Kundenbindung in der Finanzindustrie - Ein empirischer Ansatz

Zettler, Julia (2021)
Kundenbindung in der Finanzindustrie - Ein empirischer Ansatz.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00017876
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17876

Kurzbeschreibung (Abstract)

Die Niedrigszinsphase, die voranschreitende Regulierung und die Digitalisierung erhöhen den Margendruck bei einer stärkeren wettbewerblichen Ausrichtung des Retailbanking-Marktes. Gerade bei etablierten Finanzinstituten mit hohen Marktanteilen wie zum Beispiel den Sparkassen, sind Informationen über mögliche Einflussparameter auf die Kundenbindung erfolgskritisch. Diese Studie betrachtet ausgewählte endogene Kundenbindungsmechanismen. Es wird zum Beispiel der Einfluss des Produktportfolios eines privaten Kunden auf seine Kundenbindung analysiert. Die Analyse erfolgt über einen fundierten datenbasierten Ansatz: Resultate von State of the Art Machine Learning-Ansätzen werden mit Ergebnissen umfangreicher deskriptiver Analysen plausibilisiert. Unter anderem wird gezeigt, dass die Anzahl der Produkte die Art der Produkte bezogen auf die Aufrechterhaltung der Kundenbindung als Indikator dominiert.

Typ des Eintrags:

Dissertation

Erschienen:

2021

Autor(en):

Zettler, Julia

Art des Eintrags:

Erstveröffentlichung

Titel:

Kundenbindung in der Finanzindustrie - Ein empirischer Ansatz

Sprache:

Deutsch

Referenten:

Schiereck, Prof. Dr. Dirk ; Stock-Homburg, Prof. Dr. Ruth

Publikationsjahr:

2021

Ort:

Darmstadt

Kollation:

114 Seiten

Datum der mündlichen Prüfung:

2 März 2021

DOI:

10.26083/tuprints-00017876

URL / URN:

https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17876

Kurzbeschreibung (Abstract):

Alternatives oder übersetztes Abstract:

Alternatives Abstract

Sprache

Low-interest rates, advancing regulation, and digitalization increase pressure on the margins of the retail banking market – particularly of established financial institutions with high market shares, such as the savings banks. Information on parameters influencing customer loyalty is critical for success. This study looks at selected endogenous customer loyalty mechanisms. For example, the influence of a customer's product portfolio on his customer loyalty is analyzed. The analysis is carried out using a well-founded data-based approach: results from a state-of-the-art machine learning ansatz are compared with the results of a comprehensive descriptive analysis. Among other things, it is shown that the number of products dominates the type of products as a predictor for maintaining customer loyalty.

Englisch

Status:

Verlagsversion

URN:

urn:nbn:de:tuda-tuprints-178761

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC):

300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft

Fachbereich(e)/-gebiet(e):

01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften
01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete
01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Fachgebiet Unternehmensfinanzierung

Hinterlegungsdatum:

30 Jun 2021 07:53

Letzte Änderung: