Ist dein Marketing up to date? So geht digitale Kundenanalyse

Ist mein Marketing up to date? In Anbetracht stetig neu entstehender Plattformen, Trends und Kundenwünsche stellt sich diese Frage wohl jeder Marketer regelmäßig. In diesem Artikel möchten wir uns daher einem Thema widmen, dass essenzieller Bestandteil eines zeitgemäßen Marketings ist – der digitalen Kundenanalyse.

Warum die Kundenanalyse keine Eintagsfliege, sondern ein echter Dauerbrenner ist und wie du sie erfolgreich in der Praxis anwenden kannst, erläutern wir im folgenden Beitrag.

Was ist die digitale Kundenanalyse?

Die digitale Kundenanalyse ist die systematische Untersuchung von Kundendaten. Sie hilft Unternehmen dabei, ein besseres Verständnis über die Zusammensetzung sowie das Verhalten und die Bedürfnisse ihrer KundInnen zu gewinnen.

Die dafür notwendigen Daten werden bei den unterschiedlichsten Interaktionen zwischen KundInnen und Unternehmen gesammelt, z.B. bei Transaktionen, der Nutzung einer App oder durch das Abonnement des Newsletters. Bei den Daten handelt es sich dementsprechend um Adress- und Geburtsdaten, Transaktionsdaten oder Response- und Nutzungsdaten.

Um die Voraussetzungen für eine entsprechende Analyse zu schaffen, müssen alle relevanten Daten gesammelt und aufbereitet werden. Für die Analyse selbst stehen Marketern eine Vielzahl an Methoden zur Kundenklassifizierung und -segmentierung zur Verfügung. So lassen sich zum Beispiel folgende Fragestellungen beantworten:

• Wer sind meine Top-KundInnen?
• Wo befinden sich meine KundInnen?
• Wann und wie oft kaufen meine KundInnen?
• Welchen Lifetime Value haben meine KundInnen?
• Wie viel Prozent meiner KundInnen haben einen hohen, mittleren und niedrigen Customer Lifetime Value?
• Welches Produkt sollte ich meinen KundInnen als Nächstes anbieten?
• Über welche Kanäle kaufen meine KundInnen?
• Welche meiner Kampagnen waren erfolgreich?

Grundsätzlich können einige dieser Kundenanalysen auf manueller Basis, z.B. mit Excel durchgeführt werden. Um jedoch auch bei großen Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen Analysen schnell und einfach durchführen zu können, empfiehlt sich der Einsatz einer entsprechenden Software-Lösung.  

Warum ist die Kundenanalyse wichtig?

Die Erkenntnisse aus der Kundenanalyse sind für eine zielgerichtete und erfolgsorientierte Marketingplanung entscheidend. Einerseits helfen sie bei der Festlegung der Prioritäten und Verteilung der Ressourcen, d.h. zum Beispiel, welche Zielgruppen sollen mit welchen Maßnahmen über welche Kanäle angesprochen werden. Darüber hinaus sind die gewonnenen Erkenntnisse entscheidend, um Interessenten und KundInnen eine relevante und personalisierte Kommunikation zu bieten. Denn nur wer die Eigenschaften und Bedürfnisse seiner KundInnen genau kennt, kann auf diese personalisiert eingehen und so die Customer Experience verbessern. 

Gerade in Branchen, in denen die Neukundengewinnung aufgrund einer hohen Wettbewerbsdichte und Marktdurchdringung zunehmend schwieriger und teurer wird, ist der Wert einer hohen Kundenbindung unermesslich. BestandskundInnen zu binden ist dabei in der Regel nicht nur günstiger als NeukundInnen zu gewinnen. Laut W&V (2019) sorgen BestandskundInnen auch für eine höhere Wertschöpfung, da sie höherwertigere Warenkörbe wählen, häufiger kaufen und sich außerdem durch eine geringere Preissensibilität auszeichnen.

Zufriedene BestandskundInnen, die ein Unternehmen oder dessen Produkte weiterempfehlen, stellen außerdem einen weiteren kostenlosen Vertriebskanal dar. Der Schlüssel für eine hohe Kundenbindung ist eine gute Customer Experience, deren Realisierung wiederum durch die Erkenntnisse aus der Kundenanalyse ermöglicht wird.

Doch auch bei der Neukundengewinnung hilft die Kundenanalyse entscheidend weiter, denn durch die Analyse der Eigenschaften der bereits bestehenden KundInnen lassen sich Neukundenpotenziale mit ähnlichen Eigenschaften, sogenannte Look-a-likes, identifizieren und ansprechen.

Kundenanalyse vs. Webanalyse

Die Begriffe Kundenanalyse und Webanalyse werden häufig als Synonyme betrachtet, dies ist jedoch nicht ganz richtig.

Die Webanalyse befasst sich mit der Auswertung der Aktivitäten auf der eigenen Webseite. Dies beinhaltet zum Beispiel Aspekte wie den Ursprung des Traffics, Einstiegs- und Ausstiegsseiten sowie Conversions und dient der kontinuierlichen Verbesserung der Webseite sowie der Bewertung der zur Steigerung des Webtraffics ausgelegten Marketingmaßnahmen. Die Datengrundlage für die Analyse wird also in der Regel durch eine Quelle, nämlich durch den erfassten Webtraffic, geschaffen.

Die Kundenanalyse hingegen nutzt verschiedene Datenquellen, darunter auch Daten aus der Webanalyse. Die Webanalyse findet daher auch zeitlich zu einem früheren Zeitpunkt statt als die Kundenanalyse. Zudem ist die Webanalyse von Anonymität geprägt. Zwar liefern Webanalyse-Tools wie Google Analytics oder Matomo auch einige demografische Daten, wie Alter, Geschlecht oder Herkunftsort, lassen jedoch keinen Rückschluss auf die tatsächliche Identität des Webbesuchers zu.

Bei der Kundenanalyse können alle Aktivitäten einer bestimmten Person zugeordnet werden. Nur diese personenbezogene Betrachtung ermöglicht eine personalisierte Kommunikation. Da hier sehr darauf geachtet werden muss, welche Daten wie zusammengebracht werden dürfen, ist ein tiefgehendes Verständnis vom Datenschutz erforderlich.

Digitale Kundenanalyse in der Praxis – ein Beispiel

Nachdem nun die theoretischen Grundlagen sowie die Bedeutung der Kundenanalyse für den Marketingerfolg geklärt sind, möchten wir ein typisches Analyseverfahren aus der Praxis vorstellen, die sog. Best Next Offer Analyse.

Bei dieser Analyse dreht sich alles um die Frage, welches Produkt welchem Kunden als Nächstes angeboten werden soll. Je größer die Produktpalette, desto schwieriger ist diese Frage zu beantworten. Die Best Next Offer Methode ermöglicht es, kundenindividuell zu bestimmen, welches Produkt die höchste Kaufwahrscheinlichkeit verspricht. Dabei werden zwei Parameter aus den gesammelten Transaktionsdaten berücksichtigt:

• Welche Produktkombinationen sind allgemein beliebt? (Popularität)
• Welche Neigungen hat der einzelne Kunde? (Propensität)

Das Verhältnis dieser beiden Parameter kann für die Berechnung unterschiedlich gewichtet werden. Durch die Mithilfe von Best Next Offer geschaffene Personalisierung lässt sich nachweislich deutlich mehr Umsatz generieren, als wenn jedem Kunden das gleiche Produkt angeboten wird.

Zudem können Aspekte wie der aktuelle Lagerbestand, Saisonalität oder auch die Gewinnmarge in die Berechnung mit einbezogen werden. Mit einer entsprechenden Software-Lösung für Kundenanalyse ist es außerdem möglich, das Best Next Offer für jeden Kunden als Variable abzuspeichern. So kann immer kundenindividuell auf die aktuellen Produktvorschläge zurückgegriffen werden.

Abschließend lässt sich also festhalten, dass die Kundenanalyse sowohl für die Marketingplanung als auch für den Aufbau von Kundenbeziehungen und Kundenbindung unerlässlich ist. Sie sollte daher zum Inventar eines jeden Marketers gehören, der Wert darauflegt, dass sein Marketing up to date ist.