Kundenwert-Management und Big Data: Fokussierung auf die wichtigsten Kunden

Kundenwert-Management ist die Basis für eine zielgerichtete und segmentspezifische Kundenbetreuung und Ausrichtung der Service-Prozesse am Bedarf der Kunden.

Ziel des wertorientierten Kunden-Managements ist die Fokussierung auf die wichtigsten Kunden. In gesättigten Märkten steigt zudem der Bedarf an individualisierter Kundenansprache und -betreuung, um den eigenen Marktanteil zu halten. Unternehmen wollen Top-Kunden erkennen und binden, die Abwanderung sehr guter Kunden verhindern und C- und D-Kundenbeziehungen umgestalten.

Nach unseren aktuellen Projektergebnissen erreichen Unternehmen durch die Fokussierung auf Kunden mit hohem Bindungspotenzial eine Steigerung des Vertriebserfolgs um bis zu 400%. Neben den zusätzlichen Potenzialen gilt es, weniger rentable Kunden durch Automatisierungen ausreichend zu betreuen (Self-Service, Verlagerung von Geschäftsvorfällen an den „Point of Sale“), und somit Kosten zu senken und die Vertriebseffizienz zu erhöhen.

Verbessertes Datenmanagement (Big Data) zur Identifizierung der wichtigsten Kunden

Analyse der Datenströme
Analyse der Datenströme

Unternehmen haben die klassischen Bestandteile einer datenbasierten Kundenwert-Ermittlung meist im Griff. Die konventionelle Auswertung der vielfältigen internen Datenbestände wie Transaktionsdaten (Name, Wohnort, Alter …) und verhaltensbezogene Daten (wo kommen die Kunden her, was haben die Kunden gekauft, wie oft besuchen die Kunden den Shop) bringen erste Erkenntnisse und lassen sich gut verarbeiten. Kommen darüber hinaus noch erweiterte Analysen mit Vorhersagemodellen hinzu (was machen meine Kunden als nächstes, was wollen sie in Zukunft, was wird sie begeistern …), ist eine bessere Segmentierung und ein zielgerichteter Ressourceneinsatz möglich.

Nach unseren Erkenntnissen ist ein datengetriebenes Kundenwert-Management bereits der erste Schritt in Richtung einer Big Data unterstützten Lösung. Wir verstehen unter "Big Data" den Umgang mit sehr großen Datenmengen, also das Sammeln und Verarbeiten von verschiedenartigen Daten (Web, Mobile, TV, Social, interne IT-Systeme etc.) und die extrem schnelle Verarbeitung von Daten (z. B. Realtime Targeting bei Online-Werbung) mit entsprechend aufgebauter IT-Architektur. (Lesen Sie hierzu auch unsere Case Study „Entwicklung einer Big-Data- und Data-Science-Lösung für ProSiebenSat.1“)

Die Kür des Kundenwert-Managements liegt darin, diese verschiedenartigen Datenströme zusammenzufügen und in Beziehung zu setzen, um eventuelle völlig neue Zusammenhänge und Potenziale zu erkennen. Somit entsteht ein besonders differenziertes Bild der Kunden durch das Anreichern mit externen Zusatzdaten (z. B. Kaufkraft, Wohnsituation, Interessen oder Konsumverhalten bei B2C Kunden oder Umsatzgröße, Branche oder Messeteilnahme bei B2B Kunden).

Voraussetzung für das datengetriebene Kundenwert-Management ist es, datenschutzrechtliche Aspekte sowohl in der Berechnung als auch in der Verwendung der Ergebnisse von Anfang an zu berücksichtigen. 

Fachliches Know-how kombiniert mit Big Data Analytics und technischer Infrastrukturkompetenz

Erfolgreiche Initiativen zur Identifizierung der wirklich wertvollen Kunden integrieren drei wesentliche Handlungsfelder:

  • Strategie: Know-how in Zielfindung und Machbarkeit von Kundenwert-Modellen
  • Technologie: Umfangreiche Erfahrungen im Business-Intelligence-Umfeld, in verschiedenen Verfahren der Data Analytics und in der Verarbeitung von Daten (egal welcher Größe) mit entsprechender Infrastruktur
  • Kultur/Prozesse: Pragmatisches Kommunikations- und Implementierungsmanagement, Einführung neuer Denkweisen

inovex hat umfangreiche Projekterfahrungen an den entscheidenden Schnittstellen: Wir verstehen die Prozesse und Anforderungen aus Marketing, Vertrieb und Service, können pragmatische Kundenwert-Modelle mit internen und externen Daten konzipieren und liefern die dazugehörige systemische Infrastruktur. Hierzu bringen wir fachliche und technische Abteilungen zusammen und begleiten die Umsetzung mit unseren bewährten Kommunikations- und Change-Management-Methoden bis zum Roll out.

Unsere Ansätze und Erfahrungen eignen sich für alle Projekttypen.

Kundenwert-Management: Drei Handlungsfelder
Kundenwert-Management: Drei Handlungsfelder

1. Sie sind noch in der Kundenwert-Konzeption …

  • Wie kann Kundenwert-Management in die Unternehmensstrategie integriert werden?
  • Was sind die Ziele der verschiedenen Stakeholder?
  • Lassen sich diese in Einklang bringen?
  • Welche Chancen und Risiken sind mit dem Einsatz eines Kundenwerts verbunden?

2. Sie sind mitten in der Modellbildung und brauchen Hilfe bei „Data Analytics“ …

  • Welche Segmentierungsgrundlagen liegen vor?
  • Welches Modell wird favorisiert?
  • Sind relevante Kundenmerkmale verfügbar?
  • Welche Systeme liefern die Daten und sind die Daten verfügbar?
  • Werden zusätzliche externe Daten benötigt?
  • Ist die Datenqualität gut genug?
  • Was ist aus Sicht des Datenschutzes machbar und ratsam?

3. Sie benötigen Unterstützung bei (IT-)Umsetzung und Change …

  • Zu welchen Maßnahmen ist die Organisation (insbesondere Vertrieb/Marketing/Service) bereit?
  • Wie sieht ein stufenweises Implementierungsvorgehen aus?
  • Welcher systemische Einsatz ist möglich und notwendig?
  • Welche Change-Management-Ansätze sind bei der Umsetzung zu berücksichtigen?

Profitieren Sie von unserem vielfältigen fachlichen und technischen Know-how an allen wichtigen Schnittstellen. Wir freuen uns auf den Dialog mit Ihnen!

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Dann rufen Sie uns an unter +49 (0)721 619 021-0 oder schreiben Sie uns eine E-Mail. Wir freuen uns auf Ihre Nachricht!

Dr. Christoph Tempich

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Head of Consulting

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Mit der zunehmenden Digitalisierung des Handels spüren viele Unternehmen mittlerweile den Druck von Amazon auf ihre Geschäft und sind gezwungen, ähnliche Funktionalitäten ebenfalls anzubieten. D. h. die Individualisierung in der Kundenansprache wird mehr und mehr Pflicht. Die Herausforderung: traditionelle, strukturierte Daten mit digitalen, unstrukturierten Daten zu verknüpfen.

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