zur Berechnung des langfristigen Kundenwerts
2.1 Konzeption des CLV-Ansatzes
2.2 Determinanten des CLV
2.2.1 Zahlungsströme (Cash-Flow)
2.2.2 Kalkulationszinssatz
2.2.3 Periodenlänge
2.2.4 Beziehungsdauer
3 Anwendungspotenzial von Hazard-Raten-Modellen bei der CLV-Analyse
3.1 Schätzung der Beziehungsdauer bei vertraglicher Bindung
3.2 Kundenbeziehungstypen: Lost-for-good vs. Always-a-share
3.3 Bestimmung der Retention-Rate im Lost-for-good-Szenario
4 Methodik der Hazard-Raten-Modelle
4.1 Zensierung und Trunkierung
4.2 Systematisierung
4.3 Dichtefunktion, Verteilungsfunktion, Survivorfunktion und Hazard-Rate
4.4 Nicht-parametrische Ansätze
4.4.1 Sterbetafel-Methode
4.4.2 Kaplan-Meier-Schätzer
4.5 Berücksichtigung von Kovariablen
4.6 Semi-parametrische Ansätze
4.6.1 Cox-Regression
4.6.2 Kritische Betrachtung der Cox-Regression
4.7 Parametrische Ansätze
4.7.1 Exponential-Verteilung
4.7.2 Weibull-Verteilung
4.7.3 Log-Logistische Verteilung
4.7.4 Evaluierung der vorgestellten Modelle
4.8 Unbeobachtete Heterogenität
5 Kritische Würdigung von Hazard-Raten-Modellen
5.1 Allgemeine Bewertung
5.2 Abgrenzung zu weiteren bedeutenden Ansätze der CLV-Analyse
5.2.1 NBD/Pareto-Modell
5.2.2 Markov-Migration-Modell
5.3 Abgrenzung zu pragmatischen und heuristischen Verfahren
5.3.1 Kundenbewegungsbilanzen
5.3.2 Churn-Analyse
5.3.3 Klassische Regressionsanalyse
6 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht das Anwendungspotenzial von Hazard-Raten-Modellen als Instrument zur Analyse des Customer Lifetime Value (CLV). Ziel ist es, die Eignung dieser ereignisanalytischen Methoden zur Prognose von Kundenbeziehungsdauern und zur Kalkulation des langfristigen Kundenwerts zu evaluieren, Stärken und Schwächen gegenüber anderen Modellen aufzuzeigen und die notwendigen Rahmenbedingungen für einen erfolgreichen Einsatz in der Unternehmenspraxis zu identifizieren.
- Methodische Grundlagen der Hazard-Raten-Analyse (Ereignisdatenanalyse).
- Integration von Kovariablen zur Präzisierung der Kundenwertmodelle.
- Vergleichende Analyse zwischen Hazard-Modellen, dem NBD/Pareto-Modell und Markov-Migration-Modellen.
- Bewertung der Eignung für vertragliche vs. nicht-vertragliche Geschäftsbeziehungen.
- Kritische Würdigung aktueller Schätzverfahren für die Kundenbindung (Churn/Retention).
Auszug aus dem Buch
4.1 Zensierung und Trunkierung
Hazard-Raten-Modelle wurden entwickelt, um insbesondere den Zeitbezug von empirischen Fragestellungen zu analysieren. Im Fokus stehen also Zeitpunkte oder Zeiträume (Reimer/Barrot 2007, S. 294). Sollen bspw. Kundenwerte berechnet werden, so benötigt man für eine vollständige Beobachtung Startpunkt und Endpunkt der Kundenbeziehung. Startpunkt kann je nach Berechnungsmethode der Anfang der Kundenbeziehung oder der gegenwärtige Zeitpunkt sein. Endpunkt ist in jedem Fall die Kündigung bzw. die Beendigung der Kundenbeziehung. Allerdings ist es aus forschungsökonomischen Gründen häufig nicht möglich alle Beobachtungen vollständig zu messen. Es entstehen unvollständige Beobachtungen (Zensierung) oder Teile der Grundgesamtheit können gänzlich aus der Analyse herausfallen (Trunkierung) (Blossfeld/Rohwer 1995, S. 34; Klein/Moeschberger 1998, S. 55ff.). Sowohl Krafft (2007, S. 160f.), als auch Litfin (2000, S. 69f.) und Garczorz (2004, S. 88f.) vermischen die Begriffe Trunkierung und Zensierung. Diese Arbeit jedoch orientiert sich an den Begrifflichkeiten von Klein/Moeschberger (1998, S. 55ff.) und Reimer/Barrot (2007, S. 294).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung und Aufbau der Arbeit: Einführung in die Relevanz des Customer Lifetime Value und die Problemstellung der Eignung von Hazard-Raten-Modellen zur Analyse des langfristigen Kundenwerts.
2 Customer Lifetime Value zur Berechnung des langfristigen Kundenwerts: Erläuterung der Konzeption und der wesentlichen Determinanten des CLV, inklusive der methodischen Abgrenzung von Berechnungsformen.
3 Anwendungspotenzial von Hazard-Raten-Modellen bei der CLV-Analyse: Untersuchung der Einsatzmöglichkeiten von Hazard-Modellen bei vertraglichen Kundenbindungen und Abgrenzung zu anderen Beziehungstypen.
4 Methodik der Hazard-Raten-Modelle: Tiefgehende Darstellung der statistischen Grundlagen, der verschiedenen Modellansätze (nicht-, semi- und parametrisch) sowie der Problematik der Zensierung.
5 Kritische Würdigung von Hazard-Raten-Modellen: Evaluierung der Anwendbarkeit, Vergleich mit alternativen Modellen wie NBD/Pareto und Markov-Migration sowie Diskussion pragmatischer Verfahren.
6 Fazit: Zusammenfassung der Ergebnisse hinsichtlich der Leistungsfähigkeit und Grenzen von Hazard-Raten-Modellen sowie Ausblick auf die Bedeutung zukünftiger Analysen.
Schlüsselwörter
Customer Lifetime Value, CLV, Hazard-Raten-Modelle, Kundenwert, Kundenbindung, Retention-Rate, Ereignisanalyse, Survivorfunktion, NBD/Pareto-Modell, Markov-Migration-Modell, CRM, Abwanderungsanalyse, Customer Relationship Management, Überlebenszeitanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert das Potenzial von Hazard-Raten-Modellen (Ereignisanalysen) zur Berechnung des Customer Lifetime Value (CLV), um den langfristigen Wert von Kundenbeziehungen fundierter schätzen zu können.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die Schwerpunkte liegen auf den methodischen Grundlagen der Survival-Analyse, der mathematischen Modellierung von Kündigungsrisiken und dem Vergleich zwischen verschiedenen statistischen Ansätzen zur Kundenwertberechnung.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Hazard-Raten-Modelle dazu beitragen können, die Dynamik von Kundenabwanderungen präziser zu erfassen als statische, rein monetäre Kennziffern.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Es werden ereignisanalytische Methoden behandelt, insbesondere nicht-parametrische, semi-parametrische (Cox-Regression) und parametrische Hazard-Modelle (Exponential, Weibull, Log-Logistisch), ergänzt durch NBD/Pareto- und Markov-Modelle.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil widmet sich der detaillierten methodischen Herleitung der Hazard-Modelle, der Problematik von Zensierung und Trunkierung sowie einer kritischen Würdigung im Vergleich zu anderen CRM-Methoden.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Customer Lifetime Value (CLV), Hazard-Raten-Modelle, Kundenwert, Retention-Rate, Ereignisdatenanalyse und Kundenbindung.
Wie unterscheiden sich Lost-for-good und Always-a-share Szenarien?
Das "Lost-for-good"-Modell geht von einer endgültigen Beendigung der Beziehung aus, während das "Always-a-share"-Modell davon ausgeht, dass Kunden ihr Kaufvolumen auf verschiedene Anbieter verteilen können.
Warum sind Hazard-Raten-Modelle für das CRM besonders wertvoll?
Sie ermöglichen es, zeitliche Abhängigkeiten und individuelle Merkmale (Kovariablen) in die Prognose des Kundenverhaltens einzubeziehen, anstatt nur aggregierte Durchschnittswerte zu betrachten.
Was kritisiert die Arbeit an klassischen Regressionsansätzen im CRM?
Die Arbeit hebt hervor, dass klassische Regressionen meist nicht in der Lage sind, die Dynamik zeitvariabler Größen sowie den genauen Zeitpunkt des Ereigniseintritts (Kündigung) korrekt abzubilden.
- Arbeit zitieren
- Marlene Bleicher (Autor:in), 2010, Hazard-Raten-Modelle und ihr Anwendungspotenzial bei der Berechnung des Customer Lifetime Value, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/267589
