Bestandskunden – Was Marketer ĂŒber sie wissen sollten 

24 Okt. 2019  |  von Kristina Boschenriedter

E-Mail-Adressen, Anschriften, Geburtsdaten – in der Regel liegen einem Unternehmen unterschiedlichste Daten ĂŒber 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 fĂŒr 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 höherwertige Warenkörbe und hĂ€ufigere KĂ€ufe eine höhere Wertschöpfung. FĂŒr die langfristige Kundenbindung ist es daher entscheidend, auch die BedĂŒrfnisse und PrĂ€ferenzen der scheinbar sicheren Stammkunden genau zu kennen. Bei einem genaueren Blick in die Daten finden sich unter den vermeintlichen Stammkunden nĂ€mlich auch oftmals viele inaktive Kunden, die durch gezieltes Bestandskundenmarketing reaktiviert werden können. 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 können außerdem Marketing AktivitĂ€ten fĂŒr 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 fĂŒr erfolgreiches Bestandskundenmarketing, allerdings können Unternehmen in der schieren Menge der vorhandenen Daten und damit verbundenen Analysemöglichkeiten auch schnell den Blick fĂŒr das Wesentliche verlieren. Doch welche Informationen benötigt man eigentlich fĂŒr ein gutes KundenverstĂ€ndnis und um eine individuelle Kundenansprache zu gewĂ€hrleisten?

Im Folgenden stellen wir zunĂ€chst einige der wichtigsten Grundlagen aus der Bestandskundenanalyse vor und zeigen, wie ein gutes VerstĂ€ndnis ĂŒber die eigenen Bestandskunden entwickelt werden kann. Im Anschluss steigen wir tiefer in die Analyse des Kundenverhaltens ein. Abschließend betrachten wir, wie Kundenverhalten mithilfe von Daten vorhergesagt werden kann.

Bestandskundendaten verstehen 

Wer sind meine Top-Kunden? 

7 Dinge, die ein Marketer ĂŒber seine Bestandskunden wissen sollte

Unter Top-Kunden versteht man den Anteil der Kunden, die regelmĂ€ĂŸig hohe UmsĂ€tze 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 ĂŒber seine Bestandskunden wissen sollte

Die geographische Lage von Kunden ist wichtig fĂŒr das Marketing, da sie entscheidende EinflĂŒsse auf die PrĂ€ferenzen der Kunden hat.

Bei der Geoanalyse werden rĂ€umliche Informationen wie Postleitzahlen fĂŒr Visualisierungen und Selektionen verwendet. Dies ermöglicht 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 ĂŒber 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 ĂŒber seine Bestandskunden wissen sollte

Welche Kundengruppe welchen Umsatz generiert ist entscheidend fĂŒr die Aufteilung des Marketingbudgets. So können z.B. Kunden fĂŒr TreueprĂ€mien oder hochwertigere Kommunikationen identifiziert werden.  

In diesem Zusammenhang wird auch oft der Customer Lifetime Value (CLT) genannt. Diese Kennzahl steht fĂŒr den Gesamtumsatz, den ein Kunde wĂ€hrend seines gesamten Lebenszyklus bei einem Unternehmen generiert. 

Wann und wie oft kaufen meine Kunden? 

7 Dinge, die ein Marketer ĂŒber seine Bestandskunden wissen sollte

Wann und wie oft Kunden kaufen sind besonders im Einzelhandel essentielle Informationen, um Bestellungen und Lagerbestand entsprechend zu optimieren. DarĂŒber hinaus lassen sich mithilfe dieser Informationen der bestmögliche Zeitpunkt fĂŒr eine werbliche Kontaktaufnahme sowie abwanderungsgefĂ€hrdete Kunden identifizieren.  

Als Voraussetzung hierfĂŒr wird die Transaktionshistorie der Kunden benötigt. Diese kann zum Beispiel in einem CRM-System abgebildet werden.

Wie viele Kunden verliere ich pro Jahr? 

7 Dinge, die ein Marketer ĂŒber seine Bestandskunden wissen sollte

Auch wenn die Anzahl der Kunden ĂŒber einen lĂ€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 jĂ€hrlich abwandern und mögliche Ursachen hierfĂŒr zu identifizieren und entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen. 

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

Wie viele neue Kunden gewinne ich pro Jahr? 

7 Dinge, die ein Marketer ĂŒber seine Bestandskunden wissen sollte

Anhand der Anzahl der neu gewonnenen Kunden lĂ€sst sich neben Umsatzprognosen fĂŒr das kommende Jahr auch ermitteln, welche Marketingkommunikationen besonders effektiv waren und auf welche Marketingmaßnahmen im nĂ€chsten Jahr ein verstĂ€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 VerstĂ€ndnis ĂŒber 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 mögliche AnsĂ€tze vor.

Über welche KanĂ€le kaufen meine Kunden? 

Über welche KanĂ€le kaufen meine Kunden?

Unternehmen stehen eine Vielzahl von KanĂ€len sowohl fĂŒr die Kommunikation mit ihren Kunden als auch den Verkauf ihrer Produkte zur VerfĂŒgung. Gekauft werden kann beispielsweise in der eigenen Filiale, beim VertragshĂ€ndler oder im Online-Shop. Gerade beim Online-Shop ist es jedoch entscheidend zu wissen, ĂŒber welchen Anreiz der Kunde zum Kauf motiviert wurde. War es der monatliche Newsletter oder eine Anzeige in einem sozialen Netzwerk? Mit diesem Wissen können Ressourcen den richtigen KanĂ€len zugeordnet und gewinnbringend eingesetzt werden. Über welche KanĂ€le gekauft wurde lĂ€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 fĂŒr dieses hat und in der Zukunft haben wird. Mit dem Wissen, welcher Kunde welchen CLT hat können Sie Ihre Kunden nun in Kategorien einteilen. Ein gĂ€ngiges Verfahren hierfĂŒr 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 verfĂŒgen ĂŒber 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 Maßnahmen dort einzusetzen, wo sie den grĂ¶ĂŸten Effekt versprechen. So können den A-Kunden beispielsweise bessere Lieferbedingungen oder Rabatte angeboten werden, da sie höhere UmsĂ€tze versprechen.

 

Welchen Umsatzanteil X% generieren X% meiner Kunden? 

Pareto Prinzip

Welcher Anteil meines Umsatzes wird durch welchen Anteil meiner Kunden generiert? Diese Frage lĂ€sst sich mithilfe der Pareto-Analyse beantworten. Ähnlich wie die ABC-Analyse handelt es sich hierbei um ein Verfahren, das der Klassifizierung von Kunden zur optimierten Planung der Marketing AktivitĂ€ten dient. Zur Berechnung wird zum Beispiel der Gesamtjahresumsatz in 10 gleich große 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 großen Anteil des Umsatzes generiert. UrsprĂŒnglich besagt das Pareto-Prinzip, dass 80% der Ergebnisse mit 20% des Gesamtaufwands erreicht werden. In unserem Fall wĂŒrde 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 zunĂ€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 können aber auch verschiedenste, weitere Ziele definiert werden, wie z.B. die Anmeldung zum Newsletter, der Download der App oder auch einfach die Öffnung oder das Klicken des Newsletters. Es ist sinnvoll, verschiedene Ziele und deren Erreichung zu messen, da Sie so feststellen können, an welcher Stelle innerhalb der Customer Journey Kunden verloren gehen.  

 

Wie bewegen sich meine Kunden ĂŒber Zeit innerhalb der Marketing Segmente?

Segmentwanderung

Mit der Zeit kann sich das Kaufverhalten der Kunden Ă€ndern. Wer einmal Stammkunde war, muss das nicht fĂŒr immer bleiben. Damit solche Änderungen frĂŒhzeitig erkannt werden, lohnt es sich, sog. Segmentwanderungen zu verfolgen. Hierbei wird ein Zeitfenster gewĂ€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 gegenĂŒberstellen. Anschließend wird die Anzahl der Personen pro Segment und Zeitperiode berechnet. Mit dem Wissen, wie sich Kunden innerhalb der Segmente bewegen, können die Auswirkungen von unternehmenseigenen AktivitĂ€ten wie ein Produkt-Launch oder Rabatt-Angebote sowie externen Faktoren wie sich Ă€ndernde Marktbedingungen bewertet werden.  

 

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

Touchpoints

Neben der Wanderung durch die Segmente kann die Customer Journey auch ĂŒber die verwendeten KanĂ€le und Touchpoints betrachtet werden. Mit dem Wissen, mit welchen Touchpoints die Kunden z.B. vor einer Transaktion interagiert haben, können die wertvollsten Touchpoint-Wanderungen identifiziert werden und so entsprechende Anreize fĂŒr Kunden, die noch nicht an diesem Punkt in der Customer Journey sind, gesetzt werden. Eine mögliche Variante fĂŒr eine solche Touchpoint-Wanderung könnte z.B. Instagram – GeschĂ€ft – Kauf sein. In diesem Fall könnte ĂŒber Instagram das nĂ€chstgelegene GeschĂ€ft beworben werden.   

 

ZukĂŒnftiges Kundenverhalten vorhersagen 

Im nĂ€chsten Abschnitt betrachten wir, wie Kundendaten und insbesondere Transaktionsdaten genutzt werden können, um Vorhersagen ĂŒber zukĂŒnftiges Kundenverhalten zu treffen. FĂŒr die Umsetzung einiger dieser Methoden sind Kenntnisse aus dem Bereich der Predictive Analytics erforderlich. 

Was biete ich meinen Kunden als nÀchstes an?

Best Next Offer

Je grĂ¶ĂŸer die Produktpalette, desto schwieriger ist die Frage „Welches Produkt biete ich welchem Kunden an“ zu beantworten. Mithilfe von Next Best Offer lĂ€sst sich kundenindividuell bestimmen, welches Produkt bei welchem Kunden die höchste Kaufwahrscheinlichkeit verspricht. HierfĂŒr schauen wir uns zwei Parameter innerhalb der gesammelten Transaktionsdaten genauer an: 

a) welche Produktkombinationen sind generell beliebt? (PopularitĂ€t) 

b) welche Neigungen hat der einzelne Kunde? (PropensitĂ€t)  

Das VerhĂ€ltnis der beiden Parameter kann fĂŒr die Berechnung unterschiedlich gewichtet werden. Ebenfalls können Aspekte wie der aktuelle Lagerbestand, SaisonalitĂ€ten oder auch die Gewinnmarge einbezogen werden. Durch die mithilfe von Next Best Offer geschaffene Personalisierung und dadurch erhöhte Relevanz der Angebote lĂ€sst sich deutlich mehr Umsatz erzielen als bei einer zufĂ€llig ausgewĂ€hlten Produktanzeige. Dies bestĂ€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 ausfĂŒhrlichen 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 tĂ€glich ausgesetzt. Um aus dieser Flut hervorzustechen, ist es entscheidend, nicht nur den richtigen Inhalt, sondern auch den Zeitpunkt fĂŒr die Aussteuerung der Kommunikation zu wĂ€hlen, zu dem ein Kunde am empfĂ€nglichsten ist. Auch hier hilft uns ein Blick in die Transaktionshistorie. Anhand der letzten KĂ€ufe können wir den Kaufrhythmus eines Kunden bestimmen. Wichtig ist hierbei auch die sog. Varianz. Bei einem sehr unregelmĂ€ĂŸigen Kaufrhythmus ist die Varianz hoch, ein regelmĂ€ĂŸiger Kaufrhythmus hingegen zeichnet sich durch eine niedrige Varianz aus. Aus der Kombination der beiden Parameter lĂ€sst sich nun kundenindividuell der beste Zeitpunkt fĂŒr 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 LagerbestĂ€nde oder Kontingente von einem bestimmten Produkt haben und gezielt die Kunden ansprechen möchten, die dieses Produkt mit besonders hoher Wahrscheinlichkeit kaufen werden. Zur Berechnung kann die sog. logistische Regression angewendet werden. Mit ihr lĂ€sst sich bestimmen, mit welcher Erfolgswahrscheinlichkeit ein Ereignis von bestimmten Variablen abhĂ€ngt. Beispielsweise: Mit welcher Wahrscheinlichkeit bucht Kunde X eine Reise nach Schweden in AbhĂ€ngigkeit seines Einkommens? Bei der Berechnung mithilfe eines statistischen Modells erhĂ€lt man als Ergebnis verschiedene Koeffizienten fĂŒr jede AusprĂ€gung – in diesem Fall die Einkommensklassen. Je signifikanter diese Koeffizienten sind, desto aussagekrĂ€ftiger ist die entsprechende Eigenschaft fĂŒr das Eintreten des Ereignisses – hier die Buchung einer Reise nach Schweden. Als Ergebnis lassen sich wiederum Aussagen, wie z.B. „Kunden mit einem Einkommen zwischen 90 und 100T€ werden am wahrscheinlichsten eine Reise nach Schweden buchen“ ableiten.

 

Kann ich vorhersagen, wer abwanderungsgefĂ€hrdet ist? 

Wer ist abwanderungsgefÀhrdet

Einmal gewonnene Kunden wieder zu verlieren ist nicht nur Ă€rgerlich, sondern auch sehr kostspielig. Abwanderungen zur Konkurrenz erkennen bevor sie geschehen und die rechtzeitige Einleitung entsprechender Gegenmaßnahmen sind daher entscheidende Schritte fĂŒr die langfristige Sicherung des Unternehmenserfolgs. Dies wird auch als Churn Prevention bezeichnet. AbhĂ€ngig vom GeschĂ€ftsmodell kann es unterschiedliche Indikatoren fĂŒr eine Abwanderung geben. Bei KonsumgĂŒtern, die in regelmĂ€ĂŸigen AbstĂ€nden gekauft werden, wie z.B. GetrĂ€nke, gibt ebenfalls der Kaufrhythmus wichtige Hinweise. Bleibt ein Kauf aus, wenn er eigentlich hĂ€tte stattfinden sollen, kann beispielsweise eine Reaktivierungskampagne ausgelöst werden. Ebenfalls gut anwenden lĂ€sst sich Churn Prevention bei Produkten, die sich durch eine regelmĂ€ĂŸige Nutzung auszeichnen, wie z.B. Streaming-Dienste oder Fitnessstudios. Geht die Nutzungsfrequenz zurĂŒck, kann dies ein Zeichen fĂŒr eine bevorstehende KĂŒndigung sein. Oft gibt es auch bestimmte AktivitĂ€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 lĂ€sst sich im nĂ€chsten Schritt ein Abwanderer-Score berechnen, mit der die Wahrscheinlichkeit einer KĂŒndigung vorhergesagt werden kann und so rechtzeitig entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden können. 

 

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

ÜberfĂŒllter Briefkasten

Nachdem wir nun wissen, wie wir die optimale Zielgruppe fĂŒr eine bestimmte Kommunikation nach unterschiedlichsten Aspekten identifizieren können, ist es zum Abschluss sinnvoll zu betrachten, wie man die Anzahl der Kommunikationen pro Person beschrĂ€nken kann. Zu viele Nachrichten zur gleichen Zeit könnten dazu fĂŒhren, dass die betroffene Person die Kontakterlaubnis aufhebt. Um dies zu vermeiden, lĂ€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 AusfĂŒhrung 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. 

 

Abschließend lĂ€sst sich also festhalten, dass ein stĂ€rkerer Fokus auf Bestandskundenmarketing sowohl fĂŒr Kunden als auch fĂŒr Unternehmen von Vorteil ist. Kunden profitieren vor allem von einer personalisierten Kommunikation, die besser auf ihre BedĂŒrfnisse und aktuelle Situation eingeht. Auf Unternehmensseite fĂŒhrt dies zu verbessertem Customer Engagement und Kundenbindung sowie wichtigen Erkenntnissen fĂŒr die Neukundengewinnung. Außerdem können wichtige Insights fĂŒr die Verteilung von Marketing Budgets und die Nutzung von Marketing KanĂ€len gewonnen werden.   

Weitere Inspirationen, wie Sie Kundendaten sowohl fĂŒr ein erfolgreiches Bestandskundenmarketing als auch fĂŒr die Neukundengewinnung effektiv einsetzen können finden Sie in unserem Whitepaper „50 kundenzentrierte Marketing Use Cases“.

Kristina Boschenriedter

Online Marketing Specialist

Kristina Boschenriedter ist seit Anfang 2019 fĂŒr Apteco tĂ€tig. Als Online Marketing Spezialistin umfasst ihr Aufgabenbereich unter anderem die Betreuung unserer Webseite und verschiedenen Social Media KanĂ€le sowie den Apteco-Blog und die Erstellung des Newsletters fĂŒr den deutschsprachigen Raum.

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