Description
Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich BWL – Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,3, Universitt Passau, Veranstaltung: Masterseminar Kundenmanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: 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 fr die Wettbewerbsfhigkeit eines Unternehmens angesehen. Mit diesem Ansatz des Customer Relationship Managements geht hufig die Vermutung einher, dass Kundenbindung und Kundenprofitabilitt positiv korreliert sind. Die Annahme, dass sich insbesondere loyale, langjhrige Kunden durch eine hohe Profitabilitt auszeichnen und daher ans Unternehmen gebunden werden sollten ist allerdings umstritten. Eine individuelle Analyse der Kundenbasis ist fr ein Unternehmen daher unabdingbar, um profitable Kundensegmente lokalisieren zu knnen. Dabei sind insbesondere die Methoden von Interesse, mit denen die Dauer von Kundenbeziehungen prognostiziert und beurteilt werden knnen. Besitzt ein Unternehmen Informationen ber die voraussichtliche Dauer der einzelnen Kundenbeziehungen, knnen knappe Ressourcen fr die Durchfhrung von Marketingaktivitten zielgerichtet eingesetzt werden. So ist es zB mglich, profitable Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko durch gezielte Manahmen an das Unternehmen zu binden. Durch eine Segmentierung der Kundenbasis ist es mglich, die Ressourcen fr solche Aktionen gezielt auf die Kundensegmente zu konzentrieren, die sich durch eine hohe Profitabilitt auszeichnen. Fr eine solche Segmentierung wird hufig das RFM-Modell verwendet, das eine Kundenbeziehung hinsichtlich dreier Dimensionen untersucht: Recency (Zeitpunkt letzter Kauf), Frequency (Anzahl bisheriger Kufe) und Monetary Value (kum. Umstze d. Kundenbeziehung). Profitable Segmente umfassen meist nur wenige Kunden, die allerdings fr einen Groteil der Umstze bzw. Gewinne verantwortlich sind. Investitionen in Marketingaktivitten zur Steigerung der Loyalitt dieser Kundensegmente sind daher sinnvoll. Hier setzen die Methoden zur Kundenbasisanalyse an: Das NBD/Pareto-Modell und die Hazard-Modelle schlieen aus Vergangenheitsdaten ber das Kaufverhalten von Kunden auf deren zuknftiges Verhalten und knnen damit zur Prognose der Dauer einer Kundenbeziehung herangezogen werden. Dabei greifen sie auf zwei der drei Dimensionen des RFM-Modells zurck: Recency und Frequency. Mit Hilfe dieser statistischen Modelle kann die Effizienz von Marketingaktivitten gesteigert werden.
