07.10.2014 | Top-Thema 25 Jahre CRM: Blick zurück und Blick nach vorn

Die richtigen Kunden aufbauen

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Kapitel
Wer Daten richtig analysiert und befragt, muss keine Glückskekse zu Rate ziehen. Er kann auch so relativ genau sagen, welcher Kunde was als nächstes kaufen wird.
Bild: Project Photos GmbH & Co. KG

Wohl jeder Kaufmann kennt die klassische Umsatz-ABC-Analyse und tendiert dazu, seine Kunden nach A, B und C zu priorisieren. Das Jahr 2014 könnte dazu Anlass geben, die konventionellen Kundenbewertungsregeln zu hinterfragen. 

Die Konjunkturaussichten für 2014 sind zwar glänzend – aber wird es auch viele neue Kunden geben? Viele Märkte sind gesättigt und schwer umkämpft. Auch bei guter Konjunktur verkauft es sich nicht von alleine.

Die richtigen Kunden aufbauen

Da hilft in der Tat die Frage, ob der Wert eines Kundenstamms himmelsgegeben ist. Oder ob ein C-Kunde immer C-Kunde bleiben muss. Oder ob eine Steigerung der Besuchsfrequenz bei A-Kunden mit hohem Lieferanteil wirklich noch etwas bringt. Im Jahr 2014 ist ein Umdenken angesagt: vom Value from the Customer (also die klassische ABC-Analyse) zum Value to the Customer.

Nicht mehr der Kunde ist der wichtigste, der mir umsatz- oder ergebnismäßig am meisten bringt, sondern der, mit dem ich als Lieferant gemeinsam das größte Potenzial entwickeln kann. In diesem Sinne kann 2014 ein Jahr für eine sogenannte potenzialorientierte Kundenentwicklung werden. Wieder wird eine Zusammenarbeit des Vertriebs mit dem Marketing zur erfolgstreibenden Größe. Wer nämlich Händler oder Fachhandwerker als Kunden hat, der benötigt ein ausgefeiltes Mehrwerte-Programm, nach dem Vertriebspartner oder regelmäßig kaufende Kunden systematisch bewertet (z.B. vom Bronze- bis zum Platin-Partner) und hochentwickelt werden.

Der Finanzdienstleiter Zeit & Gewinn aus Hamburg und Berlin hat für einen derartigen Customer Value Ansatz im Jahr 2012 den CRM Best Practice Award verliehen bekommen. 2014 wird also ein Jahr, in dem es sich lohnt, über den Begriff Kundenwert neu nachzudenken.

Predictive Analytics wird unverzichtbar

In dem Predictive Analytics- bzw. Predictive Modelling-Ansatz fließen die Trends Business Intelligence und Big Data zusammen. Im Grunde genommen sind Zielsetzung und Methoden nicht neu. Doch die Unternehmen sind aufgrund der rasanten Digitalisierung der Nutzer- und Kaufgewohnheiten gezwungen, die vorhandenen Kundendaten mit neuen Algorithmen zu analysieren. Predictive Analytics-Werkzeuge untersuchen - ähnlichem dem Datamining - Kundenprofile und Kaufgewohnheiten und leiten daraus Prognosen über das zukünftige Kaufverhalten und über die Umsatz-, Ergebnis- und Marktanteilsentwicklung ab. Amazon gilt als Vorreiter für ein derartiges "algorithmisches Marketing".

Predictive Modelling kreiert Hypothesenmodelle, die voraussagen, welche Kunden welche Angebote kaufen werden, welche Vertriebsmannschaften in welchem Maße ihre Potenziale ausschöpfen, welche Länder und Regionen zusätzliche Umsatzchancen bieten und vor allem, mit welchem Produkt und welchen Kunden der Umsatz und Gewinn am nachhaltigsten gesteigert werden können. Geht es bei Datamining vor allem um die Suche nach Kaufmotiven und Kaufmustern (Patterns) in unstrukturierten Massendaten, so nimmt Predictive Modelling die gesamte Marketing- und Absatzplanung ins Visier. 2014 werden innovative Unternehmen bei der Vorhersage und Steuerung ihres Markterfolges einen großen Schritt vorankommen.

Autor:

Prof. Peter Winkelmann ist Professor für Marketing und Vertrieb, insbesondere Vertriebssteuerung, an der Hochschule Landshut und ausgewiesener Experte für CRM.


 


Schlagworte zum Thema:  Kunde, CRM, Analytics, Big Data, Social Media

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