Wie Sie mit Kundenclustern erfolgreicher verkaufen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Aus Ihrer eigenen Erfahrung als Kunde kennen Sie das sicher: Laufend erhalten Sie Werbung, die Sie nicht interessiert. Meist sind es die falschen Produkte. Mitunter handelt es sich auch einfach um den falschen Zeitpunkt. Ihre aktuellen Bedürfnisse finden sich darin jedenfalls nicht wieder. Aus Sicht des Werbetreibenden wissen Sie aber auch, wo das Problem liegt. Kundenwünsche sind heutzutage sehr vielfältig und dynamisch, sodass eine individuelle Ansprache mit bekannten Methoden schwerfällt. Klassische Segmentierungen nach soziodemographischen Kriterien oder Sinus-Milieus greifen einfach nicht mehr.

Wie definieren Sie also die richtigen Maßnahmen? Was ist die treffende Ansprache? Antworten auf diese Fragen geben Ihnen Ihre Daten zu den Kauf- und Kontaktaktivitäten Ihrer Kunden. Auf dieser Grundlage haben wir für einen Verlag reale Persönlichkeitsbilder – sogenannte Kundencluster – entwickelt, die passgenaue Werbebotschaften ermöglichen. Die Ausgangsfragen lauteten dabei:

• Wie sehen meine Zielgruppen bzw. typische Personas tatsächlich aus?
• Was wollen diese Personas wirklich? Wo liegen deren Präferenzen und Wünsche?
• Wie kann ich meine Zielgruppen besser verstehen?

Die Lösung für unseren Kunden

Vom Prinzip her ermöglichen die Cluster einen 360°-Blick auf den jeweiligen Kunden. Konkret bedeutet das:

• Das reale Kauf- und Kontaktverhalten wird transparent
• Einflussfaktoren für Kaufentscheidungen lassen sich identifizieren
• Kundenströmungen zwischen Clustern und Produkten werden sichtbar
• Neue Bedarfscluster können gebildet werden

Für diese Zielsetzung sind wir mit den Datenbeständen unseres Kunden auf folgende Weise verfahren:

1. Datensichtung: Wir haben ein Audit mit verfügbare Daten durchgeführt und deren Qualität bewertet. Dazu haben wir den Aufwand für eine etwaige Datenbeschaffung definiert.
2. Datenaufbereitung: Wir haben die Daten harmonisiert und gewichtet. Absolute Kennzahlen wurden in Trendkennzahlen übersetzt.
3. Datenergänzung: Wir haben die Potenziale externer Datenanreicherung geprüft und Datenlücken gefüllt.
4. Clusterbildung: Wir haben einzelne Cluster beschrieben und deren signifikante Tiefe definiert.
5. Modellnutzung: Wir haben Kunden-/Produktpfade innerhalb der Cluster abgeleitet sowie Next-Best-Offer-Prognosen und Güteprüfungen von Gesamtprognosen entwickelt.

Wie aus Daten neue Werte werden

Die Verhaltenscluster ermöglichen individuelle Werbebotschaften, die sich unmittelbar an den Vorlieben der Endkunden orientieren. Unser Verlagskunde profitiert von einem maßgeblichen Vertrauens- bzw. Imagegewinn sowie spürbar höheren Umsätzen. Gleichzeitig werden Streuverluste vermieden: Die Werbeausgaben sinken, während der Erfolg der Maßnahmen zunimmt.

Qualitativer Nutzen im Überblick:

• Kunden werden zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft über den richtigen Kanal angesprochen
• Angebote lassen sich kundenspezifisch anpassen – von der Produktentwicklung über den Vertrieb bis hin zu Operations und After-Sales
• Veränderungen bei Kunden/Produkten fließen kontinuierlich in das Clustering ein
• Kundenströme zwischen Clustern können gesteuert werden
• transparente Bedarfscluster sind Grundlage des Kundendialogs – der Kunde fühlt sich jederzeit „abgeholt“
• die Cluster unterstützen ein datenbasiertes Kampagnenmanagement mit hoher Erfolgsquote bzw. Conversion Rate

Quantitativer Nutzen im Überblick:

• weniger Streuverluste bei Marketingmaßnahmen
• geringere „Cost per Order“
• deutliche Erfolgssteigerung bei mehrstufigen Aktionen: bei vier Stufen mit einem Vertriebsfunnel von durchschnittlich 25% führt eine Zunahme um je 5% zu einer Verdoppelung des Ergebnisses
• Steigerung der Abo-Haltbarkeit

Für unseren Verlagskunden bedeutet das konkret:

• 8-fach höhere Responsequote
• 4-fach höhere Conversion auf Aktionsketten
• Steigerung des Umsatzes um 30%
• Abo-Wachstum um 24%

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