Segmentierung

Mit analytischem CRM und Data Mining Kundengruppen identifizieren und mit relevanten Inhalten und Angeboten gezielt in Dialog kommen und bleiben …

Die Segmentierung Ihrer Kunden ist die Basis für eine standardisiert relevante Ansprache, die eine persönliche Kundenbeziehung ermöglicht.

Der Zweck einer Kundensegmentierung liegt darin, jene Kunden zu bündeln, die gleiche Bedürfnis- oder Verhaltensmuster zeigen. Damit können Kundengruppen gezielt mit jenen Inhalten und Angeboten angesprochen werden, die für sie Relevanz haben. Eine gut durchdachte Segmentierung ist die beste Ausgangsbasis für erfolgreiches Marketing Automation: Weiß man,

  • mit wem Kunden wie oft sprechen bzw. auf welchem Kommunikationskanal sprechen möchten,
  • welcher Content relevant und
  • welche Angebote interessant sind,

dann ist ein solider Grundstein für eine für Kunden zufriedenstellende Customer Journey gelegt.

Kundensegmentierung mit CRM-System Sugar

Business Intelligence & analytisches CRM

Damit eine Segmentierung von Erfolg gekrönt und nicht zu einer einmaligen aufwendigen Rechenübung ausartet, braucht es einerseits gut durchdachte Reports. Und andererseits gute Analyse-Arbeit, um die Inhalte auch richtig zu verstehen und zu interpretieren. Hat man sein Zahlenmaterial verstanden und Sie haben ausreichend Zeit investiert, zu identifizieren …

  • was Kunden brauchen und nachfragen
  • welche Trends in den nächsten Monaten anstehen
  • was der Mitbewerb macht
  • welche Marktregulierungen die nächste Zukunft bringt und
  • technologisch und produktentwicklungs-technisch passiert

dann kann man die Kriterien für die Selektion der Kunden-Cluster relativ schnell festlegen.

Kundenbasis Cluster mit CRM-System erkennen

Dabei geht man für die Identifikation der Kunden-Segmente wie folgt vor:

  1. Kunden werden zu bestimmten Anforderungen befragt
  2. Parallel dazu werden vorhandenen Kundendaten zu diesen Themen ausgewertet
  3. Die beiden Datenquellen werden übereinandergelegt (analytisches CRM) und auf Gemeinsamkeiten geprüft.
  4. Erste Segmente, die ähnliche identifizierte Bedürfnisse und Anforderungen haben, werden erkannt.
  5. Nun sucht man mittels rechnerischen DATA MINING-Ansätzen jene Variablen (KPIs, Eigenschaften, etc.) heraus, die die weitere Kundenanliegen am besten beschreiben, hinterlegt Wahrscheinlichkeiten und rechnet die Ergebnisse hoch auf die gesamte Kundenbasis.
  6. Die Kunst: man sucht (mittels Daten-Analyse bzw. Data Mining) den größten gemeinsamen Nenner und fasst die Kunden in Gruppen zusammen, die gleiche bzw. sehr ähnliche Anliegen haben und formiert sie zu einem Cluster für eine Kommunikations- und Angebots-Linie.
  7. Das Ziel: Am Ende der Übung sollte die Bestandskundenbasis in maximal 5 – 10 solcher Groß-Cluster zusammengefasst werden. Damit haben Sie einen ersten Meilenstein einer guten Segmentierung erreicht.

Zwei Tipps:
1. Wenn Sie tatsächlich wissen möchten, was Kunden denken und brauchen, lohnt es sich in quantitative Befragungen, A/B-Tests, und – ab und zu – auch in tiefenpsychologische Interviews oder die traditionellen Fokusgruppen zu investieren. Sind diese gut vorbereitet, erhält man Einblicke, die man kaum in normalen Kundenverkaufsgesprächen bekommen kann.

*** Achtung! ***
Befragt man Kunden zu Ihrem Verhalten, dann sagen sie manchmal etwas anderes, als sie dann tatsächlich tun.
Man denke da an die berühmte Colgate-Studien-Frage: “Wie oft täglich putzen Sie die Zähne? Jede/r lernt als Kind “zweimal täglich” auf diese Frage zu antworten. Es kommt wie aus der Pistole geschossen. Die Studie zeigte, dass, wenn es so wäre, die Zahnpasta-Industrie 2-3 mal so viel Zahnpasta absetzen müsste, wie sie tatsächlich tut.
Aus diesem Grund ist es geboten, Befragungs- und Analyse-Ergebnisse immer wieder mit neuen Echtdaten zu überprüfen. Nur so können Sie sicherstellen, dass Ihre Segmentierung tatsächlich am Punkt ist und bleibt!

2. Die hohe Kunst der Segmentierung besteht darin, nicht nur die Kommunikation der Groß-Cluster zu standardisieren, sondern über die Zeit hinweg das Verständnis über die Interessen der jeweiligen Untergruppen auszubauen. Nur so können Sie Ihren Kunden mittelfristig glaubhaft vermitteln, dass sie einen individuellen Kundendialog betreiben (möchten).

Segmentierungsvariablen für B2C und B2B

Nach welchen Kriterien segmentiert man am besten?

Die hohe Kunst der Segmentierung ist, eindeutige Merkmale zu definieren, die bei bestimmten Nutzern in der Gruppe auffällig oft oder mit eindeutiger Charakteristik vorkommen.

Die Kundenbasis wird dann nach diesen Merkmalen – auch “Variablen” oder Kriterien genannt – abgesucht. Kommt eine Variable vor, wird das im Datensatz notiert. Treffen auf einen Kunden 3-10 der Merkmale zu, wird er/sie einer Gruppe zugewiesen. Man versucht also, Kundengruppen mit identifizierten, “kleinsten gemeinsamen Nennern” zusammenzufassen.

Die Wahl der Variablen wird dabei so getroffen, dass sie so aussagekräftig (und innerhalb Ihrer Kundenbasis so eindeutig) wie möglich sind. Es können beschreibende (Eigenschaften) als auch numerische (KPIs wie Umsatzgröße, Anzahl Wiederkäufe, Mitarbeiter, etc.) Variablen kombiniert werden, um spezifische Segmente aus einer Kundenbasis herauszukristallisieren. Nachfolgend haben wir jene Variablen aufgelistet, die für die Erstellung von B2B und B2C Segmentierungen häufig gewählt werden:

Typische B2C Segmentierungsvariablen
  • Kunden-Alter
  • Vertragslänge
  • Customer Value
  • Erzielter Umsatz
  • Präferenzen & Bedürfnisse
  • Daten über Produktnutzung
  • Daten über Interaktion
Typische B2B Segmentierungsvariablen
  • Produkte in Verwendung
  • Anzahl von Mitarbeitern
  • Branchen
  • Anzahl der Niederlassungen bzw. Parent-Child-Verhältnis (Mutter- & Tochter-Gesellschaften)
  • Customer Value
  • Erzielter Umsatz
  • Situative Bedürfnisse (z. B. Handover an nächste Generation, Expansion, Rechtliche Rahmen-Bedingungen, etc.)
Kunden Cluster Login Software

B2B-Segmentierungen gelten als die schwierigsten Segmentierungen, die man vornehmen kann. Denn eine alleinige Einteilung der Kundenbasis nach Umsatz- und Mitarbeiter-Größe oder Branche bringt erfahrungsgemäß keinen klaren bzw. bearbeitbaren Segment-Ansatz zustande. Hier sind oftmals beschreibende Merkmale, die eine bestimmte Situation des Unternehmens zum Ausdruck bringen, sehr viel aussagekräftigere Segment-Ansätze. Beispielsweise:

a) Expansion: Eröffnung neuer Niederlassungen oder Mitarbeiterwachstum
b) Reaktion auf Änderungen am Markt – z. B. gesetzlich, Mitbewerb, etc.
c) bevorstehender Produkt-Launch
d) Umstellung in der Administration (Umstrukturierung, System- oder Software-Wechsel, etc.)
e) Unternehmens-Handover – z. B. von einer Generation zur nächsten oder bei Übernahmen

Customer DNA: Wie ticken Ihre Kunden?

Ob B2B oder B2C, für beide gilt: Der gesamte Segmentierungsansatz beruht darauf, ein umfassendes Wissen darüber aufzubauen, wie Kunden “gestrickt” sind, was sie bewegt, was sie antreibt und ausmacht.

Im Laufe ihres Customer Life Cycles erleben Kunden viele unterschiedliche Momente: Der erste Kontakt durch eine Empfehlung aus dem Bekanntenkreis oder bei der Online Suche – oder direkt beim Kauf, die Freude an der Nutzung des Produkts, die erste Rechnung, ein Anruf im Call Center usw. Es geht um die Moments of Truth und die damit tatsächlich erlebte Customer Experience!

Man kann sich das Zusammenspiel wie die menschliche DNA vorstellen.
Denn eigentlich ist eine Segmentierung dem komplexen Zusammenspiel aus vielen Variablen, die eine Grundinformation mit sich tragen und sich gleichzeitig laufend weiterentwickeln und ein komplettes Ganzes ergeben, recht ähnlich. Damit lebt und arbeitet man. Sie ist die beste Ausgangsbasis für den geschäftlichen Vermarktungs-Alltag.

Kunden Cluster DNA

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