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Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Einführung

Zusammenfassung
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
Ralf Elsner

2. Begriffsabgrenzungen sowie Forschungs- und Entwicklungsstand

Zusammenfassung
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.
Ralf Elsner

3. Ertragsmaximierung durch optimale Werbeaktionsfrequenz

Zusammenfassung
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.
Ralf Elsner

4. Ertragsmaximierung durch optimalen Adresseinsatz

Zusammenfassung
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.
Ralf Elsner

5. Modellerweiterungen

Zusammenfassung
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.
Ralf Elsner

6. Fazit

Zusammenfassung
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):
1.
Über eine Direktmarketing-Testserie werden Segment-bezogene Elastizitätsfunktionen von Response-Quote sowie durchschnittlichem Auftragswert in Bezug auf die Werbehäufigkeit bestimmt. Diese bilden neben der Aufstellung von Nebenbedingungen die Basis zur Optimierung von Werbeaktionsanzahl und -Frequenz.
 
2.
Unter Zuhilfenahme eines Modells mit einfacher Segmentierung des Kundenstammes nach dem Datum des letzten Kaufs wird der mathematische Beweis erbracht, dass der Gewinn eines Jahres nur dann maximiert wird, wenn Adressen eingesetzt werden, deren Grenzumsätze unterhalb der Grenzkosten liegen. Dies widerspricht dem kurzfristig optimalen Grundsatz, dass im Optimum Grenzkosten gleich Grenzumsatz gelten muss. Es impliziert auch, dass die gängige Praxis der Optimierung individueller Direktwerbeaktionen dysfunktional ist.
 
3.
In der dritten Ausbaustufe des dynamischen Bewertungsansatzes wird mit der Weiterentwicklung der RFM-Analyse ein Verfahren zur Bestimmung des optimalen Adress-Einsatzes hergeleitet. Dieses verknüpft die Ergebnisse der ersten beiden Modellstufen mit einem CHAID-Algorithmus, der die Identifizierung von Adress-Gruppen ermöglicht, die den gewinnmaximierenden Grenzumsatz nicht erreichen. Dadurch ist eine Verbindung von zeitlicher Dimension, Größeneffekten und Kundensegmentierung gelungen.
 
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.
Ralf Elsner

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