Diplomarbeit, 2008
73 Seiten, Note: 1,3
1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Motivation
1.2 Vorgehensweise
2 Theoretischer Hintergrund
2.1 Definition und Relevanz
2.2 Berechnung von CLV und CE
2.2.1 Basismodellorientierte Modelle
2.2.2 Stochastische Modelle
2.3 Anwendung von CLV und CE
2.3.1 Ressourcen Allokation
2.3.2 Customer Equity und Unternehmenswert
2.4 Zusammenfassung und Forschungsbedarf
3 Modellanwendung
3.1 Vorstellung des Modells von Krafft et al. (2005)
3.1.1 Prognose der Kundenbasis
3.1.2 Berechnung des Kundenwertes
3.1.3 Theoretische Einordnung des Modells
3.2 Daten
3.2.1 Erhebung der Daten
3.2.2 Bestimmung der Eingangsgrößen
3.3 Anwendungsvorgehen
3.3.1 Kritische Masse
3.3.2 Volatilität der Kundenveränderung
3.3.3 Parameter des Momentum-Prozesses
3.3.4 Weiteres Vorgehen
4 Auswertung der Ergebnisse
4.1 MySpace und Facebook
4.2 Bebo und Hi5
4.3 Tagworld und Piczo
4.4 Sensitivitätsanalyse
5 Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Die Arbeit untersucht die Eignung des Kundenwertmodells nach Krafft et al. (2005) zur Bewertung des Customer Equity von sozialen Online-Netzwerken. Dabei wird analysiert, ob das Modell die Dynamik der Kundenbasis sowie den damit verbundenen Unternehmenswert realitätsnah prognostizieren kann, insbesondere unter Berücksichtigung von Netzwerkeffekten bei Wachstumsunternehmen.
3.1 Vorstellung des Modells von Krafft et al. (2005)
Das Modell von Krafft et al. (2005) beschreibt primär die zukünftige Veränderung der Kundenbasis des betrachteten Unternehmens mit dem Ziel, positive als auch negative Netzwerkeffekte abzubilden, die von der momentanen Kundenbasis ausgehen. Dieser Aspekt ist für die Bestimmung des Customer Equity in so fern von Bedeutung, da das Modell davon ausgeht, dass der Wert jedes Kunden heute von einem direkten Ertrag, dem mit ihm generierten Cashflow und einem indirekten Ertrag, dem Referenzwert des Kunden, abhängt, der sich anhand der durch positives Feedback hinzugewonnene Kunden in der Zukunft definiert.
Hinsichtlich der Kundenbasis wirkt das Feedback eines Kunden, das er an potenzielle Kunden weitergibt, wie ein Schneeballeffekt, der zu einer positiven bzw. negativen Wachstumsrate der Kundenbasis führt. Dieses Verhalten wird in dem Modell über einen inversen „Mean-Reversion“-Prozess dargestellt, der als „Momentum-Prozess“ bezeichnet wird. Dieser gibt die Bewegung der Kundenanzahl wieder, indem von einem kritischen Gleichgewichtsniveau ausgegangen wird, von dem sich die Gesamtzahl der Kunden eines Unternehmens entfernt. Im Rahmen des Modell bedeutet dies, dass im Vorhinein ein kritisches Kundenniveau definiert wird, dem die Kundenbasis der Ausgangsperiode gegenübergestellt wird. Liegt die Anzahl der Kunden über dem kritischen Level, werden positive Netzwerkeffekte ausgelöst, welche die Kundenbasis wachsen lassen. Falls die Anzahl der Kunden unter dem kritischen Niveau liegt, kommt es zu negativen Netzwerkeffekten und einer schrumpfenden Kundenbasis.
1 Einleitung: Vorstellung der Problematik bei der Bewertung von Wachstumsunternehmen und Begründung für den Einsatz alternativer, kundenbasierter Ansätze.
2 Theoretischer Hintergrund: Strukturierte Zusammenfassung der Literatur zu Kundenwertmodellen und deren Bedeutung für die Unternehmensbewertung.
3 Modellanwendung: Detailreiche Erläuterung des Modells von Krafft et al. (2005), der Datengrundlage sowie des methodischen Vorgehens bei der Kalibrierung.
4 Auswertung der Ergebnisse: Empirische Anwendung auf ausgewählte soziale Netzwerke und Diskussion der Resultate sowie Sensitivitätsanalysen.
5 Zusammenfassung und Schlussfolgerung: Synthese der Forschungsergebnisse, Reflexion der Modellgrenzen und Ausblick auf künftige Forschungsbedarfe.
Kundenwert, Customer Equity, Soziale Netzwerke, Unternehmensbewertung, Netzwerkeffekte, Momentum-Prozess, Wachstumsunternehmen, Kundenbasis, Unique Visitors, Cashflow, Diskontierungsrate, Sensitivitätsanalyse, Online-Plattformen, Kundenlebenswert, Modellvalidierung
Die Arbeit befasst sich mit der Bewertung von sozialen Online-Netzwerken, die aufgrund ihrer spezifischen Eigenschaften als Wachstumsunternehmen schwer mit traditionellen Finanzkennzahlen zu bewerten sind, unter Verwendung eines speziellen Kundenwertmodells.
Zentral sind die Themenfelder Kundenwert (Customer Lifetime Value), Customer Equity, Unternehmensbewertung von Internetfirmen, Netzwerkeffekte sowie die stochastische Modellierung von Kundenwachstumsprozessen.
Das Hauptziel ist die empirische Überprüfung, ob das Kundenwertmodell nach Krafft et al. (2005) die reale Entwicklung der Kundenbasis und den daraus abgeleiteten Unternehmenswert von sozialen Netzwerken in den USA akkurat abbilden kann.
Es wird eine fallstudienbasierte Analyse („Case-to-Case“) von zehn sozialen Netzwerken durchgeführt, bei der ein einstufiger, binominaler Entscheidungsbaum genutzt wird, um stochastische Momentum-Prozesse und Cashflows zu berechnen.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung der CLV- und CE-Konzepte, die detaillierte Vorstellung und mathematische Herleitung des angewandten Modells von Krafft et al. (2005) sowie die empirische Anwendung und Analyse der Resultate für diverse Plattformen.
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Kundenwert, Customer Equity, Netzwerkeffekte, Momentum-Prozess und Wachstumsunternehmen sowie Webmetrics wie Unique Visitors charakterisieren.
Netzwerkeffekte werden über einen „Momentum-Prozess“ modelliert, der auf einem kritischen Kundenniveau basiert: Liegt die Nutzerzahl darüber, entstehen positive Rückkopplungen (exponentielles Wachstum), liegt sie darunter, kommt es zu einem schrumpfenden Prozess.
Die Arbeit ist besonders, da sie versucht, die Schwierigkeiten der traditionellen DCF-Methode bei negativen Cashflows zu umgehen, indem sie den Firmenwert primär aus dem Wert der Kundenbasis und deren indirektem Referenzpotenzial ableitet.
Der Autor stellt fest, dass das Modell zwar theoretisch sinnvoll ist, jedoch eine gewisse Instabilität aufweist, da insbesondere Parameter wie das Momentum-α oder das kritische Kundenniveau in extremen Fällen zu unrealistischen Ergebnissen führen können, was oft durch die Modellannahmen bei Datenknappheit bedingt ist.
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