Datengetriebenes Customer Recovery Management

Jochen Panzer () and Dennis Voigt ()
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Jochen Panzer: IU Internationale Hochschule GmbH
Dennis Voigt: MELCHERS Rechtsanwälte PartG mbB

Chapter Kapitel 22 in Customer Intelligence, 2025, pp 495-526 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Die digitale Transformation hat Kundenbewegungen erheblich beschleunigt. Vergleichsplattformen und gesunkene Wechselbarrieren erleichtern Kunden den Anbieterwechsel. Unternehmen müssen daher nicht nur in die Neukundengewinnung und Bestandskundenpflege investieren, sondern auch in Customer Recovery Management und effektive Rückgewinnungsstrategien. Datengetriebene Ansätze wie Predictive Analytics und Churn-Modelle ermöglichen eine frühzeitige Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden. Kaufverhalten und Interaktionsmuster liefern entscheidende Indikatoren für den potenziellen Erfolg von Rückgewinnungsmaßnahmen. Erfolgreiche Strategien basieren auf einer selektiven Kundenansprache, die wirtschaftliche Aspekte wie den Customer Lifetime Value berücksichtigt, um rentable Kunden gezielt zurückzugewinnen. Gleichzeitig erfordert die Nutzung personenbezogener Daten eine differenzierte rechtliche Betrachtung, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Werbekommunikation. Künstliche Intelligenz und Omnichannel-Strategien gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie personalisierte und automatisierte Rückgewinnungsmaßnahmen ermöglichen. Eine erfolgreiche Kundenrückgewinnung kombiniert datenbasierte Analysen mit individuellen Ansprachen, um langfristige Kundenbindungen zu stärken.

Date: 2025
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DOI: 10.1007/978-3-658-48463-7_22

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