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
1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Ziel und Aufbau der Arbeit
2 Begriffliche Abgrenzung und Definition einer Responsefunktion
3 Modellierung und Schätzung von Responsefunktionen
3.1 Das Pareto/NBD – Modell
3.1.1 Modellannahmen
3.1.2 Mathematische Modellierung und Schätzung
3.2 BG/NBD - Modell
3.2.1 Modellannahmen
3.2.2 Mathematische Modellierung und Schätzung
4 Vergleich der Modelle
4.1 Vergleich der Modelle auf empirischer Basis
4.2 Vergleich gegenüber anderen Modellen
5. Schlussbetrachtung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit hat zum Ziel, mathematische Modelle und Techniken zu erläutern, die es Unternehmen ermöglichen, das künftige Wiederkaufverhalten von Kunden zu prognostizieren und die Profitabilität einzelner Kundenbeziehungen zu bewerten.
- Pareto/NBD-Modell zur Prognose der Kundenaktivität
- BG/NBD-Modell als Alternative für einfachere Implementierungen
- Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden
- Bestimmung des Kundenlebenswerts (Lifetime Value)
- Empirischer Vergleich der Modellgüte anhand von Transaktionsdaten
Auszug aus dem Buch
3.1.1 Modellannahmen
Das Modell beschreibt das Wiederkaufverhalten von Kunden, wobei allerdings der Austrittszeitpunkt aus der Kundenbeziehung für das Unternehmen nicht erkennbar ist. Es wird angenommen, dass ein beliebiger Kunde in einem bestimmten Zeitraum regelmäßig Transaktionen durchführt und dann inaktiv wird, wobei die „Kaufregelmäßigkeit“ stochastisch verteilt ist. D.h. ein Kunde, der ab dem Zeitpunkt 0 aktiv ist (Erstkauf = Geburt der Kundenbeziehung bzw. Beginn des Beobachtungszeitraumes), wird bis zu einem Zeitpunkt T beobachtet, so dass sich ein Beobachtungszeitraum von (0,T) ergibt. Innerhalb dieses Zeitraumes wird der Kunde X-mal tätig, wobei der letzte Kauf zum Zeitpunkt t mit 0<t≤ T stattfindet. Somit besteht die Information über den Kunden aus drei zentralen Elementen:
Information : (X = x,t,T)
Des Weiteren wird zur Bestimmung des Austrittszeitpunktes eines Kunden das Pareto-Timing-Modell (exponential-gamma mixture) benutzt und zur Modellierung des Wiederkaufverhaltens von einem noch aktiven Konsumenten das NBD-Counting-Modell (Poisson-gamma mixture). Zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeit P(alive) werden fünf weitere Annahmen getroffen:
Annahmen auf individueller Kundenebene:
i. Sofern ein Kunde aktiv ist, folgt die Anzahl seiner Käufe X innerhalb einer gegebenen Periode der Länge t einer Poissonverteilung mit der langfristigen kundenspezifischen Transaktionshäufigkeit λ.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet den Wandel im Kundenverhalten durch neue Medien und begründet die Notwendigkeit kundenorientierter Management-Ansätze zur Sicherung des Unternehmenserfolgs.
2 Begriffliche Abgrenzung und Definition einer Responsefunktion: Dieses Kapitel definiert Responsefunktionen als Werkzeuge zur Prognose von Kundenaktivitäten, basierend auf RFM-Daten und Modellparametern.
3 Modellierung und Schätzung von Responsefunktionen: Hier werden das Pareto/NBD-Modell und das BG/NBD-Modell detailliert vorgestellt, inklusive ihrer mathematischen Annahmen und der Ableitung der Wahrscheinlichkeit P(alive).
4 Vergleich der Modelle: Dieses Kapitel vergleicht beide Ansätze hinsichtlich ihrer mathematischen Struktur, ihrer Implementierbarkeit in Microsoft Excel und ihrer Prognosegüte anhand empirischer Daten.
5. Schlussbetrachtung: Die Arbeit schließt mit einer Würdigung der Modelle ab und betont die Bedeutung der richtigen Klassifizierung von Kunden für zukünftige Marketingmaßnahmen.
Schlüsselwörter
Responsefunktion, Wiederkaufverhalten, Pareto/NBD-Modell, BG/NBD-Modell, Kundenbindung, Lebenszeit, P(alive), RFM-Methode, Transaktionshäufigkeit, Abwanderungsrate, Prognose, Kundenertragswert, Kundenbasis, Marketing-Planung, Mathematische Modellierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Es geht um die mathematische Modellierung und statistische Schätzung von Responsefunktionen, die zur Vorhersage des künftigen Wiederkaufverhaltens von Kunden dienen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Felder sind die Kundenbindungsanalyse, die Anwendung des Pareto/NBD- sowie des BG/NBD-Modells und der Vergleich dieser Modelle hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Anwendbarkeit.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, Marketer zu befähigen, zukünftiges Kaufverhalten vorherzusagen, um den Customer Lifetime Value zu bestimmen und abwandernde Kunden frühzeitig zu identifizieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden probabilistische Modelle auf Basis von Gamma- und Beta-Verteilungen verwendet, um Kundenaktivitäten zu modellieren und Parameter mittels Maximum-Likelihood-Schätzung oder Momentenschätzer zu bestimmen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden das Pareto/NBD- und das BG/NBD-Modell in Bezug auf ihre Modellannahmen, die mathematischen Formeln zur Schätzung sowie ein anschließender empirischer Vergleich detailliert analysiert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind Responsefunktion, Wiederkaufverhalten, P(alive), Kundenlebenszeit, Pareto/NBD-Modell und Kundenbindung.
Was ist der wesentliche Unterschied zwischen dem Pareto/NBD- und dem BG/NBD-Modell?
Der Hauptunterschied liegt im Abwanderungsverhalten: Während das Pareto-Modell einen jederzeit möglichen Abbruch der Geschäftsbeziehung annimmt, geht das BG/NBD-Modell davon aus, dass ein Abbruch nur unmittelbar nach einer Transaktion erfolgen kann.
Warum wird die Größe P(alive) als so wichtig erachtet?
P(alive) gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der ein Kunde zum aktuellen Zeitpunkt noch als "aktiv" einzustufen ist, was die Grundlage für die Entscheidung über Marketinginvestitionen bildet.
- Quote paper
- Alexander Bierbach (Author), 2006, Modellierung und Schätzung von Responsefunktionen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/55613
