In den letzten Jahren ist mit dem Customer Relationship Management (CRM) ein Konzept entwickelt worden, dass sich mit dem Management von Kundenbeziehungen befasst. Dieses Konzept ist Teil des Relationship Marketing (Beziehungsmarketing), welches alle horizontalen Beziehungen eines Unternehmens betrachtet. Dazu zählen sowohl Lieferantenbeziehungen (vorgelagerte Märkte) als auch Kundenbeziehungen (nachgelagerte Märkte). Der Fokus liegt oftmals auf letzteren.
Das Relationship Management umfasst alle Maßnahmen zur Analyse, Planung, Durchführung und Kontrolle der Beziehungen eines Unternehmens zu seinen Geschäftspartnern. Das CRM beschränkt sich ausschließlich auf das Management von Kundenbeziehungen. Als Kunde wird dabei ein Abnehmer bezeichnet, der Erträge und Aufwendungen bzw. Erlöse und Kosten generiert. Während die Neukundengewinnung und die Kundenbindung ausführlich diskutiert wurden, hat die Kundenabwanderungsphase bisher wenig Beachtung genossen. Dabei führen globaler Wettbewerb sowie zunehmend heterogene Produkte und Dienstleistungen zu einer sinkenden Loyalität der Kunden. Steigender Wettbewerbsdruck führt dazu, dass entgangene Erträge durch abgewanderte Kunden auf vielen Märkten nicht durch neue Kunden ausgeglichen werden können. Die Prognose von Wahrscheinlichkeiten der Kundenabwanderung muss somit fester Bestandteil des Marketing-Controlling sein, um rechtzeitig Maßnahmen der Kündigungsprävention ergreifen zu können.
Seit Beginn der 90er-Jahre erfolgt eine zunehmende Auseinandersetzung mit dem Phänomen der Kundenabwanderung. Erstmals wurde ein Zusammenhang zwischen der Abwanderungsrate und dem Erfolg des Unternehmens hergestellt. Die Konsequenz war die Verstärkung von globalen Maßnahmen des Kundenbindungsmanagements. Kontinuierlich steigende Abwanderungsraten führten gegen Ende der 90er-Jahre zu einer vermehrten Analyse von Kundenabwanderung in Wissenschaft und Unternehmen. Inzwischen wird sogar die Forderung nach einem eigenen Aufgabenbereich für das Thema Kundenabwanderung innerhalb des CRM laut.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
2 Kundenabwanderung als Bestandteil des Kundenbeziehungslebenszyklus
3 Modellierung als Instrument des Controlling
3.1 Controlling als Führungsunterstützung
3.2 Modellierung zur Abbildung komplexer Sachverhalte
4 Ermittlung des Kundenwertes zur Segmentierung abwanderungsgefährdeter Kunden
5 Analyse des Kundenabwanderungsprozesses
5.1 Auslöser und Gründe der Kundenabwanderung
5.2 Darstellung von Kundenabwanderungsprozessen anhand des MPT-Modells
6 Methoden zur Modellierung der Wahrscheinlichkeit von Kundenabwanderungen
6.1 Scoring-Modelle
6.2 Modelle der traditionellen Statistik
6.2.1 Der Markov-Ketten-Ansatz
6.2.2 Die logistische Regressionsanalyse
6.2.3 Das NBD/Pareto-Modell
6.2.4 Das Hazard-Rate-Modell
6.3 Regelbasierte Expertensysteme
6.4 Modelle des Data-Mining
6.4.1 Die Diskriminanzanalyse
6.4.2 Neuronale Netze
6.5 Eignung der Methoden für das Kundenabwanderungscontrolling
7 Zusammenführung von Kundenwert und Abwanderungswahrscheinlichkeit im Kundenverlustrisiko-Portfolio
8 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themen
Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung und Aufbereitung von Methoden zur Prognose der Abwanderungswahrscheinlichkeit von Kunden, um diese als effektives Instrument in das Marketing-Controlling zu integrieren und eine gezielte Kündigungsprävention zu ermöglichen.
- Kundenbeziehungslebenszyklus und Prozessanalyse der Abwanderung
- Methoden der Kundenwertermittlung zur Segmentierung
- Vergleichende Darstellung statistischer und Data-Mining-Modelle zur Abwanderungsprognose
- Entwicklung eines Kundenverlustrisiko-Portfolios zur Steuerung von Präventionsmaßnahmen
Auszug aus dem Buch
6.2.1 Der Markov-Ketten-Ansatz
Markov-Ketten zählen zu den Verfahren der angewandten Wahrscheinlichkeitstheorie und dienen der Ermittlung von Übergangswahrscheinlichkeiten eines Merkmals von einem Zustand zu einem anderen. In der BWL wurden Markov-Kettten ursprünglich zur Berechnung der Wiederkaufwahrscheinlichkeit eines Kunden bezogen auf eine Marke im CRM eingesetzt. Doch sie finden inzwischen auch im Controlling von Kundenabwanderung Anwendung.
Eine Markov-Kette bezeichnet einen Zufallsprozess, der sich aus einer Folge von Zuständen zusammensetzt. Bezeichnend für dieses Modell ist die so genannte Gedächtnislosigkeit. Jeder Zustand Xt+1 ist nur abhängig vom direkt vorangegangenen Zustand Xt, nicht jedoch von allen anderen Zuständen Xt-1, ..., X0 in der Vergangenheit. Letztere werden sozusagen „vergessen“. Dies bedeutet im Umkehrschluss, dass der Prozess zum Zeitpunkt t alle Informationen für die Zukunft (Zeitpunkt t+1) bereitstellt.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Darstellung der Problematik steigender Kundenabwanderungsraten und die Notwendigkeit der Integration von Prognosemodellen in das Marketing-Controlling.
2 Kundenabwanderung als Bestandteil des Kundenbeziehungslebenszyklus: Erläuterung des Kundenbeziehungslebenszyklus und der verschiedenen Managementkategorien zur Steuerung von Kundenbeziehungen.
3 Modellierung als Instrument des Controlling: Theoretische Grundlegung von Controlling-Konzeptionen und Definition der Rolle der Modellierung als Instrument zur Abbildung komplexer Sachverhalte.
4 Ermittlung des Kundenwertes zur Segmentierung abwanderungsgefährdeter Kunden: Untersuchung von Methoden zur Ermittlung des Kundenwertes, um Ressourcen für die Kündigungsprävention gezielt auf profitable Kunden zu fokussieren.
5 Analyse des Kundenabwanderungsprozesses: Tiefgehende Analyse des Kundenabwanderungsprozesses unter Verwendung des MPT-Modells zur Identifikation von Auslösern, Merkmalen, Phasen und Typen.
6 Methoden zur Modellierung der Wahrscheinlichkeit von Kundenabwanderungen: Detaillierte Darstellung verschiedener Prognosemodelle, unterteilt in Scoring-Modelle, traditionelle Statistik, regelbasierte Expertensysteme und Data-Mining-Verfahren.
7 Zusammenführung von Kundenwert und Abwanderungswahrscheinlichkeit im Kundenverlustrisiko-Portfolio: Integration der Ergebnisse aus Kundenwertermittlung und Abwanderungsprognose in einem Portfolio-Modell zur Ableitung konkreter Kundenbindungsmaßnahmen.
8 Zusammenfassung und Ausblick: Resümee über die Eignung der untersuchten Methoden und Ausblick auf die zukünftige Verankerung des Kundenabwanderungscontrollings im CRM.
Schlüsselwörter
Kundenabwanderung, Kundenabwanderungscontrolling, Kundenbeziehungslebenszyklus, Kundenwert, Marketing-Controlling, Abwanderungswahrscheinlichkeit, Scoring-Modelle, Traditionelle Statistik, Markov-Ketten, Logistische Regressionsanalyse, Data-Mining, Diskriminanzanalyse, Neuronale Netze, Kundenverlustrisiko-Portfolio, Kündigungsprävention
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der methodischen Unterstützung des Controllings bei der Vorhersage und Steuerung von Kundenabwanderungsprozessen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen das Kundenbindungsmanagement, die Modellierung von Kundenwerten, die Analyse des Abwanderungsprozesses sowie die Evaluierung von Prognosemethoden.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist es, Methoden zur Prognose von Abwanderungswahrscheinlichkeiten aufzuzeigen und deren Eignung als Steuerungsinstrument im Marketing-Controlling zu prüfen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es erfolgt eine deskriptive und analytische Aufbereitung der Literatur zu diversen mathematischen und statistischen Modellierungsverfahren, ergänzt durch eine methodische Bewertung ihrer Anwendung in der Praxis.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden nach einer inhaltlichen Abgrenzung die Modellierung des Kundenwerts sowie detailliert verschiedene mathematische Verfahren zur Abwanderungsprognose (Scoring, Statistik, Data-Mining) analysiert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die zentralen Begriffe sind Kundenabwanderungscontrolling, Kundenwert, Abwanderungswahrscheinlichkeit, Portfolio-Analyse und Kundenbeziehungslebenszyklus.
Wie wird das MPT-Modell für das Controlling genutzt?
Das MPT-Modell strukturiert den Abwanderungsprozess durch Merkmale (M), Phasen (P) und Typen (T) und dient als Grundlage für die Identifikation von Frühwarnindikatoren.
Warum ist die Kombination von Kundenwert und Abwanderungsrisiko sinnvoll?
Die Kombination ermöglicht eine gezielte Ressourcenallokation, indem Präventionsmaßnahmen vorrangig auf abwanderungsgefährdete Kunden mit hohem Wert konzentriert werden.
- Arbeit zitieren
- Alexandra Hofmann (Autor:in), 2007, Kundenabwanderungscontrolling, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/80513
