• A Kunden: sehr wichtig
• B Kunden: wichtig
• C Kunden: eher unwichtig

Die ABC-Analyse leitet sich von der 80/20 Regel (auch Pareto Prinzip) ab, nach der 80 Prozent der Ergebnisse durch 20 Prozent des Gesamtaufwandes zu realisieren sind. Auf die Kunden eines Unternehmens übertragen, machen entsprechend 20 Prozent der Kunden 80 Prozent des Umsatzes aus. Und genau diese 20 Prozent gilt es, mithilfe der ABC Analyse zu identifizieren. Folgend wird gezeigt, wie das genau aussehen kann, wenn man Kunden in ABC Kunden einteilen möchte.

Schritt 1: Kundendaten der ABC Kunden erfassen und sortieren

In einem ersten Schritt sind zur Identifizierung der ABC Kunden die vorhandenen Kundendaten zu erfassen und nach ihrem Anteil am Umsatz in einer Tabelle zu sortieren. Zudem kumuliert man in einer zusätzlichen Spalte die jeweiligen Prozentsätze bis zu 100 Prozent.

Schritt 2: Klassengrenzen festlegen

Anhand des ermittelten Anteils am Gesamtumsatz erfolgt nun die Bestimmung der Klassengrenzen und Identifizierung der A, B und C Kunden. Hierfür gibt es zwei Optionen. Zum einen kann man das Pareto Prinzip 1:1 anwenden und die Klasseneinteilung folgt der 20/80 Faustregel:

1. A Kunden sind alle Kunden, die kumuliert bis zu 80 Prozent des Umsatzes ausmachen.
2. B Kunden sind alle Kunden, die kumuliert zwischen 80 und 90 Prozent des Umsatzes ausmachen.
3. C Kunden sind alle Kunden, die kumuliert zwischen 90 und 100 Prozent des Umsatzes ausmachen.

Zum anderen besteht die Möglichkeit, die Klassengrenzen der ABC Kunden an die spezifischen Gegebenheiten des Unternehmens anzupassen. Die bedeutendsten Kunden wie Großkunden werden der Kategorie A Kunde zugeordnet, alle unbedeutenden wie Gelegenheits- und Kleinkunden der Kategorie C Kunde. Alle dazwischen liegenden Kunden werden automatisch der Kategorie B Kunde zugewiesen. Die konkrete Grenzziehung der ABC Kunden kann augenscheinlich anhand von Brüchen im Anteil am Umsatz (Spalte 3) erfolgen. So ist beispielsweise zwischen Kunde 2 und 3 ein Bruch, der eine mögliche Klassengrenze (47,37 bzw. 50 Prozent) zwischen A und B Kunden darstellen kann.

Schritt 3: Handlungsfelder durch ABC Kunden ableiten

Mit der Klassifizierung in ABC Kunden können nun Kundenbindungsmaßnahmen zielgerichtet dort eingesetzt werden, wo der größte Effekt für die eingesetzten Ressourcen erwartet werden kann. Da A Kunden die umsatzstärkste Gruppe darstellen, sind diese besonders bedeutend für den unternehmerischen Erfolg. Daher müssen A Kunden vor der Konkurrenz abgesichert und die Beziehungspflege zu diesen prioritär behandelt werden. Mögliche Kundenbindungsmaßnahmen sind eine intensivere Betreuung (u. a. durch persönlichen Ansprechpartner), individuelle Rabatte, Coupons und Angebote sowie bessere Lieferbedingungen.

B Kunden sind wichtig und sollten möglichst durch korrespondierende Maßnahmen in A Kunden umgewandelt werden. Die eingesetzten Maßnahmen sind dennoch weniger kostenintensiv und umfassen beispielsweise regelmäßige Newsletter oder Hinweise auf allgemein gültige Rabattaktionen. Zur Umwandlung von B in A Kunden sollte man zudem die Vorteile von A Kunden kommunizieren.

Unter den ABC Kunden sind C Kunden am wenigsten stark am unternehmerischen Umsatz beteiligt. C Kunden muss man zumeist keine besondere Aufmerksamkeit schenken. Sie bilden häufig aber die größte Kundengruppe, sodass diese in der Masse eine durchaus profitable Kundengruppe darstellen kann. Zu beachten ist zudem, dass jeder Neukunde ein potenzieller Stammkunde sein kann. Sollen C Kunden in Stammkunden umgewandelt werden, müssen entsprechende Maßnahmen geplant werden.

Fazit ABC Kunden

Mithilfe der Einteilung in ABC Kunden lassen sich Kunden einfach priorisieren und wichtige von unwichtigen Kunden unterscheiden. Durch ABC Kunden kann man die vorhandenen Ressourcen zielgerichtet auf die wichtigsten Kunden ausrichten. Darüber hinaus kann man die ABC Analyse auch bei der Segmentierung und Priorisierung anderer Bereiche im Unternehmen anwenden. Typische Anwendungsbeispiele von ABC Kunden sind Produkte, Projekte und Lieferanten. Die Vorgehensweise ist hierbei prinzipiell die gleiche.

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Google, Facebook & Co. verfügen über Milliarden Daten. Die werden sowohl verkauft als auch selbst genutzt. Ziel des Marketings im Unternehmen vor Ort ist nicht der Datenhandel, sondern die Optimierung der eigenen Datennutzung zu Marketingzwecken. Daten werden für den eigenen Datenbestand gesammelt sowie verwaltet – und nur bedarfsweise gekauft. Jetzt stellt sich die Frage: Wie geht es mit den Daten weiter? Die Antwort lautet: mit Marketing Intelligence!

Marketing Intelligence – kurz erklärt

Die deutsche Übersetzung für das englische Marketing Intelligence ist der eher allgemeine Begriff Marketinginformation – was immer darunter subsumiert wird. Marketing Intelligence, kurz MI sind alle für das Marketing des Unternehmens relevanten auch alltäglichen Informationen mit dem Fokus auf Marktchancen, Marktentwicklungskennzahlen oder auf Marktdurchdringungsstrategien.

Marketing Intelligence sind in ihrer Gesamtheit die integrierten Prozesse zur möglichst effizienten Zusammenführung aller vorhandenen Marketingdaten. Diese buchstäbliche Datenflut gilt es zu filtern, zu strukturieren und zu einer Datenanalyse zusammenzuführen. Mit ausgeklügelten Formeln und Vergleichen lassen sich die anschließenden Marketingaktivitäten sehr genau vorausberechnen – zum Beispiel mit Wachstumszahlen nach Vertriebskanal, mit Zielmarkt oder mit dem Kundensegment.

Business Plattformen, kurz BI ( Business Intelligence) in einer relativ starren Form waren gestern – heute ist Martech, die bis ins Kleinste ausgeklügelte Marketing-Technologielösung für eine Vielzahl und Vielfalt von Marketingzwecken. Beispiele sind digitale Plattformen, Künstliche Intelligenz KI oder Marketing-Automatisierung bis hin zu Überwachungstools für Social Media oder Chatbots.

Moderne Marketing Intelligence der 2020er-Jahre

Moderne Marketing Intelligence ist in diesem Sinne gleichbedeutend mit schnell. Wer im Marketing einen Vorsprung hat oder herausholt, der behält ihn in der weiteren Wertschöpfungskette mit Vertrieb, Verkauf und wirtschaftlichem Erfolg.

Ein Muss bei MI ist die jederzeitige Datenverfügbarkeit in Echtzeit. So, und nur so lässt sich die Customers Journey optimieren. So wird der Zyklus bezeichnet, den der Kunde auf dem Weg zu seiner Kaufentscheidung durchläuft – von den Touchpoints bis zur Conversion.

Mit Marketingdaten zu arbeiten heißt, sie nach allen erdenklichen Kriterien zu mixen und zu mischen, zu sortieren, zu archivieren und sie untereinander zu integrieren. Im Endeffekt ergibt das ein engmaschiges Datennetz – Stichpunkt: Spinnennetz.

Anforderungen an MI-Lösungen

Man kann es auch so sagen: Marketing Intelligence ist heutzutage so ausgeprägt, dass die daraus resultierenden Entscheidungen – gleichgültig, ob positiv oder negativ – ursächlich der MI zugeordnet werden – können. Dementsprechend herausfordernd sind MI-Kompetenz und Anforderung.

Dazu gehören die

• spezielle MI-Plattform zur Zusammenführung und Vereinheitlichung aller Marketingdaten mit dem Ziel, datenbasiert handeln und entscheiden zu können
• Möglichkeit der MI-Plattform zur Integration aller Daten für Marketing und Media, für Vertrieb und Kunden in eine zentrale Referenzdatenbasis
• Notwendigkeit zur Abbildung von individuellen Key Performance Indicators KPIs und Kenngrößen
• Nachhaltige Förderung und Unterstützung der Kooperation innerhalb der Marketingorganisation
• Bereitstellung der gewünschten bis notwendigen Funktionen zu einer optimierten Automatisierung
• Automatische sowie automatisierte Organisation und Selektion der Daten wie nach Werbekampagne, Werberegion, Werbemotiv
• Erfüllung von Marketingvorgaben wie Kampagnen-Performance, Werbewirkung, Kundentreue & Kundenbindung, Markengesundheit
• Agilität mit Blick auf künftige und neue Innovationen, Fragestellungen, Veränderungen von Zielgruppen 

Erfolge mit und dank Marketing Intelligence

Intelligence ist in diesem Zusammenhang die evaluierte Information spezifisch für das Marketing. Diese Information ist somit glaubwürdig, aussagekräftig und für das Marketing relevant. Marketing Intelligence ist eine Form von Smart Data als der verfeinerten Selektion von Big Data. Smart Data sind Daten, die via Algorithmen nach bestimmten Kriterien aus Big Data extrahiert und so zu sinn- bis zu wertvollen Informationen werden – Stichpunkt: systemische Auswertung von Kunden als Smartphone- oder als Internetnutzer.

Resümee 

Der entscheidende Vorteil von Marketing Intelligence ist die auf Daten basierende Entscheidung. Darüberhinaus erkannt man Kundenbedürfnisse B2B oder B2C frühzeitig.

So lässt sich ein nachweisbarer Mehrwert dadurch schaffen, dass man auf Anliegen, Wünsche und Forderungen der Zielgruppe passgenau sowie zur rechten Zeit reagieren kann. Das führt automatisch einerseits zur Kostensenkung und andererseits zur Erhöhung des Return of Investment (ROI). Daraus wiederum ergibt sich eine agile Budgetierung.

Mit einem Satz zusammengefasst: Marketing Intelligence dient der Chancenoptimierung am Markt bei gleichzeitiger Risikominimierung. 

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Kundenbindung stärken und Kosten minimieren

First-Party-Daten, also die von Unternehmen selbst erhobenen Kundendaten, enthalten wichtige Informationen. Sie können dabei helfen, Werbung personalisierter zu gestalten und die Kosteneffizienz zu steigern. Natürlich hängt das Potential der Kundendaten im Marketingkontext auch davon ab, wie gut Unternehmen die Datenquellen in ihr Marketing integrieren können. Auch die Zugriffsmöglichkeit auf die Kundeninformationen beeinflusst, wie intensiv diese genutzt werden können. So haben beispielsweise Dienstleister viel mehr direkte Interaktion mit ihren Kunden als Konsumgüter-Marken und haben es dadurch bei der Erstellung von personalisierten Angeboten häufig einfacher.

Die Boston Consulting Group (BCG) hat in einer von Google in Auftrag gegebenen Studie analysiert, wie diverse Firmen ihre First-Party-Daten benutzen, um die Kundenbeziehungen zu stärken. Die Ergebnisse zeigen, dass Unternehmen insgesamt erfolgreicher sind, wenn sie ihre gesamten Datenquellen mit wichtigen Messwerten verknüpfen. Manche der untersuchten Firmen konnten mit einer einzelnen optimierten Anzeigen-Platzierung ihren Umsatzzuwachs verdoppeln und ihre Kosteneffizienz um das 1,5-fache steigern. Obwohl 90 Prozent der von BCG befragten Marketer angeben, dass First-Party-Daten wichtig für das digitale Marketing seien, benutzen nur 33 Prozent notwendige Tools, mit denen Daten gesammelt und ausgewertet werden können.

Die Studie hat drei Erfolgsfaktoren herausgestellt, die Unternehmen dabei helfen sollen, ihre erhobenen Daten zur Kundenbindung optimal einzusetzen:

1. Fairness und Transparenz

Die Daten von Onlinekunden sind nur dann nützlich und relevant, wenn die Kunden auch langfristig bleiben. Laut einer von BCG zitierten Studie von Harris for Redpoint Global geben 63 Prozent der Kunden an, dass sie Personalisierung als Teil des Unternehmensservices erwarten. Doch Vorsicht: Damit Kunden gerne ihre Daten preisgeben, müssen sie den Firmen vertrauen. Sie verlieren dieses Vertrauen jedoch schnell, wenn ihre Daten für fragwürdige Zwecke benutzt werden.

Ein transparenter Umgang mit den Kundendaten ist daher ein absolutes Muss. Erhält der Kunde auf seiner Costumer Journey einen Mehrwert durch die Angabe seiner Daten, wie beispielsweise personalisierte Angebote, können Unternehmen einen langfristigen Kreislauf erschaffen, von dem beide Parteien profitieren. Um den Kunden für die Angabe ihrer Daten zu danken, können Firmen ihnen einen Zusatznutzen anbieten. Anreize wie ein guter Service, Premiuminhalte oder Sonderangebote können Kunden dazu bewegen, freiwillig ihre Daten zu hinterlassen.

2. Verantwortungsvoller Umgang mit Daten

Damit die Kunden mit einem guten Gefühl ihre Daten hinterlassen können, müssen Unternehmen die vertraulichen Daten sorgfältig verwalten und einen verantwortungsvollen Umgang gewährleisten. Die Studie der BCG zeigt, dass Firmen, die ihre First-Party-Daten effizient nutzen, strenge interne Regeln befolgen. Damit der Umgang mit den Daten nicht unübersichtlich wird, sollten sich die dafür zuständigen Mitarbeiter regelmäßig darüber austauschen, für welche Zwecke sie die Kundendaten nutzen. So kann das Team gemeinsam überprüfen, ob die internen und externen Richtlinien von allen eingehalten werden. Zudem sollten Unternehmen eine definierte Datenstrategie verfolgen. Diese wird am besten von einem Team gemanagt, das sich um die Erstellung einer verantwortungsvollen und einheitlichen Datennutzung kümmert.

3. Daten auf neuen Wegen gewinnen

Neben dem Nutzerverhalten auf der eigenen Website gibt es inzwischen einige innovative Möglichkeiten, wie Unternehmen an Kundendaten gelangen können. Die Verknüpfung der eigenen Daten mit denen aus anderen Quellen ermöglichen ganz neue Wege, die Costumer Journey zu optimieren.

So können Unternehmen beispielsweise Apps oder Webseiten entwerfen, die hilfreiche Tools und Zusatzinformationen zu ihren Produkten beinhalten. Die Studie berichtet hier etwa von einem Autohersteller, der eine App entwickelte, die als Schlüsselersatz, Heizungssteuerung und Reiseplaner fungiert. In einem anderen Fall baute ein Produzent von Pflegeprodukten eine Website auf, die sich auf die häufigsten Suchanfragen zur Haarpflege spezialisiert. Dort kann die Zielgruppe Videos und Liveblogs zu unterschiedlichen Haartypen finden. Im Austausch dafür können die Unternehmen weitere Nutzerdaten wie Klickverhalten und E-Mail-Adressen benutzen, um ihre Zielgruppensegmentierung zu vereinfachen. Außerdem können die dadurch zusätzlich gewonnenen Daten zur Verbesserung der User-Experience verwendet werden und bieten neue Chancen für Cross-Selling-Optionen.

Ein effizienter Umgang mit First-Party-Daten kann also dabei helfen, relevanteren Content für die Zielgruppe zu erstellen und auf wandelndes Kundenverhalten zu reagieren. Je nach Branche gestaltet sich die Integration der Daten zwar unterschiedlich. Jedoch stellt die Studie sicher, dass Firmen durch eine optimale Nutzung der Daten schnell auf neue Situationen eingehen können. Um mehr über branchenführende Marketer und ihre Vorgehensweisen zu erfahren, kannst du hier die vollständige Studie kostenlos herunterladen.

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