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Kundenwertberechnung in der Medienbranche

Seminararbeit 2010 25 Seiten

Medien / Kommunikation - Public Relations, Werbung, Marketing, Social Media

Leseprobe

I. Inhaltsverzeichnis

II. ABBILDUNGS- UND TABELLENVERZEICHNIS

III. ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS

1. EINFÜHRUNG

2. CLV-BERECHNUNG ALS STRATEGISCHES ZIEL DES MEDIENMANAGEMENTS

3. DYNAMISCHE KUNDENBEWERTUNG UND KUNDENBEZIEHUNGSMANAGEMENT
3.1. MODELLIERUNG DES KUNDENWERTES AUF BASIS DER VERTRAGLICHEN BINDUNG
3.2. MODELLIERUNG DES KUNDENWERTES AUF MÄRKTEN MIT FEHLENDER VERTRAGSBINDUNG

4. IMPLIKATIONEN FÜR MANAGEMENT UND FORSCHUNG

5. FAZIT

IV. ANHANG

ANHANG 2: GEMEINSAME LITERATURTABELLE DER SEMINARGRUPPE KUNDENWERTBERECHNUNG IN DER MEDIENBRANCHE ALS ÜBERBLICK DES FORSCHUNGSSTANDES

V. LITERATURVERZEICHNIS

II. Abbildungs- und Tabellenverzeichnis

Abbildung 1: Einordnung der Medienprodukte nach der Art der Kundenbeziehungen

Tabelle 1: Überblick der empirischen Fallstudien zur Ermittlung und Prognose des CLV in vertraglichen Geschäftsbeziehungen

Tabelle 2: Überblick der empirischen Fallstudien zur Ermittlung und Prognose des CLV in vertraglichen Geschäftsbeziehungen

III. Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. EINFÜHRUNG

Nach dem 1. Deutschen Medienkongress 2010 von HORIZONT in Frankfurt ist deutlich geworden, dass das Jahr 2010 für die Medienbranche ein Jahr des Umbruchs wird. Das liegt zum einen an der kontinuierlichen Verschlechterung des Anzeigemarktes in Printmedien und zum anderen am zunehmenden Wettbewerbsdruck auf den Medienmärkten. Immer stärker gleichen sich die Medienangebote von Mobilfunkanbietern, Internetprovidern oder Pressemedien an und werden aus der Kundensicht als austauschbar angesehen (Horizont, 2010). Für die Medienbranche bedeutet dies, dass der Kunde, seine Zufriedenheit und somit auch die Kundenbindung zentrale Faktoren des Unternehmenserfolgs werden.

Somit muss das Ziel jedes Medienunternehmens heißen, den Wert eines Kunden oder Custo- mer Lifetime Value (CLV) zu ermitteln. Der CLV ergibt sich aus der Summe der diskontier- ten, direkt zurechenbaren Ein- und Auszahlungsströmen, die während der Akquisitionsphase sowie der gesamten Dauer der Kundenbeziehung verursacht werden (Berger/ Nasr, 1998; Cornelsen, 2000; Krafft/Albers, 2000; Gupta et al., 2006; Jain/Singh, 2002). Allerdings ba- siert der Kundenwert nicht nur auf quantitativen Größen, sondern berücksichtigt auch qualita- tive Werte, wie z.B. Referenzen und Weiterempfehlungsaktivitäten eines Kunden.

In den letzten Jahren beschäftigen sich Forschung und wissenschaftliche Literatur verstärkt mit dem Thema des Kundenwertes. Eine Vielzahl an Studien diskutiert verschiedene Modelle zur Berechnung des Kundenwertes (Reinartz/Kumar, 2003; Gupta et al., 2004; Rust et al., 2004; Wiesel/Skiera, 2007). Jedoch existiert bis heute kein vollständiger und universeller Ansatz zur branchenspezifischen Ermittlung des Kundenwertes und es bleibt dem Manager überlassen, aus der Vielzahl der Modelle diejenigen zu identifizieren, die für die Charakteristika seiner Industrie besonders geeignet sind.

Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, verschiedene Ansätze zur Bestimmung der CLV bei ver- traglichen und nicht-vertraglichen Kundenbeziehungen vorzustellen, und geeignete Modelle unter Berücksichtigung der Besonderheiten der Medienbranche sowohl daraus abzuleitender Kundenbeziehungen zu empfehlen. Dazu werden mehrere empirische Studien und Kunden- wertberechnungsmodelle analysiert und ihre Anwendbarkeit für die Medienbranche geprüft. Somit besteht der Beitrag dieser Arbeit darin, mit Hilfe vorhandener Kundenwert-Modelle den branchenspezifischen Ansatz zur Kundenwertberechnung für die Medienindustrie zu identifizieren und ihn auf Grund der vorhandenen Untersuchungen zu erläutern.

Ausgehend von dieser Problemstellung ergibt sich folgender Aufbau der vorliegenden Arbeit: Nach der Einführung werden die Besonderheiten der Medienindustrie und die Klassifikation 1 der Kundenwertmodelle in Abhängigkeit von der Kundenbeziehung erläutert. Im dritten Kapitel werden die Kundenwertberechnungsmodelle für die vertraglichen und nichtvertraglichen Kundenbeziehungen analysiert und die Eignung dieser Modelle für die Medienbranche diskutiert. Es werden abschließend die für Medienindustrie geeigneten Ansätze zur Kundenwertberechnung empfohlen und die zahlreichen Einsatzmöglichkeiten der Kundenwertanalyse in Medienmanagement dargestellt.

2. CLV-BERECHNUNG ALS STRATEGISCHES ZIEL DES MEDIENMANAGEMENTS

Durch die zunehmende Gleichförmigkeit der Angebote insbesondere in der Medienbranche, ist die detaillierte Betrachtung des Kunden zunehmend wichtiger, da er die Profitabilität des Unternehmens ausmacht (Pelzel, 2006, S. 716). Durch diesen Umstand, erlangt auch die Kun- denwertberechnung einen ständig größer werdenden Stellenwert. Die Besonderheiten und speziellen Charakteristika der Medienindustrie sind bei der Kundenwertberechnung mit zu berücksichtigen.

Eine der wichtigsten Charakteristika, die den Medienmarkt kennzeichnet, ist das sprunghafte Verhalten der Mediennutzer. Das verursacht Unberechenbarkeit bei der Auswahl und Nut- zung der Angebote (Siegert, 2003, S. 25), und erschwert dadurch die Ermittlung des Kun- denwertes in hohem Maße. Dies liegt in erster Linie daran, dass der Wandel zu den alternati- ven Anbietern (z.B. Lesermarkt, Musik-Download-Stores) geringe monetäre Wechselkosten für die Nutzer bedeutet. Besonders bei Online-Medien und Medien mit nicht-vertraglichen Beziehungen kann die Wechselhaftigkeit der Rezipienten mit sehr niedrigen Eintrittsbarrieren begründet werden. Desweiteren verringert sich der Marken- oder Beziehungsnutzen aufgrund der steigenden Homogenität der Leistung von Medienanbietern für Kunden (Pelzel, 2006, S. 716ff.) und allein der Preis entscheidet über die Auswahl der Medienprodukte (z.B. Internet- anbieter).

Die letzte bewertungsrelevante Besonderheit der Mediengüter besteht darin, dass die Qualität von Informationen erst nach dem Kauf und Verbrauch beurteilt werden kann. Aufgrund des Selbstbedienungscharakters sind die Mediengüter für Online-Handel besonders gut geeignet. Dabei geht es in erster Linie um die digitalisierbaren Produkte wie Bücher, MusikDownloads, Filme oder Nachrichten (Wirtz, 2008, S. 30).

Bei der Ermittlung von Kundenkenngrößen spielt die Art der vorhandenen Kundenbeziehun- gen eine entscheidende Rolle. So verfügen die Unternehmen mit vertraglichen Kundenbezie- hungen, zum Beispiel Internet Provider (1&1, T-Home, Alice), Mobilfunkanbieter (O2, Si- myo, eplus) oder auch Pay-TV-Anbieter (Sky, Premiere) über ausreichende Kundendaten. Das gilt auch für Unternehmen mit nicht-vertraglichen Kundenbeziehungen, sofern mehrere Käufe ein und dem gleichen Kunden zugeordnet werden können. Beispielsweise solche Onli- ne-Händler wie Amazon.de oder online Music-Stores können die Kundenkäufe registrieren und die Kaufaktivitäten ihrer Kunden verfolgen. Da die Ausgaben für Akquisition und Bin- dung eines Kunden sowie sein Cash-Flow in solchen Geschäftsbeziehungen relativ einfach ermittelt werden können, ist eine zuverlässige Prognose des Kundenwertes anhand der mone- tären Kenngrößen unproblematisch erstellbar. Dagegen können die Medienunternehmen mit nicht-vertraglichen Beziehungen, wie beispielsweise stationäre Buch- und Musikhändler, zwar einzelne Käufe ihrer Kunden beobachten, aber mehrere Käufe einem Kunden nicht zu- ordnen (Wiesel/Skiera, 2007, S. 716).

Zur besseren Anschaulichkeit sind die Medienprodukte nach der Art der Kundenbeziehungen und Transaktionsfrequenz in Abbildung 1dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Einordnung der Medienprodukte nach der Art der Kundenbeziehungen

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung Fader et al. (2005).

Die unterschiedlichen Ausgangssituationen bezüglich der Kundendaten bedürfen getrennter Betrachtung bei der Prognose des CLV. Der erste theoretische Ansatz zur Modellierung des Kundenwertes wurde von Dwyer geprägt. Er schlägt zwei grundlegende CLV-Modelle in Abhängigkeit von Kundenarten vor: „Lost-for-good“-Kunden und „Always-a-share“-Kunden (Dwyer, 1997, S. 8 ff.). „Lost-for-good“-Kunden stellen die vertraglichen Kunden dar, die ihre erwünschten Leistungen nur bei einem Unternehmen nachfragen und dadurch lange Bin- dung an das Unternehmen haben, beispielsweise für Kontraktgüter (Zeitschriften im Abon- nement, Festnetzanschlüsse, Bankkontenführung etc). Wenn der Kunde die Beziehung ab- bricht, gilt er als für immer verloren. Infolgedessen spielt die Abbildung der Kundenbin- dungsrate über den Zeitablauf (customer retention rate) eine entscheidende Rolle. Demge- genüber decken die ,,Always-a-share “ -Kunden ihren Bedarf bei mehreren Anbietern. "Al- ways-a-share"-Kunden gelten als nicht für immer verloren, wenn sie in der nächsten Periode bei einem Wettbewerber und nicht bei dem betrachteten Anbieter kaufen. Grundlegend für die Berechnung des CLV ist hier die Prognose der Kaufneigung eines Kunden auf der Basis des vorherigen Kaufverhaltens. In diesem Ansatz wird der aktuelle Status des Kunden in der je- weiligen Periode seinem früheren Kaufverhalten gegenübergestellt. Die entscheidende Vari- able stellt daher die periodenabhängige Wechselwahrscheinlichkeit (migration rate) eines Kunden dar. "Always-a-share" -Kunden finden sich vor allem in Medienmärkten mit niedrigen Wechselkosten wie Internetanbieter, Online Musik-Stores etc. Solche Situationen werden durch Migrationsmodelle am besten abgebildet.

Die ersten kennzahlorientierten Grundansätze zur Modellierung des CLV in der wissenschaft- lichen Literatur basieren ausschließlich auf monetären Größen (Dwyer, 1997; Blatt- berg/Deighton, 1996; Berger/Nasr, 1998; Reinartz/Kumar, 2000; Bauer et al., 2002). Die Kundenbindungsrate findet in den meisten Modellen dieser Kategorie keine Betrachtung oder wird als konstant angenommen. Aus diesem Grund sind die Ansätze für Medienindustrie, wo die Kundenbindung der entscheidende Faktor der Kundenwertberechnung darstellt, nicht an- wendbar. Desweiteren sind bei diesen Modellen auch viele andere relevante Determinanten zur Bestimmung des Kundenwertes in der Medienbranche wie Konkurrenzaktivität, Preis, Kundenzufriedenheit, Referenzpotential des Kunden etc., außer Acht gelassen.1 Letztendlich ist auch Planungshorizont bei der Ermittlung der Kundenkenngrößen zu erwähnen, diese Komponente wird bei den vorgenannten Modellen nicht hinreichend berücksichtigt, wenn nur eine Periode in die Betrachtung aufgenommen wird. Im Bereich der Medien ist das Erreichen des maximalen Kundenpotenzials nur durch eine langfristige Kundenbindung möglich (Reichheld/ Sasser, 1990, S. 107). Die kurzfristige Sichtweise einiger Studien (Blattberg et al., 2001; Dwyer, 1997) gibt somit die realen Beziehungen über mehrere Perioden nicht wie- der. Es zeigt sich, dass die vorgestellten Modelle nicht in der Lage sind, den realitätsnahen Kundenwert in Bezug auf Medienprodukte zu berechnen.

So stellt sich die Herausforderung, die geeigneten Modelle für Medienprodukte aus einer Vielzahl der in der wissenschaftlichen Literatur und Forschung vorhandenen CLV-Ansätze zu identifizieren.

3. DYNAMISCHE KUNDENBEWERTUNG UND KUNDENBEZIEHUNGSMANAGEMENT

3.1. Modellierung des Kundenwertes auf Basis der vertraglichen Bindung

In Unternehmen mit vertraglichen Kundenbeziehungen geht es vor allem um die Kundenbin- dung, da nur durch langfristige Beziehungen maximaler Kundenwertertrag erreicht werden kann. Aus diesem Hintergrund ist die Frage der optimalen Verteilung des Marketingbudgets für Akquisition und Kundenbindung eine große Rolle spielt. Ein erstes kundenbindungsba- siertes Modell zur getrennten Betrachtung des Akquisitions- und Bindungsbudgets wurde von Blattberg und Deighton (1996) ermittelt. Sie betrachten den Zusammenhang zwischen der Akquisitions- und der Bindungsrate und den dafür eingesetzten Ausgaben pro Kunde. Die vorgeschlagene Exponentialfunktion basiert lediglich auf theoretischen Überlegungen und stellt keine empirische Forschung dar. Bei der Berechnung beider Raten finden subjektive Einschätzungen aufgrund der vergangenen Transaktionswerte Verwendung. Dabei wird in diesem Modell von der Homogenität der Kunden ausgegangen (Blattberg/Deighton, 1996, S. 137 ff.). Diese Annahme ist realitätsfremd. Besonders in der Medienbranche muss die Kun- denheterogenität berücksichtigt werden, da die Ausgaben für Kundenbindung in Abhängigkeit von Kundensegmenten wie z.B. - Silber-, Gold-, Platinum-Kunden im Buchclub - unter- schiedlich aufgeteilt werden sollen.

Berger und Nasr (2001) erweitern den von Blattberg und Deighton (1996) vorgeschlagenen Ansatz und heben einige seiner Schwächen auf. Durch die Einführung zweier separater Marktsegmente und Einsatz von zwei Kommunikationsmitteln (Zeitungsanzeige und Versand eines Direktmailings) wird auch auf die Heterogenität der Kunden eingegangen. Die Autoren berücksichtigen in ihrem Modell die Interdependenzen zwischen der Kundenakquisition und - bindung, sowie deren Ausgaben (Berger/Nasr, 2001, S. 51 ff.). Die vorgelegte Reaktionsfunktion besagt, dass ohne Ausgaben keine Kundenbindung entstehen kann. Dies entspricht nicht der Realität, da ein bestimmter Kundenanteil einem Anbieter auch ohne Marketingmaßnahmen einem Anbieter erhalten bleibt (z.B. Zeitungsabonnements).

Aufbauend auf dem Ansatz von Berger/ Nasr (2001) wurde das CLV-Modell von Gupta und Lehmann (2003) und Gupta et al. (2004) entwickelt. Beide Modelle ermitteln den CLV unter 5 Annahme einer konstanten durchschnittlichen Kundenbindungsrate und eines unendlichen Planungshorizonts hinsichtlich des Kundenlebenswertes. Wie auch in vorherigen Modellen werden hier ebenfalls die stochastischen Schwankungen der Kundenlebenszeit nicht berück- sichtigt. Gupta und Lehmann (2003) betrachten nur das theoretische Modell zur Ermittlung des Kundenwertes. Auf ihren Überlegungen basiert die empirische Anwendung für Internet- Firmen (Amazon, eBay, Ameritrade, E*Trade) von Gupta et al. (2004), aber im Gegensatz dazu betrachten die Autoren die periodenspezifischen Deckungsbeiträge, die mit einer kon- stanten Rate wachsen, sowie Ausgaben für Gewinnsteuern und Bindungsraten (S. 10). Dar- über hinaus wird die Prognose des zukünftigen Gewinns von Neukunden berücksichtigt. Die- ser Ansatz zeigt eine gute Prognosefähigkeit für Internet-Firmen. Das Modell stößt aber an seine Grenzen bei solchen Unternehmen wie eBay und Amazon. So werden hier nur kunden- spezifische Ein- und Auszahlungen berücksichtigt, dagegen werden aber die Ausgaben, die den Kunden nicht direkt zurechenbar sind, vernachlässigt. Da die Medienprodukte durch spe- zifische Kostenstruktur charakterisiert sind, die aus einem relativ hohen Fixkostenanteil (z. B. bei die Erstellung First-Product-Copy in Filmindustrie) und geringen Kosten für die weiteren Kopien besteht, ist die Nichtbeachtung dieser Investitionen nicht zielführend.

Wiesel und Skiera (2007) entwickeln auf der Basis von Gupta et al. (2004) ein Modell, das die obengenannten Grenzen behebt. Die Autoren berücksichtigen in ihrem Modell auch die operativen nicht-kundenspezifischen Ausgaben (zum Beispiel Investitionen, Gehälter). Das vorgeschlagene Modell wurde zur Bewertung von Unternehmenswerten auf der Basis der Kundenlebenswerten der Internet Service Provider (Freenet und T-Online) angewendet und weist eine gute Prognosefähigkeit auf. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen betrachten die Autoren die kundengruppenbezogene Ermittlung der Cash Flows der Kunden über deren Lebenszeit (Wiesel/ Skiera, 2007, S. 713). Dies ermöglicht die hohen Anfangsinvestitionen in die Kundenbasis bei der Berechnung von Cash Flow besser zu erfassen. Das zentrale Ergebnis dieser Studie zeigt, dass die Veränderungen der Kundenbindungsrate den Eigenkapitalwert am stärksten beeinflusst (S. 729). Dies beweist die Wichtigkeit der genauen Ermittlung dieser Kenngröße für die Medienunternehmen mit vertraglichen Beziehungen. Trotz der hohen Prognosegüte kann dieses Modell die Komplexität einer Kundenbeziehung sowie das Kun- denpotenzial in der Medienbranche in vollem Umfang nicht abbilden, da es sich im Wesentli- chen auf monetäre Größe bezieht. Für die Bestimmung der Kundenbindungsrate sollten bei den Medienunternehmen Replikationseffekte bzw. Multiplikatoreffekte einbezogen werden, die eine wichtige Determinante für die Ermittlung des Kundenwertes darstellen.

[...]


1 Die detaillierte Vergleichsanalyse dieser Modelle ist im Anhang dargestellt. 4

Details

Seiten
25
Jahr
2010
ISBN (eBook)
9783656379409
ISBN (Buch)
9783656380153
Dateigröße
483 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v210360
Institution / Hochschule
Universität Hamburg
Note
Schlagworte
kundenwertberechnung medienbranche

Autor

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Titel: Kundenwertberechnung in der Medienbranche