Zusammenfassung
Kundenbindung und effiziente Kundengewinnung haben in den letzten Jahren kontinuierlich an Bedeutung gewonnen. Zu beachten ist für die Steuerung der Marketingmaßnahmen neben den im Verkaufsprozess erzielten Umsatzerlösen auch der Deckungsbeitrag des Kunden.
Aspekte der Bonität fügen der Kundensegmentierung u. a. nach Umsätzen eine Segmentierung nach Zahlungsverhalten hinzu. Daten zur Bonität von Kunden können unterschiedlichen unternehmensinternen und -externen Quellen entstammen und sich auf Adressen, Zahlungsmittelangaben, spezifische Firmendaten und Zahlungshistorien beziehen. Die Einzelaspekte zur Bonität werden durch statistische Methoden gewichtet und in ein Gesamtergebnis bzw. mehrere Teilergebnisse überführt, die eine graduelle Abstufung der Direct-Marketing-Maßnahmen ermöglichen. Die Betrachtung der Kosten-Nutzen-Aspekte zeigt deutliche Einsparungen durch den Einsatz der Bonitätsdaten.
Die Kombination aus Kunden- und Bonitätsdaten liefert ein vollständigeres Bild zum Kunden und lässt die Wertschöpfungskette zum geschlossenen Kreislauf für die Steuerung des Direct Marketing und die Erfassung der Response der Kunden werden.
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Anmerkungen
McKendrick, 2001, o.S.
Bundesregierung, 2001a, Bundesregierung, 2001b, Gesetz über Preisnachlässe 1933.
Körber, 2001, S. 18; o.V., 2001, o.S.
Core and more, 2001, o. S.
Data Mining bezeichnet die Analyse von Daten im Hinblick auf (bislang unbekannte) Zusammenhänge z. B. kausaler oder sequenzieller Art, die sich zu Zwecken von z. B. Profiling und Prognose ein setzen lassen. Zum Einsatz des Data Mining im E-Commerce vgl. Mena, 2000.
Hippner u.a., 2001, S. 417.
Exemplarisch zum berechtigten Interesse vgl. SCHUFA, 2001, o.S. und Bundesdatenschutzgesetz, 2001.
Eine Übersicht zum Stand des Datenschutzes nach Rechtsgebieten und Ländern geben Bundesbeauftragter für den Datenschutz, 2001 und Europäische Union, 2001.
Hurth, 2001, S. 463 ff.
Jostesu.a., 1999, S. 3.
Exemplarisch Zimmermann, 1995 zu verschiedenen Einsatzgebieten und Tools der Datenanalyse.
Angstenberger, Schneider, 2001, S. 3.
Angstenberger, Schneider, 2001, S. 5.
Roth, 2001, o.S.
Literatur
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Bundesregierung: Gesetz zur Aufhebung des Rabattgesetzes und anderer Rechtsvorschriften vom 23. Juli 2001, BGB1 2001 I, S. 1663, 2001b.
Core and more: Relationship-Plattform von GZS und core and more: Nach dem Fall des Rabattgesetzes entsteht ein maßgeschneidertes Kundenbindungsprogramm. Pressemitteilung vom 19.07.2001, www.coreandmore.de/presse_200 l_3.html.
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Hippner, H./ Martin, S./ Wilde, K. D.: Customer Relationship Management, in: WiSt, Bd. 30, August 2001, S. 417–422.
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Körber, H.-J.: Eine Frage. Herr Körber, in: Wirtschaftswoche, Nr. 31, 26.07.2001, S. 18.
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Mena, J.: Data Mining und E-Commerce. Wie Sie Ihre Kunden besser kennen lernen und gezielter ansprechen, Düsseldorf, 2000.
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Roth, A.: CyberSource Shirts Emphasis to Fraud Prevention. Abdruck aus American Banker, 9. Juli 2001, zitiert aus http://www.thebankingchannel.com/technology/story.jsp?story=TBCAW5BM-HOC.
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Zimmermann, H.-J. Hrsg.: Datenanalyse. Anwendung von DataEngine mit Fuzzy Technologien und Neuronalen Netzen. Düsseldorf, 1995.
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© 2002 Dallmer · Handbuch Direct Marketing · Bongartz · Gabler Verlag
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Bongartz, U. (2002). Die Anreicherung von Kundendaten mit Bonitätsinformationen in der Online- und Offline-Welt. In: Dallmer, H. (eds) Das Handbuch Direct Marketing & More. Gabler Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-90220-7_38
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