Das Einmaleins der Kundenanalyse: Ziele, Methoden, Beispiele

1. Was ist eine Kundenanalyse?
2. Was ist das Ziel einer Kundenanalyse?
3. Warum ist die Kundenanalyse so wichtig? 
4. Kundensegmentierung
5. Methoden der Kundenanalyse
6. Kundenanalyse: Unterschied zwischen B2B und B2C
7. 7 Customer Data Platforms (CDP) für dein Business
8. Fazit

Wer seine Kund*innen nicht kennt, hat schon verloren – diese Marketing-Weisheit trifft den Zweck einer Kundenanalyse perfekt. Denn nur, wenn du die Wünsche und Bedürfnisse deiner Zielgruppe verstehst, kann dein Business langfristig erfolgreich sein. Doch wie sieht eine gelungene und umfassende Kundenanalyse aus? Welche Methoden für die Kundenanalyse existieren und wie unterscheiden sich diese im B2C und B2B? Die Antworten auf diese und weitere Fragen erhältst du in diesem Artikel! 

Was ist eine Kundenanalyse?

Eine Kundenanalyse beschäftigt sich – Überraschung! – mit der Analyse einer Kundengruppe oder von einzelnen Kund*innen. Das Ziel ist es, ein tiefergehendes Verständnis von deiner Kundschaft zu gewinnen, um daraus Handlungsmöglichkeiten für dein Unternehmen abzuleiten. Die Grundlage dafür bieten unterschiedliche Daten, die du beispielsweise durch CRM-Software erhältst. Unabhängig davon, ob du nun im B2B- oder B2C-Bereich unterwegs bist, ist die Kundenanalyse also ein entscheidender Faktor für deinen langfristigen Geschäftserfolg. Hierbei unterstützen die CRM-Softwares, wie Salesforce Sales Cloud

Für die Erstellung einer Analyse können verschiedene Methoden angewandt werden. Welche Methode für dein Business die Richtige ist, hängt unter anderem von der Ausrichtung deines Unternehmens, den zur Verfügung stehenden Daten und den gewünschten Erkenntnissen ab. Das Hauptziel ist jedoch immer gleich: Verschiedene Fragen zu deinen Kund*innen zu beantworten und dadurch ein besseres Gespür für potenzielle und bereits existierende Käufer*innen zu erhalten. 

Was ist das Ziel einer Kundenanalyse?

Erst einmal scheint das Ziel einer Kundenanalyse auf der Hand zu liegen: erfahren, wer deine Kund*innen sind. Doch was heißt das überhaupt? Je nach Methode erlangst du mittels Kundenanalyse tiefgehende Einblicke in die Bedürfnisse, Verhaltensweisen, Einkaufsgewohnheiten und Erwartungen deiner Zielgruppe. Diese Erkenntnisse helfen dir dabei, langfristig eine positive Kundenbeziehung aufzubauen. Darüber hinaus hilft es dir dabei, den Customer Lifetime Cycle (Kundenlebenszyklus) zu erkennen, den deine Kund*innen durchlaufen. Eine umfassende Auswertung deiner Kundschaft bietet aber noch mehr: Die Kundenanalyse ermöglicht es dir zusätzlich, deine Wettbewerbssituation und die Branche, in der du tätig bist, besser zu verstehen. 

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Warum ist die Kundenanalyse so wichtig? 

Ganz salopp gesagt: Die Kundenanalyse hilft dir, mit deinem Business erfolgreich zu sein. Konkret hilft dir eine Auswertung deiner Kundschaft bei folgenden Geschäftsaspekten: 

• Profitabelste Zielgruppe finden: Indem du deine Kundschaft analysierst, kannst du herausfinden, wer deine wertvollsten Käufer*innen sind. Worin sich der Kundenwert widerspiegelt, hängt natürlich auch davon ab, welche Art von Produkt du verkaufst: Je nach Business kann die profitabelste Zielgruppe aus Kund*innen bestehen, die entweder selten, aber dafür mit hohem Warenwert bei dir einkaufen, oder solche, die häufiger kleinere Einkäufe tätigen. 

• Marketing ausrichten: Der Automobilpionier Henry Ford sagte einmal sinngemäß: 50 Prozent des Werbebudgets sind herausgeworfenes Geld, man weiß nur leider nie, welche Hälfte das ist. Damit beschrieb Ford vortrefflich den Streuverlust, der unweigerlich mit Marketing einhergeht. Eine umfassende Kundenanalyse kann dabei helfen, diesen Streuverlust zu minimieren, indem du deine Marketingstrategie und -maßnahmen zielgerichteter auf deine Kundschaft anwendest. 

• Produktfokussierung: Eine Kundenanalyse ist praktisch, um eine Bestandsaufnahme deiner gefragtesten Produkte und Dienstleistungen zu erstellen. Durch die Auswertung des Kaufverhaltens und der Nutzung erhältst du einen Überblick darüber, welche deine begehrtesten Produkte sind. 

• Ungenutzte Geschäftspotenziale ermitteln: Die Bedürfnisse und Wünsche deiner Kund*innen zu verstehen, hilft dir dabei, ungenutzte Potenziale in deinem Unternehmen zu erkennen. So kann die Kundenanalyse dazu beitragen, Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, die du mit deinem Business bisher noch nicht abdeckst. 

Kundensegmentierung

Ein Outcome der Kundenanalyse ist die sogenannte Kundensegmentierung, bei der du deine Käufer*innen in einzelne Gruppen unterteilst. Dadurch erfährst du am Ende nicht nur, aus welchen einzelnen Gruppierungen deine Kundschaft überhaupt besteht. Es fällt dir darüber hinaus leichter, Kundensegmente mit größerem Wert für dein Business von solchen mit geringerem Potenzial für dein Business zu unterscheiden. Im Zuge dieser Unterscheidung wird zwischen der sogenannten eindimensionalen und der mehrdimensionalen Segmentierung unterschieden: 

Eindimensionale Kundensegmentierung

Bei der eindimensionalen Kundensegmentierung teilst du deine Nutzer*innen anhand eines einzigen Kriteriums in verschiedene Segmente ein. Ein Beispiel hierfür wäre eine Unterteilung deiner Kundschaft in Käufer*innen, die pro Einkauf mehr als 100 € ausgegeben haben und solche, die weniger als 100 € ausgegeben haben. Damit verschaffst du dir, je nach Kriterium, einen schnellen Überblick über deine Zielgruppe. Der Nachteil dieser Vorgehensweise: Es lassen sich kaum homogene Kundensegmente erstellen, denn die sozioökonomischen oder demografischen Eigenschaften der Nutzer*innen innerhalb dieser Segmente können erheblich variieren. 

Mehrdimensionale Kundensegmentierung

Deutlich komplexer, dafür aber aufschlussreicher ist die mehrdimensionale Kundensegmentierung, bei der die Zielgruppe anhand mehrerer Merkmale segmentiert wird. Beispielsweise ordnest du deine Käufer*innen aufgrund von Gemeinsamkeiten hinsichtlich demografischer Eigenschaften wie Alter, Geschlecht, Beruf, Wohnort oder Einkommen ein. Das bedeutet im Vergleich zur eindimensionalen Kundensegmentierung natürlich einen erheblich größeren Aufwand, liefert andererseits aber auch mehr Aufschluss über die tatsächliche Verteilung deiner Kundschaft. 

Methoden der Kundenanalyse

Um deine Käufer*innen zu analysieren, existieren zahlreiche Möglichkeiten, die sich sowohl in der Methodik, als auch in ihrem Outcome bzw. ihrem letztendlichen Zweck unterscheiden. Diese Methoden erläutern wir im Folgenden anhand zweier wichtiger Bestandteile Eurer Kundenanalyse: der Untersuchung deiner Kundenstruktur und der Bestimmung des Kundenwerts. 

Kundenstruktur erstellen

Die Analyse der Kundenstruktur ist ein wichtiger Teil deiner Kundenanalyse, bei dem du die Zusammensetzung und Charakteristika deiner Zielgruppe untersuchst. Diese Analyse umfasst die Identifikation von Kundensegmenten, die Klassifizierung von Kunden nach Alter, Geschlecht, Einkommen, Bildungsstand, Wohnort und anderen Merkmalen. Ziel ist es, ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse, Verhaltensweisen und Vorlieben der Zielgruppe zu erlangen und damit gezielte Marketing- und Verkaufsstrategien zu entwickeln.

Der Nutzen einer solchen Analyse ist, dass du deine Kunden besser verstehen und somit personalisierte Angebote und Marketing-Kampagnen entwickeln kannst. Außerdem können sie ihre Geschäftsstrategie optimieren, indem sie ihre Ressourcen auf die am besten geeigneten Kundensegmente konzentrieren. Eine gründliche Analyse der Kundenstruktur ermöglicht es Unternehmen auch, ihre Markenbekanntheit und Kundenbindung zu erhöhen, was wiederum zu mehr Umsatz und langfristigem Erfolg führen kann. 

Voraussetzung für die Erstellung von Kundenstrukturen ist es, dass dir genügend aussagekräftige Daten vorliegen. Im Rahmen deiner Kundenstrukturanalyse können beispielsweise folgende Merkmale untersucht werden:

• Demografische Merkmale: Hier untersuchst du deine Kundengruppen hinsichtlich Gemeinsamkeiten bei Alter, Geschlecht, Einkommen, Bildungsstand, Familienstand oder dem Wohnort.

• Psychografische Merkmale: Zu diesen Merkmalen zählen Eigenschaften wie der Lebensstil, persönliche Wertvorstellungen, Interessen und die Persönlichkeit deiner Kund*innnen.

• Verhaltensmerkmale: Dies betrifft vor allem das Verhalten, wenn deine Kund*innen mit deiner Marke interagieren. Aspekte sind hierbei unter anderem Kaufgewohnheiten, Markenloyalität, die Art der Informationsbeschaffung, Einkaufsverhalten oder auch das Zahlungsverhalten.

• Bedürfnisse und Motivationen: Hier untersuchst du, was deine Kund*innen antreibt, ein bestimmtes Produkt oder eine deiner Dienstleistungen zu erwerben.

• Mediennutzung: Bei diesem Aspekt untersuchst du, welche Kanäle von deinen Kund*innen genutzt werden, um Informationen über Produkte und Dienstleistungen zu erhalten. 

Es ist wichtig zu beachten, dass nicht alle dieser Merkmale für alle Unternehmen und Branchen gleichermaßen relevant sind. Du solltest dich deshalb auf die Merkmale konzentrieren, die für deine Zielgruppe und Branche am wichtigsten sind, um ein umfassendes Verständnis von deinen Kund*innen zu erlangen. 

Kundenwert feststellen

Ein weiterer wichtiger Teil deiner Kundenanalyse besteht in der Bestimmung deiner Kundenwerte. Denn nicht alle Kund*innen sind wirtschaftlich profitabel. Bisweilen kann es vorkommen, dass die Maßnahmen, um eine bestimmte Zielgruppe zu behalten, mehr kosten, als diese einbringt. Die Bestimmung des Kundenwerts ist deshalb wichtig, um zu erkennen, wer zu deinen gewinnbringendsten Käufer*innen gehört. Zur Bestimmung dieses Werts bieten sich unterschiedliche Verfahren an: 

ABC-Analyse: Eine ABC-Analyse ist eine Methodik, die es ermöglicht, große Mengen an Kund*innen in eine Prioritätenreihenfolge zu bringen. Hierbei werden Käufer*innen in drei Kategorien (A, B, C) eingeteilt, je nach Bedeutung für das Geschäft. 

• Kategorie A: Dies sind die Kund*innen, die den größten Umsatz und Gewinn generieren. Diese sollten besonders sorgfältig betreut werden. Gemäß der Pareto-Regel macht diese Gruppe 20 % der Gesamt-Kundschaft aus. 

• Kategorie B: Hierbei handelt es sich um Käufer*innen mit einem moderaten Umsatz- und Gewinnanteil. Diese benötigen noch immer Aufmerksamkeit, aber nicht so viel wie die Kategorie A. Nach der Pareto-Regel bilden sie 60 % der Käuferschaft. 

• Kategorie C: Die Kund*innen mit dem geringsten Umsatz- und Gewinnanteil bilden die Kategorie C. Diese können einer Überprüfung unterzogen werden, um zu entscheiden, ob sie weiterhin bedient werden sollten. Laut Pareto-Regel sind hier die restlichen 20 % der Käufer*innen vertreten. 

Customer Lifetime Value: Der Customer Lifetime Value (CLV) ist eine Schätzung des Gesamtwertes von Kund*innen für ein Unternehmen während der gesamten Kundenbeziehung. Es misst den prognostizierten Netto-Gewinn, den ein Unternehmen aus den Kund*innen während ihrer gesamten Lebensdauer erwarten kann, und bezieht dabei Faktoren wie Kaufhäufigkeit, Kaufbetrag, Kundenloyalität und Kundenbindung ein.

Der CLV ist ein wichtiger Indikator für die Rentabilität einer Kundenbeziehung und kann helfen, Entscheidungen über Marketingausgaben, Kundenbetreuung und Produktentwicklung zu treffen. Ein hoher CLV signalisiert, dass die Kund*innen wahrscheinlich lange Zeit ein treu bleiben und einen hohen Umsatz und Gewinn generieren werden, während ein niedriger CLV darauf hinweist, dass bestimmte Kund*innen möglicherweise nicht rentabel sind.

Durch die Schätzung des CLV kannst du deine Kundenstrategie optimieren, indem du deine Ressourcen in die Gewinnung und Retention von Kund*innen mit hohem CLV investierst und solche mit niedrigem CLV entsprechend adressierst. Eine präzise Schätzung des CLV kann auch dazu beitragen, die Rentabilität von Marketingkampagnen zu bewerten und die Effektivität von Kundenbindungsprogrammen zu messen.

RFM-Analyse: RFM steht für Recency (Aktualität), Frequency (Häufigkeit) und Monetary Value (Monetärer Wert). Die RFM-Analyse ist eine Methode zur Kundensegmentierung, die sich auf drei wichtige Dimensionen des Kundenverhaltens konzentriert: Wann haben Kund*innen das letzte Mal gekauft (Recency), wie oft haben sie gekauft (Frequency) und wie viel haben sie dabei ausgegeben (Monetary Value).

Mit der RFM-Analyse kann ein Unternehmen seine Kundenbasis nach diesen drei Kriterien einstufen und somit ein besseres Verständnis für ihr Verhalten und ihre Bedürfnisse erlangen. Kund*innen mit häufigem Kaufverhalten und hohen Ausgaben werden als "beste Käufer*innen" identifiziert und erhalten besondere Aufmerksamkeit, während solche mit niedrigem Kaufverhalten und niedrigen Ausgaben möglicherweise anders angesprochen werden müssen, um ihr Verhalten zu verändern.

Die RFM-Analyse ist einfach durchzuführen und erfordert nur grundlegende Kundendaten wie Kaufhistorie und Umsatz. Sie kann als Teil einer umfassenderen Kundenanalyse oder als eigenständige Methode eingesetzt werden, um wichtige Entscheidungen in Bezug auf Kundenbetreuung, Marketing und Produktentwicklung zu treffen.

Kundendeckungsbeitragsrechnung: Eine Kundendeckungsbeitragsrechnung (englisch: Customer Contribution Analysis) ist eine Methode zur Bestimmung des Beitrags von Kund*innen zu den Gesamtkosten und dem Gesamtgewinn eines Unternehmens. Diese Analyse betrachtet sowohl direkte Kosten wie Material- und Lohnkosten als auch indirekte Kosten wie Marketing- und Verwaltungskosten, um einen umfassenden Überblick über die Kosten und den Beitrag aller Kund*innen zu erhalten.

Das Ziel einer Kundendeckungsbeitragsrechnung ist es, das Verhältnis zwischen den Kosten von Kund*innen und ihrem Beitrag zum Unternehmensgewinn zu ermitteln. Hierbei kann unterschieden werden zwischen profitablen und unprofitablen Kund*innen. Eine solche Analyse ermöglicht es Unternehmen, ihre Kundenportfolios zu optimieren, indem sie ihre Ressourcen auf die wertvollste Zielgruppe konzentrieren und weniger wertvolle Käufer*innen entweder verbessern oder entlassen. Kundendeckungsbeitragsrechnungen können darüber hinaus verwendet werden, um neue Kundenpotentiale zu identifizieren und um Produkte und Dienstleistungen anzupassen, die zu höheren Deckungsbeiträgen führen. 

Scoring-Modell: Das Scoring-Modell ist eine Methode zur Bewertung und Einstufung von Kund*innen, bei dem die Transaktion mit positiven und negativen Punkten bewertet wird.

Jedes Kriterium wird dabei einer bestimmten Gewichtung unterzogen und auf einer Skala von 1 bis 100 bewertet, wodurch alle Kund*innen einen Gesamtpunktwert erhalten. Je höher dieser Punktwert, desto wahrscheinlicher ist es, dass gewisse Kund*innen zukünftiges Potenzial haben oder ein höheres Kaufverhalten zeigen werden.

Das Scoring-Modell ermöglicht es Unternehmen, ihre Kunden effizienter zu segmentieren und zu identifizieren, welche Kund*innen am wichtigsten sind und welche besondere Aufmerksamkeit benötigen. Es ist ein wichtiger Bestandteil von Marketing- und Vertriebsstrategien, da es Unternehmen hilft, ihre Ressourcen besser zu nutzen und ihre Aktivitäten auf die Zielgruppe auszurichten, die am meisten verspricht.

Kundenanalyse: Unterschied zwischen B2B und B2C

Obwohl der Zweck einer Kundenanalyse für beide Geschäftsmodelle identisch ist, unterscheiden sich die Untersuchungen je nachdem, ob ihr im B2B oder B2C tätig seid. Wichtige Faktoren sind hierbei:

Größe der Kundschaft: Ein erster Unterschied liegt in der Anzahl der Kund*innen. Im B2B hast du in der Regel weniger Käufer*innen als es im B2C der Fall ist. Dafür haben diese einzelnen Kund*innen eine größere Bedeutung für dein Business.

Einkaufswert: Im B2B wird häufig mit größeren Warenwerten gehandelt, als es im B2C der Fall ist. 

Datenmenge: Bei Kund*innen im B2B-Sektor sind die Anzahl der verfügbaren Daten in der Regel groß. Das liegt daran, dass die Kundenbeziehung meist über einen deutlich längeren Zeitraum aufgebaut (und idealerweise gehalten) wird, als es im B2C der Fall ist. Bei Endkund*innen ist diese Datenmenge vergleichsweise gleich, denn die Käufer*innen bleiben in der Regel anonym. 

Entscheidungswege: Auch die Entscheidungswege unterscheiden sich im B2B grundsätzlich von denen im B2C. Bei letzterem ist in der Regel sind die einzelnen Konsument*innen auch die einzigen Entscheidungsträger*innen. Im B2B werden Entscheidungen überwiegend an verschiedenen Stellen und über einen längeren Zeitraum getroffen.

Konsumverhalten: Die Einschätzung des Konsumverhaltens fällt im B2B einfacher, als es im B2C der Fall ist. Der Grund dafür liegt unter anderem in der größeren Datenmenge und den längeren Entscheidungswegen, die nachvollzogen werden können. Bei Endkund*innen fällt die Kaufentscheidung dagegen oftmals subjektiv aus und ist entsprechend schwierig einzuschätzen. 

Beitrag zum wirtschaftlichen Erfolg: Im B2C haben einzelne Kund*innen in der Regel einen geringen Anteil am gesamtwirtschaftlichen Erfolg deines Business. Anders sieht es im B2B aus: Hier kann der Unterschied zwischen den Top-Kund*innen und solchen mit weniger Kaufvolumen einen großen Einfluss auf deinen Erfolg nehmen. 

Beispiele: Kundenanalyse im B2B und B2C

Zur Verdeutlichung hier noch zwei Beispiele dafür, wie eine Kundenanalyse jeweils im B2C und B2B aussehen könnte:

• B2B: Ein B2B-Unternehmen, das Maschinen und Ausrüstungen verkauft, könnte sich bei seiner Kundenanalyse auf Faktoren wie Größe des Unternehmens, Branche, Kaufhistorie und Budget konzentrieren. Diese Informationen helfen dem Unternehmen, die Bedürfnisse und Wünsche seiner Geschäftskund*innen besser zu verstehen und gezieltere Marketing- und Verkaufsstrategien zu entwickeln.

• B2C: Ein B2C-Unternehmen, das Modeartikel verkauft, könnte sich hingegen auf Faktoren wie Alter, Geschlecht, Einkommen, Lebensstil und Kaufverhalten konzentrieren. Diese Informationen helfen dem Unternehmen, seine Zielgruppe besser zu verstehen und seine Produkte und Marketingbemühungen auf deren Bedürfnisse und Vorlieben auszurichten.

Obwohl die Leitfragen und der Zweck der Kundenanalyse also in beiden Fällen ähnlich sind, ist es vor allem die Datenqualität und -quantität, die den Unterschied zwischen B2B und B2C ausmachen. 

7 Customer Data Platforms (CDP) für dein Business

Nachdem du nun weißt, worauf es bei einer umfassenden Kundenanalyse vorgeht, zeigen wir dir noch einige Tools, die dir bei dieser Untersuchung helfen. Dabei kommt es natürlich auch immer darauf an, welchen (Teil-)bereich du analysieren und optimieren willst. So kannst du zum Beispiel die Beziehung zu deinen Kund*innen strukturieren und optimieren willst, bieten sich dafür vor allem Tools fürs Customer-Relationship-Management (CRM) an. Willst du dagegen erst einmal Kundendaten sammeln und zusammenführen, ist eine Customer Data Platform die richtige Lösung.

7 Tools dafür stellen wir dir im Folgenden vor: 

• BSI Customer Suite

• Segment

• Bloomreach

• Tealium

• Crossengage

• Piwik PRO Analytics Suite

• SAP Customer Data Platform

Fazit

Eine umfassende Kundenanalyse ist wichtig, um die Bedürfnisse deiner Kund*innen zu verstehen und langfristig eine positive Kundenbeziehung aufzubauen. Sie hilft dir unter anderem dabei, deine profitabelsten Käufer*innen festzustellen und Rückschlüsse über die Sinnhaftigkeit deine Marketing-Aktivitäten zu ziehen. Dazu stehen dir unterschiedliche Methoden zur Verfügung, beispielsweise die ABC-Methode oder die Kundendeckungsbeitragsrechnung. Welches Vorgehen für dich das richtige ist, hängt unter anderem von deinem Geschäftsmodell, aber auch der Art deines Produkts und deiner Dienstleistung ab.