Churn-Management im B2B-Kontext: Eine empirische Analyse unter besonderer Berck [Paperback]

Konzeptionelle Grundlagen des Churn-Managements im B2B-Kontext.- Methodische Grundlagen zur Erkl?rung des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext.- Empirische Untersuchung des Churn-Verhaltens im B2B-Kontext.- Schlussbetrachtung und Ausblick.Dr. Tim Tecklenburg promovierte bei Prof. Dr. Manfred Krafft am Institut f?r Marketing der Westf?lischen Wilhelms-Universit?t M?nster. Er ist in der Unternehmensentwicklung eines internationalen Konzerns als Projektleiter Strategie t?tig.Customer Churn bzw. Kundenabwanderung stellt in j?ngerer Zeit eine zunehmende Herausforderung f?r Unternehmen dar. Selbst kundenorientierte Unternehmen stehen vor dem Problem, dass ihre End- und Gesch?ftskunden abwandern bzw. als abwanderungsgef?hrdet anzusehen sind.

Tim Tecklenburg untersucht, ob das Churn- bzw. das Abwanderungsverhalten von Gesch?ftskunden anhand eines Data Mining-Ansatzes auf Basis von im Unternehmen vorhandenen Nutzungs- und Transaktionsdaten erkl?rt werden kann. Es zeigt sich, dass das Churn-Management im B2B-Kontext mit spezifischen Anforderungen verbunden ist. Insbesondere sollte die hierarchische Struktur aus Gesch?ftskunden- und Nutzerebene innerhalb des Churn-Managements im B2B-Kontext Ber?cksichtigung finden. Mit der Anwendung der neueren Methoden der Latent Class Regression und der Multilevel Latent Class Regression belegt der Autor die Bedeutung der simultanen Integration der unbeobachteten Heterogenit?t im Kundenverhalten f?r die Erkl?rung des Churn-Verhaltens von Gesch?ftskunden.

Customer Churn bzw. Kundenabwanderung stellt in j?ngerer Zeit eine zunehmende Herausforderung f?r Unternehmen dar. Selbst kundenorientierte Unternehmen stehen vor dem Problem, dass ihre End- und Gesch?ftskunden abwandern bzw. als abwanderungsgef?hrdet anzusehen sind.

Tim Tecklenburg untersucht, ob das Churn- bzw. das Abwanderungsverhalten von Gesch?ftskunden anhand eines Data Mining-Ansatzes auf Basis von im Unternehmen vorhandenen Nutzunl³B