Kaufverhalten der Kunden analysieren

Was wissen Sie über ihre Kunden? Für viele Unternehmen gilt hier: Hauptsächlich ihre Kassenbons. Doch das Kaufverhalten Ihrer Kunden ist vermutlich das wichtigste, was Sie über sie wissen müssen. Durch die gezielte Analyse des Kaufverhaltens Ihrer Kunden, können Sie und Ihr Unternehmen Marketingkampagnen gezielt und individuell anfertigen, ausspielen und so die Kundenbeziehungen stärken. Zusätzlich sehen Sie aber auch, bei welchen Kunden sich bestimmte Kampagnen und Investitionen überhaupt lohnen.

Die Analyse des Kaufverhaltens ist mittlerweile ein wichtiger Bestandteil im datengetriebenen CRM, um strategische Vorteile gegenüber Ihren Wettbewerbern auszuarbeiten. Lernen Sie Ihre Kunden kennen und investieren Sie an den richtigen Stellen. 

Disclaimer: Das Kaufverhalten ist vor allem relevant, wenn die Geschäftsbeziehung zum Kunden in einzelnen Transaktionen besteht – zum Beispiel in Einzelhandel und E-Commerce. Aber auch in Dauerschuldverhältnissen funktioniert die Analyse des Kundenverhaltens ähnlich – zum Beispiel die aktive Nutzung einer App durch ihre Subscriber.

Lassen Sie uns direkt einsteigen in das Thema:

  1. Was macht das Kaufverhalten aus?
  2. Kaufverhalten analysieren
  3. Wie lässt sich das Kaufverhalten für jeden Kunden vorhersagen?
  4. Maßnahmen für das Marketing ableiten
  5. Fazit: Kaufverhalten erfolgreich analysieren

Was macht das Kaufverhalten aus?

Das Kaufverhalten lässt sich anhand verschiedener Kennzahlen beschreiben, die aus der Kaufhistorie abgeleitet und pro Kunde bestimmt werden. Beispiele für diese Kennzahlen sind:

Das Kaufverhalten wird also durch die individuellen Bedürfnisse und Anforderungen des einzelnen Kunden bestimmt. Wenn ein Unternehmen nun dieses Kaufverhalten eines jeden Kunden kennt, kann es großen Nutzen daraus ziehen.

Von individuellen Werbungsbannern über gezielte Rabattaktionen bis zu personalisiertem Email-Content kann ein Unternehmen seine Kunden ganz individuell ansprechen und so Kundenbindung und Treue steigern. Aus diesem Grund ist die Analyse des Kaufverhaltens von so großer Bedeutung.

Wie lässt sich das Kaufverhalten der Kunden analysieren?

Das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren kann auf unterschiedlichen Wegen erfolgen: entweder qualitativ oder quantitativ. Wir wollen beide Möglichkeiten einmal vorstellen, aber auch auf die Möglichkeiten von Machine Learning einmal eingehen. Bei jedem Ansatz sollten Sie aber immer die gleichen Fragen im Hinterkopf behalten. Unter anderem sind diese Fragen:

  • Wer sind meine potenziellen Kunden?
  • Welche Produkte kauft ein Kunde?
  • Welche Kunden haben einen hohen Kundenwert?
  • Wie unterscheiden sich die Kundenbedürfnisse entlang des Kundenlebenszyklus?
  • Welchen Kaufzyklus haben meine Kunden?
  • Warum kündigen Kunden und welche Gründe gibt es dafür?
  • Welche Kunden darf ich aktiv mit Werbung bespielen?
  • Wie viele Marketingkampagnen bekommt jeder Kunde im Jahr?
  • Und viele weitere…

Qualitativ: Marktforschung  

Die erste Möglichkeit: Ganz einfach nachfragen! Die Erfassung von Kundenbedürfnissen über empirische Umfragen oder durch Heranziehen externer Informationsquellen ermöglicht die qualitative Analyse des Kaufverhaltens von Kunden.

Die detaillierte Marktforschung gibt dem Unternehmer wichtige Informationen über relevante Absatzmärkte und ist damit eines der wichtigsten Werkzeuge im Marketing. Durch systematische Sammlung und Aufbereitung der Daten gewinnt man z.B. Hinweise, aus welchen Gründen welche Produkte wann gekauft werden oder welche Kundentypen mit ähnlichen Verhaltensmustern auch in Bezug auf das Kaufverhalten es gibt.

Die gewonnen Erkenntnisse können sehr hilfreich sein. Aber sie lassen sich immer nur eingeschränkt von repräsentativen Stichproben auf den gesamten Kundenbestand übertragen.

Quantitativ: Explorative Analyse

Der logische nächste Schritt ist deshalb: Die reichlich vorhandenen Daten zu den tatsächlichen Transaktionen jedes einzelnen Kunden nutzen. Mittels einer explorativen Datenanalyse erhalten Sie einen Überblick über die vorhandenen Daten zu erhalten und erkennen Muster im Kaufverhalten.

Explorative Analyse und erstellung von Kundensegmenten nach Kaufverhalten.
Explorative Analyse und erstellung von Kundensegmenten nach Kaufverhalten.

Hierbei gibt es viele interessante Fragestellungen: Die Analyse von Warenkörben und Erstkäufen ergibt beliebte Produktkombinationen und Einstiegsprodukte – wertvolle Informationen für das Marketing und Zusammenstellung des Sortiments.

Die Erfassung von Kaufhäufigkeit und Warenkorbwert jedes Kunden ermöglicht zum Beispiel die heuristische Schätzung zukünftiger Kundenumsätze. Präferenzen für bestimmte Preisklassen oder Produkte lassen sich als Grundlagen für Kundensegmentierungen nutzen (z.B. “Sparfüchse” vs “Hedonisten” oder “Schuhliebhaber)

Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Durch moderne Methoden des maschinellen Lernens und Künstliche Intelligenz können die Ergebnisse explorativer Datenanalysen aber auch einem weiteren Nutzen dienen. Auf der Grundlage statistischer Datenanalysen lassen sich Prognosen über das zukünftige Kaufverhalten von Kunden gezielt berechnen.

Auf diese Weise kann ein Unternehmen viel besser abstimmen, inwieweit ein Kunde beispielsweise weiterhin rentabel für ist oder wann die nächsten Einkäufe höchstwahrscheinlich erfolgen. Ebenfalls lassen sich auf diese Weise auch personalisierte Produktempfehlungen ableiten, die zu höheren Umsätzen führen.

Kaufwahrscheinlichkeiten berechnet anhand von historischem Kaufverhalten
Kaufwahrscheinlichkeiten für die Zukunft, lassen sich anhand von historischem Kaufverhalten berechnen.

Mit Machine Learning erhalten Sie aber nicht nur Prognosen, sondern können auch intelligent und automatisiert das Kaufverhalten von Kunden durch dynamische Segmentierungen analysieren.

Wie lässt sich das Kaufverhalten für jeden Kunden vorhersagen?

Wir sind bereits kurz auf Machine Learning Ansätze eingegangen und die Möglichkeit mit diesen das Kaufverhalten vorherzusagen. Wir wollen Ihnen nun verschiedene Möglichkeiten – auch abseits von Machine Learning Techniken – aufzeigen, mit denen sie das Kaufverhalten für jeden Kunden prognostizieren können.

Kundenwert prognostizieren (Regression/BTYD)

Eine häufige Anforderung ist die Prognose des Gesamtumsatzes oder Gewinns, den das Unternehmen zukünftig von jedem einzelnen Kunden erwarten kann – der Customer Lifetime Value. Das individuelle bisherige Kaufverhalten ist dafür für gewöhnlich der beste Indikator.

Kundenwert prognostizieren
Kundenwert prognostizieren anhand eines „Buy Till You Die“ Modells. BTYD Modelle liefern gute Ergebnisse und sind einfach zu implementieren.

Insbesondere der Customer Lifetime Value wird häufig mit dem „Buy Til You Die“ Modell (BTYD) prognostiziert, wobei die erwartete Anzahl von Transaktionen der Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde noch „lebt“, entgegengesetzt wird. Dies lässt sich dann mit einem durchschnittlichen Einkaufswert multiplizieren, um so einen Wert für die Zukunft zu erhalten.

Einen kompletten Artikel zum Customer Lifetime Value und wie dieser genau berechnet wird, findest du hier.

Up-Selling-/Cross-Selling-Potentiale vorhersagen (CLV, NBO)

Up-Selling ist eine Methode aus dem Marketing mit dem Ziel, einem bestehenden Kunden ein teureres Produkt bzw. Dienstleistung zu verkaufen. Hingegen verfolgt Cross-Selling den Ansatz, einem Kunden ein zusätzliches Produkt zu verkaufen. Um jeweils die richtigen Produkte zu finden, werden Next-Best-Offer-Ansätze und Empfehlungssysteme eingesetzt auf Grundlage vorhandener Kundenbeziehungen.

Cross-und Upselling Potenziale ausschöpfen durch gezielte Nutzung von Kundendaten und der Analyse von Kaufverhalten
Cross-und Upselling Potenziale ausschöpfen durch gezielte Nutzung von Kundendaten.

Hier entsprechende Potentiale zu finden, ist zum einen wichtig für den Kunden, um diesem einen attraktiveren und leichteren Einkaufsprozess zu ermöglichen. Durch intelligente Cross-Selling Angebote lassen sich Kunden auch neue Sortimente und Produkte anbieten. Gleichermaßen lassen sich so die Umsätze maximieren und mehr Gewinne für Ihr Unternehmen ausschöpfen.

Automatisierte Reaktivierung

Durch Analyse des Kaufverhaltens lassen sich zudem inaktive Kunden identifizieren. Mit automatisierten Prozessen lässt sich für jeden Kunden eine durchschnittliche Interpurchase Time berechnen, also die Zeit, die in der Regel zwischen zwei Einkäufen liegt.

Übersteigt die Dauer der Inaktivität eines Kunden dieses Zeitintervall, können innerhalb bestimmter Reaktivierungsintervalle automatisiert Benachrichtigungen an Ihre Kunden versendet werden, um diese wieder zum Kauf zu animieren.

Recommender-Systeme

Recommender Systeme, oder auch Recommendation Engines, bestimmen individuelle Produktempfehlungen für Ihre Kunden auf Grundlage der Kaufhistorie. Damit wird das Interesse eines Kunden an verschiedenen Produkten vorhersagt. Dies erfolgt über Methoden der prädiktiven Analytik und ist inzwischen ein häufiger Anwendungsfall von Machine Learning und KI im Marketing. Recommendation Engines werden insbesondere zur Personalisierung von E-Commerce und Apps eingesetzt.

Vereinfachte Darstellung eines Empfehlungsdienstes.
Vereinfachte Darstellung eines Empfehlungsdienstes.

Sie möchten mehr zum Thema Recommendation Engines erfahren? Dann schauen Sie sich auch unseren Beitrag https://datasolut.com/was-ist-ein-empfehlungsdienst/ an!

Maßnahmen für das Marketing ableiten

Nach der Analyse des Kaufverhaltens, lassen sich konkrete Maßnahmen für das Marketing ableiten Diese Maßnahmen können unterschiedlicher Art sein:

  • Produkte oder angebotene Leistungen verbessern: Ergeben  Ihre Analysen, dass Probleme bei Ihren Produkten auftreten oder sie Potential zur Verbesserung aufweisen? Dann konzentrieren Sie sich am besten darauf, wie Sie insbesondere Wettbewerber überholen können.
  • Neue Werbekonzepte: Was liegt dem Kunden am Herzen? Wo liegen Ihre Stärken? Vermitteln Sie dies dem Kunden und stellen Sie Ihre Leistungen und Ihr Können prägnant in ihrer Werbung dar.
  • Individuellere Kommunikation und Ansprache: Mit individuellen Inhalten in Newslettern oder Emails schaffen Sie ein Vertrauensverhältnis zu Ihrem Kunden.
  • Die richtigen Kampagnen für die Business Ziele: Welche Business Ziele verfolgen Sie? Je nachdem worauf Sie besonderen Wert legen, müssen Sie die richtigen Kampagnen auswählen, um so das Kaufverhalten von Kunden zu steuern.

Fazit: Kaufverhalten erfolgreich analysieren

Das Kaufverhalten von Kunden zu kennen und genau zu analysieren, liefert Ihrem Unternehmen also eine wichtige Stellschraube, zum einen für Ihren Erfolg und zum anderen zur Abschätzung notwendiger Investitionen. Und ganz nebenbei gestalten Sie ein angenehmeres Umfeld für Ihre Kunden, da Sie genau wissen, welche Bedürfnisse Ihre Kunden haben und wie Sie diesen nachkommen können.

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

Unternehmen sitzen auf einem ungenutzten Berg von Kundendaten. Wir von datasolut entwickeln KI, die Ihr Marketing optimiert. Damit Sie dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot machen können.

Laurenz Wuttke

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