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Analyse der Determinanten der Rückgewinnungs-Wahrscheinlichkeit

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Kundenrückgewinnung durch Direktmarketing

Part of the book series: Kundenmanagement & Electronic Commerce ((KEC))

Zusammenfassung

Im Rahmen des Kapitels 4 wurde mit dem NBD/Pareto-Modell ein geeigneter Ansatz erfolgreich angewandt, um die Aktivität bzw. Inaktivität von Kunden in nicht-vertraglichen Geschäftsbeziehungen abzuschätzen. Damit kann nun zum zweiten Prozessschritt der in Kapitel 3.6.1 beschriebenen KRM-Konzeption übergegangen werden, d.h. der Segmentierung verlorener Kunden. Soll über Maßnahmen zur Rückgewinnung eines Kunden entschieden werden, so ist zuerst abzuschätzen, inwiefern sich der betreffende Kunde gegenüber diesen Maßnahmen als reagibel erweisen wird. Investitionen in die zukünftige Kundenbeziehung können sich für Kunden mit geringer Reagibilität nämlich als unprofitabel erweisen, selbst wenn die zukünftige Profitabilität dieser Kunden im Falle einer Rückgewinnung als hoch eingeschätzt wird.221

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Notes

  1. Zur Segmentierung von Kunden vgl. Krafft/Albers (2000).

    Google Scholar 

  2. Vgl. Michalski (2001), S. 179.

    Google Scholar 

  3. Vgl. Michalski (2001), S. 179.

    Google Scholar 

  4. Vgl. Miller/Craighead/Karwan (2000), S. 389 f.

    Google Scholar 

  5. Vgl. Miller/Craighead/Karwan (2000), S. 400. Vgl. zur Messung der Kundenbindung bzw. Loyalität in anglophilen Beiträgen Krafft (2002), S. 42 f.

    Google Scholar 

  6. Diese Einschätzung erwächst aus Gesprächen mit Vertretern verschiedener Unternehmen, die im Bereich Direktmarketing und Versandhandel tätig sind.

    Google Scholar 

  7. Vgl. Kapitel 6.

    Google Scholar 

  8. Vgl. Kapitel 2.2.

    Google Scholar 

  9. Dieser Standpunkt gibt den überwiegenden Konsens aus einer Vielzahl von Gesprächen mit Branchenkennern der Direktmarketing-Branche wieder.

    Google Scholar 

  10. Trotz des harten Verdrängungswettbewerbs im Marktsegment „Modernes Antiquariat“ weist das Unternehmen seit mehreren Jahren zweistellige Wachstumsraten auf, die deutlich über dem Marktwachstum liegen.

    Google Scholar 

  11. Zwar zeigt sich eine jährliche, typische Zyklik der Mailing-Rücklaufquoten, aber auch diese erweist sich seit vielen Jahren als relativ stabil und fällt zudem moderat aus.

    Google Scholar 

  12. Vgl. Bendapudi/Berry (1997), S. 24f.

    Google Scholar 

  13. Vgl. Thibaut/Kelley (1978).

    Google Scholar 

  14. Vgl. Reinartz/Kumar (2001 ), S. 5 ff.

    Google Scholar 

  15. Vgl. Gümbel (1963), S. 66.

    Google Scholar 

  16. Vgl. Reinartz/Kumar (2001), S. 7.

    Google Scholar 

  17. Vgl. Hahne (1998), S. 117 ff.

    Google Scholar 

  18. Vgl. Möhlenbruch (1997).

    Google Scholar 

  19. Eine Phase relativer Aktivität gilt als abgeschlossen, wenn der individuelle Wert von P(alive) den Grenzwert von c = 0,5 unterschreitet (vgl. Kapitel 4.4.6).

    Google Scholar 

  20. Vgl. Krafft (2002), S. 121 f.; Reinartz (1999), S. 34 f.

    Google Scholar 

  21. Vgl. Krafft (2002), S. 142; Reinartz (1999), S. 47.

    Google Scholar 

  22. Im Gegensatz zu den Umweltfaktoren beziehen sich die Kosten der Leistungsbeurteilung direkt auf das Produkt bzw. die Dienstleistung, welche Gegenstand der Transaktion sind sowie auf die mit der Transaktion verbundenen Prozesse (vgl. Bendapudi/Berry (1997), S. 27).

    Google Scholar 

  23. Vgl. Kapitel 2.2.

    Google Scholar 

  24. Vgl. Kapitel 3.3.2.

    Google Scholar 

  25. Vgl. Michalski (2001), S. 151; Rossi/McCulloch/Allenby (1996), S. 326. Schmittlein/Peterson (1994, S. 41 ff.) betonen den höheren Erklärungsgehalt von Beziehungsvariablen, empfehlen aber trotzdem das Einbeziehen von Segmentierungsvariablen.

    Google Scholar 

  26. Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (1999), S. 425.

    Google Scholar 

  27. Vgl. Meiner (1997), S. 455; Meyer (1989), S. 343 ff.

    Google Scholar 

  28. Vgl. Meiner (1997), S. 456.

    Google Scholar 

  29. Vgl. Meinert (1997), S. 460 f.

    Google Scholar 

  30. Speziell wird dazu die Anzahl aktiver Kunden, die einer bestimmten Postleitzahl zuzurechnen sind, durch die Anzahl aller Haushalte bzw. Personen dividiert, die dieser Postleitzahl zuzurechnen sind.

    Google Scholar 

  31. Vgl. Michalski (2001), S. 147.

    Google Scholar 

  32. Vgl. Krafft (2002), S. 124.

    Google Scholar 

  33. Vgl. Elsner (2002), S. 151 ff.; Krafft (2002), S. 121 ff.; Michalski (2001), S. 147.

    Google Scholar 

  34. Vgl. Bendapudi/Berry (1997), S. 16 f.

    Google Scholar 

  35. Vgl. Miller/Craighead/Karwan (2000, S. 392), die feststellten, dass 61% der befragten Kunden, die sich selbst als ehemals loyale Kunden einstuften, zurückgewonnen werden konnten. Dagegen konnten nur 39% der Kunden, die sich selbst als ehemals wenig loyale Kunden einstuften, zurückgewonnen werden.

    Google Scholar 

  36. Vgl. Schäfer/Karlshaus/Sieben (2000), S. 62.

    Google Scholar 

  37. Vgl. Schäfer/Karlshaus/Sieben (2000), S. 62; Stauss (2000c), S. 16; Stauss/Friege (1999), S. 353 f.

    Google Scholar 

  38. Vgl. Krafft (2002), S. 139 f.; Reinartz (1999), S. 48; Reinartz/Kumar (2001), S. 22.

    Google Scholar 

  39. Vgl. Thomas (2001 ), S. 262 ff.

    Google Scholar 

  40. Vgl. Balasubramanian (1998); Eastlick/Feinberg (1994).

    Google Scholar 

  41. Vgl. Goerdt(1999), S. 71.

    Google Scholar 

  42. Vgl. Krafft/Albers (1996), S. 141.

    Google Scholar 

  43. Diese Werte ergeben sich aus dem mittleren Umsatz und der mittleren Transaktionshäufigkeit aller 3379 Neukunden, die im Zeitraum von Juli 1998 bis September 1998 gewonnen wurden, berechnet für den Zeitraum Juli 1998 bis Juni 2001.

    Google Scholar 

  44. Vgl. Michalski (2001), S. 151.

    Google Scholar 

  45. Vgl. Krafft (2002), S. 124.

    Google Scholar 

  46. Vgl. Krafft (2002), S. 143.

    Google Scholar 

  47. Vgl. Eastlick/Feinberg (1994).

    Google Scholar 

  48. Vgl. Krafft (1997); Krafft (2000).

    Google Scholar 

  49. Vgl. zur Messung der Kundenlebenszeit Kapitel 4.4.6 und 4.4.7 in dieser Arbeit.

    Google Scholar 

  50. Vgl. Hair/Anderson/Tatham/Black (1995), S. 194 ff.

    Google Scholar 

  51. Hier wurden zufällig 50% derjenigen Kunden aus der Gesamtstichprobe von 1.583 Kunden ausgewählt, deren Aktivitätsniveau P(alive) den Schwellenwert c von 0,5 unterschritt, die aber anschließend eine Transaktion mit dem Unternehmen tätigten.

    Google Scholar 

  52. Vgl. Aldrich/Nelson (1984), S. 49.

    Google Scholar 

  53. Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2000), S. 39 f.

    Google Scholar 

  54. Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2000), S. 41 f.

    Google Scholar 

  55. Als bedeutende Multikollinearität wird die Korrelation zweier erklärender Variablen bezeichnet, wenn der resultierende Korrelationskoeffizient nahe Eins liegt (vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2000), S. 42).

    Google Scholar 

  56. Vgl. Rese (2000), S. 117.

    Google Scholar 

  57. Vgl. Rese (2000), S. 117.

    Google Scholar 

  58. Vgl. Krafft (2000), S. 247.

    Google Scholar 

  59. Vgl. Krafft (2000), S. 245.

    Google Scholar 

  60. Vgl. Krafft (2000), S. 245.

    Google Scholar 

  61. Vgl. Krafft (2000), S. 243.

    Google Scholar 

  62. Vgl. Krafft (2000), S. 256.

    Google Scholar 

  63. Vgl. Krafft (2000), S. 257.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Stauss (2000c), S. 16; Stauss/Friege (1999), S. 353 f.

    Google Scholar 

  65. Vgl. Peter (1997), S. 82 ff.

    Google Scholar 

  66. Vgl. Lehr (1997), S. 404.

    Google Scholar 

  67. Vgl. Kram (2002), S. 139 f.; Reinartz (1999), S. 36 f.

    Google Scholar 

  68. Vgl. Krafft (2002), S. 143; Reinartz (1999), S. 48.

    Google Scholar 

  69. Als Beispiele aus dem Konsumgüterbereich seien hier die Unternehmen Land’s End (Bekleidung) und East Pack (Rucksäcke) genannt.

    Google Scholar 

  70. Vgl. Heiman (2001).

    Google Scholar 

  71. Vgl. http://www.wdr.de/tv/service/geld/inhalt/20020725/b_3.phtml.

    Google Scholar 

  72. Vgl. Schmittlein/Peterson (1994), S. 41 f.

    Google Scholar 

  73. Vgl. Meinert (1997), S. 453 ff.

    Google Scholar 

  74. Vgl. auch Krafft (2002), S. 124.

    Google Scholar 

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  1. Uwe Rutsatz
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Rutsatz, U. (2004). Analyse der Determinanten der Rückgewinnungs-Wahrscheinlichkeit. In: Kundenrückgewinnung durch Direktmarketing. Kundenmanagement & Electronic Commerce. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81521-7_5

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  • Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag

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