By 21. Oktober 2020Februar 9th, 2021Dastani Consulting
Kundenwertorientierte Segmentierung

Bei der Kundenbestandspflege und -ausschöpfung ergeben sich oftmals typische Fragestellungen: Welchen Umsatz kann ich mit welchem Kunden erwarten? Welcher Kunde wird wieviel Umsatz pro Warengruppe erzielen? Welche Kunden erfüllen ihre Umsatzerwartung nicht (Underperformer) und sollten dezidiert angegangen werden? Wo ergeben sich Cross- und Up-Selling-Potenziale?

Jeder Vertriebsmitarbeiter ist zuständig für mehrere hundert Bestandsadressen. Jedoch kann er nicht alle Kunden im Laufe eines Jahres intensiv betreuen. Meist entscheidet sich der Verkäufer daher intuitiv für die Adressen des Kundenstamms, zu denen er eine besondere Beziehung aufbauen konnte und mit denen er leicht Umsatz erzielen kann. In der Regel sind dies auch die strategisch wichtigen Kunden. Jedoch wäre es unwirtschaftlich und oftmals aus Kapazitätsgründen überhaupt nicht möglich, die verbleibenden Kunden vom Vertrieb bearbeiten zu lassen.

Mit Customer Value Prediction Performance bewerten
Als Lösungsansatz wurde von Dastani Consulting das Customer Value Prediction-Modell entwickelt, um aus dem großen Pool der Masse die aussichtsreichsten Kunden zu identifizieren und möglichst frühzeitig Anschaffungsentscheidungen zu erkennen, sodass der Vertrieb aktiv eingebunden wird. Bei der Customer Value Prediction (CVP) wird der gesamte Kundenstamm hinsichtlich der künftigen Performance jedes einzelnen Kunden und damit dessen Bedeutung für das Unternehmen bewertet. Das Ziel ist die Vorhersage des zukünftigen Umsatz-, Cross- und Up-Selling-Potenzials jedes einzelnen Kunden.

Auswertung von Transaktionsdaten
Grundlagen der CVP sind primär die im ERP-System gespeicherten Transaktionen und somit die eigenen Daten des Unternehmens. Das System lernt selbstständig basierend auf mehreren Millionen Transaktionen der vergangenen Jahre. Daraus erfolgt die Ableitung statistischer Formeln, die ermitteln, ob ein Kunde aus einer bestimmten Produktgruppe in einem definierten Zeitraum (zB. in den nächsten 12 Monaten) kaufen wird und in welcher Umsatzhöhe er tätig sein wird.

Kundenindividuelle Erwartungswerte
Als Ergebnis werden die Customer Values pro Kunde und Produktbereich für einen zuvor definierten Zeitraum ausgegeben. Die folgende Abb. 1 verdeutlicht den Grad der Segmentierung in einem jeweiligen Produktbereich, der sehr stark ins Auge fällt. Für Marketing- und Vertriebsmaßnahmen sind lediglich meist die ersten 10% der Kundenadressen interessant.

Für einen Beispielkunden lassen sich die Umsatzerwartungen je nach Produktbereich aufgliedern. Alle Produktgruppen zusammen addiert ergeben dann die Gesamtumsatzprognose des Kunden. Sie gibt den Wertbeitrag des Kunden für die zukünftige Entwicklung des Unternehmens an.

Kundensegmentierung + Umsatzerwartung

Abb. 1: Kundensegmentierung nach Umsatzerwartung für einen Beispielproduktbereich

 

Nutzen der Prognose
Die CVP kann als Grundlage einer zentral gesteuerten Kommunikation vielseitig eingesetzt werden. In der sogenannten Bedarfsanalyse können die Kunden mit den relevantesten Produkten angesprochen werden. Zum anderen können aber auch die Kunden selektiert werden, die die höchste Affinität für ein bestimmtes Produkt haben. Somit können unter anderem bestimmte Produktbereiche gefördert, Abverkaufsaktionen adressiert und das Jahresendgeschäft angekurbelt werden.

Anwendung für die Vertriebsallokation
Grundsätzlich sind noch weitere Anwendungsmöglichkeiten denkbar: Customer Value-Prognosen erlauben es, Kunden gezielt nach ihren Präferenzen anzusprechen.  Die Analyse identifiziert die Kunden im C-Segment, die das Potenzial zu A- und B-Kunden haben. Diese können dem Vertrieb zur intensivierten Bearbeitung vorgeschlagen werden (Abb. 2). Umgekehrt lässt sich aber auch erkennen, welche Kunden nicht mehr engmaschig vom Vertrieb betreut werden sollten. Die Segmentierung der Kunden in A-B-C-Kunden kann anhand der Analysen korrigiert werden (Abb. 3).

Customer Value Prediction

Abb. 2: Identifikation von Eroberungspotenzialen C-Kunden     Abb. 3: Segmentierung der Kunden

 

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