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Optimiertes Direkt- und Database-Marketing unter Einsatz mehrstufiger dynamische

Erschienen am 01.04.2003, Auflage: 1. Auflage
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Bibliografische Daten
ISBN/EAN: 9783824478071
Sprache: Deutsch

Beschreibung

Ralf Elsner zeigt, dass im Direktmarketing Anzahl sowie Umfang von Werbeaktionen kritische Erfolgsfaktoren sind, die auf Basis mathematisch-ökonomischer Verfahren bestimmt werden können. Mit Hilfe einer dynamischen mehrstufigen Modellierung wird ein Ansatz zur Werbeaktionsoptimierung entwickelt und nachweislich erfolgreich in die Praxis umgesetzt.

Autorenportrait

Inhaltsangabe1 Einführung.- 1.1 Problemstellung.- 1.2 Zielsetzung der Arbeit.- 1.3 Aufbau der Arbeit.- 2 Begriffsabgrenzungen sowie Forschungs- und Entwicklungsstand.- 2.1 Direktmarketing.- 2.1.1 Definition und Abgrenzung des Direktmarketing-Begriffs.- 2.1.2 Theoretische Grundlagen.- 2.1.2.1 Direktmarketing-Distribution.- 2.1.2.2 Theoretische Fundierung von Direktwerbung.- 2.1.2.2.1. Kommunikationsforschung.- 2.1.2.2.2 Verkaufspsychologie.- 2.1.2.2.2.1 Psychologische Ansätze.- 2.1.2.2.2.2 Soziologische Ansätze.- 2.1.2.2.3 Dialog-Methode.- 2.1.3 Konzeptionelle Direktmarketing-Grundlagen.- 2.1.3.1 Systemplanung.- 2.1.3.2 Prozessplanung.- 2.1.3.3 Adressenpraxis.- 2.1.3.4 Media-Nutzung.- 2.1.3.5 Versandtechnik.- 2.1.4 Direktmarketing-Controlling.- 2.1.4.1 Tests als Instrument des Direktmarketing-Controlling.- 2.1.4.2 Erfolgsrechnung als Instrument des Direktmarketing-Controlling.- 2.2 Database-Marketing.- 2.2.1 Database-Marketing: Definition und Positionierung.- 2.2.2 Konzeptionelle Grundlagen des Database-Marketing.- 2.2.2.1 Kundendatenbanken.- 2.2.2.2 Data Warehouse.- 2.2.2.3 Data Mining.- 2.2.2.4 Customer Relationship Management.- 2.2.3 Mathematisch-statistische Grundlagen der Datenanalyse.- 2.2.3.1 Überblick.- 2.2.3.2 Multivariate Analyse-Verfahren.- 2.2.3.3 Prognoseverfahren.- 2.2.4 Konzepte der Kundenbewertung.- 2.2.4.1 Eindimensionale Ansätze.- 2.2.4.2 Mehrdimensionale Ansätze.- 2.2.4.3 Neue Ansätze der Kundenbewertung und Ressourcen-Allokation.- 2.2.4.3.1 Kundenbindungs-Messung mit dem NBD/Pareto-Modell.- 2.2.4.3.2 Das "Customer-Equity-Konzept" - ein deterministischer Ansatz auf Basis des Kundenkapitalwerts.- 2.2.4.3.3 Kundenbewertung mit Hilfe von Markov-Ketten.- 2.2.4.3.4 Stochastischer Ansatz mit Hilfe der dynamischen Programmierung (Bitran-Mondschein-Modell).- 3 Ertragsmaximierung durch optimale Werbeaktionsfrequenz.- 3.1 Einflussgrößen auf die optimale Werbeaktionsanzahl pro Jahr.- 3.2 Vergleich zweier Aussendehäufigkeiten: m versus n Aussendungen.- 3.3 Exemplarische Werbeaktionsoptimierung in einem Unternehmen.- 4 Ertragsmaximierung durch optimalen Adresseinsatz.- 4.1 Statische Bewertungsansätze: Maximierung des Ertrages einer einzelnen Werbeaktion.- 4.1.1 Werbeaktionsmanagement auf Basis von Durchschnittskosten.- 4.1.2 Werbeaktionsmanagement auf Basis von Grenzkosten.- 4.2 Dynamischer Bewertungsansatz: Maximierung des Ertrages einer Periode.- 4.2.1 Adress-Entwicklungs-Prognose-Modell.- 4.2.2 Ertragsmaximierungsmodell.- 4.2.3 Exemplarische Überprüfung der Modell-Annahmen in einem Unternehmen.- 4.2.3.1 NachfolgekaufVerhalten reaktivierter Altkunden.- 4.2.3.2 Gleichverteilung der Nichtbesteller.- 4.3 Exemplarische Adresseinsatzoptimierung in einem Unternehmen.- 4.3.1 Ertragsentwicklung bei Anwendung des statischen Bewertungsansatzes auf Grenzkostenbasis ohne Einsatz von Reaktivierungsverfahren.- 4.3.2 Ertragsentwicklung bei Anwendung des statischen Bewertungsansatzes auf Grenzkostenbasis unter Einsatz von Reakti vierungsverfahren.- 4.3.3 Ertragsentwicklung bei Anwendung des dynamischen Bewertungsansatzes.- 4.3.3.1 Reproduzierbarkeit der Reaktivierungsergebnisse über ein Jahr.- 4.3.3.2 Reduzierung der Reaktivierungsergebnisse.- 5 Modellerweiterungen.- 5.1 Akquirieren und Sperren von Kunden.- 5.1.1 Neukundengewinnung.- 5.1.2. Kundensperrungen.- 5.1.3 Exemplarische Anwendungen der Modellerweiterungen in einem Unternehmen.- 5.1.3.1 Neukundengewinnung in einem Unternehmen.- 5.1.3.2 Kundensperrungen in einem Unternehmen.- 5.2 Erweiterte Segmentierungsverfahren.- 5.2.1 RFM-Analyse der I. und II. Generation.- 5.2.2 RFM-Analyse der III. Generation - exemplarische Entwicklung einer effizienten CHAID-basierten Parametrisierung in einem Unternehmen.- 5.2.3 Exemplarische Verknüpfung erweiterter Segmentierungsverfahren mit dem dynamischen Bewertungsansatz in einem Unternehmen.- 5.3 Ökonomische Entwicklung des Beispielunternehmens.- 6 Fazit.- 6.1 Zusammenfassung.- 6.2 Implikationen für Forschung und Praxis, Beschränkungen des derzeitigen Ansatze

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