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Erschienen in:

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Methodische Grundlagen zur Modellierung und Effizienzmessung

verfasst von : Kaveh Rouhi

Erschienen in: Dualer Kundenwert und Kundenwertsteuerung auf Massenmärkten

Verlag: Gabler Verlag

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Zusammenfassung

Wie im vorigen Kapitel gezeigt, werden sowohl der CPV als auch der CLV theoretisch begründet und stützen sich dabei auf unterschiedliche Determinanten. Unternehmen können den CLV steigern, indem sie den CPV erhöhen. Dadurch werden Kundenzufriedenheit und Kundenbindung generiert.

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Vorheriges Kapitel Theoretischer Rahmen der Kunden-Anbieter-Beziehung im Massenmarkt

Nächstes Kapitel Definition des dualen CPV/CLV-Modells im Massenmarkt

Vgl. Abbildung 9.

Vgl. Boetsch (2008), S. 81.

Vgl. Heidbrink (2006), S. 42.

Vgl. Heidbrink (2006), S. 51. Dort wird die Validität noch feiner unterschieden in Inhaltsvalidität, Konstruktvalidität und Kriteriumsvalidität.

Vgl. Schroeder (2006), S. 32.

Vgl. Gupta und Lehmann (2003).

Vgl. Kaya (2007), S. 51 ff.

Vgl. im Folgenden Sontakki und Sontakki (2010), S. 145.

Vgl. im Folgenden Kaya (2007), S. 49 ff.

Vgl. Boetsch (2008), S. 77.

Vgl. Grunert (2010).

Vgl. Kuß (2009), S. 141 ff, siehe auch Kapitel 3.1 zum logischen Empirismus.

Vgl. Homburg und Krohmer (2006), S.66 ff.

Zu Vor- und Nachteilen der Verfahren siehe Sontakki und Sontakki (2010), S. 142 ff.

Vgl. Trommsdorff et al. (1980).

Vgl. im folgenden Backhaus et al. (2008), S. 535 ff.

Eine weitere Unterscheidungsart gibt es hinsichtlich der Art der Objekrelation: Ähnlichkeitsskalierung und Präferenzskalierung. Siehe dazu Gutsche (1995), S. 103 ff.

Vgl. Kuß (2009).

Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 11.

Voeth (2000), S. 31.

Vgl. Heidbrink (2006), S. 37 ff.

Vgl. Trommsdorff et al. (1980).

Vgl. Heidbrink (2006), S. 23 ff.

Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 11.

Vgl. Wachter (2006).

Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 514.

Vgl. Jahn (2007).

Vgl. Homburg und Giering (1996).

Vgl. Ringle (2004b).

Vgl. Götz und Liehr-Gobbers (2004).

Vgl. Ringle (2004b); unter ganz bestimmten Voraussetzungen können formativ gemessene Konstrukte in eine KFA eingebunden werden, siehe dazu Homburg und Klarmann (2006).

Vgl. Henseler et al. (2009) zu Details des Algorithmus.

Für die Anwendung der PLS-Verfahren spricht auch die Vielzahl von Publikationen im Marketing, die den PLS-Ansatz nutzen. Für eine Übersicht siehe Henseler et al. (2009).

Vgl. Ringle (2004a).

Vgl. Homburg und Giering (1996).

Homburg und Giering (1996), S. 8.

Vgl. Götz und Liehr-Gobbers (2004).

Vgl. Nitzl (2010).

Vgl. zu Blindfolding Chin (1998).

Vgl. zu Details des Bootstrapping-Verfahrens Henseler et al. (2009).

Vgl. für eine detaillierte Auflistung von Verfahren zur Kundenwertberechnung Schneider (2007), S. 27.

Vgl. Kumar und George (2007) und Steiner (2008), S. 13 zur Unterscheidung von Verfahren auf Einzelkunde-, Segment- oder Kundenstammebene.

Es sollen zunächst alle Methoden zur Bewertung von Kunden betrachtet werden. Erst im letzten Schritt wird für den konkreten Fall der Anwendung im Massenmarkt ein geeignetes Verfahren anhand der hier diskutierten Kriterien ausgewählt.

Vgl. Kapitel 4.1

Vgl. Schroeder (2006), S. 38 ff. Das RFM-Modell ist ein Scoringverfahren, bei dem Kunden nach ihrem letzten Einkauf (Recency), ihrer Einkaufsfrequenz (Freuency) und ihrem generierten Umsatz (Monetary Value) in Gruppen eingeteilt werden.

Vgl. Steiner (2008), S. 11 ff.

Vgl. Berger und Nasr (1998). In englischsprachigen Veröffentlichungen wird die "Contribution Margin" (und nicht der Cashflow) als wesentlicher Input verwendet. Insbesondere im B2C-Markt ist eine Unterscheidung zwischen diesen Größen nicht undbedingt notwendig, da diese i. d. R. zusammenfallen.

Vgl. Gupta et al. (2006), dort wird eine Einteilung vorgenommen nach "RFM Models", "Probability Models", "Econometric Models", "Persistence Models", "Computer Science Models" und "Diffusion/Growth Models"; eine weitere Übersicht liefern Kumar und George (2007).

Vgl. Böhrs (2004), S. 155.

Vgl. Rödl (2010), S. 138.

Vgl. Schneider (2007), S. 141.

Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 51 ff. zu Details der linearen Regression.

Vgl. Gupta et al. (2004), allerdings wird in dem Ansatz nicht nur der Ertrag modelliert, sondern anhand einer Diffusionsmodells auch die Anzahl der Kunden.

Vgl. Donkers et al. (2007), allerdings ist dies ein Fall, in dem konkrete Verträge zwischen Anbieter und Kunde vorliegen, und daher ist die Anwendbarkeit im Massenmarkt limitiert. Mehr dazu siehe Kapitel 4.3.1.2.3

Vgl. Winker (2002), S. 218.

Vgl. Villanueva et al. (2008).

Vgl. Steiner (2008), S. 37.

Vgl. Reinartz et al. (2005) für eine Anwendung des Probit-Modells und Lewis (2005) für die Andwendung des Logit-Modells.

Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 249.

Vgl. Szczesny und Kaiser (2002), S. 365.

Vgl. Cox (1972).

Vgl. Bolton (1998).

Vgl. Venkatesan und Kumar (2004) und Venkatesan et al. (2007).

Vgl. Schweidel et al. (2008).

Vgl. Fader und Hardie (2009).

Vgl. Fader et al. (2010) zum Beta-Geometric/Beta-Binomial-Modell (BG/BB).

Vgl. Fader und Hardie (2007) und Fader und Hardie (2010) zum shifted-Beta-Geometric(sBG)- Modell.

Vgl. Fader und Hardie (2006), S. 176 ff. zum Exponentiell-Gamma(EG)-Modell, welches im Kern ein Hazard-Modell ist.

NBD steht für Negative Binomial Distribution und beschreibt die Verteilungsannahme.

Weitere Details zum Pareto/NBD-Modell in Schmittlein et al. (1987), Krafft (2002), S. 91.

Vgl. Fader et al. (2005b); BG steht für Beta Geometric und beschreibt die Verteilungsannahme.

Vgl. Batislam et al. (2007); MBG steht für Modified Beta Geometric.

Vgl. für die Herleitung der Annahmen Fader und Hardie (2006), S. 22 ff.

Vgl. siehe Schmittlein et al. (1987), Krafft (2002), S. 91.

Siehe Anhang von Schmittlein et al. (1987) für die komplette mathematische Herleitung.

Vgl. Krafft (2002), S. 104 zur Anwendung von Mathematica und Fader et al. (2005a) zur Anwendung von Matlab.

Vgl. Fader et al. (2005b); siehe dort im Anhang die komplette mathematische Herleitung.

Vgl. Fader et al. (2005b), Wübben und Wangenheim (2008).

Vgl. Batislam et al. (2007).

Vgl. Batislam et al. (2007) und Fader et al. (2005b).

Vgl. Batislam et al. (2007); im Anhang dort befindet sich die mathematische Herleitung. Dazu muss auch das Erratum Wagner und Hoppe (2008) und die Korrektur Batislam et al. (2008) berücksichtigt werden.

Vgl. Fader et al. (2005c).

Vgl. Gleichung (4-26).

Vgl. Hoppe und Wagner (2010).

Vgl. Steiner (2008), S. 27 ff.

Vgl. Bass (1969).

Vgl. Gupta et al. (2004).

Vgl. Hogan et al. (2003).

Vgl. Steiner (2008), S. 38.

Vgl. Bijmolt et al. (2010) sehen die Stärke insbesondere in der WOM-Forschung.

Gupta et al. (2006), S. 148, nennen noch weitere Verfahren: "These include projection-pursuit models; neural network models; decision tree models; spline-based models such as generalized additive models (GAM), multivariate adaptive regression splines (MARS), classification and regression trees (CART); and support vector machines (SVM)."

Vgl. Steiner (2008), S. 80.

Vgl. Neslin et al. (2006).

Vgl. Rust et al. (2004b) oder Steiner (2008), S. 84.

Für eine detaillierte Auflistung siehe Barrot (2007).

Vgl. Wübben und Wangenheim (2008).

Es existiert der Theilsche Ungleichungskoeffizient 1. und 2. Ordnung und wird im Englischen abgekürzt mit Theil’s U oder U₁ und U₂. Letzterer ist besser interpretierbar und hat sich folglich durchgesetzt, vgl. Barrot (2007), S. 421.

100

Eine naive Prognose nimmt an, dass der historischer Wert in t-h als Prognose für den Zeitpunkt t dienen kann. Das würde beispielsweise bedeuten, dass man im Januar (t = 1) eines Jahres den Vorjahreswert (d. h. h = 12 Monate) als Prognosewert annimmt.

101

Vgl. Barrot (2007), S. 422.

102

Vgl. Reinecke und Janz (2007).

103

Vgl. Hammerschmidt (2006), S. 109.

104

Vgl. zur Sättigung von Kommunikationsmaßnahmen Homburg (2009), S. 746; zur Sättigung von Preisreduktionen siehe Marshall und Leng (2002); zur Sättigung abhängig von Qualität, Preis und Marktpotenzial siehe Narasimhan et al. (1993).

105

Vgl. Aigner und Chu (1968).

106

Vgl. Aigner et al. (1977).

107

Vgl. Hammerschmidt (2006), S. 113.

108

Vgl. Hammerschmidt (2006), S. 109.

109

Vgl. Golany et al. (1990).

110

Vgl. de Borger et al. (1994).

111

Vgl. Blose und Tankersley (2004).

112

Vgl. Donthu et al. (2005).

113

Vgl. Donnevert (2009), S. 133.

114

Vgl. Hammerschmidt (2006), S. 258. Weitere Anwendungen, die dort diskutiert werden, sind die Effizienz von Mittelklassefahrzeugen aus Nachfragersicht anhand von Kosten und Leistungseigenschaften (S. 231) sowie die Effizienz von Vertriebsteams anhand Aufwand (z. B. Teamgröße und Werbemittel) gegenüber Umsatz und Erfolgsanteil (S. 275).

115

Golany et al. (1990) sprechen in diesem Fall auch von "decision making units" (DMU).

116

Vgl. Hammann und Erichson (2000), S. 181.

117

Wyner (2007), S. 9.

118

Sarris (1990), S. 129.

119

Vgl. Rack und Christophersen (2007), S. 19.

120

Vgl. Kaya (2007), S. 58.

121

Vgl. Schneider (2007), S. 101.

122

Vgl. dazu Unterkapitel 5.3.4 und Gleichung (5-1).

123

Vgl. im Folgenden Sarris (1990), S. 228 ff.

124

Vgl. im Folgenden Rack und Christophersen (2007), S. 27.

125

Vgl. Rack und Christophersen (2007), S. 20 ff., für weitere Typologisierung siehe auch Venkatesan (1971), S. 49 ff.

126

Patzer (1996), S. 100.

127

Vgl. Patzer (1996), S. 43 ff.

128

Für eine exemplarische Auswahl von Marketingexperimenten siehe Hammann und Erichson (2000), S. 205 ff.

Titel: Methodische Grundlagen zur Modellierung und Effizienzmessung
verfasst von: Kaveh Rouhi
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_4

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