Welches Werkzeug für welchen Anwendungsfall?
Sowohl für die Segmentierung als auch für die Prognose gibt es eine große Anzahl unterschiedlicher Anwendungsfälle. Manchmal kann ein Segmentierungs-Modell für mehrere Anwendungsfälle herangezogen werden, wohingegen ein Prognose-Modell in der Regel für eine ganz bestimmte Aufgabe beziehungsweise gleichartige Aufgaben entwickelt wird.
Wesentliche Anwendungsfälle für Segmentierungs-Verfahren sind:
-
Entscheidungen über kurz- und langfristige Vertriebs- und Marketing-Investitionen;
-
Festlegung von Kundenentwicklungsstrategien;
-
Basis für Produktentwicklung, Produkteigenschaften, Preisfestlegung, Marketingkanäle, Distributionskanäle, Botschaften/Kommunikation.
Damit gilt die Kundensegmentierung immer als Ausgangspunkt für ein ganzheitliches CRM in dem es darum geht, Kunden und Märkte zu verstehen, die richtigen Angebote zu entwickeln, profitable Kunden zu gewinnen und diese langfristig an das Unternehmen zu binden.
Ein Beispiel, Kundensegmentierung anzuwenden, stammt aus dem Markt der Energieversorgungs-Unternehmen. Dort hat die Liberalisierung und Entflechtung für einen erhöhten Wettbewerbsdruck gesorgt. Das bisher übliche Verfahren der Quersubventionierungen ist in diesem Rahmen nicht mehr möglich. Für viele der in diesem Markt tätigen Unternehmen bedeutet dies, dass sie ihre Unternehmensstrategie an die veränderten Marktbedingungen anpassen müssen. Dazu gehört, die strategischen Kundenportfolien festzulegen und diese langfristig zu entwickeln.
Mit Hilfe der Kundensegmentierung lassen sich Kundenbedürfnisse erkennne und profitable Kundengruppen identifizieren. Dies soll über die Festigung der Kundenbindung zu einer Umsatzsteigerung bei den Bestandskunden führen. Zudem sollen das Neugeschäft außerhalb der angestammten Netzgebiete ausgebaut und die Geschäftsprozesse auf eine konsequente Kundenorientierung ausgerichtet werden.
- 13 Tipps, wie sich das IT-Marketing verbessern lässt
Es gibt einen Widerspruch zwischen der Eigenwahrnehmung und dem Image der IT-Bereiche. - Tipp 1
Überprüfbare Leitlinien zur Kundensegmentierung und -orientierung und zum Einsatz von Marketing-Instrumenten in der IT-Strategie verankern. - Tipp 2
IT "as a Business" verstehen, also beispielsweise ein IT-Business-Modell entwickeln und einführen. - Tipp 3
Die interne "IT-Marke" aufbauen und intern sowie extern kommunizieren: Wofür steht die IT? Was ist ihr Selbstverständnis? Wie lautet die Mission/Vision? - Tipp 4
Ein eigenständiges, lebendiges und einstimmiges (!) IT-Marketing-Konzept entwickeln und eventuell mit dem Unternehmens-Marketing abstimmen. - Tipp 5
Die internen Kunden segmentieren und ein Key-Account-Management etablieren (um Interessenkonflikte zu vermeiden, ohne Ressourcenverantwortung). - Tipp 6
Regelmäßige Vertriebstrainings für die Key Account etablieren. - Tipp 7
Kommunikationsbeziehungen zu Kunden und Nutzern systematisieren und institutionalisieren. - Tipp 8
Bei der Entwicklung von IT-Services strukturiert die Kunden- oder Nutzerkontaktpunkte definieren und explizit ins Servicedesign einbringen. - Tipp 9
IT-Mitarbeiter im Umgang mit Kunden schulen - hinsichtlich Gesprächsführung, Angebotsklärung, Moderation, Konflikt-Management etc. - Tipp 10
Das IT-Produkt-Management bündeln und mit hinreichenden Ressourcen ausstatten (nciht über einzelne Leistungseinheiten der IT verstreuen). - Tipp 11
Kunden- und Vertriebsorientierung in der IT-Personalentwicklung un dim Recruiting verankern. - Tipp 12
Eine eigene (emotionale) Website der IT einschließlich des notwendigen Content-Marketings aufbauen und pflegen. - Tipp 13
Die Effeket der Marketing-Maßnahmen messen, beispielsweise im Rahmen von Kundenzufriedenheits-Befragungen.
Zu häufig jedoch verlassen sich Unternehmen alleine auf die Kundensegmentierung als Werkzeug, um Kampagnen zu entwickeln. Dabei sind Prognose-Modelle wesentlich besser geeignet, Zielgruppen für Kampagnen präzise zu identifizieren und die Zusammensetzung der Zielgruppen zu kalibrieren. Zum Beispiel könnte ein Unternehmen der Automobilbranche Prognose-Modelle für seine wichtigsten Produktarten (Kompaktwagen, Geländewagen) entwickeln, um festzustellen, welche Charakteristika Bestandskunden mit einer hohen Wahrscheinlichkeit für den Kauf eines bestimmten Zubehörs aufweisen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse ließen sich beispielsweise dafür einsetzen, um eine Strategie für Händler-Kampagnen zu entwickeln.
Wesentliche Anwendungsfälle für Prognose-Verfahren sind:
-
Identifizierung von Zielgruppen für Marketing-Kampagnen;
-
Prognose des Kundenverhaltens;
-
Effizienzsteigerung des Marketings;
-
Durchführung von "was wäre wenn"-Analysen;
-
Prognose der Auswirkungen von Marketing-Maßnahmen auf das Kundenverhalten.
Angewandt auf die Energieversorger-Branche können Prognose-Verfahren zum Beispiel dafür eingesetzt werden, um ein aktives Stornopräventions-Management aufzubauen. Für Kunden in den einzelnen Segmenten können Modelle entwickelt werden, welche die Wahrscheinlichkeit für einen Anbieter-Wechsel als Score-Werte darstellen. Gleichzeitig ließe sich ermitteln, welche Maßnahmen bei anderen Kunden dazu führten, dass eine Kündigung abgewendet wurde.
Im Rahmen der Steuerung von Direktmarketingmaßnahmen zum Beispiel bei Banken oder Versicherungen, werden häufig nach Branchen differenzierte Dialogtypen ("der Fan", "der Multikanal-Aktive", "der Bequeme" oder ähnliche) verwendet. Um festzustellen, welche Dialogtypen sich in einer bestimmten Branche am besten eignen, können Anwenderunternehmen Prognose-Verfahren optimal einsetzen. Aber auch die konkrete Steuerung der werblichen Maßnahmen, angefangen von der Berücksichtigung von Präferenzen für Vertriebskanäle und Medien bis hin zu echtem On-Demand-Marketing mit hoher Individualisierung von Inhalten, ist auf Basis analytischer Werkzeuge möglich.
Neben dem Einsatz von statistisch-analytischen Werkzeugen sind für die Lösung von Marketing-Aufgaben natürlich immer auch Geschäftssinn und Erfahrung der Vertriebs- und Marketing-Experten gefragt. Ohne diese können nicht die richtigen Fragen gestellt werden, welche als "Aufgabe" an die Werkzeuge zur Beantwortung weitergereicht werden. Doch damit sich die Erkenntnisse aus den vielfältigen Anwendungsbereichen von Segmentierung und Prognose zum richtigen Zeitpunkt einsetzen lassen, bedarf es eines weiteren Werkzeugs: der Kampagnen-Automatisierung.