Kundensegmentierung im B2B-Handel

In diesem Projekt haben wir für ein B2B-Handelsunternehmen eine Kundensegmentierung anhand einer Clusteranalyse erstellt. Wir gehen auf die Herausforderungen ein und zeigen wie wir diese Problemstellung mit Machine Learning gelöst haben.

Problem

Eine Vielzahl an Unternehmen hat Schwierigkeiten dabei, Marketing- sowie Vertriebskampagnen gezielt zu steuern. Das liegt oftmals daran, dass die Daten und Informationen des Kundenbestands nicht sauber strukturiert sind. Sind Kunden nicht nach relevanten Merkmalen in homogene Segmente aufgeteilt, wird es für das Unternehmen schwierig, untereinander abzugrenzende Kundengruppen zu identifizieren. 

Lösung

Um bessere Erkenntnisse des Datenbestands zu erlangen, wurden die historischen Transaktionsdaten der vergangenen 12 Monate als Datengrundlage genutzt. Zudem wurden Informationen der Produktnutzung einzelner Produkte ausgewertet. Neben der Analyse der Daten bestand eine weitere Hauptaufgabe darin, die Einteilung der Kunden in einzelne Segmente umzusetzen. 

Ergebnis

Das Ergebnis der Analyse war, dass sich primär 5 Hauptsegmente herauskristallisiert haben. Aus diesen Kundensegmenten konnte entnommen werden, dass in den Kundensegmenten 3 und 4 noch erhebliche Umsatzsteigerungen zu erzielen waren. Zudem konnte das Unternehmen mithilfe eines Clusteralgorithmus tiefe Einblicke in das Kundenverhalten des Kundenbestands erlangen. Dadurch ließen sich Vertriebs- sowie Marketingkampagnen gezielt steuern, was langfristig zu deutlich höheren Conversion-Rates führte.  

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

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Laurenz Wuttke

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