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Qualitatives Zielgruppenmanagement wichtiger denn je

In Zeiten zunehmender Kommunikations- und Interaktionskanäle, fortschreitender Internationalisierung des Wettbewerbs und gleichzeitig daraus wachsender Datenmengen in Komplexität und Geschwindigkeit ist ein qualitatives Zielgruppenmanagement für jedes Unternehmen ein entscheidender Erfolgsfaktor, um im Wettbewerb mit den Kunden ganz vorne mit dabei zu sein.

Die Herausforderungen sind dabei nicht neu; sie verteilen sich jetzt auf mehr Kanäle, mehr Touch Points und daraus resultierend auf mehr Informationen, die in immer schneller werden Zyklen gewonnen werden und bereit stehen. Um den Kunden zu kennen, ihn zu verstehen und an sich zu binden, muss eine hohe Qualität der Informationen und Datenbanken sicher gestellt werden sowie eine effiziente Analyse und Segmentierung, um jeden Kunden differenziert und individuell ansprechen zu können.

Qualitatives Zielgruppenmanagement

Nur durch den Einsatz modernster Data-Mining-Methoden wird es möglich, Kundenverhalten genau vorherzusagen, um mit relevanten Inhalten, auf den relevanten Kanälen und Touch Points die Zielgruppe zum richtigen Zeitpunkt zu erreichen. Durch die Nutzung der eigenen Kundendaten in Verbindung mit analytischen Tools und externen Daten stehen folgende Lösungsmodelle bereit:

Customer Affinity:

Auf Basis von bestehenden Produktverwendern werden mit Hilfe von analytischen Modellen Produktnutzungsaffinitäten berechnet. Mittels Variablen werden diese auf Kundensegmente und Nichtkunden übertragen. Daraus werden Maßnahmen zum Cross- und Upselling entwickelt.

Prospect Affinity:

Auch neue Kundenpotenziale sind eindeutig zu determinieren. Der Ansatz zur Gewinnung neuer Kunden nutzt als Analysebasis die besten Kunden oder vorherige Bestellungen. So kann mit Hilfe analytischer Modelle bestimmt werden, wo die Wunschzielgruppe zu finden ist, die heute noch keine Kunden sind.

Customer Loyality:

Durch die Analyse von Kündigern /Wechslern werden mittels Data Mining Profile erstellt, die eine Prognose des Kündigerverhaltens ermöglichen. Angereichert an die Kundendatenbank können so wechselgefährdete Kunden identifiziert und durch geeignete Maßnahmen gebunden werden.

Customer Value:

Nach Auswahl und Bestimmung geeigneter Daten innerhalb der Kundendatenbank werden mittels statistischer Verfahren Cluster definiert, die den Kundenwert im Bestand beschreiben und auf alle Kunden übertragen werden.

Customer Enrichment:

In den Fällen, in denen nicht genügend Informationen vorliegen, werden durch die Anreicherung externer Merkmale (wie z.B. Alter, Kaufkraft, Typologie, etc.) die Kundendaten besser bewert-, segmentier- bzw. selektierbar.