Optimiertes Direkt- und Database-Marketing unter Einsatz mehrstufiger dynamischer Modelle

Das Direktmarketing hat im Marketing-Mix deutscher Unternehmen einen hohen Stellenwert. So gaben nach einer repräsentativen Studie der Deutschen Post AG und Infratest Burke deutsche Unternehmen im Jahr 2000 erstmals über 40 Milliarden DM für Direktmarketing aus.¹ Demzufolge beziehen sich — nach Angaben des Deutschen Direktmarketing Verbands (DDV) — in Deutschland mehr als die Hälfte der Werbeausgaben auf Direktmarketing-Aktivitäten.²

Im diesem Abschnitt werden die Begriffe Direkt- und Database-Marketing definiert und voneinander abgegrenzt. Die in der Praxis dominierenden Verfahren und Techniken werden vorgestellt sowie — sofern vorhanden — die wissenschaftliche Literatur zu den Begriffen und Themen aufbereitet und einer kritischen Würdigung unterzogen.

In diesem Abschnitt sowie in den beiden folgenden Abschnitten 4 und 5 sollen neue Direktmarketing-bezogene modellgestützte Werbeaktions-Optimierungsverfahren hergeleitet werden. Über einen längeren Betrachtungszeitraum sind dabei die drei Kriterien Werbeaktionsanzahl (Abschnitt 3), Adresseinsatzmenge (Abschnitt 4) und Adress-Selektion (Abschnitt 5) ertragsmaximierend zu bestimmen. Zusätzlich sollen die Modelle sowohl unabhängig voneinander als auch verknüpft zu einem dynamischen dreistufigen Verfahren angewandt werden können. Das weitere Vorgehen sowie die Zusammenfuhrung der einzelnen Modelle zu einem mehrstufigen Ansatz werden als Überblick in Abbildung 21 dargestellt.

In diesem Abschnitt werden die im Direktmarketing üblichen statischen Bewertungsansätze (Abschnitt 4.1) einem vom Autor neu zu entwickelnden dynamischen Ansatz (Abschnitt 4.2) gegenübergestellt.

In Abschnitt 3 wurde ein auf Elastizitäten basierendes Verfahren zur Bestimmung der ertragsmaximierenden Werbeaktionsanzahl vorgestellt. Darauf aufbauend konnte in Abschnitt 4 ein dynamisches Modell zur Prognose von Kundenmigration zwischen — nach dem Datum der letzten Bestellung segmentierten — Kundengruppen hergeleitet werden. Mit Hilfe von Zeitreihenanalysen wurden dann segmentbezogene durchschnittliche Response-Quoten und Auftragswerte ermittelt, die wiederum in eine differenzierbare Ertragsfunktion einflossen. Die anschließende Optimierung führte bezüglich des eingesetzten Segmentierungsverfahrens zum ertragsmaximierenden Einsatz der zum Optimierungszeitpunkt vorhandenen Kunden.

Der derzeitige Stand der Forschung im Direkt- und Database-Marketing, die relevanten Begriffsabgrenzungen sowie die in der Praxis dominierenden Verfahren und Techniken wurden in Abschnitt 2 dieser Arbeit dargestellt und kritisch gewürdigt. Dabei wurden Einzelaspekte und Teildisziplinen zu einem zusammenhängenden System des Direkt- und Database-Marketing unter Berücksichtigung der Ebenen Absatzpolitik, Zielgruppen, Zeit, Werbemedien, Werbemittel und Erfolgskontrolle (vgl. Abbildung 4) zusammen-gefügt.

Es wurde gezeigt, dass im Direktmarketing Anzahl sowie Umfang von Werbeaktionen kritische Erfolgsfaktoren sind, die auf Basis mathematisch-ökonomischer Verfahren geeignet bestimmt werden können. Mögliche Ansätze dazu wurden in der vorliegenden Arbeit in den Abschnitten 3 bis 5 entwickelt und in den Versandhäusern des Beispielunternehmens erfolgreich umgesetzt.

Die in den Abschnitten 3 bis 5 entwickelten Verfahren lassen sich dabei zu einem dynamischen dreistufigen Optimierungsmodell zusammenfassen (vgl. Abbildung 21): Lösungsansätze zur Beantwortung der eingangs gestellten und im Direktmarketing entscheidenden Frage: „Wie oft, in welcher Auflage und mit welchen Adressen sollen Werbeaktionen durchgeführt werden?“ sind folglich mit den hier vorgelegten Ausführungen gegeben.