Diplomarbeit, 2007
84 Seiten, Note: 1,3
Diese Diplomarbeit befasst sich mit der Untersuchung des Customer Lifetime Value (CLV) unter Berücksichtigung der Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme. Ziel der Arbeit ist es, ein Konzept zur Ermittlung des CLV für Unternehmen zu entwickeln, das die besonderen Möglichkeiten kartenbasierter Kundenbindungsprogramme zur Erfassung und Analyse von Kundendaten integriert. Die Arbeit analysiert dabei die relevanten Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes und erarbeitet ein Berechnungsverfahren, das sowohl quantitative als auch qualitative Einflussfaktoren berücksichtigt.
Die Arbeit beginnt mit der Einordnung des Themas und der Darstellung der Zielsetzung und des Aufbaus der Arbeit. Kapitel 2 beleuchtet den Begriff des Kundenwertes und stellt verschiedene Kundenbewertungsverfahren vor. Der Fokus liegt dabei auf dem Customer Lifetime Value-Ansatz und seiner Bedeutung für die Unternehmenspraxis. Kapitel 3 befasst sich mit der Konzeptualisierung des CLV-Ansatzes unter Berücksichtigung der Potentiale kartenbasierter Kundenbindungsprogramme. Es werden die zentralen Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes analysiert und ein Berechnungsverfahren für den CLV entwickelt. Kapitel 4 widmet sich der Operationalisierung des CLV-Ansatzes, indem die Beschaffung von Kundenwertinformationen aus kartenbasierten Kundenbindungsprogrammen und die Festlegung der Komponenten des CLV behandelt werden. Schließlich werden in Kapitel 5 die Anwendungsmöglichkeiten des CLV für Kundenwertorientierte Planung und Kontrolle beleuchtet.
Customer Lifetime Value (CLV), Kundenbindungsprogramme, kartenbasierte Systeme, Kundenwert, Kundenwertanalyse, Kundensegmentierung, Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Datenschutz.
Der CLV ist eine Kennzahl, die den Gesamtwert eines Kunden für ein Unternehmen über die gesamte Dauer der Geschäftsbeziehung hinweg beschreibt.
Kartenbasierte Programme generieren wertvolle Daten über Kaufverhalten, Frequenz und Loyalität, die als Basis für eine präzise Wertberechnung dienen.
Die Retention Rate (Kundenbindungswahrscheinlichkeit) gibt an, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Kunde dem Unternehmen in der nächsten Periode treu bleibt.
Neben dem Umsatz spielen auch die Referenzwirkung (Weiterempfehlungen) und die Informationswirkung (Feedback für Produktverbesserungen) eine Rolle.
Da nicht alle Kunden profitabel sind, sollte das Marketing zielgerichtet in Kunden investieren, die einen hohen CLV aufweisen, statt in "wertvernichtende" Beziehungen.
Deutsche Datenschutzbestimmungen setzen enge Grenzen für die Speicherung und Analyse personenbezogener Daten, was bei der Gestaltung von Kundenbindungsprogrammen berücksichtigt werden muss.
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