Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme für die Ermittlung des Customer Lifeftime Value

Inhaltsübersicht

Abbildungsverzeichnis

Formelverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Problemstellung, Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

2. Der Wert und die Bewertung von Kundenbeziehungen
2.1. Der „Kundenwert“: Begriffsabgrenzung und Arbeitsdefinition
2.2. Systematisierung der Kundenbewertungsverfahren und die Relevanz des Customer Lifetime Value-Ansatzes für die Unternehmenspraxis
2.3. Der Customer Lifetime Value: Grundlagen, Stand der Forschung und Arbeitsdefinition

3. Konzeptualisierung des CLV-Ansatzes unter Berücksichtigung der Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme
3.1. Zentrale Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes
3.2. Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme
3.3. Theoretische Ableitung relevanter Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes aus den Potentialen kartenbasierter Kundenbindungs-programme
3.4. Das Berechnungsverfahren des Customer Lifetime Value
3.4.1. Grundmodell
3.4.2. Erweiterung der Grundmodells
3.4.2.1. Integration der Kundenbindungswahrscheinlichkeit – Retention Rate
3.4.2.2. Diskussion der Integration qualitativer Bestimmungsfaktoren
3.4.2.2.1. Referenzwirkung
3.4.2.2.2. Informationswirkung

4. Operationalisierung des CLV unter Berücksichtigung der Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme
4.1. Beschaffung von Kundenwertinformationen als Potential kartenbasierter Kundenbindungsprogramme für die CLV-Operationalisierung
4.2. Festlegung der Komponenten des CLV
4.2.1. Die Wertkomponenten des CLV
4.2.2. Die Zeitkomponenten des CLV: Kundenbeziehungsdauer und Retention-Rate
4.2.3. Wahl der Kalkulationszinssatzes
4.3. Vorschlag eines allgemeingültigen Ansatzes zur Operationalisierung des CLV-Konzeptes
4.4. Deutsche Datenschutzbestimmungen und die Konsequenzen für die Ermittlung des CLV

5. Kundenwertorientierte Planung und Kontrolle mittels CLV
5.1. Kundensegmentierung auf Basis von CLV-Werten in den Phasen des Kundenbeziehungslebenszyklus
5.2. Strategische und operative Planung mittels CLV
5.3. Kundenwertorientierte Kontrolle

6. Schlussbetrachtung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Systematisierung ausgewählter Kundenbewertungsverfahren

Abbildung 2: Zusammenhang zwischen CLV, Kundenbeziehungslebens-zyklus und CRM

Abbildung 3: Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes

Abbildung 4: Modell der Kundenbindung durch Kundenbindungs- programme

Abbildung 5: Wirtschaftliche Effekte der Kundenloyalität auf die Cashflow-Struktur

Abbildung 6: Beispiele kundenspezifischer Daten

Abbildung 7: Wert- und Zeitkomponenten des Customer Lifetime Value

Abbildung 8 Exemplarische Umsatz- und Kostenquellen kartenbasierter Kundenbindungsprogramme

Abbildung 9: Stufenweise Ermittlung des kundenbezogenen Rückflusses

Abbildung 10: Strategische Alternativen bei unterschiedlichen Kundenwertpotentialen und Ausschöpfungsgraden

Formelverzeichnis

Formel 1: Grundmodell der Berechnungsformel des CLV

Formel 2: Ermittlung des CLV mit erwartetem Wachstumsfaktor

Formel 3: Ermittlung des CLV mit Kundenbindungsrate

Formel 4: Integration der Referenzwirkung in die Berechung des CLV

Formel 5: Bestimmung der erwarteten Kundenbeziehungsdauer

Formel 6: Berechnung des Kalkulationszinsfusses als WACC

Formel 7: Berechnung des Eigenkapitalkostensatzes und des Risiko- Faktors im Rahmen des CAPM

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Problemstellung, Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

Die Marketingwissenschaft hat in den letzten Jahrzehnten einen bemerkenswerten Wandel von der Transaktionsorientierung zur Beziehungsorientierung erfahren.^[1] Verantwortlich für diese Neuausrichtung sind insbesondere die Globalisierung mit der Konsequenz einer verschärften Wettbewerbssituation, die Veränderung des Kauf- und Konsumverhaltens der Konsumenten und der technische Fortschritt mit der Folge einer erhöhten Markttransparenz.^[2] Diese gravierenden Herausforderungen und nicht zuletzt die Erkenntnisse über den positiven Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung^[3] einerseits und Kundenbindung und Unternehmenserfolg^[4] andererseits führten im Laufe der Jahre zu einer verstärkten Fokussierung der Unternehmensbemühungen auf die langfristige Kundenbindung.^[5]

In der Literatur wird allerdings insbesondere der unterstellte zwangsläufige Zusammenhang zwischen Kundenbindung und Unternehmenserfolg kritisch betrachtet.^[6] In der jüngsten Vergangenheit rückt daher sowohl in der Forschung als auch in der Praxis die Frage nach dem Wert des Kunden in den Mittelpunkt der Betrachtung.^[7] Die Ergebnisse verschiedener Untersuchungen über die Analyse der Wertbeiträge von Kunden zum Unternehmenserfolg sprechen eine deutliche Sprache: Nicht alle Kunden generieren den gleichen Wertbeitrag und einige Kunden tragen sogar zur Wertvernichtung bei.^[8] Anders formuliert: „Not all customers are worth attracting and keeping.“^[9] Eine generelle Kundenorientierung und falsch verstandene Bemühungen um eine undifferenzierte Bindung von jedem Kunden können somit nicht ökonomisch sinnvoll sein.^[10] Vielmehr sollte es das Ziel der Kundenbewertung sein, die profitablen Kunden zu identifizieren, zu selektieren und zu fördern.^[11]

In der Unternehmenspraxis ist zu beobachten, dass die Neuausrichtung hin zum Beziehungsmarketing mit der raschen Verbreitung von Kundenbindungsprogrammen einhergeht.^[12] Dieser Trend wurde in Deutschland auch durch den Wegfall des Rabattgesetzes im Juni 2001 begünstigt.^[13] Die Kundenbindungsprogramme werden von den ausgebenden Unternehmen häufig als Indikator für die Loyalität des Kunden angesehen.^[14] Der vorangegangenen Argumentation einer notwendigen Konzentration der Unternehmensbemühungen auf den Wert des Kunden folgend, erscheint die alleinige Fokussierung auf die Loyalität des Kunden nicht als ausreichend. Vielmehr ist es für Unternehmen, welche Kundenbindungsprogramme ausgeben, angebracht die Wertorientierung in Rechnung zu stellen und folgerichtig auch den Einsatz von Kundenbindungsprogrammen nach dem Effizienzkriterium „Kundenwert“ zu beurteilen: „To assess the financial benefits of customer loyalty programs, it is necessary to calculate the value generated from such schemes.“^[15]

Es ist daher das Ziel dieser Arbeit, die Verbindung zwischen der aktuellen Diskussion um den Wert des Kunden und dem Einsatz von kartenbasierten Kundenbindungsprogrammen als Instrumente des Customer Relationship Management^[16] (CRM) herzustellen. Im Vordergrund hierfür steht das Konzept des Customer Lifetime Value (CLV) als Verfahren der Kundenbewertung und die Klärung der Frage, welchen Beitrag kartenbasierte Kundenbindungsprogramme für die Ermittlung des Kundenwertes leisten können. Da die Bewertung von Kundenbeziehungen mittels CLV die Verfügbarkeit entsprechend breit angelegter und relevanter Kundendaten voraussetzt, die insbesondere durch elektronische Kundenkarten generiert werden können, fokussiert diese Arbeit explizit „kartenbasierte Kundenbindungsprogramme“.

Für die Umsetzung dieses Anliegens gliedert sich die vorliegende Arbeit in 4 Teile. In Kapitel 2 wird zunächst der Begriff des Kundenwertes im Hinblick auf das Schrifttum abgegrenzt, um das Verständnis des Kundenwertes, welches dieser Arbeit zugrunde liegt, klarzustellen. Des Weiteren wird eine Systematisierung der Verfahren zur Kundenbewertung vorgestellt, um die Relevanz von Customer Lifetime Value-Verfahren für die Unternehmenspraxis zu verdeutlichen. Im Anschluss folgt eine eingehende Betrachtung des Customer Lifetime Value (CLV). Diese umfasst sowohl die investitionstheoretische Perspektive und das Konzept des Kundenlebenszyklus, auf welchen der CLV basiert, als auch eine Systematisierung der gängigen CLV-Ansätze. Abschließend wird die Arbeitsdefinition des CLV vorgestellt, welche dieser Arbeit zugrunde liegt.

In Kapitel 3 wird die Konzeption des CLV-Ansatzes unter Berücksichtigung der Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme erläutert. Für diese Darstellung erscheint es der Autorin zweckmäßig die Konstrukte „Kundenwert“ und „Kundenbindung“ heranzuziehen, um ein empirisch belegtes Fundament für diese Arbeit bereit zu stellen. Hierfür wird zunächst eine getrennte Betrachtung der Bestimmungsfaktoren des Konstruktes Kundenwert sowie der Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme – insbesondere eines umfassenden praxisrelevanten Konzeptes der „Kundenbindung“ - vorgenommen. Die Verknüpfung dieser beiden Aspekte ermöglicht es in einem nächsten Schritt die relevanten Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes für Unternehmen, die kartenbasierte Kundenbindungsprogramme einsetzen, theoretisch zu identifizieren und somit den unterschiedlichen Bedeutungsgehalt der Bestimmungsfaktoren zu erarbeiten.^[17] Vorgestellt wird im Anschluss ein Grundmodell für die Berechnung des CLV sowie die verschiedenen Erweiterungen des Modells, welche die als relevant herausgestellten quantitativen und qualitativen Bestimmungsfaktoren integrieren und somit den Einsatz kartenbasierter Kundenbindungsprogramme abbilden können.

Aufbauend auf die Konzeptionalisierung des CLV wird in Kapitel 4 die Operationalisierung des CLV-Konzeptes in der Unternehmenspraxis thematisiert. Zunächst wird das Potential kartenbasierter Kundenbindungsprogramme zur Beschaffung relevanter Kundenwertinformationen hervorgehoben, welches einen wesentlichen Beitrag für die notwendige Datenverfügbarkeit zur Ermittlung von Kundenwerten mittels CLV leisten kann. Basierend auf dieser Darstellung werden des Weiteren die komplexen Herausforderungen einer möglichen Operationalisierung in der Unternehmenspraxis erörtert: Die Zusammensetzung und Prognose der kundenbezogenen Zahlungsströme (Wertkomponente), die Prognose der Kundenbeziehungsdauer (Zeitkomponente) und die Berücksichtigung von Unsicherheitsfaktoren (Wahl des Kalkulationszinssatzes). Es folgt die Betrachtung des CLV in den Phasen des Kundenbeziehungslebenszyklus sowie ein allgemeingültiger Vorschlag für die Operationalisierung des CLV. Abschließend werden Einschränkungen für die Kundenwertermittlung dargestellt, welche sich für den Einsatz kartenbasierter Kundenbindungsprogramme insbesondere aus den deutschen Datenschutzbestimmungen ergeben.

Die Ausführungen des Kapitels 5 sollen das Bild des Kundenwertmanagement mit den Aspekten Planung und Kontrolle auf Basis von Kundenwerten abrunden. Hierfür wird zunächst die praktische Relevanz der Kundensegmentierung mittels Kundenwerten im Kontext der Phasen des Kundenbeziehungslebenszyklus hervorgehoben, um abschließend einen Einblick in die Planung und Kontrolle zu geben.

2. Der Wert und die Bewertung von Kundenbeziehungen

2.1. Der „Kundenwert“: Begriffsabgrenzung und Arbeitsdefinition

Der Kundenwertbegriff wird in der Literatur in vielfältiger Weise verwendet und soll daher nachfolgend kurz ausgeführt werden, um das Verständnis des Kundenwertes, welches dieser Arbeit zugrunde liegt, zu verdeutlichen.

Eine grundsätzliche Unterscheidung des Kundenwertes lässt sich zunächst hinsichtlich der zugrunde liegenden Perspektive in Nachfrager- und Anbieterperspektive vornehmen, welche wiederum im engen Zusammenhang zueinander stehen.^[18] „Der Kundenwert aus Nachfragersicht („customer value“) ist der Indikator des Ausmaßes, in dem ein Anbieter dazu beiträgt, die monetären bzw. nicht-monetären Ziele des betrachteten Kunden zu erfüllen.“^[19] Der Customer-Value bezeichnet den vom Kunden wahrgenommenen Wert, der im Rahmen eines wertorientierten Marketing auch als Input-Größe betrachtet werden kann, welche durch den Anbieter positiv beeinflussbar ist.^[20]

Da der Schwerpunkt dieser Arbeit nicht auf der Analyse der Beeinflussung der Input-Größe Customer-Value liegt, sondern vielmehr auf der Bestimmung des Kundenwertes aus Anbietersicht und der Möglichkeit der Integration des Kundenwertes als Ziel- und Steuerungsgröße des Unternehmens im Sinne einer wertorientierten Unternehmensführung, kann die Nachfragerperspektive zunächst für die weiteren Ausführungen vernachlässigt werden.^[21]

Allgemein formuliert, kann der Kundenwert aus Anbieterperspektive als ein quantifizierbarer Nutzen beschrieben werden, den das Unternehmen durch den Kunden erfährt.^[22] Bei näherer Betrachtung zeigt sich allerdings, dass in der Literatur für den Kundenwert aus Anbietersicht keine einheitliche, konsensfähige Definition existiert. Bei dem Versuch, die Vielzahl existierender Kundenwertdefinitionen zu systematisieren, lässt sich erkennen, dass eine Klassifizierung der Ansätze primär über die verwendeten Bestimmungsgrößen^[23], den zugrunde gelegten Zeitbezug^[24] und die betrachtete Aggregationsebene^[25] möglich ist.^[26] Eine Systematisierung hängt also im Wesentlichen von der Definition des Konstrukts Kundenwert^[27] ab.

Insgesamt ist festzustellen, dass in der Literatur die definitorische Auseinandersetzung mit dem Kundenwertbegriff zugunsten methodischer Fragestellungen im Hinblick auf die Messung des Kundenwertes eher vernachlässigt wird.^[28]

Als Ausgangsbasis für die vorliegende Arbeit wird in Anlehnung an Rudolf-Sipötz (2001) eine Definition des Kundenwertes aus Anbietersicht zu Grunde gelegt, die einerseits die Mehrdimensionalität des Kundenwertes in Rechnung stellt und andererseits den Aspekt der unterschiedlichen Werthaltigkeit von Kunden fokussiert.

„Der Kundenwert ist die kundenindividuelle Einstufung auf einer (unternehmens-) spezifischen Messskala für die ökonomische Gesamtbedeutung eines Kunden, d.h. dessen direkten und indirekten Beitrag zur Zielerreichung eines Anbieterunternehmens.“^[29]

2.2. Systematisierung der Kundenbewertungsverfahren und die Relevanz des Customer Lifetime Value-Ansatzes für die Unternehmenspraxis

In der Literatur hat sich bisher keine einheitliche Systematisierung der Verfahren zur Kundenbewertung^[30] durchgesetzt. Dies ist insbesondere unter dem Aspekt nachvollziehbar ist, dass eine mögliche Systematisierung im Wesentlichen von der Definition des Konstrukts Kundenwert abhängt. Nachfolgend wird eine Systematisierung der Kundenbewertungsverfahren gewählt, die einerseits dazu dienen soll, den CLV-Ansatz gegenüber den anderen Kundenbewertungsmethoden abzugrenzen und andererseits die praktische Relevanz des CLV-Ansatzes hervorzuheben.

Die folgende Grafik zeigt die Zuordnung einiger ausgewählter Kundenbewertungsverfahren^[31] zu den im Anschluss erläuterten Klassifizierungskriterien: Bestimmungsfaktoren, Konkretisierung des Betrachtungshorizontes und Art des Lösungsweges.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Systematisierung ausgewählter Kundenbewertungsverfahren

(modifiziert und erweitert in Anlehnung an Eberling (2002), S. 165)

Die Verfahren zur Kundenbewertung lassen sich hinsichtlich der zugrunde liegenden Bestimmungsfaktoren in monetäre Verfahren und nicht-monetäre Verfahren klassifizieren.^[32] Zu den monetären Determinanten werden beispielsweise Umsatz, Gewinne aus Weiterempfehlung oder Kosten der Kundengewinnung gezählt, zu den nicht-monetären Determinanten zählen Meinungsführerschaft und Risikobereitschaft.^[33]

Hinsichtlich der zugrunde liegenden Bestimmungsfaktoren kann eine weitere Differenzierung in eindimensionale und mehrdimensionale Verfahren vorgenommen werden. Die eindimensionalen Verfahren beruhen entweder auf monetären Kriterien oder auf nicht-monetären Kriterien und lassen einen direkten Vergleich von Ergebnisgrößen (z.B. Umsatzwert, Zufriedenheitswert, Referenzwert) zu.^[34] Mehrdimensionale Bewertungsverfahren zeichnen sich dadurch aus, dass sie mehrere Bewertungskriterien, also verschiedene monetäre Kriterien, nicht-monetäre Kriterien oder Kombinationen aus monetären und nicht-monetären Kriterien, berücksichtigen und somit für eine ganzheitliche Abbildung der Kundenbeziehung sorgen. Die Mehrdimensionalität bezieht sich folglich nicht auf die Ergebnisgröße Kundenwert, sondern vielmehr auf den zugrunde liegenden Entstehungszusammenhang.^[35]

Eine weitere Systematisierung der Methoden kann darüber hinaus anhand der Konkretisierung des Betrachtungshorizontes erfolgen . Unterschieden werden periodenbezogene Analysen, deren Nachteil insbesondere in der willkürlichen Zerschneidung von Kundenbeziehungen^[36] zu sehen ist, periodenunabhängige Analysen^[37], die Kundenbeurteilungen ohne die Fokussierung eines bestimmten Zeitraums ermöglichen und periodenübergreifende Analysen, welche alle Perioden der Kundenbeziehung berücksichtigen und daher die Kundenbeziehung in ihrer Gesamtheit abbilden.^[38]

Ebenfalls unter Berücksichtigung des Zeitbezugs können gegenwartsbezogene Methoden, welche i. d. R. periodenbezogen sind, retrospektive Methoden, die i. d. R. periodenübergreifend sind und prospektive Methoden unterschieden werden, die dann vorliegen, wenn die Prognose zukünftiger Entwicklungen der Wertbeiträge von Kunden im Mittelpunkt steht.^[39] Für periodenübergreifende prospektive Analysen ist des Weiteren die zeitbezogene Unterscheidung in statische Verfahren und dynamische Verfahren – also die Abgrenzung zwischen Zeitpunktbetrachtung und Zeitraumbetrachtung - von Bedeutung.^[40]

Im Hinblick auf die Art des Lösungsweges lassen sich heuristische Verfahren von quasi-analytischen Verfahren unterscheiden. Heuristische Verfahren geben insbesondere Aufschluss über ein möglichst Erfolg versprechendes Suchverhalten und richtige Lösungswege. Allerdings verfehlen sie ihren Zweck hinsichtlich der Ableitung optimaler Entscheidungen. Dagegen können quasi-analytische Verfahren für die Ableitung optimaler Entscheidungen eingesetzt werden, da sie auf mathematischen Berechnungen basieren und somit eine exakte wertmäßige Vergleichbarkeit von Kunden ermöglichen.^[41]

Die Klärung der Frage, warum dem CLV-Ansatz in dieser Arbeit der Vorzug vor anderen Bewertungsmethoden gegeben wird, ergibt sich aus dem Anspruch einer adäquaten Abbildung der zunehmenden Beziehungsorientierung sowie einer möglichst ganzheitlichen Abbildung von Kundenbeziehungen und folgt somit der bereits eingeführten Kundenwertdefinition^[42].

Dynamische Verfahren sind insbesondere für die Abbildung von langfristigen Kundenbeziehungen im Wege einer zunehmenden Beziehungsorientierung sinnvoll anwendbar, da sie im Gegensatz zu statischen Verfahren zukünftige, potentielle Entwicklungen von Kundenbeziehungen mit einbeziehen.^[43] „[Sie] integrieren [somit] den Faktor Zeit respektive die Zukunftsdimension. Dadurch sind sie besser geeignet, die Langlebigkeit einer Kundenbeziehung und folglich den Kundenwert abzubilden.“^[44] Aus wissenschaftlicher Sicht ist die Beurteilung von Kunden anhand ihres langfristigen zukünftigen Potentials weitaus sinnvoller, als eine vergangenheitsbezogene Bewertung.^[45]

Der CLV-Ansatz^[46] erfüllt durch die periodenübergreifende Betrachtung zudem den Anspruch der ganzheitlichen Abbildung von Kundenbeziehungen, d. h. einer Abbildung, die sich von den Anfängen der Geschäftsbeziehung bis zum Ende erstreckt.^[47] Dieser Anspruch an die ganzheitliche Abbildung von Kundenbeziehungen bezieht sich über diesen zeitlichen Aspekt hinaus ebenso auf die möglichst vollständige Abbildung der Werttreiber des Konstruktes Kundenwert. „Ein umfassendes Kundenwertverständnis sollte [also] alle Beiträge eines Kunden zum Unternehmenserfolg einschließen.“^[48] Um diesem Anspruch (zumindest theoretisch) gerecht zu werden, rücken solche CLV-Ansätze in den Mittelpunkt der Betrachtung, die neben monetären Bestimmungsfaktoren auch nicht-monetäre Bestimmungsfaktoren integrieren.^[49] Diese Ansätze werden in der vorangegangenen Grafik als „erweiterte CLV-Modelle“ bezeichnet.

2.3. Der Customer Lifetime Value: Grundlagen, Stand der Forschung und Arbeitsdefinition

Es werden nun zunächst die Prinzipien der Investitionsrechnung und das Konzept des Kundenlebenszyklus erläutert, welche die Basis für den CLV darstellen. Im Anschluss wird kurz der Stand der Forschung verschiedener Verfahren zur Berechnung des CLV aufgezeigt, um abschließend die dieser Arbeit zugrunde liegende Arbeitsdefinition des CLV vorzustellen.

Das Konzept des CLV überträgt die Prinzipien der Investitionsrechnung auf die Bewertung von Kundenbeziehungen.^[50] Aus der hier eingenommenen investitionstheoretischen Perspektive wird die Kundenbeziehung als Investition betrachtet, deren Qualität mit Hilfe der dynamischen Investitionsrechnung bewertet wird.^[51] Eine Investition ist nur dann rentabel, wenn das Verhältnis der zu erwartenden kundenbezogenen Einzahlungen und Auszahlungen positiv bewertet wird.^[52] Da der Kapitalwertmethode als Methode der dynamischen Investitionsrechnung das Prinzip zugrunde liegt, dass zukünftige Zahlungen weniger wert sind als betragsmäßig gleiche gegenwärtige Zahlungen, sind zukünftige Cashflows über den Betrachtungszeitraum abzuzinsen.^[53] Erst die Diskontierung der zukünftigen Cashflows stellt eine Vergleichbarkeit her.^[54] Der Kapitalwert des Kunden entspricht somit dem Barwert aller dem Kunden ursächlich zurechenbaren zukünftigen Einzahlungen und Auszahlungen.^[55]

An dieser Stelle ist darauf hinzuweisen, dass in der jüngsten Vergangenheit die literarische Diskussion über den Zusammenhang zwischen der Kundenbewertung und dem „Shareholder-Value“-Konzept an Bedeutung gewinnt. Diese Synthese erscheint schon vor dem Hintergrund der methodischen und konzeptionellen Analogie der Konzepte nahe liegend. Nach der Vorstellung des „Shareholder-Value“-Konzeptes soll die Steigerung des Unternehmenswertes als Maßstab für den Unternehmenserfolg dienen. Hierfür ist es notwendig, traditionelle Marketing-Kennzahlen durch diskontierte Cashflows als Bewertungsgrundlage zu ergänzen. Langfristige Kundenbeziehungen, die in diesem Kontext als Investition verstanden werden, liefern eine entscheidenden Beitrag zum Shareholder Value und müssen folgerichtig für die Unternehmensbewertung herangezogen werden.^[56] Aus dieser Synthese zwischen „CLV“-Konzept und „Shareholder-Value“-Konzept ergibt sich die Notwendigkeit auch für die Ermittlung des CLV Cashflow-Größen^[57] heranzuziehen.

Einen weiteren Grundgedanken des CLV-Ansatzes stellt das Konzept des Kundenlebenszyklus dar, welches die Gesetzmäßigkeiten im zeitlichen Verlauf einer Kundenbeziehung durch fünf idealtypische Phasen^[58] charakterisiert: die Phase der Kenntnisnahme (awareness), die Erkundungsphase (exploration), die Wachstumsphase (expansion), die Phase der gegenseitigen Bindung (commitment) und die Lösungsphase (dissolution). Da das Ziel des CLV die ganzheitliche Abbildung von Kundenbeziehungen ist, liefert das Kundenlebenszykluskonzept erste wichtige Erkenntnisse über die Abbildung der Lebenszeit einer Kundenbeziehung.^[59]

Aufbauend auf dem Kundenlebenszykluskonzept und in starker Anlehnung an den Produktlebenszyklus entwickelte sich das Konzept des Kundenbeziehungslebenszyklus.^[60] Neben der Dauer der Kundenbeziehung kann hier auch die Stärke der Beziehung des Kunden zum Unternehmen abgebildet werden. Der Kundenlebenszyklus kann somit auch durch den Kundenwert, so z.B. den CLV operationalisiert werden.^[61] Die Phasen des Kundenbeziehungslebenszyklus können in die drei Kernphasen Kundenakquisition, Kundenbindung und Kundenrückgewinnung untergliedert werden.^[62] Die Vorteile des Kundenbeziehungslebenszyklus werden insbesondere für die Strukturierung des CRM offensichtlich, da sich in Abhängigkeit der Phaseneinteilung die verschiedenen Elemente des CRM zuordnen lassen – das Interessenmanagement, das Kundenbindungsmanagement und das Rückgewinnungsmanagement.^[63]

Folgende Grafik zeigt die Zusammenhänge zwischen CLV, Kundenbeziehungslebenszkluskonzept und CRM auf und soll dazu dienen, bereits an dieser Stelle einen ersten Praxisbezug herzustellen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Zusammenhang zwischen CLV, Kundenbeziehungslebenszyklus und CRM

(eigene Darstellung in Anlehnung an Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000),

S. 180)

Im Rahmen der Kundenbewertung haben sich in der Literatur verschiedene Verfahren zur Berechnung des CLV durchgesetzt, deren Gemeinsamkeit darin besteht, dass sie auf der Kapitalwertmethode basieren.^[64]

Im Wesentlichen können diese Verfahren hinsichtlich drei Ebenen differenziert werden. Auf der ersten Ebene lassen sich aggregierte von disaggregierten Verfahren unterscheiden, wobei disaggregierte Verfahren nur dann sinnvoll eingesetzt werden können, wenn kundenindividuelle Daten verfügbar sind. Anderenfalls ist auf einen höheren Aggregationsgrad wie Kundensegmente oder den Kundenstamm zurückzugreifen. Des Weiteren unterscheiden sich die Verfahren hinsichtlich der unterschiedlichen Berücksichtigung der Retention Rate^[65] sowie einer differenzierten Betrachtung möglicher Erweiterungen um nicht-monetäre Interaktionswerte.^[66]

Für die vorliegende Arbeit soll folgende Definition des CLV zugrunde gelegt werden:

“Customer Lifetime Value (CLV) is the present value of the future cash flows attributed to the customer relationship.”^[67]

Diese Definition erfasst die Grundsätze des Finanzwesens, überlässt allerdings die Spezifikation und Konkretisierung dem Benutzer. Dies erscheint gerade im Hinblick auf die Festlegung der Cashflows als sinnvoll, da die Zuordnung der Geldzuflüsse und Geldabflüsse zu einer individuellen Kundenbeziehung je nach Anwendung des CLV-Ansatzes variieren können und fallbezogen diskutiert werden müssen. Ebenso kann die dargelegte Definition, die sich auf eine individuelle Kundenbeziehung bezieht, ebenso hinsichtlich eines höheren Aggregationsgrades konkretisiert werden.^[68]

3. Konzeptualisierung des CLV-Ansatzes unter Berücksichtigung der Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme

Im Folgenden wird als Ausgangsbasis einerseits das Konstrukt „Kundenwert“ mit den zugrunde liegenden Bestimmungsfaktoren dargestellt und anderseits werden die Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme erörtert. Die Verbindung dieser beiden Aspekte erlaubt es, Rückschlüsse auf die Gewichtung der Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes vorzunehmen.^[69] Die Komplexität des Konstruktes „Kundenwert“ wird durch diese Vorgehensweise für Unternehmen, die kartenbasierte Kundenbindungsprogramme einsetzen, reduziert. Folgerichtig muss den theoretisch als relevant identifizierten Bestimmungsfaktoren bei der Kundenwertberechnung eine besondere Bedeutung beigemessen werden, damit das Bewertungsverfahren die spezifischen Besonderheiten kartenbasierter Kundenbindungsprogramme adäquat abbildet. Dieser Argumentation folgend werden die als relevant identifizierten Bestimmungsfaktoren anschließend in die Konzeption des CLV schrittweise integriert.

3.1. Zentrale Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes

Aufbauend auf der gewählten Kundenwertdefinition^[70] wird für die folgenden Ausführungen zu den Bestimmungsfaktoren^[71] eine Struktur des Kundenwertes in Anlehnung an Rudolf-Sipötz (2001) zugrunde gelegt, die sich aus dem Marktpotenzial des Kunden einerseits und dem Ressourcenpotenzial des Kunden andererseits zusammensetzt.^[72] Dieses einheitliche Muster des Kundenwertes konnte kontextfrei und somit branchenübergreifend bestätigt werden.^[73] Daher kann es als Fundament für die nachfolgende Vorgehensweise dieser Arbeit dienen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes (Quelle: Rudolf-Sipötz (2001), S. 95)

„Das Marktpotenzial eines Kunden ist der Verkaufserfolg, den ein Kunde gegenwärtig oder zukünftig als Abnehmer von Leistungen im Rahmen seiner Geschäftsbeziehung dem Unternehmen verschafft.“^[74]

Sowohl das Ertragspotenzial als auch das Entwicklungspotenzial beziffern den monetären Beitrag des Kunden zum Unternehmenserfolg. Ersteres nimmt hierzu Bezug auf den gegenwärtigen Beitrag des Kunden. Demgegenüber charakterisiert das Entwicklungspotenzial die zukünftige Entwicklung des Kundenbeitrags zum Unternehmenserfolg.^[75]

Das Cross-Buying-Potenzial bezeichnet den Wert, der einem Unternehmen dadurch entsteht, dass ein Kunde andere Leistungen als die bereits nachgefragten Leistungen in Anspruch nimmt oder in Anspruch zu nehmen beabsichtigt.^[76]

Als vierte bestimmende Determinante kann dem Marktpotenzial des Kunden das Loyalitätspotenzial zugerechnet werden. Durch diesen Werttreiber wird berücksichtigt, ob ein Kunde die Leistungen des Unternehmens auch zukünftig in Anspruch nimmt. Beeinflusst wird das Loyalitätspotenzial einerseits durch die Einstellungskonstrukte^[77] Kundenzufriedenheit, Commitment und Vertrauen und andererseits durch die Abhängigkeit in der Beziehung und das Vorhandensein von Alternativen.^[78]

„Kundenzufriedenheit … [ist] das Ergebnis eines individuellen, komplexen Vergleichsprozesses zwischen Erwartungen bzw. Anspruchsniveau (Soll-Komponente) und der, durch die subjektive Wahrnehmung des Kunden determinierten, erhaltenen Leistung (Ist-Komponente) … . Dieses Ergebnis wird sowohl durch emotionale als auch kognitive Einflußgrößen und Prozesse bestimmt und ist kein statischer Zustand, sondern kann sich durch neue Erfahrungen verändern.“^[79] Der positive Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung muss für den Einzelfall spezifiziert werden, da dieser nicht-linear, sondern vielmehr progressiv oder sattelförmig ist.^[80]

„[Unter Commitment] versteht man … eine starke innere Bindung, die die Facetten Stabilität – also die Absicht, eine wertvolle Beziehung fortzusetzen – und Opferbereitschaft, d.h. die Akzeptanz kurzfristiger vorübergehender Nachteile, umfasst.“^[81] Loyalität kann als eine Ausdrucksform von Commitment aufgefasst werden.^[82]

Vertrauen stellt eine weitere Bestimmungsgröße des Loyalitätspotenzials dar. „Vertrauen kann … als Zuversichtlichkeit bezeichnet werden, daß das erwartete Verhalten der anderen Partei zu einem positiven Ergebnis führt.“^[83] Beeinflusst wird das Vertrauen sowohl von bereits erbrachten Leistungen als auch von Wechselkosten.^[84]

Fallen Kundenzufriedenheit und Kundenvertrauen zusammen, entsteht ein Zustand, der auch als Verbundenheit bezeichnet wird. Dieser integriert einerseits die kognitiven Komponenten des Vertrauens und andererseits die überwiegend emotionalen und zukunftsorientierten Komponenten der Kundenzufriedenheit. Die Verbundenheit des Kunden führt auf der Ebene des Verhaltens zur Loyalität, welche sich in der Bereitschaft des Kunden für Folgekäufe zeigt.^[85]

Die Abhängigkeit des Kunden gegenüber dem Unternehmen, welche aus nicht vorhandenen Alternativen resultiert, hat zwar einerseits einen positiven Einfluss auf das Loyalitätspotenzial, andererseits ist dieser Zustand aber nicht stabil, da der Kunde versuchen wird, das Abhängigkeitsverhältnis zu beenden, wenn Alternativen vorhanden sind und die Beziehung als negativ empfunden wird.^[86]

Das Ressourcenpotenzial eines Kunden stellt die Auffassung in Rechnung, dass die Kundenbeziehung als Investitionsobjekt und folglich der Kunde als Unternehmensasset zu betrachten ist. Daher müssen neben den bereits erörterten direkten Beiträgen zum Unternehmenserfolg auch die indirekten Beiträge des Kunden zum Unternehmenserfolg, also der aktive oder passive Beitrag des Kunden als Unternehmensressource, berücksichtigt werden.^[87]

„Das Referenzpotenzial als Determinante des Kundenwertes umfasst die Anzahl der potenziellen Kunden, die ein bestehender Kunde in einem bestimmten Zeitraum aufgrund seines Weiterempfehlungsverhaltens und Einflussvermögens direkt und privat mit positiven, neutralen oder auch negativen Informationen bezüglich des Anbieters einer Leistung erreichen und entsprechend beeinflussen kann.“^[88][89] In diesem Zusammenhang ist neben der aktiven Ausrichtung des Informationsstroms vom Kunden auf sein soziales Umfeld auch der passive Einfluss des Kunden relevant.^[90]

Die Ausrichtung des Informationspotenzials erfolgt dagegen immer vom Kunden auf das Unternehmen und wird durch die Gesamtheit aller vom Kunden gelieferten Informationen bestimmt.^[91] Die Kundeninformationen werden hierbei entweder aktiv vom Kunden gegeben oder von Seiten des Unternehmens passiv gefördert und können dahingehend spezifiziert werden, dass es sich um Informationen handelt, die für eine erfolgreiche Unternehmensführung genutzt werden können.^[92] Innerhalb einer Geschäftsbeziehung ergibt sich eine Vielzahl an Informationen^[93] mit unterschiedlichster strategischer und operativer Bedeutung für das Kundenwertmanagement, ebenso wie verschiedenste Möglichkeiten, diese Informationen zu generieren. Als besondere Quelle der Generierung von Informationen ist der Einsatz von sog. Marketinginformationssystemen hervorzuheben.^[94]

„Das Kooperations- und Integrationspotenzial eines Kunden ist seine Bereitschaft und Fähigkeit, auf begrenzte Zeit Produktionsfaktoren (z.B. Mitarbeiter) in den Dispositionsbereich des Anbieters einzubringen. Zum Kooperationspotenzial gehören somit sämtliche Synergien und Wertsteigerungspotenziale, die durch eine verstärkte Zusammenarbeit und Integration der Wertschöpfungsketten von Anbieter und Nachfrager in einem bestimmten Zeitraum realisiert werden können.“^[95]

Unter dem Synergiepotenzial werden Verbundwirkungen^[96] im Kundenstamm verstanden, welche durch den Kunden als unternehmensinterne Wechselwirkungen entweder aktiv oder passiv ausgelöst werden.^[97]

3.2. Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme

Es ist festzustellen, dass die zunehmende Kundenorientierung im Marketing und die Fokussierung auf die Bindung von Bestandskunden mit einer raschen Verbreitung von Kundenbindungsprogrammen einhergehen.^[98] In Deutschland wurde dieser Trend vor allem durch den Wegfall des Rabattgesetzes im Juni 2001 begünstigt.^[99] Aus dem vordringlichen Ziel der Kundenbindung und einer konzentrierten Berücksichtigung auf die gesamte Kundenbeziehung ergeben sich aber auch erhöhte Anforderungen an die Verfügbarkeit von Kundeninformationen.^[100]

Die nachfolgenden Ausführungen sollen verdeutlichen, wie der Einsatz von Kundenbindungsprogrammen diesen Anforderungen gerecht werden kann.

In Deutschland kommen Kundenbindungsprogramme in den verschiedensten Ausprägungsformen vor, die in unternehmensbezogene^[101], themenbezogene^[102] und branchenübergreifende^[103] Kundenbindungsprogramme unterschieden werden können.^[104] Die Erfolgswirkung der verschiedenen Kundenbindungsprogramme wird im Einzelfall durch die Ausgestaltung unterschiedlicher Charakteristika, wie dem Einsatz elektronischer Kundenkarten, die Höhe und Erreichbarkeit von Boni, zielgruppengerechte Dialogkommunikation und unterschiedliche Serviceleistungen beeinflusst.^[105]

Der Einsatz von elektronischen Kundenkarten erfüllt einerseits die Aufgabe, den Kunden als Programmteilnehmer zu identifizieren, andererseits dient er darüber hinaus insbesondere der Generierung von Kundeninformationen.^[106] Mit Hilfe elektronischer Kundenkarten werden zahlreiche Erkenntnisse über den Kunden in Erfahrung gebracht. So werden bereits bei der Anmeldung zu einem Kundenbindungsprogramm demographische Daten abgefragt und im weiteren Verlauf der Kundenbeziehung - bei Vorlage der Kundenkarte - Kaufhistorien abgespeichert. Über die elektronische Kundenkarte wird somit die Datenbasis für ein Database Marketing gewonnen.^[107] Die Speicherung dieser Informationen stellt eine notwendige Bedingung für die systematische Steuerung, Planung und Kontrolle von Kundenwerten dar.^[108]

Der Einsatz elektronischer Kundenkarten nimmt somit im Kontext des Einsatzes von Kundenbindungsprogrammen eine Schlüsselgröße für ein erfolgreiches Customer Relationship Marketing ein. Aus diesem Grund werden die verschiedenen Ausprägungsformen für das weitere Vorgehen unter dem Begriff „kartenbasierte Kundenbindungsprogramme“^[109] zusammengefasst.^[110]

Neben diesem Aspekt der Generierung von Kundeninformationen durch den Einsatz elektronischer Kundenkarten werden auch so genannte Ingoing-Informationen im Wege von Verbesserungsvorschlägen, Anregungen und Beschwerden an das Unternehmen weitergegeben. Dieser Informationsfluss geht entweder aktiv vom Kunden aus, kann allerdings auch von Unternehmensseite initiiert werden.^[111]

Zusammenfassend kann eine vereinfachte Aussage zum Potential kartenbasierter Kundenbindungsprogramme wie folgt festgehalten werden: Charakteristisch für kartenbasierte Kundenbindungsprogramme ist die Nutzung des Kunden als Informationsquelle.^[112]

Eine weitere Erkenntnis zu den Potentialen kartenbasierter Kundenbindungsprogramme lässt sich zunächst intuitiv aus dem Begriff „Kundenbindung“ ableiten. Dieser legt es nahe, dass derartige Systeme primär auf die Kundenbindung ausgerichtet sind. Nach Auffassung der Verfasserin soll diese Zielsetzung folgerichtig einen wertschöpfenden Beitrag für die Unternehmen leisten. Es erscheint daher für das weitere Vorgehen zweckmäßig die Kundenbindung als ein weiteres Konstrukt – neben dem Kundenwert – näher zu beleuchten. Um diese eher intuitive Einsicht zu fundieren, wird für die folgenden Ausführungen ein empirisch belegtes Modell vorgestellt, welches einerseits dazu dienen soll, das Konstrukt der Kundenbindung wissenschaftlich zu belegen und andererseits helfen soll, die Zusammenhänge zwischen Kundenbindung und Kundenwert aufzudecken.

Die Sichtung der Literatur wissenschaftlicher Untersuchungen zum Thema Kundenbindungsprogramme macht deutlich, dass sich die Studien häufig mit den Erfolgswirkungen der Programme befassen und somit das Kundenverhalten fokussieren. Demgegenüber berücksichtigen andere Studien die Einstellungskomponenten und vernachlässigen dagegen wiederum die Kundenbindungswirkung.^[113] Für ein umfassendes Verständnis der Wirkungsweise von Kundenbindungsprogrammen erscheint es der Verfasserin notwendig ein Modell zur Kundenbindung zugrunde zu legen, welches in der Lage ist die Vielschichtigkeit des Konstruktes Kundenbindung abzubilden. Die nachfolgenden Ausführungen konzentrieren sich demzufolge auf ein Modell der Kundenbindung, für dessen Erklärung sowohl das Kundenverhalten als auch die Kundeneinstellung herangezogen werden^[114], um Rückschlüsse auf die Kundenbindung durch Kundenbindungsprogramme möglich zu machen.^[115]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Modell der Kundenbindung durch Kundenbindungsprogramme

[in Anlehnung an Künzel (2003), S. 136 und Glusac (2005), S. 162]^[116]

Es sollen nun nachfolgend zunächst Einstellungskomponenten dargestellt werden und empirische Ergebnisse über die Zusammenhänge der Modellkomponenten aufgezeigt werden.

Die Kundenzufriedenheit wird als besonders relevant angesehen, da sie eine vom Anbieter unmittelbar steuerbare Erfolgsgröße darstellt.^[117] Es kann gezeigt werden, dass Mitglieder zufriedener sind als Nicht-Mitglieder. Der Grund für die höheren Zufriedenheitswerte der Mitglieder eines Kundenbindungsprogramms wird in der Belohnung durch Bonuspunkte gesehen.^[118] Zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung besteht ein positiver Zusammenhang^[119], welcher theoretisch und empirisch belegt ist.^[120] Ein weiterer Aspekt dieses Zusammenhangs ist die Intensität dieser Beziehung. Auf theoretischer und empirischer Basis können mögliche moderierenden Variablen^[121] identifiziert werden, welche einen Einfluss auf die Stärke des Zusammenhangs haben.^[122] Ein starker Anreiz für die Teilnahme an einem Kundenbindungsprogramm ist das Motiv der Preiseinsparung.^[123]

Untersuchungsergebnisse zum Kundenvertrauen belegen, dass sich Unterschiede im Grad des Vertrauens in maßgeblicher Weise auf ein höheres Maß an Zufriedenheit zurückführen lassen.^[124]

Darüber hinaus unterscheiden sich verschiedene Mitgliedergruppen signifikant im Hinblick auf die Stärke ihres Commitment. Diese stärkere innere Bindung der einen Mitgliedergruppe lässt sich auf die höheren Mitgliedsbeiträge und höhere Wechselkosten zurückführen.^[125] Positiv beeinflusst wird das Commitment des Kunden ebenso durch Zufriedenheit, Vertrauen und Identifikation.^[126]

Die Einstellungskomponente Identifikation kann als Gefühl der Zugehörigkeit zu einem Unternehmen definiert werden.^[127] Dieses Gefühl wird auch als Verbundenheit gegenüber einem Unternehmen bezeichnet und trägt zu einer stärkeren Kundenbindung bei.^[128]

Der Zustand der Verbundenheit eines Kunden gegenüber einem Unternehmen ist vom Zustand der Gebundenheit zu unterscheiden.^[129] Trägt das Unternehmen durch den Aufbau von ökonomischen Wechselbarrieren mittels Vergabe von Bonuspunkten zwar zweifelsfrei dazu bei, den Kunden an das Unternehmen zu binden, so hat diese Gebundenheitsstrategie dennoch keine dauerhaften Erfolgsaussichten. Zum Zeitpunkt einer möglichen Einlösung der Prämienpunkte entfallen die ökonomischen Wechselbarrieren, so dass langfristig nur eine Verbundenheitsstrategie die dauerhafte Bindung sichern kann. Es lässt sich daher schlussfolgern, dass durch Bonusprogramme eine Kombination aus Verbundenheitsstrategie und Gebundenheitsstrategie verfolgt wird.^[130]

Unterschiede im Grad der Identifikation lassen sich sowohl durch den Einfluss des Motivs Prestige^[131] erklären als auch durch den Einfluss der Zufriedenheit.^[132]

Neben den Einstellungskomponenten zeigt eine nähere Auseinandersetzung mit den Verhaltenskomponenten des Modells, dass sich die Mitglieder von Kundenbindungsprogrammen von den Nicht-Mitgliedern signifikant unterscheiden. So weisen Mitglieder entgegen den Nicht-Mitgliedern eine höhere Wiederkaufabsicht auf.^[133] Für das Unternehmen bedeutet die Wiederkaufabsicht primär einen Umsatzerhalt, wohingegen die Zusatzkaufabsicht als weitere Verhaltenskomponente eine potentielle Steigerung des Umsatzes bedingt.^[134] Begründet wird die Zusatzkaufabsicht durch die konditionierende Wirkung von Boni und gewährte Sonderservices.^[135] Studienergebnisse belegen, dass die Zusatzkaufabsicht bei Mitgliedern höher ausfällt als bei Nicht-Mitgliedern.^[136] Darüber hinaus lässt sich bei Mitgliedern eine geringere Preissensitivität^[137] nachweisen als bei Nicht-Mitgliedern, sowie ein ausgeprägtes Weiterempfehlungsverhalten^[138]. Die Ergebnisse der Verhaltenskomponenten belegen somit eine erhöhte Bindungswirkung von Mitgliedern eines Kundenbindungsprogramms an das Unternehmen gegenüber Nicht-Mitgliedern.^[139]

Die vorangegangene Darstellung der empirischen Ergebnisse belegt die Zusammenhänge der Einstellungs- und Verhaltenskomponenten mit der Kundenbindung. Demzufolge kann eine weitere wichtige Erkenntnis wie folgt abgeleitet werden: Die Kundenbindung ist ein wesentliches Potential kartenbasierter Kundenbindungsprogramme.

Ebenso gibt das erhöhte Weiterempfehlungsverhalten von Mitgliedern eines Kundenbindungsprogramms Hinweise auf das akquisitorische Potential von Kundenbindungsprogrammen. Neukunden werden häufig durch das positive Referenzverhalten von Mitgliedern gewonnen. Darüber hinaus lässt sich die akquisitorische Wirkung der Kundenbindungsprogramme auch durch die Eigenschaften des Programms selbst begründen. Das akquisitorische Potential wird dahingehend in der Erhöhung des Einkaufsnutzens gesehen, welches insbesondere durch branchenübergreifende Kundenbindungsprogramme erreicht werden kann.^[140]

3.3. Theoretische Ableitung relevanter Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes aus den Potentialen kartenbasierter Kundenbindungs-programme

Die zusammenführende Betrachtung der vorangegangenen Ausführungen der Bestimmungsfaktoren des Konstruktes Kundenwertes einerseits und der Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme andererseits kann nun für das weitere Vorgehen wie folgt, konkretisiert werden.

Als relevante Potentiale der kartenbasierten Kundenbindungsprogramme konnte die Nutzung des Kunden als Informationsquelle, das Kundenbindungspotential und das akquisitorische Potential identifiziert werden. Der besondere Stellenwert dieser Potentiale lässt den Schluss zu, dass Unternehmen, welche kartenbasierte Kundenbindungsprogramme als Aktionsinstrument nutzen, die Berechnung von Kundenwerten nur mit einer adäquaten Integration dieser Leistungskriterien vornehmen sollten, um eine ganzheitliche Abbildung der Kundenbeziehung zu ermöglichen. Die Identifizierung der Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme hat deutlich gemacht, dass sich die Anzahl der Determinanten des Kundenwertes - für die Einzelfallbetrachtung kartenbasierte Kundenbindungsprogramme - auf das Marktpotenzial, das Referenzpotenzial und das Informationspotenzial verdichten lassen. Die Notwendigkeit der Integration des Marktpotenzials in die Kundenwertberechnung ergibt sich aus der differenzierten Darstellung des Konstruktes der Kundenbindung in Einstellungs- und Verhaltenskomponenten. Das Loyalitätspotenzial wird durch die Einstellungskomponenten Zufriedenheit, Commitment, Vertrauen und Identifikation abgebildet. Dagegen werden das Ertragspotenzial, das Entwicklungspotenzial und das Cross-Buying-Potenzial durch die Verhaltenskomponenten der Kundenbindung reflektiert.

[...]

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^[1] Vgl. Gelbrich/Müller (2006), S. 452 f. Dieser Wandel wird von einigen Autoren als Paradigmenwechsel bezeichnet, wohingegen andere Autoren es vorziehen, von einem Perspektivenwechsel zu sprechen. Für eine Auseinandersetzung mit dem Paradigmabegriff und den gegensätzlichen Meinungen der Autoren vgl. Glusac (2005), S. 15 – 20.

^[2] Vgl. Steinbach (2003), S. 17 f.; Link/Hildebrand (1997a), S. 16.

^[3] Einen Überblick zur Literatur über den Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung gibt Homburg/Becker/Hentschel (2003), S. 103 – 108.

^[4] Vgl. Reichheld (1997), S. 47 – 80.

^[5] Vgl. Diller (1996), S. 81; Meffert (2005), S. 148.

^[6] Vgl. Helm/Günter (2003), S. 13 f.; Reinartz/Krafft (2001), S. 1264 in Verbindung mit S. 1277.

^[7] Vgl. Gelbrich/Müller (2006), S. 453 – 455. In der Liste der „research priorities“ bezeichnet das Marketing Science Institut die Bewertung von Kundenbeziehungen als eine der wichtigsten Herausforderung für die Marketingwissenschaft und –praxis. Vgl. MSI (2002), S. 4.

^[8] Für eine tabellarische Übersicht der Ergebnisse von Untersuchungen zur umsatzbezogenen Kundenstruktur und zur rentabilitätsbezogenen Kundenstruktur in ausgewählten Branchen bzw. Unternehmen vgl. Eberling (2002), S. 41 - 43.

^[9] Rust/Zeithaml/Lemon (2000), S. 187.

^[10] Vgl. Cornelsen (2001), S. 26; Gelbrich/Müller (2006), S. 453 f.

^[11] Vgl. Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 169.

^[12] Vgl. Helm/Ludl (2005), S. 1132.

^[13] Vgl. Diller/Müller (2006), S. 135; Krämer/Bongaerts/Weber (2003), S. 553.

^[14] Studienergebnisse können belegen, dass die Kundenbindungswirkung von Bonusprogrammen bei neun von zehn Unternehmen als wichtigster Erfolgsfaktor angesehen wird. Vgl. EHI Retail Institut (2002), S. 19.

^[15] Andon/Baxter/Bradley (2003), S. 301.

^[16] Der Begriff Customer Relationship Management bezeichnet ein systematisches Kundenbeziehungsmanagement, d. h. sowohl die konsequente kundenorientierte Ausrichtung der gesamten Unternehmensaktivitäten, als auch die Integration von Informationstechnologien (Implementierung von IT-Anwendungen und CRM-Sofware). Vgl. Wießmeier/Lischka (2003), S. 717. Für eine kritische Auseinandersetzung über Bonusprogramme als Form der Instrumentalisierung des CRM vgl. Glusac (2005), S. 101 f.

^[17] Es ist an dieser Stelle darauf hinzuweisen, dass die Kundenbindungsprogramme in dieser Arbeit die Ausgangsbasis liefern, um zu einem umfassenden, plausiblen und praxisrelevanten Konzept der „Kundenbindung“ zu gelangen. Im Mittelpunkt der Betrachtung steht hingegen nicht die differenzierte Beschreibung kartenbasierter Kundenbindungsprogramme.

^[18] Für die Darstellung der beiden Perspektiven und des Zusammenhangs zwischen nachfragerseitigem und anbieterspezifischem Kundenwert vgl. Eggert (2003), S. 41 - 59.

^[19] Cornelsen (2000), S. 37.

^[20] Vgl. Eggert (2003), S. 48 – 51.

^[21] Da der Kundenwert aus Nachfragersicht in unmittelbarem Zusammenhang mit dem anbieterspezifischen Kundenwert steht und folglich eine Steigerung des Kundenwertes gleichbedeutend ist mit höheren Beiträgen, die ein Kunde einem Unternehmen zur Verfügung stellt, wird in den späteren Ausführungen des Abschnitt 5.1. nochmals auf den nachfragerorientierten Kundenwert eingegangen, um den Kreislauf zwischen den beiden Perspektiven zu schließen.

^[22] Dieser Sichtweise liegt das gerundive Wertverständnis zu Grunde. Wert wird in diesem Zusammenhang als Maßstab für die Vorziehungswürdigkeit eines Subjektes, Objektes oder einer Aktion verstanden. Vgl. zum gerundiven Wertverständnis Engels (1962), S. 1 in Verbindung mit S. 12.

^[23] Hinsichtlich der verwendeten Bestimmungsgrößen (= Sachdimension) lassen sich die verschiedenen Auffassungen weiter in eindimensionale Ansätze, die ausschließlich auf einem Kundenwertkriterium (monetär oder nicht-monetär) basieren und mehrdimensionale Ansätze, die verschiedene Kriterien (monetäre, nicht-monetäre sowie die Kombination beider Kriterien) miteinander verbinden, untergliedern. Vgl. Cornelsen (2000), S. 39; Rudolf-Sipötz (2001), S. 15 – 20.

^[24] Hinsichtlich des Zeitbezugs (= Zeitdimension) lassen sich statische (zeitpunktbezogene) und dynamische (ganzheitliche Betrachtung der Kundenbeziehung) Ansätze erkennen. Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 15.

^[25] Hinsichtlich der Aggregationsebene (= Objektdimension) können Ansätze unterschieden werden, die entweder auf die einzelne Kundenbeziehung, Kundengruppen (-segmente) oder den gesamtem Kundenstamm fokussieren. Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 15.

^[26] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 14 f.; ähnlich Cornelsen (2000), S. 39; ähnlich Krüger (1997), S. 107.

^[27] Vgl. zum Konstrukt Kundenwert Abschnitt 3.1.

^[28] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 22; Cornelsen (2000), S. 42.

^[29] Rudolf-Sipötz (2001), S. 23.

^[30] Die Begriffe Kundenbewertung und Kundenwertanalyse werden in dieser Arbeit synonym verwendet, da eine Trennung dieser Begriffe mit zunehmender Integration von Kundendaten und dem Einsatz von Database Marketing redundant erscheint. In der Literatur wird der Begriff Kundenbewertung häufig mit den Verfahren der Bewertung gleichgesetzt, wohingegen der Begriff Kundenwertanalyse eine umfassendere Bedeutung i. S. einer systematischen Sammlung, Aufbereitung, Verdichtung und Auswertung von Informationen bzgl. der Kunden hat. Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 31.

^[31] Für einen umfassenden Überblick über die Bewertungsverfahren vgl. Eberling (2002), S. 167 – 226; für eine kurz gefasste Beschreibung der Verfahren vgl. Helm/Günter (2003), S. 15 – 23; Gelbrich/Müller (2006), S. 473 – 480.

^[32] Vgl. Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 169.

^[33] Vgl. Krüger (1997), S. 114 - 119. An Stelle einer Differenzierung in monetäre und nicht-monetäre Bestimmungsfaktoren unterscheiden andere Autoren auch in quantitative und qualitative Facetten, in direkte und indirekte Bestimmungsfaktoren oder in Markt- und Ressourcenpotential des Kunden. Vgl. Homburg/Schnurr (1998), S. 171 – 173; Böhrs (2004), S. 56 – 64; Rudolf-Sipötz (2001), S. 92. Für einen Überblick über die alternativen Gliederungsmöglichkeiten vgl. Eberling (2002), S. 128.

^[34] Vgl. Cornelsen (2000), S. 91.

^[35] Vgl. Cornelsen (2000), S. 149.

^[36] Die willkürliche Zerteilung von Kundenbeziehungen ergibt sich aus der Restriktion, dass bei periodenbezogenen Analysen der gleiche Betrachtungshorizont wie dem Rechungswesen zugrunde gelegt wird.

^[37] Periodenunabhängige Analysen greifen häufig auf vergangenheitsbezogene Daten zurück, dienen aber i. d. R. einer zukunftsbezogenen Bewertung.

^[38] Vgl. Homburg/Schnurr (1998), S. 175 – 187.

^[39] Vgl. Krafft (1998), S. 167.

^[40] Vgl. für die Unterscheidung in Zeitpunkt- und Zeitraumbetrachtung Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 169. Die Begriffe statisch und dynamisch werden in der Literatur uneinheitlich verwendet. Rudolf-Sipötz (2001), S. 32 setzen die Unterscheidung in statische und dynamische Verfahren beispielsweise mit periodenbezogenen und periodenübergreifenden Verfahren gleich.

^[41] Vgl. Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 169.

^[42] Zur Kundenwertdefinition vgl. Abschnitt 2.1.

^[43] Vgl. Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 169.

^[44] Rudolf-Sipötz (2001), S. 42.

^[45] Vgl. Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann(2000); Bruhn/Georgi/Wöhle (2005), S. 385; Berger/Nasr (1998).

^[46] Wie der vorangegangenen Abbildung 1 zu entnehmen ist, wird der Present CLV hinsichtlich des Referenzzeitpunktes vom Potential CLV unterschieden. Letzterer entspricht im Wesentlichen dem Kundendeckungsbeitragspotential bzw. dem Kundenumsatzpotential, welches als rudimentärer statischer Kundenwert keinen direkten Kundenvergleich ermöglicht. Vgl. Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 171 - 173. Der Potential CLV kann nicht für die Ableitung von kundenspezifischen Marketingmaßnahmen genutzt werden und wird daher für die weiteren Ausführungen dieser Arbeit vernachlässigt. Dagegen wird der Begriff Customer Lifetime Value in dieser Arbeit mit dem Present CLV, d.h. dem investitionsrechnerischen CLV gleichgesetzt.

^[47] Vgl. Homburg/Schnurr (1998), S. 183.

^[48] Bauer/Hammerschmidt/Brähler (2002), S. 326.

^[49] Da sich für mehrdimensionale CLV-Ansätze insbesondere in der Praxis Probleme hinsichtlich der Operationalisierung ergeben, wird in Kapitel 3 zunächst ein eindimensionales Grundmodell des CLV vorgestellt, welches ausschließlich monetäre Bestimmungsfaktoren berücksichtigt. Um dem Anspruch einer ganzheitlichen Abbildung des Konstruktes Kundenwert gerecht zu werden, werden im zweiten Schritt mögliche Erweiterungen um nicht-monetäre Größen diskutiert.

^[50] Vgl. Bauer/Hammerschmidt/Brähler (2002), S. 326 zitiert nach Cornelsen (2000), S. 38.

^[51] Vgl. Meffert/Bruhn (2006), S. 744.

^[52] Vgl. Homburg/Daum (1997), S. 400.

^[53] Vgl. Homburg/Daum (1997), S. 402.

^[54] Vgl. Tewes (2003), S. 276.

^[55] Vgl. Berger/Nasr (1998), S. 18 f.; Blattberg (1998), S. 46; Eberling (2002), S. 24; Homburg/Daum (1997), S. 100.

^[56] Zur Synthese zwischen dem „CLV“-Konzept und dem „Shareholder-Value“-Konzept vgl. Stahl/Matzler/Hinterhuber (2003), S. 423 – 442; Bauer/Hammerschmidt/Brähler (2002), S. 324 – 344.

^[57] Die Verwendung von Cashflow-Größen stellt sich in der Unternehmenspraxis derzeitig noch als problematisch dar und wird i. d. R. durch praktikable Lösungen ersetzt. So werden die Cashflow-Größen von Krafft/Albers (2000), S. 528, von Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 172 und von Link/Hildebrand (1997b), S. 165 durch diskontierte Deckungsbeiträge ersetzt. Weiber/Weber (2003), S. 784 verwenden diskontieren an Stelle von Cashflows die Differenz zwischen Umsatz und Kosten.

^[58] Vgl. Dwyer/Schurr/Oh (1987), S. 15 – 20.

^[59] Vgl. Homburg/Schnurr (1998), S. 183.

^[60] Für eine ausführlichere Darstellung der Entwicklung des Kundenbeziehungslebenszyklus vgl. Stauss (2004), S. 339 – 360.

^[61] Vgl. Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 180.

^[62] Für die Einteilung in die drei Kernphasen vgl. Bruhn (2001), S. 47 – 52.

^[63] Vgl. Stauss (2004), S. 350 – 359.

^[64] Vgl. Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 172.

^[65] Für die Integration der Kundenbindungswahrscheinlichkeit vgl. die Ausführungen in Abschnitt 3.4.2.1.; zur Bestimmung der Kundenbindungswahrscheinlichkeit vgl. die Ausführungen in 4.2.2.

^[66] Vgl. Bruhn/Georgi/Treyer/Leumann (2000), S. 171für einen Überblick über die Literatur zum CLV.

^[67] Pfeifer/Haskins/Conroy (2005), S. 10.

^[68] Vgl. Zur gewählten Definition des CLV Pfeifer/Haskins/Conroy (2005), S. 10 f.

^[69] Die Gewichtung der Bestimmungsfaktoren unterscheidet sich je nach Branche, Markt bzw. nach Unternehmen. Daher ist es adäquat die Unterschiede in der Bedeutung der Bestimmungsfaktoren zu berücksichtigen. Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 223; Belz (2005), S. 327. Nach Auffassung der Autorin erscheint es daher ebenso für Unternehmen, die kartenbasierte Kundenbindungsprogramme einsetzen und somit spezifische Besonderheiten aufweisen, angebracht die Gewichtung der Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes auf theoretischer Basis festzulegen.

^[70] Vgl. Abschnitt 2.1 dieser Arbeit.

^[71] Die Bestimmungsfaktoren werden in der Literatur auch als Determinanten, Facetten oder Teilwerte des Kundenwertes bezeichnet. Vgl. Eberling (2002), S. 127. Für einen Überblick über die Vielzahl an Einteilungsmöglichkeiten der Bestimmungsfaktoren vgl. Eberling (2002), S. 128.

^[72] Die Potenzialbetrachtung umfasst sowohl zukünftige als auch gegenwärtige Potenziale, so dass das Markt- und das Ressourcenpotenzial eine Ist- und eine Zukunftsdimension aufweisen. Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 93.

^[73] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 175 f. und S. 222.

^[74] Rudolf-Sipötz (2001), S. 95.

^[75] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 95 – 100.

^[76] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 100 – 103.

^[77] In der Literatur werden auch andere Typologisierungen vorgenommen. Denkbar ist eine Differenzierung der Kundenbindung in Involvement, Commitment, Vertrauen und Zufriedenheit. Vgl. Diller (1996), S. 87.

^[78] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 104 – 107.

^[79] Krüger (1997), S. 48. Für eine genauere Auseinandersetzung des Einflusses der Kundenzufriedenheit auf die Kundenbindung vgl. Krüger (1997), S. 42 – 103.

^[80] Vgl. Homburg/Becker/Hentschel (2003), S. 103 – 111.

^[81] Rudolf-Sipötz (2001), S. 105 f.

^[82] Vgl. Diller (1996), S. 88.

^[83] Künzel (2003), S. 123.

^[84] Vgl. Künzel (2003), S 122 f.

^[85] Vgl. Bliemel/Eggert (1998), S. 39 - 41. Von der Verbundenheit des Kunden ist der Zustand der Gebundenheit zu unterscheiden, welcher durch den Anbieter im Wege eines Aufbaus von Wechselbarrieren initiiert wird. Vgl. Bliemel/Eggert (1998), S. 41 – 44.

^[86] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 105.

^[87] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 108.

^[88] Böhrs (2004), S 60.

^[89] Für eine genauere Betrachtung der einzelnen Elemente des Zitats vgl. Cornelsen (2000), S. 187 – 189.

^[90] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 108 – 113. Andere Autoren verwenden den Begriff Referenzwert an Stelle von Referenzpotenzial. Der Referenzwert setzt sich nach dieser Auffassung aus dem Referenzvolumen (= Wertkomponente) und dem Referenzpotenzial (= Mengenkomponente) zusammen, wobei das Referenzpotenzial in diesem Kontext lediglich die aktive Ausrichtung des Kundenverhaltens berücksichtigt und den passiven Einfluss unberücksichtigt lässt. Vgl. Cornelsen (2001), S. 31 – 33 oder Eberling (2002), S. 151 – 154.

^[91] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 113.

^[92] Vgl. Cornelsen (2000), S. 224 – 229. Cornelsen versteht diese Informationen als Inputfaktoren in den Unternehmensprozess, welche aus Sicht des Anbieters zu einer Verbesserung der Anbieterstrukturen und Anbieterprozesse genutzt werden können und darüber hinaus einen wertvollen Beitrag für Prozessinnovationen und Produktinnovationen liefern..

^[93] Für einen Überblick über die Informationen, vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 114.

^[94] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 113 – 121.

^[95] Rudolf-Sipötz (2001), S. 121.

^[96] Verbundwirkungen treten beispielsweise dann auf, wenn eine Abhängigkeit des Anbieters von einem Kunden mit besonders hohem Umsatzanteil besteht oder wenn ein Kunde gleichzeitig bei einem Tochterunternehmen als bedeutender Kunde auftritt. Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 130.

^[97] Vgl. Rudolf-Sipötz (2001), S. 129 – 131.

^[98] Vgl. Glusac (2006), S. 515.

^[99] Vgl. Diller/Müller (2006), S. 135; Krämer/Bongaerts/Weber (2003), S. 553.

^[100] Vgl. Hippner/Wilde (2003), S. 453.

^[101] Die unternehmensbezogenen Kundenkarten können darüber hinaus in bonusorientierte und leistungsorientierte Systeme unterschieden werden. Während erstere sich durch die Vergabe von Rabatten und Boni auszeichnen (Beispiele sind die Adler Rabattkarte oder die hagebau Partner Card), so konzentrieren sich letztere eher auf exklusive Leistungen (Beispiele sind die Ikea family card, die Douglas Card oder die Breuninger Card). Da sich die vorliegende Arbeit auf Kundenbindungsprogramme konzentriert, die u.a durch die Vergabe von Boni charakterisiert werden, werden leistungsorientierte Programme für die weiteren Ausführungen dieser Arbeit ausgeschlossen.

^[102] Die Grundlage für themenbezogen Kundenbindungsprogramme ist ein Kooperationsverbund von Unternehmen, die eine gemeinsame Thematik bedienen. Ein bekanntes Beispiel hierfür ist das Vielfliegerprogramm Miles & More der deutschen Lufthansa.

^[103] Die branchenübergreifenden Kundenbindungsprogramme zeichnen sich dadurch aus, dass sich unterschiedlichste Branchen zusammenschließen. Vorteile dieses Zusammenschlusses ergeben sich durch die Schaffung von zusätzlichen Serviceangeboten, durch die Aufteilung der Kosten über mehrere Partner und aus den vielfältigen Möglichkeiten für das Sammeln und einlösen von Boni in Form von Punkten, vgl. Künzel (2003), S. 28 f. Bekannte Beispiele für diese Konzeption sind Payback und Happy Digits.

^[104] Vgl. Wießmeier/Lischka (2003), S. 721 – 723. Für eine Übersicht über die Kundenkarten in Deutschland vgl. o. V. (2005), S. 28 f.

^[105] Vgl. Diller/Müller (2006), S. 136.

^[106] Vgl. Diller/Müller (2006), S. 135; Diller (2001), S. 286; Müller (2004), S. 143.

^[107] Vgl. Liebmann/Zentes (2001), S. 447.

^[108] Vgl. Eberling (2002), S. 231.

^[109] Unter den Begriff „kartenbasierte Kundenbindungsprogramme“ können sowohl Kundenkarten als auch Bonusprogramme subsumiert werden. Vgl. Glusac (2005), S. 60.

^[110] In der Literatur wird häufig der Begriff Bonusprogramme verwendet. Vgl. beispielsweise Künzel (2003); Diller/Müller (2006); Glusac (2005). Da sich die Vorzüge der Kundenbindungsprogramme nach Auffassung der Autorin primär durch den Einsatz elektronischer Kundenkarten zur Generierung von Kundeninformationen ergeben, wird dem Begriff „kartenbasierte Kundenbindungsprogramme“ der Vorzug gegeben um die Relevanz dieses Aspektes hervorzuheben.

^[111] Vgl. Cornelsen (2001), S. 30.

^[112] Diese stark vereinfachte Aussage über das Potential kartenbasierter Kundenbindungsprogramme wird an späterer Stelle dieser Arbeit erneut aufgegriffen und für die anschließenden Darstellungen konkretisiert. Vgl. Abschnitt 4.2.

^[113] Vgl. Glusac (2006), S. 516.

^[114] Für die Einteilung des Konstruktes Kundenbindung in Kundenverhalten und Kundeneinstellung vgl. auch Diller (1996), S. 81 – 94; Homburg/Becker/Hentschel (2003), S. 98. Die Bindung von Kunden nur anhand des Verhaltens zu ermitteln, wäre bereits wegen der Komplexität des Konstruktes Kundenbindung falsch. Vgl. Künzel (2003), S. 216; ähnlich Glusac (2005), S. 111.

^[115] Die nachfolgenden Ausführungen erfolgen in starker Anlehnung an die Untersuchungen von Künzel (2003) und Glusac (2005). Die Studie von Künzel konzentriert sich auf ein Bonusprogramm eines Einzelhandelsunternehmens und nimmt eine differenzierte Betrachtung der Mitglieder in Standardcard-Mitglieder (geringer Mitgliedsbeitrag und geringe Bonusgutschriften) und Premiumcard-Mitglieder (hoher Mitgliedsbeitrag und hohe Bonusgutschriften) vor. Auswirkungen des Bonusprogramms auf Nicht-Mitglieder wird dagegen nicht untersucht. Neben der Frage nach den Wirkungen von Bonusprogrammen auf die Kundenbindung, stehen die Motive für die Teilnahme an einem Bonusprogramm im Vordergrund der Arbeit von Künzel. Die Motive finden in Abbildung 4 keine Berücksichtigung, da diese nach Auffassung der Verfasserin für die weiteren Ausführungen dieser Arbeit vernachlässigbar sind und lediglich die Übersichtlichkeit des Modells einschränken würden. Die Untersuchung von Glusac (2005) konzentriert sich auf das branchenübergreifende Kundenbindungsprogramm Payback und auf das Vielfliegerprogramm Miles & More. Es wird eine differenzierte Betrachtung zwischen Mitgliedern und Nicht-Mitgliedern vorgenommen und darüber hinaus ein Abgleich zwischen den Gruppen der beiden untersuchten Kundenbindungsprogramme. Für eine Zusammenfassung der Kernergebnisse der Studie vgl. Glusac (2006), S. 513 – 523.

^[116] Die Grafik von Künzel (2003) wird von der Verfasserin in den wesentlichen Bestandteilen des mehrdimensionalen Konstruktes „Kundenbindung“ übernommen. Es wurde bereits darauf hingewiesen, dass das Modell von Künzel darüber hinaus auch die Motive zur Teilnahme an einem Bonusprogramm integriert und diese für die Ausführungen dieser Arbeit vernachlässigt werden. Für eine vollständige Abbildung des Konstruktes „Kundenbindung“ erscheint es der Verfasserin hingegen angemessen die Preissensibilität zu berücksichtigen. Die Integration dieser Komponente erfolgt in Anlehnung an Glusac (2005) und ergänzt das Modell von Künzel (2003) um eine weitere Verhaltenskomponente.

^[117] Vgl. Diller (1996), S. 90.

^[118] Vgl. Glusac (2005), S. 177 f. in Verbindung mit S. 212.

^[119] Es wurde bereits in Abschnitt 3.1 darauf hingewiesen, dass dieser Zusammenhang nicht-linear ist und daher für den jeweiligen Einzelfall genauer spezifiziert werden muss. Vgl. Homburg/Becker/Hentschel (2003), S. 108 – 111.

^[120] Vgl. Krüger (1997), S. 42 – 103.

^[121] Moderierende Variablen sind beispielsweise verschiedene Merkmale des Marktumfeldes, des Anbieters, des Produktes, des Kunden und der Geschäftsbeziehung. Vgl. Giering (2000), S. 103.

^[122] Vgl. Homburg/Becker/Hentschel (2003), S. 103 – 111.

^[123] Vgl. Künzel (2003), S. 177 in Verbindung mit S. 180 – 183 u. S. 216. Künzel untersucht auch Partizipation und Privilegien als Motive für die Teilnahme an einem Bonusprogramm. Die Faktorenanalyse belegt, dass beide Motive einen deutlich geringeren Erklärungsgehalt leisten (Faktor Partizipation erklärt 12,7 % der Varianz und erreicht einen Eigenwert von 2,41, der Faktor Privilegien erklärt nur 5,4 % der Varianz und erreicht einen Eigenwert von 1,04) als das Motiv Preiseinsparung (Faktor Preiseinsparung erklärt 44,2 % der Varianz und erreicht einen Eigenwert von 8,41). Vgl. Künzel (2003), S. 176 – 186. Die anschließende Überprüfung der Stärke der Zusammenhänge mittels multipler Regressionsanalyse hält der Signifikanzprüfung stand. Vgl. Künzel (2003), S. 210 f. Da sich die Untersuchung von Künzel auf Unternehmen im Einzelhandel konzentriert, können sich für andere Branchen abweichende Ergebnisse ergeben. Das Motiv Privilegien ist z. B. im Flugverkehr von besonderer Relevanz. Vgl. Künzel (2003), S. 214.

^[124] Vgl. Künzel (2003), S. 191 – 193. In der Untersuchung wurde zunächst eine Vertrauens-Skala entwickelt, die insbesondere den Aspekt des korrekten Umgangs mit Kundendaten in Rechnung stellt und auf frühere Untersuchungen über die Privatsphäre von Konsumenten aufbaut. Der Aspekt, dass Unterschiede im Grad des Vertrauens zwischen den Mitgliedergruppen durch die Länge der Kundenbeziehung hervorgerufen werden könnte, wurde bereits in einem vorangegangenen Untersuchungsschritt ausgeschlossen werden. Die anschließende Überprüfung der Stärke der Zusammenhänge mittels multipler Regressionsanalyse hält der Signifikanzprüfung stand. Vgl. Künzel (2003), S. 210 f.

^[125] Vgl. Künzel (2003), S. 198 f. in Verbindung mit S. 210 – 212.

^[126] Vgl. Künzel (2003), S. 128 f. in Verbindung mit S. 210 – 212.

^[127] Vgl. Künzel (2003), S. 125 in Verbindung mit S. 210 – 212.

^[128] Vgl. Künzel (2003), S. 125 in Verbindung mit S. 210 – 212.

^[129] Für eine ausführliche Auseinandersetzung zur Abgrenzung zwischen dem Zustand der Verbundenheit und dem Zustand der Gebundenheit vgl. Bliemel/Eggert (1998), S. 37 – 46.

^[130] Vgl. Glusac (2005), S. 79 f.

^[131] Für genauere Ausführungen zu dem Konstrukt Prestige vgl. Künzel (2003), S. 124.

^[132] Vgl. Künzel (2003), S. 197 in Verbindung mit S. 210 – 212.

^[133] Vgl. Glusac (2005), S. 180 u. S. 213.

^[134] Vgl. Glusac (2006), S. 519.

^[135] Vgl. Glusac (2005), S. 150.

^[136] Vgl. Glusac (2005), S. 180 f. u. S. 213.

^[137] Vgl. Glusac (2005), S. 181 f. u. S. 213 – 215. Eine geringere Preissensitivität von Mitgliedern eines Bonusprogramms bestätigt auch die Studien von Nako (1992).

^[138] Vgl. Glusac (2005), S. 183 u. S. 215.

^[139] Vgl. Glusac (2005), S. 183 – 185 u. S. 216 f. Die Untersuchung von Glusac überprüft Verhaltensabsichten, da sich diese als gute Indikatoren für das tatsächliche Verhalten eignen. Vgl. Diller (1996), S. 85.

^[140] Vgl. Diller/Müller (2006), S. 136.