-36%11
44,95 €
69,99 €**
44,95 €
inkl. MwSt.
**Preis der gedruckten Ausgabe (Broschiertes Buch)
Sofort per Download lieferbar
payback
22 °P sammeln
-36%11
44,95 €
69,99 €**
44,95 €
inkl. MwSt.
**Preis der gedruckten Ausgabe (Broschiertes Buch)
Sofort per Download lieferbar

Alle Infos zum eBook verschenken
payback
22 °P sammeln
Als Download kaufen
69,99 €****
-36%11
44,95 €
inkl. MwSt.
**Preis der gedruckten Ausgabe (Broschiertes Buch)
Sofort per Download lieferbar
payback
22 °P sammeln
Jetzt verschenken
69,99 €****
-36%11
44,95 €
inkl. MwSt.
**Preis der gedruckten Ausgabe (Broschiertes Buch)
Sofort per Download lieferbar

Alle Infos zum eBook verschenken
payback
22 °P sammeln
  • Format: PDF

Prognose von Kundenverhalten ist eine zentrale Aufgabe des Kundenbeziehungsmanagements. In nicht vertraglich geregelten Kundenbeziehungen werden Instrumente der Prognose benötigt, um das Kundenverhalten einzugrenzen. Diese Instrumente sind vielfältig und reichen von einfachen Daumenregeln bis hin zu komplexen Modellen. Zur Prognose gehört, ob Kunden als solche weiterhin aktiv sein werden, welche zukünftigen Kauftransaktionen zu erwarten sind sowie eine entsprechende Segmentierung der Kunden. David Zitzlsperger widmet sich vollstochastischen Prognosemodellen, welche einzig auf Informationen zum…mehr

  • Geräte: PC
  • ohne Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 145.12MB
Produktbeschreibung
Prognose von Kundenverhalten ist eine zentrale Aufgabe des Kundenbeziehungsmanagements. In nicht vertraglich geregelten Kundenbeziehungen werden Instrumente der Prognose benötigt, um das Kundenverhalten einzugrenzen. Diese Instrumente sind vielfältig und reichen von einfachen Daumenregeln bis hin zu komplexen Modellen. Zur Prognose gehört, ob Kunden als solche weiterhin aktiv sein werden, welche zukünftigen Kauftransaktionen zu erwarten sind sowie eine entsprechende Segmentierung der Kunden. David Zitzlsperger widmet sich vollstochastischen Prognosemodellen, welche einzig auf Informationen zum vergangenen Kaufverhalten aufbauen und mit Hilfe der negativen Binomialverteilung (NBD) daraus die Wahrscheinlichkeit zukünftiger kundenspezifischer Transaktionen bestimmen. Der Autor liefert für die Wissenschaft eine Erweiterung und Theoriebildung, die sich konkret mit den Einsatzmöglichkeiten der Modelle auseinandersetzt und für den Praktiker eine Einsatzempfehlung und die Möglichkeit die Forschungsergebnisse zu replizieren und die Analysemodelle auf eigene Kundendaten anzuwenden.

Der Inhalt

· Grundlagen des Kundenbeziehungsmanagements

· Vorhersage von Kundentransaktionen

· Vollstochastische RFM-Prognosemodelle

· Implementierung ausgewählter NBD-Modelle

Die Zielgruppen

· Dozenten und Studenten der Wirtschaftswissenschaften mit den Schwerpunkten Marketing und Vertrieb

· Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Kundenbeziehungsmanagement, Kundensegmentierung, Vertriebsplanung und Direktmarketing

Der Autor

Dr. David Zitzlsperger, Wirtschaftsingenieur und Master of Business Administration, wechselte nach einem Gastspiel als Unternehmensberater 2005 zurück an die Universität, promovierte bei Prof. Dr. Friedhelm Bliemel und beschäftigt sich mit der Analyse von Kundenverhalten, Kundenwert und Kundenbindung insbesondere im E-Commerce.


Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

Autorenporträt
Dr. David Zitzlsperger, Wirtschaftsingenieur und Master of Business Administration, wechselte nach einem Gastspiel als Unternehmensberater 2005 zurück an die Universität, promovierte bei Prof. Dr. Friedhelm Bliemel und beschäftigt sich mit der Analyse von Kundenverhalten, Kundenwert und Kundenbindung insbesondere im E-Commerce.