Kundenstrukturanalyse im E-Commerce

Die vier Schritte zu einer optimalen Kundenanalyse:

1. Kundenstruktur 

Bei der Kundenstrukturanalyse fragen wir uns, welche einzelne Kundengruppen es gibt und wie wir die Kunden gut beschrieben können. Dafür berücksichtigen wir unter anderem: 

• Demographische Merkmale, 
• sozioökonomische Merkmale , 
• Geschlechterverteilung der Kunden, 
• und die Transaktionsdaten der letzten Jahre. 

Anschließend liegt eine trennscharfe Unterscheidung der Kunden in verschiedenen Kundengruppen oder -segmenten vor.  

2. Kundenlebenszyklus   

Mithilfe des Kundenlebenszyklus lässt sich der Kundenbestand anhand der einzelnen Kundenlebensphasen analysieren. Dabei handelt es sich um Fragen wie beispielweise: Wie viele Neukunden gibt es mit wenigen Käufen? Wie viele VIP-Kunden gibt es?    

Wie in der folgenden Grafik zu erkennen, lässt sich der Kundenlebenszyklus des E-Commerce-Unternehmens in fünf Phasen unterteilen. Ziel der Analyse des Zyklus ist es, Marketingbudget passend zu allokieren, um so die einzelnen Phasen zu optimieren. 

So können durch die Identifizierung von beispielsweise Top-Kunden neue Cross-Selling-Potentiale genutzt werden. Oder es können passende Reaktivierungsmaßnahmen eingeleitet werden, um Kunden mit hohem Kundenwert langfristig an das Unternehmen zu binden.  

Die Zyklen lassen sich in 3 Hauptphasen unterscheiden: 

• Akquisition 
• Kundenbindung 
• Reaktivierung 

3. Unterschiede im Kundenverhalten

Die Verhaltensweisen eines Kunden zeigen sich durch die Interaktion dieses mit dem Unternehmen. Da es sich hier um ein Unternehmen der E-Commerce Branche handelt, ist das Kaufverhalten von besonderer Bedeutung. 

Durch die Daten, die ein Kunde beim Einkaufen generiert, kann ein klares Bild über sein Verhalten abgezeichnet werden. 

Auskünfte über die Kaufhäufigkeit können beispielsweise genutzt werden, um Kaufintervalle zu identifizieren und den Kunden rechtzeitig mit Marketingbotschaften zu aktivieren. 

4. Kundenwert 

Der Wert eines jeden Kunden oder einer Kundengruppe ist die wichtigste Kennzahl für eine Kundenanalyse. Denn durch sie ist es erst möglich, die Top-Kunden zu identifizieren und das Marketingbudget gezielt einzusetzen. 

Welche Kunden sind besonders wertvoll? Welchen Deckungsbeitrag hat jeder einzelne Kunde? Welche Kaufwahrscheinlichkeit hat jeder Kunde für die nächsten 12 Monate? 

Um den Kundenwert zu ermitteln, gibt es verschiedene Methoden wie: 

• die Kundendeckungsbeitragsrechnung, die klassische Controlling-Maßnahme, bei der eine kundenbezogene Deckungsbeitragsrechnung erstellt wird; 
• die ABC-Analyse, die Aufteilung der Kunden in drei Gruppen nach dem Pareto 20/80-Prinzip; 
• der Customer Lifetime Value, ist die Berechnung des Kundenwerts über den kompletten Kundenlebenszyklus oder einem bestimmten Zeitraum, wie beispielsweise 12 oder 24 Monate. Häufig wird dieser anhand von Machine Learning für die Zukunft vorhergesagt. 

Für diesen speziellen Fall wurde die ABC-Analyse verwendet:

Bei der ABC-Analyse werden die Objekte in drei Klassen (A, B und C) eingeteilt. Die Wichtigkeit der Objekte ist von Gruppe A absteigend. Bei einer Kunden-Umsatz-Beziehung sollte z.B. Gruppe A 60-80% des Umsatzes ausmachen, Gruppe B 20-40% des Umsatzes und Gruppe C keinen Umsatz.

Auswertung einer ABC-Analyse zur Ermittlung des Kundenwerts

Aufgrund der Ressourcenknappheit ist es für viele Unternehmen unmöglich, den gesamten Kundenstamm gezielt zu bearbeiten. Daher ist es ratsam, dass das Unternehmen mit Hilfe einer Kundenanalyse den Wert einzelner Kundengruppen ermittelt. Je nach Wert und Eigenschaften können dann sehr gezielte Marketingkampagnen durchgeführt werden.

Damit das Unternehmen den vorhandenen Datenbestand gewinnbringend nutzen kann, empfiehlt es sich, weitergehende Analysen der Kunden- und Transaktionsdaten durchzuführen. So können Kunden in Gruppen eingeteilt und beispielsweise nach dem Akquisitionskanal klassifiziert werden.

Was bringt eine Kundenstrukturanalyse?

Durch die gezielte Analyse des Kundenbestands gewinnen E-Commerce-Unternehmen ein tieferes Verständnis für das Verhalten ihrer Kunden. Sie konnten jeden einzelnen Kunden einer Phase im Kundenlebenszyklus zuordnen und so die Kundenzufriedenheit – durch geeignete Marketingmaßnahmen – steigern.

Diese Arbeit diente vor allem der strategischen Entwicklung der richtigen Kampagnen, wie z.B. Willkommens-E-Mails, Zweitbestell-Push-Mails oder Cross-Selling-Print-Kampagnen. Durch dieses strukturierte Vorgehen konnten höhere Konversionsraten und Umsätze erzielt werden.

Darüber hinaus konnten abwanderungsgefährdete Kunden identifiziert werden. In diesen Fällen konnte das Unternehmen durch mögliche Reaktivierungsmaßnahmen die Abwanderung des Kunden verhindern. Durch die Ermittlung des Kundenwertes konnten vor allem die Kunden identifiziert werden, die einen hohen Wert für das Unternehmen darstellten.