Kundenwissen transparent machen

Kundenwissen transparent machen Neuwied, den 16.02.2011

Meinert Jacobsen

marancon Gesellschaft für Marketing, Analyse und Consulting mbH

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Kundenwissen transparent machen Folie 2

AIKA Mitglied seit 2010 Gründung 1.1.2006 Aktuell: 8 Mitarbeiter Standort: Bonn

Themen:

- Databasemarketing / Datamining / Geomarketing

- Social Media

-  Namenstage/Wetterfronten

Namenstage

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Knowledge Discovery Prozess

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Adresse

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Ein Name verrät viel ...

•  Deutscher Vorname •  Männlich •  Alter: 51 Jahre (durchschnittlich)

•  In Kombination mit Freilinghaus zu 96% Wahrscheinlichkeit ein deutscher Name

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Vorname Alter BERND 51 Bernd Oliver 38 Bernd 63

Vorname Alter Anna 80 Anna Lena 16

Die Telefonnummer sagt viel

•  + 49 deutet auf ein international tätiges Unternehmen hin –  Im Gegensatz zu national / regional tätigen Unternehmen –  Aber tendenziell mehr in Deutschland tätig, (0) – diese würden überwiegend

international agierende Firmen weglassen

•  Der Bindestrich in der Telefonnummer zeigt, dass eine Telekommunikations-anlage im Unternehmen verwendet wird

–  Und es ist eine zweistelligeDurchwahl vorhanden (Indikator für die Größe der Firma)

•  Mobilfunknummern können nach „ursprünglichem“ Ambieter ausgewertet werden (0151,0172, ...)

•  Keine Mobilfunknummer angegeben – eher konservative Firma

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Je mehr Stellen die Durchwahl hat, desto eher reagieren B2B-Kunden (in diesem Beispiel) auf eine werbliche Ansprache für eine Konferenz

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Anlage Adressen Reagierer Quote

1- Stelle 8.238 68 0,8%

2 Stellen 1.739 17 1,0%

3-Stellen 3.126 57 1,8%

4-Stellen 4.700 108 2,3%

Die E-Mail-Adresse verrät einiges

•  ...@careforce.de zeigt, dass die Firma einen eigenen Internetauftritt hat.

•  Der verwendete Provider sagt einiges über den Nutzer aus –  Aol.com vs. Hotmail.de vs. Gmx.net

•  Man kann u.U. den Vornamen und Nachnamen extrahieren (bernd.frielinghaus)

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Die Firmierung

•  GmbHs deuten auf eine mittlere Größe der Unternehmen hin

•  AGs sind eher größere Firmen

•  ohne Firmierung (eher kleinere Unternehmen)

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Nutzung der Adresse

•  Anreicherung mit externen Informationen (Kaufkraft, Haustyp, PKW-Struktur, ...)

•  Entfernungsbestimmung auf Basis von Geokoordinaten (Luftlinie, Fahrlinie, Fahrzeit)

•  Bestimmung von Kundendichten – Nutzung der Dichte als „pseudo-mikrogeografische“ Variable

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Kundendichte

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Tabelle der Kundendichte

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dichte Reagierer Summe

nein ja 10% 21904 590 22494 2,62% 20% 21717 765 22482 3,40% 30% 21608 872 22480 3,88% 40% 21476 967 22443 4,31% 50% 21524 983 22507 4,37% 60% 21443 1055 22498 4,69% 70% 21432 1082 22514 4,81% 80% 21327 1159 22486 5,15% 90% 21388 1218 22606 5,39% 100% 21139 1257 22396 5,61% Summe 214.958 9.948 224.906 4,42%

10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Kundenanteil auf Straßenabschnittsebene

Je mehr Kunden auf der Straße wohnen, desto höher ist die Reaktionsquote.

Käufe

•  Die Käufe / Kaufakte / Bestellungen werde in Form des RFM-Modells parametrisiert

–  Recency – Wann das letzte mal –  Frequency – Wie häufig –  Monetary – Wie teuer

•  Darüber hinaus sind Artikelinfomationen für die Bestimmung des Kundenwissens sinnvoll

–  Lieblingswein(-region) –  Primäre Produktkategorien –  ...

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Frequency (Kaufanzahl in allen Vorjahren)

Je häufiger der Kunde in der Vergangenheit gekauft hat, desto wahrscheinlicher ist ein erneuter Kauf als Reaktion auf ein Mailing.

Umsatz in allen Vorjahren

Je mehr der Kunde in der Vergangenheit gekauft hat, desto wahrscheinlicher ist ein erneuter Kauf als Reaktion auf ein Mailing.

Datum des letzten Kaufs

Kunden, die gerade erst gekauft haben, reagieren am besten.

Kommunikation

•  Mit Hilfe des Kundenwissens kann die Kommunikation mit den Kunden verbessert werden

•  Um zu wissen, was man (und auch wie man) verbessern will, ist es wichtig, die bisherige Kommunikation zu analysieren

•  Die möglichen Kommunikationskanäle sind dann –  Mailing –  Katalog –  E-Mail –  Telefon –  (Social Media)

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Information aus der Kommunikation

•  Wie oft / Reaktion •  Newsletter-Information

–  Öffnungsverhalten –  Klickverhalten

•  Online-Verhalten –  Warenkorb-Abbruch –  Nutzungsverhalten auf der Seite –  ...

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Methoden zur Generierung von Kundenwissen

•  Scoring

•  Segmentierung

•  Kundenlebenswertmodelle

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Einsatzbereiche für Scoring

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Der Kundenlebenszyklus bietet vielfältige Ansätze, den monetären Wert der Kunden zu steigern.

Umsetzung von Scorings

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Zielgrößen

Kündigung

Produkterwerb

Neukundengewinnung

Einflussfaktoren

Personendaten (Alter, Geschlecht, Adresse, Familienstand, Beruf, Anzahl Kinder, E-Mail-Adresse, etc.)

Daten zur Kundenbeziehung (Dauer der Kundenbeziehung, Umsatz in der Vergangenheit, Bonität, etc.)

externe Informationen (Konsumneigung, Kaufkraft, etc.)

Frage: Welche Merkmale des Kunden haben einen signifikanten Einfluss auf die Zielgröße (z.B. sein Kündigungsverhalten) ?

Ergebnis eines Scorings: Reaktionsverhalten

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0,25% 0,35%

0,46% 0,54%

0,42% 0,62%

0,68% 0,83%

0,80% 0,99%

1,14% 1,22%

1,39% 1,69%

1,82% 2,08%

2,45% 2,89%

3,73% 6,41%

0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00%

0-5% 5-10%

10-15% 15-20% 20-25% 25-30% 30-35% 35-40% 40-45% 45-50% 50-55% 55-60% 60-65% 65-70% 70-75% 75-80% 80-85% 85-90% 90-95%

95-100%

Reaktionsquote

In den Top-Gruppen wird eine viermal höhere Reaktionsquote erzielt als im Durchschnitt und in den schlechteren Gruppen eine sehr geringe Reaktionsquote – nur ein Sechstel des Durchschnitts.

Gewinnoptimierung durch Score – Modelle

Folie 25

Gezielte Kunden- ansprache durch Score – Modell

Gießkannenprinzip

mehr Reagierer mehr Umsatz

Der Regelkreislauf des Direkt – Marketings

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Analyse

Konzept

Umsetzung Reaktion

Controlling

Segmentierung…

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Wertvollste Kunden

Wachstumskunden

Randbereiche

Verlustkunden Media

E-Kanäle

Direkt Mail

Telemarketing

Außendienst

Kundenmanager

Source: Peppers & Rogers Group

Nutzung einer wertorientierten Kundensegmentierung

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Anforderung an eine Segmentierung

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In sich ähnlich

Zueinander unterscheidbar

Messbar

Relevant

Statistische Methoden für eine Kundensegmentierung

•  Clusteranalyse (hierarchisch / nicht-hierarchisch) •  vorher meist eine Faktorenanalyse

•  Decision-Tree Verfahren

•  Diskriminanzanalyse •  Maschinelles Lernen

•  ...

Kundenwissen transparent machen Kundensegmentierung Folie 32

Ergebnis der Faktorenanalyse - Beispiel

•  Es ergeben sich 16 Faktoren, die 83 Prozent der Streuung (Varianz) der Kundenstruktur erklären.

Ergebnis der Faktorenanalyse

Monatsanteile für die Clusterlösung

Überdurchschnittlich Unterdurchschnittlich Durchschnittlich

Segment A

Segment B

Segment C

Segment D

Segment E

Segment F

Segment G

Segment H

Segment I

Segment J

Segment K

ROSE-Weine

Geringer Umsatz

Hoher Umsatz

mittel

Monatsanteile für die Wertsegmentierung

Chronisten

Chatter 13%

Repeater 13%

RealTimer 14%

Promotor 15%

Credible Company

Exogene

7% Impulsive 10%

Mono-thematiker

Quelle: e-result – Vortrag Twittwoch-Köln

Beispiel: Segmentierung der Twitter-Nutzer

Chatter 13%

Tweets mit @ (Median) 53%

Tweets mit URL (Median) 10%

Tweets mit # (Median) 12%

Re-Tweets (Median) 1%

Anzahl Follower (Median) 99

Anzahl Following (Median) 94

Verhältnis Follower/Following 1,1:1

Benachbartes Cluster: RealTimer (Mittlere Distanz 2,14)

Homogenität (mittlerer Abstand zum Clusterzentrum): 1,37

Überwiegend Eins-zu-Eins-Kommunikation

Selten Alltagserlebnis, Externer Link

Quelle: e-result – Vortrag Twittwoch-Köln

Daten: Was wird benötigt?

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•  Positionen (Artikelnummer & Name) •  Anzahl Artikel pro Position •  Preis pro Position •  Zeitpunkt des Verkaufs (Uhrzeit, Datum, Wochentag) •  POS-Nummer, etc.

Bondaten

•  Verkaufspreis •  Warengruppe der Artikel (teilweise als Hierarchie) •  Rohertrag / Deckungsbeitrag •  etc.

Produktdaten

•  Adresse •  Eröffnungs- / Renovierungsdatum •  Lage •  Verkaufsfläche •  etc.

Standortdaten Die Bondaten kommen direkt aus den

Kassensystemen. Die restlichen Daten

können aus anderen EDV-Systemen

bereitgestellt werden.

Basis-Analysen: Wie viel Up- und Cross-Selling gibt es aktuell?

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100% = alle Bons 100% = gesamter Umsatz

# Positionen

Bons mit mehr als einem Artikel

machen 59% des Umsatzes aus.

Basis-Analysen: Wie ändert sich Cross-Selling über die Woche?

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Cross- und Up-Selling steigen im Laufe der

Woche für alle Warengruppen, besonders stark

bei Warengruppe B am Wochenende.

Up-Selling: „Nimm 3, zahl 2.“

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# Bons, bei denen der Artikel mind. 2x verkauft wurde

Anteil Bons, bei denen der Artikel mind. 3x verkauft wurde

# Artikel pro # Bons mit diesem Artikel

Bei Produkten mit hohem Up-Selling kann dieses durch

Produktbundles erhöht werden. Ebenso können

ähnliche Produkte identifiziert und durch geeignete

Maßnahmen gefördert werden. Up-Selling: Mehrfachverkauf eines Artikels auf einem Bon

Cross-Selling: Croissant zum Kaffee …

Folie 44

Cross-Selling Intra: CS innerhalb einer Warengruppe

Cross-Selling Inter: CS zu einer anderen Warengruppe

Das Cross-Selling Potential

(Inter & Intra) ist bei der

Warengruppe C am größten.

Cross-Selling: … oder lieber ein Brötchen?

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Croissant

Kaffee Brötchen

Cola 3% 9%

15% 10%

„Confidence A -> B“: Anteil aller Bons, die Artikel A und B enthalten, an allen Bons mit Artikel A

 Auf 35% aller Bons mit Croissant ist auch Kaffee.

 Also Kaffee besser zusammen

mit Croissants anbieten (Bundling)!

Cross-Selling: alle Informationen in einer Tabelle

Folie 46

Natürlich lässt marancon Sie mit allen

Zahlen nicht allein, sondern extrahiert alle

Fakten, die Ihre Fragen beantworten und

bereitet diese geeignet auf.

In so vielen Filialen wurde der Artikel verkauft.

Dies sind die häufigsten Artikel-Kombinationen.

Auf so vielen Bons trat die Artikel-Kombination auf.

Das sind die Confidence-Werte.

So gut eignet sich der Artikel für CS-Selling insgesamt.

Neben den Artikelkombinationen sind auch weitere Dimensionen möglich •  Zeit •  Region •  Clustertyp Standort •  Warengruppen-Sortiment •  …

Maßnahmen: Was kann man tun?

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• Infos an Kasse • Kundenansprache Personal

• Kassendisplay • am Produkt • in / vor dem Geschäft

Bewerbung

• Impulskäufe • Sammeln Rabatte

• Ort • Gruppierung

Produkt-platzierung

Parameter für Maßnahmen

• verwendete Produktkombination • eigenes Sortiment

• gleicher Artikel • gleiche Warengruppe • unterschiedliche Warengruppe

• Kooperationspartner • Produkthersteller • andere Vertriebsnetze

• Differenzierung Zeit • Uhrzeit • Wochentag

• Differenzierung Ort • Lage • Größe

  Natürlich hängen die konkreten Maßnahmenvorschläge von

den Ergebnissen Ihrer Daten ab.

  Gerne plant marancon mit Ihnen gemeinsam die Durchführung

von Maßnahmen und wertet sie anschließend mit Ihnen aus.

Weitere Möglichkeiten

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Verwendung von Wetterinformationen

zum Zeitpunkt am Ort des Verkaufs

Verwendung von Geo-Daten zur besseren

Charakterisierung des POS

Untersuchung spezieller Aspekte, z.B. - Kaufverhalten an Feiertagen

- Besonderheiten einzelner POS

- etc.

Kundenwert

Folie 49

Eingangsparameter eines KLW

Folie 50

Berechnung des KLW

Folie 51

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