- 1. Kundenmanagement
- 2. Kundennutzen & Leistungsversprechen
- 3. Marketingziele
- 4. Prognosen auf Basis der linearen Regression
Kundenmanagement
Zunächst gewinnt man mit der Kundenakquisition auf der einen Seite neue Kunden, welche das Produkt vorher so nicht benutzt haben, d.h. man hat ein "anderes", oder auch neuartigen Produkt.
Kunden können ihr altes durch das neue Produkt ersetzten
Substitutionswettbewerb
Auf der anderen Seite gewinnt man Kunden durch ein besseres Produkt als es der Konkurrent hat. Man gewinnt dadurch die Kunden der Konkurrenz , welches als Verdrängungswettbewerb bezeichnet wird.
Nachdem man Kunden gewinnt hat, möchte man diese natürlich auch behalten, bzw man bindet die seine Kunden auf gewisser Weise an das eigene Produkt / Unternehmen.
Dabei gibt es einmal Halten und Ausbau.
Beim Halten sollen bereit bestehende Kunden behalten werden oder ggf. verlorene Kunden zuruückgewonnen. Dies geschieht durch zb. einen guten Service wie ein Beschwerdemanagement und Zufriedenheitsbefragunen.
Beim Ausbau, versucht man die Kunden dazu anzuregen, noch mehr von seinem Produkt zu kaufen. Man kann dies zb. durch Rabattaktionen oder Bonus Programme umsetzen.
Up Selling: ein höherwertiges Produk anstelle der günstigen Variante auswählen
Cross Selling: Zusätzlich zum nachgefragtem Produkt, werden versucht dazu passende , sich ergänzende Produkte zu verkaufen
(zb. Beim Schuhe kaufen immer noch zusätzliche Pflegeprodukte)
Customer Lifetime Value:
Wert eines Kunden über einen längeren Zeitraum, im Extremfall für die gesamte Dauer der Geschäftsbeziehung
Customer Equity:
Summer aller Customer Lifetime Values eines Unternehmens. Wert der Kundenbasis eines Unternehmens.
Wandel von Eigenschafts zu Nutzenbasierten Leistungsversprechen
Wir ermöglichen Kommunikation
Marketingziele
-Folie 121-
- Globales Ziel
- Ökonomisches Ziel
- Psychographische Ziele
- Erreichen der Ziele durch genaue Analyse
- Analyse erfolgt durch Varianzanalyse und lineare Regression
-Folie 123-128-
- Multikollinearität:
ist ein Problem der Regressionsanalyse und liegt vor, wenn zwei oder mehr erklärende Variablen eine sehr starke Korrelation miteinander haben
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