Analyse des Anbieterwechsels mit Hidden-Markov-Modellen

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Kundenloyalität wird in gesättigten Märkten wie dem Retail Banking zunehmend wichtiger für Unternehmen und wird als „größtes Vermögen“ betrachtet. Diese Untersuchung analysiert, wie der Anbieterwechsel, auch Churn genannt, bestmöglich prognostiziert werden kann. Anbieterwechsel kündigen sich oft frühzeitig im Nutzungsverhalten der Kunden an. Kundenbeziehungen lassen sich aus marketingtheoretischer Sicht in spezifische psychische Zustände und Aktivitäten unterteilen. An diesem Punkt kommen Hidden-Markov-Modelle ins Spiel, die die zeitliche Abfolge von nicht direkt beobachtbaren Zustandswechseln abbilden. Lesti zeigt, wie diese komplexen Modelle zur Prognose des Anbieterwechsels eingesetzt werden können, wobei zahlreiche Nebenbedingungen und anwendungsspezifische Entscheidungen zu beachten sind. Er entwickelt ein allgemeines Vorgehensmodell und gibt praktische Hinweise zur Umsetzung. Durch eine empirische Analyse mit realen Nutzungsdaten von 230.000 Bankkunden testet er das Modell erfolgreich. Zudem vergleicht er die Hidden-Markov-Modelle direkt mit Künstlichen Neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen. Die Übertragbarkeit auf andere Branchen ist aufgrund des allgemein beschriebenen Vorgehensmodells gegeben. Mit dem Anstieg von „Big Data“ stehen Unternehmen umfangreiche Daten über das Kundenverhalten zur Verfügung, was innovative Auswertungsmethoden immer relevanter macht. Der Leser erhält tiefgreifende Einblicke in das Churn-Ma