Churn-Management im B2B-Kontext: eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung von hierarchischen Kundenstrukturen und heterogenem Kundenverhalten
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Gabler
2008
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Gabler-Edition Wissenschaft : Kundenmanagement & Electronic Commerce
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXVI, 342 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 9783834908667 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis XI
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis....................................................................................................XI
Abbildungsverzeichnis..........................................................................................XV
Tabellenverzeichnis............................................................................................XVII
Abkürzungsverzeichnis........................................................................................XIX
Symbolverzeichnis.............................................................................................XXIH
1 Einleitung..............................................................................................................1
1.1 Relevanz und Zielsetzung der Untersuchung..............................................1
1.2 Forschungsstrategische Orientierung der Untersuchung...........................11
1.3 Aufbau der Untersuchung..........................................................................14
2 Konzeptionelle Grundlagen des Churn-Managements im B2B-Kontext.....19
2.1 Churn-Management im Kontext des Kundenmanagements......................20
2.1.1 Einordnung des Churn-Managements in das Kundenmanagement-
Konzept...............................................................................................20
2.1.2 Definition, Ziele undProzess des Churn-Managements....................25
2.1.2.1 Definitorische Grundlagen...........................................................25
2.1.2.2 Ziele und Prozess des Churn-Managements................................28
2.2 Dienstleistungsbezogene Kundenbeziehungen im B2B-Kontext.............34
2.2.1 Definitorische Abgrenzung von Dienstleistungen im B2B-Kontext.. 34
2.2.1.1 Charakteristika des Business-to-Business-Kontext.....................34
2.2.1.2 Dienstleistungen im Business-to-Business-Kontext....................40
2.2.2 Hierarchische Kundenstrukturen und heterogenes Kundenverhalten
als zentrale Charakteristika von Dienstleistungen im B2B-Kontext.. 46
2.3 Besonderheiten des Churn-Managements im B2B-Kontext.....................49
2.4 Konzeptioneller Bezugsrahmen des Chum-Verhaltens im B2B-Kontext. 55
2.4.1 Kritische Bestandsaufnahme der Literatur zum Churn-Management 55
2.4.2 Grundlegende Ansatzpunkte des konzeptionellen Bezugsrahmens... 61
2.4.2.1 Erkenntnisse der Kundenmanagementforschung.........................61
2.4.2.2 Globale Differenzierung von Abwanderungsverhalten...............65
2.4.3 Ausgestaltung des konzeptionellen Bezugsrahmens..........................68
2.4.3.1 Produktbezogene Determinanten.................................................69
2.4.3.1.1 Qualität der Kerndienstleistung...................................................70
2.4.3.1.2 Produkteinfuhrungen und Innovationsgrad..................................72
2.4.3.1.3 Preise, Konditionen und Tarife....................................................73
Inhaltsverzeichnis
2.4.3.1.4 Attraktivität des Konkurrenzangebots.........................................78
2.4.3.2 Interaktionsbezogene Determinanten...........................................80
2.4.3.2.1 Außendienstbetreuung.................................................................81
2.4.3.2.2 Interaktionsintensität....................................................................83
2.4.3.2.3 Beschwerdeintensität...................................................................85
2.4.3.2.4 Beziehungsdauer..........................................................................87
2.4.3.3 Transaktionsbezogene Determinanten.........................................88
2.4.3.3.1 Monetary Value............................................................................89
2.4.3.3.2 Frequency.....................................................................................90
2.4.3.3.3 Cross- und Up-Selling..................................................................92
2.4.3.3.4 Spezifische Investitionen.............................................................93
2.5 Zusammenfassende Darstellung des konzeptionellen Bezugsrahmens .... 95
3 Methodische Grundlagen zur Erklärung des Churn-Verhaltens im
B2B-Kontext........................................................................................................99
3.1 Anforderungen an einen Ansatz zur Churn-Modellierung......................100
3.1.1 Berücksichtigung von Heterogenität als zentrale Anforderung
an einen Ansatz zur Erklärung des Churn-Verhaltens.....................101
3.1.1.1 Relevanz der Heterogenität in der statistischen Modellierung ..101
3.1.1.2 Ansätze zur Modellierung der segmentbezogenen
Heterogenität..............................................................................104
3.1.2 Weitere Anforderungen an einen Ansatz zur Erklärung des
Churn-Verhaltens..............................................................................107
3.2 Klassische Ansätze zur Erklärung des Churn-Verhaltens.......................110
3.2.1 Entscheidungsbäume........................................................................110
3.2.2 Neuronale Netze...............................................................................112
3.2.3 Hazard-Regression............................................................................113
3.2.4 Logistische Regression.....................................................................115
3.2.4.1 Grundmodell der Logistischen Regression................................115
3.2.4.2 Eignung der Logistischen Regression zur Erklärung des
Churn-Verhaltens.......................................................................117
3.3 Neuere Ansätze zur Erklärung des Churn-Verhaltens mit expliziter
Berücksichtigung hierarchischer Kundenstrukturen und heterogenem
Kundenverhalten......................................................................................120
3.3.1 Grundlagen der Modellierung hierarchischer und heterogener
Strukturen.........................................................................................121
3.3.1.1 Defmitorische Grundlagen.........................................................121
Inhaltsverzeichnis XIII
3.3.1.2 Analysis of Covariance..............................................................124
3.3.1.3 Random Coefficients Models.....................................................125
3.3.2 Latent Class-Regression (LCR)........................................................131
3.3.2.1 Methodische Grundlagen der LCR............................................132
3.3.2.1.1 Finite Mixture-Modelle..............................................................132
3.3.2.1.2 Latent Class-Analyse als Grundlage der LCR...........................135
3.3.2.2 Grundmodell der LCR...............................................................141
3.3.2.2.1 Eigenschaften und Modellstruktur.............................................141
3.3.2.2.2 Optionen und Restriktionen.......................................................147
3.3.2.3 Schätzung und Beurteilung der Modellgüte..............................151
3.3.2.3.1 Schätzalgorithmus......................................................................151
3.3.2.3.2 Identifikation der Modelle.........................................................156
3.3.2.3.3 Güte der Modellanpassung.........................................................158
3.3.2.4 Eignung der LCR zur Erklärung des Churn-Verhaltens............160
3.3.3 Multilevel Latent Class-Regression (MLCR)..................................161
3.3.3.1 Methodische Grundlagen der MLCR.........................................162
3.3.3.1.1 Grundlegende Überlegungen.....................................................162
3.3.3.1.2 Multilevel Latent Class-Analyse als Grundlage der MLCR......164
3.3.3.2 Grundmodell der MLCR............................................................166
3.3.3.2.1 Eigenschaften und Modellstruktur.............................................166
3.3.3.2.2 Schätzung...................................................................................169
3.3.3.3 Eignung der MLCR zur Erklärung des Churn-Verhaltens........172
3.4 Zusammenfassende Gegenüberstellung und Beurteilung der Methoden 174
4 Empirische Untersuchung des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext...........177
4.1 Zielsetzungen und mögliche Erkenntnisfortschritte................................178
4.2 Erläuterung der Datengrundlage.............................................................180
4.2.1 Zentrale Rahmenbedingungen..........................................................180
4.2.2 Vorgehen bei der Datenerhebung.....................................................182
4.2.3 Erläuterung der Nutzungs- und Transaktionsdaten..........................185
4.2.3.1 Vorstellung der Variablen..........................................................185
4.2.3.2 Deskriptive Analysen.................................................................191
4.3 Modellschätzung und Ergebnisse............................................................200
4.3.1 Vorgehensweise bei der Modellschätzung.......................................200
4.3.2 Modellschätzung und Ergebnisse auf Basis von Modellierungs-
ansätzen ohne explizite Berücksichtigung hierarchischer
Strukturen am Beispiel der Logistischen Regression.......................202
XIV Inhaltsverzeichnis
4.3.2.1 Modellspezifikation und Modellkalibrierung............................202
4.3.2.2 Modellinterpretation...................................................................207
4.3.2.2.1 Modellinterpretation auf Basis der Klassifizierungsgüte...........207
4.3.2.2.2 Modellinterpretation auf Basis der Parameterschätzungen........213
4.3.3 Modellschätzung und Ergebnisse auf Basis von Modellierungs-
ansätzen ohne explizite Berücksichtigung hierarchischer
Strukturen am Beispiel der Latent Class-Regression.......................220
4.3.3.1 Modellspezifikation und Modellkalibrierung............................220
4.3.3.1.1 Grundsätzliche Vorgehensweise................................................220
4.3.3.1.2 Spezifische Vorgehensweise......................................................223
4.3.3.2 Modellinterpretation...................................................................235
4.3.3.2.1 Interpretation auf Basis der Klassifizierungsgüte......................235
4.3.3.2.2 Modellinterpretation auf Basis der Parameterschätzungen........240
4.3.3.2.3 Interpretation auf Basis der Nutzerprofile.................................243
4.3.4 Modellschätzung und Ergebnisse auf Basis von
Modellierungsansätzen mit expliziter Berücksichtigung
hierarchischer Strukturen am Beispiel der Multilevel Latent Class-
Regression.........................................................................................250
4.3.4.1 Modellspezifikation und Modellkalibrierung............................250
4.3.4.1.1 Grundsätzliche Vorgehensweise................................................251
4.3.4.1.2 Spezifische Vorgehensweise......................................................259
4.3.4.2 Modellinterpretation...................................................................268
4.3.4.2.1 Interpretation auf Basis der Klassifizierungsgüte......................268
4.3.4.2.2 Modellinterpretation auf Basis der Parameterschätzungen........272
4.3.4.2.3 Interpretation auf Basis der Nutzer- und Geschäfts-
kundenprofile .............................................................................278
4.4 Vergleichende Beurteilung der Ansätze auf Basis der Anforderungen
an einen Ansatz zur Churn-Prävention....................................................286
5 Schlussbetrachtung und Ausblick...................................................................293
5.1 Zusammenfassung...................................................................................293
5.2 Implikationen für die Marketingpraxis....................................................302
5.3 Implikationen für die Marketingforschung.............................................304
5.4 Limitationen und weiterer Forschungsbedarf..........................................306
Anhang....................................................................................................................311
Literaturverzeichnis..............................................................................................313
Abbildungsverzeichnis XV
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Spezifika des Untersuchungsdesigns........................................................7
Abbildung 2: Zentrale Zielsetzungen der Untersuchung..............................................10
Abbildung 3: Aufbau der Arbeit...................................................................................17
Abbildung 4: Phasen des Kundenmanagements...........................................................24
Abbildung 5: Churn-Management im Kundenlebenszyklus........................................28
Abbildung 6: Prozessschritte des Churn-Managements...............................................31
Abbildung 7: Charakteristika des B2B-Marketing.......................................................36
Abbildung 8: Geschäftstypenansatz von Backhaus/Voeth...........................................39
Abbildung 9: Einordnung von Dienstleistungen in das B2B-/ B2C-Marketing...........42
Abbildung 10: Beziehungsgefüge zentraler Konstrukte im Churn-Management........64
Abbildung 11: Globales Spannungsfeld des Churn-Managements im B2B-Kontext.. 66
Abbildung 12: Möglichkeiten der Preisgestaltung.......................................................75
Abbildung 13: Produktbezogene Determinanten des Churn-Verhaltens......................80
Abbildung 14: Interaktionsbezogene Determinanten des Churn-Verhaltens...............88
Abbildung 15: Transaktionsbezogene Determinanten des Churn-Verhaltens..............95
Abbildung 16: Bezugsrahmen des Churn-Managements im B2B-Kontext.................97
Abbildung 17: Ausgewählte Methoden zur Erklärung des Churn-Verhaltens...........100
Abbildung 18: Ansätze zur Segmentierung von Kunden...........................................104
Abbildung 19: Anforderungen an einen Churn-Managementansatz..........................109
Abbildung 20: Grundidee der Latent Class-Regression.............................................142
Abbildung 22: Klassifizierung auf Geschäftskunden- und Nutzerebene...................163
Abbildung 23: Durchschnittlicher Gegenwert der Gesamtnutzung im Zeitverlauf... 195
Abbildung 24: Durchschnittliche Nutzung im Zeitverlauf.........................................196
Abbildung 25: Identifizierte Prädiktoren der Logistischen Regression.....................204
Abbildung 26: Liftwert-Kurve für das Gesamtsample...............................................211
Abbildung 27: BIC-Entwicklung im Rahmen der Modelloptimierung......................233
Abbildung 28: Anforderungen an einen Churn-Management-Ansatz........................287
Abbildung 29: Potenzielle Determinanten des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext.. 295
Abbildung 30: Integrierte Determinanten des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext... 298
Tabellenverzeichnis XVII
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Beiträge zum Churn-Management...............................................................59
Tabelle 2: Systematisierung von Segmentierungskriterien........................................102
Tabelle 3: Zuordnung von Kunden zu unterschiedlichen Segmenten........................106
Tabelle 4: Vergleichende Gegenüberstellung der Koeffizienten................................130
Tabelle 5: Vergleichende Beurteilung klassischer und neuerer Ansätze....................175
Tabelle 6: Zeitvariierende Variablen zur Erklärung des Churn-Verhaltens...............188
Tabelle 7: Nutzungsdynamik am Beispiel der Quintil-Zugehörigkeit.......................190
Tabelle 8: Anteile an Churnern und Nicht-Churnern je Kundenstatuskategorie........192
Tabelle 9: Tarifübersicht und Anteil an Churnern und Nicht-Churnern....................193
Tabelle 10: Deskriptive Statistiken metrisch skalierter Variablen.............................197
Tabelle 11: Deskriptive Statistiken neu entwickelter metrisch skalierter Variablen.. 198
Tabelle 12: Deskriptive Analyse zur Beschreibung des Tarifwahl-Bias....................199
Tabelle 13: Pseudo-R2-Statistiken..............................................................................205
Tabelle 14: Klassifizierungsmatrix des Kalibrierungssamples...................................208
Tabelle 15: Klassifizierungsmatrix des Validierungssamples....................................209
Tabelle 16: Liftwerte für das optimierte Gesamtmodell.............................................211
Tabelle 17: Parameterschätzungen für Koeffizienten der Logistischen Regression ..217
Tabelle 18: Zusammensetzung der Subsamples für die LCR-Modellierung..............223
Tabelle 19: Entwicklung von Gütekriterien bei der LCR-Modellierung...................225
Tabelle 20: Wald- und Wald(=)-Statistiken für Prädiktoren im LCR-Modell...........228
Tabelle 21: z-Werte für die im LCR-Modell integrierten Prädiktoren.......................229
Tabelle 22: Wald-Statistik der im LCR-Modell integrierten Kovariaten...................231
Tabelle 23: Übersicht über die spezifizierte LCR-Modellstruktur.............................232
Tabelle 24: Klassifizierungsmatrix des LCR-Kalibrierungssamples.........................236
Tabelle 25: Klassifizierungsmatrix des LCR-Validierungssamples...........................237
Tabelle 26: LCR-Deziltrennwerte der geschätzten Churn-Wahrscheinlichkeiten.....238
Tabelle 27: Klassifizierungsmatrix des LCR-Testsamples.........................................239
Tabelle 28: Klassenspezifische R2-Statistiken für das LCR-Modell..........................239
Tabelle 29: Parameterschätzungen für Beta-Koeffizienten des LCR-Modells..........241
Tabelle 30: Zusammensetzung der latenten Klassen des LCR-Modells....................244
Tabelle 31: Parameterschätzungen für Gamma-Koeffizienten im LCR-Modell........245
Tabelle 32: Profilierung der latenten Klassen.............................................................247
Tabelle 33: Zusammensetzung der Subsamples für die MLCR-Modellierung..........251
XVIII Tabellenverzeichnis
Tabelle 34: Variablen für die Spezifizierung der MLCR-Modelle............................255
Tabelle 35: Effekte der Geschäftskundenebene auf Variablen der Nutzerebene.......257
Tabelle 36: Entwicklung des BIC bei der MLCR-Modellierung...............................258
Tabelle 37: Wald- und Wald(=)-Statistiken für Prädiktoren im MLCR-Modell........259
Tabelle 38: z-Werte für die integrierten Prädiktoren im MLCR-Modell...................261
Tabelle 39: Wald-Statistik der integrierten Kovariaten im MLCR-Modell...............262
Tabelle 40: Wald-Statistiken für den Einfluss der Geschäftskundenebene................263
Tabelle 41: Wald-Statistik der integrierten GClass-Kovariaten im MLCR-Modell.. 264
Tabelle 42: GClass-spezifische Effekte......................................................................265
Tabelle 43: Klassenspezifische Effekte auf Nutzerebene...........................................266
Tabelle 44: Klassifizierungsmatrix des MLCR-Kalibrierungssamples......................268
Tabelle 45: Klassifizierungsmatrix des MLCR-Validierungssamples.......................269
Tabelle 46: MLCR-Deziltrennwerte der geschätzten Churn-Wahrscheinlichkeiten.. 270
Tabelle 47: Klassifizierungsmatrix des MLCR-Testsamples.....................................271
Tabelle 48: Klassenspezifische R2-Statistiken für das MLCR-Modell......................271
Tabelle 49: Beta-Koeffizienten des MLCR-Erklärungsmodells................................274
Tabelle 50: Parameter der GClass-Einflüsse im MLCR-Erklärungsmodell..............276
Tabelle 51: Zusammensetzung der latenten Klassen des MLCR-Modells.................279
Tabelle 52: Zusammensetzung der GClasses.............................................................280
Tabelle 53: Gamma-Koeffizienten im MLCR-Klassifizierungsmodell.....................282
Tabelle 54: Parameter der GClass-Einflüsse im MLCR-Klassifizierungsmodell......283
Tabelle 55: Parameter der GClass-Kovariaten...........................................................285
Tabelle 56: Methodenvergleich auf Basis empirischer Ergebnisse............................288
Tabelle 57: Gütekriterien der Modellanpassung auf Nutzerebene.............................290
|
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis XI
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis.XI
Abbildungsverzeichnis.XV
Tabellenverzeichnis.XVII
Abkürzungsverzeichnis.XIX
Symbolverzeichnis.XXIH
1 Einleitung.1
1.1 Relevanz und Zielsetzung der Untersuchung.1
1.2 Forschungsstrategische Orientierung der Untersuchung.11
1.3 Aufbau der Untersuchung.14
2 Konzeptionelle Grundlagen des Churn-Managements im B2B-Kontext.19
2.1 Churn-Management im Kontext des Kundenmanagements.20
2.1.1 Einordnung des Churn-Managements in das Kundenmanagement-
Konzept.20
2.1.2 Definition, Ziele undProzess des Churn-Managements.25
2.1.2.1 Definitorische Grundlagen.25
2.1.2.2 Ziele und Prozess des Churn-Managements.28
2.2 Dienstleistungsbezogene Kundenbeziehungen im B2B-Kontext.34
2.2.1 Definitorische Abgrenzung von Dienstleistungen im B2B-Kontext. 34
2.2.1.1 Charakteristika des Business-to-Business-Kontext.34
2.2.1.2 Dienstleistungen im Business-to-Business-Kontext.40
2.2.2 Hierarchische Kundenstrukturen und heterogenes Kundenverhalten
als zentrale Charakteristika von Dienstleistungen im B2B-Kontext. 46
2.3 Besonderheiten des Churn-Managements im B2B-Kontext.49
2.4 Konzeptioneller Bezugsrahmen des Chum-Verhaltens im B2B-Kontext. 55
2.4.1 Kritische Bestandsaufnahme der Literatur zum Churn-Management 55
2.4.2 Grundlegende Ansatzpunkte des konzeptionellen Bezugsrahmens. 61
2.4.2.1 Erkenntnisse der Kundenmanagementforschung.61
2.4.2.2 Globale Differenzierung von Abwanderungsverhalten.65
2.4.3 Ausgestaltung des konzeptionellen Bezugsrahmens.68
2.4.3.1 Produktbezogene Determinanten.69
2.4.3.1.1 Qualität der Kerndienstleistung.70
2.4.3.1.2 Produkteinfuhrungen und Innovationsgrad.72
2.4.3.1.3 Preise, Konditionen und Tarife.73
Inhaltsverzeichnis
2.4.3.1.4 Attraktivität des Konkurrenzangebots.78
2.4.3.2 Interaktionsbezogene Determinanten.80
2.4.3.2.1 Außendienstbetreuung.81
2.4.3.2.2 Interaktionsintensität.83
2.4.3.2.3 Beschwerdeintensität.85
2.4.3.2.4 Beziehungsdauer.87
2.4.3.3 Transaktionsbezogene Determinanten.88
2.4.3.3.1 Monetary Value.89
2.4.3.3.2 Frequency.90
2.4.3.3.3 Cross- und Up-Selling.92
2.4.3.3.4 Spezifische Investitionen.93
2.5 Zusammenfassende Darstellung des konzeptionellen Bezugsrahmens . 95
3 Methodische Grundlagen zur Erklärung des Churn-Verhaltens im
B2B-Kontext.99
3.1 Anforderungen an einen Ansatz zur Churn-Modellierung.100
3.1.1 Berücksichtigung von Heterogenität als zentrale Anforderung
an einen Ansatz zur Erklärung des Churn-Verhaltens.101
3.1.1.1 Relevanz der Heterogenität in der statistischen Modellierung .101
3.1.1.2 Ansätze zur Modellierung der segmentbezogenen
Heterogenität.104
3.1.2 Weitere Anforderungen an einen Ansatz zur Erklärung des
Churn-Verhaltens.107
3.2 Klassische Ansätze zur Erklärung des Churn-Verhaltens.110
3.2.1 Entscheidungsbäume.110
3.2.2 Neuronale Netze.112
3.2.3 Hazard-Regression.113
3.2.4 Logistische Regression.115
3.2.4.1 Grundmodell der Logistischen Regression.115
3.2.4.2 Eignung der Logistischen Regression zur Erklärung des
Churn-Verhaltens.117
3.3 Neuere Ansätze zur Erklärung des Churn-Verhaltens mit expliziter
Berücksichtigung hierarchischer Kundenstrukturen und heterogenem
Kundenverhalten.120
3.3.1 Grundlagen der Modellierung hierarchischer und heterogener
Strukturen.121
3.3.1.1 Defmitorische Grundlagen.121
Inhaltsverzeichnis XIII
3.3.1.2 Analysis of Covariance.124
3.3.1.3 Random Coefficients Models.125
3.3.2 Latent Class-Regression (LCR).131
3.3.2.1 Methodische Grundlagen der LCR.132
3.3.2.1.1 Finite Mixture-Modelle.132
3.3.2.1.2 Latent Class-Analyse als Grundlage der LCR.135
3.3.2.2 Grundmodell der LCR.141
3.3.2.2.1 Eigenschaften und Modellstruktur.141
3.3.2.2.2 Optionen und Restriktionen.147
3.3.2.3 Schätzung und Beurteilung der Modellgüte.151
3.3.2.3.1 Schätzalgorithmus.151
3.3.2.3.2 Identifikation der Modelle.156
3.3.2.3.3 Güte der Modellanpassung.158
3.3.2.4 Eignung der LCR zur Erklärung des Churn-Verhaltens.160
3.3.3 Multilevel Latent Class-Regression (MLCR).161
3.3.3.1 Methodische Grundlagen der MLCR.162
3.3.3.1.1 Grundlegende Überlegungen.162
3.3.3.1.2 Multilevel Latent Class-Analyse als Grundlage der MLCR.164
3.3.3.2 Grundmodell der MLCR.166
3.3.3.2.1 Eigenschaften und Modellstruktur.166
3.3.3.2.2 Schätzung.169
3.3.3.3 Eignung der MLCR zur Erklärung des Churn-Verhaltens.172
3.4 Zusammenfassende Gegenüberstellung und Beurteilung der Methoden 174
4 Empirische Untersuchung des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext.177
4.1 Zielsetzungen und mögliche Erkenntnisfortschritte.178
4.2 Erläuterung der Datengrundlage.180
4.2.1 Zentrale Rahmenbedingungen.180
4.2.2 Vorgehen bei der Datenerhebung.182
4.2.3 Erläuterung der Nutzungs- und Transaktionsdaten.185
4.2.3.1 Vorstellung der Variablen.185
4.2.3.2 Deskriptive Analysen.191
4.3 Modellschätzung und Ergebnisse.200
4.3.1 Vorgehensweise bei der Modellschätzung.200
4.3.2 Modellschätzung und Ergebnisse auf Basis von Modellierungs-
ansätzen ohne explizite Berücksichtigung hierarchischer
Strukturen am Beispiel der Logistischen Regression.202
XIV Inhaltsverzeichnis
4.3.2.1 Modellspezifikation und Modellkalibrierung.202
4.3.2.2 Modellinterpretation.207
4.3.2.2.1 Modellinterpretation auf Basis der Klassifizierungsgüte.207
4.3.2.2.2 Modellinterpretation auf Basis der Parameterschätzungen.213
4.3.3 Modellschätzung und Ergebnisse auf Basis von Modellierungs-
ansätzen ohne explizite Berücksichtigung hierarchischer
Strukturen am Beispiel der Latent Class-Regression.220
4.3.3.1 Modellspezifikation und Modellkalibrierung.220
4.3.3.1.1 Grundsätzliche Vorgehensweise.220
4.3.3.1.2 Spezifische Vorgehensweise.223
4.3.3.2 Modellinterpretation.235
4.3.3.2.1 Interpretation auf Basis der Klassifizierungsgüte.235
4.3.3.2.2 Modellinterpretation auf Basis der Parameterschätzungen.240
4.3.3.2.3 Interpretation auf Basis der Nutzerprofile.243
4.3.4 Modellschätzung und Ergebnisse auf Basis von
Modellierungsansätzen mit expliziter Berücksichtigung
hierarchischer Strukturen am Beispiel der Multilevel Latent Class-
Regression.250
4.3.4.1 Modellspezifikation und Modellkalibrierung.250
4.3.4.1.1 Grundsätzliche Vorgehensweise.251
4.3.4.1.2 Spezifische Vorgehensweise.259
4.3.4.2 Modellinterpretation.268
4.3.4.2.1 Interpretation auf Basis der Klassifizierungsgüte.268
4.3.4.2.2 Modellinterpretation auf Basis der Parameterschätzungen.272
4.3.4.2.3 Interpretation auf Basis der Nutzer- und Geschäfts-
kundenprofile .278
4.4 Vergleichende Beurteilung der Ansätze auf Basis der Anforderungen
an einen Ansatz zur Churn-Prävention.286
5 Schlussbetrachtung und Ausblick.293
5.1 Zusammenfassung.293
5.2 Implikationen für die Marketingpraxis.302
5.3 Implikationen für die Marketingforschung.304
5.4 Limitationen und weiterer Forschungsbedarf.306
Anhang.311
Literaturverzeichnis.313
Abbildungsverzeichnis XV
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Spezifika des Untersuchungsdesigns.7
Abbildung 2: Zentrale Zielsetzungen der Untersuchung.10
Abbildung 3: Aufbau der Arbeit.17
Abbildung 4: Phasen des Kundenmanagements.24
Abbildung 5: Churn-Management im Kundenlebenszyklus.28
Abbildung 6: Prozessschritte des Churn-Managements.31
Abbildung 7: Charakteristika des B2B-Marketing.36
Abbildung 8: Geschäftstypenansatz von Backhaus/Voeth.39
Abbildung 9: Einordnung von Dienstleistungen in das B2B-/ B2C-Marketing.42
Abbildung 10: Beziehungsgefüge zentraler Konstrukte im Churn-Management.64
Abbildung 11: Globales Spannungsfeld des Churn-Managements im B2B-Kontext. 66
Abbildung 12: Möglichkeiten der Preisgestaltung.75
Abbildung 13: Produktbezogene Determinanten des Churn-Verhaltens.80
Abbildung 14: Interaktionsbezogene Determinanten des Churn-Verhaltens.88
Abbildung 15: Transaktionsbezogene Determinanten des Churn-Verhaltens.95
Abbildung 16: Bezugsrahmen des Churn-Managements im B2B-Kontext.97
Abbildung 17: Ausgewählte Methoden zur Erklärung des Churn-Verhaltens.100
Abbildung 18: Ansätze zur Segmentierung von Kunden.104
Abbildung 19: Anforderungen an einen Churn-Managementansatz.109
Abbildung 20: Grundidee der Latent Class-Regression.142
Abbildung 22: Klassifizierung auf Geschäftskunden- und Nutzerebene.163
Abbildung 23: Durchschnittlicher Gegenwert der Gesamtnutzung im Zeitverlauf. 195
Abbildung 24: Durchschnittliche Nutzung im Zeitverlauf.196
Abbildung 25: Identifizierte Prädiktoren der Logistischen Regression.204
Abbildung 26: Liftwert-Kurve für das Gesamtsample.211
Abbildung 27: BIC-Entwicklung im Rahmen der Modelloptimierung.233
Abbildung 28: Anforderungen an einen Churn-Management-Ansatz.287
Abbildung 29: Potenzielle Determinanten des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext. 295
Abbildung 30: Integrierte Determinanten des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext. 298
Tabellenverzeichnis XVII
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Beiträge zum Churn-Management.59
Tabelle 2: Systematisierung von Segmentierungskriterien.102
Tabelle 3: Zuordnung von Kunden zu unterschiedlichen Segmenten.106
Tabelle 4: Vergleichende Gegenüberstellung der Koeffizienten.130
Tabelle 5: Vergleichende Beurteilung klassischer und neuerer Ansätze.175
Tabelle 6: Zeitvariierende Variablen zur Erklärung des Churn-Verhaltens.188
Tabelle 7: Nutzungsdynamik am Beispiel der Quintil-Zugehörigkeit.190
Tabelle 8: Anteile an Churnern und Nicht-Churnern je Kundenstatuskategorie.192
Tabelle 9: Tarifübersicht und Anteil an Churnern und Nicht-Churnern.193
Tabelle 10: Deskriptive Statistiken metrisch skalierter Variablen.197
Tabelle 11: Deskriptive Statistiken neu entwickelter metrisch skalierter Variablen. 198
Tabelle 12: Deskriptive Analyse zur Beschreibung des Tarifwahl-Bias.199
Tabelle 13: Pseudo-R2-Statistiken.205
Tabelle 14: Klassifizierungsmatrix des Kalibrierungssamples.208
Tabelle 15: Klassifizierungsmatrix des Validierungssamples.209
Tabelle 16: Liftwerte für das optimierte Gesamtmodell.211
Tabelle 17: Parameterschätzungen für Koeffizienten der Logistischen Regression .217
Tabelle 18: Zusammensetzung der Subsamples für die LCR-Modellierung.223
Tabelle 19: Entwicklung von Gütekriterien bei der LCR-Modellierung.225
Tabelle 20: Wald- und Wald(=)-Statistiken für Prädiktoren im LCR-Modell.228
Tabelle 21: z-Werte für die im LCR-Modell integrierten Prädiktoren.229
Tabelle 22: Wald-Statistik der im LCR-Modell integrierten Kovariaten.231
Tabelle 23: Übersicht über die spezifizierte LCR-Modellstruktur.232
Tabelle 24: Klassifizierungsmatrix des LCR-Kalibrierungssamples.236
Tabelle 25: Klassifizierungsmatrix des LCR-Validierungssamples.237
Tabelle 26: LCR-Deziltrennwerte der geschätzten Churn-Wahrscheinlichkeiten.238
Tabelle 27: Klassifizierungsmatrix des LCR-Testsamples.239
Tabelle 28: Klassenspezifische R2-Statistiken für das LCR-Modell.239
Tabelle 29: Parameterschätzungen für Beta-Koeffizienten des LCR-Modells.241
Tabelle 30: Zusammensetzung der latenten Klassen des LCR-Modells.244
Tabelle 31: Parameterschätzungen für Gamma-Koeffizienten im LCR-Modell.245
Tabelle 32: Profilierung der latenten Klassen.247
Tabelle 33: Zusammensetzung der Subsamples für die MLCR-Modellierung.251
XVIII Tabellenverzeichnis
Tabelle 34: Variablen für die Spezifizierung der MLCR-Modelle.255
Tabelle 35: Effekte der Geschäftskundenebene auf Variablen der Nutzerebene.257
Tabelle 36: Entwicklung des BIC bei der MLCR-Modellierung.258
Tabelle 37: Wald- und Wald(=)-Statistiken für Prädiktoren im MLCR-Modell.259
Tabelle 38: z-Werte für die integrierten Prädiktoren im MLCR-Modell.261
Tabelle 39: Wald-Statistik der integrierten Kovariaten im MLCR-Modell.262
Tabelle 40: Wald-Statistiken für den Einfluss der Geschäftskundenebene.263
Tabelle 41: Wald-Statistik der integrierten GClass-Kovariaten im MLCR-Modell. 264
Tabelle 42: GClass-spezifische Effekte.265
Tabelle 43: Klassenspezifische Effekte auf Nutzerebene.266
Tabelle 44: Klassifizierungsmatrix des MLCR-Kalibrierungssamples.268
Tabelle 45: Klassifizierungsmatrix des MLCR-Validierungssamples.269
Tabelle 46: MLCR-Deziltrennwerte der geschätzten Churn-Wahrscheinlichkeiten. 270
Tabelle 47: Klassifizierungsmatrix des MLCR-Testsamples.271
Tabelle 48: Klassenspezifische R2-Statistiken für das MLCR-Modell.271
Tabelle 49: Beta-Koeffizienten des MLCR-Erklärungsmodells.274
Tabelle 50: Parameter der GClass-Einflüsse im MLCR-Erklärungsmodell.276
Tabelle 51: Zusammensetzung der latenten Klassen des MLCR-Modells.279
Tabelle 52: Zusammensetzung der GClasses.280
Tabelle 53: Gamma-Koeffizienten im MLCR-Klassifizierungsmodell.282
Tabelle 54: Parameter der GClass-Einflüsse im MLCR-Klassifizierungsmodell.283
Tabelle 55: Parameter der GClass-Kovariaten.285
Tabelle 56: Methodenvergleich auf Basis empirischer Ergebnisse.288
Tabelle 57: Gütekriterien der Modellanpassung auf Nutzerebene.290 |
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