Zur Nutzung der Fuzzy Logic im Marketing

Zur Nutzung der Fuzzy Logic im Marketing

29. März 2010 - Die unscharfe Logik wird erfolgreich in der Regelungstechnik eingesetzt. Nun soll sie das Marketing im digitalen Zeitalter verbessern.
Artikel erschienen in IT Magazine 2010/04
Andreas Meier (Quelle: Vogel.de)

Entscheidungsfragen lassen sich bei anspruchsvollen Managementaufgaben nicht immer mit ja oder nein beantworten. Vielmehr geht es um ein Abwägen unterschiedlicher Einflussfaktoren und die Antwort für eine Problemlösung lautet oft «ja unter Vorbehalt» oder «sowohl als auch». Mit anderen Worten: Die Antwort ist unscharf (fuzzy), sie ist nicht in jedem Fall richtig oder falsch.


Die unscharfe Logik entspricht der menschlichen Wahrnehmung: Sie vermag neben quantitativen Grössen qualitative Einschätzungen mit einzubeziehen. Um Entscheidungsfindung bei vagem Sachverhalt in Informationssystemen zu ermöglichen, müssen Managementmethoden mit unscharfen Konzepten erweitert werden.

Andreas Meier (Quelle: Vogel.de)
Abbildung 1: Scharfe Kundenklassifikation anhand der Kriterien Umsatz und Treue. (Quelle: Vogel.de)
Abbildung 2 illustriert eine unscharfe Kundenklassifikation. (Quelle: Vogel.de)


Vorteil unscharfer Kundenklassen

Das Forschungszentrum Fuzzy Marketing Methods der Universität Fribourg möchte den Prozess der Entscheidungsfindung im betriebswirtschaftlichen Umfeld und Marketing mit Hilfe der unscharfen Logik verbessern und damit den Unternehmenswert langfristig erhalten und steigern. Ein einfaches Beispiel der Kundensegmentierung soll dies veranschaulichen.


Abbildung 1 zeigt eine scharfe Kundenklassifikation anhand der beiden Bewertungskriterien Umsatz und Treue. Die beiden Kriterien werden in Äquivalenzklassen unterteilt: Beim Umsatz wird der Wertebereich von 0 bis 1000 CHF halbiert, entsprechend werden zwei Klassen bei der Treue gebildet, nämlich eine positive und eine negative Klasse. Diese Partitionierung ergibt die vier Äquivalenzklassen C1, C2, C3 und C4.

Das Kundenbeziehungsmanagement bezweckt, anstelle produktbezogener Argumentationslisten und Anstrengungen, die kundenindividuellen Wünsche und das Kundenverhalten mit einzubeziehen. Sollen Kunden als Vermögenswert aufgefasst werden, so müssen sie entsprechend ihrem Markt- und Ressourcenpotenzial behandelt werden. Mit scharfen Klassen, also traditionellen Kundensegmenten, ist dies kaum möglich, da alle Kundinnen und Kunden in einer Klasse gleich behandelt werden. In Abbildung 2 beispielsweise besitzen Becker und Huber einen ähnlichen Umsatz und zeigen ein ähnliches Treueverhalten.


Trotzdem werden sie bei einer scharfen Segmentierung unterschiedlich klassifiziert: Becker gehört zur Premiumklasse C1 und Huber zur Verliererklasse C4. Zusätzlich wird der topgesetzte Kunde Schweizer gleich behandelt wie Becker, da beide zum Segment C1 gehören. Eine scharfe Kundensegmentierung lässt auch für Kunde Schweizer eine kritische Situation entstehen. Er ist im Moment der profitabelste Kunde mit ausgezeichnetem Ruf, wird aber vom Unternehmen nicht entsprechend seinem Kundenwert wahrgenommen und behandelt.


Die hier exemplarisch aufgezeigten Konfliktsituationen können entschärft oder eliminiert werden, falls unscharfe Kundenklassen gebildet werden. Die Positionierung eines Kunden im zwei- oder mehrdimensionalen Datenraum entspricht dem Kundenwert, der jetzt aus unterschiedlichen Klassenzugehörigkeitsanteilen besteht.


Abbildung 2 illustriert eine unscharfe Kundenklassifikation, wobei für das Bewertungskriterium Umsatz die beiden Zugehörigkeitsfunktionen µgross für einen Umsatz zwischen 500 und 1000 CHF und µklein für einen Umsatz unter 500 CHF gewählt wurden. Entsprechend sind für die beiden Äquivalenzklassen der Treue ebenfalls Zugehörigkeitsfunktionen festgelegt; so beschreibt µpositiv die Mengenzugehörigkeit für herausragende Kundentreue und µnegativ für eine schwache oder schlechte Treue.


Bei der unscharfen Kundenklassifikation kann für einen bestimmten Kunden sein Treuekriterium gleichzeitig positiv und negativ sein; zum Beispiel ist die Zugehörigkeit von Becker zur unscharfen Menge µpositiv 0.66 und diejenige zur Menge µnegativ ist 0.33. Der Treuegrad von Becker ist also nicht ausschliesslich positiv oder negativ wie bei scharfen Klassen. Die Zugehörigkeitsfunktionen µpositiv und µnegativ bewirken, dass der Wertebereich der Treue unscharf partitioniert bleibt. Analog ist der Wertebereich des Umsatzes durch die beiden Zugehörigkeitsfunktionen µgross und µklein unterteilt. Dadurch entstehen Klassen mit kontinuierlichen Übergängen.


Unscharfe Kunden- oder Produktklassifikationen erlauben, der Individualisierung des elektronischen Massenmarktes (Mass Customization) besser gerecht zu werden. Da jeder Kunde im mehrdimensionalen Klassifikationsraum einen individuellen, eventuell aggregierten Kundenwert aufweist, können Differenzierungen im Kundenbeziehungsmanagement vorgenommen werden. Gleichzeitig ist es möglich, Klassen oder Teilklassen von Kunden mit ähnlichem Kaufverhalten oder mit ähnlichen Produktpräferenzen zu extrahieren, um gezielte Marketingkampagnen durchführen zu können.

 
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