Ausgangslage und Zielsetzung

Fokus des Projekts OCIDA war die Auswertung von Kundendaten aus dem ECommerce, genauer von Online-Buchungsplattformen im Internet, mit dem Ziel der Prognose einer möglichen Kundenabwanderung (Churn) und einer darauf basierenden Optimierung von Marketing-Strategien zur Kundenbindung und Profitsteigerung. Die Ausgangslage hierbei war ein aus der Literatur bekanntes Modell basierend auf einem homogenen Kundensegment. In der Vorbereitung des Projekts wurde dieses Modell bereits exemplarisch für mehrere Kundensegmente erweitert.

Projektpartner

  • Berliner Hochschule für Technik
  • Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin
  • Haensel AMS GmbH
  • Phizzard GmbH

Projektlaufzeit: 01.04.2016 bis 31.03.2018

Ergebnisse

Insgesamt quantifizieren die Berechnungsszenarien das Potential für eine Optimierung der Unternehmeraktivitäten (in Form von Kampagnen) vor dem Hintergrund unterschiedlich feiner Wirkungsabschätzungen (für Kundensegmente und einzelne
Kunden). Zum Vergleich der verschiedenen Optimierungsergebnisse (insbesondere bzgl. der verschiedenen Kundensegmentierungen) wurden Ideallösungen aus Referenzwerte verwendet (vgl. Veröffentlichung 4.).
Die Realisierung des Kundenbezugs durch ein "Nutzertracing" ermöglichte hier nahezu eine Ausschöpfung des potentiell erreichbaren Profits (zu bis zu 98%) bei erheblicher Kostensenkung (über 80%) verglichen mit der Triviallösung „Alle-Kampagnen-Schalten“. Eine grobe Segmentierung stellt hierzu eine Kompromisslösung dar, indem zumindest ca. zwei Drittel des günstig zu realisierenden Profits bei entsprechend weniger effektiv gesenkten Kosten (lediglich ca.60%) möglich sind.

Veröffentlichungen

  1. Winter, T., Nobmann, H., Winter, N., Luther, B., Haensel, A., Analyzing customer journeys and customer identication in e-commerce, Beuth Hochschule für Technik Berlin - Research Day 2017: Stadt der Zukunft Tagungsband - BWV - Berliner Wissenschafts-Verlag GmbH, 2018
  2. Winter, N., Winter, T., Erdelt, P., Luther, B., Nobmann, H., Haensel, A.: Treuer Kunde gesucht - Strategien für einen effektiveren Online-Handel, Fokus FORSCHUNG, Das Wissenschaftsmagazin der HWR Berlin, 2018.
  3. Luther, B., Winter, N., Winter, T., Erdelt, P., Nobmann, H.: The Modelling and Assessment of Online Customer Interaction, Customer Journeys and Churning, SSRN 2019, https://ssrn.com/abstract=3404493 (online published: 20 Jun 2019)
  4. Nobmann, H., Winter, T., Erdelt, P., Winter, N., Haensel, A.: Modeling and Forecasting the Customer Activity for an European Travel Website,  Social Specialized Research Network. S. 1 - 12, Print-ISSN: 1556-5068,
    DOI: dx.doi.org/10.2139/ssrn.3396362 (online published: May 30, 2019)