Besitzen Sie diesen Inhalt bereits, melden Sie sich an.
oder schalten Sie Ihr Produkt zur digitalen Nutzung frei.

Dokumentvorschau
CFO aktuell 1, Jänner 2013, Seite 13

Customer Lifetime Value mit Big Data

Neue Möglichkeiten zum systematischen Controlling von Kundenbeziehungen

Christian Koot, Michael Möhring, Rainer Schmidt und Manfred Rössle

Der Customer Lifetime Value (CLV) ist ein wichtiges Mittel zur Bewertung von Kundenbeziehungen, Durchführung von Kundensegmentierungen und zur Steuerung von Marketing- und Vertriebsmaßnahmen. Bisher gingen in seine Berechnung vorrangig A-posteriori-Kennzahlen ein, die meist auf Basis strukturierter Datenbestände abgeleitet wurden. Hierdurch wurde die Berechnung des CLV in vielen Fällen mit einer zu starken Gewichtung vergangenheitsbezogener Kennzahlen durchgeführt. Zukunftsbezogenen Kennzahlen und insbesondere solche, die das Potenzial von Kunden aufzeigen, konnten meist nur unzureichend geschätzt werden oder gingen gar nicht in die Berechnung ein, da sie in bisher unzugänglichen oder nur schwer zugänglichen Datenbeständen verborgen lagen. Ein wichtiges Beispiel ist die Kundenzufriedenheit, die selten direkt gemessen, aber indirekt aus einer Vielzahl von Daten mit stark variierender Struktur, so z. B. aus den Kommentaren in sozialen Netzwerken, Bewertungen in Feedback-Portalen usw., abgeleitet werden kann.

1. Data Science und Big Data

Durch eine Reihe von sich ergänzenden technologischen Entwicklungen ist es nun möglich, neue Informationsflüsse in Unternehmen zu etablieren, die Infor...

Daten werden geladen...