Alle reden davon, doch nur wenige tun es wirklich: die gezielte Kundenanalyse. Dank der Digitalisierung stehen Unternehmen heute unzählige Daten zur Verfügung, die dabei helfen können, noch individueller auf den Kunden einzugehen und vorhandene Ressourcen effektiv zu verplanen. Doch noch nutzen nicht alle diese sogenannten «Customer-Insights», um aus Erstkunden loyale Stammkunden zu machen. Dabei zeigen Studien, dass es um ein Vielfaches teurer ist, einen Neukunden zu gewinnen als einen bestehenden zu halten. Daher lohnt es sich für jeden Unternehmer, mehr Geld und vor allem Ressourcen für die gezielte Kundenansprache in die Hand zu nehmen.

Kundendaten sammeln

Es gibt viele Untersuchungen dazu, warum ein Mensch kauft. Die meisten basieren auf dem «Homo oeconomicus». «Viele Methoden und Ansätze gehen von einem rationalen Entscheider aus, der stets perfekt informiert ist, Produkte und Preise intensiv vergleicht und sich ausschliesslich für das Produkt/das Angebot mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis entscheidet», sagt Dr. Florian Bauer, Autor des Buches Der unvernünftige Kunde. «Doch ein Kunde lässt sich von vielen Faktoren beeinflussen und handelt schlichtweg unvernünftig.» Aus Bequemlichkeit kauft man nicht die günstigste Milch, sondern die im Supermarkt um die Ecke. Oder man gönnt sich die zigste Jeans, weil sie runtergesetzt ist.

Dank gezielter «Customer-Analytics» wird man aber auch aus dem unvernünftigen Kunden schlau. Die Basis dafür liefert eine «Customer-Relationship-Management-Software» (CRM-Software). Sie sorgt für eine einfache digitale Verwaltung und Auswertung der Daten und hilft dabei, die relevanten Informationen aus der Unzahl an vorhandenen herauszufiltern. Diese Software gibt es von der kleinen Lösung für Einzelbetriebe über mittlere Angebote für KMUs bis hin zu umfassenden Tools für Grossfirmen. Zudem können auch «Software-as-a-Service-Angebote» (SaaS) oder eine eCRM-Lösung verwendet werden. Dabei zahlt man eine monatliche Nutzungsgebühr und spart sich den Aufwand für Hardware, IT-Infrastruktur und Installation.

Das müssen Sie wirklich wissen

Diese Daten sind bei der Kundenanalyse relevant.

WER kauft?
(Geschlecht, Alter, Wohnort ...)

WARUM kauft der Kunde?
(Zufriedenheit, Gewohnheit, Preis-Leistungs-Verhältnis ...)

WANN kauft der Kunde?
(Zeitpunkt, Regelmässigkeit, Anlass ...)

WO kauft der Kunde?
(im Laden, online, über Dritte ...)

WELCHER Kunde macht den meisten Umsatz?
(Höhe, konstante Abnahme ...)

Kundendaten auswerten

Für die Auswertung stehen ebenfalls verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung. Alle basieren darauf, dass sich über die gesammelten Daten Kunden in Gruppen einordnen lassen. Bei dieser «Kundensegmentierung» wird im einfachsten Fall ausschliesslich der Umsatz als Kriterium herangezogen. Besser aber sind verhaltensbasierte Einteilungen, bei denen neben den demografischen auch die individuellen Verhaltensweisen der Kunden hinterfragt werden. Warum kauft er? Wann kauft er? Wieso kauft er gerade bei uns? KMUs haben hier übrigens einen Vorteil gegenüber Grosskonzernen: Sie erleben den Kunden in der Regel nämlich nicht nur digital, sondern treffen auch in der Realität mit ihm zusammen. Neben den digitalen Fussspuren können so zusätzlich auch Beobachtungen als Kriterien genutzt werden, die besonders individuelle Kundenwünsche offenbaren.

Bei der Auswertung hilft zudem «Data-Mining-Software». Diese teilt Kunden nicht nur in Gruppen ein, sondern stellt auch Verbindungen zwischen den Daten her. Sprich: Wenn A das tut, passiert B. Parallel können Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen aufgezeigt und Änderungen beim Kundenverhalten identifiziert werden. Oder man nutzt «Scoring-Modelle». Diese ziehen neben quantitativen auch qualitative Kriterien heran. Da sie jedoch auf komplexen mathematisch-statistischen Verfahren basieren, sind sie aufwendig und teuer. Doch auch hier gibt es mittlerweile schlichte Lösungen wie die RFM-Methode: Wann wurde zuletzt gekauft (Recency)? Wie regelmässig wird gekauft (Frequency)? Wie hoch war der Umsatz insgesamt (Monetary Value)? Über Punktezuordnung lassen sich die besten Kunden einfach herausfiltern.

Kundendaten als Erfolgsfaktor

Kundenanalyse lohnt sich meistens nicht sofort, aber eben langfristig. «Der Markt wird immer internationaler, vernetzter sowie schnelllebiger, und es wird zukünftig schwieriger sein, sich zu behaupten. Da ist es auf jeden Fall von Vorteil, wenn Unternehmen ihre Kunden kennen und so das ganze Potenzial ausschöpfen können», antwortet Dr. Florian Bauer und fügt an: «Natürlich kann es auch ohne eine fundierte Kundenanalyse funktionieren – auch beim Glücksspiel kann man erfolgreich sein. Aber ich bin davon überzeugt, dass eine kundenorientierte Strategie deutlich weniger Risiko mit sich bringt und gleichzeitig ganz neue Gewinnpotenziale aufdeckt, die bisher im Dunkeln lagen.»

Er versteht natürlich auch, dass die Kosten einer Kundenanalyse gerade für kleinere Betriebe auf den ersten Blick eine Hürde darstellen. Auf lange Sicht gesehen eröffnen sich jedoch durch eine kundenorientierte Strategie völlig neue Spielräume, die einen gewaltigen Einfluss auf den Erfolg eines Unternehmens haben können. Und nicht selten amortisieren sich die Projektkosten dank des gesteigerten Umsatzes beziehungsweise der zusätzlichen Gewinne innerhalb kürzester Zeit.

Datensammeln, leicht gemacht

Auf digitalem Weg an Kundendaten kommen:

  • Kunde hat die Möglichkeit für eine Newsletter-Anmeldung
  • Kunde muss sich zur Nutzung auf der Website registrieren und erhält spezifische Angebote
  • Kunde kann sein Kundenkonto mit sozialen Netzwerken verknüpfen
  • Kunde kann sein Kundenkonto individualisieren (Angabe von Präferenzen usw.)
  • Kunde kann Services auch via Smartphone nutzen
  • Kundenumfragen
  • Kundenkarten (physisch wie digital)