Electronic Customer Relationship Marketing (eCRM). Kundenbindung im Internet durch Personalisierung

Folgenden Fragen wird im Rahmen der vorliegenden Arbeit nachgegangen:
Was ist unter Personalisierung zu verstehen, welche Personalisierungsverfahren lassen sich identifizieren und wie können diese charakterisiert werden?
Wie lässt sich Kundenbindung erklären? Welche Wirkungszusammenhänge und Determinanten existieren?
Wie wirken Personalisierungsmaßnahmen auf die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung?

Mit den aufgezeigten Fragestellungen ist der grobe Aufbau der Arbeit bereits vorgegeben. Im Detail wird in Kapitel 2 zunächst das Konzept des Customer Relationship Marketing (CRM) kurz dargestellt, wobei der Ansatz der Personalisierung in das Konzept des CRM eingeordnet und der Zusammenhang zur Kundenbindung erarbeitet wird.

In Kapitel 3 werden die Möglichkeiten der Personalisierung im Internet aufgezeigt, die den Unternehmen zu Verfügung stehen, um ein erfolgreiches CRM zu betreiben. Objekte der Personalisierung werden klassifiziert, der Prozess der Personalisierung beschrieben und Methoden der Personalisierung vorgestellt. Grundsätzlich lassen sich drei Arten von Personalisierungsmethoden unterscheiden: die kundengetriebene Personalisierung, die anbietergetriebene Personalisierung durch Rule Based Matching und die automatisierte Personalisierung durch Feature Based Filtering und Collaborative Filtering. Bei den letzten beiden Arten handelt es sich um Empfehlungssysteme, die im Fokus der theoretischen Betrachtung liegen.

In Kapitel 4 wird das Konstrukt Kundenbindung näher betrachtet. Die Kundenbindung als Zielgröße des Customer Relationship Marketing wird definiert, Determinanten und Typologien der Kundenbindung werden erarbeitet.

Aufbauend auf dieser theoretischen Basis wendet sich die Arbeit in Kapitel 5 der Frage zu, ob die genannten Empfehlungssysteme als mögliche Personalisierungsmethoden die Kundenbindung bzw. Kundenzufriedenheit beeinflussen können. Um diese Frage beantworten zu können, werden zunächst Wirkungshypothesen auf Basis theoretischer Überlegungen formuliert. [...]

Inhaltsverzeichnis

• 1 Einleitung
• 2 Kundenbindung als Zielgröße des Customer Relationship Marketing
• 2.1 Customer Relationship Marketing
• 2.1.1 Individualisierung der Marktbearbeitung
• 2.1.2 Interaktion zwischen Anbieter und Kunde
• 2.1.3 Integration des Kunden
• 2.1.4 Selektion und Investition
• 2.2 Der Kundenbeziehungslebenszyklus als Ausgangspunkt
• 2.3 Erfolgskette der Kundenzufriedenheit und Kundenbindung
• 2.4 Kundenbindung im Internet durch Personalisierung
• 3 Personalisierung im Internet durch den Einsatz von Empfehlungssystemen
• 3.1 Personalisierung im Rahmen des eCRM
• 3.2 Objekte der Personalisierung
• 3.3 Der Personalisierungs-Prozess
• 3.3.1 Informationsgewinnung
• 3.3.2 Informationsanalyse
• 3.3.3 Personalisierung
• 3.4 Personalisierung durch Empfehlungssysteme
• 3.4.1 Rule Based Matching
• 3.4.2 Feature Based Filtering
• 3.4.3 Collaborative Filtering
• 3.4.4 Hybride Verfahren
• 4 Theoretische Erklärungsmodelle zur Kundenbindung aus Kundensicht
• 4.1 Begriff und Konzeptualisierung der Kundenbindung
• 4.2 Determinanten der Kundenbindung
• 4.2.1 Kundenzufriedenheit
• 4.2.2 Ökonomische Wechselbarrieren
• 4.2.3 Psychologische Wechselbarrieren
• 4.2.4 Soziale Wechselbarrieren
• 4.2.5 Attraktivität des Konkurrenzangebots
• 4.2.6 Variety Seeking
• 4.3 Typologie der Bindungszustände
• 5 Entwicklung eines Modells zur Analyse der Wirkungen von Empfehlungssystemen
• 5.1 Erfolgsmessung anhand vorökonomischer Zielgrößen
• 5.2 Ableitung von Hypothesen zur Wirkung von Empfehlungssystemen
• 5.3 Konzeptualisierung und Operationalisierung der in den Hypothesen berücksichtigten Konstrukte
• 5.3.1 Entwicklung eines Modells zur Messung der Qualität von Empfehlungssystemen
• 5.3.2 Messung der Kundenzufriedenheit und Kundenbindung
• 6 Das grundlegende Untersuchungsdesign
• 6.1 Datenerhebung und Datenbasis
• 6.2 Datenanalyse
• 6.3 Globale und lokale Gütekriterien
• 7 Empirische Analyse der Wirkung von Empfehlungssystemen
• 7.1 Messung der Qualität von Empfehlungssystemen
• 7.2 Wirkung von Empfehlungssystemen

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Wirkung von Personalisierungstechniken, insbesondere von Empfehlungssystemen, auf die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung im Internet. Ziel ist es, die komplexen Zusammenhänge zwischen Personalisierungsmaßnahmen, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung zu erforschen und ein umfassendes Verständnis der Wirkungsmechanismen zu entwickeln.

• Die Rolle des Customer Relationship Marketing (CRM) bei der Kundenbindung und die Integration von Personalisierung in dieses Konzept.
• Die Funktionsweise und Eigenschaften verschiedener Personalisierungstechniken, insbesondere von Empfehlungssystemen.
• Die Determinanten der Kundenbindung aus Kundensicht und die Bedeutung von Faktoren wie Kundenzufriedenheit, Wechselbarrieren und der Attraktivität von Konkurrenzangeboten.
• Die Entwicklung und Validierung eines Modells zur Analyse der Wirkungen von Empfehlungssystemen auf Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.
• Die empirische Untersuchung der Wirkung von Empfehlungssystemen auf die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung anhand einer geeigneten Datenbasis.

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 2 führt in das Konzept des Customer Relationship Marketing (CRM) ein und beleuchtet die Bedeutung von Kundenbindung im Kontext von Individualisierung, Interaktion, Integration und Selektion. Dabei wird der Kundenbeziehungslebenszyklus als Ausgangspunkt für die Entwicklung von Kundenbindungsstrategien dargestellt. Kapitel 3 widmet sich dem Thema Personalisierung im Internet, insbesondere durch den Einsatz von Empfehlungssystemen. Verschiedene Personalisierungsverfahren wie Rule Based Matching, Feature Based Filtering, Collaborative Filtering und hybride Verfahren werden vorgestellt und ihre Funktionsweise erläutert. Kapitel 4 beleuchtet die theoretischen Erklärungsmodelle zur Kundenbindung aus Kundensicht. Hierbei werden die wichtigsten Determinanten der Kundenbindung, wie Kundenzufriedenheit, Wechselbarrieren und die Attraktivität von Konkurrenzangeboten, ausführlich diskutiert. Kapitel 5 entwickelt ein Modell zur Analyse der Wirkungen von Empfehlungssystemen auf die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung. Dieses Modell beinhaltet die Operationalisierung der in den Hypothesen berücksichtigten Konstrukte und die Entwicklung von Messinstrumenten für die Qualität von Empfehlungssystemen sowie für die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung. Kapitel 6 beschreibt das grundlegende Untersuchungsdesign, inklusive Datenerhebung, Datenbasis und Datenanalyse. Darüber hinaus werden globale und lokale Gütekriterien zur Beurteilung der Qualität des entwickelten Modells vorgestellt. Kapitel 7 präsentiert die empirische Analyse der Wirkung von Empfehlungssystemen auf die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung anhand der erhobenen Daten.

Schlüsselwörter

Die Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Customer Relationship Marketing (CRM), Kundenbindung, Personalisierung, Empfehlungssysteme, Kundenzufriedenheit, Wechselbarrieren, Attraktivität von Konkurrenzangeboten, Modellierung, empirische Analyse und Wirkungszusammenhänge.

Details

• College: University of Cologne
• Grade: 1,7
• Author: Ralf Kaumanns (Author)
• Publication Year: 2003
• Pages: 87
• Catalog Number: V38808
• ISBN (eBook): 9783638377720
• ISBN (Book): 9783638705769
• Language: German
• Tags: Kundenbindung Internet Personalisierung