Kundensegmentierung CRM

Mehr Umsatz durch
optimierte Kundenansprache

Kundensegmentierungen sind aus Marketingsicht immer spannend. Cluster von Kundengruppen zu bilden, um sie kommunikativ und vertrieblich gut separat und gezielt bearbeiten zu können, ist heute ein Muss.

Üblicherweise wird dazu versucht, innerhalb der eigenen Customer-Relations-Management-Datenbank Segmente von Kunden zu extrahieren. Das hat allerdings den Nachteil, dass diese Kundenmuster sehr selbstreferentiell sind.

INNOFACT hat diesen Ansatz daher weiterentwickelt, indem eine Segmentierung vor dem Hintergrund der aktuellen Marktsituation gematcht wird.

So funktioniert es

1. Repräsentative Zielgruppensegmentierung

Zunächst wird eine repräsentative Verbraucherbefragung, z.B. online, durchgeführt. Sie bildet die umfangreiche Datengrundlage der repräsentativen Zielgruppensegmentierung. Die eigentliche Segmentierung wird dann anhand von Faktoren- und Clusteranalysen ausgeführt und eine detaillierte Beschreibung der Personas, inkl. ihres Kaufverhaltens, erstellt. Segmentierungsmerkmale der Personas können sein

  • Ausgabebereitschaft: Schnäppchen vs. Premium
  • Kauffrequenz: häufig vs. selten
  • Anlässe: Geschenk vs. Eigenbedarf

Wichtig: Die Segmentierungsmerkmale der repräsentativen Befragung müssen kompatibel mit den Merkmalen der eigenen CRM-Daten sein. Ist eine Segmentierung des Kaufverhaltens gewünscht, werden CRM-Daten, die ausschließlich aus Alter und Geschlecht bestehen, kaum zu einer zielgenauen Übertragung führen. Die CRM-Daten stehen sozusagen „Modell“ für die Segmentierungsbefragung. Eine Sichtung der im Unternehmen vorhandenen CRM-Datenbasis ist zwingend notwendig. So müssen eine Übersicht über Art und Vollständigkeit der erhobenen Daten ermittelt sowie eventuell separat oder mehrfach vorliegende Daten zusammengeführt werden.

2. Übungsdaten für CRM

Hier findet eine erste Zusammenführung statt. Die ermittelte Zielgruppensegmentierung wird mit den CRM-Daten des Unternehmens verknüpft, indem erst einmal nur für eine kleine repräsentative Stichprobe der Kunden in der CRM-Datenbank die Segmentierungsmerkmale aus Schritt 1 erhoben werden. Dadurch können die befragten Kunden den Zielgruppensegmenten zugeordnet werden. Dieser Prozessschritt ist wichtig, um zunächst einmal Trainingsdatensätze für das eigene CRM zu entwickeln.

3. Segmentierung der CRM-Daten

Im finalen Schritt der Verknüpfung werden dann auf diesem zunächst kleinen Kundendatensatz Klassifikationsregeln trainiert, die dann eine Zuordnung (Klassifikation) aller Kunden auf Basis Ihrer CRM-Daten und unabhängig von den für die ursprüngliche Segmentierung genutzten Variablen ermöglichen. Ziel ist es, die ermittelte Segmentierung daraufhin zu überprüfen, ob sich Regeln entwickeln lassen, die es erlauben, die Kunden in der eigenen CRM-Datenbank den entspre- chenden Segmenten gut zuordnen zu lassen. Diese Regeln werden je nach Datenlage durch Verwendung verschiedener moderner Klassifikationsverfahren wiebeispielsweise Diskriminanzanalyse, neuronale Netze, Support-Vector-Machine oder Entscheidungsbäumen (Random Forests) entwickelt.

Das liefert INNOFACT

  • Durch die vorgestellten drei Schritte lassen sich durch Befragung eines Bruchteils der in den CRM-Daten erfassten Kunden schnell und mit vergleichsweise geringem Aufwand weite Teile der Kunden den Zielgruppensegmenten zuordnen.
  • Für den Vertrieb heißt das effiziente Nutzung der CRM-Daten, denn die eigenen Kunden werden bei einer sauberen Segmentierung viel zielgerichteter angesprochen und bearbeitet.
  • Und zu guter Letzt: Da ein Abgleich mit dem Markt stattfindet, nämlich über die repräsentative Zielgruppensegmentierung zum Start des Prozesses, können Unternehmen auch sehen, in welchen Segmenten sie in der eigenen Kundenbasis noch unterrepräsentiert sind.

 

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