Kundenbeziehungsmanagement. Vergleich von Methoden zur Messung und Analyse von Churn

Inhaltsverzeichnis

• 1. Einleitung
• 1.1. Ausgangspunkt der Untersuchung
• 1.2. Problemstellung
• 1.3. Zielsetzung und Herangehensweise
• 2. Kundenbeziehungsmanagement
• 2.1. Grundlagen des Customer Relationship Management
• 2.2. Kundenlebenszyklus hinsichtlich des Churn-Managements
• 2.3. Churn-Management
• 2.4. Kundenabwanderungsprozess und Gründe einer Abwanderung
• 2.5. Kritische Bestandsaufnahme der Literatur
• 3. Konzeption der Messung von Churn
• 3.1. Anforderungen und Prozessablauf zur Messung von Churn
• 3.2. Kriterien für die Bewertung von Methoden zur Messung von Churn
• 3.3. Bewertungskriterien für den Vergleich der Methoden
• 4. Klassische Methoden zur Messung und Analyse von Churn
• 4.1. Einfache Analyse und Messung von Churn
• 4.2. Markov-Ketten
• 4.3. Loyalitätsleiter
• 4.4. Logistische Regression
• 4.5. Hazard-Regression
• 4.6. NBD/Pareto-Modell
• 5. Data-Mining-Methoden zur Messung und Analyse von Churn
• 5.1. Grundlagen des Data Mining
• 5.2. Methoden zur Analyse und Messung von Churn auf Basis des Data-Mining
• 5.2.1. Entscheidungsbaumanalyse
• 5.2.2. Neuronale Netze
• 5.2.3. K-Nearest-Neighbour
• 6. Methodenvergleich
• 6.1. Vergleich der Methoden anhand des Bewertungsrasters
• 6.2. Methodenvergleich im Kontext des Dateninputs
• 7. Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Bachelorarbeit befasst sich mit dem kritischen Vergleich von Methoden zur Messung und Analyse von Churn. Die Arbeit verfolgt das Ziel, verschiedene Methoden hinsichtlich ihrer Eignung zur Vorhersage von Kundenabwanderung zu bewerten und miteinander zu vergleichen.

• Definition und Bedeutung von Churn im Kontext des Kundenbeziehungsmanagements
• Analyse der verschiedenen Methoden zur Messung und Analyse von Churn
• Bewertung und Vergleich der Methoden anhand eines definierten Bewertungskriteriums
• Beurteilung der Einsatzmöglichkeiten der Methoden in unterschiedlichen Szenarien
• Ausblick auf zukünftige Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich des Churn-Managements

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 1 führt in das Thema Churn ein, erläutert den Ausgangspunkt der Untersuchung und definiert die Problemstellung. Die Zielsetzung und Herangehensweise der Arbeit werden ebenfalls in diesem Kapitel vorgestellt.

Kapitel 2 beschäftigt sich mit den Grundlagen des Kundenbeziehungsmanagements (CRM), dem Kundenlebenszyklus und der Bedeutung von Churn im Kontext des CRM. Der Kundenabwanderungsprozess und die Gründe für eine Abwanderung werden ebenfalls ausführlich analysiert.

Kapitel 3 legt den Fokus auf die Konzeption der Messung von Churn. Es werden Anforderungen und Prozessablauf zur Messung von Churn definiert sowie Kriterien für die Bewertung von Methoden zur Messung von Churn vorgestellt.

Kapitel 4 stellt klassische Methoden zur Messung und Analyse von Churn vor, darunter die einfache Analyse und Messung von Churn, Markov-Ketten, die Loyalitätsleiter, die logistische Regression, die Hazard-Regression und das NBD/Pareto-Modell.

Kapitel 5 befasst sich mit Data-Mining-Methoden zur Messung und Analyse von Churn. Es werden Grundlagen des Data Mining erklärt und verschiedene Methoden auf Basis des Data-Mining vorgestellt, darunter Entscheidungsbaumanalyse, neuronale Netze und K-Nearest-Neighbour.

Kapitel 6 bietet einen Vergleich der verschiedenen Methoden zur Messung und Analyse von Churn anhand eines Bewertungsrasters und im Kontext des Dateninputs.

Schlüsselwörter

Churn, Customer Relationship Management (CRM), Kundenabwanderung, Kundenbindung, Methodenvergleich, Data Mining, Entscheidungsbaumanalyse, neuronale Netze, K-Nearest-Neighbour, logistische Regression, Hazard-Regression, NBD/Pareto-Modell, Markov-Ketten, Loyalitätsleiter.