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Wie Sie Kunden von Karteileichen unterscheiden und damit Kosten sparen

Von Karsten Büttner

Viele Unternehmen nutzen ihre Datenbanken nicht effizient genug. Die Folge: Für Karteileichen wird viel Geld ausgegeben, für potenzielle Kunden und Stammkunden zu wenig. Wie sich der Kundenwert mit einfachen Mitteln bestimmen und damit die Gewinne verbessern können, lernen Sie in diesem Artikel.

Meine Frau hatte vor vielen Jahren ein einziges Mal von einer Drogeriekette etwas bestellt und erhält seitdem in schöner Regelmäßigkeit Werbeschreiben und Werbegeschenke des Unternehmens. Mit einfältigen und falschen Werbeschreiben wird Ihre "Treue " zum Unternehmen betont.

Trotz mehrfacher Dankesschreiben, dass sie künftig nicht mehr vom Unternehmen umworben werden wollte, blieb das Marketingteam hart. Wer einmal Kunde war, wird immer Kunde bleiben. Zumindest in der Datei. Was für eine Fehlinvestition!

Kürzlich interessierten wir uns für einen Zaun, um den auf unserem Grundstück befindlichen Teich vor unserer Tochter - oder umgekehrt - zu schützen. Wir forderten bei einem Unternehmen einen Katalog an, der sich auf das Thema spezialisiert hatte. Wenige Tage später hatten wir einen dicken kostenfreien Katalog.

Doch irgendwie kam immer wieder etwas dazwischen, was uns von der Bestellung abhielt. Es waren noch einige Punkte bezüglich Befestigung zu klären, die Länge hatten wir auch noch nicht exakt ausgezirkelt, das Wetter spielte nicht mit. Dann war der Katalog unauffindbar. Kurz: wir schoben das Thema auf die lange Bank.

Auch schade. Wir wären ja kaufbereit gewesen, wenn das Unternehmen aktiv geworden wäre. Wir hätten unsere Fragen gestellt, hätten möglicherweise eine intensive Beratung erhalten.

So waren an Material- und Portokosten mindestens 5 Euro und in Personalkosten für Entgegennahme unseres Interesses, der Aufnahme unserer Adresse sicherlich nochmals 5 Euro aufgewendet worden.

Dass solche Nachlässigkeit im Versandgeschäft kein Einzelfall ist, konnte ich gerade wieder bei einem Büroartikel-Versender studieren. Hier reagierte man dann allerdings schon nach der fünften Kontaktaufnahme, dass ich ganz bestimmt nichts mehr bestellen wollte.

Drei Fälle für Verschwendung von Marketingetats und fehlender Kommunikation. Mögen Akademiker die Wertvernichtung ausrechnen. Mir reicht eine grobe Schätzung der verlustbringenden Werbeschreiben und verlorengegangenen Aufträge. Dabei ist es heute absolut leicht - gerade für einen datenbankbasierten Handel - Karteileichen von Kunden und profitable Kunden von weniger profitablen zu trennen.

Mit RFM den Kundenwert bestimmen

Die zentrale Idee: Aufgrund der erfassten Daten wird der-zeitiges Verhalten und künftiges Verhalten auf Basis ma-thematischer Größen interpretiert. Recency, Frequency und Monetary Value (RFM) sind dabei die ausschlaggebenden Faktoren. Dieses ist ein allgemein anerkanntes Konzept, einen Kundenwert zu bestimmen. Weiter unten werden Sie sehen, dass das Konzept für das Online-Marketing ein wenig modifiziert werden sollte.

Marketingleute haben festgestellt, dass jemand der vor kurzem etwas bei einem Unternehmen gekauft hat, eher bereit ist, einen erneuten Kauf zu tätigen, als derjenige, bei dem der Kauf länger zurückliegt. Recency ist ein Faktor im Kernkonzept eines datengestützten Marketings.

Die Häufigkeit (Frequency) einer Tätigkeit legt nahe, dass ein Nutzer diese Tätigkeit wiederholt. Je mehr Geldwert (Monetary Value) jemand mit dem Kauf erzeugt hat, desto eher wird er geneigt sein, dieses fortzusetzen.

Wenn Sie anhand Ihrer Datenbank (bzw. der Berechnungen) eine Person ausgemacht haben, die mit hoher Wahrscheinlichkeit etwas tun wird, was werden Sie dann am besten tun? Richtig: Kontaktieren.

Ist es dann verwunderlich, dass die Konversionsrate dieser Personen hoch ist? Kunden, die vor kurzem, häufig und einen hohen Einkauf getätigt haben, sind eher bereit, einen weiteren Kauf zu tätigen als diejenigen, die vor längerer Zeit, weniger oft und einen geringeren Kauf getätigt haben.

Das RFM-Modell (Recency, Frequency, Monetary Value) funktioniert in jedem Geschäft. Und es funktioniert für nahezu jede Art von handlungsbezogenem Verhalten eines Kunden, egal ob es sich um Verkauf, Besuch, Befragun-gen oder andere Sachverhalte handelt.

RFM als Warnsignal

Wenn die drei Faktoren Nähe zum Erstkauf, Häufigkeit und Geldwert einen guten Kunden identifizieren, kann aus der Veränderung einer der Faktoren auch geschlossen werden, dass Ihre Angebote aus irgendeinem Grund nicht mehr attraktiv sind.

Das heißt, eine stets aktuelle Auswertung der Käufe kann Ihnen einen Warnhinweis geben, ob ein guter Kunde auf dem Absprung ist. Jetzt haben Sie noch Zeit zu reagieren. Haben Sie einen Kommunikationsplan, wissen Sie welche Aktion (Anruf, E-Mail?) jetzt erfolgen muss, um den Kunden zu halten?

Also, allein ein Blick auf die Zahlen kann Ihnen sagen, ob Ihr Geschäft in eine positive oder negative Richtung marschiert.

Und so geht's ...

Sie nehmen Ihre guten Kunden und schauen sich einmal die Verkäufe der letzten Zeit an. Nehmen wir mal an, dass Sie feststellen, dass ein guter Kunde, der in den letzten 30 Tagen nicht bestellt hat, auf dem Absprung ist. Dann legen Sie fest, dass der Grenzwert zum Wiederkauf bei 30 Tagen liegt.

Wenn gute Kunden 10 Einheiten gekauft haben, dann legen Sie den Grenzwert für Häufigkeit (oder Menge) auf 10.

Wenn gute Kunden durchschnittlich € 1000 ausgeben, ist dieses die Meßlatte für den geldwerten Faktor.

Haben Sie diese Faktoren bestimmt, prüfen Sie, welcher Prozentteil über und unter den Grenzwerten liegt.

Den Ergebnissen entsprechend folgt Ihre Kommunikation. Und die ist in der Tat "customer driven".

Es wird Sie nicht verwundern, dass bei einer derartigen Berechnung eine frappierende Ähnlichkeit zum Pareto-Prinzip festzustellen sein wird. Die 20 Prozent der Kunden, die Ihnen 80 Prozent der Gewinne bescheren, sind unter denen, die zeitlich am nächsten, am häufigsten und mit dem höchsten Geldwert einkaufen. Wenn Sie Ihre RFM-Kunden mit den höchsten Werten identifizieren können, wissen Sie, wer am ehesten in nächster Zukunft kaufen wird.

RFM-Werte und Lebenszeitwert

Das RFM-Modell steht in inhaltlicher Nähe zu einem anderen datenorientierten Marketing-Konzept: dem Lebenszeitwert (Life Time Value). Der Lebenszeitwert beschreibt den Nettogewinn, den ein Kunde einbringen wird so lange er Ihr Kunde ist.

Hat ein Kunde einen hohen RFM-Wert, dann ist die Wahrscheinlichkeit, dass er Ihnen erhalten bleibt im Vergleich zum Kunden mit niedrigen RFM-Werten wesentlich höher. Offenbar handelt es sich hierbei um zufriedene Kunden. Also korrespondieren hohe RFM-Werte mit einem hohen Lebenszeitwert eines Kunden (und umgekehrt).

Das RFM-Modell kann also als ein guter Indikator für zukünftige Gewinne Ihres Unternehmens dienen. Nimmt der Prozentteil der Kunden über dem RFM-Grenzwert ab, nehmen die Umsätze in naher Zukunft ab.

Das RF-Konzept für Online-Marketer

Hatten wir an unterschiedlichen Stellen erwähnt, dass Online-Marketing sich vom traditionellen Marketing stellenweise unterscheidet, so trifft das auf diesen Bereich insbesondere zu. Der Online-Marketer Jim Novo hat nämlich festgestellt, dass die Häufigkeit (Frequency) in den meisten Fällen nur ein Repräsentant für den Geldwert (Money Value) ist. Anders gesagt: Je häufiger ein Kunde kauft, desto mehr Gewinn erwirtschaftet das Unternehmen.

Und diese Überlegung trifft gerade dort zu, wo Kunden es in der Hand haben, wann immer sie wünschen, etwas tun und außerdem einfach tun können. Diese Möglichkeit sofort handeln zu können, verändert das Verhalten von Konsumenten nachhaltig.

Für unsere Berechnung bedeutet das aber: Nutzt man den Wert M (Money Value = Geldwert) im Zusammenhang mit R (Recency) und F (Frequency), dann hat das den Effekt, dass die R- und F-Werte gemildert werden. Das aber hat zur Folge, dass Sie Veränderungen nicht mehr so leicht erkennen können. Also bieten die alleinig gebrauchten Werte Recency und Frequency eine bessere Vorhersage für Veränderungen.

Ein anderes Problem besteht, wenn der Wert M einbezogen wird außerdem, dass man den Kundenwert nur für einen kurzen Zeitraum erhebt. Dann kann ein Kunde zu schnell ein A bekommen, obwohl er eigentlich schon auf dem Absprung ist.

Nur hat er eben einmal für eine hohe Summe eingekauft und rangiert deswegen vor anderen Kunden. Ein ähnliches Problem besteht auch bei einem niedrigen M-Wert mit gleichzeitig hohen R- und F-Werten.

Internet-Kunden sind eine eigene Spezies

Dieses mag zunächst einmal akademisch anmuten. Doch im Internet stellt sich der Lebenszeitwert des Kunden ein wenig anders dar als in der restlichen Welt.

Ein spezifisches Verhalten (Besuch, Kauf) nimmt anfangs im Internet schneller zu, um dann gegen Ende aber auch schneller abzunehmen. Der Grund dafür mag darin liegen, dass Internet-Nutzer nur kurze Aufmerksamkeits-Phase haben und gleichzeitig ein breites Angebot.

Internet-Nutzer können sich offenbar sehr schnell für etwas begeistern. Man vermutet, dass dieses Verhalten quasi Kraft von ansonsten späteren Aktivitäten abzieht.

Weil also ihr Verhalten vergleichsweise abrupt abläuft, ist es sinnvoll diesen Prozess möglichst früh zu erkennen. R und F sind also die zentralen Variablen zur Vorhersage von Kundenverhalten, weil M der schwächste Faktor ist und in F ohne repräsentiert wird. Außerdem würde der Wert für nicht-kaufbezogene Aktivitäten nicht anzuwenden sein, also nur begrenzten Aussagewert für das Internet besitzen. Nebenbei: es ist leichter mit zwei statt drei Variablen zu arbeiten.

Wie Sie nun konkret den Kundenwert bestimmen können, zeige ich Ihnen hier. Nehmen Sie einmal an, dass Sie einen Kunden gewonnen haben.

Dieser neue Kunde erhält einen Startwert von 25 Punkten.

Für Werbeaufwendungen werden Punkte abgezogen, für Käufe werden Punkte addiert.

Beispiel

Wenn Sie allerdings für einen Kunden tatsächlich einen Wert von +3 ermittelt hätten, dann hätten Sie entweder die Warnsignale vorher nicht wahrgenommen oder nicht regelmäßig Ihre Daten überprüft.

Bereits bei einem Check nach 6 Monaten hätten Sie wohl feststellen müssen, dass nur zwei Einkäufe getätigt wurden und außerdem der Kunde mit einem oder mehreren Produkten möglicherweise nicht zufrieden war.

Hier hätten Sie nun in die Korrespondenz schauen müssen, warum die Retouren erfolgten. Vielleicht fühlte sich der Kunde ja von Ihnen schlecht bedient? Vielleicht haben Ihre Mitarbeiter nicht adäquat auf die Rücksendung reagiert?

Unsere Drogeriekette hätte mit so einem Modell genauso wie der Büroartikelanbieter oder Zaunhersteller gewinnen können. Sie hätten eine situations- und kundenorientierte Kommunikation mit vorher definierten Eskalationsstufen in Gang gesetzt. Und ich garantiere Ihnen, dass Sie damit auf der einen Seite Gelder für Karteileichen sparen und mit den freigewordenen Ressourcen die Kunden besser bedienen können, die es verdient haben.

Kundenbeziehungs-Management ist also mehr als nur ein Zahlenspiel, mit dem Sie Ihren Kunden bewerten. Die Zahlen können und sollen nur Material für Entscheidungen liefern.

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