Kundenanalyse: Kundenverhalten und -bedürfnisse verstehen

Wissen Sie genau, welche Ihrer Kunden besonders rentabel sind und einen hohen Wert für Ihr Unternehmen haben? Wissen Sie auch, wie es um die Loyalität dieser Kunden steht bzw. wie Sie diese steigern können? Mit den Erkenntnissen der Kundenanalyse erarbeiten sich Unternehmen entscheidende strategische Vorteile.

In diesem Artikel widmen wir uns den Fragen, wie Sie Ihre Kunden richtig analysieren, wie Sie den Kundenwert und die Bedürfnisse der Kunden ermitteln und welche Möglichkeiten zur Kundenanalyse moderne KI-Lösungen zusätzlich bieten.

Denn nur wenn ein Unternehmen ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse, Wünsche und letztlich das Verhalten seiner Kunden besitzt, kann es seine Produkte und Kampagnen so optimieren, dass sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Umsätze nachhaltig steigen.

Steigen wir ein:

  1. Kundenanalyse: Definition
  2. Kundenanalyse Leitfragen
  3. Die Kundenstruktur und das Kaufverhalten
  4. Den Kundenwert bestimmen
  5. Kundensegmente nach Kundenlebenszyklus
  6. Kundenzufriedenheit und Kundenbindung
  7. Die Kundenbedürfnisse verstehen
  8. Einen Schritt weitergehen — mit KI
  9. Fazit: Kunden analysieren, verstehen und behalten — mit der Kundenanalyse

Kundenanalyse: Definition

Unter der Kundenanalyse versteht man die systematische Gewinnung, Kategorisierung und Analyse von Informationen über die Kunden eines Unternehmens. Dabei werden Kundenverhalten und -Bedürfnisse analysiert.

Die Datensammlung ist hier keinesfalls Selbstzweck, sondern ein wichtiger Schritt für die Sicherung eines nachhaltigen Unternehmenserfolgs. Ob Bestandskunden oder potenzielle Kunden — seine Kundenbasis hervorragend zu kennen, bedingt alle strategischen Entscheidungen eines Unternehmens.

Und rentable, loyale Bestandskunden mit einem hohen Kundenwert, die zudem als Multiplikatoren dienen können, indem sie Produkte und/oder Services bewerten und empfehlen, sind eine entscheidende unternehmerische Ressource.

Kundenanalyse einfach erklärt.

Kundenanalyse Leitfragen

Um eine gute Kundenanalyse zu erstellen, sollte man im Vorfeld einige Fragen parat haben. Dadurch wird die Kundenanalyse zielgerichtet und beantwortet die fachlichen Fragen, die Ihnen wichtig sind. Was sind also die Leitfragen für eine Kundenanalyse?

Leitfragen für eine Kundenanalyse

  • Wer sind meine potenziellen Kunden?
  • Wie sieht ein Neukunde aus?
  • Welche Produkte kauft ein Neukunde?
  • Was sind besonders gute Einstiegprodukte?
  • Welche Kunden haben einen hohen Kundenwert?
  • Welche Erwartungen und Anforderungen haben diese Kunden?
  • Wie kann die Zufriedenheit dieser Kunden verbessert werden?
  • Wie kann mein Unternehmen optimal Neukunden generieren?
  • Wie kann ich Kundenbedürfnisse ableiten?
  • Gibt es Kundengruppen, deren Verhalten deutlich von der Maße abweicht?
  • Wie unterscheiden sich die Kundenbedürfnisse entlang des Kundenlebenzyklus?
  • Welches Kaufverhalten hat mein Bestandskunde?
  • Welchen Kaufzyklus haben meine Kunden?
  • Wie Loyal sind meine Kunden und wie kann ich das messen?
  • Wie sieht ein Kündiger aus?
  • 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 Fragen…

Die Kundenstruktur und das Kaufverhalten

Aus diesen und anderen Fragen lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die nach diversen Kriterien sortiert werden und ein Abbild der Kundenstruktur liefern.

Die Kundenstruktur ist im Prinzip eine Segmentierung der Kundenbasis. Die Kundengruppen variieren dabei stark je nach Branche und Produktangebot; auch die Kriterien zur Bestimmung der Kundengruppen sind unterschiedlich.

Im B2C-Bereich sind dabei die Zeiten von rein demografisch-soziologisch organisierten Kundengruppen lange vorbei; die Merkmale gehen viel tiefer und berüchsichtigen die Kundenbedürfnisse sowie das Verhältnis des Unternehmens zum Kunden. Diese Merkmale können helfen, die Gründe für das Kaufverhalten zu ermitteln und am Ende das Kaufverhalten der segmentierten Kundengruppen auch vorauszusagen.

Diese Kriterien werden u.a. untersucht:

  • Demografische Merkmale: Geschlecht, Alter, Familienstand, Haushaltszusammensetzung, Haushaltsgröße usw.
  • Sozioökonomische Merkmale: Bildung, Einkommen, Beruf, Kaufkraft usw.
  • Geografische Merkmale: Wohngebiet, Region, Klima usw.
  • Psychografische Merkmale: Motivation, Lebensstil, Persönlichkeit usw.
  • Kriterien des Kaufverhaltens: Kaufpräferenzen, Kaufzyklus, Medienkonsum, Markenvorlieben, Preissensibilität, Bewertungsverhalten, Kommunikationsverhalten usw.

Um B2B-Bereich werden u.a. untersucht:

  • Unternehmensmerkmale: Unternehmensgröße, Umsatz, Branche, Mitarbeiterzahl usw.
  • Kaufmerkmale: Budget, Kaufhäufigkeit, Kaufvolumen usw.

Schnell erkennt man hierbei: „Den Kunden“ gibt es längst nicht mehr.

Sind die Informationen über die Kundengruppen gewonnen, müssen die Erwartungen und die Anforderungen sowie das Kundenverhalten in Relation zum Wert verschiedener Kundengruppen für Ihr Unternehmen evaluiert werden.

Als Ergebnis erhält man eine fundierte Analyse über die unterschiedlichsten Kundenbedürfnisse und kann das als Grundlage für weitere Segmentierungen in Kampagnen nutzen.

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Den Kundenwert bestimmen

Der vom „Wert“ eines Kunden oder einer Kundengruppe ist die wichtigste Kennzahl für eine Kundenanalyse.

Somit ist es wichtig die wirklich guten Kunden zu kennen und sich möglicherweise von nicht profitablen Kunden zu trennen. Nicht grundlos werden Key Accounts und VIP-Kunden von Unternehmen vertriebsseitig gesondert betreut, erhalten produktseitig den Zugang zu bestimmten, oft limitierten Warengruppen und Dienstleistungen oder werden zu Kundenevents eingeladen.

Kundenwert-berechnung ist ein wichtiger Bestandteil einer Kundenanalyse
Die Kundenwertberechnung ist ein wichtiger Bestandteil einer Kundenanalyse.

Die Kundenwertermittlung selbst erfolgt zum Beispiel durch Methoden wie:

  • die Kundendeckungsbeitragsrechnung, die klassische Controlling-Maßnahme, bei der eine kundenbezogene Deckungsbeitragsrechnung erstellt wird;
  • die ABC-Analyse, die Aufteilung der Kunden in drei Gruppen nach dem Pareto 20/80-Prinzip;
  • eine dynamische und aktuell bewährte Methode ist ferner die Analyse der Customer Lifetime Value, also eine Auswertung des Kundenlebenszyklus.

Kundensegmente nach Kundenlebenszyklus

Die immer komplexer werdende Geschäftswelt verlangt danach und die immer intelligenter werdenden maschinenunterstützen Datenverarbeitungsmethoden erlauben uns heute, die Kunden ganz lebensnah nicht nur nach ihren Umsätzen, Bedürfnissen und soziodemografischen Merkmalen zu segmentieren, sondern auch nach ihrer Position innerhalb der sogenannten Customer Journey.

Kundenanalyse entlang der Customer Journey
Eine leicht andere Definition des Kundenlebenszyklus.

Der Kundenlebenszyklus ist ein Begriff aus dem beziehungsorientierten Marketing und kann grundsätzlich in mehrere Phasen unterteilt werden. Man unterscheidet dabei nach Kundenphase und entsprechender Kundenrolle, beispielsweise so:

  • Akquisephase/ Interessent
  • Willkommensphase/ Neukunde
  • Aufbau der Kundenbindung/ aktiver Bestandskunde
  • Reaktivierung der Kundenbindung/ inaktiver Bestandskunde
  • Rückgewinnung des Kunden/ ehemaliger Kunde

Die Einteilung in diese Segemente kann für jedes Unternehmen durchgeführt werden und ist in der Praxis oft sinnvoll, da man hier gute Anhaltpunkte für die Kundenbedürfnisse ableiten kann. Allerdings müssen die zeitlichen Regeln für jedes Unternehmen invididuell festegelegt und analysiert werden.

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Kundenzufriedenheit und Kundenbindung

Natürlich geht es bei der Untersuchung von Kundengruppen und Kundenverhalten am Ende auch darum, die Kundenzufriedenheit bestimmter Kundengruppen zu erhöhen und die Kundenbindung entsprechend zu stärken.

Die Erfüllung der Kundenbedürfnisse auf einer Skala von „selbstverständlich“ und „marktüblich“ bis zu „unerwartet“ definiert dabei entscheidend den Grad der Zufriedenheit und letzlich der Loyalität Ihrer Kunden.

Die Messung der Kundenzufriedenheit ihrer relevantesten Kundengruppen ist ein wichtiger Schritt innerhalb der Kundenanalyse.

Die Kundenbedürfnisse verstehen

Bedürfnisse sind nicht dasselbe wie Wünsche oder Erwartungen, werden aber gern zusammengeführt. Dabei sind die Bedürfnisse Ihrer Kunden grundsätzlich immer problemorientiert und definieren Ihre Kundenbeziehung: Der Kauf Ihrer Produkte oder Services soll ein Problem der Kunden lösen.

Die Erwartungen Ihrer Kunden hingegen orientieren sich an den Umständen dieses Kaufs und betreffen den gesamten Kundenlebenszyklus — die Kunden erwarten also von Ihrem Unternehmen eine bestimmte (begleitende) Dienstleistung, einen gewissen Lieferumfang, gewisse marktübliche Features usw. Wünsche wiederum sind genau das, also auch unabhängig von Kundenproblemen und Erwartungen motivierte Begehren, Sehnsüchte oder sogar Hoffnungen.

Die Bedürfnisse ihrer relevantesten Kunden analysieren die Unternehmen natürlich vorrangig. Doch auch die Erwartungen spielen eine große Rolle; sie zu kennen, kann einem Unternehmen entscheidende Vorteile gegenüber dem Wettbewerb verschaffen.

Sowohl die Bedürfnisse als auch die Erwartungen befinden sich im ständigen Wandel und sollten daher regelmäßig untersucht werden. Somit ist in der Praxis eine Kundenanalyse oft nie abgeschlossen und muss regelmäßig aktualisiert werden.

Einen Schritt weitergehen — mit KI

Dank der KI-Unterstützung kann die Kundenanalyse noch effizienter betrieben werden. Drei markante Beispiele für die Einsatzgebiete der KI sind:

  • Dynamische Segmentierung
  • Intelligente Prognosen zum Kaufverhalten
  • Kundenwertvorhersagen für die nächsten Monate

Dynamische Kundensegmentierung

Anders als die auf der Kunden- oder Interessentenhistorie basierende, einmal erreichnete statische Segmentierung, erfolgt die dynamische Segmentierung in Echtzeit.

Die clusterbasierte Kundensegmentierung lernt gewissermaßen aus dem Verhalten beim Interagieren live dazu und kann entsprechend passend reagieren. Die Parameter dieses Lernens werden beim Aufsetzen des Systems definiert. Die Vorteile hiervon sind u.a. die unmittelbare Personalisierung und Optimierung der Kauferfahrung auf Grundlage des Klickverhaltens, der Geodaten oder nach dynamisch ermittelten User Personas.

Intelligente Prognosen zum Kaufverhalten

Mittels KI-unterstützter Prognosen zum Kaufverhalten können Unternehmen vor allem dem Kunden einen Schritt voraus sein. Vorher wissen was der Kunde als nächstes Kaufen möchte. Dies ermöglicht auch alle Marketing- und Vertriebsmaßnahmen genau auf diese Bedürfnisse abzustimmen, um so den Umsatz signifikant zu steigern.

Unter anderem können somit Unternehmen auch ihre Lagerbestände optimieren, Restmengen schon im Vorfeld reduzieren und auch die Logistik verbessern.

Neben Erkenntnissen zu den Zielgruppen werden hierbei auch äußere Faktoren berücksichtigt, wie etwa Wetter- oder saisonale Bedingungen. Vorteile u.a.: Bessere Kostenkontrolle und höhere Effizienz der Verkaufsmaßnahmen.

Kundenwertvorhersagen für die nächsten Monate

Für die Kundenwert-Prognose für die kommenden Monate berücksichtigt man die Kundenhistorie und errechnet daraus die Entwicklung des CLV. Vorteile dieser KI-unterstützten Vorhersage sind bei korrekter Ausführung u.a. die Personalisierung der Marketing- und Saleskampagnen, die Steigerung der Kundenzufriedenheit und des Umsatzes.

Fazit: Kunden analysieren, verstehen und behalten — mit der Kundenanalyse

Die Kundenanalyse ist eine unabdingbare Maßnahme für den unternehmerischen Erfolg. Die Kundenbedürfnisse verstehen, das Kundenverhalten richtig deuten: Mit KI-Unterstützung gelingt aber auch ein Blick in die Zukunft statt nur die Analyse der Vergangenheit.

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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