Kundenwertigkeit: Zwischen ABC-Analyse und Customer Lifetime Value (CLV)
Andreas Krämer () and
Thomas Burgartz ()
Additional contact information
Andreas Krämer: exeo Strategic Consulting AG
Thomas Burgartz: University of Europe for Applied Sciences
Chapter Kapitel 7 in Kundenwertzentriertes Management, 2022, pp 171-194 from Springer
Abstract:
Zusammenfassung Komplexe Verfahren der Kundenwert-Berechnung, wie der Customer Lifetime Value (CLV), die in Literatur und Wissenschaft als Non plus Ultra dargestellt werden, sind in der Unternehmenspraxis bisher nicht zum Standardtool im Kundenmanagement geworden. Nicht immer sind Modelle mit hohem Komplexitätsgrad in der operativen Vertriebs- und Marketingsteuerung tatsächlich optimal. Aber auch bei einer Vereinfachung der Modellansätze ist es wichtig, dass Unternehmensführung, Marketing- und Vertriebsverantwortliche letztendlich klare Handlungsanweisungen und Entscheidungsunterstützungen erhalten. Entscheidend ist, sich für ein Kundenwertmodell zu entscheiden, das den Belangen des Unternehmens genügt und in der Lage ist, eine zielgerichtete Entscheidungsunterstützung zu ermöglichen. Auch bei einem Kundenwertmodell gilt die Frage zu beantworten, ob Aufwand und Ertrag im ausgewogenen Verhältnis zueinanderstehen. Wird der CLV als überdimensioniert betrachtet, ergeben sich Möglichkeiten der Vereinfachung.
Date: 2022
References: Add references at CitEc
Citations:
There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-658-36413-7_7
Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783658364137
DOI: 10.1007/978-3-658-36413-7_7
Access Statistics for this chapter
More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().