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  5. Kundenbindung in der Finanzindustrie - Ein empirischer Ansatz
 
  • Details
2021
Erstveröffentlichung
Dissertation
Verlagsversion

Kundenbindung in der Finanzindustrie - Ein empirischer Ansatz

File(s)
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Hauptpublikation
210329_Kundenbindung in der Finanzindustrie.pdf
CC BY-SA 4.0 International
Format: Adobe PDF
Size: 8.39 MB
TUDa URI
tuda/6976
URN
urn:nbn:de:tuda-tuprints-178761
DOI
10.26083/tuprints-00017876
Autor:innen
Zettler, Julia ORCID 0000-0003-0967-6704
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.

Sprache
Deutsch
Alternativtitel
Customer loyalty in the financial industry - An empirical approach
Alternatives Abstract

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.

Fachbereich/-gebiet
01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Fachgebiet Unternehmensfinanzierung
DDC
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Institution
Technische Universität Darmstadt
Ort
Darmstadt
Datum der mündlichen Prüfung
02.03.2021
Gutachter:innen
Schiereck, DirkORCID 0000-0002-3064-2894
Stock-Homburg, RuthORCID 0000-0002-8576-5883
Handelt es sich um eine kumulative Dissertation?
Nein
Name der Gradverleihenden Institution
Technische Universität Darmstadt
Ort der Gradverleihenden Institution
Darmstadt
PPN
483225983

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