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Kundenstamm: Definition und Bewertung

Der Kundenstamm stellt für viele Unternehmen einen besonders hohen Wert dar, den sie in vielen Fällen über Jahre oder sogar Jahrzehnte hinweg aufbauen. In der Praxis interessieren die Bewertung des Kundenstamms und Methoden, wie er sich vergrößern lässt.

Definition: Kundenstamm

Der Kundenstamm bezeichnet die Gesamtmenge der Kunden eines Unternehmens. Eine einheitliche Definition besteht nicht in Hinblick darauf, wer zu den Kunden gehört. Kunden können zum Beispiel alle Teilnehmer sein, die in der Kundenliste des Unternehmens mit Namen aufgeführt sind. Engere Definitionen schließen nur Kunden ein, für die das Unternehmen in letzter Zeit Produkte oder Dienstleistungen geliefert hat. Weiter gefasste Definitionen berücksichtigen alle Kunden, zu denen das Unternehmen bisher Kontakt gehabt hat. Einige Definitionen zählen sogar reine Kaufinteressenten zum Kundenstamm.

Bewertung des Kundenstamms

Der Kundenstamm gehört bilanziell betrachtet zum immateriellen Vermögen. Damit taucht er nicht als eigenständiger Wert in der Bilanz auf. Umso interessanter ist es, wie eine Bewertung dieses Vermögensgegenstands erfolgen kann. Schwierigkeiten für die Bewertung ergeben sich bereits daraus, dass keine einheitliche Definition für den Kundenstamm besteht. Bei der Unternehmensbewertung zum Beispiel im Rahmen von Veräußerungen gewinnen immaterielle Vermögensgegenstände jedoch an Bedeutung. Für den Kundenstamm kommen dabei insbesondere drei Bewertungsmethoden infrage:

  • Kostenorientierte Bewertung: Dieser Ansatz legt für den Wert die Kosten zugrunde, die für den Aufbau eines vergleichbaren Kundenstamms anfallen würden. Das ist vergleichbar mit dem Wiederbeschaffungswert oder dem aktuellen Marktpreis bei materiellen Gütern. Entsprechend findet diese Bewertungsmethode in der Praxis häufige Anwendung.
  • Erfolgsorientierte Bewertung: Statt sich auf die Ausgaben in der Vergangenheit zu konzentriert, zielt der erfolgsorientierte Ansatz auf die finanziellen Vorteile in der Zukunft ab, die sich aus dem bestehenden Kundenstamm voraussichtlich ergeben. Dieses Bewertungsverfahren findet in der Praxis ebenfalls häufige Anwendung.
  • Marktorientierte Bewertung: Dieser Ansatz zielt darauf ab, welche Einnahmen sich mit dem Kundenstamm zukünftig generieren lassen und legt dafür Marktpreise zugrunde.

Wege um den Kundenstamm zu vergrößern

Unternehmen sind bestrebt, ihren Kundenstamm laufend zu vergrößern. Dafür setzen sie auf verschiedene Methoden und zunehmend auf eine tiefgreifende Datenanalyse mittels Maschinenlernen und KI. Folgende drei Methoden kommen hier beispielsweise zur Anwendung:

  • Entwicklung von Gelegenheitskunden: Eine wirksame Strategie für die Erweiterung des Kundenstamms besteht für die Unternehmen darin, ihre Gelegenheitskunden in Stammkunden weiterzuentwickeln. Gelegenheitskunden oder Laufkunden kaufen nur gelegentlich oder in großen Abständen ein. Hier zielt eine eingehende Kundenanalyse darauf ab, diese Kunden zu regelmäßigen Käufen mit entsprechenden individuell zugeschnittenen Angeboten anzuregen. Die Umsetzung dieser Strategie findet im Kundenbeziehungsmanagement statt.
  • Customer Intelligence: Unternehmen nutzen die von der Customer Intelligence gelieferten Daten, um mehr über die eigenen Kunden zu lernen, deren Verhalten besser zu verstehen und zu erkennen, mit welchen Kunden sie die größten Umsätze generieren. Diese Daten sind wertvoll bei der Ausweitung des Kundenstamms, da sie Anhaltspunkte liefern, wie sich Kundenbindungen stärken lassen. Das Customer Intelligence zeigt zum Beispiel auf, welches die besten Einstiegsprodukte sind, um zu einem Zweitkauf anzuregen und welche Rabatte besonders wirksam sind. Customer Intelligence greift dabei auf moderne Datenverarbeitungsmethoden zurück und nutzt künstliche Intelligenz für die Datenanalyse für intern und extern zur Verfügung stehende Quellen.
  • Customer Analytics: Grundvoraussetzung für die Entwicklung des Kundenstamms ist es, die bereits bestehenden Kunden zu erhalten. Die Customer Analytics helfen bei einem erfolgreichen Bestandskundenmanagement, indem sie auf Grundlage von Methoden des Data Minings und des Maschinenlernens die Verarbeitung und Aufbereitung selbst größter Mengen von Kundendaten ermöglichen. Zur Customer Analytics gehört die Analyse der Kundenstruktur und die Entwicklung von Vorhersagen, um Handlungsempfehlungen im Umgang mit den Kunden zu geben. Wichtig ist es, Kundenwünsche frühzeitig zu erkennen und das Marketing oder den Kundenservice entsprechend einzustellen. Die Customer Analytics sind ein Teilbereich der Business Analytics.

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