Applications of stochastic models of consumer behavior

Die vorliegende Arbeit befast sich mit einem Teilgebiet der vollstochastischen Kaufverhaltensmodelle im Marketing, der Kundenstockanalyse. Ziel der Kundenstockanalyse ist es, aus den im Unternehmen verfugbaren Informationen, d.h. ohne Zugriff auf externe Panel-Untersuchungen oder sonstige externe Datenquellen, das Verhalten von Kunden zu beschreiben und zu prognostizieren. Diese Arbeit legt dabei den Schwerpunkt auf jene Klasse von Modellen, die die statistische Modellierung von Einkaufshaufigkeiten mit jener von (latenten) Kundenlebensdauern integrieren. Im ersten Teil der Arbeit wird das in der Literatur vielzitierte Pareto/Negative Binomialverteilungs-Modell einer grundlichen Analyse unterzogen. Der Autor zeigt auf, das die Zahl der empirischen Anwendungen dieses Modells niedrig ist, und die Sparlichkeit der Literatur uber sein Potential und seine Grenzen eine Diffusion in die Marketingpraxis erschwert. Das Misverhaltnis zwischen der Bedeutung in der Literatur und der Vielzahl an Anwendungsfeldern einerseits, bzw. der geringen Zahl an empirischen Anwendungen andererseits, nimmt der Autor zum Anlas, im Rahmen einer umfangreichen Monte-Carlo Simulation fur dieses Modell die Eigenschaften der Maximum-Likelihood-Schatzer fur kleine Stichproben zu analysieren. Mit Hilfe dieser Simulationsstudie gelingt es, bisher in der Literatur nicht bekannte Einflusse auf Effizienz und Verzerrung des Schatzers aufzuzeigen. Das Verstandnis dieser Einflusse differenziert die wenigen bisher in der Literatur zu findenden Ratschlage zur Anwendung des Modells. Insbesondere werden Situationen aufgezeigt, in denen eine Anwendung fur Stichprobengrosen deutlich unterhalb der bisher angeratenen Grenzen moglich ist. Dies erweitert das Anwendungsspektrum des Modells auf die grose Gruppe von kleinen und mittleren Unternehmen mit eher niedrigen Kundenankunftsstromen. Der zweite Teil der Arbeit diskutiert ein weiteres Modell zur Kundenstockanalyse, das Betageometrische/Negative Binomialverteilungs-Modell. Der Autor diskutiert dessen Annahmen in Hinblick auf die Ubereinstimmung mit der konzeptionellen Marketingtheorie. Davon ausgehend wird durch die Modifikation der Modellannahmen eine neue Modellvariante abgeleitet. Eine formale Herleitung auf Basis von Zahlprozessen ermoglicht eine inhaltliche Interpretation der resultierenden Modellausdrucke. Der Autor uberpruft die Gute des modifizierten Modells im Rahmen einer empirischen Studie am Beispiel von Kunden eines Versandhandlers. Das entsprechend modifizierte Modell zeigt eine bessere Anpassungsgute im Kalibrierungszeitraum und verbesserte Prognosen im Validierungszeitraum. Eine detaillierte Analyse der Struktur der Prognosefehler demonstriert, in welchen Situationen das Ausgangsmodell und in welchen Situationen das modifizierte Modell angewendet werden sollte. Im dritten Teil der Arbeit diskutiert der Autor die Rolle weitergehender Informationen uber den Aktivitatsstatus von Kunden im Kontext dieser integrierten Modelle. Es wird dargelegt, das das Pareto/Negative Binomialverteilungs-Modell die Einbeziehung solcher Informationen zulast. Nach einer konzeptionellen Diskussion der zu erwartenden Auswirkungen derartiger Indikatoren sowie exemplarischer Beispiele werden die formulierten Erwartungen empirisch validiert. Anhand von Kundendaten eines Mobilfunkanbieters uberpruft der Autor die Auswirkungen von Informationen uber den Aktivitatsstatus von Kunden auf die Gute einer Klassifizierung in aktive und inaktive Kunden. Unter Verwendung verschiedener Stichproben wird belegt, das die Berucksichtigung dieser Informationen zu einer Reduktion von Fehlklassifizierungen im zweistelligen Prozentbereich fuhrt. Die Arbeit schliest mit einer Diskussion aufbauender und weiterfuhrender Forschungsfragen. Ein umfangreicher Anhang beinhaltet unter anderem formale Herleitungen der verwendeten Modellausdrucke, Ergebnisse zur numerischen Stabilitat und effizienteren Berechnung der Modelle, Varianzapproximationen fur verschiedene Modellstatistiken, sowie die Dokumentation weiterer Ergebnisse.