Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Wertorientierung und dualer Kundenwert im Marketing Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Empirische Validierung des dualen Modells

verfasst von : Kaveh Rouhi

Erschienen in: Dualer Kundenwert und Kundenwertsteuerung auf Massenmärkten

Verlag: Gabler Verlag

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Für den empirischen Teil der vorliegenden Arbeit konnte eine Kooperation mit einem internationalen Ölkonzern eingegangen werden, der im deutschen Tankstellenmarkt operiert. Das Unternehmen stellte nicht nur interne Daten aus dem Kassensystem zur Verfügung, sondern führte im Rahmen der Kooperation eine qualitative und quantitative Kundenbefragung durch. Diese Daten sind die Basis für das CPV/CLV-Modell. Ferner wurden Maßnahmen identifiziert, die anhand des Modells auf ihre Effizienz hin bewertet wurden. Der Konzern operiert in Deutschland mit einem einheitlichen Marktauftritt, so dass für den Kunden eine Unterscheidung zwischen Hersteller und Absatzmittler nicht möglich ist.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Definition des dualen CPV/CLV-Modells im Massenmarkt
Nächstes Kapitel Fazit und Ausblick
Fußnoten
1
Vgl. Deutsche Bank (2010), S. 176.
 
2
Vgl. Mineralölwirtschaftsverband e.V. (2011c).
 
3
Vgl. Energie Informationsdienst (2011).
 
4
Vgl. Datamonitor (2010).
 
5
Vgl. Statistisches Bundesamt (2010).
 
6
Vgl. Mineralölwirtschaftsverband e. V. (2011b).
 
7
Vgl. PSR Rating et al. (2010), S. 27.
 
8
Die generierten Kassendaten erfassen die Umsätze und Absätze aller Tankstellen unter der Farbe. Da der Kunde die Besitzverhältnisse nicht wahrnimmt, ist dies eine plausibles Vorgehen.
 
9
Vgl. Reiber (2009), S. 28, und PSR Rating et al. (2010), S. 19.
 
10
Bundeskartellamt (2011), S. 19.
 
11
Iyer und Seetharaman (2008).
 
12
Vgl. Statistisches Bundesamt (2010).
 
13
Vgl. PSR Rating et al. (2010), S. 13.
 
14
Mit V-Power aus der Ölabhängigkeit (2011), zumal die versprochene Leistungsfähigkeit dieser Premiumkraftstoffe nicht zweifelsfrei nachgewiesen wurde. Siehe dazu u. a. Wie viel Kraft steckt im Wundersprit? (2003).
 
15
Vgl. Reiber (2009), S. 34; Bohmann (2011), S. 147, sieht vor allem fehlende soziale und persönliche Nutzenkomponenten zur Unterscheidung von Kraftstoffen.
 
16
Vgl. Kim (2011); Eckert und West (2004).
 
17
Vgl. Meffert und Lasslop (2005), S. 724.
 
18
Vgl. Tabelle 3.
 
19
Vgl. Coviello und Brodie (1998).
 
20
Vgl. Problematik der E10-Einführung und wahrgenommenes Risiko in Mineralölwirtschaftsverband e. V. (2011a). Drei Monate nach Einführung von E10 lehnten 64 % der Befragten E10 ab. Davon begründeten 52 % der Befragten dies mit der "Angst vor einem Motorschaden".
 
21
Vgl. Bohmann (2011), S. 147.
 
22
Reiber (2009), S. 35.
 
23
Vgl. Meffert und Lasslop (2005), S. 725; data2face (2008) und Lekkerland (1998).
 
24
Beispielsweise seien Shell und PKN Orlen genannt. Shell führt bereits eine Karriereseite in Facebook. PKN Orlen führt unter "Oscar" eine eigene Facebook-Seite (Stand September 2011).
 
25
Vgl. im empirischen Teil Kapitel 6.2.1.1, wo beim vorliegenden Datensatz die Eigenschaften der Kartenzahlung und der Barzahlung verglichen werden.
 
26
Dem Bundesdatenschutzgesetz (§ 3, Abs. 1) nach sind "personenbezogene Daten Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person". Wird in der Datenbank lediglich ein verschlüsselter Code aus der EC-Kartennummer oder Kreditkartennummer abgespeichert, handelt es sich demnach nicht um personalisierte Daten.
 
27
Vgl. Schröder und Rödl (2004), S. 522.
 
28
Dies ist nach dem Bundesdatenschutzgesetz (§ 28, Abs. 3) aber nur rechtens, wenn der Kunde ausdrücklich dazu einwilligt. Siehe auch zur Problematik Seischab (2009), S. 212 ff.
 
29
Vgl. EHI Retail Institute (2011).
 
30
Vgl. Raab (1998), S. 160.
 
31
Vgl. Raab (1998), S. 160.
 
32
Es gaben 72 % der Befragten an, dass die untersuchte Marke ihre Stammtankstelle ist.
 
33
Kunden, die nicht gebunden werden konnten, sind nur ein kleiner Teil des Samples. Für eine detaillierte Analyse der Gründe für die Nichtbindung einiger Kunden müsste getrennt eine sogenannte Critical-Incident-Studie durchgeführt werden. Dies ist aber nicht der Fokus dieser Arbeit.
 
34
Vgl. Bagozzi und Oetjen (2000), S. 306.
 
35
Vgl. Libai et al. (2002).
 
36
Mögliche negative Aggregationseffekte auf Marken- und Preisebene sind für diese Art der Datenaggregation nicht entscheidend. Vgl. hierzu Andrews und Currim (2005).
 
37
Für die CLV-Modellierung im nächsten Schritt werden diese jedoch weiterhin berücksichtigt. Es ist nur auf Basis der Datenlage nicht möglich, für diesen Kundensegment valide Aussagen zum CPV zu machen.
 
38
Für eine detaillierte Übersicht der Demographika und regionalen Aufteilung siehe Anhang B.
 
39
Das Bonusprogramm hat einen negativen Effekt, weil das Unternehmen kein Programm anbietet. Die Kunden wurden gefragt, ob sie Unternehmen mit einem Bonusprogramm bevorzugen. Daher wird der Pfad als "Kein Bonusprogramm" hat negativen Einfluss auf den Beziehungsnutzen interpretiert.
 
40
Blut (2008), S. 121, R² = 0,146 für aktionale Loyalität; Vogel (2006) S. 171, R² = 0,301 für aktionale Loyalität; Chen und Dubinsky (2003), S. 338, adjustiertes R² = 0,24 für Wiederkaufsabsicht als Annäherung für Loyalität.
 
41
Vgl. Kapitel 5.3 zu unterschiedlichen Datenquellen und POS im Massenmarkt.
 
42
0,02 % = (1 %) x (0,353×0,200) x (0,534×0,339 + 0,017 + 0,626×0,147), siehe Abbildung 40.
 
43
0,01 % =(1 %) (0,028×0,088) x (0,714×0,272 + 0,255 + 0,714×0,044), siehe Abbildung 41.
 
44
Hammann und Erichson (2000), S. 212.
 
45
Im Folgenden wird zu sehen sein, dass sich die Daten durch eine hohe Heterogenität der Kundenstruktur CVP > 1,5 und eine niedrige Transaktionsrate λ < 0,1 auszeichnen. Daher wird gemäß der Ergebnisse der Untersuchung von Hoppe und Wagner (2010) eine Samplegröße von n > 1.500 angestrebt. Vergleiche auch hierzu Abschnitt 4.3.1.2.3
 
46
Vgl. Kapitel 6.2.1.2
 
47
Vgl. hierzu ausführlich auch Fader et al. (2005c).
 
48
Vgl. Gleichung (4-19).
 
49
Vgl. Gleichung (416).
 
50
0,1 Transaktionen/Periode x 26 Perioden im Jahr = 2,6 Transaktionen pro Periode.
 
51
Vgl. Gleichung (421).
 
52
Vgl. Gleichung (4-24).
 
53
Vgl. Fader et al. (2005b) und Batislam et al. (2007).
 
54
Vgl. Gleichung (4-25).
 
55
Parameter der Regression: y = 441,87 x t – 122,81; R² = 0,995.
 
56
An dieser Stelle wird auf den Anhang D verwiesen, wo alle Werte des CLV-Modells für die Testgruppe ausgewiesen sind.
 
57
Siehe Gleichung (4-23).
 
58
Parameter der Regression: y = 207,96 x t – 146,15; R² = 0,9943.
 
59
Vgl. Gleichungen (4-27), (4-28) und (4-29).
 
60
Vgl. Abbildung 35 und Abbildung 36.
 
Metadaten
Titel
Empirische Validierung des dualen Modells
verfasst von
Kaveh Rouhi
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Gabler Verlag
Buch
Dualer Kundenwert und Kundenwertsteuerung auf Massenmärkten

Print ISBN: 978-3-8349-4323-1

Electronic ISBN: 978-3-8349-4324-8

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-8349-4324-8_6