Ständig steigende Kundenansprüche und die durch die neuen Medien verbesserten Informationsmöglichkeiten sowie eine damit verbundene höhere Markttransparenz führen zu einem tiefgreifenden Wandel im Kundenverhalten. Stagnierende Märkte und wachsender Wettbewerbsdruck sowie die Auswirkung auf Umsatz und Ertrag tragen dazu bei, dass dem effizienten Umgang mit dem Kunden eine immer größere Bedeutung zukommt. Der zu beobachtende Trend weg von markenbasierten Strategien hin zu kundenorientierten Strategien sieht nicht mehr die Maximierung einzelner Verkaufsabschlüsse im Mittelpunkt, sondern vielmehr die Langlebigkeit von Geschäftbeziehungen im Unternehmen. Die Pflege und Intensivierung der Kundenbeziehung stellt dabei eine wesentliche Priorität dar. Denn die Unternehmen stehen immer wieder vor dem Problem einer wachsenden Anzahl von Konkurrenzprodukten und Leistungen sowie geringer werdenden Möglichkeiten zur Produktdifferenzierung und nicht zuletzt sinkender Anbietertreue der Kunden.
Die Gewinnung neuer sowie die Bindung bestehender Kunden stellt sich in diesem dynamischen und wettbewerbsintensiven Umfeld als immer schwieriger und kostenintensiver dar. Für die Unternehmen bedeutet dies in Zeiten stagnierender oder rückläufiger Märkte, dass eine Messung und Steuerung der Zufriedenheit sowie Bindung von Kunden durch ein individualisiertes, kundenorientiertes Management zur Optimierung der Qualität der Geschäftsbeziehung beiträgt, bzw. neben der Verbesserung von Produkten, Dienstleistungen und Prozessen eine zentrale Determinante des Unternehmenserfolges darstellt.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Motivation
- Ziel und Aufbau der Arbeit
- Begriffliche Abgrenzung und Definition einer Responsefunktion
- Modellierung und Schätzung von Responsefunktionen
- Das Pareto/NBD - Modell
- Modellannahmen
- Mathematische Modellierung und Schätzung
- BG/NBD - Modell
- Modellannahmen
- Mathematische Modellierung und Schätzung
- Vergleich der Modelle
- Vergleich der Modelle auf empirischer Basis
- Vergleich gegenüber anderen Modellen
- Schlussbetrachtung
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Seminararbeit befasst sich mit der Modellierung und Schätzung von Responsefunktionen für den Wiederkauf von Kunden. Ziel ist es, Modelle zu entwickeln, die es Marketern ermöglichen, das zukünftige Kaufverhalten von Kunden vorherzusagen und zu bestimmen, um diese in den „lifetime value" mit einzubeziehen oder frühzeitig abwandernde Kunden zu identifizieren. Die Arbeit untersucht zwei Modelle, das Pareto/NBD-Modell und das BG/NBD-Modell, die auf unterschiedlichen Annahmen über das Abwanderungsverhalten von Kunden basieren.
- Modellierung des Wiederkaufverhaltens von Kunden
- Prognose zukünftigen Kaufverhaltens
- Identifizierung abwandernder Kunden
- Vergleich verschiedener Modellierungsansätze
- Anwendung in der Marketingpraxis
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Thematik der Kundenbindung und die Bedeutung von Responsefunktionen ein. Sie erläutert die Motivation und den Aufbau der Arbeit. Im zweiten Kapitel wird die Modellierung und Schätzung von Responsefunktionen definiert. Das dritte Kapitel stellt das Pareto/NBD-Modell vor, das auf den Annahmen einer Pareto-Exponentia1-Gamma-Verteilung für die Abwanderungsrate basiert. Das Modell ermöglicht die Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde noch aktiv ist (P(alive)), sowie die Prognose der erwarteten Anzahl zukünftiger Transaktionen. Das vierte Kapitel stellt das BG/NBD-Modell vor, das eine Geometrische-Beta-Verteilung für die Abwanderungsrate verwendet. Es wird gezeigt, dass das BG/NBD-Modell in der Parameterschätzung eine Vereinfachung darstellt und in empirischen Studien eine vergleichbare Prognosegüte wie das Pareto/NBD-Modell aufweist. Das fünfte Kapitel vergleicht die beiden Modelle und stellt fest, dass beide Modelle als zuverlässige Modellierungsansätze für die Prognose von zukünftigen Transaktionsverhalten auf Basis des beobachteten Kaufferhaltens gelten.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen Responsefunktionen, Wiederkaufverhalten, Kundenbindung, Pareto/NBD-Modell, BG/NBD-Modell, Abwanderungsrate, Transaktionshäufigkeit, Prognose, Marketing, Kundenbeziehung, Customer Lifetime Value, Modellierung, Schätzung, empirische Basis, Vergleich.
- Quote paper
- Alexander Bierbach (Author), 2006, Modellierung und Schätzung von Responsefunktionen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/55613
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