Kundenpotentialanalyse im Kundenstamm von Unternehmen:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
1995
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| Schriftenreihe: | [Europäische Hochschulschriften / 5]
1787 |
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Geleitwort V
Vorwort VII
Inhaltsverzeichnis IX
Abbildungsverzeichnis XV
Abkürzungsverzeichnis XIX
Teil A: Einführung in die Thematik 1
1. Problemstellung 1
2. Aufbau der Arbeit 3
Teil B: Grundlagen 6
1. Kundenstamm Marketing 6
2. Database Marketing 10
3. Begriff Kundenpotential 14
3.1. Verwendung des Potentialbegriffs in der wirtschaftswissenschaftlichen
Literatur 14
3.2. Verwendung und Definition des Begriffs Kundenpotential 18
3.3. Kundenpotentialarten 20
3.4. Voraussetzung für eine Kundenpotentialanalyse 22
3.5. Ansätze zur Erfassung von Kundenpotentialen 24
3.6. Beurteilungskriterien 24
3.6.1. Kriterienkatalog zur Beurteilung der Segmentierungskriterien
und ansätze 26
3.6.2. Kriterienkatalog zur Modell und Methodenbeurteilung 28
Teil C: Informationen für eine Kundenpotentialanalyse 31
1. Informationsgewinnung 31
1.1. Interne Datenquellen 31
1.1.1. Intern vorliegende Informationen aus verschiedenen Datenquellen 32
1.1.2. Automatische Generierung von Informationen aus der
Kundendatenbank 35
1.2. Externe Datenquellen 37
1.2.1. Externe marketingrelevante Datenbanken 38
1.2.1.1. Masterfiles 39
1.2.1.2. Segmentfiles 42
1.2.1.3. Stichprobenfües 43
1.2.1.4. Kleinräumige Aggregatfiles 46
1.2.2. Kundenbefragungen 49 ^
1.2.3. Sonstige Informationsquellen 50
X
2. Informationsbasis zur Analyse von Kundendaten 51
2.1. Informationsbasis auf kundenindividueller Ebene 51
2.2. Informationsbasis auf segmentspezifischer Ebene 53
2.3. Sonstige marketingrelevante Datenbestände 55
3. Problempunkte 56
3.1. Problempunkte in bezug auf die Datenbasis 56
3.2. Wirtschaftliche Problempunkte 59
3.3. Rechtliche Problempunkte 60
3.4. Widerstand von Dritten in bezug auf die Speicherung,
Nutzung und Ãœbermittlung von personenbezogenen Daten 66
3.5. Ethische Problempunkte 67
Teil D: Identifikation der Wertigkeit von Kundenbeziehungen 71
1. Analyse von Kundenbeziehungen 71
1.1. Überblick über die einzelnen Bereiche zur Bewertung von
Kundenbeziehungen 71
1.2. Das Kundenlebenszykluskonzept als Ausgangspunkt für eine
umfassende Analyse von Kundenbeziehungen 73
¦A 2. Kundensegmentierung 77
2.1. Definition 77
2.2. Segmentierungskriterien 78
2.2.1. Soziodemographische Kriterien 78
2.2.2. Kriterien des beobachtbaren Kaufverhaltens 83
2.2.3. Psychographische Kriterien 88
2.2.4. Vergleich der verschiedenen Segmentierungskriterien 94
2.3. Kundensegmentierung mittels multivariater Verfahren 95
2.3.1. Datenanalyseverfahren 96
2.3.1.1. Faktorenanalyse 96
2.3.1.2. Clusteranalyse 97
2.3.1.3. Diskriminanzanalyse 99
2.3.2. Interne Kundensegmentierung mittels multivariater
Datenanalyseverfahren 100
3. Bezugsgrößen zur Analyse von Kundenbeziehungen 103
3.1. Bezugsgrößen zur Analyse des ökonomischen Potentials von
Kundenbeziehungen 103
3.1.1. Umsatzbezogene Analysen 103
AI
3.1.2. Erfolgsbezogene Analysen 105
3.1.2.1. Kundendeckungsbeitrag 105
3.1.2.2. Prozeßkostenbeitrag 109
3.1.3. Bonitätsbezogene Analyse 111
3.2. Bezugsgrößen zur Analyse des vorökonomischen Potentials von
Kundenbeziehungen 113
3.2.1. Analyse des Referenzpotentials 114
3.2^2. Analyse des Innovationspotentials 115
3.2.3?Analyse des Loyalitätspotentials 115
4. Prognose des weiteren Verlaufs von Kundenbeziehungen 120
4.1. Allgemeine Probleme bei einer Prognose des weiteren Verlaufs von
Kundenbeziehungen 120
4.2. Quantitative Methoden 122
4.2.1. Trendverfahren 122
4.2.2. Indikatormodelle 123
4.3. Qualitative Methoden 123
4.3.1. Befragungen von Kunden und Experten 123
4.3.2. Delphi Methode 124
4.3.3. Szenario Technik 125
[5. Einsatz von einfachen Kundenportfolioansätzen zur Bewertung von
v~ Kundenbeziehungen 126
5.1. Ãœberblick 126
5.2. Kriterien zur Beurteilung von einfachen Kundenportfolioansätzen 127
5.2.1. Zahl der Dimensionen 128
5.2.2. Methodik der Dimensionsgewinnung 128
5.2.3. Alternativen der Dimensionierung 130
5.2.4. Methodik der Kundenbewertung 130
5.3. Einfache Kundenportfolioansätze 131
5.3.1. Wachstumspotential Gegenwärtiges Geschäft/
Kalkulationsergebnis Portfolio 131
5.3.2. Kundenrentabilität Geschäftsvolumen respektive Breite der Produkt¬
nutzung Portfolio 133
5.4. Beurteilung der einfachen Kundenportfolioansätze 135
5.4.1. Zahl der Dimensionen 135
5.4.2. Methodik der Dimensionsgewinnung 136
5.4.3. Alternativen der Dimensionierung 136
5.4.4. Methodik der Kundenbewertung 139
5.4.5. Generelle Probleme beim Einsatz von Kundenportfolios 141
XII
6. Datenbankgestutzte Identifikation der attraktivsten Kunden mittels
Scoringmodellen 143
6.1. Ãœberblick 143
6.1.1. Grundmodell: RFM Modell 144
6.1.2. Kritikpunkte 149
6.2. Erstellung eines generell gültigen Scoringmodells 156
6.3. Erstellung von mathematisch statistischen Scoringmodellen 159
6.3.1. Vorgehensweise beim Aufbau eines Scoringmodells 159
6.3.2. Einsatz von verschiedenen Datenanalyseverfahren zum Aufbau
von Scoringmodellen 165
6.3.2.1. Regressionsanalyse 165
6.3.2.2. Diskriminanzanalyse 167
6.3.2.3. Automatic Interaction Detector (AID) 168
6.3.2.4. Chi Squared Automatic Interaction Detection (CHAID) 170
6.3.2.5. Cluster and Regression Trees (CART) 176
6.3.2.6. Loglineare Modelle und Logit Modelle 178
6.3.2.7. Neuronale Netze 186
6.3.3. Beurteilung der verschiedenen Methoden 186
6.3.4. Generelle Kritikpunkte bei der Erstellung und Verwendung
von statistischen Scoringmodellen 191
7. Analyse des langfristigen Kundenwertes 195
7.1. Ãœberblick 195
7.2. Einsatzmöglichkeiten des langfristigen Kundenwertes 196
7.2.1. Nutzung des Wertes eines Kundenstammes für externe
Adressaten 197
7.2.2. Einsatz im Kundenlebenszyklus 197
7.2.2.1. Bewertung der attraktivsten Adressenquellen und Zielgruppen . 197
7.2.2.2. Bewertung von aktiven Kunden 198
7.2.2.3. Bewertung von passiven Kundenbeziehungen 200
7.2.3. Wahl der richtigen Akquisitionszeitpunkte 200
7.2.4. Berechnung von strategischen Alternativen 201
7.2.5. Frühwarnfiinktion 204
7.2.6. Ableitung von Normstrategien 205
7.2.6.1. Kundenloyalität periodenbezogener Ergebnisbeitrag Portfolio . 205
7.2.6.2. Ausgestaltung des Marketing Mix 207
7.3. Vorgehensweise zur Berechnung des langfristigen Kundenwertes 208
7.4. Zufriedenheitsorientierte Ansätze 211
7.4.1. Datengrundlage 211
7.4.2. Ansätze zur Erfassung der Kundenloyalität auf der Grundlage
von zufiriedenheitsbezogenen Daten 212
7.4.3. Kritikpunkte und Weiterverbesserungsmöglichkeiten 218
7.5. Fluktuationsorientierte Ansätze 225
7.5.1. Analyseebene und Bezugsgrößen 226
7.5.2. Zeitraumbezogene Analysen 226
7.5.2.1. Retrograde Analysen 226
7.5.2.2. Prospektive Analysen 228
7.5.3. Modellierung der Kundenstruktur und Berechnung des Kapitalwertes . 228
7.5.3.1. Back end Profit Scoring 229
7.5.3.1.1. Einsatz von Markov Ketten zur Abbildung der
Kundschaftsstruktur 230
7.5.3.1.2. Kundenloyalitätsmodell 233
7.5.3.1.3. Kundenwanderungsmodell 236
7.5.3.1.4. Kennzahlensysteme 240
7.5.3.2. Front end Profit Scoring 243
7.5.3.2.1. Datenbankgeneriertes Gewinnmodell 244
7.5.3.2.2. Gewinnmodell auf individuellem Niveau 245
7.5.3.2.3. Zweistufiges Gewinnmodell 246
7.5.4. Zusammenfassende Beurteilung der einzelnen Modelle 248
Teil E: Strategien zur Erhöhung des Kundenlebenswertes 258
1. Strategien zur Erhöhung des periodenbezogenen Ergebnisbeitrages 258
1.1. Identifikation von Durchdringungspotentialen 258
1.1.1. Ãœberblick 258
1.1.2. Identifikation von segmentspezifischen Kundenpotentialen 260
1.1.3. Phasenbezogene Kundenpotentialanalyse beim Besitz¬
lebenszyklus im Automobilbereich 262
1.1.3.1. Ãœberblick 262
1.1.3.2. Analyse der Besitzdauer bzw. der Länge einzelner Phasen 263
1.1.3.3. Analyse von phasenbezogenen Chancen 267
1.1.3.4. Kritikpunkte und Verbesserungsmöglichkeiten 269
1.1.4. Analyse von leistungsspezifischen Affinitäten 270
1.1.5. Nutzung von Durchdringungspotentialen für komplexe mehrstufige
Kundenbearbeitungsstrategien bei Finanzdienstleistern 276
1.1.6. Problempunkte bei der Analyse von Durchdringungspotentialen 280
1.2. Angebot von zusätzlichen Produkten und Dienstleistungen 282
1.2.1. Einmalige bzw. regelmäßige Angebote 282
1.2.2. Laterale Diversifikation 283
XIV
T 2/ Erhöhung der Kundenloyalität 284
; 2.1. Ãœberblick 284
: 2.2. Steigerung der Kundenzufriedenheit 286
; 2.3. Aufbau von Wechselbarrieren 290
¦ 2.3.1. Finanzielle Vorteile 292
, 2.3.2. Emotionale Bindungskonzepte 293
2.3.3. Mitgliedschaftskonzepte 293
2.3.3.1. Beteiligung der Kunden am Unternehmen 294
2.3.3.2. Kundenclubs 294
f 2.3.4. Vertragliche Bindungskonzepte 297
2.3.5. Angebot von außerordentlichen Leistungen 300
2.3.6. Attraktivitätsbezogene Bindungskonzepte 301
Teil F: Zusammenfassung und Ausblick 307
Literaturverzeichnis 309
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Kundenstruktur in verschiedenen Unternehmen 9
Abb. 2: Prozeß der strategischen Unternehmensplanung 15
Abb. 3: Überblick über die wesentlichen Vorgehens weisen zur
Ermittlung der Wertigkeit von Kundenbeziehungen 25
Abb. 4: Interne Datenquellen 31
Abb. 5: Deutsches Anmeldeformular für das Frequent Flyer Programm
Qualiflyer 33
Abb. 6: Externe Datenquellen 38
Abb. 7: Auszug aus den erhobenen Merkmalen beim GfK
Finanzmarktpanel 45
Abb. 8: Informationsspektrum in einer Kundendatenbank in der
Konsumgüterindustrie 52
Abb. 9: Speicherung von quantitativen und qualitativen Daten auf
einer aggregierten Ebene 54
Abb. 10: Bundesdatenschutzgesetz § 28 61
Abb. 11: Auszug aus der 2. Datenschutzrichtlinie über die
Verarbeitung von personenbezogenen Daten 65
Abb. 12: Idealtypischer Kundenlebenszyklus 74
Abb. 13: Möglicher Verlauf von realen Kundenbeziehungen 76
Abb. 14: Fassung des Familienlebenszyklus nach Gilly und Enis 80
Abb. 15: Auszug aus einer vorgeschlagenen Kundendatenbank für die
Hotelbranche 83
Abb. 16: Auszug aus der Kundendatenbank des Handelsunter¬
nehmens Metro 84
Abb. 17: Auszug aus einer Kundendatenbank eines Kfz Reparaturbetriebs
und handeis 84
XVI
Abb. 18: Merkmale der Noris Verbraucherbank GmbH 85
Abb. 19: Life Style Typen der Michael Conrad und Leo Burnett Studie 91
Abb. 20: Übersicht über die clusterbezogenen Ansätze mit soziodemo
graphischen und produktbezogenen Variablen 101
Abb. 21: Bewertung von Kunden im Frequent Flyer Programm
Miles More der Deutschen Lufthansa 104
Abb. 22: Ansätze zur Berechnung des Kundendeckungsbeitrages 107
Abb. 23: Einsatz des Kreditscoring als Instrument der Portfolio
Planung 112
Abb. 24: Ergebnisse des Deutschen Kundenbarometers im
Finanzbereich 117
Abb. 25: Wachstumspotential gegenwärtiges Geschäft/
Kalkulationsergebnis Portfolio 132
Abb. 26: Geschäftsvolumen Kundenrentabilität Portfolio 134
Abb. 27: Kriterienkataloge zur Bewertung der Dimension
Kundenattraktivität von gewerblichen Kunden 137
Abb. 28: Kriterienkataloge zur Bewertung der internen
Dimension von gewerblichen Kunden 138
Abb. 29: Einsatz von Scoringmodellen für unterschiedliche
Fragestellungen 144
Abb. 30: Datenbasis zum Aufbau eines RFM Modells 145
Abb. 31: Responserate und Zeitraum seit dem letzten Kauf 146
Abb. 32: Responserate und Anzahl der Käufe 147
Abb. 33: Responserate und insgesamter Umsatz 148
Abb. 34: Analyse der Validierungsergebnisse von zwei
RFM Indikatoren 149
Abb. 35: Gewichtung der Indikatoren bei RFM Modellen 151
Abb. 36: Aufbau eines Scoringmodells auf der Basis der Differenz zur
durchschnittlichen Responserate 152
Abb. 37: Neuere faustformelartige Empfehlungen von Scoringmodellen 154
Abb. 38: GSC Formel 156
Abb. 39: Hypothetische Paretokurven 163
Abb. 40: Hypothetisches Beispiel einer Scorekarte 164
Abb. 41: Ergebnis der Baumanalyse mit CHAID 174
Abb. 42: Vergleich der Ergebnisse des RFM Modells und
CHAID vom Amoco Motor Club Mailing 175
Abb. 43: Vergleich der Reaktionsintensität von unterschiedlichen
RFM Zellen 192
Abb. 44: Durchschnittlicher umsatzbezogener Kundenlebenswert in
verschiedenen Unternehmen 1%
Abb. 45: Gewinnpotential eines Neukundengewinnungs Programms 198
Abb. 46: Gewinnpotential eines Kundenkontaktprogramms 199
Abb. 47: Ergebnisse unterschiedlicher Kommunikationsstrategien
im Fundraisingbereich 202
Abb. 48: Kundenloyalität periodenbezogener Ergebnisbeitrag Portfolio 205
Abb. 49: Serviceimage und Wiederkaufabsicht / Werkstattloyalität 216
Abb. 50: Beispielkalkulation aufgrund von Abwanderungen
unzufriedener Kunden nach TARP 216
Abb. 51: Berechnung des langfristigen Kundenwertes bei VW 217
Abb. 52: Steigerung des Kundenwertes durch eine Senkung der
Abwanderungsrate um 5 Prozent 224
Abb. 53: Analyse von bestimmten Fragestellungen mit Markov Ketten 231
Abb. 54: Vereinfachtes Kundenloyalitätsmodell für eine Zeitschrift 234
Abb. 55: Kundenwanderungsmodell 237
XVIII
Abb. 56: Kundenwanderungsmodell zur Analyse von reaktivierten
Kunden 238
Abb. 57: Kennzahlensysteme im Versandhandel 241
Abb. 58: Datenbankgeneriertes Gewinnmodell 245
Abb. 59: Vergleich von verschiedenen Modellen zur Optimierung von
Gewinnen 249
Abb. 60: Ablauf der PKW Kaufentscheidung 264
Abb. 61: Vierphasiger Pkw Besitzlebenszyklus 265
Abb. 62: Bezeichnung der Zielgruppen 266
Abb. 63: Kundenkontaktprogramm bei der Volkswagen AG 268
Abb. 64: Auszug aus einer Cross Selling Matrix eines Finanzdienstleisters 272
Abb. 65: Korrelationsmatrix mit fünf Warengruppen bei der Analyse
eines Sortimentsverbundes 273
Abb. 66: Ergebnisse der integrierten Direktmarketingaktion der
R+V Allgemeine Versicherung AG 279
Abb. 67: Fallbeispiel American Express / Encyclopaedia Britannica 283
Abb. 68: Stufen der Kundenpflege 285
Abb. 69: Fallbeispiel GM Kreditkarte 292
Abb. 70: Angebotene Leistungsbündel im Dr. Oetker Back Club und
im IKEA family Club 295
Abb. 71: Erfahrungen mit Kreditkartennutzern 299
Abb. 72: Überblick über das Leistungsangebot verschiedener Frequency
Programme 302/
303
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