Kundensegmentierung

Verstehen Sie Ihre Kunden im Detail, um ihnen die passenden Angebote zu machen.

Diese Vorteile erwarten Sie:

  • Planen Sie Ihre Marketingkampagnen mit strategischer Präzision
  • Verstehen Sie tiefgehend die Bedürfnisse Ihrer Kunden
  • Gehen Sie individuell auf die Bedürfnisse jedes Kunden ein
  • Stärken Sie die Kundenbindung und minimieren Sie die Abwanderung

Verallgemeinerung statt Personalisierung – das Hindernis effektiver Kundensegmentierung

Standardisierte Marketingstrategien scheitern oft, weil sie den fiktiven „Durchschnittskunden“ ansprechen. Das mindert die Wirksamkeit der Kampagnen. Warum nutzen nicht mehr Unternehmen Personalisierung?

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Herausforderung durch Datensilos

Die wachsende Menge an Kundendaten erschwert es Unternehmen oft, die wirklich relevanten Informationen herauszufiltern. Ohne fortschrittliche Analysetools ist das Durchforsten riesiger Datensätze sowohl überwältigend als auch ineffizient.

Grenzen der manuellen Segmentierung

Traditionelle Methoden der Kundensegmentierung sind oft zeitaufwendig und fehleranfällig. Sie hinken den schnelllebigen Veränderungen im Kundenverhalten hinterher, führen zu veralteten Auswertungen und Fehlentscheidungen.

Marketing für den Durchschnitt

Fehlende tiefe Einblicke in spezifische Kundengruppen zwingen Unternehmen dazu, sich auf generische Strategien zu verlassen. Das erhöht das Risiko, Kunden durch irrelevante Inhalte zu verlieren.

Mangelnde Anpassungsfähigkeit

Die schnelle Evolution der Märkte und Kundenpräferenzen erfordert agile Segmentierungsstrategien, die Unternehmen oft nur schwerfällig umsetzen. Das erschwert die effektive Kundenansprache und sorgt für verpasste Chancen.

Herausforderungen bei der Integration

Die Einführung fortschrittlicher Machine Learning-Modelle zur Kundensegmentierung stellt Unternehmen vor technische und operative Herausforderungen. Die Integration in bestehende Systeme gelingt selten reibungslos.

Intransparenter ROI

Die Berechnung des direkten Einflusses verbesserter Kundensegmentierung auf den Geschäftserfolg ist komplex. Sie erfordert präzise Messmethoden und kontinuierliche Analyse, da ansonsten unklar ist, welche Maßnahmen finanziell sinnvoll sind und welche nicht.

Durch Kundensegmentierung wissen Sie genau, was Ihre Kunden wollen

Gewinnen Sie dynamische Kundeneinblicke

Skalieren Sie die Segmentierungsmodelle mühelos mit Ihrem wachsenden Kundenstamm. Gewinnen Sie relevante Erkenntnisse durch hohe Präzision.

Personalisieren Sie in großem Maßstab

Erzielen Sie durch die gezielte Ansprache spezifischer Bedürfnisse und Vorlieben deutlich verbesserte Marketingresultate.

Erlangen Sie operative Effizienz

Automatisieren Sie Ihre Marketingprozesse, verringern Sie den Aufwand und ermöglichen Sie es Ihrem Team, sich auf strategische und kreative Aufgaben zu konzentrieren.

Optimieren Sie Ihre Marketingausgaben

Maximieren Sie den ROI Ihrer Marketinginvestitionen, indem Sie Ressourcen auf Kampagnen konzentrieren, die nachweislich hohe Wirkungen zeigen.

Stärken Sie die Kundenbindung

Verbessern Sie durch passgenaue Kommunikation und Interessen-spezifische Angebote die Zufriedenheit und Bindung Ihrer Kunden.

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Praktische Anwendungen der Kundensegmentierung

Segmentierung nach Kundenlebenszyklus

Unterteilen Sie Ihre Kunden in Neukunden, Bestandskunden, VIPs, Discount-Jäger und Churn-gefährdet. Damit können Sie Marketingstrategien präzise auf die spezifischen Bedürfnisse abstimmen.

Segmentierung anhand des RFM-Scores

Nutzen Sie die Aktualität, Häufigkeit und den Wert von Käufen, um Ihre Kunden gezielt anzusprechen und die Effektivität Ihrer Marketingmaßnahmen zu steigern.

Segmentierung mit Clusteranalyse

Entdecken Sie neue, unerwartete Muster in Ihren Kundendaten durch fortschrittliche Algorithmen, die Ihnen helfen, versteckte Kundensegmente zu identifizieren und anzusprechen.

Von der Idee zum erfolgreichen Marketing nach Kundensegment

1.

Evaluierung & Priorisierung

Gemeinsam besprechen wir die wichtigsten KI- und Data Science-Anwendungsfälle mit dem größten Impact.

2.

Umsetzung des MVPs

Wir setzen den ersten Use-Case als Minimum Viable Product (MVP) um – und Sie sehen erste Ergebnisse in Aktion.

3.

Skalierung & Übergabe

Wir erweitern Ihre Modelle um verschiedene Use-Cases und übergeben diese an Ihr internes Team zur Weiterentwicklung.

Über Datasolut

Über ein Jahrzehnt der KI-Entwicklung für Ihren Erfolg.

10+

Jahre Erfahrung in der Umsetzung anspruchsvoller Machine Learning Projekte – vom Start-up bis zum DAX Konzern.

100+

erfolgreich abgeschlossene Kundenprojekte von der Konzeption bis zur Implementierung in 10 verschiedenen Branchen.

15+

motivierte KI-Entwickler, die an der Spitze der Technologie arbeiten und sich nur mit den besten Lösungen zufrieden geben.

Testimonials

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Datasolut sind Experten für KI Entwicklung, maschinelles Lernen und datengetriebene Personalisierung. Ich habe sie kennengelernt als Team mit klaren Analysen, klaren Gedanken und klarem Umsetzungsfokus. Das hat unsere Projekte vorangetrieben.
Daniel Kühne Profilbild
Telekom Deutschland GmbH
Daniel Kühne
Leiter Data Mining
Datasolut hilft uns dabei, mehr Verständnis über unsere Kunden und deren Verhalten zu schaffen. So können wir noch genauer auf Kundenbedürfnisse eingehen.
Congstar GmbH
Nina Pawelczyk
Leiterin CRM
Die Zusammenarbeit mit Datasolut ist sehr angenehm. Mit ihrem umfangreichen Daten- und KI-Know-How unterstützen sie uns erfolgreich bei der Personalisierung unserer Kommunikation. Dadurch können wir signifikante Umsatzsteigerungen erzielen und die UX unserer Kunden erhöhen. Vielen Dank!!!
Vinos GmbH
Daniela Schlanstein
Head of Datenmanagement, BI & Analyse
Durch das Datasolut Expertenwissen im Bereich Personalisierung und künstliche Intelligenz konnten wir unsere Kampagnenerfolge erheblich steigern.
Profilbild Aleksandar Dimitrov
Congstar GmbH
Aleksandar Dimitrov
Product Owner Big Data
Case Studies

Messbare Ergebnisse. Kosten senken. Agil sein.

Kundensegmentierung für einen Fußballverein
Sie möchten Ihre Kunden besser einschätzen können und passende, auf den Kunden zugeschnittene Marketingstrategien planen? Wie das geht, zeigen wir Ihnen in diesem KI-Anwendungsbeispiel. Hier beschreiben wir, wie wir eine Kundensegmentierung mit maschinellem Lernen bei einem Fußballverein durchgeführt haben und gehen näher auf die Vorteile ein.
Case Study lesen
Kundensegmentierung im B2B-Handel
Im folgenden KI-Use Case haben wir für ein B2B-Handels- und Dienstleistungsunternehmen eine Kundensegmentierung durchgeführt. Ziel war es, die Steuerung von Marketing- und Vertriebskampagnen zu optimieren und so den Umsatz zu steigern.
Case Study lesen
Kundensegmentierung in der TV- und Videobranche
In Zusammenarbeit mit einem Unternehmen aus der TV- und Videobranche konnten wir eine Kundensegmentierung für Millionen von Kunden durchführen. Die Ergebnisse der Kundensegmentierung und wie wir bei der Entwicklung vorgegangen sind, stellen wir Ihnen im folgenden Beitrag vor.
Case Study lesen

Unsere Data Science und KI Angebote

1

MVP Modell

Mit Ihren Daten erstellen wir eine reproduzierbare MVP-Referenzmodell-Pipeline für Sie.

  • Anbindung von bis zu 2 Datenquellen
  • Explorative Datenanalyse
  • Feature Engineering
  • Skalierbares Modelltraining & Auswertung
  • MLflow Tracking & Modellregistrierung
  • Wissenstransfer & Team-Schulung
  • Produktionsreifes Repository mit Infrastruktur als Code, CI/CD-Workflows 
  • Automatisierte ML-Pipeline

20 Personentage (PT)

Jetzt anfragen

2

MLOps Optimiert

Wir nehmen Ihr MVP-Modell als Ausgangsbasis, optimieren es und bringen es zur Produktionsreife.

  • Anbindung von bis zu 2 Datenquellen
  • Explorative Datenanalyse
  • Feature Engineering
  • Skalierbares Modelltraining & Auswertung
  • MLflow Tracking & Modellregistrierung
  • Wissenstransfer & Team-Schulung
  • Produktionsreifes Repository mit Infrastruktur als Code, CI/CD-Workflows 
  • Automatisierte ML-Pipeline

40 Personentage (PT)

Jetzt anfragen

3

Use Case Workshop

Wir führen einen Use Case Workshop mit einem wissenschaftlich fundierten ICE Framework durch. Als Ergebnis erhalten Sie eine Short List der KI-Anwendungsfälle mit dem größten Potenzial für Ihr Unternehmen.

  • Workshop mit 2 Sitzungen zu je 3 Stunden
  • Use-Case Portfolio
  • Technischer Prototyp
  • Exploration Report

4.900 €

Jetzt anfragen
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Entdecken Sie in der kostenlosen Erstberatung, wie Sie mit präziser Kundensegmentierung die Effektivität Ihrer Marketingstrategien steigern und die Kundenbindung stärken können.

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Häufig gestellte Fragen zur Kundensegmentierung

Kundensegmentierung teilt Kunden auf Basis relevanter Merkmale wie Alter, Kaufverhalten oder Interessen in Gruppen ein, um Marketingstrategien spezifisch und effektiv zu gestalten. Welche Kundensegmente es gibt, hängt vom jeweiligen Unternehmen und dessen Ausrichtung ab.

Sie ermöglicht präzisere Marketingansätze, verbessert die Kundenzufriedenheit und erhöht die Effizienz Ihrer Marketingausgaben, indem sie sicherstellt, dass die richtigen Botschaften die richtigen Empfänger erreichen. Dem Kunden wird wiederum das Gefühl vermittelt, in seiner Einzigartigkeit im Mittelpunkt zu stehen, was im Marketing des Datenzeitalters entscheidend ist.

Wir unterscheiden zwischen eindimensionaler und mehrdimensionaler Kundensegmentierung. Während die eindimensionale Segmentierung eine schnelle und einfache Analyse der Kundenstruktur ist und nur ein Merkmal verwendet, ist die mehrdimensionale Kundensegmentierung deutlich komplexer. Dazu werden andere Verfahren und deutlich mehr Parameter genutzt.

Wichtige B2C-Segmentierungskriterien umfassen demografische Daten wie Alter, Beruf und Geschlecht, psychografische Daten wie Lebensstil und Werte, sowie verhaltensbezogene Daten wie Kaufhistorie und Produktpräferenzen.

Im B2B-Bereich sind organisatorische Merkmale wie Unternehmensgröße, Branche und technologischer Reifegrad von Bedeutung, um die Kommunikations- und Verkaufsstrategien anzupassen.

Zuerst definieren wir die Zielgruppe. Anschließend bestimmen wir relevante Segmentierungskriterien und ordnen Kunden diesen Segmenten zu. Die Effektivität der Segmentierung wird durch fortlaufendes Monitoring und Anpassung an Veränderungen sichergestellt.

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