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Hazard-Raten-Modelle und ihr Anwendungspotenzial bei der Berechnung des Customer Lifetime Value Taschenbuch – 27. Januar 2014


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Leseprobe. Abdruck erfolgt mit freundlicher Genehmigung der Rechteinhaber. Alle Rechte vorbehalten.

Textprobe:
Kapitel 3, Anwendungspotenzial von Hazard-Raten-Modellen bei der CLV-Analyse:
3.1, Schätzung der Beziehungsdauer bei vertraglicher Bindung:
Sind Käufer und Verkäufer durch einen Vertrag für gewisse Zeit aneinander gebunden, wie es etwa in der Finanzdienstleistungs- oder Telekommunikationsbranche der Fall ist, lässt sich die Kundenbeziehungsdauer gut mit Hilfe von Hazard-Raten- bzw. Survival-Modellen prognostizieren (Krafft/Rutsatz 2006, S. 275). Diese gehören zur Gruppe der Ereignisanalysen (Simon 2005, S. 53). Aufgrund ihrer Verteilungsannahmen erfordern diese Ansätze lediglich Informationen über den ersten und letzten Kauf, die sich bei vertraglichen Geschäftsbeziehungen leicht feststellen lassen (Litfin 2000, S. 64; Simon 2005, S. 57).
Bestehen keine vertraglichen Bindungen zwischen Unternehmen und Kunden, wie etwa beim Versandhandel oder auf dem Pharmamarkt, ist die Anwendung von Hazard-Raten-Modellen problematisch, da die einzelnen Kaufepisoden nicht einwandfrei bestimmt werden können. Daher empfiehlt sich insbesondere das NBD/Pareto-Modell als Ansatz zur Bestimmung der Kundenlebenszeit (Englbrecht 2007, S. 114). Dieses ist der Gruppe der Count-Data-Modelle zuzuordnen (Simon 2005, S. 58). Das auf Schmittlein, Morrison und Colombo (1987) zurückgehende Verfahren berechnet auf Basis historischer Transaktionsdaten zunächst die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde in der Geschäftsbeziehung mit dem Unternehmen noch aktiv ist. Die kundenindividuelle Wahrscheinlichkeit des Überlebens wird als bezeichnet (Jain/Singh 2002, S. 40). Darauf aufbauend kann dann in einem zweiten Schritt die Kundenlebenszeit geschätzt werden (Krafft 2007, S. 114).
3.2, Kundenbeziehungstypen: Lost-for-good vs. Always-a-share:
Parallel zu der Frage nach einer vertraglichen Geschäftsbeziehung findet sich in der Literatur eine weitere Unterscheidung hinsichtlich der Anwendbarkeit verschiedener Modelltypen. Hierbei unterschied Jackson (1985) erstmals zwei Arten von Kundenbeziehungstypen: Die Lost-for-good-Kunden und die Always-a-share-Kunden (Jackson 1985, S. 13ff.). Bei verschiedenen Marktformen lassen sich die beiden Modelle als die beiden Extrema eines Spektrums differenzieren (Jackson 1985, S. 122; Dwyer 1997, S. 8; Berger/Nasr 1998, S. 19; Bruhn et al. 2000, S. 168).
Das Lost-for-good-Modell nimmt an, dass ein Kunde entweder total an ein Unternehmen gebunden, oder endgültig ( lost for good ) verloren und an einen anderen Anbieter gebunden ist (Jackson 1985, S. 13f.; Berger/Nasr 1998, S. 19). Diese Kunden haben aufgrund hoher Wechselkosten in der Regel langfristige Bindungen (Commitments). Meist suchen derartige Kunden bei ihrem Unternehmen die Lösung eines komplexeren Problems (Dwyer 1997, S. 8). Das Lost-for-good-Modell spiegelt daher eine Kundenbeziehung mit schwer austauschbaren, dif-ferenzierten Leistungen wider (Bruhn et al. 2000, S. 168), wie es z.B. bei einer Versicherung der Fall wäre.
Auf der anderen Seite steht das Always-a-share-Modell, das auf Märkte mit leicht austauschbaren Leistungen anwendbar ist. Das Verhältnis zwischen Anbieter und Nachfrager ist nicht auf eine langfristige Kundenbeziehung ausgelegt, sondern bezieht sich hauptsächlich auf die nächste Transaktion (Bruhn et al. 2000, S. 168). Im Gegensatz zum Lost-for-good-Modell kann der Kunde leicht mit neuen Anbietern experimentieren, da die Wechselkosten in der Re-gel sehr gering sind (Jackson 1985, S. 14; Berger/Nasr 1998, S. 19). Der Kunde hat somit die Möglichkeit bei jedem Anbieter einen Teil seines Kaufvolumens zu decken ( always a share ) (Jackson 1985, S. 15). Daher ist ein solcher Kunde auch sehr viel preissensibler und empfänglicher im Bezug auf Werbung (Dwyer 1997, S. 8). Ein gutes Beispiel hierfür wäre der Einkauf in einem Supermarkt.
Dwyer griff 1997 die Klassifizierung von Jackson auf und entwickelte auf dieser Basis zwei Grundmodelle zur Berechnung des CLV, nämlich das Customer-Retention-Modell und das Customer-Migration-Mo -- Dieser Text bezieht sich auf eine andere Ausgabe: Taschenbuch .

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