Ein Optimierungsansatz für ein fortlaufendes Datenqualitätsmanagement und seine praktische Anwendung bei Kundenkampagnen

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1 Universiä Augsburg Prof. Dr. Hans Ulrich Buhl Kernkompeenzzenrum Finanz- & Informaionsmanagemen Lehrsuhl für BWL, Wirschafsinformaik, Informaions- & Finanzmanagemen Diskussionspapier WI-74 Ein Opimierungsansaz für ein forlaufendes Daenqualiäsmanagemen und seine prakische Anwendung bei Kundenkampagnen von Bernd Heinrich, Mahias Klier Mai 2006 in: Zeischrif für Beriebswirschaf, 76, 6, 2006, S Universiä Augsburg, 8635 Augsburg Besucher: Universiässr. 2, 8659 Augsburg Telefon: (Fax: -4899)

2 Ein Opimierungsansaz für ein forlaufendes Daenqualiäsmanagemen und seine prakische Anwendung bei Kundenkampagnen Von Bernd Heinrich und Mahias Klier Dr. Bernd Heinrich; Dipl.-Mah. oec. Mahias Klier; wissenschafliche Miarbeier am Lehrsuhl WI-IF sowie am Kernkompeenzzenrum Informaionsechnologie & Finanzdiensleisungen, Universiä Augsburg, Universiässraße 6, 8635 Augsburg. {Bernd.Heinrich

3 Ein Opimierungsansaz für ein forlaufendes Daenqualiäsmanagemen und seine prakische Anwendung bei Kundenkampagnen Überblick: Die Sichersellung und Verbesserung der Qualiä von Daen bspw. für ein Kundenbeziehungsmanagemen (KBM) werden in Wissenschaf und Praxis inensiv diskuier. Ob die ergriffenen Daenqualiäsmaßnahmen jedoch ökonomisch überhaup gerechferig sind und wann und in welchem Umfang invesier werden soll, wird ofmals nich analysier. Im Beirag wird zuers die Frage nach den opimalen Umfängen und Zeipunken für Invesiionen in ein forlaufendes Daenqualiäsmanagemen miels modellheoreischen Überlegungen unersuch, wobei die Domäne des KBM zugrunde geleg wird. Zur Ableiung allgemeiner Ergebnisse wird auf eine mahemaische Simulaion mi numerischen Opimierungsverfahren zurückgegriffen. Neben der Enwicklung des Enscheidungsmodells, dessen prakische Anwendbarkei eine Fallsudie verdeulich, werden so allgemeine Handlungsempfehlungen zur Planung von Daenqualiäsmaßnahmen gegeben, die neben informaionsechnischen Aspeken vor allem die ökonomische Prüfung berücksichigen

4 A. Einleiung Sei einigen Jahren gewinn insbesondere im Zuge von sark wachsenden Daenbesänden, dem versärken Einsaz von Daa Warehouse (DW)-Sysemen und der Relevanz, die dem Kundenbeziehungsmanagemen (KBM) beigemessen wird Daenqualiä (DQ) sowohl in der Wissenschaf als auch in der Praxis immer mehr an Bedeuung. Dies überrasch nich, denn der Nuzen einer Versorgung von Enscheidungsrägern und Miarbeiern mi Daen seig und fäll mi deren Vollsändigkei, Korrekhei, Konsisenz oder Akualiä, d. h. den Eigenschafen, die als Qualiäskrierien bekann sind (vgl. z. B. Wang e al., 995, S. 632) und deren Überprüfung einer spezifikaionsorienieren Beureilung der DQ zugrunde lieg. Im Gegensaz zur Ermilung oder Verbesserung der Daenspezifikaion im Rahmen ofmals diskuierer Daenbedarfsanalysen (vgl. Helfer, 2002), werden hierbei dem spezifizieren Daenangebo des Informaionssysems (Daenschema) die asächlich enhalenen Daen gegenüber gesell. Für sehr viele Unernehmungen sell dabei die Sichersellung der DQ ein Problem dar (Helfer, 2000, S. 3; Ballou e al., 998; Ballou, Tayi, 999). Eine häufig ziiere Sudie des DW Insiue ergab, dass der US-Wirschaf aufgrund von mangelhafer DQ ein jährlicher Schaden von über 600 Milliarden Dollar enseh (Heijkers, 2003). Andere Zahlen, die leicher nachzuprüfen sind, besagen, dass im Durchschni zwischen 5% und 20% der Daenwere in ypischen Kundendaenbanken fehlerhaf sind (English, 999, S. 9). Des Weieren geben 67% der Markeingleier in einer Umfrage der SAS Insiue GmbH an, dass die Zufriedenhei ihrer Kunden durch schleche DQ sark leide (SAS Insiue, 2003). Deswegen is es zum einen wenig überraschend, dass sich bei DW-Projeken der Aneil am Budge für (geplane und vor allem ungeplane) Daenqualiäsmaßnahmen (DQM) auf mehr als 50% beläuf (Mazer, 2004; Al, 2003). Zum anderen is es nich verwunderlich, dass die Sichersellung und Verbesserung der DQ in DW-Sysemen in Wissenschaf und Praxis diskuier werden. Dabei werden zwar der posiive Beirag, der durch DQ enseh, und die Kosen, die mi einer schlechen DQ einhergehen, generell unersuch. Ob die deshalb ergriffenen DQM jedoch ökonomisch überhaup gerechferig sind, d. h. wann und in welchem opimalen Umfang in DQM invesier werden soll, wird ofmals nich berache. Deshalb wird im vorliegenden Beirag die Fragesellung nach einem effizienen und über mehrere Perioden forlaufenden DQ-Managemen modellbasier unersuch, wobei das Anwendungsgebie des KBM zugrunde geleg wird. Zur Besimmung des opimalen Einsazes von DQM und zur Ableiung allgemeiner Invesiionsmuser und Handlungsempfehlungen wird dabei ein mehrperiodiges, quaniaives Enscheidungsmodell enwickel, das den durch die Maßnahmen kreieren Einzahlungen den ensprechenden bewereen Ressourceneinsaz - 3 -

5 gegenübersell. Um die Anwendbarkei und die Operaionalisierung des Modells zu verdeulichen, wird zudem eine prakische Umsezung deaillier beschrieben. Im Kapiel B werden der Sae-of-he-Ar und ausgewähle Ansäze zur ökonomischen Analyse von DQM vorgesell, bevor im darauf folgenden Kapiel ein quaniaives, mehrperiodiges Opimierungsmodell zur Planung des Einsazes von DQM enwickel wird, das die Grundlage eines effizienen, forlaufenden DQ-Managemens darsellen soll. Im Kapiel D werden anhand des Modells allgemeine Ergebnisse und Handlungsempfehlungen abgeleie und erläuer, bevor im darauf folgenden Teil ausführlich die Operaionalisierung und prakische Umsezung des Modells am Beispiel des Kampagnenmanagemens eines großen deuschen Mobilfunkanbieers dargesell werden. Das leze Kapiel fass die Ergebnisse zusammen und würdig diese kriisch. B. Bisherige Beiräge zur ökonomischen Analyse von Daenqualiäsmaßnahmen In der Lieraur finde sich bereis eine ganze Reihe von Veröffenlichungen, in denen ökonomische Auswirkungen von DQ-Mängeln und Maßnahmen zu deren Behebung diskuier werden (vgl. z. B. Cappiello e al., 2003; Fisher e al., 2003; Feigenbaum, 99; Helfer, 2002; Kreuzberg, 2000; Machowski, Dale, 998; Shank, Govindarajan, 994). Dabei wird i. d. R. das Ziel verfolg, die Ursachen, insbesondere aber auch die Folgekosen, einer schlechen DQ zu analysieren, um somi die Höhe der Invesiionen in DQM zu besimmen und zu rechferigen. In diesem Zusammenhang werden verschiedene Kaegorien von Qualiäskosen unerschieden. Zum einen sind hier die sog. inernal und exernal failure coss zu nennen, welche die Fehlerkosen für die Unernehmung infolge schlecher DQ, bspw. bei inernen Abläufen oder bei der Zusammenarbei mi Kunden, bereffen. Fehler in den Adress- und Kundendaen sind hier als einfache Beispiele zu nennen, die nich nur Verärgerung beim Kunden und Korrekurbedarf nach sich ziehen, sondern ebenfalls den Erfolg einer Kampagne bspw. durch Daendubleen oder falsch gespeichere Produkdaen und einer dami verbundenen falschen Zielgruppenzuordnung schmälern. DQM sollen hier die Inerakion mi dem Kunden verbessern und dadurch einen zusäzlichen Werbeirag generieren. Die failure coss sind in diesem Fall als Opporuniäskosen für einen nich realisieren Werbeirag zu inerpreieren. Den failure coss sind im Weieren die Kosen gegenüber zu sellen, die für die Konzepion und Durchführung der DQM anfallen, um die Qualiäsmängel aufzudecken und zu bereinigen (appraisal coss), bzw. zu vermeiden (prevenion coss). So fallen bei einer Inensivierung der DQM zwar einerseis die Fehlerkosen andererseis seigen zugleich die Kosen, die den - 4 -

6 ergriffenen Maßnahmen zuzurechnen sind (vgl. z. B. Campanella, 999; Krishnamoorhi, 989). Auf Basis dieses grundlegenden Zusammenhangs finde sich zudem eine Reihe von Beirägen, die den posiiven Beirag einer verbesseren DQ unersuchen. So diskuieren (Cappiello e al., 2003) die Nowendigkei korreker und inerpreierbarer Daen, um Anwendungssyseme und Daenbanken überberieblich zu koppeln und dami eine IT-gesüze Zusammenarbei zwischen Unernehmungen zu ermöglichen. Demgegenüber wird in (Fisher e al., 2003) das zweckmäßige Qualiäsniveau enscheidungsrelevaner Daen sowie von Meadaen im Konex von Managemeninformaionssysemen analysier. Daneben exisieren Veröffenlichungen, die sich mi der ökonomischen Wirkung von DQM im KBM-Bereich beschäfigen (vgl. z. B. Arnd, Langbein, 2002; Khalil, Harcar, 999; Redman, 996). Hier wird häufig unersell, dass eine erhöhe DQ per se bspw. durch die Ermöglichung einer Individualisierung der Produke und der Kundenansprache die Zufriedenhei der Kunden seiger und somi die Geschäfsbeziehung mi diesem verbesser. Problemaisch is dabei, dass die Beeinflussung durch die Möglichkeien zur Produkindividualisierung, zur gezielen Kundenansprache oder gar zur höheren Arbeismoivaion des Verkaufspersonals an Beispielen argumenier wird (wie z. B. in Redman, 996) auf eine konkree Darsellung von Wirkungszusammenhängen oder eine modellgesüze Argumenaion wird dagegen verziche. In (Heinrich, Helfer, 2003a) und (Heinrich, Helfer, 2003b) werden die Wirkungen einer höheren DQ zur Verbesserung der Kundenbeziehung ersmals modellbasier unersuch. Eine verbessere Beziehung bedeue dabei, ob und in welchen Fällen ein Kunde infolge von DQM die Geschäfsbeziehung mi der Unernehmung inensivier, d. h. mehr Transakionen in einem Zeiraum äig. Transakionen werden deshalb verwende, da diese im Gegensaz zu vielen anderen, sog. weichen Fakoren der Beziehung, wie bspw. Verrauen oder Commimen, direk und bewerungsunabhängig messbar sind und der Erfolg der DQM so ex pos auch nachvollziehbar is. Lezlich sollen die weichen Fakoren unbenommen ihrer Bedeuung in der qualiaiven Argumenaion für die Ergreifung von DQM auch zu einer inensiveren und längeren Geschäfsbeziehung führen, die sich in einer särkeren Transakionsäigkei der Kunden widerspiegel. Bei begrenzem Transakionsvolumen des Kunden (z. B. Anlagevolumen im Finanzdiensleisungskonex) ha dies eine Verlagerung des Volumens zwischen den Anbieern zur Folge. Als Zielgröße wird demensprechend der Transakionsaneil λ bei der Unernehmung und dessen Veränderung infolge der Realisierung von DQM und einer dami verbundenen höheren DQ herangezogen. Ziel is es dabei, DQM nich als Selbszweck zu - 5 -

7 begreifen, sondern um dadurch messbar und nachvollziehbar zusäzliche Geschäfsransakionen zu generieren. Die Frage, wann und in welchem Umfang uner ökonomischen Gesichspunken invesier werden soll, wird dagegen auch in diesen Beirägen nich unersuch, so dass eine Reihe wichiger Fragesellungen unbeanwore bleib. Zudem is zu berücksichigen, dass die in einer Periode aufgebaue DQ naürlich in den Folgeperioden ebenso zur Verfügung seh. Dies is schon vor dem Hinergrund wichig, dass DQ-Probleme nich in einem Schri nachhalig zu lösen sind, sondern vielmehr in übereinsimmender Lieraurmeinung ein forlaufendes DQ-Managemen nowendig is. Deshalb sind insbesondere die folgenden Aspeke zu unersuchen: Wie wirk sich die Durchführung von DQM auf das Qualiäsniveau aus und inwiefern kann die geseigere DQ in Folgeperioden zu zusäzlichen Geschäfsransakionen beiragen? Zu welchen Zeipunken und wie viel soll eine Unernehmung uner ökonomischen Gesichspunken in DQM invesieren? Welchen Einfluss auf den Zeipunk und die Höhe der Invesiionen in DQM haben bspw. das bereis besehende DQ-Niveau, die bereis vorhandene sowie die neu hinzukommende Kundendaenmenge und der Wirkungsgrad der Maßnahmen? Exisieren Indikaoren und Richlinien, die eine Unernehmung im Rahmen eines forlaufenden DQ-Managemens beachen solle? Diesbezüglich finden sich in der Lieraur allerdings meis nur relaiv vage formuliere Ausführungen. English führ bspw. aus, dass bei Einführung eines DQ-Managemens meis einmalige Bereinigungsakionen geeigne sind, wogegen für häufig safindende Prozesse Maßnahmen zur koninuierlichen Verbesserung der DQ abzuleien und umzusezen sind (vgl. English, 999). Eine ähnliche Argumenaion wird auch von Redman dargesell, der den Aneil der neu hinzukommenden Daen sowie den zeilichen DQ-Verfall als Indikaoren dafür anführ, ob die Daen eher einmalig bereinig oder deren Qualiä forlaufend mi Hilfe von Mehoden der Prozesskonrolle und -verbesserung sichergesell werden soll (vgl. Redman, 996). Die wissenschafliche Fundierung der Aussagen is dabei jedoch problemaisch, da ofmals Plausibiliäen verwende werden, ohne Rahmenbedingungen, Ausgangssiuaionen oder ökonomische Zielsezungen in nowendigem Umfang zu berücksichigen. Zur Beanworung der obigen Invesiionsfragesellung und der Ableiung von allgemeinen Invesiionsmusern und Handlungsempfehlungen für ein forlaufendes DQ-Managemen wird im nächsen Abschni ein mehrperiodiges Opimierungsmodell enwickel

8 C. Enwicklung eines quaniaiven, mehrperiodigen Opimierungsmodells zur Planung des Einsazes von Daenqualiäsmaßnahmen Um den opimalen DQM-Einsaz besimmen zu können, wird ein quaniaives Enscheidungsmodell enwickel, das den durch die Maßnahmen kreieren Einzahlungen den ensprechenden bewereen Ressourceneinsaz gegenübersell. Dabei werden im allgemeinen Modell bewuss keine einzelnen DQM und deren Kosen-/Nuzenwirkungen zugrunde geleg. Vielmehr wird davon absrahier, da diese ers jeweils für die prakische Anwendung (wie auch das Fallbeispiel in Kapiel E verdeulich) zu operaionalisieren und in der Höhe zu konkreisieren sind. Für das Modell werden dabei die folgenden Annahmen und Definiionen geroffen: A. Ein Kunde äig bei der Unernehmung in Periode einen Aneil λ seines gesamen Transakionsvolumens (mi λ [0; ]), das auch das ransakionsorieniere, noch nich realisiere Kundenpoenzial berücksichig 2. Da die Höhe des Kundenaneils λ durch DQM beeinflussbar is, sez sich dieser aus dem qualiäsinduzieren Aneil λ DQM, und einem auch ohne DQM zu Sande kommenden, exogen vorgegebenen Aneil λ DQM, zusammen (λ DQM,, λ DQM, [0; ] mi λ DQM, + λ DQM, = λ ). A.2 Zahlungsorieniere Berachungsweise der Unernehmung: d. h. Verrechnung der diskonieren, DQ-induzieren Einzahlungen E R +, die durch die Kundenransakionen λ DQM, generier werden und der aus den DQM resulierenden Auszahlungen K R +, bei gegebenem Zinsfuß i kalk R +. A.3 Die Einzahlungen E werden jeweils am Periodenende zahlungswirksam, wogegen die Auszahlungen K für die ensprechenden DQM bereis zu Beginn der Periode anfallen. A.4 Abgesehen vom iniialen Daenbesand (D sup, ) resulieren alle Kundendaen der Unernehmung (D sup, ) aus der Transakions- bzw. Inerakionsäigkei zwischen Kunde und Unernehmung. Exerne Daenquellen werden folglich nich berücksichig. Insofern handel es sich neben Samm- vor allem um Transakionsdaen des Kunden. Da diese unerschiedliche Transakionsvolumina besizen, exisier ein exogen vorgegebenes τ [0; ], welches fesleg, wie viele Daen ein Kunde bei der Durchführung des gesamen Transakionsvolumens in Periode maximal weiergib. D sup, bezeichne im Folgenden die vorhandene Kundendaenmenge zu Beginn der Periode, wohingegen D sup, die Daenmenge beschreib, die während Periode hinzukomm. Sowohl D sup, als auch D sup, zielen dabei auf die Vollsändigkei der Daen in Bezug auf die Daenspezifikaion ab, wobei D sup, bzw. D sup, [0; ] gil. D sup, = 0 bedeue dabei, dass zu Beginn - 7 -

9 der Periode keine der in der Spezifikaion geforderen Kundendaen vorhanden sind. Dagegen liegen bei D sup, = alle lau Spezifikaion benöigen Daen in der Daenbank vor (analog für D sup, ). A.5 Aus Überschneidungen der Daenmengen D sup, und D sup, kann für die Unernehmung kein Mehrwer generier werden, da beide Variablen jeweils nur auf die Vollsändigkei der Daen abzielen. A.6 Als weieres Qualiäskrierium neben Vollsändigkei wird die Korrekhei der vorhandenen Daen zu Beginn der Periode berache. Diese drück sich im Aneil der qualiäsgesicheren Daen DQ [0; ] aus. A.7 Die Unernehmung riff zu Beginn jeder Periode eine Enscheidung über den Umfang der eingesezen reakiven 3 Maßnahmen DQM und sez diese ohne Zeiverzögerung um. Die Variable DQM is dabei auf das Inervall [0; ] normier und sell die Inensiä der Maßnahmen dar. A.8 In jeder Periode seh ein unbegrenzes Budge zur Realisierung der DQM zur Verfügung. A.9 Für DQM, D sup,, D sup,, λ DQM, und λ DQM, gil jeweils die Eigenschaf der beliebigen Teilbarkei. Uner den obigen Annahmen gil es durch ein geeignees DQ-Managemen d. h. durch die richige Wahl der Maßnahmeninensiäen in den einzelnen Perioden den Kapialwer für die Unernehmung zu maximieren. Zweck der Ermilung des opimalen Umfangs von reakiven DQM is es dabei, Sofware und Werkzeuge zur DQ-Sicherung mi diesen Weren zu konfigurieren, um dami bspw. den effizienen Umfang an Assoziaionsregeln zu generieren. Werden Assoziaionsregeln als DQM auf die Daenmenge der Unernehmung angewende, so kann die Konsisenz der Daen überprüf und erhöh werden, indem idenifiziere Fehlerkandidaen geziel evaluier und korrigier werden. Unmielbare Voreile ergeben sich hier durch die Berichigung von Fehlern bei Adress- und Konakdaen des Kunden, d. h. dieser kann nun fehlerlos angesprochen werden (z. B. für die Versendung von Produkinformaionen). Daneben verbesser die Anwendung der Assoziaionsregeln auch mielbar die Beraungsqualiä, da falsche Daen korrigier werden können, die ansonsen zu Fehleinschäzungen geführ häen. Für das Opimierungsmodell ergib sich folgende Zielfunkion, wobei sich die Berachung auf T Ν Perioden bezieh: T = E ( + i K ( + i = kalk ) kalk max! ) ()

10 E bilde dabei die DQ-induzieren Einzahlungen ab, die gemäß der Annahmen A.2 und A.3 mi den ensprechenden Auszahlungen K, die für die Maßnahmen anfallen, verrechne werden. Der Kapialwer der geäigen DQ-Invesiionen im beracheen Zeiraum ergib sich durch Summaion der abgezinsen DQ-induzieren Einzahlungen abzüglich der abgezinsen Maßnahmenkosen je Periode (vgl. Annahme A.3). Da die Einzahlungen E durch den qualiäsinduzieren Transakionsaneil generier werden, lassen sich diese in Abhängigkei von λ DQM, angeben. Dabei läss sich die Seigerung des qualiäsinduzieren Transakionsaneils für die Unernehmung ökonomisch beweren. Diese Bewerung wird mi dem Fakor u R + vorgenommen 4, der dem moneären Werbeirag ensprich, den die Unernehmung nach Abzug aller sonsigen Kosen außer den DQ-Kosen bei Erhöhung des Transakionsaneils von null auf eins realisier. Der Fakor u is dabei, wegen der Berachung des einzelnen Kunden(segmens) und den dami einhergehenden begrenzen Auswirkungen auf die Srukur der Leisungsersellung, konsan. Alernaiv könne der Fakor u bei seigendem Transakionsaneil wegen der Fixkosendegression und den dami verbundenen fallenden Grenzkosen der Leisungsersellung seig anseigen. Dies würde jedoch zu keiner grundsäzlichen Änderung der Ergebnisse führen, sondern lediglich die Komplexiä der Darsellung erhöhen. Folglich lassen sich die Einzahlungen, die aus dem (verbesseren) DQ-Niveau und den durchgeführen DQM in Periode resulieren, wie folg beschreiben: E = u λ (2) DQM, Für das Zusandekommen des qualiäsinduzieren Transakionsaneils der Periode (λ DQM, ) is zu berücksichigen, dass bei der Wirkung der DQM auf das Transakionsverhalen des Kunden(segmens) ceeris paribus (c. p.) ein abnehmender Grenzbeirag vorlieg. Dies is dami zu begründen, dass erse DQM, welche bspw. die gröbsen Mängel beseiigen, vom Kunden särker wahrgenommen und honorier werden, als eine weiere Inensivierung bereis relaiv sarker Bemühungen. Um dies im Modell zu berücksichigen wird der Exponen ( - η) mi dem Wirkungsgrad der Maßnahmen η ]0; [ eingeführ. Zudem is die Wirkung der DQM zur Seigerung des Transakionsaneils umso särker, je größer die zugrunde liegende, beroffene Daenmenge is. Dies is unmielbar deshalb einsichig, da zum einen reakive DQM in Form von Assoziaionsregeln besser werden, je größer die Daenmenge is, anhand derer sie generier werden. Zum anderen is bei einer größeren (noch nich qualiäsgesicheren) Daenmenge und deren Sicherung die Kundenwahrnehmung särker. So kann für den Kunden durch die Anwendung von DQM auf bisher nich qualiäsgesichere Daen ein Mehrwer ensehen, wogegen deren Anwendung auf bereis korreke Daen vom Kunden nich posiiv wahrgenommen wird und somi keinen zusäzlichen Werbeirag erzeug. Eine - 9 -

11 Anwendung von Assoziaionsregeln auf bereis qualiäsgesichere Daen häe bspw. zur Folge, dass keine poenziellen Fehlerkandidaen idenifizier werden oder sich zumindes kein solcher Fehlerverdach besäig. Deshalb wird die Inensiä der durchgeführen Maßnahmen, neben der Verknüpfung mi den kundensegmenspezifischen Parameern m und η, in Verbindung mi der bisher nich qualiäsgesicheren Daenmenge gebrach: m ( - DQ ) D sup, DQM (-η). Der lineare Fakor m is dabei aus dem Inervall ]0; ] und drück aus, inwiefern ein Kunden(yp) die Durchführung von DQM honorier. Aber nich nur aus der direken Wirkung der Maßnahmen können zusäzliche Transakionsaneile für die Unernehmung resulieren vielmehr kann auch das besehende DQ-Niveau genuz werden. Die Auswirkungen einer guen DQ hinsichlich des Transakionsaneils sind dabei insbesondere vom Transakionsaneil λ DQM, abhängig, der auch ohne DQ zusande komm. Dies lieg daran, dass eine weiere Seigerung eines ohnehin schon hohen Transakionsaneils, im Vergleich zu einem niedrigen oder mileren Aneil, schwieriger is. Mi dem kundensegmenspezifischen Parameer β [0; ] wird zudem berücksichig, inwiefern auf Basis des bereis zu Periodenbeginn besehenden qualiäsgesicheren Daenbesands zusäzliche Transakionsaneile generier werden können d. h. wie ein Kunde(nyp) die (verbessere) DQ beim Konak mi der Unernehmung (z. B. individuellere Beraung und Kampagnen) schäz: β ( - λ DQM, ) D sup, DQ. Insgesam ergib sich folgender funkionaler Zusammenhang, der im Weieren den qualiäsinduzieren Transakionsaneil λ DQM, repräsenier: ( η) {( m ( DQ ) D DQM + β ( λ ) D DQ ), ( λ )} λ DQM, = min sup, DQM, sup, DQM, (3) Dieser sez sich dabei zum einen aus einem Aneil zusammen, der auf der direken Maßnahmenwirkung beruh (erser Summand). Zum anderen können auf Basis der bereis in den Vorperioden qualiäsgesicheren Daen zusäzliche Transakionen generier werden (zweier Summand). Die Minimumfunkion in (3) sell sicher, dass der gesame Transakionsaneil gemäß Annahme A. im Bereich [0; ] bleib. Mi Ausdruck (3) sind die DQ-induzieren Einzahlungen E konkreisier. Deshalb werden im Folgenden die Kosen K, welche für die in Periode ergriffenen Maßnahmen resulieren, genauer spezifizier. Dabei wird zwischen fixen und variablen Kosenaneilen unerschieden, da mi DQM einerseis Kosen K fix verbunden sind, die vom Umfang der ergriffenen Maßnahmen unabhängig sind (z. B. für die Insiuionalisierung eines DQ-Projekeams). Diese fallen dann an, wenn das Projek überhaup durchgeführ wird (d. h. DQM > 0). Andererseis werden variable Kosen berücksichig, die abhängig vom Umfang der Maßnahmen und der zugrunde - 0 -

12 liegenden Daenmenge D sup, sind (z. B. für die Überprüfung und Anwendung von Assoziaionsregeln). Für die Besimmung der variablen Kosen sell dabei k var den linearen Kosenfakor dar. Dass die variablen Maßnahmenkosen in Abhängigkei von der Maßnahmeninensiä überproporional anseigen beruh darauf, dass erse DQ-Verbesserungen im Verhälnis schneller und kosengünsiger realisier werden können, wohingegen die Beseiigung der lezen, laenen Qualiäsmängel koseninensiver is. Den seigenden Grenzkosen bei zunehmender Maßnahmeninensiä wird deshalb miels des Exponenen µ ]; [ im Modell Rechnung geragen. Insgesam ergib sich somi folgender funkionaler Zusammenhang, wobei sgn(dqm ) die Signumfunkion darsell, die den Fixkosenaneil genau dann berücksichig, wenn in der beracheen Periode DQM ergriffen werden: K = sgn(dqm ) K fix + k var DQM µ D sup, (4) Für eine mehrperiodige, dynamische Berachung werden des Weieren Übergangsfunkionen für die Zusandsvariablen D sup, und DQ, benöig, die beschreiben, wie sich die vorhandene Daenmenge der Unernehmung sowie der Aneil der qualiäsgesicheren Daen von einer Periode zur nächsen enwickeln. Deshalb wird eine Funkion hergeleie, die den Übergang von der Daenmenge D sup, nach D sup,+ in Abhängigkei von den während der Periode (neu) hinzukommenden Daen D sup, schaff. Eine graphische Illusraion liefer Abb. : D sup, + D sup, D sup, Überschneidungsbereich Abb. : Zusammenhang zwischen den Daenmengen D sup,, D sup, und D sup,+ Die Daenmengen D sup, und D sup, sind dabei als Mengen im mahemaischen Sinne zu versehen, d. h. jede is für sich gesehen duplikafrei allerdings kann es sehr wohl Überschneidungen zwischen den beiden Daenmengen geben. Im Überschneidungsbereich befinden sich die Daen, die der Unernehmung bereis zu Beginn der Periode zur Verfügung sanden und während den Transakionen der laufenden Periode erneu erfass worden sind. Da beide Variablen auf die Vollsändigkei des Daenbesands hinsichlich der Spezifikaion abzielen, läss sich aus diesen Duplikaen kein Mehrwer generieren (vgl. Annahme A.5). Im Gegensaz dazu erweiern die reslichen Daen aus D sup, die Kundendaenmenge D sup,, wobei dieser Aneil - -

13 abhängig von der Größe der bereis vorhandenen Kundendaenmenge D sup, is. Dies is dami zu begründen, dass bei einer kleinen Daenbasis noch verhälnismäßig viele der hinzukommenden Daen diese Ausgangsdaenbasis erweiern, wohingegen bei einer großen Daenmenge endenziell viele bereis bekann und somi in obigem Überschneidungsbereich anzusiedeln sind. Je mehr Daen D sup, demnach bereis vorhanden sind, deso weniger sind von den neu hinzukommenden Daen D sup, im Sinne der Daenspezifikaion als neu anzusehen ( Dsup, + Dsup, ) ( < 0 ) und umgekehr. Dies soll an den beiden Exrembeispielen D sup, = 0 D sup, und D sup, = verdeulich werden: Sind zu Beginn der Periode keinerlei Kundendaen im Sysem (d. h. D sup, = 0), so gil D sup,+ = D sup,, da alle hinzukommenden Daen für die Unernehmung neu sind. Dagegen ragen bei D sup, = die hinzukommenden Daen nich zur Erweierung der Daenbasis bei (D sup,+ = D sup, ), da schon vorher alle benöigen Daen im Sysem vorhanden sind. Der mi (5) gewähle Ausdruck für die vorhandene Kundendaenmenge zu Beginn der Periode + erfüll dabei nich nur die obigen Anforderungen. Vielmehr gewährleise er implizi ebenfalls D sup,+ = ƒ(d sup,, D sup, ) [0;] für D sup,, D sup, [0;]: D sup, + = D + ( D ) D (5) sup, sup, sup, Diese is demnach mindesens so groß wie die zu Beginn der Vorperiode vorhandene sowie die während der Periode durch die Kundeninerakionen hinzukommende Daenmenge (D sup,+ max{d sup,, D sup, }), da ein Daenverlus, bspw. beding durch einen echnischen Defek, ausgeschlossen wird. Zudem gil D sup,+ D sup, + D sup,, da exerne Daenquellen, wie z. B. der Zukauf von Daen, im Modell gemäß Annahme A.4 nich berücksichig werden. Die während der Periode hinzukommende Daenmenge D sup, kann dabei aufgrund von Annahme A.4 als funkionaler Zusammenhang in Abhängigkei von τ, λ DQM, und λ DQM, dargesell werden. Dies bedeue, dass Daen aus der Inerakionsäigkei mi dem Kunden gewonnen werden. Da hier vor allem Transakionsdaen fokussier werden, seig die hinzukommende Daenmenge je mehr Transakionen der Kunde bei der Unernehmung in Periode äig. Da die Kunden(segmene) unerschiedliche absolue Transakionsvolumina und verschiedene Präferenzen für die Daenweiergabe besizen, wird durch τ fesgeleg, wie viele Daen bei der Durchführung des gesamen Transakionsvolumens eines Kunden in Periode maximal hinzukommen können. Insofern soll der Zusammenhang folgendermaßen beschrieben werden 5 : sup, ( λ + λ ) D = τ (6) DQM, DQM, - 2 -

14 Mi den Termen (5) und (6) is die formale Repräsenaion, wie sich die Daenmenge, die der Unernehmung zur Verfügung seh, von einer Periode zur nächsen enwickel, konkreisier 6. Im Folgenden wird der ensprechende Periodenübergang für den Aneil der qualiäsgesicheren Daen DQ berache. Dabei wird berücksichig, dass die Maßnahmen lediglich auf nich qualiäsgesichere Daen wirken, da eine Anwendung auf bereis korreke Daen realisischer Weise keinerlei Auswirkungen hinsichlich DQ + ha. Der Tasache, dass qualiäsgesichere Daen im Laufe der Zei inkorrek werden, wird dabei miels des Fakors θ [0; ] Rechnung geragen. Dieser gib an, welcher Aneil der qualiäsgesicheren Daenmenge pro Periode inakuell wird: 7 DQ ( θ) D (DQ + ( DQ ) DQM ) sup, + = (7) Dsup,+ Der Aneil der qualiäsgesicheren Daen zu Beginn der Periode + is somi abgesehen vom zeilichen Verfall neben der Maßnahmeninensiä in Periode vom DQ-Niveau zu Beginn der Periode sowie den vorhandenen Kundendaenmengen zu Beginn der Perioden und + abhängig. Da DQ + den Aneil der qualiäsgesicheren Daen repräsenier, wird die im Zähler beschriebene qualiäsgesichere Daenmenge 8 ins Verhälnis zur insgesam vorhandenen Daenmenge D sup,+ gesez. Das dynamische Opimierungsproblem zur Besimmung des effizienen Einsazes von DQM uner Berücksichigung von mehreren Planungsperioden sell sich basierend auf den Zusammenhängen () bis (7) wie folg dar: maximiere uner E K λ D DQM, sup, + D DQ sup, + = D DQM = u λ = sgn(dqm ) K = min = τ sup, [ 0; ] T = DQM, E ( + i µ fix var sup, ( η) {( m ( DQ ) D DQM + β ( λ ) D DQ ), ( λ )} sup, DQM, sup, DQM, + ( D ( λ + λ ) DQM, ( θ) D = sup, kalk sup, ) K ( + i + k ) D DQM, (DQ + ( DQ ) DQM ) D sup,+ DQM D sup, ) kalk (8) Alernaiv kann im Opimierungsproblem (8) auch ein Endwer für die aufgebaue DQ eingehen, wie in Anhang gezeig wird. Dieser finde im Basismodell jedoch keine Berücksichigung, da der Endwer zum einen keinen Voreil bei der allgemeinen Simulaion des Modells - 3 -

15 biee (siehe nächses Kapiel) und zum anderen auch in der prakischen Anwendung problemaisch 9 sein kann. Die obige deailliere Formulierung wurde deshalb gewähl, um das Modell auch für reale Problemsellung einsezen zu können, wie das Fallbeispiel in Kapiel E verdeulich. Zuvor wird jedoch noch auf eine Reihe allgemeiner Ergebnisse eingegangen. D. Darsellung und Inerpreaion der Ergebnisse des Modells Zur Ermilung allgemeiner Ergebnisse wird aufgrund der Modelldeaillierung auf eine seige Simulaion mi numerischen Opimierungsverfahren zurückgegriffen, da sich das Modell für mehrere Perioden nich algebraisch lösen läss. Die Simulaion erlaub es dagegen allgemeine Invesiionsszenarien für mehrere Perioden zu ermieln, die bei gegebenen Rahmenbedingungen darsellen, zu welchem Zeipunk und in welcher Höhe in DQM zu invesieren is. Die Durchführung der Simulaion erfolge mi Hilfe einer Sensiiviäsanalyse mi mehreren Variablen und solle, uner Abdeckung der Definiionsbereiche der 3 Modellparameer, Auskunf darüber geben, welche Invesiionsszenarien einreen können und welchen Einfluss die einzelnen Modellparameer für das Aufreen eines Szenarios besizen. Hierzu wurden für die Simulaion die Definiionsbereiche eines jeden Modellparameers in Inervalle unereil. Hierbei ergaben sich insgesam 69 Inervalle für die weieren Unersuchungen (so sellen sich für die Analyse des Einflusses der iniialen Daenbasis bspw. ach gleich große Inervalle über deren Definiionsbereich als ausreichend heraus). Danach wurde jeweils ein Parameer einzeln herausgegriffen (im Weieren als Analysevariable bezeichne) und über den gesamen Definiionsbereich sysemaisch variier, um miels einer Sensiiviäsanalyse zu ermieln, welche Änderungen sich für den opimalen Umfang von DQM in den verschiedenen Perioden ergeben. Dabei erfolgen für jede Variaion der Analysevariable 50 separae Simulaionsläufe. Um den Einfluss der reslichen Modellparameer zu analysieren, wurden für jeden Simulaionslauf miels Zufallsoperaor einzelne Were für die Parameer aus den fesgelegen Inervallen besimm und aufgezeichne. Die sich dabei ergebende Vielzahl von unerschiedlichen Kombinaionen an Inervallen wurde jeweils gerenn unersuch, d. h. es wurden auomaisier eigene Simulaionsläufe durchgeführ. In jedem Simulaionslauf wurden die resulierenden dynamischen Opimierungsprobleme miels numerischer Verfahren (Nelder Mead, Differenial Evoluion, Simulaed Annealing und Random Search) für insgesam fünf Perioden (T = 5) gelös, um die opimalen DQ-Maßnahmen DQM zu besimmen und zu indizieren. In der Folge werden dabei für die Inerpreaion jedoch lediglich die Ergebnisse für die Perioden {, 2, 3, 4} zugrunde geleg. Dies lieg daran, dass bei dynamischen Enscheidungsmodellen die Opimierung der lezen Periode (hier die Höhe von DQM 5 ) sark davon abhängig is, ob ein Endwer berücksichig wird oder nich. Für den Fall, dass kein Endwer verrechne - 4 -

16 wird, fäll der Umfang der DQM in der lezen Periode c. p. geringer aus, da im Kalkül der moneäre Beirag der aufgebauen DQ für späere Perioden nich eingeh. Wird im Gegensaz dazu ein Endwer berücksichig, ergib sich in der lezen Periode c. p. ein höherer Umfang an DQM, da die Opimierungslogik versuch, die mangelnden Invesiionsmöglichkeien in den Perioden T+, T+2, (d. h. DQM T+ = DQM T+2 = = 0) zu kompensieren. Eine graphische Aufbereiung des Ergebnisses einer sysemaischen Variaion der Analysevariablen D sup, (ensprich der iniialen Daenmenge) bei gegebenen Inervallen der anderen Modellparameer 0 zeig Abb. 2. In den Graphiken is auf der Ordinae jeweils der opimale Maßnahmenumfang in den einzelnen Perioden DQM * und auf der Abszisse die Analysevariable D sup, angeragen DQM * DQM * DSUP DSUP 0.8 D QM DQM * D QM 2 D sup, DSUP 0.8 D sup, D QM DQM * D QM 4 D sup, DSUP 0.8 D sup, Abb. 2: Opimaler Maßnahmeneinsaz bei Variaion der iniialen Daenmenge Die einzelnen Bilder verdeulichen dabei die Wahl des opimalen Umfangs an DQM * in den einzelnen Perioden. Sind nur wenige iniiale Daen vorhanden (d. h. D sup, [0; 0,5]), so is in den ersen beiden Perioden nich zu invesieren. Ers ab Periode 3 sind DQM zu ergreifen. Demgegenüber is bspw. bei einer mileren und höheren iniialen Daenmenge (d. h. D sup, [0,5; ]) nachhalig über alle vier Perioden in DQM zu invesieren. Ergänzend is zu erwähnen, dass aufgrund der unseigen Kosenfunkion (keine Berücksichigung der Fixkosen K fix falls DQM = 0) eine Aufeilung in insgesam 2 T seige, differenzierbare Teilprobleme vorzunehmen war, um die Zuverlässigkei der numerischen Verfahren zu gewährleisen. Aus diesem Grund wurden u. a. die zuvor genannen numerischen Verfahren nebeneinander verwende. Bevor deaillier auf die Invesiionsszenarien eingegangen wird, lassen sich für eine Reihe von Parameern auf Basis der miels Simulaion vorgenommenen Sensiiviäsanalyse folgende allgemeine Ergebnisse feshalen. Dabei bezeichne DQM * die Summe über die in - 5 -

17 den einzelnen Perioden opimalen Maßnahmeninensiäen, d. h. den opimalen Gesameinsaz an DQM im Berachungszeiraum. Des Weieren is im Folgenden der opimale Zielfunkionswer des dynamischen Opimierungsmodells und somi der Kapialwer, der mi der opimalen Wahl der Maßnahmeninensiäen in den einzelnen Perioden (DQM * ) erziel werden kann, mi ZF * beschrieben: d. h.: Können für den * * Für den Werbeirag u gil: DQM / u, ( ZF )/ u 0, durch DQM induzieren Transakionsaneil höhere/niedrige Einzahlungen u erziel werden (ansonsen c. p.), so ergreif die Unernehmung DQM in höherem/niedrigerem Umfang (berache über alle Perioden). Ebenso können auch höhere/niedrigere Kapialwere erziel werden. * * Für den Kosenparameer k var gil: DQM k, ( ZF )/ k 0, / var var d. h. mi seigenden/fallenden variablen Kosen verringern/erhöhen sich in der Summe die ergriffenen DQM sowie der Kapialwer. * Für den Kosenparameer µ gil: ( ZF )/ µ 0 wird beschrieben, in welcher Höhe die Durchführung von DQM und das (resulierende) - 6 -, d. h. mi seigendem/fallenden µ erhöh/verringer sich der Kapialwer. Die Ursache für diesen Zusammenhang is, dass die Maßnahmeninensiä auf das Inervall [0; ] normier is und sich somi der Einsaz von µ µ DQM (wegen ( ) ( ) 2 DQM DQM für µ µ 2 und DQM [0; ]) verbillig/vereuer. Ein weierer Zusammenhang, der sich zwar bei Invesiionsszenarien, in denen nur eine einmalige Invesiion in DQM erfolge, nich besäige, ansonsen jedoch regelmäßig beobache werden konne, is DQM * / µ 0. Folglich wird mi wachsendem µ, aufgrund der Verbilligung der Maßnahmen, deren Ergreifung voreilhaf. Bei den Einmalin- vesiionen is dagegen zu beobachen, dass die särker anwachsenden Grenzkosen für seigendes µ c. p. nur bis zu einem gewissen Grad olerier werden. Danach wird dazu ü- bergegangen, weniger in DQM zu invesieren als noch bei kleinerem µ und so geringere DQ-induziere Einzahlungen in Kauf zu nehmen. Trozdem wird dabei insgesam ein höherer Kapialwer ZF * erziel, da die geringeren Kosen für die Durchführung der Maßnahmen den Rückgang an DQ-induzieren Einzahlungen überkompensieren. Für die kundensegmenspezifischen Parameer m und β gil: * DQM / m, * * * ( ZF )/ m, DQM / β, ( ZF )/ β 0. Mi den Parameern

18 DQ-Niveau zu einer Seigerung des Transakionsaneils λ DQM beiräg. Mi seigenden/fallenden Parameern werden der Umfang an ergriffenen DQM im Berachungszeiraum sowie der Kapialwer ZF * erhöh/verringer. Für den Wirkungsgrad η gil: ( ZF * )/ η 0 *, DQM / η 0, d. h. mi seigen- dem/fallendem η erhöh/verringer sich der Kapialwer. Dies is dami zu begründen, dass die Erhöhung/Verringerung des Parameers η einen besseren/schlecheren Wirkungsgrad der DQM bedeue. Zudem is, auf den ersen Blick überraschend, der Zusammenhang * DQM / η 0 zu beobachen. Als Begründung hierfür kann die Kompensaion eines schlecheren Wirkungsgrads (η ) durch einen höheren DQM-Einsaz angeführ werden. * Für den Verfallsparameer der DQ θ gil: / θ 0 * DQM, ( )/ θ 0 ZF, d. h. bei seigendem/fallendem Verfallsparameer werden höhere/niedrigere DQM induzier, da der DQ-Verfall (für den Fall eines höheren Verfalls) zu kompensieren is. Eine Ausnahme davon bilde ein sehr geringer Verfall θ [0; 0,05]. Hier is zu beobachen, dass ausschließlich in der ersen Periode (relaiv inensiv) invesier wird, um in den folgenden Perioden die (sich kaum oder nich reduzierende) DQ auszunuzen. Demgegenüber is die Inerpreaion der bisher noch nich beracheen Größen D sup (Daenmenge), DQ (DQ-Niveau) und λ DQM, (nich DQ-induzierer Transakionsaneil) hinsichlich der zu ergreifenden DQM schwieriger. Zugleich is diese ineressan, da die Parameer in wechselseiiger Abhängigkei die Modellergebnisse beeinflussen. Es lassen sich hier insgesam vier allgemeine Invesiionsmuser idenifizieren, die nachfolgend wie auch die Parameerkonsellaionen, in welchen sie einreen beschrieben sind : [I] [Nachhalige Invesiion in konsaner Höhe] Über die unersuchen Perioden hinweg sind Invesiionen in DQM in gleicher Höhe vorzunehmen (0 < DQM DQM + für {, 2,..., T-2}). Dieses Invesiionsszenario ri dann ein, wenn die Unernehmung zum einen bereis Qualiässicherungen (konkre DQ [0,3; 0,5]) durchgeführ ha. Zudem müssen permanen infolge der durchzuführenden Basisransakionen (λ DQM, [0,3; 0,6]) Daen hinzukommen, deren Sicherung die Invesiionen rechferig. Die bereis vorhandenen Daen des Kunden D sup beeinflussen hier nich den Umfang und die Nachhaligkei der Invesiionen. Ineressan is dieses Szenario bspw. für - 7 -

19 Unernehmungen, die bereis eine eabliere Beziehung zum Kunden besizen und bis zum Zeipunk der Invesiionsenscheidung in DQ bereis mäßig invesier haen. [II] [Nachhalige Invesiion in zunehmender Höhe] Bei diesem Szenario seigen die Invesiionen monoon an, d. h. es gil 0 < DQM DQM + für {, 2,..., T-2}. Im Gegensaz zu Szenario [I] is hier keine oder nur eine geringe DQ (DQ [0; 0,3]) vorhanden, jedoch der Basisransakionsaneil hoch bis sehr hoch (λ DQM, [0,6; 0,9]). Die spezifizieren Kundendaen D sup beeinflussen hier wiederum nich den Umfang und die Nachhaligkei der Invesiionen. Bei inensiven Kundenbeziehungen, bei welchen die zugehörigen Daen bisher noch nich gesicher wurden, is dieses Invesiionsszenario von großem Ineresse. [III] [Nachhalige Invesiion in abnehmender Höhe] Bei diesem Szenario nehmen die Invesiionen monoon ab, d. h. es gil DQM DQM + > 0 für {, 2,..., T-2}. Das Muser ri auf, wenn eine Unernehmung bereis über eine umfangreiche Kundendaenbasis verfüg (D sup [0,5; ]), die jedoch wenig qualiäsgesicher is (DQ [0; 0,4]). Daneben zeichne sich die Konsellaion durch einen niedrigen Aneil an Basisransakionen (λ DQM, [0,; 0,3]) aus. Zusammen mi der bereis größeren Menge an vorhandenen Daen kommen hierdurch in den späeren Perioden wenig neue Daen hinzu. Dies is auch so, wenn der qualiäsinduziere Transakionsaneil und die daraus resulierenden Kundendaen größeren Umfangs wären. Da jedoch bereis umfangreiche Kundendaen vorhanden sind, wird koninuierlich (und bei gleich bleibendem Basisransakionsaneil auch rückläufig) in die Qualiässicherung invesier. Bei ehemalig inensiven Kundenbeziehungen, die sich inzwischen verschlecher haben (niedriger Basisransakionsaneil im Zeiverlauf), is dieses Szenario ineressan, da es zwar zukünfige Invesiionen vorsieh, jedoch bei einem sich insgesam nich verändernden, geringen Kundenransakionsaneil, die Invesiionsrae koninuierlich zurückgefahren wird. [IV] [Einmalinvesiion] Im Unerschied zu den bisherigen Invesiionsmusern finde hier nur eine einmalige Invesiion sa. Einmalinvesiionen charakerisieren sich dadurch, dass in mindesens einer Vor- und Folgeperiode keine DQM ergriffen werden (DQM is eine Einmalinvesiion falls gil: DQM > 0 DQM - = 0 DQM + = 0). Im Gegensaz zu den Szenarien [II] und [III] sell sich der Fall der Einmalinvesiion in einer Konsellaion mi wenig Kundendaen (D sup [0,5; 0,4]), einer geringen, vorhandenen DQ (DQ [0; 0,3]) sowie einem sehr geringen Basisransakionsaneil mi λ DQM, [0; 0,5] ein. Kennzeichnend für die Einmalinvesiion is dabei insbesondere der Basisransakionsaneil, der äußers wenig neu hinzukommende Daen zur Folge ha

20 Zwar könne demgegenüber qualiäsinduzier der Umfang an neu hinzukommenden Daen erhöh werden. Allerdings wären hierzu höhere Invesiionen in DQM nowendig, um den Transakionsaneil λ DQM, und dami D sup, zu seigern. Diese Invesiionen werden jedoch deshalb nich mehrperiodig geäig, da in diesem Fall das Kosen-/ Nuzenverhälnis der DQM in den einzelnen Perioden zu schlech wäre und insbesondere die resulierende mehrmalige Fixkosenbelasung nich erwirschafe werden könne. Somi komm eine Einmalinvesiion und keine nachhalige DQ-Invesiion zu Sande. Lezgenanner Fall kann in einem dynamischen Modell auch (implizi) beim Vergleich von Invesiionsmöglichkeien zwischen Perioden aufreen. Dies bedeue, dass in einer Periode zwar ein Neoüberschuss erziel werden könne, es jedoch durchaus sinnvoll sein kann, in dieser Periode nich zu invesieren, um in der Folgeperiode eine (dann höhere) Einmalinvesiion durchzuführen. Derzei und auch zukünfig wenig inensive Kundenbeziehungen, über die zudem nur Daen schlecher Qualiä verfügbar sind, fallen in dieses Invesiionsszenario. Hier is die Logik, mi einer einmaligen Invesiion zu versuchen, die Beziehung (ggf. wieder) zu akivieren, ohne jedoch nachhalig bei einem sich nich verändernden, geringen Kundenransakionsaneil zu invesieren. Analysier man die genannen Invesiionsmuser, so läss sich Folgendes feshalen: Der Umfang der Daenmenge D sup seuer maßgeblich, ob in einer Periode invesier werden soll (und dami den Sarzeipunk der Invesiionen). Nich eine vorhandene schleche DQ solle der Auslöser sein, dami eine Unernehmung DQM ergreif. Vielmehr beeinfluss D sup zusammen mi dem Umfang der Basisransakionen λ DQM den Beginn der Invesiionen im Zeiverlauf. Gil D sup, >> λ DQM,, λ DQM,+, λ DQM,+2, usw. (d. h. die vorhandene Daenmenge is im Vergleich zur zukünfig zu erwarenden Daenmenge viel größer), so solle c. p. in der Gegenwar (Periode ) invesier werden. Analog gil für D sup, << λ DQM,, λ DQM,+, λ DQM,+2, usw., dass die Invesiionen ers zukünfig zu äigen sind. Der Umfang der Basisransakionen λ DQM gib Auskunf darüber, ob einmalig oder nachhalig invesier werden soll. Bei einem geringen Basisransakionsaneil λ DQM, wird eine Einmalinvesiion geäig. Bei einem dann koninuierlich seigenden Aneil wird zuers nachhalig abnehmend (Szenario [III]), dann nachhalig konsan (Szenario [I]) und schließlich nachhalig zunehmend (Szenario [II]) invesier. Das DQ-Niveau is, wie oben beschrieben, nich ausschlaggebend dafür, ob Invesiionen zu äigen sind. Jedoch seuer DQ (sozusagen als Abbruchkrierium), wann die Invesiionen in DQ eingesell werden sollen, wobei dies durchaus (im Zusammenwirken mi dem - 9 -

21 Basisransakionsaneil λ DQM ) auch schon bei einem mileren DQ-Niveau erfolgen kann (vgl. Szenario [IV]). Wenn in der Praxis die Modellanwendung und die dami verbundene Messung und Schäzung aller nowendigen Parameer (bspw. aufgrund der Erhebungskosen) nich durchgeführ wird, so können die obigen Sensiiviäen und Invesiionsmuser wichige Anhalspunke und Handlungsempfehlungen für ein forlaufendes DQ-Managemen geben und zur Enscheidungsunersüzung dienen. Sreb die Unernehmung dagegen im Rahmen eines ökonomisch orienieren DQ-Managemens eine Anwendung des obigen Modells zur effizienen Planung des Einsazes von DQM an, so sind die einzelnen Modellparameer zu quanifizieren. Auf diese Messung und Schäzung wird neben der prinzipiellen Operaionalisierung des Modells im nächsen Kapiel eingegangen. E. Operaionalisierung und Anwendung des Modells am Beispiel eines deuschen Mobilfunkanbieers Zur Anwendung des obigen Modells wurden im Kampagnenmanagemen-Prozess eines großen deuschen Mobilfunkanbieers spezifische DQ-Probleme in Zusammenarbei mi der Fachseie und der DW-Abeilung idenifizier. Dieser Prozess wird unen kurz dargesell, um die beiden, hier im Weieren diskuieren DQ- Probleme und die resulierenden ökonomischen Auswirkungen zu verdeulichen. Danach wird deaillier auf die Operaionalisierung und Anwendung des Modells eingegangen. Abschließend wird eine Auswahl an Handlungsempfehlungen diskuier, die auf Basis des Modells abgeleie werden konnen. Die im Folgenden verwendeen Zahlen sellen dabei eine Vereinfachung dar. Der Kampagnenmanagemen-Prozess sez sich aus den einzelnen Teilprozessen Planung & Design, Beaufragung & Durchführung und Monioring & Seuerung zusammen. Grundsäzlich wurden im Prozess in Zusammenarbei mi den Fachseien zwei Haupansazpunke idenifizier, bei welchen insbesondere DQ-Probleme exisieren. Zum einen handel es sich um die Kundenselekion und zum anderen um die Kundenansprache. Die Kundenselekion is im Teilprozess Planung & Design angesiedel. Ziel is es, auf Basis der bisher im Planungssysem vorliegenden Informaionen eine oder mehrere Zielgruppen für die Kampagne zu ermieln und die ensprechenden Kunden zu selekieren. Dazu werden Auswerungen und Analysen auf den vorhandenen Kundendaen und Kampagneninformaionen durchgeführ, um die Selekionskrierien für die Segmene zu besimmen und zu verfeinern. Sind bei der Selekion relevane Aribue wie bspw. das Aler des Kunden, die Laufzei des Verrages oder gar der Verragsyp selbs nich oder nich korrek befüll, ha dies zur Fol

22 ge, dass Kunden den falschen Segmenen zugeordne werden daraus wiederum resulieren geringere Kampagnenerfolgsquoen, da falsche Kunden dem Kreis der eilnehmenden Kunden zugewiesen werden. Daneben sell die vorhandene Kundendaenmenge auch die Grundlage für die Kundenansprache dar, d. h. die Konakierung des Kunden im Rahmen der Kampagne. Eine mangelhafe DQ führ hier bspw. dazu, dass keine oder keine korreke und individuelle Ansprache des Kunden möglich is. Die Folgen einer mangelhafen Qualiä der Konakdaen können dabei von der Verärgerung des Kunden bis zu dessen Nicherreichbarkei reichen. Insgesam sind somi weniger (erfolgreiche) Kundenkonake sowie geringere Erfolgsquoen auf Kampagnenebene das Resula. Die Einspielung der Daen is im Teilprozess Beaufragung & Durchführung, direk vor dem Durchführungssar der Kampagne, angesiedel. Zwei konkree DQ-Probleme, die in den idenifizieren Bereichen aufraen, sind zum einen fehlerhafe oder nich vorhandene Kundenkonakdaen (z. B. Adressdaen) und zum anderen eine mangelhafe Rollenzuordnung von Verragsparner und Nuzer, was Probleme beim Kundenkonak sowie der Kundenselekion nach sich zieh. Bei erserem handel es sich um ein allgemein bekannes DQ-Problem, mi dem viele Unernehmungen branchenübergreifend zu kämpfen haben (vgl. z. B. English, 999). Demgegenüber sell das zweie ein Problem dar, das konkre vor Or idenifizier wurde. So exisier sowohl im Geschäfskunden- (z. B. Rahmenverragsgeschäf) als auch im Privakundenbereich (z. B. Prepaidgeschäf) eine große Anzahl von Verragsverhälnissen, in denen der Verragsparner und somi Enscheider eines Mobilfunkverrages nich mi dem Nuzer der SIM-Kare übereinsimm. Für den Mobilfunkanbieer sind diese Rolleninformaionen deshalb von so großer Bedeuung, da lediglich der Enscheider eines Mobilfunkverrages das unerbreiee Angebo annehmen kann und deshalb in den Kampagnen zu konakieren is. Ein Kampagnenyp, der von den vorgesellen DQ-Problemen besonders beroffen war, umfass die Prepaid2Pospaid-Kampagnen, da hier neben den (allgemeinen) Konakdaen insbesondere die Rolleninformaionen von Bedeuung sind, weil Prepaid-Karen häufig verschenk, weiergegeben oder verkauf werden. Ziel der Kampagnen is es, geziel Prepaid-Kunden zu konakieren und dazu zu bewegen, auf Pospaid-Tarife und somi einen Laufzeiverrag mi fesem Mindesumsaz umzuseigen. Bei mangelhaf gepflegen Rolleninformaionen is dabei jedoch keine zielgerichee Ansprache des Enscheiders des Verrages möglich, was zwangsläufig zu Angebosablehnungen führ. Dies spiegele sich auch relaiv deulich in den Auswerungen des Kampagnenreporings wider: So wurde in einem dreimonaigen Tes fesgesell, dass bei bis zu 20% der konakieren Personen das Kampagnenangebo nich angenommen - 2 -

23 werden konne, da der ensprechende Verragsparner nich bekann war. Insgesam konnen die angesreben Erfolgsquoen bei den Kampagnen nich erreich werden. Da jedoch von Seien des Mobilfunkanbieers Prepaid-Nuzer als Zielgruppe mi hohem Poenzial angesehen werden, weil diese Verräge einen ypischen Einseigerarif darsellen, sollen DQM durchgeführ werden, um die Erfolgsquoe der Kampagnen zu seigern. Wegen der nich zu unerschäzenden Kosen, die mi DQ-Projeken einhergehen, solle zuvor unersuch werden, in welchem Ausmaß DQM uner ökonomischen Gesichspunken gerechferig werden können. Im hier dargesellen Teil des Anwendungsfalls wird dabei der Einsaz von Assoziaionsregeln berache, um mögliche Fehlerkandidaen im Daenbesand zu idenifizieren, diese zu überprüfen und Fehler zu bereinigen (insgesam wurden jedoch noch weiere DQM mi dem Modell auf ihren Einsaz hin unersuch und in der Wirkung mieinander verglichen). Assoziaionsregeln beschreiben häufig aufreende Zusammenhänge zwischen Aribuweren durch Regeln, wie z. B. a AND b c, die nach einer Überprüfung als Inegriäsbedingungen für den Besand dienen können: PLZ Or und (Akuelles Daum Gebursdaum < 6 Jahre) (Familiensand = ledig ) können hier als einfache Beispiele angeführ werden. Die Inensiä der Maßnahmen (hier Umfang der Assoziaionsregeln) is dabei variierbar, d. h. es können bspw. mehr oder weniger Regeln enwickel, überprüf und angewende werden. Somi selle sich die Frage, wann und in welchem Umfang in DQM bzw. in DQ-Projeke invesier werden soll. Die Quanifizierung des Werbeirags, der mi den DQM und dem verbesseren DQ-Niveau in den einzelnen Perioden einhergeh, wurde miels der Erfolgsquoe λ vorgenommen. Der Grund für die Verwendung der Erfolgsquoe lag in der direken Zurechenbarkei ihrer Verbesserung durch die DQM begründe. So läss sich aus der erhöhen Erfolgsquoe zwar wiederum der Umfang an zusäzlichen Transakionen und dami die Seigerung des Transakionsaneils ermieln (weswegen auch der Beirag u ohne größere Probleme zu berechnen war). Jedoch solle der Transakionsaneil nich direk Eingang finden, da im vorliegenden Fall neben den DQM auch andere Maßnahmen zu dessen Veränderung durchgeführ wurden, die nich mi den Kampagnen in Bezug sanden. Somi war es wesenlich geeigneer zu unersuchen, welche zurechenbare Seigerung der Erfolgsquoe der Kampagnen aufgrund einer verbesseren Kundenselekion und -ansprache durch DQM erziel werden kann. Der Beirag u, der dabei mi einer Erhöhung der Erfolgsquoe enseh, konne in Zusammenarbei mi der Verriebsabeilung ermiel werden. Diesbezüglich wurde analysier, welche Überschüsse die Unernehmung (nach Abzug aller sonsigen Kosen außer den DQ-Kosen) generier, falls 0% der

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