Kundenanalyse/-bindung

Die Kundenanalyse als Teilaufgabe des analytischen CRMs dient dazu, auf Basis verfügbarer Daten durch OLAP und Data Mining entscheidungsunterstützendes Wissen für Maßnahmen zur Steuerung der Kundenbeziehung zu gewinnen. Aufgaben der Kundenanalyse im Rahmen des analytischen CRM sind (Hippner/Wilde 2002, S. 223, Hippner 2006, S. 374 ff.):

• Kundenprofiling zur Erreichung eines ganzheitlichen Blicks auf den Kunden, wobei deskriptive Kundendaten auch angereichert werden können, beispielsweise durch  mikrogeografische Daten.
• Zielgruppenanalysen zur Bestimmung von Kundenaffinitäten zu Produkten, Kommunikationskanälen oder von Wahrscheinlichkeiten einer Reaktion auf eine Marketingkampagne.
• Risikoanalysen zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen bei der Kalkulation von Angebotskonditionen und zur Erkennung von Betrugsfällen.
• Kundensegmentierungen als Grundlage für Maßnahmen in Marketing, Vertrieb und Service, die nach individuellen Bedürfnissen und Kanalaffinitäten differenziert gestaltet werden.
• Kundenwertanalysen zur Berechnung des Wertes einer Kundenbeziehung als Grundlage für kundenwertbasiertes Management.
• Cross-Selling-Analysen zur Bestimmung des nächst besten Angebots und der gezielten Kundenansprache auf potentiell attraktive Produkte beim nächsten Kundenkontakt.
• Stornoanalysen zur Berechnung von Kündigungs- oder Abwanderungswahrscheinlichkeiten als Grundlage für Kündigungspräventionsmaßnahmen.

Dabei stehen die Kundenanalyseaufgaben in direktem Zusammenhang mit dem Status der Beziehung eines Kunden zum Unternehmen [Stauss, Seidel 2002, S. 33], was in Abbildung 1 veranschaulicht wird.

Abbildung 1: Aufgaben der Kundenanalyse im Kundenbeziehungslebenszyklus

Zur Gewinnung neuer, profitabler Kunden werden im Rahmen des Interessentenmanagements Kundenprofile, Zielgruppenanalysen, Risikoanalysen und Kundesegmente für potenzielle Kunden erstellt [Hippner 2006, S. 374].

Bei aktiven Neukunden wird im Zuge des Kundenbindungsmanagements vor allem die Zielgruppenanalyse angewendet, um die Zugehörigkeit von Kunden zu bekannten Kundengruppen zu bestimmen, und so Maßnahmen zur Festigung der Kundenbeziehung zu unterstützen. Im fortschreitenden zeitlichen Verlauf werden auch Kundensegmentierung, Kundenwert- und Cross Selling-Analysen zur Intensivierung der Kundenbeziehung relevant. Die Stornoanalyse findet in der aktiven Kundebeziehungsphase keine Anwendung [Hippner 2006, S. 375 f.].

Tritt ein Kunde in die Gefährdungsphase ein, werden Maßnahmen des Rückgewinnungsmanagements ergriffen, nämlich Kundensegmentierung, Zielgruppen-, Kundenwert- und vor allem Stornoanalysen um Kündigungen möglichst zu vermeiden, aber auch um unprofitable Kunden abzustoßen [Hippner 2006, S. 376].

In Bezug  auf die Reaktivierung verlorener Kunden wird die Zielgruppenanalyse zusammen mit der Risiko- und Kundenwertanalyse angewandt, um profitable Kunden zurückzugewinnen.

Damit stellt die Kundenanalyse ein umfangreiches Instrumentarium zur Unterstützung der individuellen Gestaltung der Kundenbeziehung bereit.

Literaturverweise
Hippner, H.: Komponenten und Potenziale eines analytischen Customer Relationship Management. In: Chamoni, P.; Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme : Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen. Berlin u.a. : Springer, 2006, S. 361-384.
Hippner, H.; Wilde, K. D.: Data Mining im CRM. In: Helmke, S.; Uebel, M.; Dangelmaier, W. (Hrsg.): Effektives Customer Relationship Management : Instrumente, Einführungskonzepte, Organisation. Wiesbaden : Gabler, 2002, S. 211 - 231.
Stauss, B.; Seidel, W.: Beschwerdemanagement. 4. Aufl., München, Wien : Hanser, 2007.