Kundensegmentierung – Wichtige Antworten zur Optimierung Ihres Marketings



Die Analyse von Kundendatenbeständen ist wichtig für Vertrieb und Marketing. Dabei werden Kundensegmente gebildet nach den Kriterien der Werthaltigkeit, Loyalität und Bedürfnissorientierung. Nach den Ergebnissen können die Marketingaktivitäten in höheremMaße zielgruppenorientiert gesteuert werden, ebenso wird die Vertriebsplanung optimiert.

Die Resultate aus diesen Projekten zeigen, welche internen bzw. externen Daten und Informationen wichtig sind, um festzustellen, auf welchen Kanälen mit den einzelnen Kunden kommuniziert werden soll bzw. was den Kunden zum optimalen Zeitpunkt angeboten werden kann. Außerdem zeigen sich Einsparmöglichkeiten in der Planung von Marketing- und Vertriebsbudgets.

Projekte der Kundensegmentierung liefern Antworten auf folgende Fragen:

  1. Wie verhindere ich die Abwanderung von werthaltigen Kunden zum Wettbewerb?
  2. Wie kann ich gezielt Cross- und Upsellingpotenziale erkennen?
  3. Welcher Kunde wird sich zu welchem Zeitpunkt und auf welchem Kanal für welches Produkt bzw. Dienstleistung interessieren? 
  4. Welche prozessübergreifenden Umsetzungsstrategien (Marketing, Vertrieb, Service, Kommunikation, Produkte) helfen mir in den jeweiligen Kundensegmenten?
  5. Wo kann ich meine finanziellen und personellen Ressourcen am effektivsten einsetzen?
  6. Wie nutze ich effektiv meine eigenen Daten & Informationen aus unterschiedlichen Systemen, die mich bei der Umsetzung meiner Ziele unterstützen?
  7. Welche externen Informationen liefern mir zusätzlich wichtige Entscheidungsgrundlagen?

Die Kundenbestände zu kennen und deren Potenziale gezielt zu nutzen, ist eine wichtige Voraussetzung für den unternehmerischen Erfolg.Segmentierungsansätze und Methoden gibt es sehr viele, aber nicht jeder Ansatz ist für die eigenen Ziele der richtige. Kunden in Gruppen zu unterteilen, erscheint zunächst einfach, betrachtet man nur einzelne oder wenige Merkmale. Klassische Beispiele für diese sog. administrativen Segmentierungen sind umsatzbasierte A-B-C-Kundenunterteilungen. Kommen weitere Dimensionen, wie Werthaltigkeit, Loyalität oder Kommunikationsverhalten mit ins Spiel, bedarf es anderer methodischer Ansätze.

Ein klassischer Ansatz für Segmentierungen mit mehreren Dimensionen ist die Clusteranalyse. Hier werden Kunden im multidimensionalen Raum gruppiert. Ergebnis ist dabei eine optimale Gruppenbildung, die die Ähnlichkeit der Gruppenmitglieder nach mehreren Kriterien abbildet.

Beruht die Segmentierung auf internen Informationen, wird das individuelle Verhältnis der Kunden zum Unternehmen beschrieben. Mit zusätzlichen externen Informationen, können weitere wichtige Zusatzerkenntnisse zur Soziodemographie, zu Interessensschwerpunkten, zur Wohnsituation oder zu Einstellungen der Kundengruppen generiert werden.

Sie haben Fragen zur Kundensegmentierung?



Kundensegmente für Ihr Marketing – aCRM fünfdimensional 

Die Nutzung und Auswertung umfangreicher Kundeninformationen sollte heute zum Standard im datengestützten Marketing gehören.

Marktsegmentierung, Kundenmanagement, Kundensegmente und Kundensegmentierung sind die Schlagworte.

Große Datenbestände mit vielfältigen Informationen sollen dabei für das Marketing und den Vertrieb eines Unternehmens genutzt werden.

Die Nutzung dieser Bestände zur Informationsgewinnung basiert auf dem analytischen CRM, kurz aCRM, Begriffe wie Big Data oder Datamining gehören mit in das Umfeld von aCRM.

panadress unterstützt Sie bei der Konzeption, Auswertung und Interpretation bei Ihrer Kundensegmentierung von Ihren aCRM-Projekten.

Kundensegmentierung Marketing – Wissen heißt Umsatz 

Arbeiten Sie „KUNDENAKTIV“ – WISSEN Sie, WANN, WELCHER Kunde, mit WELCHEN Dienstleistungen bzw. WELCHEN Produkten WIE gebunden bzw. beworben werden soll?

Der Schlüssel zu „ Customer Intelligence“ sind Ihre eigenen „internen“ Kundendaten kombiniert mit externen „mikrogeographischen“ Daten von panadress. Wir helfen Ihnen Ihre Kundendaten anhand einer Kundensegmentierung besser zu nutzen bzw. die Kundenstruktur besser kennen zu lernen.

Somit können Sie die Effizienz bzw. Effektivität in Ihrer Kundenbindung und Neukundengewinnung über einen integrierten crossmedialen Ansatz monitoren, stetig verbessern und dementsprechend erhöhen.

Somit werden Sie in die Lage versetzt, eine Bewertung der Kunden nach Werthaltigkeit und Loyalität vorzunehmen, Ihre Cross- und Upselling Potenziale auszuschöpfen und interessante Zielgruppen bzw. Zielgruppenpotenziale zu identifizieren.

Mit der Hinterlegung von Kennzahlen und Handlungsanweisungen auf Kundenebene im CRM-System, gehört die Bearbeitung von Bestands- und Neukunden nach dem „Gießkannenprinzip“ der Vergangenheit an. Die datengestützte Neu- und Bestandskundenbearbeitung führt zu einem erfolgreichen Kundenmanagement bzw. Kampagnenmanagement sowie zu einer Kostenreduzierung in der Marktbearbeitung.

Erfolgreich durchgeführte Projekte zeigen hierzu, wie Prozesse im Marketing, Vertrieb, in der Produktentwicklung und Kundenkommunikation anhand der Marktsegmentierung „KUNDENAKTIV“ optimiert werden.

Segmentierung Marketing – Mit panadress in fünf Modulen zu einem „intelligenten Kundenmanagement“

Modul 1: Customer Value – Werthaltigkeit im Kundenbestand / Kundensegment
Sie besitzen einen wertvollen Schatz – Ihre bestehenden Kundendaten und Informationen aus Ihrem Abrechnungs-, CRM System bzw. Ihrem Data Warehouse. Aus diesen Daten und Informationen erarbeiten wir Werthaltigkeitskennziffern. Zu jedem Kundensegment erhalten Sie eine exakte Beschreibung nach Ihren internen Informationen und unseren externen (mikrogeographischen) Daten und somit eine klare Handlungsempfehlung zur Implementierung und Umsetzung der Segmente für Vertrieb, Marketing und Produktmanagement.

Modul 2: CustomerLoyalty – Loyalität im Kundenbestand/Kundensegmente
Die Daten Ihrer Kündiger können intelligent genützt werden. Mit Hilfe der Ihnen vorliegenden Kündigerdaten und unseren mikrogeographischen Informationen werden über analytische Modelle Wechselwahrscheinlichkeiten berechnet und mittels unserer vorliegenden mikrogeographischen Variablen auf Ihren Kundenbestand bzw. Kundensegmente und Nichtkunden übertragen. Der ermittelte Kündigerscore kennzeichnet die Loyalität bzw. die Kündigungsgefahr jedes einzelnen Privatkunden und kann somit gezielt zur optimierten Kundenbindung eingesetzt werden.

Modul 3: Customer Affinity – Produktaffinitäten inner- und außerhalb des Kundenbestandes
Die Daten Ihrer Produktkunden können intelligent genützt werden. Mit Hilfe der Ihnen vorliegenden Produktnutzerdaten und unseren mikrogeographischen Informationen werden über analytische Modelle Produktnutzeraffinitäten berechnet und mittels unserer vorliegenden mikrogeographischen Variablen auf Ihren Kundenbestand bzw. Kundensegmente und Nichtkunden übertragen. Die ermittelten Produktscores kennzeichnen die Affinitäten für bestimmte Produkte jedes einzelnen Privatkunden und können somit zur Optimierung des Cross- und Upsellingpotenzials oder zur gezielten Neukundengewinnung eingesetzt werden.


Modul 4: Customer Enrichment – Datenanreicherung (Externe Daten der panadress)
Dort wo die Unternehmensdaten allein nicht mehr ausreichen, oder zu bestimmten Kunden nicht genügend Informationen hergeben, werden externe Daten ergänzend eingesetzt. Dies können z.B. Typologien wie „Generation web 2.0“, „Lohas“, „Best Agers“, etc., aber auch einzelne Merkmale wie Internetaffinität, Kaufkraft, Familienstruktur u.v.a. sein. Somit können Ihre Kundendaten bzw. Ihre Kundensegmente aus Modul 1 um wertvolle Zusatzinformationen ergänzt und somit gezielt für die Kundenbindung und Neukundengewinnung genutzt werden.

Modul 5: Customer Insight – Mafobased-data-on-demand
Über eine repräsentative Befragung der einzelnen Cluster werden nun noch Einstellungsdimensionen abgefragt. Emotionen und Motive bezogen auf die einzelnen Zielgruppensegmente, helfen vor allem im Bereich Kommunikation und Werbung die richtige Ansprache und die richtigen Themen zu finden.

Rückrufservice



Die Kundensegmentierung Kriterien funktionieren in jeder Branche

Das beschriebene Verfahren ist bereits in diversen Branchen wie Energie, Krankenversicherung, Finanzdienstleitung im Einsatz. Es wurde mit dem Best-Practice-Ansatz stetig weiter entwickelt und etabliert. Die individuelle Konzeption basierend auf der jeweiligen Zielsetzung des Unternehmens sowie das Involvement der beteiligten Abteilungen gewährleisten eine optimale Umsetzung im Unternehmen.

Einsetzbar sind die Ergebnisse sowohl im CRM, der Neukundengewinnung als auch der Vertriebssteuerung und das cross-medial. Der integrative Ansatz gewährleistet zudem, dass im Unternehmen die Bereiche Kommunikation, Werbung, Marketing und Vertrieb auf eine einheitliche Clusterung zugreifen, unabgestimmte Einzelmaßnahmen werden somit verhindert. CRM und Neukundengewinnung werden damit endlich auch als unternehmensweites, strategisches Zielgruppenmanagement verstanden.

Warum ist eine Kundensegmentierung so wichtig?

Die eigenen Kundenbestände zu kennen und deren Potenziale gezielt zu nutzen ist eine wichtige Voraussetzung für den unternehmerischen Erfolg. Auf zunehmend gesättigten Märkten steht die Pflege bestehender Kunden immer mehr im Vordergrund. Das Ziel von strategischen Kundensegmentierungen ist die Analyse des spezifischen Verhaltens der Kunden auf das eigene Unternehmen und deren Produkte, um die Ergebnisse für eine kundenindividuelle Marktbearbeitung nutzbar zu machen. Segmentspezifische Handlungsanweisungen bilden die Basis für Planung, Steuerung und Kontrolle in allen relevanten Unternehmensprozessen.

Kundensegmentierung bedeutet, Kunden in Gruppen zu unterteilen.Dies erscheint zunächst rechteinfach, betrachtet man nur einzelne oder wenige Merkmale. Ein klassisches Beispiel für eine einfache Kundensegmentierung ist die umsatzbasierte A-B-C-Kundenunterteilung. Bei einer komplexeren Betrachtung kommen schnell weitere Dimensionen wie Werthaltigkeit, Loyalität oder Kommunikationsverhalten mit ins Spiel, und dafür bedarf es anderer methodischer Ansätze. Es gibt viele verschiedene Ansätze und Methoden zur Kundensegmentierung, aber nicht jeder Ansatz ist für die eigenen Ziele der richtige.

Panadress verfolgt mit seinem modularen Segmentierungsansatz einen für seine Kunden zu jeder Zeit transparenten und steuerbaren Ansatz. So werden im ersten Schritt die Ziele und Erwartungen an eine Kundensegmentierung erfasst. Anschließend wird die vorhandene Datenbasis eingehend analysiert und auf Ihre Eignung für eine Kundensegmentierung geprüft. Datenbasis und Segmentierungsziele entscheiden dann über die Wahl des geeigneten methodischen Ansatzes.

Kundensegmentierung Banken – Die Clusteranalyse – was ist das genau? 

Ein klassischer Ansatz für Kundensegmentierungen mit mehreren Dimensionen ist die Clusteranalyse, ein komplexes statistisches Verfahren. Hierzu werden Kunden im multidimensionalen Raum gruppiert, um sie anschließend optimal zu Gruppen zusammenzufassen. Dabei sollen die Mitglieder einer Gruppe eine möglichst große Ähnlichkeit nach mehreren Kriterien aufweisen und sich gleichzeitig von den multidimensionalen Eigenschaften aller anderen Gruppen möglichst unterscheiden.

Eine Segmentierung kann mit internen und/oder externen Daten durchgeführt werden. Beruht die Kundensegmentierung auf internen Informationen, wird das individuelle Verhältnis der Kunden zum Unternehmen beschrieben. Mit zusätzlichen externen mikrogeographischen Informationenaus der Microbase können weitere wichtige Zusatzerkenntnisse zur Soziodemographie, zu Interessensschwerpunkten, zur Wohnsituation oder zu Einstellungen der Kundengruppen generiert werden. Diese Kundesegmentierung ist für Banken oft besonders interessant, wenn es darum geht gutgehende Produkte an neue Kunden verkaufen zu wollen.



Die Kundenstrukturanalyse – was liefert diese an Daten?

Die systematische Analyse aller verfügbaren Informationen zum Kundenstamm strukturiert das Wissen über die Eigenschaften Ihrer Kunden. Sie beantwortet z.B. die Fragen

  • Welche Produkte werden in welchem Umfang/in welcher Frequenz genutzt?
  • Welche Kommunikations- und Vertriebskanäle bevorzugen die Kunden?
  • Wo wohnen die Kunden?
  • Wie ist die soziodemographische Struktur der Kunden?
  • Was ist darüber hinaus über Eigenschaften und Verhalten der Kunden bekannt? Einkommen, Bildungsstand, Beruf, Interessen und Einstellungen etc.

Neben der Auswertung Ihrer eigenen Datenbanken können interne Kundendaten angereichert werden mit mikrogeographischen Informationen aus dem Microbase-Datenpool von panadress.

Was ist die Kundenprofilierung?

Ein Kundenprofil dient dazu, Eigenschaften von Kunden und ihre Produktnutzung in einen Zusammenhang zu bringen. Interne Informationen über das Kauf- bzw. Verbrauchsverhalten der Kunden werden angereichert mit externen soziodemographischen, psychographischen, ökonomischen und geographischen Informationen.

Zur Profilierung kann eine Stichprobe aus dem Kundenbestand oder ein besonders interessantes Kundensegment verwendet werden. Schon auf Grundlage von 500 bis 1.000 Kunden kann in Verbindung mit den mikrogeographischen Daten aus der Microbase ein aussagekräftiges und zuverlässiges Kundenprofil erstellt werden.

Das Profil zeigt die Abweichung der charakteristischen Eigenschaften der Kunden bzw. Kundensegmente von der Gesamtbevölkerung. Angewendet auf den eigenen Kundenbestand zeigt das Kundenprofil die Eigenschaften des typischen Kunden. Als Zielgruppenprofil kann es übertragen werden auf einen externen Adressbestand, der mit den entsprechenden mikrogeographischen Variablen angereichert ist. Die Profilierung bildet somit eine ideale Voraussetzung für eine gezielte Ansprache sowohl im Bereich der Bestandskundenpflege als auch zum Einsatz von Werbemitteln zur Neukundengewinnung. Quantifizierbare Vorteile entstehen z.B. durch

  • Zielgruppenoptimierte Kundenkommunikation
  • Ausschöpfung von Cross- und Upselling-Potenzialen
  • Auswahl der richtigen Werbekanäle – crossmedial
    Signifikante Erhöhung der Responsequoten
  • Minimieren von Streuverlusten

Kundenwertanalyse – wie profitabel ist der Kunde?

Verschiedene Kundengruppen sind für ein Unternehmen unterschiedlich profitabel. Je nach ihrem Produktnutzungs- Kommunikations- und Zahlungsverhalten entstehen unterschiedlich hohe Kosten und Erlöse. Der Wert eines Kunden bestimmt sich nach einem guten Verhältnis von Aufwand und Ertrag. Eine Kundenwertanalyse betrachtet das Kundenverhalten in der Regel über einen längeren Zeitstrahl. Ziel aller Klassifizierungen und Kundensegmentierungen ist die Identifizierung, Selektion und gezielte Förderung von strategisch wichtigen und rentablen Kunden.

Es gibt unterschiedliche Verfahren zur Bestimmung des Kundenwerts wie z.B.

  • Customer Lifetime Value: Profitabilität eines Kunden über die verschiedenen Phasen der Geschäftsbeziehung
  • Kundendeckungsbeitrags-Analyse: Aufrechnung von Erlösen und Kosten für den einzelnen Kunden
  • ABC-Kundenanalyse: Einteilung der Kunden in Klassen nach Umsatz oder Deckungsbeitrag
  • andere unternehmensspezifische Daten wie Bonität, Zahlungsarten, Mahnungen, Kontakthäufigkeit, Beschwerdedaten, Produktnutzung etc.

Entsprechend ihrer aktuellen und künftigen Werthaltigkeit können Kommunikation, Leistung und Preisbildung individuell angepasst werden. Die Bestimmung des Kundenwerts wird je nach Geschäftsfeld nach unterschiedlichen Kriterien aus den relevanten internen Informationen ermittelt werden. Panadress stellt auf der Basis langjähriger Projekterfahrung das methodische Know How zur Ermittlung einer spezifischen Werthaltigkeitskenngröße zur Verfügung. In Verbindung mit einer anschließenden Zielgruppenprofilierung können auch Nichtkunden in der Akquisitionsphase bereits differenziert nach ihrem erwarteten Kundenwert angesprochen werden.

Kündigerprävention – was versteht man darunter?

Die Erhaltung bestehender Kundenbeziehungen vermeidet nicht nur die i.d.R. deutlich höheren Kosten für Neukundengewinnung. Sie vermeidet auch nichtmonetäre negative Effekte wie z.B. Imageschäden durch schlechte Mundpropaganda von enttäuschten und verlorenen Kunden. Stornierungen und Kündigungen zu vermeiden heißt darauf zu reagieren, bevor es so weit kommt. Wie lässt sich also eine latente Kündigungsneigung im Vorfeld aufspüren und rechtzeitig abwenden?

Hierzu werden die bisherigen Kündiger aus einem bestimmten Zeitraum verglichen mit allen bestehenden Kunden. Ziel ist es, mittels statistischer Modelle typische Eigenschaften der Kündiger herauszufiltern und anhand dieser Eigenschaften eine künftige Kündigungsgefährdung vorherzusagen. Das Profil gekündigter Kunden wird beschrieben und verglichen mit dem Kundenstamm.

Über ein Regressionsmodell wird das Wechsler-Profil auf den aktuellen Kundenbestand übertragen und so die Wechselbereitschaft für den Kundenbestand prognostiziert. Diese Analyse der Kündigerstruktur erfolgt mittels interner und externer Daten. Im Ergebnis erhält man ein Profil der kündigungsgefährdeten Kunden und kann darauf passende Maßnahmen für rechtzeitige und spezifische Kundenbindungsmaßnahmen ableiten.

Schadensanalysen – was kann mir diese zeigen?

In der Versicherungswirtschaft zeichnet sich ein guter Kunde durch geringe Schadenshäufigkeit und –höhe aus. Werden konkrete Schadensfälle mit anonymen mikrogeographischen Informationen aus der Microbase verknüpft und ausgewertet, zeigen sich in der Regel deutliche Zusammenhänge.

Für jeden potenziellen Neukunden kann über statistische Merkmale in seinem Wohnumfeld eine mit signifikanter Wahrscheinlichkeit zu erwartende Schadensquote ermittelt werden. Diese Erkenntnisse können für eine räumlich differenzierte Tarifgestaltung genutzt werden.

Sie haben Fragen – gerne sind wir für Sie da: