Bachelorarbeit, 2018
40 Seiten, Note: 1,7
1 Einleitung
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Definition von Customer Wallet Size
2.2 Customer Wallet Size in der B2B- und B2C-Branche
2.3 Einsatz von Customer Wallet Size im Vertriebsmanagement
3 Bemessungsmethoden von Customer Wallet Size
3.1 Datenerhebungsmethoden
3.2 Simulationsmethoden
3.3 Einflussfaktoren von Customer Wallet Size
4 Analyse der Bemessungsmethoden von Customer Wallet Size
4.1 Vergleich von vorhandenen Bemessungsmethoden in Literatur
4.2 Unzulänglichkeiten der Bemessungsmethoden
4.3 Verbesserungsvorschläge für Bemessungsmethoden in der B2B- und B2C-Branche
5 Fazit und Ausblick
5.1 Zusammenfassung
5.2 Implikationen für Forschung und Praxis
Die Arbeit untersucht das Konzept der "Customer Wallet Size" (CWS) als kritische Kennzahl im modernen Vertriebsmanagement. Ziel ist es, die bestehenden Bemessungsmethoden und Einflussfaktoren auf Basis der aktuellen Fachliteratur systematisch zu analysieren, um Unterschiede und Schwachstellen aufzuzeigen und Lösungsansätze für die Praxis zu formulieren.
3.1 Datenerhebungsmethoden
Die benötigten Daten zur Bemessung von CWS werden aus Quelle von Befragung, interner Datenbank und dritter Institution gesammelt.
Befragung. Der größte Anteil von Literaturen verwenden Daten aus Kundenbefragung anhand Fragebogen oder Interview. Die Fragebogen werden per Mail oder Post zugeschickt. Das Interview wird persönlich oder telefonisch durchgeführt. Obwohl mancher Befragung eine große Anzahl an Befragten ausgewählt wurden, sind die endlich gültige Daten nur einen kleinen Anteil von allen Befragten, d.h. die allgemeine Antwortquote von Befragung ist niedrig, weil die Qualität der Befragung schwer kontrollierbar ist. Beispielsweise in der Untersuchung von Kamakura et al. wurden über 20,000 Befragung zur Validierung einem Schätzungsmodell von CWS in der B2C-Branche durchgeführt, die am Ende jedoch nur 24% gültige Antworten enthaltet. In einem anderen Beispiel von der B2B-Branche laut Perkins-Munn et al. hat nur 39% Antwortquote bzw. ca. 200 gültige Daten in jeder Produktkategorie.
Dies bedeutet nicht, dass die Bemessung von CWS anhand von Befragungsdaten überhaupt nicht zuverlässig ist. Es wird in der Untersuchung von Perkins-Munn et al. geprüft, dass die Befragungsdaten eine Alternative von echtem CWS sein könnte, wenn die Konkurrenzdaten nicht erreichbar sind.
1 Einleitung: Die Einleitung führt in den Wandel von der Marktorientierung zur Kundenorientierung ein und begründet die Relevanz von CWS als Kennzahl zur Kundenbewertung.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel definiert die Begriffe „Size of Wallet“ und „Share of Wallet“ und stellt die Unterschiede im B2B- und B2C-Kontext sowie Einsatzmöglichkeiten im Marketing dar.
3 Bemessungsmethoden von Customer Wallet Size: Es werden verschiedene Verfahren zur Erhebung von CWS vorgestellt, unterteilt in klassische Datenerhebungsmethoden, Simulationsansätze und die Diskussion zentraler Einflussfaktoren.
4 Analyse der Bemessungsmethoden von Customer Wallet Size: Eine kritische Gegenüberstellung der Literaturergebnisse identifiziert Unzulänglichkeiten bei der Datenqualität und methodischen Umsetzung, gefolgt von Verbesserungsvorschlägen.
5 Fazit und Ausblick: Das Kapitel fasst die wesentlichen Erkenntnisse zusammen und leitet daraus konkrete Implikationen für zukünftige wissenschaftliche Untersuchungen sowie für die praktische Anwendung in Unternehmen ab.
Customer Wallet Size, Share of Wallet, Kundensegmentierung, Marketingmanagement, Datenerhebung, Simulationsmodelle, Kundenzufriedenheit, Kundenloyalität, B2B-Markt, B2C-Markt, Customer Lifetime Value, Transaktionsdaten, Kundenbindung, Cross-Selling, Prognosemethoden
Die Arbeit beschäftigt sich mit dem Konzept der Customer Wallet Size (CWS) und untersucht, wie Unternehmen den Anteil eines Kunden an ihrem Gesamtbudget (Share of Wallet) präzise messen und beeinflussen können.
Die Schwerpunkte liegen auf der Definition des Begriffs, der Gegenüberstellung von B2B- und B2C-Märkten, den verschiedenen Mess- und Simulationsmethoden sowie der Identifikation relevanter Einflussfaktoren auf das Kundenkaufverhalten.
Das Ziel ist die kritische Analyse bestehender wissenschaftlicher Ansätze zur Bemessung von CWS, um Lücken in der Forschung aufzuzeigen und Empfehlungen für eine datengestützte Verbesserung im Vertriebsmanagement zu geben.
Der Autor führt eine literaturbasierte Analyse durch, in der verschiedene empirische Studien und Modelle zur Datenerhebung und Simulation (wie z.B. das Generalized Binomial Model) miteinander verglichen werden.
Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung der Messmethoden (Befragung, interne/externe Daten), die Analyse von Einflussfaktoren (Zufriedenheit, Loyalität, soziodemografische Daten) und eine kritische methodische Bewertung.
Die Arbeit ist geprägt durch Begriffe wie Customer Wallet Size, Share of Wallet, Kundensegmentierung, Transaktionsdaten und verschiedene CRM-Methodiken.
Die Unterscheidung ist notwendig, da B2B-Kunden oft rationalere Kaufentscheidungen treffen und stabilere Geschäftsbeziehungen pflegen, während B2C-Kunden stärker durch emotionale Faktoren und Loyalitätsprogramme beeinflusst werden.
Da Konkurrenzdaten oft geschützte Firmengeheimnisse sind, ist ihre Verfügbarkeit stark eingeschränkt, was die CWS-Berechnung erschwert und die Notwendigkeit von Simulationsmodellen begründet.
Die Qualität ist entscheidend; der Autor betont, dass eine nicht repräsentative Stichprobe oder eine schlechte demografische Datenverteilung die Anwendbarkeit der Prognosemodelle auf andere Segmente erheblich einschränkt.
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