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Tabelle Abbildung 1 Wachstum, das sich potenziert

Die Fehlklassifikationskarte für Kundenpriorisierung

Halten Sie vorhergesagte und künftige Gruppe, Fehlkosten und Profitabilitätsobjekt sichtbar, bevor ein Kunde priorisiert wird.

PrüffeldZum Entscheidungsdatum vorhergesagtKünftige oder beobachtete PrüfungEntscheidungsfrage
GruppeWelche Schwelle und welches Modell erzeugen die Auswahl?Welche Gruppe wird nach dem Horizont definiert?Ist der Vergleich zeitlich konsistent?
Falscher AusschlussWer wurde nicht ausgewählt?Wer kommt später in die Zielgruppe?Was kostet das Übersehen?
Falscher EinschlussWer wurde ausgewählt?Wer bleibt später außerhalb der Zielgruppe?Welche Aufmerksamkeit oder Leistungskapazität wurde eingesetzt?
ProfitabilitätWelche Inputs bilden den prognostizierten Wert?Welche Umsatz-, Kosten-, Preis- und Margenfelder werden realisiert?Sind Prognose- und Ergebnisobjekt identisch?
AktualisierungWann wird das Ranking neu berechnet?Wann kann das Ergebnis geprüft werden?Passt der Horizont zur Entscheidung?

Bei breiten Tabellen horizontal wischen oder scrollen.

Zitieren Einbetten

Referenz & Evidenz

Quelle: Portfolio-Freigaberahmen des Autors, begründet mit Malthouse und Blattberg (2005) sowie Mulhern (1999). Die Prozentsätze werden nur als begrenzte Quellenresultate gezeigt; die Matrixfragen sind synthetisch und enthalten keine Kundendaten.

Jede Zeile ist eine geprüfte Aussage aus dem Prüfregister des Journals, beim Build aus dem Register aufgelöst. Das Register wird auf Englisch geführt.

  • A The question is feasibility, not desirability: relationship-marketing strategies "presume that a firm can accurately predict the future profitability of customers", and the paper is "a detailed empirical evaluation of how accurately the future profitability of customers" can be predicted across four industry data sets Malthouse & Blattberg. (2005) · MB05-C1
  • A The 20-55 rule, as posited: of the actual best customers, "approximately 55% will be misclassified and not receive special treatment". The authors call these "two new empirical rules of thumb based on these results", so they are rules of thumb from four data sets, not constants. About 15% of the future bottom 80% may be misclassified and receive special treatment. Malthouse & Blattberg. (2005) · MB05-C2
  • A "the feasibility of such strategies depends on the probabilities and costs of misclassifying customers", so it turns on prediction accuracy, forecast horizon, and the costs of misclassification. Malthouse & Blattberg. (2005) · MB05-C3
  • A The paper is METHOD, not an empirical finding, in its own words: "This paper provides a conceptual and methodological foundation for measuring customer profitability" by extending customer-lifetime-value approaches to broader target-marketing applications. Mulhern. (1999) · MUL99-C1
  • A Concentration is analysed as a distribution, not asserted as a ratio: "a sharply descending curve for the ordering of customer profit" corresponds to a skewed frequency distribution, and the Lorenz curve's shortcoming is that "it cannot portray percentiles of customers who represent a financial loss to a firm" Mulhern. (1999) · MUL99-C2

Prüfgrade: A, gegen die gedruckte Seite der Primärquelle geprüft · B, Primärquelle, nur Textebene · C, belastbare Sekundärquelle · D, berichtet.

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