Data Driven Marketing, eine Streitschrift (Teil 8) Frage 5: Wie führt man mit den Daten eine Segmentierung durch?

Data Driven Marketing, eine Streitschrift (Teil 8) Frage 5: Wie führt man mit den Daten eine Segmentierung durch?

Eine Segmentierung nach Umsatz macht keinen großen Sinn. Das ist bekannt. Die Ermittlung eines Kundenwerts ist für die meisten Unternehmen als erster Schritt zu komplex. Deshalb möchte ich hier die immer noch viel zu unbekannte RFMR-Analyse kurz vorstellen.

Bei RFMR handelt es sich um drei Kennziffern, die unten erklärt werden. Werden daraus Kennzahlen abgeleitet, wie „durchschnittlicher Abstand zwischen zwei Bestellungen“, durchschnittliche Anzahl Bestellungen“ sowie der Kennziffer „durchschnittliche Haltbarkeit“, ist eine hervorragende Qualitätsanalyse der Kundenstrukturen möglich.

Bevor jedoch darauf eingegangen wird, noch eine weitere Definition: Die Aktiv-/ Passiv-Definition (siehe Abb. 1).

Abbildung 3:           Aktiv-Passiv-Definition
Folie21_Aktiv_Passiv

Quelle: 1A Relations GmbH, eigene Darstellung, 2013

Wichtig für die Nutzung und Betrachtung von verschiedenen Kennzahlen ist die Einteilung in eine aktive und eine passive Phase. Nicht jedes Geschäftsmodell basiert auf einer Vertragsbeziehung. Deshalb können durch das Datum der letzten Bestellung bzw. des letzten Kaufs oder das Datum der letzten Reaktion Interessenten und Kunden auf Basis deren „Aktivität“ eingeteilt werden. Jeden Monat ausgezählt, wie lange das Datum zurück liegt, können schnell Veränderungen im Kundenverhalten festgestellt werden.

Je nach Branche und Geschäftsmodell gibt es folgende Definition: Ein Kunde gilt solange als aktiv, solange seine letzte Reaktion/sein letzter Kauf – vom heutigen Tag ab betrachtet – nicht länger als ein vordefinierter Zeitraum zurück liegt. Im Handel sind das oft sechs bis zwölf Monate. Im Maschinenbau sind es durchaus 24 bis 36 Monate. Ein Optiker kann je nach Kern-Zielgruppe 24 oder gar 48 Monate als Wert haben. Je nachdem, wie hoch die Wiederkaufsrate oder Nachbestellmöglichkeit von Ersatzteilen oder die Besuchshäufigkeit ist.

Abbildung 4:           Klassische Kundenbewertung über die RFMR-Methode

Recency:                    Datum letzter Kauf

Frequency:                 Kaufhäufigkeit

Monetary Ratio:        Durchschnittlicher Kaufwert

 

Quellen: http://de.wikipedia.org/wiki/RFMR-Methode, 1A Relations GmbH, eigene Darstellung, 2008

Definition von RFMR: Die Definition der RFMR-Methode erfolgt über die nachfolgende Erklärung der Kürzel (Quelle: 1A Relations GmbH adaptiert auf einer Methode aus dem amerikanischen Versandhandel).

  • R – Recency (letztes Kaufdatum)

Wann war das Datum des letzten Kaufs (oder Bestellung, teilweise auch letzte Reaktion)? Dieser Wert wird immer vom Betrachtungs- beziehungsweise Analysetag aus berücksichtigt. Anders ausgedrückt lautet die Frage: Wie lange liegt die letzte Reaktion zurück? Der Wert kann in Monaten oder Tagen ausgewertet werden. Es wird also die Anzahl der Kunden gezählt, welche vor einem, zwei, drei und so weiter Monaten ihre letzte Reaktion zeigten.

  • F – Frequency (Häufigkeit)

Wie oft fand in den letzten zwölf Monaten ein Kauf (oder Bestellung, teilweise auch letzte Reaktion) statt? Der Wert wird nur für den aktiven Zeitraum einer Kundenbeziehung ermittelt. Er wird nicht für die gesamte Kundenbeziehungszeit ermittelt, außer diese beiden Perioden sind deckungsgleich. Warum gibt es hier Unterschiede? Ein Kunde kann, weil er längere Zeit nicht mehr bestellt hat, passiv geworden sein. Und mit einer nächsten Bestellung wird er wieder reaktiviert und damit startet seine nächste aktive Phase. Andere Kunden sind nie passiv geworden, weil der Zeitraum zwischen zwei Bestellungen nie länger als z. B. zwölf Monate war. Somit ist deren aktive Periode genauso lang wie die Dauer der gesamten Kundenbeziehung.

  • MR – Monetary Ratio (Bestellwert, Umsatz)

Wie hoch ist der durchschnittliche Bestellwert? Auch dieser Wert wird nur für die Bestellungen und Käufe innerhalb der aktiven Periode ermittelt.
Neben den Werten aus der RFMR-Formel sind noch folgende Kennzahlen wichtig: Wie lange ist der Zeitraum zwischen zwei Bestellungen? Wie lange dauert eine durchschnittliche Aktivperiode?
Abbildung 5: Klassische Kundenbewertung über die RFMR-Methode – Variante 1
Folie23_Punkte_RFMR

Quelle: 1A Relations GmbH, eigene Darstellung, 2013

In Abbildung 3 ist eine Variante zur Nutzung der RFMR-Formel dargestellt. Es werden für die ermittelten Werte Punkte vergeben. Je mehr Punkte ein Kunde aus der Vergabe der drei Werte erhält, umso besser ist er. Es werden die Punktzahl je RFMR-Variable und deren Summe berechnet. Dann werden die Kunden aufsteigend in einer Liste sortiert und z. B. drei, fünf oder zehn gleich große Gruppen gebildet. Wie viele Segmente für ein Unternehmen zu empfehlen sind, ist individuell zu entscheiden. Es sollten in aller Regel mehr als drei und weniger als zehn sein. Ergänzt werden kann die RFMR-Standard-Formel um die Dimensionen „Zukunftspotenzial“ oder „Sortimentsschwerpunkte“ beziehungsweise „Ausschöpfungsgrad am Sortiment“, je nach Wichtigkeit und Einflussnahme.

Auch für die Punktevergabe gibt es keine Faustregel. Je nachdem, welches Ziel am Ende erreicht werden soll oder welche Kalkulation eine trennscharfe Segmentierung ergibt, werden die Punkte vergeben. Zu beachten ist dabei: Für ein längerfristiges Reporting sollte die Punktevergabe nicht jeden Monat neu erfunden, sondern stabil gehalten werden. Für Werbeaktionen kann sicherlich je nach Thema, Angebot und Responseanreiz die Punktevergabe bzw. die Gewichtung aktionsbezogen verändert werden. Das bedeutet für die Praxis: zwei Felder für die Punkte im CRM-System vorhalten. Eines für die langfristige Betrachtung und das andere für kurzfristigere Aktionen (z. B. Mailings). Es empfiehlt sich eine Historisierung der Werte vorzuhalten, um periodische Entwicklungen darstellen und analysieren zu können.

Abbildung 6:           Klassische Kundenbewertung über die RFMR-Methode – Variante 2

Folie24_4G_RFMR

Quelle: 1A Relations GmbH, eigene Darstellung, 2013

Auch in der Abbildung 4 sieht man, dass aus der RFMR-Formel mit einer abgeleiteten Variable „Durchschnittlicher Abstand zwischen zwei Bestelllungen“ eine Segmentierung erfolgt, die eventuell sogar nachvollziehbarer und einfacher als die Methode aus Abbildung 3 ist. Diese ermittelten Segmente führen zur Sortiments- und Service-Nutzungsanalyse. Welche Kategorien und Services werden je Gruppe gekauft? Es wird schnell deutlich, dass jede Gruppe sich durch ein sehr unterschiedliches Kaufverhalten auszeichnet.

Diese Berechnungen und Auszählungen werden Monat für Monat durchgeführt. Und über den Vergleich der Monatsergebnisse wird ein klarer Einblick in die Veränderungen des Kundenverhaltens gewährt. Sollten diese Werte über einen längeren Zeitraum stabil sein, kann sogar eine Prognose für die zukünftige Entwicklung gestellt werden.

Abbildung 7:           Beispiel für eine monatliche Auszählung
Folie41_Monatszählung

Quelle: 1A Relations GmbH, eigene Darstellung, 2013

Wie in Abbildung 4 gezeigt, kann über diesen Weg eine Segmentierung der Kunden erreicht werden.

Zwischen-Fazit: Mit der RFMR-Berechnung ist eine erste Kundenbewertung sowie Segmentierung sinnvoll möglich. Der Aufwand einer RFMR-Segmentierung ist um ein Vielfaches geringer als eine aufwendige Kundenwertmethode mit Deckungsbeitrag und Potenzial-Betrachtung.

Im o.a. Beispiel werden 4 Gruppen aus den Stammkunden herausgeschnitten. Dazu die Neukunden. In der Praxis definiert man zu den 4 Stamm-Kundengruppen meist noch bis zu 10-12 Subgruppen.

Nach der Segmentdefinition sollten Sie sich die soziodemografischen Daten sowie das Nutzungs- oder Kaufverhalten zu jedem Segment anschauen. Und – ein Wunder – diese unterscheiden sich teilweise extrem.

Der Vorteil dieser Variante zeigt das Beispiel eines Modehauses. Mit dieser Berechnung ließen sich zehn Gruppen definieren. Jede Gruppe wurde auf das Sortiments-Kaufverhalten analysiert. Und es kamen sehr „diskriminierende“ Ergebnisse heraus, die sofort in Cross- und Up-Selling-Maßnahmen umgesetzt werden konnten. Und diese Aktionen hatten sofort eine signifikante Steigerung des Umsatzes und eine Verbesserung der Haltbarkeit zur Folge.

Diese Methode haben wir schon in fast allen Branchen und Geschäftsmodellen angewandt. Ob Optiker, Werkzeug, Luxus-Mode, Mode-Discount, Heimwerker etc. Immer konnte man die Streuverluste deutlich reduzieren und die Responseraten (relativ sowieso, aber auch absolut) erhöhen.

Bessere, aber deutlich komplexere Verfahren wie Cluster- oder andere multidimensionale Scoring-Verfahren sollten Sie erst durchführen, wenn Sie das Gefühl haben, die RFMR ist ausgereizt und Sie diese Methode im Griff haben.

Mit stabilen Segmenten folgt der nächste Entwicklungsschritt: Die Entwicklung eines Regelwerks für Kampagnen und automatische Anstoßketten bzw. Transaktionsanstöße.

Wer Kundenbindung ernst nimmt, der definiert je Segment spezielle Ziele und steuert damit jede Zielgruppe zum Erfolg. Oder man entscheidet sich von einer Zielgruppe zu verabschieden, weil sie nicht rentabel ist.

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