NBD-Prognosemodelle im Kundenbeziehungsmanagement

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1 David Franz Sales Zitzlsperger NBD-Prognosemodelle im Kundenbeziehungsmanagement Einordnung, Implementierung und praktische Anwendungsempfehlung Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Fried heim Bliemel 4y Springer Gabler

2 IX Geleitwort Vorwort Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis V VII IX XIII XVII XIX 1. Einleitung Problemdefinition Zielsetzung der Arbeit Aufbau der Arbeit 5 2. Konzeptionelle Abgrenzung Begriffsabgrenzung und Terminologie Von Produktfokus zu Kundenfokus Die wachsende Rolle des Kunden Grundlagen des Kundenbeziehungsmanagements CRM als Management-Informations-System CRM als Marketingmanagement CRM als Management Theory CRM als Informati'ons- und Kommunikationstechnologie CRM als Knowledge Management CRM als integrativer Managementansatz Elektronisches Kundenbeziehungsmanagement Vorhersage von Kundentransaktionen Möglichkeiten der Prognose von Kundenverhalten Transaktionsverhalten als Zeitreihe von Ereignissen Modelle des Entscheidungsprozesses bei Transaktionen Der Entscheidungsprozess des Transaktionsverhaltens 42

3 2.3.5 Strukturmodelle des Transaktionsverhaltens Simulationsmodelle des Transaktionsverhaltens Stochastische Modelle des Transaktionsverhaltens Teilstochastische Modelle Vollstochastische Modelle Einsatzbedingung vollstochastischer Prognosemodelle Theoretische Basis für Transaktionsprognosen Motive für Transaktionsprognosen RFM-Modelle zur Transaktionsprognose Vollstochastische RFM-Prognosemodelle Entwicklung vollstochastischer RFM-Prognosemodelle Einordnung der Modelle zur Transaktionprognose Transaktionszeitpunktwahlmodelle ohne Dropout Das NBD-Modell nach Ehrenberg Repeat Buying - Ehrenbergs NBD-Konzept Besonderheiten des NBD-Modells Bewertung des NBD-Modells Das LSD-Modell nach Ehrenberg Besonderheiten des LSD-Modells Bewertung des LSD-Modells Das CNBD-Modell nach Chatfleld und Goodhardt Besonderheiten des CNBD-Modells Bewertung des CNBD-Modells Das BB-Modell nach Chatfield und Goodhardt Besonderheiten des BB-Modells Bewertung des BB-Modells Das NSEG-Modell nach Fader und Hardie Besonderheiten des NSEG-Modells Bewertung des NSEG-Modells 92

4 XI 3.4 Integrierte Modelle der Marken- und Transaktionszeitpunktwahl : Das BB-NBD-Modell nach Schmittlein, Bemmaor und Morrison Besonderheiten des BB-NBD-Modells Bewertung des BB-NBD-Modells Das Dirichlet-Modell von Goodhardt, Ehrenberg und Chatfield Besonderheiten des Dirichlet-Modells Bewertung des Dirichlet-Modells Transaktionszeitpunktwahhnodelle mit Dropout Das Pareto-NBD-Modell nach Schmittlein, Morrison und Colombo Besonderheiten des Pareto-NBD-Modells Bewertung des Pareto-NBD-Modells Das BG-NBD-Modell nach Fader, Hardie und Lee Besonderheiten des BG-NBD-Modells Bewertung des BG-NBD-Modells Weitere Modelle zur Transaktionsprognose Parameterfindung bei vollstochastischen RFM-Prognosemodellen Parameterbestimmung mit Manageria] Judgement Parameterbestimmung mit Method of Moments Maximum-Iikelihood-Parameterbestimmung Zusammenfassende Klassifizierung der Modelle Implementierung der ausgewählten NBD-Modelle Genutzte Datenbasis an Transaktionsdaten Genutzte Datensätze Datensatz Apparel Datensatz CDNOW Modellgerechte Aufbereitung der Daten Prognoseeigenschaften der ausgewählten Modelle Modellvoraussetzungen - Notwendigkeit oder Beschränkung? Variation des Anteils der Einmal-Käufer Variation der Länge der Beobachtungszeit T^ 151

5 XII Gemeinsame Variation von Tmta und OTB Aufbereitung und Ausgabe der Ergebnisse Die berücksichtigten Gütekriterien Tabellarische Aufbereitung der Ergebnisse Die grafische Aufbereitung der Ergebnisse Die erweiterten NBD-Modelle für analytisches CRM Unterschiede zwischen Pareto-NBD und BG-NBD-Modell Modellunterschiede anhand der Transaktionsprognose Modellunterschiede anhand der NBD-Dropout-Erweiterungen P(active) zur Kundensegmentierung Kundensegmentierung bei CDNOW mit p(active) Kundensegmentierung bei Apparel mit p(active) Zusammenfassung der Analyse der Kundensegmentierung mit p(active) Transaktionsprognosen der NBD-Modelle Transaktionsprognose bei CDNOW Transaktionsprognose bei Apparel Zusammenfassung der Analyse der Transaktionsprognose Einflüsse auf Klassifizierungs- und Prognosegüte Der Einfluss des Anteils von One Time Buyers Der Einfluss der Länge der Beobachtungszeit Der Einfluss der Beobachtungszeit und der OTB Auswirkung der Einflussfaktoren auf Klassifizierungs- und Prognosegüte Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung Ausblick 264 Literatur 267 Anhang 275

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