Kundensegmentierung im B2B: Beispiele, Nutzen und Methoden

Eine B2B-Kundensegmentierung hilft dabei, Erkenntnisse über ihre Kunden zu erlangen, um so Umsatzpotentiale zu entdecken und personalisiertes Marketing zu betreiben. Anhand von Beispielen zeigen wir Ihnen welche Methoden es für eine B2B-Kundensegmentierung gibt und wie Sie diese am besten in der Praxis umsetzen. 

Sehen wir uns das Thema in dieser Reihenfolge an:

  1. Was ist eine Kundensegmentierung?
  2. Was sind die Vorteile einer Kundensegmentierung für B2B-Unternehmen?
  3. Wie funktioniert eine Kundensegmentierung im B2B? (Schritt-für-Schritt)
  4. Anwendungsbeispiele für Kundensegmentierungen im B2B (Machine Learning vs. Einfache Kundensegmentierung)
  5. Wie unterscheidet sich eine B2B- von einer B2C-Kundensegmentierung?
  6. Fazit – Kundensegmentierung im B2B mit Machine Learning 
  7. FAQ – die wichtigsten Fragen schnell beantwortet

Was ist eine Kundensegmentierung?

Eine Kundensegmentierung ist als ein Prozess zu verstehen, der den Kundenbestands in einzelne Teile, sogenannte Kundensegmente zerlegt. Die Zuordnung zu den einzelnen Kundensegmenten erfolgt anhand von Merkmalen, die charakteristisch für die einzelnen Segmente sind. Dies lässt sich je nach Anwendungsfall anhand von einem einfachen Regelwerk oder über ein Ähnlichkeitsmaß ermöglichen.

Zu dem Thema Kundensegmentierung haben wir bereits einen umfassenden Blogbeitrag veröffentlicht: „Kundensegmentierung: Definition, Methoden und Vorgehen“. 

Was sind die Vorteile einer Kundensegmentierung für B2B-Unternehmen?

Eine B2B Kundensegmentierung hilft Ihnen dabei, Ihre Kunden und deren Verhalten besser zu verstehen und diese in möglichst homogene Gruppen einzuteilen. Dadurch ergeben sich folgende Vorteile:

  • Umsatzpotenziale und Cross-Selling: Eine Kundensegmentierung im B2B legt offen welche Umsatzpotenziale Ihr Kunden möglicherweise haben und zeigt auf wie Sie besser Cross-Selling betreiben können
  • Individueller Content: Für jedes Segment den passenden Inhalt planen und darstellen – Personalisierung.
  • Ressourcen sparen: Indem wir zielgerichtet kommunizieren, vermeiden wir Streuverluste
  • Produkte am Bedarf orientieren: Produkte und Dienstleistungen werden am Kunden ausgerichtet
  • Zielgerichtet mit dem Kunden kommunizieren: Die einzelnen Kundensegmente werden zielgerichtet angesprochen
  • Individuelle Preisgestaltung: Preise lassen sich den Segmenten entsprechend anpassen

 Lassen Sie uns anschauen, welche Methoden es für eine B2B-Kundensegmentierung gibt. 

Wie funktioniert eine Kundensegmentierung im B2B? (Schritt-für-Schritt)

Die Funktionsweise der B2B-Kundensegmentierung ist – unabhängig von dem Unternehmen – ähnlich. Lassen Sie uns hierfür Schritt-für-Schritt ansehen, wie genau eine Kundensegmentierung für B2B-Unternehmen funktioniert:

1) Zunächst müssen wir die Ziele der Segmentierung festlegen: Wen möchten Sie durch die Kundensegmentierung optimiert ansprechen? Was genau möchten Sie optimieren?

2) Welche Merkmale sollen die einzelnen Kundensegmente voneinander trennen? Die Unterteilung der einzelnen Segmente findet anhand von vorher definierten Kriterien statt: das können z.B. Informationen zum Kaufverhalten, Kundenprofil, Jahresumsatz oder zur Mitarbeiterzahl sein

3) Welche Daten liegen vor? (z.B. Daten zum Kundenprofil, Klickverhalten, Transaktionsdaten)

4) Die Wahl der passenden Analysemethode: Nachdem all die Fragen geklärt sind und wir die Daten gesammelt haben, setzen wir die passende Analysemethode ein: z.B. Clusteranalyse, ABC-Analyse

5) Das Beschreiben der Kundensegmente: Die aus der Analyse resultierenden Kundensegmente müssen beschrieben und benannt werden.

6) Kundenzentrierte Maßnahmen für Marketing und Vertrieb ableiten: Als letzten Schritt orientieren wir uns an den entstandenen Kundensegmenten und leiten daraus passende Maßnahmen für Marketing- und Vertrieb ab. 

Da sich eine B2B-Kundensegmentierung in vielen Punkten von einer B2C-Kundensegmentierung unterscheidet, ist es wichtig die passenden Kriterien auszuwählen. Im B2B sind die Kunden Teil eines großen Entscheidungsapparats. Deshalb interessieren uns hier die subjektiven Kriterien (wie das Alter des Kunden oder die aktuelle Lebenssituation des Kunden) weniger. Vielmehr von Interesse sind für uns Kriterien zur Größe des Unternehmens, zur Entscheidungsmacht des Kunden im Unternehmen und zur Mitarbeiterzahl.

Für eine B2B-Segmentierung sind folgende Kriterien interessant:

  • Umweltbezogene Kriterien: Das Kaufverhalten wird durch den technologischen Stand des Unternehmens, die Branche, und Einflüsse von Staat und Gewerkschaften beeinflusst
  • Organisationsbezogene Kriterien: Wie sieht die Rechts- und Organisationsform des Unternehmens aus? (Z.B. Größe des Unternehmens)
  • Individualität: Wie ist das Informations- und Entscheidungsverhalten im Unternehmen? (Z.B. Auftragsvolumen, Risikobereitschaft) 

Sehen wir uns nun die einzelnen Methoden zur Analyse für eine B2B-Kundensegmentierung an. Grundliegend lassen sich eindimensionale Modelle von mehrdimensionalen Modellen unterscheiden. Dafür starten wir mit einem eindimensionalen Modell: der ABC-Analyse.

Die eindimensionale Kundensegmentierung im B2B (ABC-Analyse)

Die ABC-Analyse unterteil Objekte in die drei Klassen A, B und C. In Klasse A sind somit in dem Fall die Kunden mit hoher Priorität und in Klasse C die Kunden mit kaum Priorität für das B2B-Unternehmen. 

Wie genau funktioniert die Kundensegmentierung mit ABC-Analyse?

  1. Zunächst wählen wir die Merkmale für die Analyse: In diesem Fall der Umsatz pro Kunde
  2. Dann legen wir die Grenzen der drei Klassen fest: Klasse A= Jahresumsatz ab 10.000€; Klasse B= Jahresumsatz ab 5.000€; Klasse C= Jahresumsatz unter 5.000€
  3. Schließlich ordnen wir die Kunden den Klassen zu.

In der folgenden Grafik sehen wir, wie das Ergebnis einer solchen ABC-Analyse aussehen kann. 

Die ABC-Analyse als eindimensionale Kundensegmentierung im B2B.
Die ABC-Analyse als eindimensionale Kundensegmentierung im B2B.

Die Vorteile der eindimensionalen Methode:

  • Wir benötigen nur wenige Daten (Umsatz)
  • Die Analyse ist simpel

Die Nachteile der eindimensionalen Methode:

  • Aufgrund der begrenzten Anzahl an Daten, können keine validen Aussagen über den tatsächlichen Wert des Kunden getroffen werden
  • Die Analyse deckt nur eine Momentaufnahme ab; Das dynamische Kaufverhalten der Kunden wird nicht berücksichtigt

Eindimensionale B2B-Kundensegmentierungen beleuchten immer nur eine Kategorie im Kundenlebenszyklus (z.B. Kaufhäufigkeit, Umsatz, Verwendungsintensität) und das für einen festen Zeitpunkt. Wir lassen also weitere wichtige Kriterien – die das Kundenverhalten beeinflussen – außer Acht.

Das bedeutet, dass das Ergebnis der eindimensionalen Kundensegmentierung nicht als Maßstab für Marketing und Vertrieb gelten sollte – es wird eben nur eine von vielen Dimensionen beleuchtet. Außer wir führen alle Analysemethoden zeitgleich für einen bestimmten Zeitpunkt durch und analysieren final die Ergebnisse der einzelnen Kundensegmentierungen – aber das geht auch einfacher, automatisiert und dynamischer. 

Die Kundensegmentierung im B2B mit Machine Learning

Mit Hilfe von Machine Learning können wir eine trennscharfe, automatisierte und valide Kundensegmentierung für B2B-Unternehmen durchführen. Indem wir die historischen Kundendaten – wie die Transaktionshistorie und Stammdaten – zur Analyse hinzuziehen, können wir sowohl bestehende Kunden als auch Neukunden Segmenten zuordnen. 

Die Machine Learning Methode ist eine mehrdimensionale B2B-Kundensegmentierung. Das bedeutet, dass wir mehrere Kriterien gleichzeitig für die Segmentierung der Kunden verwenden, um so das Verhalten der Kunden deutlich genauer nach unserem Zweck zu beschreiben. 

Die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz.
Die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz.

Sehen wir uns an, wie eine mehrdimensionale – Machine Learning basierte – Clusteranalyse funktioniert:

  1. Wir sammeln Daten zum Verhalten der Kunden in der Vergangenheit (z.B. der letzten 12 Monate). Dies können z.B. Informationen zum Kaufverhalten sein wie: %Anteil des Gesamtumsatzes an einzelnen Produktsortimenten oder die Kaufhäufigkeit.
  2. Anschließend bereiten wir die Daten so vor, dass der Algorithmus diese lesen und aus ihnen lernen kann.
  3. Der Algorithmus erkennt Muster in den Daten und bildet automatisiert Kundensegmente (in diesem Fall Cluster).
  4. Die entstandenen Cluster müssen in einem letzten Schritt von uns beschrieben werden (z.B. „die Vielkäufer“, „Kunden mit hohem, offenem Potenzial“, „besonders inaktive Kunden“).
  5. Aus den entstandenen – trennscharf voneinander abgrenzenden – Clustern können wir dann Handlungsempfehlungen für Marketing und Vertrieb ableiten.

Die Vorteile einer Machine Learning basierten Clusteranalyse

  • Die Kundensegmente sind trennscharf voneinander abgegrenzt
  • Das Ergebnis ist valide: durch das Einfließen mehrerer Kriterien zum Kundenverhalten, erhalten wir eine realistische Erkenntnis zu dem tatsächlichen Kundenverhalten
  • Die Ergebnisse sind sowohl auf bestehende als auch auf Neukunden anwendbar
  • Es handelt sich hierbei um einen Analysezeitraum (vgl. eindimensionale Methoden: Zeitpunkt), das heißt die Dynamik im Kundenverhalten wird berücksichtigt. 

Lassen Sie uns nun ein paar Anwendungsbeispiele für die ein- und mehrdimensionalen Methoden ansehen. 

Anwendungsbeispiele für Kundensegmentierungen im B2B (Machine Learning vs. Einfache Kundensegmentierung)

Sehen wir uns nun an, wie wir eine Kundensegmentierung in der Praxis mit eindimensionalen und mehrdimensionalen Methoden im B2B durchführen.

Die einfache, eindimensionale Kundensegmentierung für ein B2B- Handelsunternehmen:

Das B2B-Handelsunternehmen verfügt aktuell über 3000 Kunden und möchte gerne wissen, welche Kunden bei Marketingkampagnen priorisiert angesprochen werden sollen. Dafür führt das Unternehmen eine ABC-Analyse durch:

  1. Zunächst sehen wir uns an, wie der Umsatz pro Kunde im Durchschnitt aussieht.
  2. Dann ordnen wir die Kunden in absteigender Reihenfolge nach dem durchschnittlichen Umsatz.
  3. Wir legen den Rahmen für Klasse A, B und C fest: A= ab 10.000€, B= ab 5.000€ und C= unter 5.000€
  4. Das Ergebnis: die Erkenntnis welcher Kunde aktuell am meisten Umsatz bis kaum Umsatz bringt.

Nun, da das B2B-Unternehmen weiß, welcher Kunde aktuell viel Umsatz generiert (Klasse A), kann die Marketingabteilung diese Kenntnisse bei der nächsten Marketingkampagne nutzen. Sie können die Kunden – ihren Klassen entsprechend – ansprechen, passende Produkte für das Klassenkollektiv vorschlagen und passende Kanäle sowie Preise wählen. 

Die komplexe, mehrdimensionale Kundensegmentierung für ein B2B-Handelsunternehmen (mit Machine Learning):

Die Ausgangssituation bleib ähnlich: Ein B2B-Handelsunternehmen möchte gerne mehr über seine Kunden erfahren. Allerdings möchte das Unternehmen sowohl bestehende Kunden als auch Neukunden einschätzen können und das für einen gewissen Zeitraum. Ihr Ziel ist es, ihre Marketing- und Vertriebsprozesse langfristig zu optimieren, Kunden passend anzusprechen und somit Umsatzpotenziale zu nutzen. 

Aus diesem Grund lassen sie eine KI-basierte Kundensegmentierung stattfinden:

  1. Zunächst sammeln wir die zur Verfügung stehenden historischen Kundendaten: Merkmale zu Unternehmensgröße und Branche; Nutzungsdaten; Externe Daten wie die Kaufkraft und die Kaufhistorie (die Liste kann endlos weitergeführt werden).
  2. Schließlich bereiten wir die Daten auf und verarbeiten sie so, dass der Algorithmus sie lesen kann.
  3. Der Algorithmus liest die Daten und lernt aus den Mustern und Zusammenhängen.
  4. Ist die Datenverarbeitung abgeschlossen, bildet der Algorithmus trennscharf voneinander abgegrenzte Kundensegmente.
  5. Die entstandenen Kundensegmente müssen dann von Mitarbeitern des B2B-Unternehmens definiert werden.

Das Ergebnis sieht dann wie folgt aus: 

KundensegmentGröße in % (am Kundenstamm gemessen)Beschreibung Umsatzpotenzial
1 „Top-Kunden“21– wenige Bestellungen, dafür hoher Umsatz
– hohes Interesse an Fremdmarken
Hoch
2 „Vielkäufer“73– hohe Bestellfrequenz – kleine Warenkörbe
– breites Interesse
Mittel
3 „Die Inaktiven“6– wenig Käufe 
– geringes Interesse
Gering
Das Ergebnis einer Machine Learning basierten Clusteranalyse.

Mit Hilfe der entstandenen Kundensegmente können die Mitarbeiter im Marketing und Vertrieb eine zielgerichtete Kundenansprache führen. Der Unterschied zum eindimensionalen Modell ist, dass wir hier zusätzlich die Möglichkeit haben, Neukunden nach Erstaufnahme ins CRM-System sofort einem Segment zuzuordnen und sie so ebenfalls ab Sekunde 1 passend anzusprechen.

Weitere interessante Use Cases zur Verwendung der KI basierten B2B-Kundensegmentierung finden Sie hier: 

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Wie unterscheidet sich eine B2B- von einer B2C- Kundensegmentierung?

Sehen wir uns die Unterschiede in einer Tabelle an:

KategorieB2BB2C
Anzahl der KundenWenigeViele
Wert pro KundeHochEher Gering
KaufentscheidungObjektiv (Interessen des Unternehmens)Subjektiv (Eigene Bedürfnisse und Interessen)
KaufverhaltenSpiegelt Unternehmensphilosophie und Marktsituation wiederIndividuell
Kriterien für KundensegmentierungUmwelt- und Organisationsbezogene Kriterien; KaufverhaltenSoziodemografie; Geografie; Psychografie; Kaufverhalten
Vergleich zwischen B2B- und B2C-Kundensegmentierung.

Fazit – Kundensegmentierung im B2B mit Machine Learning 

Wie wir feststellen konnten, ist eine B2B-Kundensegmentierung für Unternehmen von hohem Wert. Besonders durch die Machine Learning gestützten Analyseverfahren lässt sich die Kundenansprache zielgerichtet führen und Sie sind in der Lage Ihre Kunden besser zu verstehen. Dadurch können wir Umsatzpotenziale nutzen, stärken die Kundenbindung und setzen Marketingbudget passend ein und das durch einen automatisierten, auf Daten basierten Prozess.

Sollten Sie sich für eine Kundensegmentierung mit maschinellem Lernen interessieren, dann kontaktieren Sie uns doch gerne!

FAQ – die wichtigsten Fragen schnell beantwortet

Warum ist eine Kundensegmentierung für B2B-Unternehmen wichtig?

Besonders im B2B ist es wichtig, Kunden passend anzusprechen. Denn hier ist jeder einzelne Kunde von hohem Wert. Da die Kunden als Vertreter für ihr Unternehmen stehen, ist es wichtig zu wissen, welche Interessen und welche Kaufmotivation das jeweilige Unternehmen hat. Nur so können wir Marketing- und Vertriebsprozesse optimal steuern. 

Wie sieht eine Machine Learning basierte Kundensegmentierung für den B2B aus?

Die historischen Kundendaten werden so vorbereitet, dass ein Algorithmus diese lesen und aus ihnen lernen kann. Schließlich bildet der Algorithmus Kundensegmente. Die entstandenen Segmente müssen dann von Mitarbeitern definiert werden. Am Ende liegen trennscharf voneinander abgegrenzte Kundensegmente vor.

Worin unterscheiden sich B2B von B2C Kundensegmentierungen?

Der Unterschied liegt besonders bei der Anzahl der Kunden, der Datenlage und dem Kaufverhalten. Während B2B-Unternehmen eher wenige Kunden haben, die im Sinne ihres Unternehmens kaufen, haben B2C-Unternehmen viele Kunden, die subjektive Kaufentscheidungen treffen. So müssen wir bei B2B-Unternehmen auf Organisationsbezogene Kriterien achten, während bei B2C-Unternehmen auf z.B. Sozio-/demografische Merkmale achten.

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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