Perfekte Ergebnisse in der Kundenanalyse mit dem ameax AkquiseManager erzielen
Möchten Sie Ihre Kunden besser verstehen, um Ihre Marketingmaßnahmen und Verkaufsstrategien gezielter zu gestalten? In diesem Text erfahren Sie, wie Ihnen eine fundierte Kundenanalyse dabei hilft, wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Bedürfnisse Ihrer Kunden zu gewinnen. Sie lernen, wie Sie durch die systematische Auswertung von Kundendaten den Kontakt zu Ihren Kunden verbessern und Ihre Produkte passgenau auf Ihre Zielgruppen zuschneiden können. Darüber hinaus zeigen wir Ihnen, wie die Customer-Analyse die Grundlage für erfolgreiche Marketingstrategien bildet und somit langfristige Kundenbeziehungen nachhaltig stärkt. Insgesamt unterstützt die Kundenanalyse Ihr Unternehmen dabei, wettbewerbsfähig zu bleiben und langfristig erfolgreich zu wachsen.
Was ist eine Kundenanalyse?
Die Kundenanalyse bezeichnet die systematische Aufbereitung der eigenen Kunden sowie potenzieller Zielgruppen innerhalb eines Unternehmens. In der Konsequenz können die Abteilungen Verkauf und Marketing die Bedürfnisse des Marktes identifizieren und die Zielgruppe besser verstehen. Die Identifikation von Kundensegmenten kann anhand unterschiedlicher Merkmale erfolgen, darunter beispielsweise das Kaufverhalten, das Alter, das Einkommen, die Interessen oder das Nutzungsverhalten. Dadurch wird die Möglichkeit geschaffen, Produkte und Dienstleistungen gezielt auf die Bedürfnisse der unterschiedlichen Kundengruppen abzustimmen. Das Management kann mithilfe der analysierten Daten Umsatzpotenziale besser einschätzen und Maßnahmen zur Kundenbindung sowie zur individuellen Kundenansprache initiieren.
Eine detaillierte Kundenanalyse ist daher ein wichtiger Faktor für die Förderung langfristiger Kundenbeziehungen und die Stärkung der Marktposition des Unternehmens.
Die Kundenanalyse liefert dabei verschiedene Ergebnisse. Einerseits könnte dies das Profil eines fiktiven Konsumenten sein, der als Idealstandard dienen kann. Die Segmentierung der eigenen Kundschaft erlaubt eine differenzierte Marktansprache und die Bereitstellung individueller Produkte. Ein weiteres Resultat ist die Berechnung des Customer Lifetime Value (CLV) und somit des Kundenwerts. Dieser gibt Aufschluss über die Rentabilität einzelner Kundengruppen. Darüber hinaus ermöglicht die Kundenanalyse die Erhebung von Daten bezüglich der Zufriedenheit und Loyalität der Geschäftspartner und generiert somit wichtige Hinweise auf Optimierungspotenziale.
Es ist wichtig, zwischen der qualitativen und der quantitativen Analyse der Kundendaten zu differenzieren. Die qualitative Kundenanalyse stützt sich auf Meinungen, Beobachtungen oder Interviews, während bei der quantitativen Analyse Daten und Fakten genutzt werden, die oft mithilfe digitaler Tools wie CRM-Systemen verarbeitet und ausgewertet werden.
Der typische Ablauf der Kundenanalyse
Der Ablauf einer Kundenanalyse folgt in der Regel einem standardisierten Vorgehen. Es wird empfohlen, dass sich die Abteilungen Marketing und Vertrieb an eine vorgegebene Struktur halten, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Die Kundenanalyse eines Unternehmens lässt sich in sieben prägnante Schritte untergliedern:
1. Zieldefinition: Festlegung, welche Ergebnisse die Analyse bringen soll
2. Datenerhebung: Aufzeichnung der Daten über unterschiedliche Quellen
3. Datenaufbereitung: Strukturierung und Klassifizierung der Daten
4. Analyse: Statistische oder visuelle Auswertung der Ergebnisse
5. Interpretation: Anpassung von Zielen und Strategien durch Analysedaten
6. Maßnahmenableitung: Konkrete Handlungen in Unternehmensalltag einbauen
7. Evaluation: Maßnahmen überprüfen und eventuelle Nachjustierung
Die wichtigsten Vorteile der Kundenanalyse
Es ist für Unternehmen von großer Bedeutung, in regelmäßigen Abständen eine Analyse der Kundendaten durchzuführen. Diese Maßnahme generiert einen hohen Mehrwert und trägt maßgeblich zum langfristigen Erfolg des Unternehmens bei. Die gewonnenen Erkenntnisse umfassen unter anderem das Verhalten, die Bedürfnisse und die Erwartungen der Kundschaft. Die so gewonnenen Daten bilden die Grundlage für die Ableitung von Maßnahmen.
Verständnis der Zielgruppe:
Um Kunden besser zu verstehen, müssen Unternehmen entsprechende Daten über ihre Geschäftspartner sammeln und auswerten. Hierdurch erlangen sie zum Beispiel Kenntnisse über Kaufmotive oder das Nutzungsverhalten im Social Media. Auf Basis zahlreicher Informationen im Big Data kann eine Kundensegmentierung durchgeführt werden, die eine besonders effiziente Ansprache durch das Marketing ermöglicht. Eine verbesserte Kommunikation ist zielführender und ermöglicht neben der persönlichen Ansprache eine Individualisierung, die der Kunde wertschätzend aufnimmt.
Trends und Kundenabwanderungen erkennen:
Produkte und Dienstleistungen lassen sich stets auf dem aktuellen Stand halten, wenn die Bedürfnisse der Kunden klar sind. Im Bereich Marketing und Vertrieb besitzen die Mitarbeitenden wichtige Informationen, die ihnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil generieren. Unternehmen, die die Bedürfnisse ihrer Konsumenten verstehen, können schnell Trends erkennen und darauf aufbauend passende Produkte oder Dienstleistungen entwickeln. Andererseits lassen sich aus den Verhaltensmustern negative Umsatzentwicklungen erkennen. Drohende Abwanderungen von Kunden werden anhand der Daten sichtbar und das Einleiten von Gegenmaßnahmen ist möglich. Dies kann beispielsweise durch den Aufbau eines Customer Service, die Gewährung von Preisnachlässen oder den proaktiven Kontakt seitens des Unternehmens erfolgen.
Kundenwert steigern:
Der Wert eines Kunden nimmt zu, wenn ein Unternehmen eine starke Kundenbindung aufweisen kann. Stammkunden tätigen häufiger Käufe und tragen somit wesentlich zum Wachstum bei. Zudem wird das Unternehmen von verbundenen Kunden weiterempfohlen und Fehler werden schneller verziehen. Dies resultiert letztendlich im wichtigen Anstieg des Umsatzes, was das Kernziel der Kundenanalyse und der damit verbundenen Tätigkeiten ist. Unternehmen verfügen über Methoden, um die Kundenbindung zu stärken. Dies erfolgt zum Beispiel über einen exzellenten Customer Service, über Treueprogramme oder über ein gezieltes Verkaufsverhalten durch die Kundenbetreuer im Vertrieb. Die Kundenanalyse gibt Unternehmen Einblicke in die Empfänglichkeit der einzelnen Gesprächspartner für Informationen und Kontakte.
Effiziente Marketingkampagnen:
Das Marketing profitiert gleich mehrfach von einem besseren Verständnis der eigenen Kunden. Aus der Big Data im Unternehmen lässt sich ablesen, wie und wo die Geschäftspartner im Bereich Social Media aktiv und erreichbar sind. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, die Kundschaft personalisiert und individuell abzuholen. Dadurch erreichen die Kampagnen im Marketing genau den Adressatenkreis, sodass sich der größtmögliche Nutzen ergibt. Jeder Kontakt zum Kunden wird relevant und die Streuverluste sinken deutlich. Anhand der Kundensegmentierung ist ein Automatismus implementierbar.
Optimierung der Vertriebsstrategie:
Die Kundenanalyse unterstützt das Unternehmen dabei, seine Prozesse zu optimieren. Kann der Vertrieb die Eigenschaften seiner Kundschaft verstehen, gestaltet sich der Kontakt deutlich einfacher. Das Unternehmen tritt dann schneller als Problemlöser auf und offeriert exakt die Produkte und Dienstleistungen, die der jeweilige Kunde benötigt. Diese Optimierungen steigern den Erfolg, verkürzen die Verkaufszyklen und reduzieren nutzlose Kontaktaufnahmen. Der Vertrieb lernt dank Big Data, welche Prozesse effizient ablaufen und wo Verbesserungen zu mehr Erfolg führen.
Verbesserung der Customer Journey:
Der Kontakt zum Kunden findet während eines Verkaufsprozesses an vielen unterschiedlichen Stellen statt. Während dieser Customer Journey geben Verbraucher zahlreiche Informationen preis, die Unternehmen in ihre Analyse einbeziehen müssen. Im Vertrieb ist Feedback ein entscheidender Faktor, in den sozialen Medien ist die Klickrate ein Indikator für Erfolg oder Misserfolg und im Customer Service sind Reklamationen als Bewertungen der Leistungen zu sehen. All diese Kontakte sind für Big Data von entscheidender Bedeutung. Das Unternehmen verfügt über die Kompetenz, die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden zu erkennen, potenzielle Schwachstellen auf der Customer Journey zu identifizieren und Touchpoints mit positiver Bewertung zu nutzen.
Methoden der Kundenanalyse
Um die Kundenstruktur eines Unternehmens zu verstehen, die Geschäftspartner und ihre Kaufgewohnheiten zu analysieren oder den Wert einzelner Kunden zu bestimmen, kann das Management sämtliche verfügbaren Daten nutzen und diese mithilfe unterschiedlicher Methoden auswerten. Eine Unterteilung in die Bereiche B2B (Geschäftskunden) und B2C (Privatkunden) ist bei der jeweiligen Analyse hilfreich.
Methoden zu Analyse der Kundenstruktur
Die Kundenstruktur bildet den Ausgangspunkt für eine Kundenanalyse. An dieser Stelle lässt sich ermitteln, welche grundlegenden Merkmale jeder einzelne Kunde aufweist. Es existieren demografische, sozioökonomische, geografische und psychologische Faktoren. Die demografischen Merkmale umfassen Alter, Geschlecht, Familienstand und Bildungsstand der Kundschaft und sind insbesondere im Bereich B2B von Relevanz, da sie die Grundlage für die Segmentierung der Käufergruppen bilden. Im Geschäftskundenbereich sind die Unternehmensgröße, die Branche sowie die Mitarbeiter- und Umsatzzahlen an dieser Stelle wichtiger.
Die sozioökonomischen Merkmale geben Auskunft über Einkommen, Beruf und Kaufkraft. Auch hier liegt der Fokus der Analysen auf den Privatkunden. Die geografischen Merkmale beziehen sich auf die Region oder das Land der Käufer. Im Bereich B2B spielt die räumliche Nähe beim Direktverkauf oder beim Zugang zu Supermärkten eine wichtige Rolle. Im Geschäftskundenbereich sollten die kulturellen Einflüsse der individuellen Kunden beachtet werden. Psychologische Merkmale umfassen Einstellungen, Werte, Lebensstile oder Motive. Dies ermöglicht es dem Marketing, emotionale Botschaften zu erstellen oder im Bereich B2B mehr über Entscheidungsprozesse und Innovationsoffenheit zu erfahren.
Methoden zu Analyse des Kaufverhaltens
Big Data kann Aufschluss darüber geben, wie, wann und unter welchen Bedingungen ein Kunde zum Kauf bereit ist. Die Verhaltensmuster lassen sich im Privatkundenbereich über Onlineshops, Bonusprogramme oder Kassensysteme auslesen. Für ein Umsatzwachstum ist es von entscheidender Bedeutung, die Funktionsweise von Spontankäufen zu verstehen und die Möglichkeiten von Upselling und Cross-Selling zu analysieren. Im Bereich B2B ist das Kaufverhalten rationaler und stärker von Prozessen abhängig. An Käufen sind mehrere Mitspracheberechtigte beteiligt, was zu längeren Entscheidungsprozessen führt. Die Methoden der Kundenanalyse erweisen sich in diesem Sektor als deutlich schwieriger und sind in hohem Maße vom individuellen Fall abhängig.
Methoden zu Analyse des Kundenwertes
Insbesondere der Kundenwert lässt sich über verschiedene Methoden mit echten Kennzahlen ermitteln. Für diesen Zweck können die ABC-Analyse, die CLV-Analyse, der Kundendeckungsbeitrag, die RFM-Analyse und der NPS herangezogen werden.
ABC:
Die Einteilung der Kundschaft erfolgt anhand ihres Umsatzanteils. A-Kunden tragen 70-80 Prozent zum Umsatz bei, B-Kunden 15-25 Prozent und C-Kunden 5-10 Prozent. Im Segment B2C ist diese Analyse selten aussagekräftig, da Privatpersonen in der Regel ähnliche Umsätze generieren. Im Geschäftskundenbereich ist es von entscheidender Bedeutung, den Fokus insbesondere auf die A-Kunden zu legen.
CLV:
Die Customer Lifetime Value gibt Auskunft über den dauerhaften Kundenwert. Die Berechnung erfolgt auf Basis der jährlichen Umsätze abzüglich der Kosten. Die voraussichtliche Dauer der Zusammenarbeit führt zu einem bestimmten Kundenwert. Im Bereich B2B kann ein großer Kunde einen hohen Kundennutzen über die gesamte Dauer der Geschäftsbeziehung generieren.
Kundendeckungsbeitrag:
Der Kundendeckungsbeitrag gibt an, wie viel ein Kunde nach Abzug der direkten Kosten zur Deckung der gesamten Kosten des Unternehmens beiträgt. Dieser Wert ist an Produkte oder Dienstleistungen geknüpft und kann im B2B sowie B2C gleichermaßen wichtig für die Erfolgsmessung sein.
RFM:
Im Rahmen der RFM-Analyse bekommt jeder Kunde einen Punktewert zugewiesen, der sich aus dem letzten Kauf (Recency = Aktualität), der Menge der Käufe (Frequency = Häufigkeit) und dem Umsatz (Monetary Value = Geldwert) ergibt. Ein Kunde mit einem hohen Wert ist aktiv und wichtig für das Unternehmen. Im Privatkundensektor werden jedoch nicht so starke Werte erreicht wie im Bereich B2B.
NPS.
Der Net Promoter Score gibt Auskunft über die Weiterempfehlungsbereitschaft der Kundschaft. Mithilfe einer Umfrage kann das Marketing die Anzahl der Promotoren, Indifferenten und Kritiker ermitteln. Sowohl ein privater als auch geschäftlicher Kunde kann diese Rollen einnehmen.
Datenquellen für die Kundenanalyse
Für eine strukturelle und aussagekräftige Kundenanalyse sind zahlreiche Daten und Informationen erforderlich, die ein Unternehmen über seine Geschäftspartner, Konsumenten oder die Verbraucher im Allgemeinen gesammelt hat. Da eine Kundenanalyse – wie bereits vorgestellt – quantitativ oder qualitativ ausfallen kann, lassen sich seitens des Unternehmens verschiedene Quellen für Informationen und Daten anzapfen, deren Methoden wir uns näher angeschaut haben.
Für die Datenbeschaffung spielt das CRM-System eines Unternehmens, wie beispielsweise die ameax AkquiseManager CRM-Software eine zentrale Rolle. CRM steht für Customer-Relationship-Management und bezeichnet die Kundenbindung. Mithilfe der entsprechenden Software lassen sich alle Kundenbeziehungen steuern und die entsprechenden Informationen an einem zentralen Ort verwalten. Dabei ist es wichtig, dass Verkauf, Marketing und andere Abteilungen jeden Kontakt zum Kunden in das System eingeben. Durch den Eintrag der Daten lässt sich die gesamte Customer Journey nachvollziehen und auswerten. Analysetools innerhalb der CRM-Systeme ermöglichen eine vollständig automatisierte Kundenanalyse, wodurch sich viel Zeit und Arbeitsaufwand sparen lassen.
Zu den Methoden der Datenbeschaffung zählt außerdem die Analyse von Web- und Social-Media-Verhalten. Marketing im Internet ist für Unternehmen elementar und liefert Big Data, deren Möglichkeiten unendlich scheinen. Durch Social-Media-Monitoring kann das Marketing die Verhaltensmuster und Interaktionen von Potenzial- und Bestandskunden nachvollziehen und verstehen, wie sie für Werbung und Informationen empfänglich sind. Dadurch hat das Marketing die Chance, eine optimale Strategie zu entwickeln, die genau auf die Kundenstruktur ausgelegt ist. Zudem lassen sich Trends oder Probleme direkt erkennen, worauf mit Maßnahmen reagiert werden kann.
Eine Datenquelle für die qualitative Kundenanalyse steht im Normalfall nicht ohne weiteres Zutun zur Verfügung. Da oft Informationen zu bestimmten Themen fehlen, muss sich das Unternehmen diese gezielt beschaffen. Hierzu sind Umfragen und das Einholen von Feedback bewährte Methoden. Durch geschickte Befragungen können Kunden zu qualitativen Antworten verleitet werden. So kann das Management verstehen, wo innerhalb der Kundschaft Probleme in der Zusammenarbeit gesehen werden oder welche Bedürfnisse die Geschäftspartner aktuell haben.
Abschließend sollten die quantitativen Daten aus Verkäufen und Transaktionen als Quelle genutzt werden. Das Bestellverhalten der Verbraucher lässt sich hierüber optimal analysieren. Die Kaufdaten liefern Informationen über die bestellten Mengen zu bestimmten Preisen, die Häufigkeit von Käufen und die Kombinationen beliebter Produkte. Die Analyse des Bestellverhaltens bildet die Grundlage für wichtige Kennzahlen, mit deren Hilfe sich beispielsweise der Kundenwert ermitteln lässt. Zudem können Unternehmen die Chancen von Cross- und Upselling besser verstehen.
Tipps für eine aussagekräftige Kundenanalyse
Eine erfolgreiche Kundenanalyse hängt stark von wertvollen Big Data und qualitativ hochwertigen Informationen ab. Dennoch lässt sich jedes Ergebnis noch verbessern, wenn das Vorgehen durchdacht und strukturiert abläuft. Die folgenden Tipps helfen dabei, die Kundenanalyse praxisnah, zielführend und automatisiert durchzuführen.
1. Klare Ziele und Leitfragen definieren
Bevor das Unternehmen vorschnell aktiv wird, sollte feststehen, welches Ergebnis die Analyse liefern soll. Geht es um Abwanderungsrisiken, Chancen für Zusatzgeschäfte, eine Kundensegmentierung oder das Erfassen von Zielgruppen? Je klarer die Leitfragen und Ziele definiert sind, desto besser werden die Ergebnisse ausfallen. Zudem kann bereits festgelegt werden, ob qualitative oder quantitative Antworten erzielt werden sollen.
2. Die richtigen Methoden wählen
Marketing und Vertrieb sollten die richtigen Methoden der Datenanalyse auswählen. Je nach zuvor festgelegten Zielen können unterschiedliche Wege zum richtigen Ergebnis führen. Daher ist es wichtig, die Methoden so zu wählen, dass sie die gewünschten Informationen liefern. Zudem kann es sein, dass die vorliegenden Big Data nicht für jede Methode passende Basisdaten bereithält. In solchen Fällen kann die gewählte Analysemethode das weitere Vorgehen im Marketing beeinflussen, beispielsweise wenn erst noch Interviews zur Datenbeschaffung zu führen sind.
3. Maßnahmen umsetzen
Das Ergebnis einer Kundenanalyse kann nur dann als wertvoll angesehen werden, wenn daraus Verbesserungspotenzial geschöpft wird. Konkrete und umsetzbare Maßnahmen müssen der letzte Schritt des Arbeitsprozesses sein. Es kann sich dabei zum Beispiel um die Implementierung eines Customer Service, einer angepassten Werbekampagne oder die Optimierung der Vertriebsprozesse handeln. Die abgeleiteten Maßnahmen müssen im Laufe der Zeit kontrolliert und verbessert werden.
4. Daten aktuell halten
Die Analysemethoden greifen auf die im Unternehmen vorhandenen Big Data zurück und liefern entsprechende Ergebnisse. Im Customer-Relationship-Management werden jedoch täglich neue Informationen gesammelt und in die Software übertragen. Daher müssen die KPIs regelmäßig aktualisiert werden, was im Idealfall automatisiert passiert. So lässt sich sicherstellen, dass langfristig verlässliche Daten für Auswertungen zur Verfügung stehen.
5. Datenschutz beachten
Gerade Kundendaten sind ein sensibles Gut, bei dem ein sorgfältiger Umgang wichtig ist. Die Vorschriften zum Datenschutz, wie sie etwa in der DSGVO geregelt sind, müssen daher jederzeit eingehalten werden. Andernfalls drohen Strafgelder, die schnell hohe Summen erreichen können. Die Kundschaft muss stets verstehen, wie ihre Daten verwendet werden. Jeder Kontakt muss zudem Werbemails zustimmen, bevor er diese vom Marketing erhält.
6. Medienbruchfreier Datenimport
Die Daten für Kundenanalysen stammen aus den unterschiedlichsten Quellen wie CRM, Web, Social Media, ERP, Interviews und vielen weiteren Programmen. Dabei muss sichergestellt sein, dass sie nahtlos in einem Analysetool zusammenlaufen oder zumindest medienbruchfrei abrufbar sind. Manuelle Übertragungen sind zeitaufwendig und sollten daher ausgeschlossen werden. Auf relevante Informationen darf außerdem nicht verzichtet werden, nur weil keine Datenimportmöglichkeiten bestehen.
7. Relevante KPIs nutzen
Bei der Betrachtung der verschiedenen Methoden werden Unternehmen feststellen, dass nicht jede Kennzahl zu den jeweiligen Zielen oder dem Geschäftsmodell passt. Daher ist es ratsam, sich auf relevante KPIs zu konzentrieren und diese dafür umso faktenbasierter auszugestalten. Gute Kennzahlen sind eine große Hilfe bei der Kundenanalyse und bieten die Chance, Maßnahmen für die Zukunft abzuleiten.
Fazit - Kundenanalyse für bessere Optimierung der Kundenorientierung
Eine fundierte Kundenanalyse ermöglicht es Ihnen im Unternehmen, Ihre Kunden und deren Bedürfnisse umfassend zu verstehen. Durch die systematische Erfassung und Auswertung von Kundendaten können Ihr Marketing und Vertrieb gezielt auf unterschiedliche Kundensegmente eingehen. Dadurch lassen sich Produkte besser auf die Anforderungen der Kunden abstimmen. Dies führt zu einer stärkeren Kundenbindung und einer Optimierung der Customer Journey, da Sie jeden Kontakt individuell gestalten können. Zudem lassen sich Trends und Kundenabwanderungen frühzeitig erkennen, wodurch sich ein Wettbewerbsvorteil ergibt.
Die Analyse des Kundenwertes hilft Ihnen dabei, rentable Kunden zu identifizieren und gezielt zu fördern. Für einen erfolgreichen Start ist die klare Definition der Ziele, eine strukturierte Datenerhebung sowie der Einsatz geeigneter Analysemethoden und moderner CRM-Systeme entscheidend. So kann Ihr Unternehmen erste wertvolle Erkenntnisse gewinnen und unmittelbar Maßnahmen umsetzen, um den Kontakt zum Kunden zu verbessern und den langfristigen Erfolg nachhaltig zu sichern.
Wollen Sie erfolgreiche Kundenanalysen durchführen und damit bisher ungenutzte Potenziale nutzen, so ist die Implementierung einer starken CRM-Software unumgänglich. Testen Sie die ameax AkquiseManager CRM-Software heute noch als Ihr Tor für gezielte Kundenbeziehungen ganz unverbindlich für 30 Tage kostenlos!