Kundensegmentierung
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Das Dokument beschreibt eine Methode zur Kundensegmentierung mithilfe einer Clusteranalyse, um homogene Kundengruppen zu identifizieren und geeignete Kommunikationsstrategien zu entwickeln. Es wird erläutert, wie relevante Kundendaten, wie z.B. Kaufhistorie und demografische Informationen, genutzt werden können, um die Segmente effektiv zu definieren und anzusprechen. Ziel ist es, die Marketingeffizienz zu steigern, indem Unternehmen ihre Kunden gezielt entsprechend ihrer spezifischen Merkmale ansprechen.
Kundensegmentierung
- 1. Ihre Herausforderung: ? Wie viele Kundensegmente sollten unterschieden werden? ? Welche wesentlichen Eigenschaften grenzen die Segmente voneinander ab? ? Worauf sollte ein Ansprachekonzept für die einzelnen Segmente basieren? Unsere Lösung: Eine Clusteranalyse teilt die Kunden in homogene Segmente ein, die sich gut vonein‐ ander abgrenzen lassen. Die Segmentierung zeigt, welche wichtigen Eigenschaften der Kunden die Segmente voneinander trennen. Eine detaillierte Beschreibung jedes Segments ermöglicht eine spezifische Ansprache der Kunden. Sie wollen mehr wissen? Sprechen Sie uns an! KUNDEN‐SEGMENTIERUNG Welche Kunden „ticken“ wie? Ihr Nutzen: Sie erfahren, wie viele Kundensegmente Sie unterscheiden sollten. Für jeden Kunden erhalten Sie eine Zuordnung, welchem Segment er angehört. Plastische Beschreibungen helfen Ihnen, die Segmente gezielt anzusprechen.
- 2. Kundensegmentierung – Welche Kunden „ticken“ wie? Seite 2 Kunden‐Segmentierung – Welche Kunden „ticken“ wie? Bilden Ihre Kunden eine große, homogene Masse? – Vermutlich nein. In diesem Fall schließt sich die Frage an, wie viele und welche unterschiedlichen Kundensegmente unterschieden werden sollen. Der gesamte Kundenbestand muss dann diesen Segmenten zugeordnet werden. Dies ermöglicht, die Kunden je nach Segment‐Zugehörigkeit mit einer auf sie zugeschnittenen Kommunikationsstrategie anzusprechen. Die Relevanz der Kundenansprache steigt – die Marketingeffizienz wird optimiert. Datenbasis – welche Informationen zu den Kunden liegen vor? Grundlage der Segmentierung sind die dem Unter‐ nehmen zu den Kunden vorliegenden Daten. Dies betrifft zum einen die bisherige Kaufhistorie des Kunden und zum anderen die Kundenstammdaten. Welche Informationen am meisten dazu beitragen, Kundentypen in trennscharfen Segmenten vonein‐ ander abzugrenzen, hängt auch von der Branche ab, ist also für einen Reiseveranstalter anders als für einen Weinversender oder einen Möbelhändler. Grundsätzlich bietet es sich an, folgende Infor‐ mationen heranzuziehen: Kaufhistorie: Wann hat der Kunde gekauft, welchen Preis hat er bezahlt und vor allem was hat er gekauft? Je mehr lnformation zu den Artikeln vorliegt, desto zielgerichteter lässt sich ableiten, was den Kunden interessiert und womit er sich am besten ansprechen lässt. Neben strukturiert vorliegenden Daten zu den einzelnen Artikeln lassen sich auch unstruk‐ turierte Informationen nutzen, beispielsweise aus den Artikelbeschreibungen im Online‐Shop. Idealerweise wird der Artikel somit nicht nur in einer Dimension charakterisiert – beim Wein beispielweise als Rotwein oder Weißwein bzw. auf einer granulareren Ebene durch die Reb‐ sorte. Denkbar wäre hier u.a. eine Charakte‐ risierung nach Preislage (hochpreisig oder eher günstig), nach Herkunftsland sowie nach Ge‐ schmacksrichtung (trocken, halbtrocken, lieb‐ lich). Kaufabwicklung: Nutzt der Kunde besondere Angebote oder Gutscheine/Coupons, kauft er am PoS oder online, welchen Zahlungs‐ und Lieferweg nutzt er? Schließt er Ratenkaufver‐ träge, Versicherungen oder ähnliche Zusatz‐ angebote ab? Kundenstammdaten: Wie wurde der Kunde ge‐ wonnen, welche soziodemografischen Infor‐ mationen liegen über ihn vor (Geschlecht, Alter, Wohnort)? Gibt es in der Kundendatenbank ggf. weitere Personen aus demselben Haushalt? Auf welche Weisen möchte der Kunde mit dem Unternehmen kommunizieren, d.h. liegen neben der Postanschrift Telefonnummern und/oder E‐Mail‐Adressen vor? Bezieht der Kunde einen E‐Mail‐Newsletter oder andere regelmäßige Informationen? Stammdatenanreicherung: Unter Umständen ist die Ergänzung der Stammdaten mit weiteren, allerdings nicht personenscharfen Informationen sinnvoll. Hierzu zählen die Altersschätzung auf Basis des Vornamens sowie die Nutzung der Adressinformationen. Dies kann beispielsweise die Kaufkraft des Wohnum‐ felds betreffen oder ob dieses eher ländlich oder städtisch geprägt ist. Segmentierung – wie lassen sich homogene Cluster finden? Diese Daten werden genutzt, um trennscharfe Kundentypen zu charakterisieren. Methodisch ver‐ wendet man eine Clusteranalyse, um ähnliche Kunden in Segmente zusammenzufassen. Die An‐ zahl der Cluster ist von vornherein nicht vorgege‐ ben, sondern muss anhand der Analyseergebnisse festgelegt werden. Je weniger Cluster gebildet werden, desto inhomogener sind diese Cluster. Zu viele Cluster erhöhen andererseits den Aufwand, der mit der segmentspezifischen Kundenansprache verbunden ist. Der Analyst muss einen guten Kompromiss zwi‐ schen der Clusteranzahl und der Homogenität der Cluster finden. Je besser die Cluster die Varianz der Merkmale erklären, desto homogener sind sie. In einem Scree‐Plot lässt sich der Beitrag eines jeweils zusätzlich gebildeten Clusters zur Varianzerklärung gegen die Clusteranzahl abgetragen (vgl. Abb. 1). Gesucht wird nach einer „Knickstelle“, bei der die Zahl der Cluster noch verhältnismäßig gering und gleichzeitig der Beitrag aller gebildeten Cluster zur Varianzerklärung ausreichend groß ist. Im Beispiel der Abb. 1 bietet es sich an, vier Cluster zu bilden, da bei vier Clustern die Unterscheidung eines fünften Clusters nur noch wenig zur Varianz‐ erklärung beiträgt.
- 3. Seite 3 Kundensegmentierung – Welche Kunden „ticken“ wie? Ähnlich gering wäre auch der Nutzen eines sechsten oder siebten Clusters. Erst bei zehn Clustern ist dann der Erklärungsbeitrag eines weiteren Clusters nochmals deutlich geringer. Vier mögliche Cluster können daher zu insgesamt 10 Clustern weiter aufgegliedert werden, sodass hieraus eine hierarchische Struktur aus Clustern und Subclustern ent‐ steht. Neben der Analyse des Scree‐Plots sollten immer auch inhaltliche Gesichtspunkte he‐ rangezogen werden: Lassen sich die aus den Clustern entstehenden Kundentypen an‐ schaulich beschreiben, eignen sie sich zur Ableitung von Kommunikationsstrategien und passen sie zu bisherigen Erfahrungswerten aus dem Umgang mit den Kunden? Beschreibung – was zeichnet die gebildeten Cluster aus? Oft lassen sich die wichtigsten Eigenschaften der Cluster in einer zweidimensionalen Grafik dar‐ stellen (vgl. Abb. 2). Auf diese Weise erhält man ein Verständnis dafür, wie die gebildeten Kunden‐ segmente „ticken“. Zugleich kann man durch die Größe der Kreise, welche die Cluster darstellen, die Bedeutung der Cluster wiedergeben – beispiels‐ weise nach der Anzahl der Kunden oder nach ihrem Umsatzbeitrag. Die eine Achse ergibt sich dabei häufig aus den Kerneigenschaften der gekauften Produkte; bei Wein kann es sich z.B. um die Qualität des Weines handeln, wobei diese mit dem Preis, den Herkunftsregionen, der Geschmacksrichtung sowie weiteren Merkmalen zusammenhängen kann. Eine zweite Achse repräsentiert häufig das Kommuni‐ kationsverhalten der Kunden, wobei sich eher traditionelle verhaltende Cluster moderneren Kun‐ dentypen gegenüberstehen können. Traditionelle Käufer sind im Durchschnitt älter und kommu‐ nizieren über traditionelle Kanäle wie Briefpost oder Telefon, während modernere Kunden vor‐ nehmlich E‐Mail oder Mobiltelefon‐Apps zur Kom‐ munikation nutzen. Auch Kaufverhalten (PoS vs. Online) und Zahlungswege können sich hier unter‐ scheiden. 151413121110987654321 Zusätzliche erklärte Varianz Anzahl der Cluster Scree‐Plot: Beitrag zur Varianzerklärung bei Hinuzunahme eines weiteren Clusters Abbildung 1: Typischer Scree‐Plot. Bei drei Clustern trägt ein weiteres (viertes) noch deutlich zur Varianzerklärung bei; bei vier oder mehr Clustern ist dies nicht mehr der Fall. 3a 4b 1 2 3c 4a 3d 3b 4c 3e Cluster in der Ebene ‐ Größe nach Häufigkeit modern traditionell niedrige Qualität hohe Qualität Abbildung 2: Darstellung von vier Clustern (die in insgesamt 10 Subcluster zerfallen) in der zweidimensionalen Ebene. Die Achsen definieren die Qualitätsorientierung der Kunden sowie das Gegensatzpaar traditionell‐modern.
- 4. Kundensegmentierung – Welche Kunden „ticken“ wie? Seite 4 Auf diese Weise entsteht für jedes Cluster ein möglichst plastisches Bild des jeweiligen Kunden‐ typs. Diese Typologie kann im Idealfall in Form einer „Persona“ umgesetzt werden (vgl. Abb. 3): Demografische Merkmale (Alter, Geschlecht, Haushaltssituation und Wohnumfeld); Gekaufte Produkte (Produktgruppen, Preis‐ und Qualitätsniveau, Spezialisierungsgrad); Kaufverhalten (Kauforte, Frequenz, Kaufmen‐ gen usw.) sowie Zahlungsverhalten; Kommunikationsverhalten (Outbound‐Kanäle, vorliegende Opt‐Ins, Inbound‐Kontakte); Kundenbindung (Dauer der Kundenbeziehung, Wiederkaufverhalten, Reaktion auf Anstöße). Fotos typischer Vertreter der Kundentypen runden das „Bild“ ab. Auch Interviews mit typischen Ver‐ tretern können helfen, das Verständnis der Kunden‐ typen weiter zu vertiefen. Für die einzelnen Kundentypen sollte eine jeweils spezifische Kommunikation etabliert werden: Wer‐ bemedien konzentrieren sich auf diejenigen Pro‐ dukte, die das jeweilige Cluster bevorzugt. Auch die eingesetzten Kommunikationskanäle sowie die angebotenen Kauf‐ und Bestellwege berücksich‐ tigen die Präferenzen der Kundencluster. Eine auf diese Weise differenzierte Kundenansprache ver‐ hilft dem werbetreibenden Unternehmen zu mehr Effizienz im Budget‐Einsatz. Seit 2006 unterstützen wir Unternehmen bei der effizienten Ansprache ihrer Kunden. Unser Service reicht von Konzeption und Aufbau einer Kundendatenbank über Analysedienstleistungen wie anstoßspezifischen Scorings, Kunden‐Segmentierungen oder Kampagnen‐Erfolgsmessung bis zur umfassenden Beratung und Schulung bei der Umsetzung von Dialogmarketing‐Maßnahmen. Unsere Experten beraten Sie gern auf dem Weg zur Segmentierung Ihres Kundenstamms. Sie werfen einen ersten Blick auf Ihre Daten und zeigen Ihnen verschiedene Möglichkeiten auf, wie Sie die Datenbasis der Seg‐ mentierung ausweiten können. Auf Basis ihrer Erfahrung geben sie Ihnen eine Einschätzung zum Aufwand und zum Nutzen der Segmentierung. Sie erfahren, auf welche Weise Sie die Segmente anschließend dauerhaft zur Ansprache Ihrer Kunden einsetzen können – selbständig oder mit kontinuierlicher Unterstützung durch die Experten von marancon. Ihr Ansprechpartner: Christian Neumann Geschäftsführer Königswinterer Straße 418, 53227 Bonn Tel. +49 228 338300‐00 Tel. +49 228 338300‐50 Fax +49 228 338300‐99 christian.neumann@marancon.de www.marancon.de 1: Online‐affiner Gelegenheitskäufer 30‐40 Jahre, Männeranteil über 50% Käufe: mittleres Preisniveau halbtrockene Weißweine aus Deutschland Wenige Stammkunden Unregelmäßige Käufe Zahlung mit Kreditkarte Online‐Bestellung Bezug Newsletter Erreichbarkeit per E‐Mail und Mobiltelefon Gute Reaktion auf Angebote 4c: Traditioneller Weinexperte 60‐70 Jahre, überwiegend männlich Käufe: sehr hochpreisig schwere, trockene Rotweine aus Frankreich und Spanien Viele Stammkunden Längere Kaufabstände Zahlung auf Rechnung Offline‐Bestellung Bezug Kundenmagazin Postalische und telefonische Erreichbarkeit Mäßige Reaktion auf Angebote Beschreibung von Kundentypen in Form von „Personas“ Abbildung 3: Die Beschreibung der Kundensegmente in Form von „Personas“ liefert ein möglichst plastisches Bild des jeweiligen Kundentyps.