Tim Tecklenburg Churn-Management im B2B-Kontext

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2 Tim Tecklenburg Churn-Management im B2B-Kontext

3 GABLER EDITION WISSENSCHAFT Kundenmanagement & Electronic Commerce Herausgegeben von Professor Dr. Manfred Krafft Universität Münster Neue, interaktive Medien und die damit einhergehenden Möglichkeiten, einzelne Kundenbeziehungen datengeschützt optimal zu gestalten, verändern die wissenschaftliche und unternehmerische Landschaft nachhaltig. Mit dieser Schriftenreihe wird ein Forum für innovative und anspruchsvolle Beiträge geschaffen, die sich mit Fragen des Customer Relationship Management, des Direktmarketing, des Electronic Commerce, der marktorientierten Unternehmensführung und des Vetriebsmanagements auseinandersetzen.

4 Tim Tecklenburg Churn-Management im B2B-Kontext Eine empirische Analyse unter Berücksichtigung von hierarchischen Kundenstrukturen und heterogenem Kundenverhalten Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Manfred Krafft GABLER EDITION WISSENSCHAFT

5 Bibliografische Information Der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über <http://dnb.d-nb.de> abrufbar. Dissertation Westfälische Wilhelms-Universität Münster, 2007 D6 1. Auflage 2008 Alle Rechte vorbehalten Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2008 Lektorat: Frauke Schindler / Stefanie Loyal Der Gabler Verlag ist ein Unternehmen von Springer Science+Business Media. Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN

6 Success comes with patience!

7 Geleitwort VII Geleitwort Seit den 1990er Jahren stehen Konzepte des Kundenmanagements in Marketingforschung und -praxis zunehmend im Mittelpunkt konzeptioneller und empirischer Untersuchungen. Auf Grund der Wettbewerbsdynamik und der zunehmenden Saturierung von Märkten sind selbst nachhaltig kundenorientierte Unternehmen gegenwärtig verstärkt mit einer Kundenabwanderungsproblematik konfrontiert, die sich sowohl auf B2B- als auch auf B2C-Märkten feststellen lässt. Zu dieser Thematik des sogenannten Churn Managements gibt es zwar bereits erste Studien, diese beschränken sich aber fast ausschließlich auf Untersuchungen des B2C-Bereichs. Die Erkenntnisse dieser Beiträge können jedoch nicht direkt auf B2B-Kontexte übertragen werden, da Kundenbeziehungen zwischen gewerblichen Anbietern und Abnehmern durch hierarchische Kundenstrukturen und substanziell heterogenes Kundenverhalten gekennzeichnet sind. Aufgrund dieser inhärenten Eigenschaften von B2B- Kundenbeziehungen erweist es sich als außerordentlich schwierig, verlässliche Prognosen über die Loyalität (bzw. Kündigungsneigung) von Kunden abzugeben, selbst wenn wie in der Finanzdienstleistungs- oder Telekommunikationsbranche umfassende Informationen zum Kundenverhalten in Form von Nutzungs- und Transaktionsdaten vorliegen. Gelingt es, durch ein möglichst treffsicheres Analysesystem zu verlässlichen Erklärungen und Prognosen der Abwanderungswahrscheinlichkeit von Kunden zu gelangen, kann dies einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil darstellen. Von einem derartigen Ansatz kann sich insbesondere die Praxis erhoffen, Hinweise zur verbesserten Allokation knapper Mittel auf loyalitätsorientierte Kundensegmente zu erhalten. Aus wissenschaftlicher Sicht liegen bisher nur sehr wenige und zudem methodisch eher limitierte Beiträge zur Erklärung und Prognose der Abwanderungsneigung von B2B-Kunden vor. Eine empirische Untersuchung dieser Fragestellungen kann einen Beitrag zur Theoriebildung leisten, sofern sich bisher nicht bekannte oder nur unzureichend analysierte Wirkungsbeziehungen als statistisch signifikant erweisen und theoretisch motivierte Erklärungen geliefert werden. Vor diesem Hintergrund verfolgt Tim Tecklenburg in seiner Dissertationsschrift folgende drei zentrale Ziele:

8 VIII Geleitwort - Entwicklung und empirische Überprüfung eines konzeptionellen Bezugsrahmens zum Churn-Verhalten in B2B-Kontexten, - Methodische und empirische Gegenüberstellung der Qualität verschiedener Methoden zur Erklärung des Churn-Verhaltens, und - Ableitung managementrelevanter Implikationen zur Verbesserung des Churn-Managements. In Kooperation mit einem renommierten Unternehmen der Telekommunikationsbranche konnte Tim Tecklenburg diese Ziele auf Basis von Nutzungs- und Transaktionsdaten untersuchen. Die Stärken der von Herrn Tecklenburg vorgelegten Arbeit liegen im Vergleich traditioneller und fortgeschrittener Analyseverfahren, der fundierten Herausarbeitung von Eignungskriterien für Verfahren zur Churn-Prognose sowie in der Anwendung und Interpretation dieser anspruchsvollen Verfahren in einer eigenen großzahligen empirischen Studie zu diesem Thema. Ein potenzieller Beitrag der Dissertationsschrift von Tim Tecklenburg für die Marketingforschung ist in der erstmaligen Untersuchung des Churn-Managements im B2B-Kontext sowie im Vergleich bisher verwendeter, d.h. traditioneller und neuer, d.h. fortgeschrittener Analysemethoden zu sehen. Für die unternehmerische Praxis verspricht die Dissertationsschrift neue Erkenntnisse zur Identifikation zentraler Determinanten des Abwanderungsverhaltens von Geschäftskunden im Dienstleistungssektor. Zudem zielt die Arbeit darauf ab, den Erklärungsbeitrag von Nutzungs- und Transaktionsdaten für das Churn-Management im B2B-Kontext zu quantifizieren. Ich würde mich persönlich sehr freuen, wenn die Arbeit von Herrn Tecklenburg in Forschung und Praxis eine große Verbreitung findet! Prof. Dr. Manfred Krafft

9 Vorwort IX Vorwort Mit der Ausarbeitung einer Dissertationsschrift verbinden sich vielseitige und komplexe Erfahrungen, die mich in meiner persönlichen wie beruflichen Zukunft nachhaltig prägen werden. Neben der Entwicklung eines innovativen Untersuchungsgegenstands stehen Fragen der inhaltlichen Ausgestaltung, der zu verwendenden Methodik sowie der forschungsstrategischen Orientierung der Arbeit im Vordergrund. Letztlich resultiert die erfolgreiche Fertigstellung der Dissertation aus der täglich neu zu generierenden intrinsischen Motivation sowie der Fokussierung auf die zentralen Ziele. Die Realisierung des Projekts Promotion konnte mir nur durch vielfache Unterstützung zahlreicher Menschen in meinen privaten wie beruflichen Umfeld gelingen. Mein besonderer Dank gilt meinem Doktorvater Prof. Dr. Manfred Krafft, dem ich durch seine substanzielle Unterstützung die erfolgreiche Fertigstellung meiner Dissertation verdanke. Ebenso danke ich Prof. Dr. Dr. h.c. Klaus Backhaus für die Übernahme des Koreferats. Beide Professoren haben mich während meiner gesamten akademischen Laufbahn stets konstruktiv gefördert und auf diese Weise meine berufliche Orientierung für die Zeit nach meiner Zugehörigkeit zum Institut für Marketing der Universität Münster beeinflusst. An dieser Stelle möchte ich mich ebenfalls bei den Mitarbeitern meines Kooperationspartners bedanken, die mich nicht nur während meines dreimonatigen Aufenthalts vor Ort bei der Datenzusammenstellung und -analyse unterstützt haben und die trotz ihrer täglichen Arbeit immer für Diskussionen ansprechbar waren. Heiko, Daniel und Mania danke ich für ihre Freundschaft, ihre großartige und immerwährende Beantwortung aller dissertationsbezogenen, beruflichen wie privaten Fragen sowie für die vielen schönen, gemeinsam verbrachten sportlichen wie gesellschaftlichen Aktivitäten. In tiefer Verbundenheit bedanke ich mich bei Marco für die vielen offenen und wegweisenden Gespräche sowie seinem Talent, mich in jeder Phase meiner Promotion neu zu motivieren und in jeder Form zu unterstützen! Mein herzlicher Dank gebührt Kirstin und Ann-Kristin für die stetige Bereitschaft, nicht nur Teile meines Skripts kritisch zu hinterfragen. Für die regelmäßigen methodischen Diskussionen gilt mein Dank Sebastian. Matthias danke ich für seine stets offene

10 X Vorwort Tür und die großartige Unterstützung in allen Fragen des B2B-Marketing! Einen besonderen Platz in meinen zahlreichen schönen Erinnerungen an meine Zeit am IfM bzw. am MCM nehmen die drei WiWi-Cup-Triumphe 2004, 2005 und 2006 mit unserer MCM-Mannschaft Marketing United ein. Allen Mannschaftskollegen danke ich für die hervorragende Teamstimmung, den glänzenden Kombinationsfußball sowie die unvergesslichen Champions Nights im Juridicum. Andreas stand mir bei Fragen der Formulierung mit seinem großen journalistischen Talent mit Rat und Tat zur Seite. Mein Dissertationsprojekt konnte ich auch nur deshalb erfolgreich beenden, da ich mich immer auf Menschen im Hintergrund verlassen konnte. Hierzu zählen insbesondere meine liebe Oma Hedwig, mein Patenonkel Klemens und natürlich meine beiden großen Brüder Bernd und Marc. Die Basis meines Lebens und meine ganze Persönlichkeit verdanke ich meinen Eltern. Durch ihre Liebe und ihren Rückhalt haben sie im erheblichen Maße zum Gelingen meiner Promotion beigetragen. Ihnen widme ich meine Dissertationsschrift. Tim Tecklenburg

11 Inhaltsverzeichnis XI Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis... XI Abbildungsverzeichnis... XV Tabellenverzeichnis... XVII Abkürzungsverzeichnis... XIX Symbolverzeichnis... XXIII 1 Einleitung Relevanz und Zielsetzung der Untersuchung Forschungsstrategische Orientierung der Untersuchung Aufbau der Untersuchung Konzeptionelle Grundlagen des Churn-Managements im B2B-Kontext Churn-Management im Kontext des Kundenmanagements Einordnung des Churn-Managements in das Kundenmanagement- Konzept Definition, Ziele und Prozess des Churn-Managements Definitorische Grundlagen Ziele und Prozess des Churn-Managements Dienstleistungsbezogene Kundenbeziehungen im B2B-Kontext Definitorische Abgrenzung von Dienstleistungen im B2B-Kontext Charakteristika des Business-to-Business-Kontext Dienstleistungen im Business-to-Business-Kontext Hierarchische Kundenstrukturen und heterogenes Kundenverhalten als zentrale Charakteristika von Dienstleistungen im B2B-Kontext Besonderheiten des Churn-Managements im B2B-Kontext Konzeptioneller Bezugsrahmen des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext Kritische Bestandsaufnahme der Literatur zum Churn-Management Grundlegende Ansatzpunkte des konzeptionellen Bezugsrahmens Erkenntnisse der Kundenmanagementforschung Globale Differenzierung von Abwanderungsverhalten Ausgestaltung des konzeptionellen Bezugsrahmens Produktbezogene Determinanten Qualität der Kerndienstleistung Produkteinführungen und Innovationsgrad Preise, Konditionen und Tarife... 73

12 XII Inhaltsverzeichnis Attraktivität des Konkurrenzangebots Interaktionsbezogene Determinanten Außendienstbetreuung Interaktionsintensität Beschwerdeintensität Beziehungsdauer Transaktionsbezogene Determinanten Monetary Value Frequency Cross- und Up-Selling Spezifische Investitionen Zusammenfassende Darstellung des konzeptionellen Bezugsrahmens Methodische Grundlagen zur Erklärung des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext Anforderungen an einen Ansatz zur Churn-Modellierung Berücksichtigung von Heterogenität als zentrale Anforderung an einen Ansatz zur Erklärung des Churn-Verhaltens Relevanz der Heterogenität in der statistischen Modellierung Ansätze zur Modellierung der segmentbezogenen Heterogenität Weitere Anforderungen an einen Ansatz zur Erklärung des Churn-Verhaltens Klassische Ansätze zur Erklärung des Churn-Verhaltens Entscheidungsbäume Neuronale Netze Hazard-Regression Logistische Regression Grundmodell der Logistischen Regression Eignung der Logistischen Regression zur Erklärung des Churn-Verhaltens Neuere Ansätze zur Erklärung des Churn-Verhaltens mit expliziter Berücksichtigung hierarchischer Kundenstrukturen und heterogenem Kundenverhalten Grundlagen der Modellierung hierarchischer und heterogener Strukturen Definitorische Grundlagen

13 Inhaltsverzeichnis XIII Analysis of Covariance Random Coefficients Models Latent Class-Regression (LCR) Methodische Grundlagen der LCR Finite Mixture-Modelle Latent Class-Analyse als Grundlage der LCR Grundmodell der LCR Eigenschaften und Modellstruktur Optionen und Restriktionen Schätzung und Beurteilung der Modellgüte Schätzalgorithmus Identifikation der Modelle Güte der Modellanpassung Eignung der LCR zur Erklärung des Churn-Verhaltens Multilevel Latent Class-Regression (MLCR) Methodische Grundlagen der MLCR Grundlegende Überlegungen Multilevel Latent Class-Analyse als Grundlage der MLCR Grundmodell der MLCR Eigenschaften und Modellstruktur Schätzung Eignung der MLCR zur Erklärung des Churn-Verhaltens Zusammenfassende Gegenüberstellung und Beurteilung der Methoden Empirische Untersuchung des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext Zielsetzungen und mögliche Erkenntnisfortschritte Erläuterung der Datengrundlage Zentrale Rahmenbedingungen Vorgehen bei der Datenerhebung Erläuterung der Nutzungs- und Transaktionsdaten Vorstellung der Variablen Deskriptive Analysen Modellschätzung und Ergebnisse Vorgehensweise bei der Modellschätzung Modellschätzung und Ergebnisse auf Basis von Modellierungsansätzen ohne explizite Berücksichtigung hierarchischer Strukturen am Beispiel der Logistischen Regression

14 XIV Inhaltsverzeichnis Modellspezifikation und Modellkalibrierung Modellinterpretation Modellinterpretation auf Basis der Klassifizierungsgüte Modellinterpretation auf Basis der Parameterschätzungen Modellschätzung und Ergebnisse auf Basis von Modellierungsansätzen ohne explizite Berücksichtigung hierarchischer Strukturen am Beispiel der Latent Class-Regression Modellspezifikation und Modellkalibrierung Grundsätzliche Vorgehensweise Spezifische Vorgehensweise Modellinterpretation Interpretation auf Basis der Klassifizierungsgüte Modellinterpretation auf Basis der Parameterschätzungen Interpretation auf Basis der Nutzerprofile Modellschätzung und Ergebnisse auf Basis von Modellierungsansätzen mit expliziter Berücksichtigung hierarchischer Strukturen am Beispiel der Multilevel Latent Class- Regression Modellspezifikation und Modellkalibrierung Grundsätzliche Vorgehensweise Spezifische Vorgehensweise Modellinterpretation Interpretation auf Basis der Klassifizierungsgüte Modellinterpretation auf Basis der Parameterschätzungen Interpretation auf Basis der Nutzer- und Geschäftskundenprofile Vergleichende Beurteilung der Ansätze auf Basis der Anforderungen an einen Ansatz zur Churn-Prävention Schlussbetrachtung und Ausblick Zusammenfassung Implikationen für die Marketingpraxis Implikationen für die Marketingforschung Limitationen und weiterer Forschungsbedarf Anhang Literaturverzeichnis

15 Abbildungsverzeichnis XV Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Spezifika des Untersuchungsdesigns... 7 Abbildung 2: Zentrale Zielsetzungen der Untersuchung Abbildung 3: Aufbau der Arbeit Abbildung 4: Phasen des Kundenmanagements Abbildung 5: Churn-Management im Kundenlebenszyklus Abbildung 6: Prozessschritte des Churn-Managements Abbildung 7: Charakteristika des B2B-Marketing Abbildung 8: Geschäftstypenansatz von Backhaus/Voeth Abbildung 9: Einordnung von Dienstleistungen in das B2B-/ B2C-Marketing Abbildung 10: Beziehungsgefüge zentraler Konstrukte im Churn-Management Abbildung 11: Globales Spannungsfeld des Churn-Managements im B2B-Kontext.. 66 Abbildung 12: Möglichkeiten der Preisgestaltung Abbildung 13: Produktbezogene Determinanten des Churn-Verhaltens Abbildung 14: Interaktionsbezogene Determinanten des Churn-Verhaltens Abbildung 15: Transaktionsbezogene Determinanten des Churn-Verhaltens Abbildung 16: Bezugsrahmen des Churn-Managements im B2B-Kontext Abbildung 17: Ausgewählte Methoden zur Erklärung des Churn-Verhaltens Abbildung 18: Ansätze zur Segmentierung von Kunden Abbildung 19: Anforderungen an einen Churn-Managementansatz Abbildung 20: Grundidee der Latent Class-Regression Abbildung 22: Klassifizierung auf Geschäftskunden- und Nutzerebene Abbildung 23: Durchschnittlicher Gegenwert der Gesamtnutzung im Zeitverlauf Abbildung 24: Durchschnittliche Nutzung im Zeitverlauf Abbildung 25: Identifizierte Prädiktoren der Logistischen Regression Abbildung 26: Liftwert-Kurve für das Gesamtsample Abbildung 27: BIC-Entwicklung im Rahmen der Modelloptimierung Abbildung 28: Anforderungen an einen Churn-Management-Ansatz Abbildung 29: Potenzielle Determinanten des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext Abbildung 30: Integrierte Determinanten des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext

16 Tabellenverzeichnis XVII Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Beiträge zum Churn-Management Tabelle 2: Systematisierung von Segmentierungskriterien Tabelle 3: Zuordnung von Kunden zu unterschiedlichen Segmenten Tabelle 4: Vergleichende Gegenüberstellung der Koeffizienten Tabelle 5: Vergleichende Beurteilung klassischer und neuerer Ansätze Tabelle 6: Zeitvariierende Variablen zur Erklärung des Churn-Verhaltens Tabelle 7: Nutzungsdynamik am Beispiel der Quintil-Zugehörigkeit Tabelle 8: Anteile an Churnern und Nicht-Churnern je Kundenstatuskategorie Tabelle 9: Tarifübersicht und Anteil an Churnern und Nicht-Churnern Tabelle 10: Deskriptive Statistiken metrisch skalierter Variablen Tabelle 11: Deskriptive Statistiken neu entwickelter metrisch skalierter Variablen Tabelle 12: Deskriptive Analyse zur Beschreibung des Tarifwahl-Bias Tabelle 13: Pseudo-R²-Statistiken Tabelle 14: Klassifizierungsmatrix des Kalibrierungssamples Tabelle 15: Klassifizierungsmatrix des Validierungssamples Tabelle 16: Liftwerte für das optimierte Gesamtmodell Tabelle 17: Parameterschätzungen für Koeffizienten der Logistischen Regression Tabelle 18: Zusammensetzung der Subsamples für die LCR-Modellierung Tabelle 19: Entwicklung von Gütekriterien bei der LCR-Modellierung Tabelle 20: Wald- und Wald(=)-Statistiken für Prädiktoren im LCR-Modell Tabelle 21: z-werte für die im LCR-Modell integrierten Prädiktoren Tabelle 22: Wald-Statistik der im LCR-Modell integrierten Kovariaten Tabelle 23: Übersicht über die spezifizierte LCR-Modellstruktur Tabelle 24: Klassifizierungsmatrix des LCR-Kalibrierungssamples Tabelle 25: Klassifizierungsmatrix des LCR-Validierungssamples Tabelle 26: LCR-Deziltrennwerte der geschätzten Churn-Wahrscheinlichkeiten Tabelle 27: Klassifizierungsmatrix des LCR-Testsamples Tabelle 28: Klassenspezifische R²-Statistiken für das LCR-Modell Tabelle 29: Parameterschätzungen für Beta-Koeffizienten des LCR-Modells Tabelle 30: Zusammensetzung der latenten Klassen des LCR-Modells Tabelle 31: Parameterschätzungen für Gamma-Koeffizienten im LCR-Modell Tabelle 32: Profilierung der latenten Klassen Tabelle 33: Zusammensetzung der Subsamples für die MLCR-Modellierung

17 XVIII Tabellenverzeichnis Tabelle 34: Variablen für die Spezifizierung der MLCR-Modelle Tabelle 35: Effekte der Geschäftskundenebene auf Variablen der Nutzerebene Tabelle 36: Entwicklung des BIC bei der MLCR-Modellierung Tabelle 37: Wald- und Wald(=)-Statistiken für Prädiktoren im MLCR-Modell Tabelle 38: z-werte für die integrierten Prädiktoren im MLCR-Modell Tabelle 39: Wald-Statistik der integrierten Kovariaten im MLCR-Modell Tabelle 40: Wald-Statistiken für den Einfluss der Geschäftskundenebene Tabelle 41: Wald-Statistik der integrierten GClass-Kovariaten im MLCR-Modell Tabelle 42: GClass-spezifische Effekte Tabelle 43: Klassenspezifische Effekte auf Nutzerebene Tabelle 44: Klassifizierungsmatrix des MLCR-Kalibrierungssamples Tabelle 45: Klassifizierungsmatrix des MLCR-Validierungssamples Tabelle 46: MLCR-Deziltrennwerte der geschätzten Churn-Wahrscheinlichkeiten Tabelle 47: Klassifizierungsmatrix des MLCR-Testsamples Tabelle 48: Klassenspezifische R²-Statistiken für das MLCR-Modell Tabelle 49: Beta-Koeffizienten des MLCR-Erklärungsmodells Tabelle 50: Parameter der GClass-Einflüsse im MLCR-Erklärungsmodell Tabelle 51: Zusammensetzung der latenten Klassen des MLCR-Modells Tabelle 52: Zusammensetzung der GClasses Tabelle 53: Gamma-Koeffizienten im MLCR-Klassifizierungsmodell Tabelle 54: Parameter der GClass-Einflüsse im MLCR-Klassifizierungsmodell Tabelle 55: Parameter der GClass-Kovariaten Tabelle 56: Methodenvergleich auf Basis empirischer Ergebnisse Tabelle 57: Gütekriterien der Modellanpassung auf Nutzerebene

18 Abkürzungsverzeichnis XIX Abkürzungsverzeichnis AIC Akaike s Information Criterion ANCOVA Analysis of Covariance ANOVA Analysis of Variance Aufl. Auflage BIC Bayesian Information Criterion bspw. beispielsweise B2B Business-to-Business B2C Business-to-Consumer bzw. beziehungsweise ca. circa CAIC Consistent Akaike s Information Criterion CHAID Chi-Square Automatic Interaction Detection CIM Centrum für Interaktives Marketing und Medienmanagement CLV Customer Lifetime Value c.p. ceteris paribus CRM Customer Relationship Management df degrees of freedom (Freiheitsgrade) d.h. das heißt ed. Edition / Editors EM Expectation-Maximization engl. Englisch(-sprachig) et al. et alii (und andere) etc. et cetera f. folgende ggü. gegenüber GLM Generalized Linear Model(ing) GU Großunternehmen Hrsg. Herausgeber ID Identifikationsnummer i.d.r. in der Regel i.d.s. in diesem Sinne i.e.s. im engeren Sinne IMT International Mobile Telecommunications System

19 XX Abkürzungsverzeichnis i.s. im Sinne i.s.v. im Sinne von k.a. keine Angaben KKV komparativer Konkurrenzvorteil KMU Klein- und Mittelstandsunternehmen L 2 LCA LCM LCR LL MAIC MBit/s MCC MLCA MLCR MMS NR Nr. o.g. PCC QR RCM RFM Likelihood-Statistik Latent Class-Analyse Latent Class-Modell(e) Latent Class-Regression Logarithmierte Likelihood- bzw. Log-Likelihood-Statistik Modified Akaike s Information Criterion MegaBit pro Sekunde (Datenübertragungsgeschwindigkeit) Maximum Chance Criterion Multilevel Latent Class-Analyse Multilevel Latent Class-Regression Multimedia Message Service Newton-Raphson Nummer oben genannt Proportional Chance Criterion Quasirente Random Coefficients Model Recency, Frequency, Monetary Value S. Seite SAS Statistical Analysis Systems SIM Subscriber Identity Module (Chipkarte zur Identifikation eines Nutzers im Mobilfunknetz eines Anbieters) SMS Short Message Service SO-HO SmallOffice-HomeOffice (Kundensegement von TSP) SOW Share-of-Wallet SPSS Statistical Product and Service Solution TK Telekommunikation TSP Telecommunication Service Provider u.a. unter anderem UDA Upward-Downward-Algorithmus UMTS Universal Mobile Telecommunications System

20 Abkürzungsverzeichnis XXI v.a. vgl. Vol. WWU z.b. ZfB z.t. vor allem vergleiche Volume (Ausgabe) Westfälische Wilhelms-Universität Münster zum Beispiel Zeitschrift für Betriebswirtschaft zum Teil

21 Symbolverzeichnis XXIII Symbolverzeichnis Abschnitt k F() I K L P i u i x ik y Z i Konstante Regressionskoeffizient der k-ten unabhängigen Variablen x ik (k K) kumulative Verteilungsfunktion Indexmenge der Individuen Indexmenge der unabhängigen Variablen Likelihood-Funktion der Churn-Wahrscheinlichkeit Kündigungswahrscheinlichkeit des Individuums i (i I) Störterm für das Individuum i (i I) Ausprägung der k-ten unabhängigen Variablen (k K) des Individuums i (i I) abhängige Variable Linearer Term für die Ausprägung der latenten Variablen des Individuums i (i I) Abschnitt a j b e ij y ij x ij Abschnitt a j b j st e ij S T st Konstante für die Gruppe j (j J) Regressionskoeffizient der unabhängigen Variablen x Störterm für Individuum i (i I) aus der Gruppe j (j J) Ausprägung der abhängigen Variablen für Individuum i (i I) aus der Gruppe j (j J) Ausprägung der unabhängigen Variablen für Individuum i (i I) aus der Gruppe j (j J) Konstante für die Gruppe j (j J) Regressionskoeffizient der unabhängigen Variablen x für die Gruppe j (j J) Effekt der Variablen t der Gruppenebene (t T) auf die Variable s der Individualebene (s S) über alle Gruppen Störterm für Individuum i (i I) aus der Gruppe j (j J) Indexmenge der Variablen auf Individualenebene Indexmenge der Variablen auf Gruppenebene Varianz des Effekts der Variablen t der Gruppenebene (t T) auf die Variable s der Individualebene (s S) über alle Gruppen

22 XXIV Symbolverzeichnis u j y ij x ij z j Störterm für die Koeffizienten auf Gruppenebene Ausprägung der abhängigen Variablen für Individuum i (i I) aus der Gruppe j (j J) Ausprägung der unabhängigen Variablen für Individuum i (i I) aus der Gruppe j (j J) Ausprägung der unabhängigen Variablen für die Gruppe j (j J) Abschnitt i,k Dichtefunktion des i-ten Kunden (i I) bei gegebener Klassenzugehörigkeit und Parametervektor der k-ten latenten Klasse (k K) I Indexmenge der Kunden K Indexmenge der latenten Klassen Mittelwert k Relative Klassengröße der k-ten latenten Klassen (k K) ² Varianz Vektor aller zu schätzenden Parameter Vektor der Response-Variablen des i-ten Kunden (i I) y i Abschnitt f ( ) i Koeffizient im linearen Prädiktor Dichtefunktion des i-ten Kunden (i I) f (y x,z i i ) Dichtefunktion der Response-Variable y i bei gegebener Klassenzugehörigkeit x und bei gegebenen Vektor z i der Ausprägungen der exogenen Variablen des i-ten Kunden (i I) Linearer Prädiktor I Indexmenge der Kunden K Indexmenge der Latenten Klassen M Indexmenge der Ausprägungen der nominal skalierten Response-Variablen P( x z i ) Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit des i-ten Kunden (i I) zu einer latenten Klasse x bei gegebenen Vektor zi der Ausprägungen der exogenen Variablen des i-ten Kunden (i I) Relative Klassengröße bzw. a priori Wahrscheinlichkeit der Klassenzugehörigkeit y i Response-Variable x Latente Klassen-Variable z i Vektor der Ausprägungen der exogenen Variablen des i-ten Kunden (i I)

23 Symbolverzeichnis XXV Abschnitt Koeffizient im linearen Prädiktor des Erklärungsmodells Koeffizient im linearen Prädiktor des Klassifizierungsmodells Linearer Prädiktor pred f (y it x,z it ) Dichtefunktion der abhängigen Variable y it bei gegebener Klassenzugehörigkeit x und bei gegebenen Ausprägungen der pred Prädiktoren z it des i-ten Kunden (i I) bei t-ten Replikation (t T) I Indexmenge der Individuen K Indexmenge der Latenten Klassen L Likelihood-Funktion LL Logarithmierte Likelihood-Funktion cov P x zi Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit des i-ten Kunden (i I) zu einer latenten Klasse x bei gegebenen Ausprägungen der Kovariten z cov i Relative Klassengröße bzw. a priori Wahrscheinlichkeit der Klassenzugehörigkeit Q Indexmenge der exogenen, unabhängigen Variablen T Indexmenge der Replikation w i Gewichtungsfaktor des i-ten Individuums in der Modellschätzung x Latente Klassen-Variable v it Replikationsgewicht für das i-te Individuum (i I) für jede t-te Replikation y it Abhängige Variable des i-ten Individuums (i I) bei der t-ten Repilkation (t T) z itq Ausprägung der unabhängigen Variablen q (q Q) für das i-te Individuum (i I) bei der t-ten Replikation (t T) cov z Kovariate pred z Prädiktor Abschnitt g Koeffizient im linearen Prädiktor des Erklärungsmodells für die Individualebene Koeffizient im linearen Prädiktor des Erklärungsmodells für die Gruppenebene Koeffizient im linearen Prädiktor des Klassifizierungsmodells für die Individualebene

24 XXVI Symbolverzeichnis g g I J g ƒ(y ji x,z ji,x ) K K g L LL P P x x Q T w i x x g v it y ji z ji cov z g pred z Prädiktor Koeffizient im linearen Prädiktor des Klassifizierungsmodells für die Gruppenebene Index für die Gruppenebene Indexmenge der Individuen Indexmenge der Gruppen Dichtefunktion der abhängigen Variable y it jedes Individuums i in der Gruppe j, bei gegebenen Zugehörigkeiten zu den latenten Klassen und GClasses sowie bei gegebenen Werten der Prädiktoren Linearer Prädiktor Indexmenge der Latenten Klassen Indexmenge der GClasses Likelihood-Funktion Logarithmierte Likelihood-Funktion Wahrscheinlichkeitsfunktion der Klassenzugehörigkeit Wahrscheinlichkeitsfunktion der Klassenzugehörigkeit auf Individualebene bei gegebener GClass-Zugehörigkeit bzw. relative Klassengröße Relative Klassengröße bzw. a priori Wahrscheinlichkeit der Klassenzugehörigkeit Indexmenge der exogenen, unabhängigen Variablen Indexmenge der Replikation Gewichtungsfaktor des i-ten Individuums in der Modellschätzung für das i-te Individuum (i I) Latente Klassen-Variable auf Individuenebene Latente GClass-Variable auf Gruppenebene Replikationsgewicht für das i-te Individuum (i I) für jede t-te Replikation (t T) Abhängige Variable des i-ten Individuums (i I) aus der j-ten Gruppe (j J) Ausprägung der unabhängigen Variablen für das i-te Individuum (i I) aus Gruppe j (j J) Kovariate

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