Clusteranalyse in der Kundensegmentierung

Das Marktumfeld, in dem sich die meisten Unternehmen heute bewegen, ist gekennzeichnet durch Produkte und Leistungen, die zunehmend austauschbar werden und Innovationszyklen, die – getrieben durch den internationalen Wettbewerb und die Digitalisierung – immer schneller werden. Eine möglichst gezielte Ansprache der Kunden gilt als ein Erfolgsrezept, um in diesem Umfeld neue Kunden zu gewinnen und die Kundenbindung zu erhöhen. Die Eigenschaften, die die Kunden charakterisieren, sind allerdings vielschichtig. B2C-Kunden sind nicht nur männlich oder weiblich, alt oder jung, ledig oder verheiratet. B2B-Kunden lassen sich nicht nur in die Schubladen Industrie oder Handel, KMU oder Konzern einsortieren.

Multivariate Analysemethoden berücksichtigen diese Vielfältigkeit der Merkmale und helfen dabei, die Realität möglichst genau abzubilden. Die Clusteranalyse ist eines dieser multivariaten Verfahren.

Die Aufgabenstellung in Marketing und Vertrieb ist schon immer komplex

Tante Emma kannte Ihre Kunden, Ihren Wettbewerb und Ihre Produkte sehr gut. Sie hat den Spagat, all diese Anforderungen abzudecken, gut hinbekommen. Heute stellen diese Anforderungen aufgrund der gestiegenen Komplexität eine große Herausforderung für nahezu alle Unternehmen dar.

Um die Kunden optimal zu betreuen, sehen sich Marketing und Vertrieb einem komplexen Set an Aufgaben gegenüber:

  • Verständnis von Kunden verbessern
  • Abgegrenzte in sich homogene Gruppen valide und nachvollziehbar beschreiben (Personas)
  • Passende und zielgerichtete Maßnahmen und Ansprachen für diese Gruppen entwickeln
  • Streuungsverluste und Missverständnisse minimieren
  • Customer-Lifetime-Value Modelle entwickeln und verbessern
  • Fundierte Bewertung von Potenzialen und Risiken vornehmen
  • Besserer Kampagnen-ROI durch zielgenaue Kommunikation

Bisherige Bestellungen, Kassenbondaten, Kundenbefragungen oder demografische Informationen: Um dem Set an Aufgaben zu begegnen, stehen Unternehmen oft zahlreiche Informationen, strukturiert und unstrukturiert, aus unterschiedlichen internen und externen Datenquellen zur Verfügung. Diese gilt es für eigehende Analysen zu erschließen, sie miteinander zu verbinden und zu nutzen.


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Nutzen der Clusteranalyse

Die Clusteranalyse hilft bei der Analyse der Kunden und liefert im Ergebnis homogene Kundengruppen. Dabei werden alle Aspekte ganzheitlich betrachtet und es erfolgt keine Vorauswahl durch eine Fokussierung auf vermeintliche Kernaspekte wie zum Beispiel die Branche, das Geschlecht oder den Familienstand. Im Ergebnis ist entscheidend, wie sich die verschiedenen unterschiedlichen Merkmale zueinander verhalten: Umsatzwachstum zu Branchenausrichtung, Branche zu Lösungsportfolios, Portfolio zu Größe, Größe zu Personalqualifikation, Qualifikation zu Region, Region zur Entwicklung des Unternehmens, usw.

  • Die Homogenität innerhalb der Cluster ermöglicht eine präzise Charakterisierung
  • Die Heterogenität zwischen den Gruppierungen sorgt für Trennschärfe
  • Die Cluster lassen sich auf alle vorhandenen Variablen projizieren, z.B.:
    • Unternehmen der Größe x gehören vor allem zum Cluster 1
    • Unternehmen des Cluster 2 finden sich vor allem in der Branche y usw.
  • Hoher ROI durch Nutzung und Veredelung bereits vorhandener Informationen – keine zusätzlichen Kosten für die Datenerhebung
  • Geringer finanzieller und personeller Aufwand in der Durchführung und somit geringes Projektrisiko

Beispiel: Einsatz der Clusteranalyse für Marketingmaßnahmen

Durch die Auffindung und Beschreibung der Segmente kann eine passgenaue Marketingmaßnahme entwickelt werden, die auf die jeweiligen Schlüsselargumente ausgerichtet ist. Dadurch wird die Treffergenauigkeit und damit auch die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöht. Kosten und Nutzen der einzelnen Kampagne stehen in idealem Verhältnis und die Kundengruppen stellen die Basis für ein übergreifendes ganzheitliches Kampagnenmanagement dar.

Die Vorteile der Clusteranalyse in der Kundensegmentierung

  • Gezielte Ansprache
  • Hohe Ausschöpfung
  • Geringe Streuungsverluste
  • Ideales Kosten-Nutzen Verhältnis
  • Kunden fühlen sich verstanden

Mit der Clusteranalyse zu Mehrwerten auf Datenbasis
Als Data-Science-Experte sind wir von eoda Ihr Ansprechpartner für das Thema Kundensegmentierung.


Christian Schreiner - Beitrag vom 08.05.2012

Christian Schreiner ist im Bereich Marketing der eoda GmbH tätig. Hier betreut er die innovative Data Science Plattform YUNA rund um das Thema Marketing. Privat interessiert er sich für Suchmaschinen-Optimierung und Trends in der Online-Kommunikation.

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