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Die Basis für innovatives CRM ist die Kundenwertanalyse

Business Analytics (BA) ermöglicht Kundenwertanalysen, die weit über den modernen Standard des Customer Relationship Managements (CRM) hinausgehen.

Unternehmen sollten ihre Kundendaten systematisch auswerten, um ihre Cross-Selling-Möglichkeiten ideal auszuschöpfen. Business Analytics (BA) ermöglicht eine Kundenwertanalyse, die weit über den heutigen Standard des Customer Relationship Managements (CRM) hinausgeht.

Ein Drittel aller Unternehmen nutzt seine Kundendaten gar nicht oder halbherzig und nur zehn Prozent werten alle Informationen aus. Moderne Ansätze wie die Kundenwertanalyse oder auch Customer Lifetime Value betreiben bisher nur rund 14 Prozent. Diese Statistiken von Teradata eCircle zeigen, dass innovative Business Analytics auf breiter Ebene bisher kaum angewandt wird.

Dabei setzen bereits einige Großkonzerne, unter anderem aus dem Silicon Valley, erfolgreich darauf. Denn durch Business Analytics lassen sich Cross-Selling-Potenziale erschließen und neuer Bedarf bei Bestandskunden erkennen. Vor allem erschließt die Kundenwertanalyse, wie wertvoll ein Kunde heute ist und wie sich neue Geschäftsmodelle entwickeln lassen.

Die Kundenwertanalyse ist daher das unverzichtbare Instrument eines innovativen Customer Relationship Managements (CRM). Vor allem Erstversicherer, Telekommunikationsanbieter und Energieversorger sollten sich angesichts der zunehmenden Wechselbereitschaft ihrer Kunden dem Thema zuwenden. Denn ein verschärfter Wettbewerb und regulatorische Lockerungen haben längst zu einer Abnahme der Kundenbindung geführt.

Durch Silodenken, Sparten- und Produktorientierung werden Chancen vertan

Nur wenige Unternehmen erarbeiten sich bereits eine 360-Grad-Sicht auf ihre Kunden. Welche Verträge hat der Kunde bei uns? Welche Beratungen hat er über welchen Kanal in der Vergangenheit in Anspruch genommen? Wie ist sein Lebensumfeld, Familienstand und Vermögensverhältnisse? Die Antworten auf diese Fragen liegen verteilt in verschiedenen Abteilungen und Datensilos.

Dabei zeigen Unternehmen wie Amazon und Facebook schon seit Jahren erfolgreich, was man heute aus Kundendaten herausholen kann. Auf solchen Analysen basieren Kaufempfehlungen, maßgeschneiderte Anzeigen und Angebote. Diese gründen wiederum auf den Präferenzen, die aus der Internetnutzung, der Kaufhistorie und dem Verhalten vergleichbarer Kunden gewonnen werden.

Möglich macht dies eine konsequente Auswertung eigener Daten, Tracking-Cookies zum Surfverhalten und Fremddaten – von Google, Social Media bis Schufa. Aus der Analyse ergeben sich Produktpräferenzen, Zeitpunkt und Inhalte für Marketing-Aktionen, mit deren Hilfe der Kunde systematisch angesprochen werden kann, wenn ein Bedarf identifiziert wurde.

Bisher nutzen in Deutschland nur wenige Dienstleister eine systematische Analyse ihrer Daten zur Ermittlung eines Kundenwertes. Die meisten arbeiten mit veralteten ABC-Analysen. Diese sind retrospektiv und gehen nicht auf mögliche zukünftige Bedarfsänderungen ein. Sie betrachten Daten aus einem Produkt oder einer Sparte und ignorieren völlig demografische Daten und solche aus dem Umfeld des Kunden. Dieses CRM-Silodenken kostet Geld, da Chancen vertan werden.

Kundenwertanalyse triggert Marketing und Vertrieb rechtzeitig

In der Regel arbeiten bei vielen großen Dienstleistern Abteilungen, Sparten und Produkt-Management nebeneinander und richten auch ihre Marketing- und Vertriebsorganisation an ihren Produkten aus. Dabei haben viele Kunden Kontakt mit mehreren Abteilungen. Diese aber erhalten von ihren Kundenbeziehungen und den an den Touch Points gesammelten Daten keine Informationen.

So arbeiten die Sachversicherungssparten noch häufig ohne das Wissen der Personenversicherer. Energieversorger, die durch Unbundling seit 2009 gesetzlich verpflichtet sind, die Netze und Energieherstellung sowie den Vertrieb trennen zu müssen, dürfen die rechtlich eigenständigen Unternehmen ihre Kundendaten nicht mehr zusammen verwenden. Dadurch liegen Umsatzpotenziale brach, Wechselbereitschaft wird zu spät erkannt und Informationen für die Bindung von wertvollen Kunden fehlen.

Dabei würde eine konzeptionell richtig aufgesetzte Kundenwertanalyse Marketing und Vertrieb immer rechtzeitig antriggern, wenn die Analyse neue Erkenntnisse liefert. Die konzeptionelle Herausforderung besteht allerdings neben der Sammlung der richtigen Daten vor allem in der Entwicklung der Algorithmen.

Aus diesem Grund wird eine Business-Analytics-Lösung von der Stange auch nie die Leistungen erbringen wie eine maßgeschneiderte Lösung. Je besser die konzeptionellen Grundlagen gelegt werden und je genauer die Informationserwartungen an eine Kundenwertanalyse formuliert sind, desto genauer kann sie auch die Fragen von Marketing und Vertrieb beantworten.

Kundenwertanalyse in der Versicherung

Mittlerweile sind 20 Prozent der Kfz-Halter bereit, ihre Kfz-Versicherung zu wechseln. Ein Drittel hat dies in der Vergangenheit getan. Die Kfz-Sparte ist damit für viele Versicherer eine Einstiegspolice. Ein Versicherer erhält bereits mit dem Antrag wichtige Hinweise zu den Lebensumständen wie Familienstand und Wohneigentum sowie Beruf und damit mutmaßlichem Einkommen des Versicherten.

Nutzt er die Daten und reichert sie mit weiteren Daten an, erhält er klare Hinweise, welche weiteren Produkte er wann anbieten sollte. Wird beispielsweise ein Kind volljährig und als Fahrer des Familienfahrzeugs angemeldet, könnte es bald einen eigenen Hausstand in einer anderen Stadt gründen, um dort zu studieren oder eine Ausbildung aufzunehmen. In diesem Fall sollten die Eltern rechtzeitig ein attraktives Angebot erhalten, wie sie das Kind entweder in der erweiterten Familienversicherung oder eigenständig mit den wichtigsten Policen absichern können.

Ebenso könnte eine in jungen Jahren sehr günstige Berufsunfähigkeitszusatzversicherung angeboten werden. Ein anderer Anwendungsfall ist die Ermittlung, wie wertvoll ein Kunde spartenübergreifend für den Versicherer ist. Eine Analyse kann zum Beispiel ergeben, dass ein Versicherungskunde vier bisher getrennt analysierte Produkte abgeschlossen hat. Gleichzeitig bringt die Kundenwertanalyse aber ans Licht, dass dieser Kunde auch überdurchschnittlich viele Schäden verursacht. In so einem Fall wird man ihm ein fünftes Produkt lieber nicht anbieten, sondern eher bestehende Verträge kündigen oder die Konditionen verschärfen.

Anwendungsszenario Kundenwertanalyse für Energieversorger

Auch bei Strom und Gas liegt die Wechselbereitschaft der Kunden bei jährlich rund zehn Prozent. Bei negativen oder schlechten Kundenwerten sind die Anbieter bereit, Demarketing-Aktivitäten aufzunehmen, beispielsweise aufgrund von Zahlungsverzögerungen. Bei wertvollen Kunden jedoch lohnt es sich, diese zu halten.

Claas Planitzer, msg

„Bisher nutzen in Deutschland nur wenige Dienstleister eine systematische Analyse ihrer Daten zur Ermittlung eines Kundenwertes. Die meisten arbeiten mit veralteten ABC-Analysen.“

Claas Planitzer, msg

Mit einer Kundenwertanalyse lassen sich solche werthaltigen Kunden rechtzeitig identifizieren, um mit gezielten Angeboten die Wechselbereitschaft zu senken. Oder ein kommunaler Energieversorger hat ein Produkt zur Elektromobilität entwickelt, dass er nur unter bestimmten baulichen und eigentumsrechtlichen Voraussetzungen ausgewählten Kunden anbieten möchte.

Eine Kundenwertanalyse kann in Verbindung mit den richtigen externen Daten, zum Beispiel einem Solarstandortatlas sowie den Katasterdaten, genau die Kunden ermitteln, bei denen die Voraussetzungen passen. Damit reduzieren sich die Streuverluste von Marketing-Maßnahmen durch falsche Zielgruppenansprache erheblich. Auf dieser Basis lassen sich für immer kleinere Kundensegmente maßgeschneiderte Geschäftsmodelle entwickeln.

Die Kundenwertanalyse ist immer so gut wie die Gesamtkonzeption

Die Kundenwertanalyse kann für Unternehmen Gold wert sein: So gibt sie dem Produkt-Management die Möglichkeit, Angebote für genauer selektierte Zielgruppen zu entwickeln und der Vertrieb kann Kampagnen maßgeschneidert ausspielen.

Damit eine Kundenwertanalyse allerdings die gewünschten Antworten liefert und diese je nach Programmierung auch automatisch ausgibt, muss die Konzeption eng an den Voraussetzungen und dem Bedarf der Unternehmen ausgerichtet sein. Weiterhin dürfen rechtliche Rahmenbedingungen (zum Beispiel EU-DSGVO und AGBs) nicht vernachlässigt werden. Sie bilden die Grundlage für die Ausprägung der Lösung (Analysen auf Personen- oder Gruppenebenen) und dafür, auf welchen Plattformen (Private, Public, Hybrid Cloud) diese betrieben werden kann.

Über den Autor:
Claas Planitzer ist Principal Business Consultant beim IT-Beratungs- und Systemintegrationsunternehmen msg. Er beschäftigt sich mit strategischer Business-Intelligence-Beratung im Umfeld Financial Services und Utilities. Dabei berät er Kunden, wie durch gezielt eingesetzte Business Analytics das Geschäftsmodell unterstützt werden kann und/oder durch datengetriebene Ansätze neue Geschäftsmodelle entwickelt werden können.

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Artikel wurde zuletzt im Juli 2018 aktualisiert

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