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Hazard-Raten-Modelle und ihr Anwendungspotenzial bei der Berechnung des Customer Lifetime Value

Bachelorarbeit 2010 51 Seiten

Informatik - Wirtschaftsinformatik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Formelverzeichnis

1 Einleitung und Aufbau der Arbeit
1.1 Kundenwert als zentrale Steuerungsgröße im CRM
1.2 Problemstellung: Tauglichkeit von Hazard-Raten-Modellen zur CLV-Analyse
1.3 Aufbau der Arbeit

2 Customer Lifetime Value zur Berechnung des langfristigen Kundenwerts
2.1 Konzeption des CLV-Ansatzes
2.2 Determinanten des CLV
2.2.1 Zahlungsströme (Cash-Flow)
2.2.2 Kalkulationszinssatz
2.2.3 Periodenlänge
2.2.4 Beziehungsdauer

3 Anwendungspotenzial von Hazard-Raten-Modellen bei der CLV-Analyse
3.1 Schätzung der Beziehungsdauer bei vertraglicher Bindung
3.2 Kundenbeziehungstypen: Lost-for-good vs. Always-a-share
3.3 Bestimmung der Retention-Rate im Lost-for-good-Szenario

4 Methodik der Hazard-Raten-Modelle
4.1 Zensierung und Trunkierung
4.2 Systematisierung
4.3 Dichtefunktion, Verteilungsfunktion, Survivorfunktion und Hazard-Rate
4.4 Nicht-parametrische Ansätze
4.4.1 Sterbetafel-Methode
4.4.2 Kaplan-Meier-Schätzer
4.5 Berücksichtigung von Kovariablen
4.6 Semi-parametrische Ansätze
4.6.1 Cox-Regression
4.6.2 Kritische Betrachtung der Cox-Regression
4.7 Parametrische Ansätze
4.7.1 Exponential-Verteilung
4.7.2 Weibull-Verteilung
4.7.3 Log-Logistische Verteilung
4.7.4 Evaluierung der vorgestellten Modelle
4.8 Unbeobachtete Heterogenität

5 Kritische Würdigung von Hazard-Raten-Modellen
5.1 Allgemeine Bewertung
5.2 Abgrenzung zu weiteren bedeutenden Ansätze der CLV-Analyse
5.2.1 NBD/Pareto-Modell
5.2.2 Markov-Migration-Modell
5.3 Abgrenzung zu pragmatischen und heuristischen Verfahren
5.3.1 Kundenbewegungsbilanzen
5.3.2 Churn-Analyse
5.3.3 Klassische Regressionsanalyse

6 Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Zensierung und Trunkierung..

Abbildung 2: Übersicht Hazard-Raten-Modelle..

Abbildung 3: Beziehung von Dichte-, Verteilungs-, Survivorfunktion und Hazard-Rate...

Abbildung 4: Verlauf der Weibull-Hazard-Funktion...

Abbildung 5: Verlauf der Log-Logistischen Hazard-Funktion

Abbildung 6: Funktionenübersicht...

Abbildung 7: Beispiel für den Verlauf von P(Alive)

Abbildung 8: Übergangsdiagramm und Übergangsmatrix...

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Formelverzeichnis

Formel 1: Potential CLV.

Formel 2: Present CLV.

Formel 3: Present CLV mit Retention-Rate.

Formel 4: Beziehung Dichtefunktion zu Verteilungsfunktion.

Formel 5: Survivorfunktion.

Formel 6: Hazard-Rate.

Formel 7: Äquivalente Darstellung der Hazard-Rate.

Formel 8: Survivor-Rate für Periode 3.

Formel 9: Hazard-Rate unter Berücksichtigung von Kovariablen.

Formel 10: Grundgleichung des Cox-Modells.

Formel 11: Logarithmierung des Cox-Modells.

Formel 12: Proportionalitätsbedingung.

Formel 13: Dichtefunktion, Survivorfunktion und Hazard-Rate der Exponential-Verteilung.

Formel 14: Dichtefunktion, Survivorfunktion und Hazard-Rate der Weibull-Verteilung.

Formel 15: Quotient zweier Hazard-Raten in der Weibull-Verteilung.

Formel 16: Dichtefunktion, Survivorfunktion und Hazard-Rate der Log-Logistischen Verteilung

Formel 17: Quotient zweier Hazard-Raten in der Log-Logistischen Verteilung.

Formel 18: CLV im Markov-Migration-Modell

Formel 19: Jährliche Abwanderungsquote.

Formel 20: Churn-Quote.

1 Einleitung und Aufbau der Arbeit

Während früher die Ausgestaltung einzelner Transaktionen und die Gewinnung neuer Kunden im Vordergrund von Marketingkonzeptionen standen, wurde die Relevanz des Ausbaus und der Pflege von langfristigen Kundenbeziehungen für den Unternehmenserfolg in den letzten Jahren verstärkt anerkannt (Dwyer et al. 1987, S. 12; Berger/Nasr 1998, S. 18).

Im klassischen Marketing galt es lange Zeit als erstrebenswert, über die Gewinnung möglichst vieler Transaktionspartner, das Absatzvolumen zu steigern. Die einzelnen Transaktionen wurden so gestaltet, dass der Nutzen des Leistungsaustauschs für das Unternehmen kurzfristig maximiert wurde (Lovric/Schaller 2003, S. 8).

Jedoch reicht es aufgrund von Veränderungen im ökonomischen, technologischen und gesellschaftspolitisch-sozialen Umfeld mittlerweile nicht mehr aus, sich auf die Gewinnung neuer Kunden und die Abwicklung diskreter Transaktionen zu konzentrieren (Krafft 2007, S. 1f.). Bedingt durch gesättigte Märkte und hohe Wettbewerbsintensität übersteigen bspw. die Kosten zur Gewinnung neuer Kunden die Kosten zur Bindung oft um ein Vielfaches (Jackson 1985, S. 95 ff.; Diller 1996, S. 82).

Traditionelle Wettbewerbsstrategien wie Kosten- oder Qualitätsführerschaft erweisen sich zunehmend als obsolet (Krafft 2007, S. 1). Stattdessen werden Qualität und Individualisierung der Kundenbearbeitung immer mehr zu einer Schlüsselkompetenz (Hippner/Wilde 2003, S. 453). Unternehmen beabsichtigen daher, die gewonnenen Kunden an das Unternehmen zu binden und Abwanderung zu anderen Wettbewerbern zu verhindern (Grönroos 1990, S. 144; Cornelsen 2000, S. 14f.).

Gerade vor dem Hintergrund begrenzter Marketingbudgets darf der Einsatz der Marketing- und Vertriebsinstrumente deshalb nicht einseitig auf kurzfristige Effektivitätsgewinne konzentriert werden, sondern muss seinen Fokus viel stärker als bisher auf die effiziente Gestaltung von Kundenbeziehungen richten. Demzufolge wären in erster Linie die „wertvollen Kunden“ zufrieden zu stellen und entsprechend an das Unternehmen zu binden. Denn aus Anbieterperspektive sind Investitionen in die Zufriedenstellung und Bindung von Kunden nur dann lohnenswert, wenn dadurch längerfristig profitable Kundenbeziehungen entstehen (Grunert 2007, S. 7). Systematische Analysen der Kundenprofitabilität bzw. Kundenwerte sind deshalb vor diesem Hintergrund unerlässlich. Dies kann in letzter Konsequenz sogar zur Elimination von Kunden mit negativem Kundenwert führen (Blattberg/Deighton 1997, S. 29; Cornelsen 2000, S. 2f.).

Mit diesem komplexen Themengebiet beschäftigt sich das Customer Relationship Management (CRM), in dessen Rahmen Kundenwertanalysen in den letzten Jahren an Bedeutung gewannen.

Lange Zeit beschränkten sich die eingesetzten Verfahren zur Kundenwertanalyse auf statische und häufig ausschließlich monetäre Kennziffern. Im Zuge der wachsenden Beziehungsorientierung hat die Kundenwertbetrachtung allerdings eine Dynamisierung erfahren. Zunehmend werden auch nicht-monetäre Größen wie Kundenzufriedenheit und Kundenbindung einbezogen. Sowohl die geforderte Dynamisierung, als auch eine Integration nicht-monetärer Größen in die Kundenwertberechnung, wurde durch den Einsatz des Customer Lifetime Value (CLV) geschaffen (Bruhn et al. 2000, S. 167).

1.1 Kundenwert als zentrale Steuerungsgröße im CRM

Der Begriff Kundenwert (oder „Customer Value“) wird in der Fachliteratur im Wesentlichen für zwei Perspektiven gebraucht. Einerseits wird aus Kundensicht der Kundenwert als Wertschätzung oder Präferenz aufgefasst (Krafft 2007, S. 44). Bei seiner Entscheidung eine Geschäftsbeziehung aufrecht zu erhalten oder zu beenden, beurteilt der Kunde den in dieser Beziehung erhaltenen oder noch zu erwartenden Nettonutzen. Dieser Nettonutzen ist der Wert, den der Kunde einer Geschäftsbeziehung beimisst (Eggert 2003, S. 49). Andererseits wird der Begriff Kundenwert von Anbieterseite her verwendet, um den ökonomischen Wert von Kunden, Segmenten oder Geschäftsbeziehungen zu beschreiben (Krafft 2007, S. 44).

Die vorliegende Arbeit wird sich im Folgenden ausschließlich mit der Unternehmensperspektive, also dem Kundenwert der Anbieterseite, beschäftigen.

In der Literatur finden sich verschiedene Definitionen des Kundenwerts, die sich im Kern jedoch alle gleichen. Cornelsen (2000, S. 38) und Panzer (2003, S. 17) bezeichnen den Kundenwert als den Indikator des Ausmaßes, in dem ein Kunde dazu beiträgt, die monetären bzw. nicht-monetären Ziele des Anbieters zu erfüllen. Plinke (1989, S. 316) hingegen, beschreibt den Kundenwert negativ: Der Kundenwert ist der Schaden, der entsteht, wenn die Kundenbeziehung durch Abwanderung des Kunden beendet wird, d.h. er entspricht dem drohenden Verlust von Erfolgspotenzialen. Für Meffert und Bruhn (2009, S. 396) wird der Kundenwert durch die diskontierten Einzahlungsüberschüsse, die ein Kunde im gesamten Verlauf seiner Kundenbeziehung für das Unternehmen erzeugt, dargestellt.

Der Wert eines Kunden sollte idealtypisch über die gesamte „Lebenszeit“ der Kundenbeziehung betrachtet werden. Hierbei kann ersichtlich werden, dass bei erfolgversprechenden Kunden, die dem Unternehmen lange loyal bleiben, hohe Investitionen in Akquisition und Betreuung gerechtfertigt sind (Bruhn et al. 2000, S. 169).

Gemäß Link und Hildebrand (1997, S. 30) kommt der Kundenbewertung eine doppelte Bedeutung zu. Zum einen lässt sich der Beitrag eines Kunden zum Unternehmenserfolg und zum anderen die Investitionswürdigkeit des Kunden hinsichtlich zu ergreifender Marketingmaßnahmen ermitteln und bewerten. Kundenwerte werden daher im ökonomischen Sinne als Vermögensgegenstände interpretiert, die es zu planen, zu messen und zu steuern gilt (Krafft 2007, S. 44).

Ziel der Kundenwertermittlung ist es deshalb nicht, jeden einzelnen Kunden möglichst lange zu halten, sondern die vielversprechenden Kunden zu identifizieren, sie zu selektieren, durch Förderung an sich zu binden und bei der anschließenden Pflege der Geschäftsbeziehung eine entsprechend erfolgs- bzw. wertorientierte Betreuung vorzunehmen (Gierl/Kurbel 1997, S. 176; Helm/Günter 2006, S. 14).

Dass sich die Unternehmen der Aktualität und Bedeutung des Themas Kundenwert schon seit einiger Zeit bewusst sind, zeigen Erhebungen von Krafft und Marzian aus dem Jahr 1997: Damals bejahten 70% der in einer empirischen Untersuchung befragten deutschen Unternehmen die Wichtigkeit der Berechnung eines Kundenwertes. Nur jedes sechste Unternehmen jedoch nahm tatsächlich eine Kundenwertberechnung vor.

Neben eindimensionalen Messansätzen, die nur einen Baustein bei der Kalkulation von Kundenwerten berücksichtigen, existieren auch mehrdimensionale Modelle. Diese verbinden Kriterien gleicher oder unterschiedlicher Art miteinander und können so eine höhere Komplexität und mehr Realitätsnähe abbilden (Rieker 1995, S. 49). Dabei können unterschiedliche Arten von Bausteinen in Kundenwertmodelle integriert werden, wie quantitative und qualitative, bzw. monetäre und nicht-monetäre Bestandteile. Teilweise können also qualitative und zunächst nicht-monetäre Bausteine (wie z.B. Kundenbindung) in monetäre Größen überführt werden. Innerhalb der zeitbezogenen Perspektive kann sich ein Kundenwert auf einen historischen Zeitpunkt beziehen und Vergangenheits- bzw. Gegenwartswerte enthalten, aus welchen wiederum Schlüsse gezogen werden können. Interessanter ist jedoch zumeist der potenzielle, also zukünftig zu erwartende, Wertbeitrag eines Kunden. Eine solche Potenzialbetrachtung enthält naturgemäß Prognoseelemente (Günter/Helm 2006, S. 360f.).

Es findet sich in der Literatur eine Fülle an Methoden, die zur Berechnung des Kundenwerts angewandt werden können (Englbrecht 2007, S. 75). Besonders im Bereich des Customer Relationship Management (CRM) hat sich das Modell des Customer Lifetime Value (CLV) im Bezug auf die mehrdimensionalen Ansätze als ein dominierendes Konstrukt der Kundenwertberechnung erwiesen. Da der CLV in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewann (Berger/Nasr 1998, S. 17; Steiner 2009, S. 1), soll seine Kalkulation mit Hilfe von Hazard-Raten-Modellen im Rahmen dieser Arbeit intensiv betrachtet werden.

1.2 Problemstellung: Tauglichkeit von Hazard-Raten-Modellen zur CLV-Analyse

Ziel dieser Arbeit ist es Hazard-Raten-Modelle als Instrument der CLV-Analyse vorzustellen. Dabei soll ein besonderer Fokus auf die Anwendungsmöglichkeiten und Rahmenbedingungen der Hazard-Raten-Modelle gelegt werden. Die Vielfalt und Komplexität der Hazard-Raten-Ansätze soll anhand einiger ausgewählter Modelle deutlich gemacht werden. Dabei gilt es Stärken, Schwächen und mögliche Problemfelder zu identifizieren und zu evaluieren. In diesem Kontext sollen die Modelle miteinander verglichen und von weiteren bedeutenden Ansätzen der CLV-Analyse abgegrenzt werden.

1.3 Aufbau der Arbeit

Um ein gemeinsames Verständnis zu gewährleisten, wird anfangs das Konstrukt des Customer Lifetime Value erklärt und vom Begriff des allgemeinen Kundenwerts abgegrenzt. In diesem Kontext werden verschiedene Berechnungsmöglichkeiten und Herangehensweisen für den CLV erläutert. Anschließend werden die Determinanten des CLV vorgestellt und knapp definiert.

Kapitel drei behandelt das Anwendungspotenzial der Hazard-Raten-Modelle. In diesem Rahmen wird zuerst auf die Situation, bzw. Notwendigkeit einer vertraglichen Geschäftsbeziehungen eingegangen. Parallel dazu werden zwei verschiedene Kundenbeziehungstypen (Lost-for-good / Always-a-share) definiert und erläutert. Im nächsten Unterabschnitt werden zwei darauf aufbauende Modelle (Customer-Retention-Modell / Customer-Migration-Modell) vorgestellt und kurz umrissen. In einem dritten Schritt kann dann der Einsatz von Hazard-Raten-Modellen zur Schätzung der Retention-Rate im Lost-for-good-Szenario angesprochen werden.

Im folgenden Kapitel, das den Kern dieser Arbeit darstellt, wird die Methodik der Hazard-Raten-Modelle ergründet. Zensierung und Trunkierung werden als mögliches Problemfeld diskutiert. Dichtefunktion, Verteilungsfunktion, Survivorfunktion und Hazard-Rate werden erklärt und in Relation zueinander gesetzt. Mit Hilfe einer graphischen Darstellung wird ein Überblick über die Hauptmodelle der Hazard-Raten und ihre Modellannahmen gegeben. Daraufhin werden nicht-parametrische, semi-parametrische und parametrische Modelle unterschieden und nach wachsender Komplexität erklärt. Als parametrische Ansätze werden kurz die Sterbetafel-Methode und der Kaplan-Meier-Schätzer vorgestellt. Es folgt die Integration von Kovariablen, um ein realitätsnäheres Bild zu schaffen. Danach wird die Funktionsweise der semi-parametrischen Modelle anhand der Cox-Regression erläutert. Nach deren kritischer Betrachtung werden die parametrischen Modelle erklärt. Exemplarisch werden dabei das Exponential-Modell, das Weibull-Modell und das Log-Logistische Modell mit ihren Verteilungsannahmen hervorgehoben. Anschließend werden die vorgestellten Modelle evaluiert. In diesem Rahmen wird knapp auf unbeobachtete Heterogenität als mögliche Problematik eingegangen.

Kapitel 5 unterzieht die Hazard-Raten-Modelle einer kritischen Würdigung. Dabei wird zuerst eine allgemeine Bewertung und hierauf eine Abgrenzung zu weiteren bedeutenden Ansätzen der CLV-Analyse vorgenommen. Beispielhaft werden das NBD/Pareto-Modell und das Markov-Migration-Modell angeführt. Abschließend werden pragmatische und heuristische Verfahren von den Hazard-Raten-Modellen abgegrenzt.

Im Fazit werden die gewonnenen Erkenntnisse zusammen getragen, und ein Ausblick in die Zukunft gegeben.

2 Customer Lifetime Value zur Berechnung des langfristigen Kundenwerts

Der CLV erfüllt als Kundenwertmodell die geforderte Dynamisierung der individuellen Kundenwertberechnung über die Totalperiode der Geschäftsbeziehung (Plinke 1989, S. 320; Grunert 2007, S. 19) und wurde insbesondere von Dwyer 1997 in die Marketingliteratur eingeführt. Berücksichtigt wird der gesamte Kundenlebenszyklus. Vom ersten Kontakt zwischen Kunde und Unternehmen bis zur letzten Transaktion. Damit stellt der CLV ein sowohl gegenwartsbezogenes, als auch prospektiv ausgerichtetes Modell dar (Simon 2005, S. 41). Die Besonderheit, im Vergleich zu anderen Modellen, ist die Ermittlung des Wertes der zukünftigen Kundenbeziehung (Günter 2006, S. 244).

Trotz zahlreicher Publikationen zum Thema CLV hat sich bis heute keine einheitliche Definition und kein einheitliches Berechnungsschema etabliert (Englbrecht 2007, S. 108). Das CLV-Verständnis dieser Arbeit lehnt sich an die Definition von Link und Hildebrand (1997, S. 164), „wonach der Wert eines Investitionsobjekts (Kunde) sich aus den diskontierten, dem Kunden direkt zurechenbaren Ein- und Auszahlungen während der gesamten Lebensdauer einer Investition (Kundenbeziehung) berechnet“. Ähnlicher Ansicht sind auch Homburg und Daum (1997, S. 100), Berger und Nasr (1998, S. 19), Bruhn, Georgi, Treyer und Leumann (2000a, S. 170), Panzer (2003, S. 20), und Englbrecht (2007, S.107).

2.1 Konzeption des CLV-Ansatzes

Grundsätzlich ist der CLV-Ansatz ein Berechnungsverfahren, das die Prinzipien der dynamischen Investitionsrechnung auf Kundenbeziehungen überträgt. Generell sind hier zwei Berechnungsformen möglich, die sich einzig durch den Referenzzeitpunkt unterscheiden: Der Potential CLV und der Present CLV. Der Potential CLV entspricht in seiner Grundstruktur dem Deckungsbeitragspotenzial eines Kunden. Hierbei werden die Zahlungsströme ohne Berücksichtigung eines Referenzzeitpunktes kumuliert. Der ermittelte Wert zeigt auf, welchen potenziellen Gewinn/Deckungsbeitrag ein Kunde für das Unternehmen während seiner gesamten Lebenszeit aufweist (Bruhn et al. 2000, S. 171).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Formel 1: Potential CLV

(Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Krafft 2007, S. 234)

Der Present CLV entspricht dem CLV im engeren Sinne und ist die Basis der meisten CLV-Berechnungen. Mittels Diskontierung (Abzinsung) der Zahlungsströme wird der gegenwärtige Wert eines Kunden ermittelt (Simon 2005, S. 47). Diese Vorgehensweise beruht auf dem Prinzip, dass zukünftige Zahlungen weniger wert sind als gegenwärtige (Homburg/Daum 1997, S. 100). Der Gegenwartswert eines Kunden ist insofern von Interesse, da die gesamten strategischen Entscheidungen nur auf Basis des aktuellen Wertes getroffen werden können (Bruhn et al. 2000, S. 169; Bruhn 2009, S. 219f.).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Formel 2: Present CLV

(Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Eberling 2002, S. 179)

Die Differenz zwischen Ein- und Auszahlungen in einer Periode wird als Netto-Cash-Flow (NFC) bezeichnet. Wird der Kapitalwert auf den Beginn des Planungszeitraumes bezogen, stellen die jeweils auf abgezinsten zukünftigen Ein- und Auszahlungen Barwerte dar (Englbrecht 2007, S. 107).

Eine Erweiterung des Present CLV stellt der CLV mit Retention-Rate dar. Die Retention-Rate ist die Kundenbindungsrate oder Wiederkaufwahrscheinlichkeit. Sie entspricht der Wahrscheinlichkeit, dass die Geschäftsbeziehung in der jeweiligen Periode noch aktiv ist. Die Implementierung einer Retention-Rate basiert auf der Überlegung, dass bei der Ermittlung des Kundenwertes das Risiko der Beziehung bzw. die Unsicherheit der Beziehungserhaltung miteinbezogen werden sollte. Hierdurch erhöht sich die Aussagekraft des CLV dramatisch (Jackson 1985, S. 18; Bruhn et al. 2000, S. 170-173).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Formel 3: Present CLV mit Retention-Rate

(Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Englbrecht 2007, S. 142)

Aufgrund der Annahme, dass eine Abwanderung (Nicht-Kauf in einer Periode) endgültig ist, muss bei der CLV-Berechnung der Nettoerlös jeweils mit der kumulierten Retention-Rate multipliziert werden (Englbrecht 2007, S. 121).

Ausgehend von einer Unterscheidung von Märkten anhand des Always-a-share-Modells auf der einen Seite und des Lost-for-good-Modells (Jackson 1985, S. 122-124) auf der anderen Seite, kann diese Beziehungsunsicherheit in einem Migration-Modell oder einem Retention-Modell konzeptionalisiert werden (Dwyer 1997, S. 8-13). Auf die beiden letztgenannten Modelle wird im Unterabschnitt 3.2 noch ausführlicher eingegangen.

2.2 Determinanten des CLV

Der CLV wird aus Wert- und Zeitkomponenten berechnet (Bruhn et al. 2004, S. 439). Die Wertkomponenten setzen sich aus den laufenden Ein- und Auszahlungen zusammen. Beobachtungszeitraum und die Periodenlänge stellen die Zeitkomponenten dar. Der Zinssatz zur Diskontierung wird sowohl als Wertkomponente als auch als Zeitkomponente aufgefasst (Rust et al. 2000, S. 38).

2.2.1 Zahlungsströme (Cash-Flow)

Es existieren verschiedene Schemata zur Ermittlung des investitionsrechnerisch geprägten Cash-Flows. Meistens besteht der überwiegende Teil des Cash-Flows aus Einzahlungen aus Kundenbeziehungen. Diese Mittel sind primär dazu bestimmt, die durch die Leistungserstellung bedingten Auszahlungen zu decken. In der Regel sind dies Auszahlungen für Personal und Material (Barth/Wille 2000, S. 35). Die übrigen Mittel können zum Aufbau neuer und zum Ausbau bestehender Kundenbeziehungen eingesetzt werden. Der resultierende Wert wird als Netto-Cash-Flow (NFC) bezeichnet (Englbrecht 2007, S. 115).

2.2.2 Kalkulationszinssatz

Der Kalkulationszinssatz ist der auf die Periode bezogene Zinssatz, mit dem sämtliche Zahlungen auf den Bezugszeitpunkt abgezinst werden. Hierdurch lassen sich im Kapitalwertmodell Investitionsalternativen vergleichbar machen. Dabei müssen entstehende Finanzierungskosten (Kapitalkosten) berücksichtigt werden, da diese nicht in den Nettozahlungen enthalten sind. Der Fremdkapitalkostensatz kann aus der tatsächlichen Zinsbelastung relativ einfach bestimmt werden. Den Eigenkapitalkostensatz determiniert die entgangene Verzinsung bei einer risikoadäquaten Alternativanlage (Opportunitätskosten des Eigenkapitaleinsatzes). Durch eine Erhöhung des Kalkulationszinssatzes sinkt demnach ceteris paribus der CLV (Englbrecht 2007, S. 116).

Generell werden die Angaben zur Bestimmung eines risikoangepassten Kalkulationszinsfußes in der CRM-Literatur sehr allgemein gehalten und thematisieren diese Problematik kaum. Laut Dwyer (1997, S. 10), Berger und Nasr (1998, S. 20ff.), und Bruhn et al. (2000a, S. 172) werden in numerischen Beispielen zur Vereinfachung meist Zinssätze von 10%-20% verwendet.

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Details

Seiten
51
Jahr
2010
ISBN (eBook)
9783656576037
ISBN (Buch)
9783656576044
Dateigröße
1.4 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v267589
Institution / Hochschule
Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt – WFI - Ingolstadt School of Management
Note
1,0
Schlagworte
Hazard Raten Hazardraten Customer Lifetime Value CLV Marketing Kundenwert Retention-Rate Lost-for-good Always-a-share Exponentialverteilung Weibullverteilung Markov-Migration NBD/Pareto Modell Churn CRM Customer Relationship Management Statistik

Autor

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Titel: Hazard-Raten-Modelle und ihr Anwendungspotenzial bei der Berechnung des Customer Lifetime Value