Ökonomische Potenziale einer Online-Kundenwertanalyse zur gezielten Kundenansprache im Internet

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1 Ökonomische Poenziale einer Online-Kundenweranalyse zur gezielen Kundenansprache im Inerne von Julia Heidemann, Mahias Klier, Andrea Landherr, Florian Probs Dezember 2011 in: D. C. Mafeld, S. Robra-Bissanz (Eds.) Tagungsband Mulikonferenz Wirschafsinformaik (MKWI), Braunschweig, February 2012, p WI-363 Universiä Augsburg, D Augsburg Besucher: Universiässr. 12, Augsburg Telefon: (Fax: -4899) Universiä Bayreuh, D Bayreuh Besucher: F.-v.-Schiller-Sr. 2a, Bayreuh Telefon: (Fax: )

2 ÖKONOMISCHE POTENZIALE EINER ONLINE- KUNDENWERTANALYSE ZUR GEZIELTEN KUNDEN- ANSPRACHE IM INTERNET Dr. Julia Heidemann FIM Kernkompeenzzenrum Finanz- & Informaionsmanagemen, Universiässraße 12, 86159, Dr. Mahias Klier Universiä Innsbruck, Insiu für Wirschafsinformaik, Produkionswirschaf und Logisik, Universiässraße 15, A-6020 Innsbruck, Andrea Landherr FIM Kernkompeenzzenrum Finanz- & Informaionsmanagemen, Universiässraße 12, 86159, Florian Probs FIM Kernkompeenzzenrum Finanz- & Informaionsmanagemen, Universiässraße 12, 86159, Absrac Welche ökonomischen Poenziale Invesiionen in eine Kundenweranalyse im Inerne (Online-Kundenweranalyse) für Unernehmen eröffnen, wird in Wissenschaf und Praxis bisher nich ausreichend berache. Solche Unersuchungen sind aber vor dem Hinergrund der wachsenden Bedeuung einer gezielen Kundenansprache im Inerne für den Geschäfserfolg von Unernehmen hoch relevan. Deshalb wird im Beirag die Frage nach dem opimalen Invesiionsumfang in eine Online-Kundenweranalyse miels modellheoreischer Überlegungen analysier. Zur Ableiung allgemeiner Ergebnisse und Handlungsempfehlungen wird dabei auf eine Simulaion zurückgegriffen. 1 Einleiung Der Sellenwer von Kundenbeziehungen sowie deren Analyse seh in Wissenschaf und Praxis sei Jahren im Fokus (vgl. [18], [9]). Die Ausrichung des Unernehmens auf den Kunden hin bedeue dabei den Übergang von einer undifferenzieren Markbearbeiung, bei der Kunden mi sandardisieren Leisungen versorg werden, hin zu einer gezielen Bedienung der Kundenbedürfnisse (vgl. [9], [13]). Dies gil insbesondere auch für die

3 2 Julia Heidemann, Mahias Klier, Andrea Landherr, Florian Probs Inerakion im Web, da das Inerne in den vergangenen Jahren als Disribuions- und Kommunikaionskanal zwischen Unernehmen und Kunden sark an Bedeuung gewonnen ha (vgl. [1], [4]). So wird erware, dass in Europa im Jahr 2015 über US-$ 340 Mrd. im B2C- Bereich über E-Commerce erwirschafe werden, eine Seigerung von knapp 50% im Vergleich zu heue [1]. Gleichzeiig können Unernehmen dank der echnologischen Enwicklungen im Bereich der Daenspeicherung, Daeninegraion und Daenanalyse besonders im Bereich Daa Mining wervolle Informaionen über ihre Kunden und deren Verhalen erlangen (vgl. [3], [6], [19]). Somi sind sie prinzipiell in der Lage, die im Inerne gewonnenen Kundendaen in Echzei auszuweren und für eine geziele, individualisiere Kundenansprache zu nuzen (vgl. [10], [17]). Konzepe zur Auswerung des Nuzungsverhalens von Kunden im Inerne gib es dabei z. B. im Rahmen des Web Usage Mining schon länger (vgl. [21], [22]). Analysier werden dabei u. a. ypische Bewegungspfade (Clicksream-Analyse) oder aufgezeichnee Seienaufrufe [20]. Allerdings wird bei den bisherigen Ansäzen nich berache, welche ökonomischen Poenziale mi der Analyse der Kundendaen und der daraus resulierenden, verbesseren Möglichkei der Verwerung dieser Informaionen im Rahmen einer gezielen Kundenansprache einhergehen. Dies is aber insbesondere für Unernehmen, deren Erfolg sark von ihrer Präsenz im Inerne abhäng enscheidend. Gleichzeiig is es aufgrund der Heerogeniä der Kunden für deren geziele Ansprache im Inerne erforderlich, diese anhand ihres Werbeirags für das Unernehmen (Kundenwerbeirag) zu beureilen, um den langfrisigen Geschäfserfolg sicherzusellen (vgl. [5]). Zielsezung dieses Beirags is es deshalb, den ökonomisch opimalen Umfang des Einsazes einer Online-Kundenweranalyse (Online-KWA) im Inerne modellbasier zu unersuchen. Die vereinfachende Modellierung in diesem Beirag dien zugleich dazu, grundlegende Zusammenhänge der Einflussfakoren und deren Wirkung auf die Enscheidung über Invesiionen in eine Online-KWA darzusellen. Darüber hinaus wird die Überragbarkei der in einer Simulaionssudie generieren und am Beispiel eines Mobilfunkanbieers diskuieren Ergebnisse auf andere Unernehmen bzw. Branchen, in denen die Daenlage schlecher als im vorliegenden Fallbeispiel is sowie generelle Limiaionen des Modells, kriisch diskuier. Der Beirag is wie folg aufgebau: In Kapiel 2 wird die Nowendigkei einer Online-KWA zur gezielen Kundenansprache erläuer. Darauf aufbauend wird in Kapiel 3 ein Opimierungsmodell zur ökonomischen Planung einer Online-KWA enwickel. Anschließend werden in Kapiel 4 auf Basis einer Simulaionssudie allgemeine Erkennnisse abgeleie und am Beispiel eines Mobilfunkanbieers illusrier. Das leze Kapiel fass die Ergebnisse zusammen und würdig diese kriisch. 2 Online-Kundenweranalyse Im Rahmen eines werorienieren Cusomer Relaionship Managemen (CRM) sell der Kundenwer die zenrale Beureilungs- und Seuerungsgröße für akuelle sowie zukünfige Kundenbeziehungen dar (vgl. z. B. [7], [5], [15]). Der Kundenwer beschreib dabei den ökonomischen Beirag, den ein Kunde 1 zur Seigerung des Unernehmenswers leise. Folglich kann zur Beureilung kundenorienierer Maßnahmen oder Angeboe die dadurch 1 Der Begriff Kunde wird im Folgenden sowohl für besehende als auch poenzielle, zukünfige Kunden verwende.

4 Mulikonferenz Wirschafsinformaik hervorgerufene Änderung des Kundenweres als Messgröße dienen. Eine KWA 2 kann in diesem Zusammenhang dazu beiragen, Kunden hinsichlich ihres Werpoenzials zu analysieren und dem Unernehmen Ansazpunke für den opimalen Einsaz von Ressourcen (z. B. für die geziele Kundenansprache) zu liefern. Insbesondere zwei Enwicklungen haben dabei einen enscheidenden Einfluss auf die Durchführung von Kundenweranalysen: Zum einen haben in den lezen Jahren bedeuende echnologische Enwicklungen im Bereich der Daenerfassung und -analyse sagefunden. Diese bieen Unernehmen neue Möglichkeien, das Kundenverhalen zu analysieren [6]. So ragen Daa-Mining-Mehoden (v. a. Web Usage Mining Mehoden) zur Endeckung von Musern im Kundenverhalen bei, aus denen auf den Kundenwer bzw. dessen Änderung geschlossen werden kann. Unersuch werden hier u. a. ypische Bewegungspfade (Clicksream-Analysen), häufige Kaufmuser und aufgezeichnee Seienaufrufe [20]. Auch weiere Aspeke, wie z. B. die Verweildauer auf einer Websie oder Pageviews, können wichige Informaionen über Kunden darsellen (vgl. z. B. [3]). Die meisen Ansäze basieren auf der Auswerung von Web-Log-Daeien, aber auch Daa Warehouse-basiere Konzepe zum Web Usage Mining finden Verwendung [11]. Insbesondere im Bereich des Elecronic- CRM (vgl. z. B. [5]) ergeben sich daraus Möglichkeien, Kunden im Inerne uner Berücksichigung spezifischer Präferenzen und der Kaufhisorie abhängig vom Kundenwer bzw. dessen erwareer Änderung geziel und in Echzei anzusprechen. Kundenbezogene Auswerungen über das Nuzungsverhalen können jedoch nur ersell werden, wenn Kunden sich explizi idenifizieren (z. B. über eine Anmeldung), bereis Nuzerdaen zur Verfügung sehen (z. B. im Verlauf des Besellprozesses) oder anderweiig Informaionen über den Kunden (z. B. bei implizien persönlichen Angaben wie das Klicken auf ein Sudenen- Angebo) gewonnen werden können. Daraus lassen sich personenbezogene Kundenprofile ersellen, die für eine geziele, individualisiere Angebosunerbreiung z. B. im E-Commerce genuz werden können (vgl. [10], [16]). Somi ha sich einerseis das Inerne als Disribuions- und Kommunikaionskanal eablier (vgl. z. B. [1], [4]), in dem Kunden zunehmend eine individualisiere Kundenansprache sa sandardisierer Angeboe erwaren. Zum anderen bieen die echnologischen Enwicklungen neue Möglichkeien, diesen hohen Kundenerwarungen nachzukommen (vgl. z. B. [10], [17]). Gleichzeiig können Unernehmen bei Verwendung einer Online-KWA die im Inerne gewonnenen Informaionen dazu nuzen, geziel erwarungsgemäß profiable Kunden, bei denen eine posiive Werenwicklung durch eine Maßnahme erware wird, anzusprechen und zu bedienen (vgl. z. B. [3]). Folglich bilde eine Online-KWA die Grundlage für werorienier ausgerichee CRM-Maßnahmen im Inerne. Mi der Einführung einer Online- KWA sind jedoch in der Regel erhebliche Invesiionen (z. B. für die Einführung nowendiger Sofware oder die Umsezung von Web Usage Mining Mehoden) verbunden [12]. Folglich wird die Online-KWA in der Praxis ofmals noch nich genuz. Deshalb sell sich aus Unernehmenssich die Frage, welche Poenziale eine Online-KWA birg und in welchem Umfang Invesiionen in diese ökonomisch sinnvoll erscheinen. Bevor der opimale Invesiionsumfang in eine Online-KWA in Kapiel 3 anhand eines vereinfachenden Modells unersuch wird, is nachsehend das Beispiel eines Mobilfunk- 2 In den lezen beiden Jahrzehnen is eine Vielzahl an Ansäzen zur Kundenweranalyse ensanden. Diese reichen von einfachen ABC-Analysen, über Scoring-Modelle bis hin zu finanzwirschaflichen Kapialwerberechnungen, wie z. B. dem Cusomer Lifeime Value (vgl. z. B. [14]).

5 4 Julia Heidemann, Mahias Klier, Andrea Landherr, Florian Probs anbieers (MFA) beschrieben, um die generelle Problemsellung, die mi dem Modell adressier werden soll, zu verdeulichen. Ein großer deuscher Mobilfunkanbieer (MFA) will durch geziele und individualisiere Kundenansprache auf seiner Web-Präsenz die Erfolgsquoe von (bisher sandardisieren) Inerne-Kampagnen erhöhen sowie die Kundenprofiabiliä seigern. Der MFA unerhäl akuell ein eigenes Daa Warehouse zur Speicherung von Kunden- und Transakionsdaen (u. a. Daen über bereis abgeschlossene Verräge, Beruf, sowie Kundensammdaen). Die Möglichkei, auf Basis dieser Daen den Wer einzelner Kundenbeziehungen zu ermieln, wird akuell bereis genuz. Allerdings sehen diese Informaionen bisher nur in der Zenrale zur Planung und Durchführung groß angeleger Kampagnen zur Verfügung. Für die Kundeninerakion im Inerne werden diese noch nich herangezogen. Dies is insbesondere vor dem Hinergrund problemaisch, da sei einigen Jahren der Inerneaufri bzw. das Online- Kundenporal, in dem Kunden z. B. selbsändig ihren Verrag einsehen, ändern oder verlängern können, den wesenlichen Cusomer-Touchpoin des MFA darsell. Kunden informieren sich z. B. zunehmend im Inerne über Angeboe und geben dami wichige Informaionen über sich, ihre Bedürfnisse aber auch ihr Poenzial Preis. Deshalb möche der MFA das Online-Kundenverhalen künfig geziel analysieren und die Erkennnisse daraus zusammen mi den bisherigen Daen für eine geziele und individualisiere Kundenansprache im Inerne einsezen. Konkre sollen so vor allem Kunden mi hohen erwareen Werbeirägen auch im Inerne als solche idenifizier werden. Für diese Kunden können dann geziel individualisiere Maßnahmen abgeleie werden. In diesem Zusammenhang evaluier der MFA akuell das Poenzial einer Online-KWA. Im Fokus sehen dabei u. a. die Bewegungspfadanalyse im Online-Kundenporal sowie diverse Web-Analysen. 3 Modell zur Besimmung des ökonomisch sinnvollen Invesiionsumfangs in eine Online-Kundenweranalyse Um den ökonomisch sinnvollen Invesiionsumfang in eine Online-KWA besimmen zu können, wird im Folgenden ein quaniaives Enscheidungsmodell enwickel. Hierzu werden die durch die Online-KWA über die Zei zusäzlich generierbaren, kumulieren (diskonieren) Kundenwerbeiräge (im Folgenden Kundenwerbeiräge) den ensprechenden Auszahlungen gegenübergesell. Dem Modell liegen folgende Annahmen und Definiionen zugrunde: Ein Unernehmen unerbreie einer Anzahl n IN von Kunden zu einem Zeipunk ein Angebo über die eigene Inernepräsenz. Das Unernehmen geh davon aus, dass es die Online-KWA an T IN (regelmäßigen) Zeipunken für Maßnahmen zur Kundenansprache einsezen wird, d. h. {1,,T}. A.1 Die Kundenwerbeiräge v IR der Kunden pro Maßnahme sind unabhängig vom Zeipunk der Maßnahme und gleichvereil auf dem Inervall [v min ; v max ] mi v min, v max IR. A.2 Die ohne Anwendung einer Online-KWA durchschnilich realisierbare Erfolgswahrscheinlichkei q al [0; 1], dass ein Kunde bei undifferenzierer Ansprache ein Angebo annimm bzw. die Maßnahme erfolgreich is, is unabhängig von den Kundenwerbeirägen und dem Unernehmen bekann. Diese Erfolgswahrscheinlichkei kann bei Einsaz einer Online-KWA geziel beeinfluss werden. In diesem Fall resulier eine Erfolgswahrscheinlichkei q neu (v) [0; 1] in Abhängigkei vom Kundenwerbeirag.

6 Mulikonferenz Wirschafsinformaik A.3 Das Unernehmen riff in = 0 eine Enscheidung über Umfang und Inensiä des Einsazes einer Online-KWA, welche durch die auf das Inervall [0; 1] normiere Variable m repräsenier wird. Für m gil die Eigenschaf der beliebigen Teilbarkei. A.4 Das Unernehmen is risikoneural und es seh für den Einsaz der Online-KWA ein unbegrenzes Budge zur Verfügung. Uner diesen modellheoreischen Annahmen gil es nun, den opimalen Umfang einer Online-KWA zu besimmen. Ein Umfang von m = 0 bedeue dabei, dass die Online-KWA nich durchgeführ wird. Demgegenüber repräsenier m = 1 die Durchführung in maximalem Umfang, d. h. alle möglichen Webanalyseechniken werden umgesez. Das Unernehmen sell zur Besimmung des opimalen Umfangs m op dem durch die Online- KWA zusäzlich generierbaren, kumulieren Werbeirag V IR die für deren Einsaz nowendigen Auszahlungen K IR+ gegenüber. Dadurch ergib sich für das Opimierungsproblem folgende Zielfunkion: ZF = ΔV K = max! (1) Der insgesam durch die Online-KWA zusäzlich generierbare Werbeirag V errechne sich dabei aus dem Werbeirag bei gezieler Kundenansprache auf Basis der Online-KWA (im Folgenden mi V neu IR bezeichne) abzüglich des Werbeirags, der bei sandardisierer Kundenansprache erzielbar wäre (repräsenier durch V al IR). ΔV = V neu V al (2) In V al fließ die ohne Online-KWA über alle Kunden(segmene) hinweg konsane Erfolgswahrscheinlichkei q al ein. D. h. ein Kunde mi posiivem Kundenwerbeirag wird vom Unernehmen genauso behandel wie einer mi negaivem Kundenwerbeirag einer Maßnahme. Aufgrund dieser fehlenden Differenzierung is die Wahrscheinlichkei q al, dass ein Kunde ein Angebo wahrnimm, vom Kundenwerbeirag unabhängig. Zur Berechnung von V al wird zunächs ein einzelner Kunde berache: Der mi diesem poenziell generierbare (erwaree) Werbeirag ergib sich aus der ensprechenden Höhe des Kundenwerbeirags bei Annahme des Angebos v verknüpf mi der Wahrscheinlichkei dafür, dass der Kunde asächlich auf das Angebo eingeh (d. h. mi q al ). Ein Kunde generier somi durchschnilich im Hinblick auf eine Maßnahme einen Werbeirag von q al v. Wie der erwaree Werbeirag insgesam ausfäll, wird von der Vereilung der Kundenwerbeiräge und der Anzahl der adressieren Kunden zu den beracheen Zeipunken (nach Annahme A.1 mi n bezeichne) beeinfluss. Bei Zugrundelegen einer Gleichvereilung im Inervall [v min ; v max ] (vgl. Annahme A.1), ergib sich der Werbeirag V al folgendermaßen, wobei i den Kalkulaionszins des Unernehmens pro Zeiinervall repräsenier: V al T n v max v qal dv I qal ( vmax vmin) mi I (1 i) v -v 2 1 T n (1 i 1 v max min ) min 1 1 (3) Berache man den Werbeirag V neu, der aus der gezielen Kundenansprache auf Basis der Online-KWA resulier, so is zu beachen, dass die Erfolgswahrscheinlichkei in diesem Fall in Abhängigkei der Kundenwerbeiräge vom Unernehmen in der Höhe beeinfluss werden kann (vgl. Annahme A.2). So is das Unernehmen auf Grundlage der Schäzung der Kundenwerbeiräge in der Lage, Kunden abhängig von diesem geziel anzusprechen (z. B. durch besondere Angeboe). Demzufolge muss in den oben angeführen Term (3) zur

7 6 Julia Heidemann, Mahias Klier, Andrea Landherr, Florian Probs Ermilung des erwareen durch eine Maßnahme uner Berücksichigung der Online-KWA generierbaren Werbeirags eines Kunden diese Abhängigkei eingehen. Für den mi Hilfe der Durchführung einer Online-KWA generierbaren kumulieren Werbeirag V neu ergib sich somi folgender funkionaler Zusammenhang: V neu T n v max v max v qneu ( v) dv v I qneu ( v) dv mi I (1 i) v -v v -v 1 T n (1 i 1 v max min v max min ) min 1 min 1.(4) Die genanne Abhängigkei zwischen Erfolgswahrscheinlichkei q neu (v) und dem Kundenwerbeirag v is darauf zurückzuführen, dass das Unernehmen auf Basis einer Online-KWA einem Kunden mi hohem Poenial eher ein arakives Angebo unerbreien wird als einem Kunden mi negaivem Kundenwerbeirag. Konkre nimm das Unernehmen zunächs eine Schäzung der einzelnen Kundenwerbeiräge vor. Besonders arakive Angeboe unerbreie das Unernehmen dann Kunden, die durch einen höheren geschäzen Kundenwerbeirag charakerisier sind und aufgrund einer ensprechenden Individualisierung des Angebos zudem mi einer höheren Wahrscheinlichkei auf dieses eingehen. Insgesam bilde in Formel (4) das Produk I q neu (v) die vermehre Ansprache von Kunden mi einem höheren Kundenwerbeirag und die gleichzeiig höhere Annahmewahrscheinlichkei des Angebos ab. Während miels einer Online-KWA die Differenzierung in Kunden mi hohem (posiivem) bzw. geringem (negaivem) Kundenwerbeirag relaiv gu möglich is, kann insbesondere in einer kleinen Umgebung um den Kundenwerbeirag null selbs eine sehr deailliere Online-KWA Fehlenscheidungen zur Folge haben: So kann es vorkommen, dass Kunden mi miels einer Online-KWA posiiv eingeschäzem aber asächlich negaivem Kundenwerbeirag, fälschlicherweise arakive Angeboe unerbreie werden (Schäzfehler) e vice versa. Derarige Fehleinschäzungen wirken sich naürlich auf die ensprechenden Erfolgswahrscheinlichkeien aus. Deshalb schein für q neu (v) in Abhängigkei vom Kundenwerbeirag v ein sreng monoon seigender und im negaiven (posiiven) Bereich des Kundenwerbeirags konvexer (konkaver) Verlauf plausibel. Für den exaken Verlauf der Erfolgswahrscheinlichkei q neu (v) sind der Wirkungsgrad w IR+ und die Inensiä m der Online-KWA von enscheidender Bedeuung. Der Wirkungsgrad w einer KWA beeinfluss die Höhe der Erfolgswahrscheinlichkei durch die Auswirkung der gezielen Kundenansprache. Demgegenüber besimm die Invesiionshöhe d. h. die Inensiä der Durchführung in welchem Umfang die Online-KWA durchgeführ wird. Die Variaion der Inensiä beeinfluss hierbei die Genauigkei der Resulae der Online-KWA, d. h. die Genauigkei der Schäzung der Kundenwerbeiräge. Je größer hierbei die Inensiä gewähl wird, deso genauer werden die Schäzungen der Kundenwerbeiräge und deso zielgericheer kann die Angebosunerbreiung erfolgen. Dadurch verminder sich folglich auch die Problemaik im kriischen Bereich um den Kundenwerbeirag null. Ein möglicher funkionaler Zusammenhang für die Wahrscheinlichkei q neu (v) in Abhängigkei vom Kundenwerbeirag, der den oben geschilderen Charakerisika Rechnung räg, basierauf dem Arcus Tangens (arcan) und kann wie folg formalisier werden: 3 q neu ( [ 0;1) [1; ) v v) 1 ( f ( v)) f ( v) 1 ( f ( )), (5) 3 Auch bei Verwendung anderer Funkionen, die obige Charakerisika aufweisen, bleiben die Ergebnisse im Wesenlichen erhalen.

8 Mulikonferenz Wirschafsinformaik wobei gil: f ( v) 2 q al w arcan( m v) q al. (6) Die beiden Indikaorfunkionen in Gleichung (5) sellen dabei sicher, dass die aus der Online- KWA resulierende Erfolgswahrscheinlichkei innerhalb ihres Definiionsbereichs lieg, d. h. sie seig weder über eins noch sink sie uner null. Bild 1 veranschaulich den unerschiedlichen Einfluss des Wirkungsgrads w und der Inensiä m auf die Erfolgswahrscheinlichkei q neu (v). Im linken Bild wurde dabei der Wirkungsgrad uner sons gleichen Bedingungen variier, im rechen Bild die Inensiä. Es is zu erkennen, dass der Wirkungsgrad beeinfluss, wie sark sich die neue Erfolgswahrscheinlichkei gegenüber der bisherigen veränder. Der Einfluss der Inensiä wirk sich insbesondere im kriischen Bereich um einen Kundenwerbeirag von null aus, da es hier besonders schwierig is, zwischen Kunden mi posiiven und negaiven Kundenwerbeirägen zu differenzieren. Bild 1: Einfluss der Parameer w bzw. m auf die Erfolgswahrscheinlichkei q neu (v) Mi den Zusammenhängen (3) bis (6) is V aus (2) konkreisier. Deshalb gil es nun die Kosen K der Durchführung der Online-KWA genauer zu spezifizieren. Dabei wird zwischen zwei Kosenbesandeilen unerschieden. So sind mi der Einführung einer Online-KWA einerseis fixe Kosen K fix verbunden, die von der gewählen Inensiä m unabhängig sind (z. B. für die Einrichung eines Projekeams). Diese fallen an, sobald die Online-KWA eingeführ wird (d. h. m > 0). Andererseis sind variable Kosen zu berücksichigen, die in Abhängigkei der Einsazinensiä m der Online-KWA variieren (z. B. für die Umsezung der einzelnen Webanalyseechniken). Eine höhere Inensiä ha somi höhere variable Kosen zur Folge und umgekehr. Für die Besimmung der variablen Kosen wird ein linearer Verlauf unersell. Insgesam ergib sich folgender funkionaler Zusammenhang, wobei 1 (0; 1] (m) erneu die Indikaorfunkion bezeichne und k var den linearen Kosenfakor darsell: K 1 m) K m (7) (0,1]( fix k var Das Opimierungsmodell zur Besimmung des ökonomisch sinnvollen Invesiionsumfangs in eine Online-KWA zur gezielen Kundenansprache im Inerne is durch die Zusammenhänge (1) - (7) beschrieben. In Kapiel 4 wird nun auf eine Reihe allgemeiner Ergebnisse des enwickelen Modells eingegangen.

9 8 Julia Heidemann, Mahias Klier, Andrea Landherr, Florian Probs 4 Darsellung und Inerpreaion der Ergebnisse des Modells Zur Ermilung allgemeiner Ergebnisse des Modells wird auf eine seige Simulaion mi numerischen Opimierungsverfahren zurückgegriffen, da sich die opimale Einsazinensiä einer Online-KWA nich algebraisch besimmen läss. Durch die Simulaion wird es ermöglich, für verschiedene Rahmenbedingungen allgemeine Handlungsempfehlungen bezüglich der Einsazinensiä abzuleien (vgl. hierzu aus mehodologischer Sich [2]; ein analoges Vorgehen wird z. B. in [8] zugrunde geleg). 4 Zum besseren Versändnis wird die Anwendung des Modells zugleich anhand eines Fallbeispiels verdeulich. Die Durchführung der Simulaion erfolge mi Hilfe einer Sensiiviäsanalyse mi mehreren Parameern (vgl. [8]). Uner Abdeckung der Definiionsbereiche der sieben Modellparameer ließen sich verschiedene Invesiionsszenarien abbilden und der jeweilige Einfluss der einzelnen Modellparameer auf den opimalen Zielfunkionswer und die opimale Inensiä analysieren. Hierzu wurden für die Simulaion die Definiionsbereiche jedes Modellparameers in Inervalle unereil. Dabei sellen sich für die Unersuchungen insgesam 58 Inervalle als ausreichend heraus. Anschließend wurde jeweils ein Parameer einzeln herausgegriffen (im Folgenden: Analysevariable), um ihn über seinen Definiionsbereich sysemaisch zu variieren. Dadurch soll ermiel werden, welche Änderungen sich für den opimalen Umfang einer Online-KWA ergeben. Für jede Variaion einer Analysevariable erfolgen 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 (vgl. [8]). Eine graphische Aufbereiung des Ergebnisses einer sysemaischen Variaion der Analysevariable q al bei gegebenen Inervallen der übrigen Modellparameer 5 zeig Bild 2. In der Graphik is auf der Ordinae jeweils der opimale Maßnahmenumfang m op und auf der Abszisse die Analysevariable q al angeragen. Bild 2: Einfluss der bisherigen Erfolgsquoe auf die opimale Inensiä Das Bild verdeulich die Wahl des opimalen Umfangs m op. Is die bisherige Erfolgsquoe sehr gering (d. h. q al [0; 0,05]), so is von einer Invesiion in eine Online-KWA abzusehen. Ers mi seigender Erfolgsquoe sind Invesiionen zu ergreifen. So is bei einer mileren und 4 Die Begriffe Inensiä, Maßnahmeninensiä, Einsazinensiä, Deaillierungsgrad und Invesiionshöhe werden in den nachfolgenden Ausführungen synonym verwende. 5 Die gewähle Parameerkonsellaion is wie folg: w=2, v min = -30, v max = 50, K fix [450 Tsd. ; 500 Tsd. ], k var [2,0 Mio. ; 2,1 Mio. ], I [450 Tsd.; 500 Tsd.].

10 Mulikonferenz Wirschafsinformaik höheren bisherigen Erfolgsquoe (d. h. q al ]0,05; 0,35]) in eine Online-KWA zu invesieren. Ab einer hohen Erfolgsquoe von q al 35% verringer sich der opimale Invesiionsumfang. Dies läss sich dami begründen, dass bei einer hohen bisherigen Erfolgsquoe auch geringere Invesiionen genügen. Neben der bisherigen Erfolgsquoe sind die Kundenwerbeiräge v min und v max enscheidend für den opimalen Umfang einer Online-KWA. Dabei ha sowohl die Größe des beracheen Inervalls [v min ; v max ] als auch dessen Lage erhebliche Auswirkungen m op. In Bild 3 is dazu auf der Ordinae jeweils der opimale Maßnahmenumfang m op und auf der Abszisse der kleinse Kundenwer v min sowie die Lage des Kundenwer-Inervalls angeragen. Bild 3: Einfluss des Kundenwerbeirags-Inervalls auf den opimalen Invesiionsumfang 6 Die Differenz der Grenzen des Kundenwerbeirags-Inervalls beräg links lediglich 50, rechs 400. Sind sowohl die Kundenwerbeiräge v min als auch v max negaiv, so is grundsäzlich auf eine Online-KWA zu verzichen. Ers wenn v max posiiv is, is ein anseigender Umfang einer Online-KWA sinnvoll. Dabei beeinfluss die Größe des Inervalls die Enscheidung, ab welchem minimalen Kundenwerbeirag v min eine Invesiion ökonomisch gerechferig is. Der Invesiionsbeginn erfolg schon bei umso niedrigeren Weren und der Ansieg der Inensiä verläuf umso flacher, je größer das Werbeirags- Inervall is. Für die Praxis bedeue dies, dass bei einer großen Sreuung der Kundenwere, eine Invesiion in eine Online-KWA in der Regel ökonomisch sinnvoller is als bei einer Vereilung der Kundenwerbeiräge, die sich sehr nahe um den Kundenwerbeirag null vereilen. Befinde sich das Inervall vollsändig im Bereich posiiver Kundenwerbeiräge (dies gil, wenn v min > 0), so is in konsaner Höhe in eine Online-KWA zu invesieren. Bevor auf die Invesiionsszenarien eingegangen wird, lassen sich für die Parameer k var, K fix und I (mi I T 1 n ( 1 i) ) auf Basis der miels Simulaion vorgenommenen Sensiiviäsanalyse folgende in Tabelle 1 dargesellen allgemeinen Ergebnisse feshalen. Parameer k var Parameer K fix Parameer I ZF op/ kvar 0 sowie m op/ kvar 0, d. h. seig/fäll k var, so fallen/seigen ZF op und m op ZF op/ K fix 0 sowie m op/ K fix 0, d. h. seig/fäll K fix, so fallen/seigen ZF op und m op ZF op/ I 0 sowie m op/ I 0, d. h. seig/fäll I, so seigen/fallen ZF op und m op Tabelle 1: Ergebnisse der Sensiiviäsanalyse für die Parameer k var, K fix und I 6 In den Beispielen gil: k var [1,9 Mio. ; 2 Mio. ], K fix [450 Tsd. ; 500 Tsd. ], I [400 Tsd.; 450 Tsd.], w [1,5; 1,6] und q al [20%; 30%].

11 10 Julia Heidemann, Mahias Klier, Andrea Landherr, Florian Probs Dabei bezeichne m op die opimale Einsazinensiä. Des Weieren is der opimale Zielfunkionswer und somi der Ergebnisbeirag, der mi der opimalen Wahl der KWA- Inensiä (m op ) erziel werden kann, mi ZF op beschrieben. Demgegenüber is die Inerpreaion der bisher noch nich beracheen Größen w (Wirkungsgrad), q al (bisher realisierbare Erfolgswahrscheinlichkei) sowie v min und v max (kleinser und größer Kundenwerbeirag) hinsichlich der Maßnahmeninensiä schwieriger. Zugleich beeinflussen die Parameer in wechselseiiger Abhängigkei die Modellergebnisse. Es lassen sich insgesam drei allgemeine Invesiionsmuser idenifizieren, die nachfolgend wie auch die Parameerkonsellaionen, in welchen sie einreen 7 beschrieben sind: [I] [II] [III] [Hohe Invesiionen in eine Online-KWA opimal] Zu hohen Invesiionen in eine Online- KWA is insbesondere dann zu raen, wenn die Kunden sehr unerschiedliche Kundenwerbeiräge aufweisen, so dass bei individualisierer Ansprache auf Kundenwerbeiragsbasis genügend Wer generier werden kann, um die dami einhergehenden Kosen zu decken. Sind andererseis der Wirkungsgrad w und die bisherige Erfolgswahrscheinlichkei q al derar ausgepräg, dass ihr Einfluss auf die neue Erfolgswahrscheinlichkei q neu (v) maximal is, zieh dies ebenfalls eine hohe opimale Einsazinensiä der Online-KWA nach sich. [Geringe Invesiionen in eine KWA ausreichend] Ein geringer Deaillierungsgrad der Online-KWA is zu wählen, wenn ab einer gewissen Höhe der Kundenwerbeiräge keine weiere Verbesserung der Erfolgswahrscheinlichkei q neu (v) durch eine zusäzliche Inensivierung der Online-KWA erziel werden kann. Dies is in der Regel die Folge eines relaiv hohen Wirkungsgrads (w > 1,5). Dieser kompensier gleichzeiig die Wirkung der Inensiä, so dass selbs bei einem geringen Deaillierungsgrad der Online-KWA gue Ergebnisse erziel werden können. Die Ausprägung der Kundenwerbeiräge is hier nich ausschlaggebend. [Invesiion in eine KWA nich lohnend] Die opimale Inensiä einer Online-KWA beräg hier null, d. h. man solle auf eine Online-KWA vollsändig verzichen. Zum Einri dieses Szenarios kann ein durchschnilicher Kundenwerbeirag nahe null bei zugleich sehr geringem Absand zwischen kleinsem und größem Kundenwerbeirag und sowohl geringem Wirkungsgrad w (w < 0,35) als auch geringer Erfolgswahrscheinlichkei q al führen. Die anfallenden Kosen für die Durchführung der Online-KWA überseigen in diesem Fall den zusäzlich generierbaren Werbeirag, weshalb Invesiionen in eine Online-KWA ökonomisch nich sinnvoll sind. Selbs wenn in der Praxis die Modellanwendung und die dami verbundene Schäzung aller Parameer (bspw. aufgrund hoher Erhebungskosen) nich durchgeführ wird, können die beschriebenen Sensiiviäen und Invesiionsmuser zumindes wichige Anhalspunke hinsichlich des opimalen Invesiionsumfangs in eine Online-KWA geben. 7 Bei den Parameern mi nach oben offenem Definiionsbereich wurden bei der Simulaion Obergrenzen fesgeleg. Ebenso wurden z. T. realisische Unergrenzen fesgeleg, selbs bei nach unen bereis beschränkem Definiionsbereich (z. B. bei der Inervallwahl der Kosenparameer).

12 Mulikonferenz Wirschafsinformaik Zusammenfassung Durch echnologische Forschrie im Bereich der Daenanalyse im Inerne is es prinzipiell möglich, das Nuzungsverhalen der Kunden für eine geziele, individualisiere Kundenansprache zu analysieren. Um hierbei diejenigen Kunden zu idenifizieren, bei denen die CRM-Maßnahmen aus Unernehmenssich ökonomisch gerechferig sind, sell sich die Frage inwiewei auch online eine KWA erforderlich is. Im vorliegenden Beirag wurde deshalb ein einfaches Modell zur ökonomischen Planung einer Online-KWA enwickel. Auf Basis einer Simulaion konnen dabei drei Invesiionsszenarien idenifizier werden, die szenariospezifisch (z. B. wie erfolgreich verliefen bisherige Kampagnen? Wie wei sreuen die Kundenwerbeiräge der Kunden?) erse prakische Handlungsempfehlungen im Hinblick auf den opimalen Invesiionsumfang in eine Online-KWA darsellen. Als kriischer Punk bei der Operaionalisierung des Modells is insbesondere die Schäzung der enhalenen Parameer zu nennen. So wird u. a. davon ausgegangen, dass der Werbeirag eines Kunden bzw. dessen Änderung als Inpuparameer des Modells geschäz werden kann. Um fehlerbehafeen Schäzungen engegenzuwirken, können bei der Anwendung sa Einzelweren Inervalle zugrunde geleg werden. Weierführende Unersuchungen der Auoren belegen, dass das Simulaionsergebnis für die verwendeen Inervalle sabil is, selbs wenn die Schäzung der Parameer mi leichen Fehlern behafe is. Darüber hinaus beseh weierer Forschungsbedarf uner anderem darin, die Annahme einer Gleichvereilung der Kundenwerbeiräge ensprechend zu relaxieren und die Unersuchungen auf andere Vereilungen zu erweiern. Troz der Limiaionen und der erheblichen Vereinfachungen im Rahmen der Modellbildung (z. B. Annahmen hinsichlich der Zusammenhänge im Modell), mach der Beirag wesenliche Zusammenhänge und Einflussfakoren bei der ökonomischen Planung einer Online-KWA deulich. Insgesam sell der beschriebene Ansaz dami einen ersen Schri in diesem relevanen Themenkonex dar und kann so als Basis für iefergehende Analysen dienen. 6 Lieraur [1] Bauer, HH; Hammerschmid, M; Donnever, T (2007): Effekiviä und Effizienz im inerakiven Markeing Die Inegraion von Kundennuzen- und Kundenwersegmenierung im Inerne. Zeischrif für Beriebswirschaf 77(3): [2] Berrand, JWM; Fransoo, JC (2002): Modelling and simulaion: operaions managemen research mehodologies using quaniaive modeling. Inernaional Journal of Operaions & Producion Managemen 22(2): [3] Deepa, R; Hamsaveni, R; Phil, M (2010): Online Cusomer Value Idenificaion Based On Sie Usage Time hrough Daa Mining Analysis. Global Journal of Compuer Science and Technology 20(2): [4] Dohery, NF; Ellis-Chadwick, F (2010): Inerne reailing: he pas, he presen and he fuure. Inernaional Journal of Reail & Disribuion Managemen 38(11/12): [5] Gneiser, MS (2010): Werorienieres CRM. Das Zusammenspiel der Triade aus Markeing, Finanzmanagemen und IT. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 52(2): [6] Goldsmih, RE (2004): Curren and fuure rends in markeing and heir implicaions for he discipline. Journal of Markeing Theory and Pracice 12(4):10-17.

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