Churn Management

Ich bin dann mal weg.

Data Mining bietet große Chancen. Es verschafft sowohl Unternehmen als auch Kunden, was sie möchten - Datensicherheit und Vertraulichkeit vorausgesetzt.

Kerstin Weinheimer
MA Corporate Management & Economics
 
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    Zur Person
    Kerstin Weinheimer

    Studierte bis zum Fall Semester 2013 Wirtschaftswissenschaften an der Zeppelin Universität. Im Rahmen ihrer Master-Thesis am Dr. Manfred Bischoff Institute for Innovation Management befasste sie sich eingehend mit den „Analysemethoden für Big Data. The Chances of Data Mining in Subscription-based Businesses: A Literature-based Analysis", so ihr Titel.

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    Factbox
    „Abo-Commerce – Steckt die Zukunft in Abo-Boxen?“

    Insbesondere für hochwertige Produkte etabliert sich seit einigen Jahren ein kleiner Premiummarkt auf Basis des Abo-Modells. Kunden mit hohem Anspruch und wenig Zeit schätzen solche komfortablen Lösungen. Ein Abonnement sollte „wiederkehrende Bedürfnisse abdecken, wie es bei Bürobedarf oder Lebensmitteln der Fall ist. Zusätzlich sollte das Abo dem Kunden einen Mehrwert in Form einer Preisersparnis oder einer Zeit- und Alltagserleichterung bringen. Ein Mehrwert für den Kunden kann auch auf emotionaler Basis erzeugt werden. Etwa dadurch, dass die Produkte und Abo-Boxen durch gezielte Aktionen und Angebote spannend und attraktiv für den Kunden gestaltet werden, sodass das Abo ein Erlebnis für den Kunden wird“, schreibt das private Forschungsinstitut E-Commerce Center Köln in einer Marktanalyse. 

    Welche Abo-Commerce Startups bietet Deutschland? 22 Beispiele

    Das Fachblog „deutsche startups“ präsentiert eine kurze Bestandsaufnahme aus dem Jahr 2012. Worin unterscheiden sich die Geschäftsmodelle? Was sind die Trends?

    Alles nur Bauernfänger und Drückerkolonnen?

    Der belgische Forscher Koen W. De Bock, Professor an der IESEG School of Management in Lille, befasst sich umfassend mit Nutzerverhalten im Web und dem Phänomen des Churn Managements. Der Marketing-Experte beschreibt zahlreiche Anwendungsgebiete seiner Forschung; auf seiner Homepage bietet er zahlreiche seiner Papers zum Download an.

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    Dossier
    MA-Thesis Kerstin Weinheimer Churn Management
    Kerstin Weinheimer
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Die Entfremdung verlief langsam. Kein Eklat, keine bösen Briefe oder Anrufe. Die Leidenschaft war lange erloschen. Von der Freude, als ich dich zum ersten Mal in den Händen hielt, war nichts geblieben. Du warst ein Ballast, lagst immer öfter unbeachtet da, deine Geschichten interessierten mich nicht mehr. Und doch verbarg ich meine Enttäuschung vor dir, klärende Worte fand ich nicht - wie es auch dir nie in den Sinn kam, zu fragen, mein Geld reichte dir vollkommen. Und eines Morgens, ohne dass du mir einen besonderen Grund gegeben hättest, machte ich Schluss. Schluss mit dem Zeitschriften-Abo. Vorbei. Kündigung!


So oder ähnlich haben bereits tausende Menschen ihrem teils Jahrzehnte alten Stammblatt den Rücken zugekehrt. Die oft seit Monaten schwelende Unzufriedenheit können die Verleger nur mit großem Aufwand wahrnehmen und deuten. Es ist die Krux der Abo-Modelle: der Kunde muss nicht wie beim Einzelkauf jedes Mal neu überzeugt werden, brav überweist er seinen Monatsbeitrag, das Unternehmen sieht seine Loyalität als etwas Selbstverständliches. Und immer mehr Unternehmen bieten ihre Produkte auf Subskriptionsbasis an – und dabei handelt es sich schon lange nicht mehr nur um Handy- und Stromverträge. Heute bieten Startups und Großkonzerne Lebensmittel- und Kosmetikboxen an. Sogar das Geschäft eines Schweizer Textilunternehmers mit regelmäßigen Sockenlieferungen läuft erfolgreich: 40.000 Abonnenten haben die Züricher nach eigenen Angaben.

„Abo-Commerce – Steckt die Zukunft in Abo-Boxen?“


Bibliotheken sind analoge Datenbanken - Informationen werden zwischen Buchdeckel gepresst und müssen von Menschen mühsam entziffert, gedeutet und verknüpft werden. Diese Arbeit übernehmen in der digitalen Welt die Computer selbst.
Bibliotheken sind analoge Datenbanken - Informationen werden zwischen Buchdeckel gepresst und müssen von Menschen mühsam entziffert, gedeutet und verknüpft werden. Diese Arbeit übernehmen in der digitalen Welt die Computer selbst.

Nutzerdaten machen Vorhersage einer Kündigung möglich

Kerstin Weinheimer verfasste im vergangenen Jahr ihre Master-Thesis am Manfred Bischoff Institut für Innovationsmanagement der Zeppelin Universität. Die steigende Popularität von Abo-Modellen war Ausgangspunkt ihrer Forschung: „Diese Vertriebsform bietet den Firmen den Vorteil des sicheren und vorhersagbaren Umsatzes. Studien haben gezeigt, dass Langzeitkunden mehr Umsatz mit höheren Margen bringen“, erklärt Weinheimer. Da sie wüssten, wie viel jeden Monat umgesetzt werde, könnten Unternehmen deutlich effizienter planen. So gewinnt die Kundenbindung eine neue Dimension: Zwar gibt es umfangreiche Instrumente zur Kundenbefragung und -zufriedenheit - insbesondere die Frage, unter welchen Bedingungen, Abonnementen ihren Vertrag kündigen, rückt jedoch erst langsam ins Zentrum der Forschung. Das sogenannte „Churn Management“ versucht genau dies vorherzusagen und zu verhindern.


Das Erfolgsrezept laut Weinheimer heißt „Data Mining“ - das gezielte und flächendeckende Auswerten von Nutzerdaten. Die Forschung geschieht unter der Prämisse, dass man zwar nicht zweifelsfrei vorhersagen könne, ob ein Kunde seinen Vertrag kündigen werde. Verschiedene Indikatoren könnten jedoch eine Tendenz hin zur Beendigung des Vertrages aufzeigen.

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Was tun, wenn das Programm einen Kündigungswilligen findet? Noch sind die Werbemaßnahmen, die in diesem Fall ergriffen werden, nicht standardisiert. Für die Unternehmen ist das teuer und zeitaufwändig.
Was tun, wenn das Programm einen Kündigungswilligen findet? Noch sind die Werbemaßnahmen, die in diesem Fall ergriffen werden, nicht standardisiert. Für die Unternehmen ist das teuer und zeitaufwändig.

Nicht jeder Kunde ist gleich viel wert

„Wir untersuchen die durchschnittliche Kundenverweildauer, auch Customer Lifetime genannt“, beschreibt Weinheimer einen Aspekt ihres Forschungsgebietes. Um einen Kunden in einem Vertrag zu halten, bedürfe es anderer Anreize als bei traditionellen Einzelkäufen. Auch gebe es wiederkehrende Muster im Kundenverhalten. Vorhandene Vorhersagemodelle für eine Kündigung greifen dabei im Schnitt auf bis zu 80 verschiedene Variablen zurück, so Weinheimer. Besonders relevant sei das Complaint Management, also wie und wann sich Kunden über das Produkt oder die Dienstleistungen eines Anbieters beschwert hätten. Auch relevant seien die Art der Abrechnung, Alter und Geschlecht der Nutzer. Um ihre Geschäftsinteressen und Modelle vor der Konkurrenz zu schützen, sind die Algorithmen vieler Data-Mining-Anwendungen jedoch weder für Wissenschaftler, noch für die Öffentlichkeit zugänglich.


Die Kündigungswahrscheinlichkeit allein ist für Unternehmen jedoch kein Handlungsgrund. Einen einzelnen Abonnenten zum Bleiben zu überreden ist teuer - und kostet oftmals mehr als der so gewonnene Umsatz. „Idealerweise sollten die identifizierten Kunden nach Wert sortiert werden, sodass man sich den rentabelsten Kunden widmen kann“, beschreibt Weinheimer das von ihr entwickelte Modell. Anhand dieses Customer Lifetime Values könne man anschließend entscheiden, auf welche Art die betroffene Person, ob per Telefon oder per E-Mail, kontaktiert werden sollte. Mit Blick auf den Wert der Datensätze, auf deren Basis die Kündigungswilligkeit berechnet wird, merkt die Wirtschaftswissenschaftlerin darum an: „Man könnte ihn mit dem Wert des potenziell zu erzielenden Gewinns gleichsetzen.“

Link zur vollständigen MA-Thesis von Kerstin Weinheimer


Fühlen Sie sich beobachtet? Die flächendeckende Erfassung von Nutzerdaten verbessert zahlreiche Dienstleistungen und erlaubt es den Anbietern, effizienter zu arbeiten. Wie kaum ein anderes Phänomen durchdringt die Markt- und Konsumentenforschung unseren Alltag.
Fühlen Sie sich beobachtet? Die flächendeckende Erfassung von Nutzerdaten verbessert zahlreiche Dienstleistungen und erlaubt es den Anbietern, effizienter zu arbeiten. Wie kaum ein anderes Phänomen durchdringt die Markt- und Konsumentenforschung unseren Alltag.

Warum Menschen kündigen, kann das Modell noch nicht erklären

Noch sind die Forschungslücken groß. Es gibt keine Studien, die die Erfolgswahrscheinlichkeit der einzelnen Gegenmaßnahmen bewerten. Zwar sind die Kündigungs-Vorhersage-Modelle für alle Kundengruppen gleich, sagt Weinheimer, die Gegensteuerungsmaßnahmen sind aber bislang noch Handarbeit und Einzelfallentscheidungen. Auch könne das Modell zwar eine Kündigungswahrscheinlichkeit berechnen, die kausalen Zusammenhänge, warum dieser Entschluss im Kunden reift. „Die Frage nach dem ‚Warum?‘ ist daher eine Funktion, die in den nächsten Jahren bestimmt kommen wird“, ist Weinheimer überzeugt.


Im Gegensatz zu Einzelkäufen generieren Abo-Modelle deutlich umfangreichere Datensätze über den einzelnen Kunden. Diese Informationswolken bergen enormes Innovationspotenzial, in Einzelfällen aber auch Risiken. Mit Blick auf das Churn Management warnte Weinheimer davor, dass Kündigungsvorhersagen auch im digitalen Glücksspiel aufkommen könnten. 2013 legte das franko-belgische Forscherteam Kristof Coussement und Koen De Bock eine Studie vor, die ein eben solches Szenario entwarf. „In dieser Branche können gezielt zugeschnittene Lockangebote Ausstiegswillige in ihrer Sucht halten“, betont Weinheimer. 

Alles nur Bauernfänger und Drückerkolonnen?


Seit den NSA-Skandalen ist die Debatte um den Umgang mit Nutzerdaten auch in der breiten Öffentlichkeit angekommen. „Ist ein Service kostenlos, so zahlt man mit seinen Daten“, so ein Bonmot der Netzgemeinde. Jahrelang sammelten Unternehmen und Behörden Datensätze der Kunden und Bürger, ohne genau zu wissen, was sie damit konkret erreichen konnten. Nach und nach wird ihnen der Wert dieses „Datenmülls“ bewusst. Die Interaktion zwischen Unternehmen und Kunden könnte das von Grund auf verändern. Hätte mein alter Zeitschriften-Verlag für fünf Jahren ein solches System bereits besessen, vermutlich würde ich seine Magazine bis heute lesen.


Titelbild: eddiedangerous / Flickr (Creative Commons CC BY 2.0)
Bilder im Text: Michael Mandiberg / Flickr (Creative Commons CC BY-SA 2.0)
Andy Baridill / Flickr (Creative Commons CC BY-SA 2.0)
Indie Free Press / Flickr (Creative Commons CC BY-SA 2.0)

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