Kundensegmentierung

Verstehen Sie Ihre Kunden im Detail, um ihnen die passenden Angebote zu machen.

Diese Vorteile erwarten Sie:

  • Planen Sie Ihre Marketingkampagnen mit strategischer Präzision
  • Verstehen Sie tiefgehend die Bedürfnisse Ihrer Kunden
  • Gehen Sie individuell auf die Bedürfnisse jedes Kunden ein
  • Stärken Sie die Kundenbindung und minimieren Sie die Abwanderung

Verallgemeinerung statt Personalisierung – das Hindernis effektiver Kundensegmentierung

Standardisierte Marketingstrategien scheitern oft, weil sie den fiktiven „Durchschnittskunden“ ansprechen. Das mindert die Wirksamkeit der Kampagnen. Warum nutzen nicht mehr Unternehmen Personalisierung?

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Herausforderung durch Datensilos

Die wachsende Menge an Kundendaten erschwert es Unternehmen oft, die wirklich relevanten Informationen herauszufiltern. Ohne fortschrittliche Analysetools ist das Durchforsten riesiger Datensätze sowohl überwältigend als auch ineffizient.

Grenzen der manuellen Segmentierung

Traditionelle Methoden der Kundensegmentierung sind oft zeitaufwendig und fehleranfällig. Sie hinken den schnelllebigen Veränderungen im Kundenverhalten hinterher, führen zu veralteten Auswertungen und Fehlentscheidungen.

Marketing für den Durchschnitt

Fehlende tiefe Einblicke in spezifische Kundengruppen zwingen Unternehmen dazu, sich auf generische Strategien zu verlassen. Das erhöht das Risiko, Kunden durch irrelevante Inhalte zu verlieren.

Mangelnde Anpassungsfähigkeit

Die schnelle Evolution der Märkte und Kundenpräferenzen erfordert agile Segmentierungsstrategien, die Unternehmen oft nur schwerfällig umsetzen. Das erschwert die effektive Kundenansprache und sorgt für verpasste Chancen.

Herausforderungen bei der Integration

Die Einführung fortschrittlicher Machine Learning-Modelle zur Kundensegmentierung stellt Unternehmen vor technische und operative Herausforderungen. Die Integration in bestehende Systeme gelingt selten reibungslos.

Intransparenter ROI

Die Berechnung des direkten Einflusses verbesserter Kundensegmentierung auf den Geschäftserfolg ist komplex. Sie erfordert präzise Messmethoden und kontinuierliche Analyse, da ansonsten unklar ist, welche Maßnahmen finanziell sinnvoll sind und welche nicht.

Durch Kundensegmentierung wissen Sie genau, was Ihre Kunden wollen

Gewinnen Sie dynamische Kundeneinblicke

Skalieren Sie die Segmentierungsmodelle mühelos mit Ihrem wachsenden Kundenstamm. Gewinnen Sie relevante Erkenntnisse durch hohe Präzision.

Personalisieren Sie in großem Maßstab

Erzielen Sie durch die gezielte Ansprache spezifischer Bedürfnisse und Vorlieben deutlich verbesserte Marketingresultate.

Erlangen Sie operative Effizienz

Automatisieren Sie Ihre Marketingprozesse, verringern Sie den Aufwand und ermöglichen Sie es Ihrem Team, sich auf strategische und kreative Aufgaben zu konzentrieren.

Optimieren Sie Ihre Marketingausgaben

Maximieren Sie den ROI Ihrer Marketinginvestitionen, indem Sie Ressourcen auf Kampagnen konzentrieren, die nachweislich hohe Wirkungen zeigen.

Stärken Sie die Kundenbindung

Verbessern Sie durch passgenaue Kommunikation und Interessen-spezifische Angebote die Zufriedenheit und Bindung Ihrer Kunden.

Kundenlogo Congstar
Kundenlogo Mewa
Kundenlogo Vinos
Kundenlogo DPA
Kundenlogo Deutsche Bahn
Kundenlogo Klöckner & Co
Kundenlogo Telekom
Kundenlogo Emetriq
Kundenlogo Raja Group
Kundenlogo Outlet city
Kundenlogo ww Gruppe
Kundenlogo Julius Hösch
Kundenlogo Profishop
Kundenlogo FKP Scorpio
Kundenlogo Zotz Klimas
Kundenlogo ml und s
Kundenlogo Freie Presse
Kundenlogo All inclusive Fitness
Kundenlogo Green Planet Energy
Kundenlogo Groz-Beckert
Kundenlogo Mazda Europe
Kundenlogo Patrizia
Kundenlogo Swiss Life
Kundenlogo Rossmann

Praktische Anwendungen der Kundensegmentierung

Segmentierung nach Kundenlebenszyklus

Unterteilen Sie Ihre Kunden in Neukunden, Bestandskunden, VIPs, Discount-Jäger und Churn-gefährdet. Damit können Sie Marketingstrategien präzise auf die spezifischen Bedürfnisse abstimmen.

Segmentierung anhand des RFM-Scores

Nutzen Sie die Aktualität, Häufigkeit und den Wert von Käufen, um Ihre Kunden gezielt anzusprechen und die Effektivität Ihrer Marketingmaßnahmen zu steigern.

Segmentierung mit Clusteranalyse

Entdecken Sie neue, unerwartete Muster in Ihren Kundendaten durch fortschrittliche Algorithmen, die Ihnen helfen, versteckte Kundensegmente zu identifizieren und anzusprechen.

Von der Idee zum erfolgreichen Marketing nach Kundensegment

1.

Evaluierung & Priorisierung

Gemeinsam besprechen wir die wichtigsten KI- und Data Science-Anwendungsfälle mit dem größten Impact.

2.

Umsetzung des MVPs

Wir setzen den ersten Use-Case als Minimum Viable Product (MVP) um – und Sie sehen erste Ergebnisse in Aktion.

3.

Skalierung & Übergabe

Wir erweitern Ihre Modelle um verschiedene Use-Cases und übergeben diese an Ihr internes Team zur Weiterentwicklung.

Über Datasolut

Über ein Jahrzehnt der KI-Entwicklung für Ihren Erfolg.

10+

Jahre Erfahrung in der Umsetzung anspruchsvoller Machine Learning Projekte – vom Start-up bis zum DAX Konzern.

100+

erfolgreich abgeschlossene Kundenprojekte von der Konzeption bis zur Implementierung in 10 verschiedenen Branchen.

18+

motivierte KI-Entwickler, die an der Spitze der Technologie arbeiten und sich nur mit den besten Lösungen zufrieden geben.

Testimonials

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„Datasolut ist unser Partner für die datengetriebene Vermarktung. Mithilfe des Next Best Action Frameworks steuern wir gezielte Maßnahmen bei über sieben Millionen Kunden und erzielen damit signifikante Umsatzsteigerungen in den Bereichen Marketing und Vertrieb.
Der Aufbau eines zentralen Lakehouses auf Azure sowie die strategische Beratung durch Datasolut schaffen die technologische Basis für unsere KI-Initiativen. So verbessern wir die Customer Experience messbar und treiben unsere digitale Transformation nachhaltig voran."
Oliver Kelz
Oliver Kelz
Congstar GmbH
Leiter Data & Analytics
"Gemeinsam mit Datasolut haben wir ein skalierbares Lakehouse als zentrale Anlaufstelle für alle datengetriebenen Fragestellungen aufgebaut.

Parallel dazu unterstützte uns das Team von Datasolut beim strukturierten Aufbau von Data-Science-Kompetenzen und -Prozessen. In enger Zusammenarbeit wurden zahlreiche Use Cases aus den Bereichen Beschaffung, Logistik und Marketing umgesetzt – von der Prognose von Lieferengpässen bis zur datengetriebenen Kampagnenoptimierung.

Besonders überzeugt hat uns die Mischung aus technischem Know-How, pragmatischer Umsetzung und der gezielten Befähigung unseres internen Teams."
Dawinder Singh
Mewa
Leitung Data, Analytics & AI
LinkedIn
„Vor der Zusammenarbeit mit Datasolut hatten wir mit steigenden Kündigungsraten zu kämpfen und brauchten einen besseren Einblick in die Gründe dafür. Datasolut erstellte ein automatisiertes KI-Modell zur Vorhersage der Kündigungswahrscheinlichkeit, das nahtlos in unsere IT-Landschaft implementiert wurde und treffgenau die Top 1% der Kündiger mit einer um 400% höheren Wahrscheinlichkeit identifizierte. Die Ergebnisse sprechen für sich und ich würde mich jederzeit wieder für Datasolut entscheiden - 10 von 10 Punkten."

Profilbild Dr. Björn Sossong Bereichsleiter Energiewirtschaft von Green Planet Energy eG
Dr. Björn Sossong


Green Planet Energy eG
Bereichsleitung Energiewirtschaft
„Unser Ziel war es, eine Plattform zu entwickeln, die uns erlaubt, ML-Use-Cases zu erstellen, die wir selbst verstehen, betreiben und weiterentwickeln können. Durch die Zusammenarbeit mit Datasolut haben wir diese Ziele erreicht. Die Plattform ist jetzt integraler Bestandteil vieler Geschäftsprozesse, und über 10.000 Berater nutzen die erweiterten Kundenkennzahlen, um ihre Arbeit effizienter zu gestalten. Die Erkenntnisse aus den ML-Use-Cases haben Umsätze im siebenstelligen Bereich generiert."
Kundenlogo Swiss Life
Lukas Reinmold
Swiss Life
Abteilungsleiter, Kunden- und Impulsmanagement
„Wir waren in hohem Maße von Dienstleistern für unser DWH, unsere PowerBi-Berichte und KI-Scores abhängig, was zu hohen Kosten und organisatorischen Herausforderungen führte. Datasolut begleitete uns bei der Umstellung auf eine technisch überlegene Lösung und ersetzte unser On-Premise MS SQL Data Warehouse mit einem Databricks Lakehouse. Ihr Fachwissen ermöglichte es uns, PowerBi-Berichte zu optimieren und verschiedene KI-Use Cases umzusetzen.
 
Diese Umstellung senkte unsere laufenden Kosten und ermöglichte es uns, neue Technologien intern zu operationalisieren. Die Zusammenarbeit war produktiv, zielorientiert und förderte ein kooperatives Umfeld durch Workshops und schnellen Austausch. Die Fähigkeit von Datasolut, unsere Anforderungen schnell zu verstehen und zu erfüllen, in Kombination mit ihrer strukturierten und effizienten Implementierung, macht sie zu einem sehr empfehlenswerten Partner."
Kundenlogo Raja Group
Daniel Brügge
UDO BÄR GmbH (Teil der Raja Group)
Leiter IT
„Datasolut sind Experten für KI Entwicklung, maschinelles Lernen und datengetriebene Personalisierung. Ich habe sie kennengelernt als Team mit klaren Analysen, klaren Gedanken und klarem Umsetzungsfokus. Das hat unsere Projekte vorangetrieben."
Daniel Kühne
Telekom Deutschland GmbH
Leiter Data Mining
„Datasolut hilft uns dabei, mehr Verständnis für unsere Kunden und deren Verhalten zu schaffen. So können wir noch genauer auf Kundenbedürfnisse eingehen."
Nina Pawelczyk
Congstar GmbH
Leiterin CRM
„Die Zusammenarbeit mit Datasolut ist sehr angenehm. Mit ihrem umfangreichen Daten- und KI-Know-How unterstützen sie uns erfolgreich bei der Personalisierung unserer Kommunikation. Dadurch können wir signifikante Umsatzsteigerungen erzielen und die UX unserer Kunden erhöhen. Vielen Dank!!!"
Kundenlogo Vinos
Daniela Schlanstein
Vinos GmbH
Head of Datenmanagement, BI & Analyse
„Durch das Datasolut Expertenwissen im Bereich Personalisierung und künstliche Intelligenz konnten wir unsere Kampagnenerfolge erheblich steigern."
Kundenlogo Congstar
Aleksandar Dimitrov
Congstar GmbH
Product Owner Big Data
„Datasolut hat uns dabei geholfen, das Potenzial von Machine Learning zur Verbesserung unserer Auftragsplanung zu verstehen und nachzuweisen."
Kundenlogo Telekom
Jörg Linnemeier
Deutsche Telekom AG
Product Owner Magenta Business
„Datasolut hilft uns dabei den Kundenwert unserer Kunden für die Zukunft zu bestimmen, so können wir unser Marketingbudget ganz gezielt einsetzen."
Peter Kopf
OUTLETCITY AG
Head of CRM & Marketing Automation
Case Studies

Messbare Ergebnisse. Kosten senken. Agil sein.

Kundensegmentierung für einen Fußballverein
Wir zeigen, wie wir bei einem Fußballverein per Machine Learning eine Kundensegmentierung durchführten, um personalisierte Marketingstrategien zu planen und deren Vorteile zu nutzen.
Case Study lesen
Kundensegmentierung im B2B-Handel
Für ein B2B-Handels- und Dienstleistungsunternehmen führten wir eine Kundensegmentierung durch, um Marketing- und Vertriebskampagnen gezielter zu steuern und den Umsatz zu steigern.
Case Study lesen
Kundensegmentierung in der TV- und Videobranche
Mit einem Unternehmen aus der TV- und Videobranche führten wir eine Kundensegmentierung für Millionen Kunden durch und zeigen hier Vorgehen sowie Ergebnisse.
Case Study lesen

Unsere Data Science und KI Angebote

1

MVP Modell

Mit Ihren Daten erstellen wir eine reproduzierbare MVP-Referenzmodell-Pipeline für Sie.

  • Anbindung von bis zu 2 Datenquellen
  • Explorative Datenanalyse
  • Feature Engineering
  • Skalierbares Modelltraining & Auswertung
  • MLflow Tracking & Modellregistrierung
  • Wissenstransfer & Team-Schulung
  • Produktionsreifes Repository mit Infrastruktur als Code, CI/CD-Workflows 
  • Automatisierte ML-Pipeline

Ab 20 Personentage (PT)

Jetzt anfragen

2

MLOps Optimiert

Wir nehmen Ihr MVP-Modell als Ausgangsbasis, optimieren es und bringen es zur Produktionsreife.

  • Anbindung von bis zu 2 Datenquellen
  • Explorative Datenanalyse
  • Feature Engineering
  • Skalierbares Modelltraining & Auswertung
  • MLflow Tracking & Modellregistrierung
  • Wissenstransfer & Team-Schulung
  • Produktionsreifes Repository mit Infrastruktur als Code, CI/CD-Workflows 
  • Automatisierte ML-Pipeline

Ab 40 Personentage (PT)

Jetzt anfragen

3

Use Case Workshop

Wir führen einen Use Case Workshop mit einem wissenschaftlich fundierten ICE Framework durch. Als Ergebnis erhalten Sie eine Short List der KI-Anwendungsfälle mit dem größten Potenzial für Ihr Unternehmen.

  • Workshop mit 2 Sitzungen zu je 3 Stunden
  • Use-Case Portfolio
  • Technischer Prototyp
  • Exploration Report

4.900 €

Jetzt anfragen
Erleben Sie jetzt, was in Marketing & Sales möglich ist – durch Kundensegmentierung

Entdecken Sie in der kostenlosen Erstberatung, wie Sie mit präziser Kundensegmentierung die Effektivität Ihrer Marketingstrategien steigern und die Kundenbindung stärken können.

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Häufig gestellte Fragen zur Kundensegmentierung

Kundensegmentierung teilt Kunden auf Basis relevanter Merkmale wie Alter, Kaufverhalten oder Interessen in Gruppen ein, um Marketingstrategien spezifisch und effektiv zu gestalten. Welche Kundensegmente es gibt, hängt vom jeweiligen Unternehmen und dessen Ausrichtung ab.

Um eine aussagefähige Kundensegmentierung durchzuführen, betrachten wir alle zur Verfügung stehenden Kundendaten. Dazu gehören demografische, geografische und alle anderen Daten, die das Kaufverhalten des Kunden und seinen Kundenlebenszyklus beschreiben. Nach der Datensammlung sind verschiedene Segmentierungen möglich:

1.) Segmentierung nach Kundenlebenszyklus:

Neukunde, Bestandskunde, VIP-Kunde, Discount-Jäger, Churned.

2.) Segmentierung auf Basis des RFM-Scores:

Aktualität, Häufigkeit und Wert des Kaufs.

3.) Segmentierung mit Clusteranalyse:

Segmentierung nach Mustern, von denen Sie bisher nichts wussten, die aber die Algorithmen aufgespürt haben

Sie ermöglicht präzisere Marketingansätze, verbessert die Kundenzufriedenheit und erhöht die Effizienz Ihrer Marketingausgaben, indem sie sicherstellt, dass die richtigen Botschaften die richtigen Empfänger erreichen. Dem Kunden wird wiederum das Gefühl vermittelt, in seiner Einzigartigkeit im Mittelpunkt zu stehen, was im Marketing des Datenzeitalters entscheidend ist.

Spätestens nach der Untersuchung aller Kundendaten ist klar: Ihr Unternehmen hat keinen Durchschnittskunden. Stattdessen sehen Sie, wie jeder Kunde aufgrund seiner Eigenschaften einem Kundensegment zugeordnet werden kann. Jedes dieser Kundensegmente können Sie in Zukunft gezielt ansprechen und dadurch erheblich bessere Ergebnisse erzielen:

  • Sie spielen Marketingkampagnen nur noch gezielt an einzelne Segmente aus.
  • Sie erhalten eine hochauflösende Auswertung des Marketingerfolgs .
  • Sie analysieren einzelne Segmente quantitativ und qualitativ.
  • Sie erfassen Verhalten und Zustand der Kunden eines Segments.
  • Sie erhalten ein kontinuierliches Monitoring der Segmente.
  • Sie haben immer ein aktuelles Bild der Kundenbindung und der Kundenwanderung zwischen den Segmenten

Dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot zu machen, ist das Optimum des Marketings. Damit das gelingt, benötigen Ihre Kunden eine gezielte und individuelle Ansprache. Die Personalisierung der Kundenkommunikation bringt nicht nur bessere Ergebnisse, sie wird von Kunden sogar positiv bewertet:

  • 59% der Kunden sagen, dass Personalisierung einen positiven Einfluss auf ihr Kaufentscheidung hat.
  • 88% Prozent der Marketer stellen signifikante Umsatzverbesserungen durch Personalisierung fest.
  • Sie kommunizieren mit den richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt mit der richtigen Botschaft.

Wir unterscheiden zwischen eindimensionaler und mehrdimensionaler Kundensegmentierung. Während die eindimensionale Segmentierung eine schnelle und einfache Analyse der Kundenstruktur ist und nur ein Merkmal verwendet, ist die mehrdimensionale Kundensegmentierung deutlich komplexer. Dazu werden andere Verfahren und deutlich mehr Parameter genutzt.

Wichtige B2C-Segmentierungskriterien umfassen demografische Daten wie Alter, Beruf und Geschlecht, psychografische Daten wie Lebensstil und Werte, sowie verhaltensbezogene Daten wie Kaufhistorie und Produktpräferenzen.

Im B2B-Bereich sind organisatorische Merkmale wie Unternehmensgröße, Branche und technologischer Reifegrad von Bedeutung, um die Kommunikations- und Verkaufsstrategien anzupassen.

Zuerst definieren wir die Zielgruppe. Anschließend bestimmen wir relevante Segmentierungskriterien und ordnen Kunden diesen Segmenten zu. Die Effektivität der Segmentierung wird durch fortlaufendes Monitoring und Anpassung an Veränderungen sichergestellt.

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