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Datengetriebenes Customer Recovery Management

In: Customer Intelligence

Author

Listed:
  • Jochen Panzer

    (IU Internationale Hochschule GmbH)

  • Dennis Voigt

    (MELCHERS Rechtsanwälte PartG mbB)

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.

Suggested Citation

  • Jochen Panzer & Dennis Voigt, 2025. "Datengetriebenes Customer Recovery Management," Springer Books, in: Emanuel Bayer & Manuel Marini (ed.), Customer Intelligence, chapter 0, pages 495-526, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-48463-7_22
    DOI: 10.1007/978-3-658-48463-7_22
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