Wie Kundendaten die Profitabilität steigern – ein datenbasierter Weg zu profitablem Wachstum
In drei Schritten zum profitablen Wachstum mit Fokus auf relevante Kundenbeziehungen
Wie führe ich mein Unternehmen profitabel und schöpfe dabei das Potential meiner Kunden aus? Ist mein Angebot relevant für meine Kunden? Wie kann ich meine Kundenbeziehungen verbessern? Diese Fragen stellen sich Unternehmen täglich und stehen vor großen Herausforderungen. Häufig gibt es viele Ansätze, um zum gleichen Ziel zu gelangen, und Manager sind überfordert mit der Entscheidung, wo man als erstes ansetzen soll, um möglichst effizient zu steuern. Aus Unternehmenssicht ist Wachstum das Ziel, aus Kundensicht sind ein relevantes Angebot und eine gute Beziehung zur Marke entscheidend. Lesen Sie hier, wie man eine einheitliche Strategie für das gesamte Unternehmen in nur drei Schritten vereinen kann.
Den aktuellen oder vergangene Wertbeitrag des Kunden messen
Die Betrachtung aller Informationen, die man über seine Kunden bereits hat, ist der erste Schritt für eine Steuerung nach dem Kundenwert. Auf diese Weise kann man feststellen, wie profitabel die Kundenbasis für das Unternehmen ist. Dies meint letztendlich, wie viel Gewinn mit jedem Kunden konkret in einem bestimmten Zeitraum, zum Beispiel in den letzten vier Jahren, nach Abzug der Kosten erwirtschaftet wurde.
Den künftigen Wertbeitrag der Kundenbeziehung einschätzen
Auf Basis der Kundendaten kann man im zweiten Schritt auch ableiten, wie hoch das Potential dieses Kunden in Zukunft sein wird. Im Detail bedeutet dies, dass man eine statistische Prognose für die künftigen Wertbeiträge jedes Kunden erstellt. Je größer die Datenbasis mit Historie, desto genauer wird dabei die Prognose. Bei der Berechnung des zukünftigen Potentials gibt es natürlich die Möglichkeit, bestimmte Faktoren wie das Alter und den Bedarf eines Kunden mit einzubeziehen für eine genauere Schätzung. Zum Beispiel wissen Versicherungen, dass bestimmte Produkte in unterschiedlichen Lebensphasen relevant sind. Bis hierhin betrachtet man die Kunden in zwei Dimensionen und könnte sie bereits in profitable und weniger profitable Kunden mit einem bestimmten Potential einteilen.
Die Qualität der Beziehung zwischen Kunden und Unternehmen beurteilen
Die datenbasierte Betrachtung der Kundenbasis wird erst richtig umfassend, indem man versucht, die Beziehung jedes Kunden zum Unternehmen darzustellen und damit messbar zu machen. Hier können Unternehmen kreativ werden und verschiedene Möglichkeiten testen, die Loyalität eines Kunden in Zahlen abzubilden. Mögliche Beispiele sind die Anmeldung zum Newsletter, die Teilnahme an einem Kundenprogramm, die Anzahl an Event-Besuchen, die Häufigkeit von Bestellungen und vieles mehr. Solche Faktoren kann man zu einem Score für die Kundenbeziehung zusammenführen und in eine Gesamtbetrachtung einfließen lassen, mit dem Ergebnis, dass man nun drei Dimensionen abbilden kann, die dabei helfen, verschiedene Kundensegmente zu identifizieren. Als Ergebnis dieser Betrachtung können besonders loyale Kunden gefunden werden, deren Umsatz künftig noch gesteigert werden kann; oder besonders profitable Fans der Marke, die es in Zukunft auch bleiben sollen. Pro definierter Kundengruppe lassen sich in der Folge Handlungsempfehlungen ableiten, die man im Marketing und Vertrieb für ein differenzierte Kundenmanagement anwenden kann. Vielleicht macht man einer Kundengruppe exklusive Produktangebote, wohingegen man eine andere eher reaktiv betreut.
Mit dieser dreidimensionalen Betrachtung gelingt es Unternehmen, anhand von eigenem Datenwissen und „harten Fakten“, alle kundenorientierten Bereiche des Unternehmens strategisch auf ein gemeinsames Ziel im Sinne eines profitablen Wachstums auszurichten. Der „Kundenwertwürfel“ von rpc vereint die Dimensionen Kundenwert, Kundenpotential und Kundenbeziehung und unsere Data-Analytics Experten helfen Ihnen dabei, den Kundenwertwürfel in Ihrem Unternehmen einzuführen und umzusetzen. Je nach individueller Ausgangsbasis unterstützen wir beim Zusammenführen relevanter Daten oder der Schaffung der IT-systemseitigen Voraussetzungen für die Analyse der Kundendaten. Auch mit einer kleinen Datenbasis ist es möglich, bereits erste wertvolle Insights zu generieren und darauf aufbauen.
Lesen Sie hier mehr über unser Kundenwertwürfel-Modell
