Digitale Kundenbindung:
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| Published: |
Lohmar u.a.
Eul
2001
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| Series: | FH-Schriften zu Marketing und IT
1 |
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INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 4
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS 5
1 EINLEITUNG 7
2 THEORETISCHE ERKLÄRUNGSMODELLE ZUR
KUNDENBINDUNG 9
2.1 Definition der Kundenbindung 9
2.2 Begriffliche Abgrenzung von Kundenbindung,
Kundenloyalität und Commitment 10
2.3 Kundenbindung als zentrale Herausforderung des
Marketings 11
2.3.1 Wandel des Kundenverhaltens 13
2.3.2 Wandel des Wettbewerbs 14
2.3.3 Chancen der Kundenbindung 15
2.3.3.1 Gewinn bzw. Rentabilität 15
2.3.3.2 Wachstum 18
2.3.3.3 Sicherheit 19
2.3.4 Risiken der Kundenbindung 21
2.4 Determinanten der Kundenbindung 23
2.4.1 Kundenzufriedenheit als Determinante der Kundenbindung23
2.4.2 Vertrauen als Determinante der Kundenbindung 28
2.4.3 Involvement als Determinante der Kundenbindung 29
2.4.4 Wechselkosten als Determinante der Kundenbindung 30
2.4.5 Moderierende Variablen der Kundenbindung 31
2.5 Operationalisierung der Kundenbindung 32
2.6 Kundenbindungsstrategien 37
2.6.1 Verbundenheitsgetriebene Kundenbindung 37
2.6.2 Gebundenheitsgetriebene Kundenbindung 38 ,
3 KONZEPTIONELLE ANSÄTZE ZUR BEWERTUNG VON
KUNDEN 39
3.1 Eindimensionale Bewertungsmethoden 41
3.1.1 ABC Analyse 41
3.1.2 Kundendeckungsbeitragsanalyse 41
3.2 Mehrdimensionale Bewertungsmethoden 42
3.2.1 Kennzahlen 42
3.2.2 Scoring Modelle 43
2 Inhaltsverzeichnis
3.2.3 Customer Lifetime Value (CLV) 44
3.2.3.1 Definition und Berechnung des CLV 45
3.2.3.2 Quantitative Bestimmungsgrößen des CLV 46
3.2.3.3 Qualitative Bestimmungsgrößen des CLV 48
3.2.3.4 Erweiterungsansätze der CLV Berechnung 49
3.2.3.5 Problemfelder der CLV Berechnung 49
3.2.3.6 Der CLV als Ziel und Steuerungsgröße im Marketing. 50
4 KUNDENBINDUNGSMAßNAHMEN 53 1
4.1 Leistungsebene 53
4.1.1 Leistungsindividualisierung 53
4.1.2 Leistungsbündelung 54
4.1.3 Koppel und Komplementärleistungen 55
4.1.4 Serviceleistungen 55
4.2 Entgeltebene 56
4.2.1 Mengen und zeitabhängige Preise 56
4.2.2 Preisbündelung 56
4.2.3 Verträge 57
43 Interaktionsebene 57
4.4 Integration der Mabnahmen 60
5 ZENTRALE TECHNOLOGIEN ZUR UNTERNEHMUNGS
INTERNEN UNTERSTÜTZUNG DER KUNDENBINDUNGS¬
MAßNAHMEN 63
5.1 Data Warehouse 63
5.1.1 Merkmale des Data Warehouses 64
5.1.2 Bedeutung des Data Warehouses für die Kundenbindung... 66
5.2 Data Mining .................................................................................. 67
5.2.1 Das Data Mining Verfahren 67
5.2.2 Bedeutung des Data Minings für die Kundenbindung 67
6 DIGITALE GESCHÄFTSMODELLE UND KUNDENBINDUNG.. 69
6.1 Definition „digitale Geschäftsmodelle« 72
6.2 Typolocisierung der Geschäftsmodelle anhand des
Leistungsangebots..................................................................... 73
6.2.1 Content 73
6.2.2 Commerce 74
6.2.3 Context 74
6.2.4 Connection 74
Inhaltsverzeichnis 3
63 Kundenorientierte Kennzahlen in digitalen
Geschäftsmodellen 75
6.3.1 Stickiness 76
6.3.2 Slipperiness 77
6.3.3 Focus 78 »
6.4 Mabnahmen und Umsetzungsbeispiele zur Kundenbindung
in digitalen geschäftsmodellen 79,
6.4.1 Individualisierungskonzepte 79
6.4.1.1 Explizite Personalisierang 79
6.4.1.2 Implizite Personalisierang 83
6.4.1.2.1 Profile/Rule based Matching 84
6.4.1.2.2 Feedback/Observation based Matching 84
6.4.1.2.3 Collaborative Filtering 85
6.4.2 Interaktionskonzepte 86 }
6.4.2.1 Virtual Communities 86 i
6.4.2.2 Online Spiele 91 I
6.4.2.3 Interaktive Serviceinstrumente 92
6.4.2.3.1 Avatare 92
6.4.2.3.2 Co /Shared Browsing 93 ¦
6.4.2.3.3 Call back Option 94
6.4.2.4 E Mail Newsletter 95
6.4.3 Anreizsysteme 96
6.4.3.1 Bonus und Prämienprogramme 96
6.4.3.2 Shopping0800 98
6.4.3.3 Partner Programme 100
6.4.4 Mehrwertdienste 101
6.4.5 Technische Bindungen 102
6.5 Grenzen der digitalen Kundenbindung 105
7 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK. 107 .
LITERATURVERZEICHNIS 111
INTERVIEWVERZEICHNIS 119
4 Abbildungsverzeichnis
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
Abb. 1: E Commerce: die Wirtschaftlichkeit eines Kunden über die Jahre
nach Reichheld/Schefter 17
Abb. 2: Steigerung der Kundenprofitabilität im Zeitablauf nach
Reichheld/Sasser 18
Abb. 3: Mögliche Reaktionen einzelner Kunden auf Zufriedenheit bzw.
Unzufriedenheit. In Anlehnung an Homburg/Faßnacht 26
Abb. 4: Operationalisierung von Kundenbindung.
In Anlehnung an Homburg/Faßnacht/Werner 33
Abb. 5: Komponenten und Datenflüsse bei einem Data Warehouse.
In Anlehnung an Abts/Mülder 64
Abb. 6: Relevanz und Datenmenge kundenorientierter Kennzahlen.
Quelle: Unternehmensbroschüre NetGenesis GmbH 75
Abb. 7: Personalisierungsoptionen für Content am Beispiel Handelsblatt
Topix 80
Abb. 8: Abbildung einer Konfigurationsseite. Quelle: Dell 81
Abb. 9: Abbildung der Konfigurationsseite von Creo. Quelle: Creo 82
Abb. 10: Ausschnitt einer Online Benutzerumfrage 83
Abb. 11: Beispiel für Empfehlungen des Online Buchhändlers Amazon.
Quelle: Amazon 86
Abb. 12: Community eines Content Anbieters. Quelle: Virtual Volume 88
Abb. 13: Community Boards von Wallstreet Online.
Quelle: Wallstreet Online 88
Abb. 14: intel Newsgroup Forums. Quelle: intel 89
Abb. 15: Community Forum eines Context Anbieters. Quelle: AskJeeves... 90
Abb. 16: Community Foren eines Connection Anbieters. Quelle: GMX. 90
Abb. 17: Chartbroker als Beispiel für Online Spiele. Quelle: Nokia 91
Abb. 18: Avatar ZDF Webface von ZDF online. Quelle: ZDF 92
Abb. 19: Portal Shopping24 mit Avatar Atira. Quelle: Shopping24 93
Abb. 20: Kontaktangebot von Yello Strom. Quelle: Yello 94
Abb. 21: Beispiel eines Newsletter im HTML Format. Quelle: FairdAd.de. 96
Abb. 22: Prämienprogramm des Online Versandhändlers WHSmith.co.uk.
Quelle: WHSmith.co.uk 97
Abb. 23: Aktionspunkte als Anreiz am Beispiel von Virtual Volume.
Quelle: Virtual Volume 98
Abb. 24: Lands EndFreesurf. Quelle: Lands End 99
Abb. 25: Anbieterübergreifendes Angebot Shopping0800.
Quelle: Shopping0800 99
Abb. 26: Partnershops (zShops) von Amazon. Quelle: Amazon 100
Abb. 27: Yahoo! Kalender und weitere Zusatzdienste von Yahoo!.
Quelle: Yahoo! 101
Abb. 28: T Online StartCenter und T Online Browser. Quelle: T Online... 103
Abb. 29: Preisvergleichsapplikation von Clickthebutton.
Quelle: Clickthebutton 104
Abb. 30: In den Browser integrierte Applikation Yahoo! Assistent.
Quelle: Yahoo! 104
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