Bestandskunden ‚Äď Was Marketer √ľber sie wissen sollten¬†

24 Okt. 2019  |  von Kristina Kramer

E-Mail-Adressen, Anschriften, Geburtsdaten ‚Äď in der Regel liegen einem Unternehmen unterschiedlichste Daten √ľber seine Bestandskunden vor. Oftmals liegt der Fokus im Marketing jedoch auf der Neukundengewinnung und die als bereits gewonnen geltenden Bestandskunden erhalten deutlich weniger Aufmerksamkeit.

Warum Bestandskundenmarketing f√ľr Unternehmen wichtig ist

Sich auf die Bestandskunden zu fokussieren bietet jedoch einige entscheidende Vorteile. So ist zum Beispiel die Begleitung und Loyalisierung von Bestandskunden mit deutlich geringerem finanziellem Aufwand verbunden als die Akquise von Neukunden. Zudem erzeugen Bestandskunden durch h√∂herwertige Warenk√∂rbe und h√§ufigere K√§ufe eine h√∂here Wertsch√∂pfung. F√ľr die langfristige Kundenbindung ist es daher entscheidend, auch die Bed√ľrfnisse und Pr√§ferenzen der scheinbar sicheren Stammkunden genau zu kennen. Bei einem genaueren Blick in die Daten finden sich unter den vermeintlichen Stammkunden n√§mlich auch oftmals viele inaktive Kunden, die durch gezieltes Bestandskundenmarketing reaktiviert werden k√∂nnen. Durch eine verbesserte, personalisierte und relevantere Ansprache der Kunden auf Basis der der Daten kann also nicht nur das Customer Engagement, sondern auch die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung verbessert werden. Mit dem aus der Bestandskundenanalyse gewonnenen Wissen k√∂nnen au√üerdem Marketing Aktivit√§ten f√ľr die Akquise von Neukunden informiert werden, indem man vergleichbare, erfolgsversprechende Kundenprofile anspricht.

Besonders wertvolle Erkenntnisse lassen sich auch aus den sog. Transaktionsdaten, die bei der Abwicklung eines Kaufs generiert werden, ableiten. In all diesen Daten liegt viel Potenzial f√ľr erfolgreiches Bestandskundenmarketing, allerdings k√∂nnen Unternehmen in der schieren Menge der vorhandenen Daten und damit verbundenen Analysem√∂glichkeiten auch schnell den Blick f√ľr das Wesentliche verlieren. Doch welche Informationen ben√∂tigt man eigentlich f√ľr ein gutes Kundenverst√§ndnis und um eine individuelle Kundenansprache zu gew√§hrleisten?

Im Folgenden stellen wir zun√§chst einige der wichtigsten Grundlagen aus der Bestandskundenanalyse vor und zeigen, wie ein gutes Verst√§ndnis √ľber die eigenen Bestandskunden entwickelt werden kann. Im Anschluss steigen wir tiefer in die Analyse des Kundenverhaltens ein. Abschlie√üend betrachten wir, wie Kundenverhalten mithilfe von Daten vorhergesagt werden kann.

Bestandskundendaten verstehen 

Wer sind meine Top-Kunden? 

7 Dinge, die ein Marketer √ľber seine Bestandskunden wissen sollte

Unter Top-Kunden versteht man den Anteil der Kunden, die regelmäßig hohe Umsätze generieren. Diese lassen sich anhand der sog. RFM-Analyse identifizieren. Hierzu stellt man die folgenden Fragen: 

Recency: Wie lange ist der letzte Kauf her?
Frequency: Wie oft wurde insgesamt gekauft?
Monetary: Wie viel Umsatz wurde generiert? 

Die Top-Kunden lassen sich dann aus der Schnittmenge dieser drei Gruppen ermitteln. 

Wo befinden sich meine Kunden? 

7 Dinge, die ein Marketer √ľber seine Bestandskunden wissen sollte

Die geographische Lage von Kunden ist wichtig f√ľr das Marketing, da sie entscheidende Einfl√ľsse auf die Pr√§ferenzen der Kunden hat.

Bei der Geoanalyse werden r√§umliche Informationen wie Postleitzahlen f√ľr Visualisierungen und Selektionen verwendet. Dies erm√∂glicht neue Perspektiven auf die Marktdurchdringung, die Identifikation von neuen Marktpotenzialen sowie den Versand von regionalen Angeboten.

Was kaufen meine Kunden? 

7 Dinge, die ein Marketer √ľber seine Bestandskunden wissen sollte

Welcher Kunde hat welches Produkt gekauft? Anhand des Profils einer Kundengruppe, die ein bestimmtes Produkt gekauft hat, können Kunden mit vergleichbarem Profil identifiziert werden, die dieses Produkt bislang noch nicht gekauft haben und so ungenutzte Potenziale realisiert werden. 

Die Kundenprofile können anhand von demographischen, psychographischen, geographischen oder verhaltensbezogenen Merkmalen definiert werden. 

Welchen Umsatz generieren meine Kunden? 

7 Dinge, die ein Marketer √ľber seine Bestandskunden wissen sollte

Welche Kundengruppe welchen Umsatz generiert ist entscheidend f√ľr die Aufteilung des Marketingbudgets. So k√∂nnen z.B. Kunden f√ľr Treuepr√§mien oder hochwertigere Kommunikationen identifiziert werden.¬†¬†

In diesem Zusammenhang wird auch oft der Customer Lifetime Value (CLT) genannt. Diese Kennzahl steht f√ľr den Gesamtumsatz, den ein Kunde w√§hrend seines gesamten Lebenszyklus bei einem Unternehmen generiert.¬†

Wann und wie oft kaufen meine Kunden? 

7 Dinge, die ein Marketer √ľber seine Bestandskunden wissen sollte

Wann und wie oft Kunden kaufen sind besonders im Einzelhandel essentielle Informationen, um Bestellungen und Lagerbestand entsprechend zu optimieren. Dar√ľber hinaus lassen sich mithilfe dieser Informationen der bestm√∂gliche Zeitpunkt f√ľr eine werbliche Kontaktaufnahme sowie abwanderungsgef√§hrdete Kunden identifizieren.¬†¬†

Als Voraussetzung hierf√ľr wird die Transaktionshistorie der Kunden ben√∂tigt. Diese kann zum Beispiel in einem CRM-System abgebildet werden.

Wie viele Kunden verliere ich pro Jahr? 

7 Dinge, die ein Marketer √ľber seine Bestandskunden wissen sollte

Auch wenn die Anzahl der Kunden √ľber einen l√§ngeren Zeitraum hinweg konstant geblieben ist, kann es sein, dass ein Teil der Kunden abgewandert ist und dieser Effekt durch neu gewonnene Kunden ausgeglichen worden ist. Um den Kundenstamm langfristig zu steigern, ist es jedoch wichtig zu wissen, wie viele Kunden j√§hrlich abwandern und m√∂gliche Ursachen hierf√ľr zu identifizieren und entsprechende Gegenma√ünahmen zu ergreifen.¬†

Welche Kunden genau abgewandert sind, lässt sich anhand des letzten Transaktionsdatums mithilfe eines CRM-Systems feststellen. 

Wie viele neue Kunden gewinne ich pro Jahr? 

7 Dinge, die ein Marketer √ľber seine Bestandskunden wissen sollte

Anhand der Anzahl der neu gewonnenen Kunden l√§sst sich neben Umsatzprognosen f√ľr das kommende Jahr auch ermitteln, welche Marketingkommunikationen besonders effektiv waren und auf welche Marketingma√ünahmen im n√§chsten Jahr ein verst√§rkter Fokus gelegt werden sollte.¬†

Neukunden innerhalb eines Jahres können anhand des Erstellungsdatums des Datenstammsatzes im CRM-System erkannt werden.

Verhalten der Bestandskunden analysieren

Nachdem nun ein grundlegendes Verst√§ndnis √ľber die Bestandskunden vorhanden ist, lohnt es sich, das Verhalten dieser Kunden genauer zu analysieren. Hierzu steigen wir etwas tiefer in die Kundendatenanalyse ein und stellen sechs m√∂gliche Ans√§tze vor.

Über welche Kanäle kaufen meine Kunden? 

Über welche Kanäle kaufen meine Kunden?

Unternehmen stehen eine Vielzahl von Kan√§len sowohl f√ľr die Kommunikation mit ihren Kunden als auch den Verkauf ihrer Produkte zur Verf√ľgung. Gekauft werden kann beispielsweise in der eigenen Filiale, beim Vertragsh√§ndler oder im Online-Shop. Gerade beim Online-Shop ist es jedoch entscheidend zu wissen, √ľber welchen Anreiz der Kunde zum Kauf motiviert wurde. War es der monatliche Newsletter oder eine Anzeige in einem sozialen Netzwerk? Mit diesem Wissen k√∂nnen Ressourcen den richtigen Kan√§len zugeordnet und gewinnbringend eingesetzt werden. √úber welche Kan√§le gekauft wurde l√§sst sich anhand einer Response-Analyse herausfinden. ¬†

 

Wie viel Prozent meiner Kunden haben einen hohen, mittleren und niedrigen Customer Lifetime Value? 

Customer Lifetime Value

Der Customer Lifetime Value (CLT) bezeichnet den durchschnittlichen Wert, den ein Kunde im Verlauf seiner gesamten Beziehung zu einem bestimmten Unternehmen f√ľr dieses hat und in der Zukunft haben wird. Mit dem Wissen, welcher Kunde welchen CLT hat k√∂nnen Sie Ihre Kunden nun in Kategorien einteilen. Ein g√§ngiges Verfahren hierf√ľr ist die sog. ABC-Analyse, bei der die Kunden in drei Kategorien (A,B,C) eingeteilt werden. Die A-Kunden gelten hierbei als sehr wichtig und verf√ľgen √ľber einen hohen CLT. Entsprechend sind die B-Kunden mit einem mittleren CLT wichtig und die C-Kunden mit einem niedrigen CLT eher weniger wichtig. Diese Klassifizierung hilft Ihnen dabei Marketing Ma√ünahmen dort einzusetzen, wo sie den gr√∂√üten Effekt versprechen. So k√∂nnen den A-Kunden beispielsweise bessere Lieferbedingungen oder Rabatte angeboten werden, da sie h√∂here Ums√§tze versprechen.

 

Welchen Umsatzanteil X% generieren X% meiner Kunden? 

Pareto Prinzip

Welcher Anteil meines Umsatzes wird durch welchen Anteil meiner Kunden generiert? Diese Frage l√§sst sich mithilfe der Pareto-Analyse beantworten. √Ąhnlich wie die ABC-Analyse handelt es sich hierbei um ein Verfahren, das der Klassifizierung von Kunden zur optimierten Planung der Marketing Aktivit√§ten dient. Zur Berechnung wird zum Beispiel der Gesamtjahresumsatz in 10 gleich gro√üe Gruppen eingeteilt und dann die Anzahl der Kunden, die diesen generiert hat zugeordnet. Hierbei wird man feststellen, dass ein sehr kleiner Anteil an Kunden einen sehr gro√üen Anteil des Umsatzes generiert. Urspr√ľnglich besagt das Pareto-Prinzip, dass 80% der Ergebnisse mit 20% des Gesamtaufwands erreicht werden. In unserem Fall w√ľrde dies bedeuten, dass 20% der Kunden 80% des Umsatzes generieren. Dieses Wissen kann zum Beispiel genutzt werden, um den Kundenkreis zu bestimmen, der Zugriff auf eine Premium-Hotline oder Premium-Kundenservice erhalten sollte.¬†

 

Wie viele Kampagnen sind erfolgreich?

Welche Kampagnen waren erfolgreich?

Die Erfolgsmessung der einzelnen Kampagnen ist entscheidend, um die Marketing Kommunikation zu optimieren. Hierzu stellt sich allerdings zun√§chst die Frage, wie Erfolg sich eigentlich definiert, d.h. welche Interaktion des Kunden durch die Marketing Botschaft erreicht werden soll. Das Optimum bildet in der Regel der Abschluss einer Transaktion. Auf dem Weg dahin k√∂nnen aber auch verschiedenste, weitere Ziele definiert werden, wie z.B. die Anmeldung zum Newsletter, der Download der App oder auch einfach die √Ėffnung oder das Klicken des Newsletters. Es ist sinnvoll, verschiedene Ziele und deren Erreichung zu messen, da Sie so feststellen k√∂nnen, an welcher Stelle innerhalb der Customer Journey Kunden verloren gehen. ¬†

 

Wie bewegen sich meine Kunden √ľber Zeit innerhalb der Marketing Segmente?

Segmentwanderung

Mit der Zeit kann sich das Kaufverhalten der Kunden √§ndern. Wer einmal Stammkunde war, muss das nicht f√ľr immer bleiben. Damit solche √Ąnderungen fr√ľhzeitig erkannt werden, lohnt es sich, sog. Segmentwanderungen zu verfolgen. Hierbei wird ein Zeitfenster gew√§hlt z.B. zwei Jahre, das wiederum in kleinere Zeitperioden, z.B. Quartale, unterteilt wird. Ein Segment kann wiederum unterschiedlich definiert werden, so kann man beispielsweise Kunden mit hoher Kauffrequenz und hohem Umsatz Kunden mit hoher Kauffrequenz und niedrigem Umsatz gegen√ľberstellen. Anschlie√üend wird die Anzahl der Personen pro Segment und Zeitperiode berechnet. Mit dem Wissen, wie sich Kunden innerhalb der Segmente bewegen, k√∂nnen die Auswirkungen von unternehmenseigenen Aktivit√§ten wie ein Produkt-Launch oder Rabatt-Angebote sowie externen Faktoren wie sich √§ndernde Marktbedingungen bewertet werden. ¬†

 

Welche Kanäle/Touchpoints verwenden meine Kunden entlang ihrer Customer Journey?

Touchpoints

Neben der Wanderung durch die Segmente kann die Customer Journey auch √ľber die verwendeten Kan√§le und Touchpoints betrachtet werden. Mit dem Wissen, mit welchen Touchpoints die Kunden z.B. vor einer Transaktion interagiert haben, k√∂nnen die wertvollsten Touchpoint-Wanderungen identifiziert werden und so entsprechende Anreize f√ľr Kunden, die noch nicht an diesem Punkt in der Customer Journey sind, gesetzt werden. Eine m√∂gliche Variante f√ľr eine solche Touchpoint-Wanderung k√∂nnte z.B. Instagram ‚Äď Gesch√§ft ‚Äď Kauf sein. In diesem Fall k√∂nnte √ľber Instagram das n√§chstgelegene Gesch√§ft beworben werden. ¬†¬†

 

Zuk√ľnftiges Kundenverhalten vorhersagen¬†

Im n√§chsten Abschnitt betrachten wir, wie Kundendaten und insbesondere Transaktionsdaten genutzt werden k√∂nnen, um Vorhersagen √ľber zuk√ľnftiges Kundenverhalten zu treffen. ¬†F√ľr die Umsetzung einiger dieser Methoden sind Kenntnisse aus dem Bereich der Predictive Analytics erforderlich.¬†

Was biete ich meinen Kunden als nächstes an?

Best Next Offer

Je gr√∂√üer die Produktpalette, desto schwieriger ist die Frage ‚ÄěWelches Produkt biete ich welchem Kunden an‚Äú zu beantworten. Mithilfe von Next Best Offer l√§sst sich kundenindividuell bestimmen, welches Produkt bei welchem Kunden die h√∂chste Kaufwahrscheinlichkeit verspricht. Hierf√ľr schauen wir uns zwei Parameter innerhalb der gesammelten Transaktionsdaten genauer an:¬†

a) welche Produktkombinationen sind generell beliebt? (Popularität) 

b) welche Neigungen hat der einzelne Kunde? (Propensität)  

Das Verh√§ltnis der beiden Parameter kann f√ľr die Berechnung unterschiedlich gewichtet werden. Ebenfalls k√∂nnen Aspekte wie der aktuelle Lagerbestand, Saisonalit√§ten oder auch die Gewinnmarge einbezogen werden. Durch die mithilfe von Next Best Offer geschaffene Personalisierung und dadurch erh√∂hte Relevanz der Angebote l√§sst sich deutlich mehr Umsatz erzielen als bei einer zuf√§llig ausgew√§hlten Produktanzeige. Dies best√§tigte auch eine Studie von Periscope/McKinsey, die zeigte, dass ein personalisiertes Angebot bei 27% der Konsumenten in Deutschland eine unmittelbare Reaktion auf das Angebot hervorrief, entweder in Form des ausf√ľhrlichen Betrachtens oder eines Kaufs.¬†

 

Wann kontaktiere ich meine Kunden am besten?

Wann ist der beste Kontaktzeitpunkt

10.000 bis 13.000 Werbebotschaften ist jeder von uns im Schnitt t√§glich ausgesetzt. Um aus dieser Flut hervorzustechen, ist es entscheidend, nicht nur den richtigen Inhalt, sondern auch den Zeitpunkt f√ľr die Aussteuerung der Kommunikation zu w√§hlen, zu dem ein Kunde am empf√§nglichsten ist. Auch hier hilft uns ein Blick in die Transaktionshistorie. Anhand der letzten K√§ufe k√∂nnen wir den Kaufrhythmus eines Kunden bestimmen. Wichtig ist hierbei auch die sog. Varianz. Bei einem sehr unregelm√§√üigen Kaufrhythmus ist die Varianz hoch, ein regelm√§√üiger Kaufrhythmus hingegen zeichnet sich durch eine niedrige Varianz aus. Aus der Kombination der beiden Parameter l√§sst sich nun kundenindividuell der beste Zeitpunkt f√ľr eine Kontaktaufnahme bestimmen. Dieses Verfahren wird auch als Best Next Time bezeichnet. ¬†

 

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass Kunde X Produkt X kaufen wird?

Logistische Regression - Schwedenurlaub

Diese Frage ist besonders relevant, wenn Sie noch hohe Lagerbest√§nde oder Kontingente von einem bestimmten Produkt haben und gezielt die Kunden ansprechen m√∂chten, die dieses Produkt mit besonders hoher Wahrscheinlichkeit kaufen werden. Zur Berechnung kann die sog. logistische Regression angewendet werden. Mit ihr l√§sst sich bestimmen, mit welcher Erfolgswahrscheinlichkeit ein Ereignis von bestimmten Variablen abh√§ngt. Beispielsweise: Mit welcher Wahrscheinlichkeit bucht Kunde X eine Reise nach Schweden in Abh√§ngigkeit seines Einkommens? Bei der Berechnung mithilfe eines statistischen Modells erh√§lt man als Ergebnis verschiedene Koeffizienten f√ľr jede Auspr√§gung ‚Äď in diesem Fall die Einkommensklassen. Je signifikanter diese Koeffizienten sind, desto aussagekr√§ftiger ist die entsprechende Eigenschaft f√ľr das Eintreten des Ereignisses ‚Äď hier die Buchung einer Reise nach Schweden. Als Ergebnis lassen sich wiederum Aussagen, wie z.B. ‚ÄěKunden mit einem Einkommen zwischen 90 und 100T‚ā¨ werden am wahrscheinlichsten eine Reise nach Schweden buchen‚Äú ableiten.

 

Kann ich vorhersagen, wer abwanderungsgefährdet ist? 

Wer ist abwanderungsgefährdet

Einmal gewonnene Kunden wieder zu verlieren ist nicht nur √§rgerlich, sondern auch sehr kostspielig. Abwanderungen zur Konkurrenz erkennen bevor sie geschehen und die rechtzeitige Einleitung entsprechender Gegenma√ünahmen sind daher entscheidende Schritte f√ľr die langfristige Sicherung des Unternehmenserfolgs. Dies wird auch als Churn Prevention bezeichnet. Abh√§ngig vom Gesch√§ftsmodell kann es unterschiedliche Indikatoren f√ľr eine Abwanderung geben. Bei Konsumg√ľtern, die in regelm√§√üigen Abst√§nden gekauft werden, wie z.B. Getr√§nke, gibt ebenfalls der Kaufrhythmus wichtige Hinweise. Bleibt ein Kauf aus, wenn er eigentlich h√§tte stattfinden sollen, kann beispielsweise eine Reaktivierungskampagne ausgel√∂st werden. Ebenfalls gut anwenden l√§sst sich Churn Prevention bei Produkten, die sich durch eine regelm√§√üige Nutzung auszeichnen, wie z.B. Streaming-Dienste oder Fitnessstudios. Geht die Nutzungsfrequenz zur√ľck, kann dies ein Zeichen f√ľr eine bevorstehende K√ľndigung sein. Oft gibt es auch bestimmte Aktivit√§ten, die das Profil eines Abwanderers kennzeichnen. Bei Versorgungsunternehmen kann dies beispielsweise der Erhalt einer Nachzahlung in Verbindung mit einem Anruf beim Call Center sein. Aus diesen Indikatoren lassen sich Variablen ableiten. Mithilfe statistischer Modelle l√§sst sich im n√§chsten Schritt ein Abwanderer-Score berechnen, mit der die Wahrscheinlichkeit einer K√ľndigung vorhergesagt werden kann und so rechtzeitig entsprechende Ma√ünahmen eingeleitet werden k√∂nnen.¬†

 

Wie vermeide ich, dass meine Kunden zu viele Nachrichten von mir erhalten?

√úberf√ľllter Briefkasten

Nachdem wir nun wissen, wie wir die optimale Zielgruppe f√ľr eine bestimmte Kommunikation nach unterschiedlichsten Aspekten identifizieren k√∂nnen, ist es zum Abschluss sinnvoll zu betrachten, wie man die Anzahl der Kommunikationen pro Person beschr√§nken kann. Zu viele Nachrichten zur gleichen Zeit k√∂nnten dazu f√ľhren, dass die betroffene Person die Kontakterlaubnis aufhebt. Um dies zu vermeiden, l√§sst sich mit verschiedenen Strategien die Kontaktfrequenz optimieren:¬†
-    Festlegung einer maximalen Anzahl an Kommunikationen in einem bestimmten Zeitraum z.B. 5 innerhalb von drei Monaten 
-    Festlegung einer maximalen Anzahl gleichzeitiger Kampagnen z.B. eine pro Person
- ¬† ¬†Festlegung eines maximalen Budgets pro Ausf√ľhrung oder in einem bestimmten Zeitraum

Diese Verfahren werden auch als Frequency Capping bezeichnet. Mit ihrer Hilfe werden nicht nur bestimmte Zielgruppen nicht zu oft kontaktiert, sondern auch Werbemittel effizienter eingesetzt. 

 

Abschlie√üend l√§sst sich also festhalten, dass ein st√§rkerer Fokus auf Bestandskundenmarketing sowohl f√ľr Kunden als auch f√ľr Unternehmen von Vorteil ist. Kunden profitieren vor allem von einer personalisierten Kommunikation, die besser auf ihre Bed√ľrfnisse und aktuelle Situation eingeht. Auf Unternehmensseite f√ľhrt dies zu verbessertem Customer Engagement und Kundenbindung sowie wichtigen Erkenntnissen f√ľr die Neukundengewinnung. Au√üerdem k√∂nnen wichtige Insights f√ľr die Verteilung von Marketing Budgets und die Nutzung von Marketing Kan√§len gewonnen werden. ¬†¬†

Weitere Inspirationen, wie Sie Kundendaten sowohl f√ľr ein erfolgreiches Bestandskundenmarketing als auch f√ľr die Neukundengewinnung effektiv einsetzen k√∂nnen finden Sie in unserem Whitepaper ‚Äě50 kundenzentrierte Marketing Use Cases‚Äú.¬†

CTA Whitepaper 50 Use Cases

Kristina Kramer

Online Marketing Specialist

Kristina Kramer ist seit Anfang 2019 f√ľr Apteco t√§tig. Als Online Marketing Spezialistin umfasst ihr Aufgabenbereich unter anderem die Betreuung unserer Webseite und verschiedenen Social Media Kan√§le sowie den Apteco-Blog und die Erstellung des Newsletters f√ľr den deutschsprachigen Raum.

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