Der Nutzen von Bonusprogrammen

Lauer, Thomas

doi:10.1007/978-3-642-19118-3_2

Thomas Lauer²

6906 Accesses

Zusammenfassung

Zwar liegen Bonusprogramme im Trend, dies allein ist jedoch kein guter Ratgeber, der eine Einführung begründet. Und so sind es in der Praxis schließlich vielfach auch die Finanz- und Controlling-Bereiche, die den Nutzen von Programmen angesichts bedeutender Vorab-Investitionen anzweifeln. Ein Grund dafür ist darin zu sehen, dass häufig Bonusprogramme mit reinen Kundenbindungsprogrammen gleich gesetzt und folglich ausschließlich Kundenbindung als Nutzendimension betrachtet wird. Diese zweifellos wichtige Komponente von Bonusprogrammen besitzt dabei den Nachteil, dass sich ihre Nutzen nur mittel- bis langfristig entfalten und nicht so ohne weiteres messbar sind. Ein Gutteil Glaube an das einzuführende Programm muss gegeben sein, um auch hartnäckige Controller zu überzeugen. Leichter wird diese Aufgabe, wenn man sich die Vielfalt der Nutzendimensionen vergegenwärtigt und erkennt, dass nicht nur Kundenbindung, sondern auch Mehrverkauf und sogar kurzfristig wirksame Prozesskostensenkungen möglich sind. Dies sind Argumente, denen gegenüber sich auch Controlling-Bereiche leichter öffnen.

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Notes

1.
Vgl. auch Bruhn et al. (2010, S. 705).
2.
Vgl. Link und Hildebrand (1997b, S. 164).
3.
Vgl. Link und Hildebrand (1997b, S. 164). Die Summe aller Kundenwerte eines Unternehmens wird auch als Customer Equity bezeichnet (vgl. Scheer und Witza 2007, S. 101).
4.
Vgl. Foscht (2002, S. 149 f.); Stahl et al. (2000, S. 191 ff.); Gierl und Kurbel (1997, S. 177).
5.
Vgl. Tomczak und Dittrich (2000, S. 107). Diese Tatsache wird allerdings immer wieder angezweifelt, ihre Höhe ist sicherlich auch von der jeweiligen Branche abhängig und davon, ob es sich um Business-to-Business oder Business-to-Consumer-Geschäfte handelt (vgl. auch Reinartz und Kumar 2003).
6.
Vgl. Foscht (2002, S. 44 ff.); Stahl (2000, S. 86 ff.).
7.
Vgl. Herrmann et al. (2000, S. 51).
8.
Vgl. auch Ploss (2001, S. 47).
9.
Aus Sicht der Kunden auch als Cross-Buying-Verhalten bezeichnet (vgl. Foscht 2002, S. 58 ff.).
10.
Vgl. Bruhn et al. (2010, S. 707).
11.
Vgl. Foscht (2002, S. 58 f.).
12.
Vgl. dazu das Konzept der Utility-Map von Chan und Mauborgne (2001).
13.
Vgl. Rogers (1983).
14.
Vgl. Wittbrodt (1995, S. 24).
15.
Vgl. Foscht (2002, S. 151).
16.
Vgl. Link und Hildebrand (1997b, S. 166 f.).
17.
Vgl. z. B. Ploss (2001, Abb. 1, S. 6).
18.
Vgl. etwa Giering (2000, S. 196 ff.). Auf alle Fälle besteht aber ein positiver Zusammenhang (vgl. Homburg et al. 2010, S. 123).
19.
Vgl. Kano et al. (1994); Stahl et al. (2000, S. 180 ff.); Meyer und Blümelhuber (2000, S. 180 f.).
20.
Vgl. Matzler et al. (2000, S. 265 ff.).
21.
Vgl. Ploss (2001, S. 10).
22.
Vgl. Rudolph und Schweizer (2003, S. 22 ff.).
23.
Vgl. TNS emnid (2010).
24.
Vgl. Stahl (2000, S. 88).
25.
Vgl. O’Brien und Jones (1995, S. 99) sowie Link und Hildebrand (1997a, S. 16 f.).
26.
Vgl. Link und Hildebrand (1997a, S. 19).
27.
Vgl. Holz (1997, S. 291).
28.
Vgl. Holz und Tomczak (1996, S. 32).
29.
Vgl. Dowling und Uncles (1997, S. 72).
30.
Vgl. in Bezug auf Kundenclubs auch Butscher (1998, S. 335).
31.
Zum Zusammenhang zwischen Preisbereitschaft und Kundenzufriedenheit vgl. Bruhn und Georgi (2010, S. 649).
32.
Vgl. Foscht (2002, S. 138).
33.
Vgl. o. V. (2005c).
34.
Man spricht heutzutage in diesem Zusammenhang von Permission Marketing (vgl. Schwarz 2001).
35.
„Unter einem Data Warehouse versteht man eine integrierte, nach Sachzusammenhängen geordnete, mehrere Jahre umfassende Sammlung ganz unterschiedlicher Datenbestände“ (Hamm 1997, S. 104). Ein DWH dient vor allem der Informationsbereitstellung und Entscheidungsunterstützung in Unternehmen, die den Kunden in den Vordergrund stellen (vgl. Hummeltenberg 1998).
36.
Vgl. Hamm (1997, S. 104 f.).
37.
Vgl. Hönig (1998, S. 170).
38.
Vgl. Hamm (1997, S. 106). Ein Überblick zu den Methoden findet sich auch bei Küsters (2001) sowie Kumar und Reinartz (2006).
39.
Vgl. Hummeltenberg (1998, S. 66).
40.
Vgl. Hamm (1997, S. 106).
41.
Vgl. Kurz (1998, S. 253). Als Techniken werden hier sowohl klassische statistische Verfahren, wie etwa die Faktorenanalyse, als auch neuere Methoden, z. B. sogenannte neuronale Netze eingesetzt, die versuchen, Lernen im menschlichen Gehirn technologisch nachzuahmen (vgl. Hamm 1997, S. 113). Ein neuronales Netz ist durch dieses Lernen in der Lage, aus tausenden von Daten in kurzer Zeit Thesen über Zusammenhänge aufzustellen, die ein Mensch aus langjähriger Erfahrung gewinnen würde.
42.
Vgl. Wietzorek und Henkel (1997, S. 243 ff.). Weitere Anwendungsmöglichkeiten sind: das Auffinden von Assoziationen, z. B. bei der sogenannten Warenkorbanalyse, bei der festgestellt wird, was typischerweise während eines Einkaufs gemeinsam in einem Warenkorb des Verbrauchers landet (z. B. Topflappen und passende Tischsets) oder aber Segmentierung oder Clusterung, d. h. die Zusammenfassung von Kundengruppen zu Zielgruppen bzw. Verbrauchertypologien mit möglichst gleichen (homogenen) Merkmalen. Solche Segmente bilden dann wiederum die Basis für inhaltlich und gestalterisch an deren Bedürfnisse angepasste Werbebotschaften mit höherer Erfolgswahrscheinlichkeit.
43.
Vgl. Haag (2010, S. 61).
44.
Vgl. Foscht (2002, S. 61 f.).
45.
Vgl. Eggert und Hahn (2002).
46.
Butscher nennt in Bezug auf Kundenclubs folgende Möglichkeiten Kundendaten als Alternative zu Marktforschung einzusetzen: Kommentare und Kritik zu Produkten, Identifikation von Verbesserungsmöglichkeiten zu Produkten, Generierung neuer Produkt- und Serviceideen, Test von Produkten oder Produktideen, Test von Marketingtools (z. B. neuen Werbekampagnen), Erkennen von generellen Markttrends, Testen der Preisbereitschaft (vgl. Butscher 1998, S. 319).
47.
Vgl. Metzner (2008, S. 67 f.) sowie Horns (2004).
48.
Vgl. hierzu auch Dowling und Uncles (1997, S. 73).
49.
Vgl. Glusac (2009, S. 560).
50.
Vgl. Grosser (2006, S. 58 ff.).
51.
Vgl. o. V. (2005a).
52.
Vgl. Meischke (2009, S. 239 ff.).
53.
Vgl. Götz et al. (2007a).
54.
Vgl. Glusac (2005, insb. S. 169 ff.).
55.
Vgl. Müller (2006, S. 187 ff.).
56.
Vgl. Funk (2005, S. 197 ff.).
57.
Vgl. Papenhoff (2008, S. 194 ff.).

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Fakultät Wirtschaft und Recht, Hochschule Aschaffenburg, Würzburger Str. 45, 63743, Aschaffenburg, Deutschland
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Lauer, T. (2011). Der Nutzen von Bonusprogrammen. In: Bonusprogramme. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19118-3_2

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Published: 31 May 2011
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
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