Im wettbewerbsintensiven Markt von heute ist das Verständnis Ihrer Kunden mehr als nur ein Nice-to-have – es ist ein Muss. Kundensegmentierung ist die Kunst und Wissenschaft, Ihre Kundschaft in aussagekräftige Gruppen einzuteilen, um Ihr Marketing anzupassen, Ihre Angebote zu optimieren und Ihr Wachstum zu fördern. In diesem Blogbeitrag werden die Grundlagen der Kundensegmentierung erläutert: vom «Warum» bis hin zu praktischen Techniken, Arbeitsabläufen, Vorteilen, Herausforderungen und Best Practices.

Was ist Kundensegmentierung und warum ist sie wichtig?

Bei der Kundensegmentierung wird der gesamte Kundenstamm in kleinere, homogenere Gruppen aufgeteilt, die sich durch gemeinsame Merkmale – wie demografische, verhaltensbezogene oder psychografische Merkmale – auszeichnen. Anstatt alle Kunden gleich zu behandeln, können Sie mithilfe der Segmentierung die einzelnen Gruppen direkt ansprechen und dabei berücksichtigen, was für diese am wichtigsten ist.

Vorteile der Kundensegmentierung:

  • Relevanz und Personalisierung: Massgeschneiderte Botschaften finden mehr Anklang und erhöhen die Öffnungs- und Klickraten sowie die Konversionsrate.
  • Ressourceneffizienz: Indem Sie sich auf die Segmente mit dem grössten Potenzial konzentrieren, vermeiden Sie die Verschwendung von Budget für Zielgruppen mit geringem Wert.
  • Optimierung von Produkten und Angeboten: Sie verstehen, welche Funktionen oder Preise für welches Segment attraktiv sind.
  • Wettbewerbsvorteil: Bieten Sie individuelle Erlebnisse, mit denen die Konkurrenz nicht mithalten kann.

Segmentierungskriterien

Es gibt keinen «richtigen» Weg für die Segmentierung. Ihr Ansatz sollte sich an Ihren Zielen, der Datenverfügbarkeit und der Branche orientieren. Die sechs am häufigsten verwendeten Kriterien sind:

  • Demografie: Alter, Geschlecht, Einkommen, Bildung, Beruf, Familiengrösse
  • Geografie: Land, Region, Stadt, Klima, Stadt- oder Landbevölkerung
  • Psychografische Merkmale: Ansichten, Meinungen, Werte, Bedürfnisse, Persönlichkeitsmerkmale
  • Verhalten: Kaufhäufigkeit, durchschnittlicher Bestellwert, Markentreue, Produktnutzung
  • Technologie: Grad der Technologieübernahme, Nutzungsmuster von Geräten, Software-Präferenzen
  • Firmografisch (für B2B): Branche, Unternehmensgrösse, Jahresumsatz, Standort, Unternehmensstruktur

Die Auswahl von zwei oder drei dieser Segmente, die am besten zu Ihren Zielen passen, führt oft zu klareren und besser umsetzbaren Segmenten als der Versuch, alle sechs auf einmal zu berücksichtigen.

Segmentierungstechniken

Regelbasierte Segmentierung

Bei der regelbasierten Segmentierung werden manuell Kriterien für die Zuordnung von Kunden zu verschiedenen Segmenten festgelegt. Diese Regeln basieren für gewöhnlich auf Geschäftslogik oder historischen Erkenntnissen, beispielsweise «Kunden unter 30 Jahren, die in den letzten sechs Monaten mehr als dreimal gekauft haben» oder «Geschäftskunden mit einem Jahresumsatz von über 1 Million Schweizer Franken». Die Regeln können einfach (eine einzelne Variable) oder komplex (mehrere Bedingungen) sein. Dieser Ansatz ermöglicht es Vermarktern und Analysten, ihr Fachwissen zu nutzen und schnell zu handeln, ohne dass sie über fortgeschrittene Data Science-Kenntnisse verfügen müssen.

Notwendige Pakete in die R-Session laden.

library(dplyr)
library(factoextra)
library(plotly)


Für das vorliegende Beispiel wird ein Testdatensatz generiert. Die vier Spalten umfassen dabei die folgenden Werte:

  • kunden_id: Eindeutige Identifikation des Kunden
  • neueste: Wie viele Tage sind seit dem letzten Einkauf des Kunden vergangen?
  • frequenz: Wie häufig kauft der Kunde?
  • finanzieller_wert: Für welchen Betrag kauft der Kunde?

daten <- data.frame(
  kunden_id = c(12747, 12748, 12749, 12820, 12821, 12822, 12823, 12824, 12826, 12827, 12828, 12829, 12830, 12831, 12832, 12833, 12834, 12836, 12837, 12838),
  neueste = c(2, 0, 3, 3, 214, 70, 74, 59, 2, 5, 2, 336, 37, 262, 32, 145, 282, 59, 173, 33),
  frequenz = c(9, 5, 4, 1, 2, 5, 1, 6, 3, 6, 1, 6, 1, 2, 4, 12, 4, 23, 2, 8),
  finanzieller_wert = c(387.75, 164.96, 818.18, 97.50, 92.72, 474.44, 351.90, 397.12, 219.95, 143.38, 169.79, 207.25, 1135.77, 215.05, 191.52, 417.38, 312.38, 652.59, 134.10, 281.16))


Die Verteilung der Daten kann mithilfe eines Histogramms geprüft werden.

par(mfrow = c(2, 2))

hist(daten$neueste)
hist(daten$frequenz)
hist(daten$finanzieller_wert)


Für jede Kennzahl ist eine separate Rangfolge notwendig.

rangfolge <- daten %>%
  arrange(neueste) %>%
  mutate(rangfolge_neueste = rank(x = neueste, ties.method = "first"))

rangfolge <- rangfolge %>%
  arrange(frequenz) %>%
  mutate(rangfolge_frequenz = order(-rank(x = frequenz, ties.method = "first")))

rangfolge <- rangfolge %>%
  arrange(finanzieller_wert) %>%
  mutate(rangfolge_geldwert = order(-rank(x = finanzieller_wert, ties.method = "first")))


Die drei Variablen «Neueste», «Frequenz» und «Geldwert» werden jeweils zwei Segmenten zugeordnet.

rangfolge <- rangfolge %>%
  mutate(segment_neueste = ntile(x = rangfolge_neueste, n = 2),
    segment_frequenz = ntile(x = rangfolge_frequenz, n = 2),
    segment_geldwert = ntile(x = rangfolge_geldwert, n = 2))

rangfolge$kategorie <- as.factor(paste0(rangfolge$segment_neueste,
  rangfolge$segment_frequenz,
  rangfolge$segment_geldwert))

3D-Streudiagramm

Clusteranalyse

Bei der Clusteranalyse, einem datengesteuerten, nicht überwachten maschinellen Lernverfahren, werden Kunden auf der Grundlage von Ähnlichkeiten zwischen mehreren Variablen automatisch in Gruppen eingeteilt – ohne dass es vordefinierte Bezeichnungen oder Regeln gibt. Das Verfahren funktioniert, indem es natürliche Muster in den Daten identifiziert. Beim K-Means-Clustering beispielsweise wird der Datensatz in eine bestimmte Anzahl von Clustern aufgeteilt, indem die Unterschiede innerhalb eines Clusters minimiert und die Unterschiede zwischen den Clustern maximiert werden. Im Gegensatz zur regelbasierten Segmentierung, die durch von Menschen definierte Kriterien eingeschränkt ist, kann die Clusteranalyse auch nicht offensichtliche Gruppierungen aufdecken, die echte Verhaltens- oder Einstellungsunterschiede innerhalb Ihres Kundenstamms widerspiegeln. In der Regel wird dafür eine statistische Programmiersprache wie R oder eine spezielle Analyseplattform benötigt. Am effektivsten ist die Clusteranalyse, wenn sie auf grosse, mehrdimensionale Datensätze angewendet wird.

Hinweis: Es wird derselbe Datensatz wie bei der regelbasierten Segmentierung verwendet. In der Praxis sollte jedoch ein umfangreicherer Datensatz genutzt werden, um ein gut funktionierendes Modell zu erhalten.

Die Silhouette berechnen.

fviz_nbclust(x = scale(x = rangfolge[, 2:4]),
  FUNcluster = kmeans,
  method = "silhouette")


K-Means-Clustering mehrmals anwenden.

kmeans_cluster <- kmeans(x = scale(x = rangfolge[, 2:4]),
  centers = 4,
  iter.max = 20,
  nstart = 10)

rangfolge$cluster <- as.factor(kmeans_cluster$cluster)


fviz_cluster(object = kmeans_cluster,
  data = rangfolge[, 2:4])

3D-Streudiagramm

RStudio
Histogramme
Optimale Cluster-Anzahl
Cluster-Plot

Siebenstufiger Segmentierungs-Workflow

Ein strukturierter Prozess stellt sicher, dass Ihre Segmente nicht nur statistisch signifikant, sondern auch kommerziell wertvoll sind.

  1. Definieren Sie Ziele: Klären Sie, was Sie erreichen wollen (z.B. Erhöhung der Kundenbindung bei Kunden mit mittleren Ausgaben oder Steigerung der Upsells in einer bestimmten Region).
  2. Daten sammeln und aufbereiten: Abrufen von Daten aus CRM, Webanalysen, Kundenbindungsprogrammen und Umfragen; Bereinigung, Normalisierung und Anreicherung nach Bedarf.
  3. Kriterien und Methoden auswählen: Entscheiden Sie, welche der sechs Kernkriterien Sie verwenden möchten und ob Sie mit Regeln, Clustering oder beidem beginnen möchten.
  4. Segmente erstellen und validieren: Führen Sie Ihre Regeln oder Ihren Clustering-Algorithmus aus und testen Sie auf statistische Signifikanz und Geschäftsrelevanz.
  5. Profil und Interpretation: Erstellen Sie detaillierte Personas. Wer sind sie? Was motiviert sie? Welche Probleme lösen sie mit Ihrem Produkt?
  6. Anwenden und Aktivieren: Setzen Sie Segmente in die Tat um, beispielsweise in Form von personalisierten E-Mail-Kampagnen, gezielten Social Media Ads, dynamischen Website-Inhalten oder individueller Preisgestaltung.
  7. Messen und Verfeinern: Verfolgen Sie wichtige Leistungsindikatoren (z.B. Klickrate, Konversionsrate, Lebenszeitwert) und überprüfen Sie die Segmentdefinitionen kontinuierlich.

Vorteile und Anwendungsfälle

Zwei besonders wichtige Anwendungen der Segmentierung sind:

Personalisiertes Marketing

Indem Inhalte, Angebote und Timing auf die individuellen Bedürfnisse der einzelnen Segmente abgestimmt werden, können Marken ein deutlich höheres Engagement erzielen. Ein Reiseunternehmen könnte beispielsweise familienfreundliche Resort-Pakete an Eltern mit kleinen Kindern schicken, während es Abenteuerreisen für Millennials bewirbt, die ein hohes Social-Media-Engagement aufweisen.

Strategie der Preisgestaltung

Die Segmentierung ermöglicht abgestufte Preis- oder Rabattstrategien. So können Mengenrabatte für Vielkäufer, Treueprogrammvorteile für Stammkunden oder zeitlich begrenzte Gutscheine für preissensible Segmente angeboten werden. Bei richtiger Kalibrierung führt dieser Ansatz zu zusätzlichen Einnahmen, ohne dass die Gewinnspannen erodieren.

Herausforderungen und Fallstricke

Eine wirksame Segmentierung ist sowohl Kunst als auch Wissenschaft. Achten Sie auf folgende Punkte:

Übersegmentierung

Die Schaffung zu vieler Mikrosegmente kann Ihr Marketingteam lähmen und den ROI verwässern. Streben Sie daher lieber eine Handvoll hochwertiger Cluster als Dutzende winziger Segmente an.

Handlungsfähigkeit

Wenn sich ein Segment nicht in eine eindeutige Marketing- oder Produktaktion übersetzen lässt, ist der Aufwand nicht gerechtfertigt. Für jedes Segment sollte es einen klaren Plan geben, beispielsweise einen gezielten E-Mail-Trichter oder ein Sonderangebot.

Bewährte Praktiken für nachhaltigen Erfolg

Die folgenden drei Grundsätze sorgen dafür, dass Ihre Kundensegmentierung stabil und relevant bleibt:

  • Klein anfangen und schrittweise ausbauen: Führen Sie zunächst ein Pilotprojekt mit zwei oder drei Segmenten durch, die in direktem Zusammenhang mit Ihrem vorrangigen Geschäftsziel stehen. Sobald Sie Ihre Wirkung bewiesen haben, erweitern Sie Ihre Reichweite.
  • Kontinuierliches Lernen: Das Kundenverhalten entwickelt sich weiter. Richten Sie deshalb viertel- oder halbjährliche Überprüfungen ein, um die Segmente zu überprüfen, neue Datenquellen einzubeziehen und die Kriterien anzupassen.
  • Kunden-Feedback-Schleife: Nutzen Sie Umfragen, Interviews und Feedbacks, um Ihre Segmentprofile zu validieren. Lassen Sie Ihre Annahmen von echten Kunden bestätigen (oder infrage stellen).

Fazit

Die Kundensegmentierung ermöglicht es Unternehmen, über allgemeine Strategien hinauszugehen, die für alle geeignet sind. Durch die durchdachte Anwendung von Kernkriterien, den Einsatz regelbasierter und Clustering-Techniken, einen disziplinierten Arbeitsablauf sowie die Konzentration auf hochwertige Anwendungsfälle wie z.B. personalisiertes Marketing, können Sie ein neues Mass an Engagement und Umsatz freisetzen. Denken Sie daran, eine Übersegmentierung zu vermeiden und sicherzustellen, dass jedes Segment umsetzbar ist. Integrieren Sie ausserdem kontinuierliches Lernen und Kundenfeedback. Mit diesen Praktiken werden Ihre Segmentierungsbemühungen sowohl heute als auch in Zukunft effektiv sein, wenn sich Ihr Markt weiterentwickelt.

Quellen