Kundensegmentierung als Basis für erfolgreiche Multi-Channel-Strategie

Ausgangslage

Nachdem localsearch und IMPLEMENT bereits zuvor eine neue Kundensegmentierung erfolgreich gemeinsam entwickelt hatten, bildete der Wunsch nach einer detaillierten Kunden-Potentialschätzung die Grundlage der weiteren Zusammenarbeit. Im Rahmen des Projektes sollte auch die Umsetzungslogik der NOGA-Codes¹ und deren Zuteilung auf Kundentypen bei der Kundensegmentierung überprüft werden. Diese Kundensegmentierung dient als Vorarbeit für die neue Multi-Channel-Strategie.

1. Kundentypen

Für die Datenanalyse und die spätere Formulierung einer Multi-Channel-Strategie war es zentral, bestehende und potentielle Kunden zu clustern und stereotypische Kundengruppen, wie z.B. Professional Services oder Bauhandwerker, zu definieren. In gemeinsamer Arbeit wurden homogene Kundentypen erarbeitet und den NOGA-Codes zugeordnet. Weiter wurden u.a. auch geographische Variablen für die Analyse der Daten definiert.

2. Datenanalyse

Die besondere Herausforderung in der Datenanalyse bestand darin, dass mehrere IT-Systeme im Einsatz sind und die verschiedenen, sehr umfangreichen Kunden-Datensätze zuerst aufbereitet und angereichert werden mussten. Nach der Datenbereinigung wurden die Kaufverhalten der Kunden analysiert und mit den getroffenen Annahmen zu den Kundentypen verifiziert. Wichtige Aussagen zum ARPA Average Revenue Per Advertiser, der FSP Field Sales Performance und den TSP Top Selling Produkten je Kundengruppe konnten formuliert werden. Pareto-Erkenntnisse, wie dass mit weniger als 20% der Produkte mehr als 80% des Umsatzes generiert wurden, konnte IMPLEMENT auch auf Ebene Kundensegment bestätigen. Für die Multi-Channel-Strategie wurde das Augenmerk verstärkt auf die Channel-Affinität und die Produkt-Affinität gelegt.

3. Potentialschätzung

Nach der Analyse jedes Kundentyps wurden deren Potentiale bestimmt. Aus der Differenz der Anzahl aller Firmen pro Kundentyp und den bestehenden localsearch-Kunden, sowie des durchschnittlichen ARPA wurden die interessantesten Kundentypen eruiert. Dabei stand nicht nur der Ertrag als solcher im Zentrum, sondern auch die Eignung der localsearch-Produkte und die Kanalaffinität, sowie wie dieses Potential erschlossen werden kann. Localsearch kann nun schnell und schematisch analysieren, welches Umsatzpotential sich typischerweise hinter einem Neukunden verbirgt und mit welchem Produktmix dieser typischerweise am Besten abgeholt werden kann.

Resultat

Es resultierten prägnant definierte und analysierte Kundentypen mit fest zugeordneten NOGA-Codes und damit klarer (Wieder-) Erkennung der Kunden in allen vorhandenen Datenbeständen. Mit den erlangten Erkenntnissen konnten die bestehenden Potentiale geschätzt und Konsequenzen für die Multi-Channel-Strategie abgeleitet werden. Das Projekt hat eine gute Grundlage für eine einheitliche Datenerfassung und -analyse geschaffen.

Kundensicht

IMPLEMENT hat uns schnell und konzis geholfen, für unsere Kundensegmentierung die notwendigen Grundlagen zu schaffen. localsearch kann nun die Verkaufsanstrengungen noch präziser und besser steuern und den Kunden vor dem Beratungsgespräch besser verstehen. (Rolf Baumann, Leiter Vermarktung von localsearch, Mitglied der Geschäftsleitung)
 

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1 Die Abkürzung NOGA des Bundesamt für Statistik stammt von der französischen Bezeichnung Nomenclature Générale des Activités économiques (BfS, 2015)