In den letzten Jahren hat sich in vielen Unternehmen ein Wandel vollzogen: Wo lange Zeit das Produkt im Fokus stand, ist heute der Kunde Ausgangspunkt aller strategischen Entscheidungen. Nicht mehr die einzelne Transaktion, sondern das langfristige Management von Kundenbeziehungen wird als entscheidender Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens angesehen.
Mit diesem Ansatz des Customer Relationship Managements geht häufig die Vermutung einher, dass Kundenbindung und Kundenprofitabilität positiv korreliert sind. Die Annahme, dass sich insbesondere loyale, langjährige Kunden durch eine hohe Profitabilität auszeichnen und daher ans Unternehmen gebunden werden sollten ist allerdings umstritten. Eine individuelle Analyse der Kundenbasis ist für ein Unternehmen daher unabdingbar, um profitable Kundensegmente lokalisieren zu können. Dabei sind insbesondere die Methoden von Interesse, mit denen die Dauer von Kundenbeziehungen prognostiziert und beurteilt werden können. Besitzt ein Unternehmen Informationen über die voraussichtliche Dauer der einzelnen Kundenbeziehungen, können knappe Ressourcen für die Durchführung von Marketingaktivitäten zielgerichtet eingesetzt werden. So ist es zB möglich, profitable Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko durch gezielte Maßnahmen an das Unternehmen zu binden. Durch eine Segmentierung der Kundenbasis ist es möglich, die Ressourcen für solche Aktionen gezielt auf die Kundensegmente zu konzentrieren, die sich durch eine hohe Profitabilität auszeichnen. Für eine solche Segmentierung wird häufig das RFM-Modell verwendet, das eine Kundenbeziehung hinsichtlich dreier Dimensionen untersucht: Recency (Zeitpunkt letzter Kauf), Frequency (Anzahl bisheriger Käufe) und Monetary Value (kum. Umsätze d. Kundenbeziehung). Profitable Segmente umfassen meist nur wenige Kunden, die allerdings für einen Großteil der Umsätze bzw. Gewinne verantwortlich sind. Investitionen in Marketingaktivitäten zur Steigerung der Loyalität dieser Kundensegmente sind daher sinnvoll.
Hier setzen die Methoden zur Kundenbasisanalyse an: Das NBD/Pareto-Modell und die Hazard-Modelle schließen aus Vergangenheitsdaten über das Kaufverhalten von Kunden auf deren zukünftiges Verhalten und können damit zur Prognose der Dauer einer Kundenbeziehung herangezogen werden. Dabei greifen sie auf zwei der drei Dimensionen des RFM-Modells zurück: Recency und Frequency. Mit Hilfe dieser statistischen Modelle kann die Effizienz von Marketingaktivitäten gesteigert werden.
Inhaltsverzeichnis
- Problemstellung
- Thematische Einordnung und Abgrenzung
- Modelle zur Kundenbasisanalyse
- NBD/Pareto-Modell
- Hintergrund und Modellannahmen
- Vorgehen zur Bestimmung der voraussichtlichen Dauer einer Kundenbeziehung
- Hazard-Modelle
- Grundannahmen
- Methodische Grundlagen
- Systematisierung
- NBD/Pareto-Modell
- Beispiele empirischer Forschung und deren Implikationen
- Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit Methoden zur Kundenbasisanalyse und zielt darauf ab, die wichtigsten Modelle und Ansätze zur Prognose der Dauer von Kundenbeziehungen vorzustellen. Sie untersucht, wie Unternehmen diese Informationen nutzen können, um ihre Marketingaktivitäten zu optimieren und profitable Kundensegmente zu identifizieren.
- Kundenbasisanalyse als Instrument des Customer Relationship Managements (CRM)
- Prognose der Dauer von Kundenbeziehungen
- NBD/Pareto-Modell und Hazard-Modelle als zentrale Methoden
- Bedeutung der Kundenbasisanalyse für die Gewinnung von Erkenntnissen über die Profitabilität von Kunden
- Empirische Studien und deren Implikationen für die Unternehmenspraxis
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 führt in die Problemstellung der Kundenbasisanalyse ein und erläutert die Bedeutung des langfristigen Kundenmanagements für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Kapitel 2 ordnet die Kundenbasisanalyse thematisch ein und grenzt sie gegenüber verwandten Konzepten wie dem Customer Lifetime Value (CLV) und dem Customer Equity ab. Kapitel 3 stellt die beiden wichtigsten statistischen Modelle zur Kundenbasisanalyse vor: das NBD/Pareto-Modell und die Hazard-Modelle. Kapitel 4 präsentiert ausgewählte empirische Studien, die sich dieser Modelle bedienen und Implikationen für die Unternehmenspraxis beinhalten.
Schlüsselwörter
Kundenbasisanalyse, Customer Relationship Management (CRM), Customer Lifetime Value (CLV), Customer Equity, NBD/Pareto-Modell, Hazard-Modelle, Kundenbindung, Kundenprofitabilität, Marketingaktivitäten, empirische Forschung, Unternehmenspraxis.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das RFM-Modell in der Kundenanalyse?
RFM steht für Recency (Zeitpunkt des letzten Kaufs), Frequency (Kaufhäufigkeit) und Monetary Value (kumulierter Umsatz) und dient der Segmentierung der Kundenbasis.
Wozu dient das NBD/Pareto-Modell?
Dieses statistische Modell nutzt Vergangenheitsdaten über das Kaufverhalten, um die voraussichtliche Dauer einer Kundenbeziehung und das Abwanderungsrisiko zu prognostizieren.
Was sind Hazard-Modelle?
Hazard-Modelle sind Methoden zur Kundenbasisanalyse, die sich auf die Zeitdauer bis zum Eintritt eines Ereignisses (z.B. Kündigung oder Abwanderung) konzentrieren.
Sind loyale Kunden immer auch profitable Kunden?
Die Arbeit zeigt, dass diese Annahme umstritten ist; eine individuelle Analyse ist nötig, um wirklich profitable Kundensegmente von unprofitablen loyalen Kunden zu unterscheiden.
Wie hilft Kundenbasisanalyse beim Marketing?
Sie ermöglicht den gezielten Einsatz knapper Ressourcen, indem z.B. Marketingaktivitäten auf Kunden mit hoher Profitabilität und gleichzeitigem Abwanderungsrisiko konzentriert werden.
- Quote paper
- Sven Duggen (Author), 2010, Methoden zur Kundenbasisanalyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/170292
