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Eike Benjamin Kroll
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Kein erfolgreicher Investor setzt blind auf Aktien, finanziert ungeprüft Start-ups oder hortet Rohstoffoptionen nach dem Zufallsprinzip. Der selektierende Blick durch die Investorenbrille täte auch so manchem Kundenservice gut. Schließlich stellt jeder Kundenkontakt ein kleines Investment in die Kundenbindung dar. Kundenwertmodelle verraten Serviceverantwortlichen, welche Kundensegmente Fürsorge mit Rendite belohnen.Die wichtigste Grundlage für eine gezielte, wertorientierte Kundensegmentierung ist eine geeignete Wertbasis. Es gibt zahlreiche Kundenwertkonzepte,

  • angefangen mit dem Deckungsbeitrag pro Kunde, der bewertet, wie viel Marge mit einem spezifischen Kunden bisher erzielt wurde,
  • über Recency-Frequency-Monetary-Modelle (RFM), welche die Zeit seit dem letzten Umsatz, die Kaufhäufigkeit und den monetären Wert der Transaktionen bewerten
  • bis in zum Customer Lifetime Value. Er prognostiziert, wie viel Wert ein Account generieren wird und mit welcher Wahrscheinlichkeit der einzelne Kunde abwandern wird.

Jedes der Konstrukte stellt eine Näherung des Kundenwerts in Euro dar und unterstützt Entscheidungen über Investitionen in Kundenbeziehungen.

 

Implementierung stellt Unternehmen vor Herausforderungen

Die Implementierung dieser Konzepte stellt die Unternehmen, die den Kundenwert ermitteln wollen, regelmäßig vor größere Probleme. Die Häufigsten sind die mangelnde Datenverfügbarkeit und unzureichende Leistungsfähigkeit der verwendeten Systeme, meist eine Kombination aus ERP- und CRM-System. Insbesondere bei der kundenspezifischen Berechnung von Deckungsbeiträgen müssen häufig komplexe Operationen in die Systeme implementiert werden. Viele wichtige Kostenkomponenten, etwa die Kontakte des Kunden mit dem Service Center, werden in den ERP Systemen verständlicherweise nicht auf ein individuelles Kundenkonto gebucht. Dadurch bleiben Abschätzungen zum Kundenwert unscharf und können für die Entwicklung kundenwertbasierter Servicestrategien weniger beitragen, als es sich die Entscheidungsträger wünschen.Der zweite und wichtigere Grund ist jedoch, dass der Anwendungsbereich von Kennzahlen zum Kundenwert vor ihrer Implementierung meist nicht präzise spezifiziert ist. Häufig ist zu beobachten, dass Unternehmen den Kundenwert ermitteln und vierstufig von A bis D segmentiert implementieren. Reportings greifen zwar auf diese Segmentierung zurück, um etwa zu quantifizieren, wie viele A-Kunden das Unternehmen im letzten Quartal gewinnen konnte. Die Möglichkeiten des Kundenwertes im eins-zu-eins-Dialog werden jedoch meist nicht ausgelotet und folglich nicht in die Praxis überführt. Infolgedessen verlieren die Kennzahlen zum Kundenwert operativ an Bedeutung und Akzeptanz.

 

„One Size fits all“ – nicht bei Kennzahlen

Eine konsequent kundenwertorientierte Unternehmensführung scheitert im Regelfall daran, dass der entwickelte Kundenwert weder für Fachabteilungen, noch für die Personen im direkten Kundenkontakt zugänglich sind. Die Erfahrung zeigt allerdings auch, dass die Bandbreite möglicher Szenarien und Entscheidungen, in denen ein Kundenwert hilfreich sein könnte, nur schwer mit einer einzigen Kennzahl zu unterstützen ist. Hier zwei Beispiele:

In Vorbereitung einer Loyalisierungskampagne interessieren sich Entscheider für die Gefahr, dass ein Kunde abwandert und die Marge, die im Falle einer erfolgreichen Kündigerprävention realisiert werden kann.
Eine Upselling-Maßnahme hat hingegen andere Prämissen; es müssen Bestandskunde identifiziert werden, die potenziell Interesse an einer höherwertigeren Leistung haben. In Kombination mit der Marge des betreffenden Produktes ergibt sich die Renditeprognose einer Kampagne.

Customer Scorecard
Multi-attributives-Kundenwertmodell als Lösung

In unseren Projekten gehen wir immer von den definierten Handlungs- und Entscheidungsszenarien aus. Wenn diese definiert sind, entwickeln wir Kennzahlen, die für die spezifischen Handlungen nutzbar sind. Häufig ist das Ergebnis nicht eine Kennzahl für den Kundenwert. Vielmehr entwickeln wir eine Scorecard aus einer Kombination verschiedener Kennzahlen.Dazu gehört neben einem Ertragswert, etwa dem Deckungsbeitrag der aktuellen Vertragssituation, auch ein quantifiziertes Upsellingpotenzial wie etwa einer Bedarfsschätzung je Produktgruppe, zudem eine Kennzahl für Loyalität, wie die Churn-Wahrscheinlichkeit. Diese Kennzahlen können in die jeweiligen Szenarien als Optimierungshilfe für Handlungen und Entscheidungen einfließen. Häufig stellen wir die Kundencluster in Kundenlandkarten dar. Dergestalt können wir für eine Präventionskampagne den Ertragswert der Loyalität gegenüberstellen, und Ihr Investment – respektive Ihre Kampagne – auf werthaltige Kunden mit geringer Loyalität konzentrieren.