Verknüpfung von Zielgruppensegmentierung mit CRM-Daten – ein Fachartikel in Research & Results von Christian Thunig und Tomislav Djoja

22. Okt 2019

research-results.de.: Kann man für seine CRM-Datenbank strukturiert eine Segmentierung auf Basis des realen Marktes ableiten, ohne immer die eigene Kundenbasis befragen und profilieren zu müssen? Die Antwort ist: man kann – wie Christian Thunig und Tomislav Djoja zeigen.

Manchmal gerät das völlig aus dem Blick: Marktforschung bietet nicht nur die Basis für Markenarbeit und Marketing, sondern kann auch für den Vertrieb einen unmittelbaren Impact haben. Das zeigt sich insbesondere beim Thema Kundensegmentierung. Hier werden in sich homogene Gruppen von Kunden gebildet (Personas), um sie kommunikativ und vertrieblich separat und gezielt ansprechen zu können.

Das Problem mit eigenen Datenbanken

Dabei schauen allerdings in der Regel Customer-Relationship-Manager zur Entwicklung von Personas häufig nur in die eigene Kundendatenbank. Der Versuch, innerhalb der eigenen CRM Datensegmente von Kunden zu extrahieren, ist oft sehr selbstreferenziell und liefert in den meisten Fällen keine weiteren Erkenntnisse zu den Gruppen wie beispielsweise weitere soziodemographische und psychographische Merkmale oder Informationen für die zielgenaue Ansprache (etwa die Mediennutzung). Viel besser ist es, eine repräsentative Stichprobe als Modell für die eigene Segmentierung heranzuziehen, also eine Zielgruppensegmentierung zu entwickeln und diese mit dem eigenen CRM zu verknüpfen. Innofact hat hierzu ein dreistufiges Verfahren entwickelt.

Schritt 1: Zielgruppensegmentierung

Zunächst wird eine Verbraucherbefragung, etwa über eine Online-Befragung, durchgeführt. Sie bildet die umfangreiche Datengrundlage der Zielgruppensegmentierung. Die eigentliche Segmentierung wird dann anhand von Faktoren- und Clusteranalyse ausgeführt und eine detaillierte Beschreibung der Personas, inklusive ihres Kaufverhaltens, erstellt.
So befragten wir in einem konkreten Falle Menschen zum Thema Kaufverhalten von Beauty- und Parfümerieprodukten, um eine Segmentierung zu entwickeln. Die gefundenen Personas unterschieden sich im Wesentlichen in Kaufeigenschaften wie

  • die Ausgabebereitschaft: Schnäppchenjäger versus Premiumanspruch,
  • die Kauffrequenz: häufig versus selten,
  • Anlässe: Geschenk versus Eigenbedarf,
  • Einstellungen und Werte zu Nachhaltigkeit versus unreflektierten Konsum,
  • gewünschte Kanäle von Online versus Offline versus Mobile.

Damit ist eine wichtige Basis für das weitere Verfahren geschaffen. Allerdings muss man schon an dieser Stelle die eigenen CRM-Daten im Blick behalten.

Schritt 2: Übertragung auf Übungsdaten

Im zweiten Schritt findet eine erste Zusammenführung statt. Hier wird die ermittelte Zielgruppensegmentierung mit den CRM-Daten des Unternehmens verknüpft, indem erst einmal nur für eine kleine 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.

Schritt 3: Überprüfung

Im finalen Schritt der Verknüpfung werden dann auf diesem zunächst kleinen Kundendatensatz Klassifikationsregeln trainiert, die dann eine Zuordnung (Klassifikation) aller Kunden auf Basis der 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 entsprechenden Segmenten gut zuordnen zu lassen. Diese Regeln werden je nach Datenlage durch Verwendung verschiedener moderner Klassifikationsverfahren wie beispielsweise Diskriminanzanalyse, neuronale Netze, Support-Vector-Machine oder Entscheidungsbäume (Random Forests) entwickelt.

Zielgerichtetere Ansprache

Eine Zuordnungsgenauigkeit von 100 Prozent ist wie bei allen Klassifikationsverfahren kaum zu erreichen, jedoch führen auch weit geringere Raten zu einem echten Erkenntnisgewinn. Aber durch die vorgestellten drei Schritte lassen sich über die 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 ist dies spannend und wichtig zugleich, da jeder weitere Kunde mit seinen erfassten Merkmalen in der Datenbank unmittelbar einem Segment zugeordnet werden kann. Und natürlich können die eigenen Kunden bei einer sauberen Segmentierung viel zielgerichteter angesprochen und bearbeitet werden. Und zu guter Letzt: Da über die Zielgruppensegmentierung ein Abgleich mit dem Markt stattfindet, können Unternehmen auch sehen, in welchen Segmenten sie in der eigenen Kundenbasis noch unterrepräsentiert sind. Das Beautyunternehmen konnte so innerhalb kürzester Zeit seine CRM-Daten aufwerten – und noch viel besser und effizienter nutzen.

Christian Thunig ist Managing Partner bei der INNOFACT AG. Zuvor war der diplomierte Kaufmann 17 Jahre bei der Verlagsgruppe Handelsblatt. Zuletzt war er Chefredakteur der absatzwirtschaft – Zeitschrift für Marketing. Er ist Mitglied der Marken-Award-Jury. Schwerpunkte sind Verlage, Markenführung und Marketing.

Tomislav Djoja ist Unit Director bei der INNOFACT AG. Seine Schwerpunkte sind Markentracking, Werbeforschung, Werbetracking, B2B-Befragungen sowie Conjoint-Analysen. Er betreut bei der INNOFACT AG unter anderem Kunden wie Ströer Media, AXA, SCHUFA und Christ Juweliere & Uhrmacher.