CLTV-Vorhersage

Verwendung

Bei der Customer-Lifetime-Value-Analyse können Sie über die CLTV-Vorhersage ermitteln, wie viele Kunden sich momentan in welcher Lifetime-Periode befinden, wie viele dieser Kunden Ihnen in Zukunft erhalten bleiben und welchen Gewinn Sie voraussichtlich mit ihnen erwirtschaften werden. Sie führen eine CLTV-Vorhersage auf Basis eines CLTV-Modells aus.

Voraussetzungen

...

       1.      Sie sind im SAP BW der Rolle Kundenwertanalyse ( SAP_BWC_CUSTOMER_VALUE) zugewiesen. Sie erhalten dadurch über das Benutzermenü (Customer-Lifetime-Value ® Customer-Lifetime-Value) den Zugriff auf die Transaktion zur CLTV-Modellierung und auf Queries, mit denen Sie die Ergebnisse anzeigen können.

       2.      Sie haben im Rahmen der CLTV-Modellierung ein CLTV-Modell vollständig bearbeitet.

Funktionsumfang

Für die CLTV-Vorhersage müssen Sie zunächst einige Parameter festlegen, nach denen dann die Berechnung erfolgt.

Einstellungen zur CLTV-Vorhersage

Zunächst geben Sie das CLTV-Modell an, das der CLTV-Vorhersage zugrunde gelegt werden soll.

Sie können festlegen, ob die Vorhersage für dieselben Kunden ausgeführt werden soll, nach denen auch das CLTV-Modell berechnet wurde, oder ob andere Kunden des Segments betrachtet werden sollen.

·        Wenn Sie die Vorhersage für die Kunden des CLTV-Modells ausführen wollen, dann wählen Sie die Option Datenbeschaffung des CLTV-Modells (aktive Kunden). In diesem Fall nutzt das System für die Datenbeschaffung dieselben Datenquellen wie im zugeordneten CLTV-Modell. Dabei werden jedoch nur die Kunden berücksichtigt, die laut des CLTV-Modells aktive Kunden sind.

·        Wenn Sie die Vorhersage für andere Kunden ausführen wollen, dann müssen Sie eine neue Datenbeschaffung einrichten. Die Datenquelle, die Sie für die Datenbeschaffung zuordnen, muss Daten auf der Ebene Kunde, Segment, Kunde seit liefern. Dabei muss das Segment dem Segment des CLTV-Modells entsprechen. Alle in der Datenquelle enthaltenen Kunden werden berücksichtigt, Sie müssen also selbst sicherstellen, dass die Datenquelle nur Daten für aktive Kunden liefert.

Wenn der für jeden Kunden ermittelte Kundenstatus in ein Attribut des Kunden geschrieben werden soll, dann setzen Sie das entsprechende Kennzeichen und geben das Attribut an. Darin wird allerdings nur der zur letzten Ausführung der CLTV-Vorhersage ermittelte Kundenstatus gesichert. Falls Sie zeitliche Änderungen im Kundenstatus untersuchen oder eine andere Methode zur Ermittlung des Kundenstatus verwenden wollen, dann können Sie im Analyseprozessdesigner eine eigene Analyse definieren, wie dies am Beispiel der Vorlage RSAN_PR_TEMPLATES_STATUS dargestellt ist.

Welcher Zeitraum in der Zukunft vorhergesagt werden soll, geben Sie im Feld Anzahl der Vorhersageperioden an. Eine Vorhersageperiode hat dabei dieselbe Länge wie eine Lifetime-Periode, deren Anzahl Monate Sie im CLTV-Modell festgelegt haben.

Wenn das System nicht für jede Lifetime-Periode die Kundenbindungsrate und den Gewinn pro Kunde automatisch ermitteln kann, dann können Sie mit dem Kennzeichen Übernahme der letzten bekannten Kundenbindungsraten und Gewinne pro Kunden festlegen, dass für die fehlenden Daten die Werte aus der letzten bekannten Lifetime-Periode verwendet werden.

Wenn Sie alle Einstellungen vorgenommen haben, dann können Sie auf der Registerkarte Ausführen die CLTV-Vorhersage im Hintergrund ausführen. Neben dem Stichtag für die Vorhersage (in der Regel das aktuelle Datum bzw. der Erste des aktuellen Monats) können Sie noch angeben, ob die Datenbeschaffung parallelisiert ausgeführt werden soll.

Ergebnis der CLTV-Vorhersage

Für die über die Datenbeschaffung selektierten Kunden ermittelt das System für ein Segment die Anzahl der Kunden der jeweiligen Lifetime-Periode. Damit und mit den Daten aus dem CLTV-Modell wird der gegenwärtige Gesamtgewinn sowie die Anzahl der Kunden und der verlorenen Kunden sowie der Gesamtgewinn der folgenden Lifetime-Perioden in der jeweiligen Vorhersageperiode berechnet.

Falls Sie die Berechnung direkt ausgeführt haben, kann es eine Weile dauern, bis das Ergebnis auf der Registerkarte Vorhersage tabellarisch dargestellt wird. Die Ergebnistabelle listet für jede Vorhersageperiode die verschiedenen Lifetime-Perioden (LTP) auf. Die Vorhersageperiode 0 zeigt die Gegenwart, die weiteren Vorhersageperioden zeigen die zukünftige Entwicklung auf Basis der historischen Daten. Die ermittelte Vorhersage wird im ODS-Objekt CLTV-Vorhersage ( 0CRM_OLVF) gesichert. Sie können das Ergebnis auch über die Query CRM CLTV-Vorhersagen ( 0CRM_OLVF_Q0001) anzeigen.

Die folgende Tabelle zeigt das Ergebnis einer CLTV-Vorhersage am Beispiel eines Segments.

Beispiel für CLTV-Vorhersage

Stichtag	Vorhersage-periode	Lifetime-Periode	Anzahl Kunden	Verlorene Kunden	Gesamt-gewinn
01.01.01 (aktuell)	0	1	10		10.000
01.01.01	0	2	5		15.000
01.01.01	0	3	7		28.000
01.04.01 (bei LTP = 3 Monate)	1	2	8	2	8.000
01.04.01	1	3	5	0	15.000
01.04.01	1	4	6	1	24.000

Sie können also folgende Aussagen treffen:

·        In Vorhersageperiode 1 werde ich von den zehn Kunden, die derzeit in Lifetime-Periode 1 sind, voraussichtlich acht in Lifetime-Periode 2 behalten und einen Gewinn von 8.000 mit ihnen erwirtschaften.

·        Alle fünf Kunden, die derzeit in Lifetime-Periode 2 sind, werde ich in Vorhersageperiode 1 behalten, d. h. sie gehen alle in Lifetime-Periode 3 über.