Einsatzmöglichkeiten des Customer Profiling im Kundenrückgewinnungsmanagement des E-Retailing:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Halle (Saale)
Universität Halle-Wittenberg
2009
|
| Schriftenreihe: | Betriebswirtschaftliche Diskussionsbeiträge
78 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Literaturverz. S. 84 - 102 |
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|---|---|
| adam_text | Titel: Einsatzmöglichkeiten des Customer Profiling im Kundenrückgewinnungsmanagement des E-Retailing
Autor: Möhlenbruch, Dirk
Jahr: 2009
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis....................................................................................................III
Tabellenverzeichnis.........................................................................................................IV
Abkürzungsverzeichnis....................................................................................................V
1 Einleitung.......................................................................................................................1
1.1 Problemstellung.......................................................................................................1
1.2 Ziele und Forschungsfragen der Untersuchung.......................................................2
1.3 Wissenschaftliche Vorgehensweise........................................................................3
2 Grundlagen des E-Retailing...........................................................................................4
2.1 Wesen des Electronic Commerce und des Electronic Retailing.............................4
2.1.1 Marktbereiche des Electronic Commerce.........................................................4
2.1.2 Wirtschaftsgüter des Electronic Commerce.....................................................6
2.1.3 Transaktionsphasen und Verhaltenswirkungszusammenhänge........................7
2.2 Besonderheiten des Electronic Retailing...............................................................10
2.2.1 Einfluss des technischen Wandels auf den Markt..........................................12
2.2.2 Konsumentenverhalten im Wandel der Zeit...................................................13
2.2.3 Leitidee der Repositionierung des Handels....................................................15
3 Kundenrückgewinnungsmarketing..............................................................................17
3.1 Kundenmanagement als neue Zielgröße...............................................................17
3.2 Kundenrückgewinnung als Zielvorgabe................................................................18
3.3 Kundenlebenszyklus-Modell.................................................................................20
3.4 Begriffliche Abgrenzung Kundenabwanderung und Kundenrückgewinnung......21
3.5 Rückgewinnungsanalyse.......................................................................................24
3.5.1 Abwanderungsanalyse....................................................................................24
3.5.2 Kundenwertanalyse.........................................................................................27
3.5.3 Rückgewinnungswahrscheinlichkeit..............................................................29
3.5.4 Segmentierung und Priorisierung verlorener Kunden....................................30
3.6 Rückgewinnungsaktivitäten..................................................................................31
3.6.1 Timingstrategie...............................................................................................31
3.6.2 Kundenindividueller Dialog...........................................................................32
3.6.3 Kundenindividuelles Rückgewinnungsangebot..............................................33
3.7 Rückgewinnungs-Controlling...............................................................................34
3.8 Gesamtwürdigung des Rückgewinnungsmanagement..........................................35
4 Customer Profiling in Online-Umgebungen................................................................36
4.1 Erfasste kundenspezifische Merkmale in der Praxis.............................................37
4.2 Erhebungsverfahren kundenspezifischer Daten....................................................40
4.3 Web Mining von Kommunikationsdaten in Online-Umgebungen.......................41
4.3.1 Logfiles...........................................................................................................42
4.3.1.1 Server Access Logfiles.............................................................................43
4.3.1.2 Client Logfiles..........................................................................................45
4.3.1.3 Weblog Analysetools...............................................................................45
4.3.2 Session ID.....................................................................................................-46
4.3.3 Cookies...........................................................................................................47
4.3.4 Registrierung...................................................................................................48
4.3.5 Weitere Verfahren des Web Mining von Kommunikationsdaten..................49
4.4 Resümee der Identifikationsverfahren...................................................................50
4.5 Rechtliche Rahmenbedingungen...........................................................................51
4.6. Data Mining..........................................................................................................53
4.6.1 Clusteranalyse.................................................................................................57
4.6.2 Künstliche Neuronale Netze...........................................................................58
4.7 Gewonnenes Wissen im Customer Profiling.........................................................60
5 Chancenpotentiale der Kundenrückgewinnung im E-Retailing...................................61
5.1 Erhobene Stammdaten der Kundenrückgewinnung..............................................63
5.2 Eignung gewonnener Daten des Integrated Web Usage Mining Prozess.............63
5.2.1 Besucher- bzw. Benutzeridentifikation über Server Access Logfiles............63
5.2.2 Eignung Neuronaler Netze zur Besucheridentifikation..................................66
5.2.3 Benutzeridentifikation....................................................................................67
5.3 Wahrnehmung des Abwanderungszeitpunktes......................................................67
5.4 Verhaltensänderungen abwanderungsgefährdeter Kunden...................................70
5.5 Bestimmung des Kundenwertes und des Rückgewinnungsportfolios..................74
5.6 Rückgewinnungsaktivität und Rückgewinnungs-Controlling...............................78
6 Resümee...................................................................................................................78
Anhang I: Rückgewinnungsbezogene Kundensegmentierung in der Praxis..................80
Anhang II: Beispiel Regained Customer Lifetime Value...............................................81
Anhang III: Beispiel Extended Regained Customer Lifetime Value..............................82
Anhang IV: Beispiel Kundenrückgewinnungsportfolio.................................................83
Literaturverzeichnis...................................................................... g4
II
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Markt und Transaktionsbereiche des E-Commerce....................................5
Abbildung 2: Arten von Gütern........................................................................................7
Abbildung 3: Transaktionsphasen und Verhaltenswirkungszusammenhänge................10
Abbildung 4: Leitidee der strategischen Repositionierung im Handel...........................16
Abbildung 5: Elemente eines systematischen Kundenmanagements.............................18
Abbildung 6: Loyalität und Profltabilität zurückgewonnener Kunden...........................19
Abbildung 7: Phasenmodell eines systematischen Kundenmanagements......................20
Abbildung 8: Alternative Interpretationen des Begriffes der Rückgewinnung..............22
Abbildung 9: Feinere Differenzierung Kundenrückgewinnungsmanagement...............23
Abbildung 10: Aufbau des Kundenrückgewinnungsprozesses.......................................24
Abbildung 11: Typen von Abbruchprozessen und Abbruchergebnissen........................26
Abbildung 12: Customer-Life-Time-Value....................................................................28
Abbildung 13: Kundenportfolio im Rückgewinnungsmarketing....................................30
Abbildung 14: Informationsspektrum einer Kundendatenbank......................................39
Abbildung 15: Einteilung des Web Mining....................................................................41
Abbildung 16: Beispiel einer Auswertung des User Clickstream Verhaltens mit
aWebVisit........................................................................................................................46
Abbildung 17: Identifizierung mit Hilfe von Session-IDs..............................................47
Abbildung 18: Aufbau des KDD- Prozesses...................................................................53
Abbildung 19: Der „Knowledge Discovery in Databases Prozess...............................54
Abbildung 20: Aufbau eines Perzeptron.........................................................................60
Abbildung 21: Häufigkeit der Ermittlung von Stammdaten...........................................63
Abbildung 22: Nutzung Neuronaler Netze zur Vorhersage des Besucherverhaltens.....66
Abbildung 23: Aufenthaltsdauer und Anzahl der Seitenaufrufe des Typ 1 der CIT......68
Abbildung 24: Aufenthaltsdauer und Anzahl der Seitenaufrufe des Typ 2 der CIT......69
Abbildung 25: Aufenthaltsdauer und Anzahl der Seitenaufrufe des Typ 3 der CIT......69
Abbildung 26: Aufenthaltsdauer und Anzahl der Seitenaufrufe des Typ 4 der CIT......70
Abbildung 27: Clusteranalyse des Kundenverhaltens....................................................72
Abbildung 28: Verhaltensabweichungen im Churn-Marketing......................................73
Abbildung 29: Produktspezifische Verhaltensabweichungen.........................................73
Abbildung 30: Neuronale Netze in der Kundenverhaltensanalyse ................................74
Abbildung 31: Kundenrückgewinnungsportfolio in der Praxis......................................77
III
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Combined Logfile Format..............................................................................44
Tabelle 2: Identifikationsverfahren.................................................................................50
Tabelle 3: Datensätze auf identifikationsrelevante Einträge beschränkt........................64
Tabelle 4: Zugehörige Logeinträge eines identifizierten Besuchers...............................64
Tabelle 5: Vergleich des Remote Host und Referrer Eintrages......................................65
Tabelle 6: Identifikation durch den Zeitstempel.............................................................65
Tabelle 7: Identifikation durch eine Session ID..............................................................65
Tabelle 8: Besucherverhalten eines Kunden nach Logfileanalyse mit aWebVisit.........71
Tabelle 9: Besucherstatistik nach der Logfileanalyse mit aWebVisit............................71
Tabelle 10: Beispiel Regained Customer Lifetime Value...............................................75
Tabelle 11: Beispiel Extended Regained Customer Lifetime Value..............................76
IV
|
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