Die Clusteranalyse in der Kundensegmentierung

Das Marktumfeld, in dem sich die meisten Unternehmen heute bewegen, ist gekennzeichnet durch Produkte und Leistungen, die zunehmend austauschbar werden und Innovationzyklen, die – getrieben durch den internationalen Wettbewerb – immer schneller werden. Eine möglichst gezielte Ansprache der Kunden gilt als ein Erfolgsrezept, um in diesem Umfeld die Kundenbindung zu erhöhen und neue Kunden zu gewinnen. Die Eigenschaften, die die Kunden charakterisieren, sind allerdings vielschichtig. B2C-Kunden sind nicht nur groß oder klein, alt oder jung, blond oder schwarz B2B-Kunden lassen sich nur in die Schulbladen Industrie oder Handel, groß oder klein einsortieren. Multivariate Verfahren berücksichtigen diese Vielfältigkeit der Merkmale und helfen dabei, die Realität möglichst passend abzubilden. Die Clusteranalyse ist eines der multivariaten Verfahren.

Die Aufgabenstellung im Vertrieb ist schon immer komplex

Marketing und Vertrieb sehen sich einem komplexen Set von Aufgaben gegenüber, um die Kunden optimal zu betreuen:

  • Verständnis von Kunden verbessern.
  • Abgegrenzte homogene Gruppen valide und nachvollziehbar beschreiben.
  • Passende und zielgerichtete Maßnahmen und Ansprachen für homogene Gruppen entwickeln.
  • Streuungsverluste und Missverständnisse minimieren.
  • Optimale Kosten-Nutzen-Relation in der Kommunikation.
  • Gegenseitiges Verständnis und Bindung fördern.
  • Customer-Lifetime-Value Modelle entwickeln und verbessern.
  • Fundierte Bewertung von Potenzialen und Risiken

Tante Emma kannte Ihre Kunden, Ihren Wettbewerb und Ihre Produkte sehr gut. Sie hat den Spagat, all diese Anforderungen abzudecken, ganz gut hinbekommen.

Heute stellen diese Anforderungen eine große Herausforderung für nahezu alle Unternehmen dar. Dabei liegen oft vielfältige Daten in Form von unstrukturierten oder strukturierten Informationen vor, die für eingehende Analysen herangezogen werden könnten.

Die Clusteranalyse findet und trennt ähnliche Objekte.

Die Clusteranalyse findet und trennt ähnliche Objekte.

Nutzen der Clusteranalyse

Die Clusteranalyse hilft bei der Analyse der Kunden und liefert im Ergebnis homogene Kundengruppen. Dabei werden alle Aspekte ganzheitlich betrachtet werden und es erfolgt keine Vorauswahl durch eine Fokussierung auf vermeintliche Kernaspekte wie bspw. Branche, Größe oder Haarfarben. Im Ergebnis ist entscheidend, wie sich die verschiedenen unterschiedlichen Merkmale zueinander verhalten: Umsatzwachstum zu Branchenausrichtung, Branche zu Lösungsportfolios, Portfolio zu Größe, Größe zu Personalqualifikation, Qualifikation zu Region, Region zur Entwicklung des Unternehmens, usw.

Ablauf einer Clusteranalyse

Ablauf einer Clusteranalyse

Welche Bedeutung haben diese Zusammenhänge für das gesamte Bild?

Nutzen einer Clusteranalyse

  • Die Homogenität innerhalb der Cluster ermöglicht eine präzise Charakterisierung.
  • Die Heterogenität zwischen den Gruppierungen sorgt für Trennschärfe.
  • Die Cluster lassen sich auf alle vorhandenen Variablen projizieren, z.B.:
    • Unternehmen der Größe x gehören vor allem zum Cluster 1
    • Unternehmen des Cluster 2 finden sich vor allem in der Branche y usw.
  • Hoher ROI durch Nutzung und Veredelung bereits vorhandener Informationen, keine Kosten für die Datenerhebung.
  • Geringer finanzieller und personeller Aufwand in der Durchführung und somit geringes Projekt-Risiko.

Beispiel – Einsatz der Clusteranalyse für Marketingmaßnahmen

Durch die Auffindung und Beschreibung der Segmente kann eine passgenaue Marketingmaßnahme entwickelt werden, die auf die jeweiligen Schlüsselargumente ausgerichtet ist. Dadurch wird die Treffgenauigkeit und damit auch die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöht. Kosten-Nutzen der einzelnen Kampagne stehen in idealem Verhältnis und die Kundengruppen stellen die Basis für ein übergreifendes ganzheitliches Kampagnenmanagement dar.

Vorteile

  • Gezielte Ansprache
  • Hohe Ausschöpfung
  • Geringe Streuungsverluste
  • Ideales Kosten-Nutzen Verhältnis
  • Kunden fühlen sich verstanden

Ein Gedanke zu „Die Clusteranalyse in der Kundensegmentierung

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