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03.07.2019

Wer ist Ihr profitabelster Kunde?

Wer ist Ihr profitabelster Kunde?

Laut diesem Econsultancy-Bericht aus dem Jahr 2016 (an dem mehr als 1.000 Fachleute aus den Bereichen E-Commerce, Marketing und Digitales teilnahmen) war eine der höchsten Prioritäten die Kundensegmentierung - 72 % der Teilnehmer gaben an, dass sie ihre Kundendaten für die Segmentierung nutzen. Wir wissen bereits, dass jeder Kunde individuelle Verhaltensmuster, Bedürfnisse und Vorlieben hat - das sollte also keine Überraschung sein. Aber es ist fast unmöglich, jeden Kunden auf der Grundlage seiner individuellen Vorlieben anzusprechen.

Profitable Kunden

Wie können Sie als Einzelhändler sicherstellen, dass Sie mit Ihren wertvollsten Kunden in Kontakt treten? Der heutige Markt ist übersättigt und wettbewerbsintensiv. Die Kunden recherchieren ausgiebig im Internet, bevorzugen Rabatte und wechseln zwischen verschiedenen Marken. Wie können Marken in einem verbrauchergesteuerten und verbraucherzentrierten Markt die Kundentreue erhöhen und maximale Rentabilität erzielen? Dank der Tools, die es Marken ermöglichen, ihre Kunden zu segmentieren, können sie mithilfe von Daten und Analysen verstehen, welche Kunden wie angesprochen werden sollten.

Die Antwort liegt in datengesteuerten, umsetzbaren Erkenntnissen.

1. Kundensegmentierung

Um herauszufinden, wer Ihre profitabelsten Kunden sind, sollten Sie zunächst ein Profil Ihres gesamten Kundenstamms erstellen, um festzustellen, wer sie sind und was sie mögen. Dazu müssen Sie Ihre Kunden nach gemeinsamen Merkmalen oder Eigenschaften gruppieren, zu denen auch das Verkaufsverhalten und soziodemografische Faktoren gehören sollten. Sobald Sie sich ein klares Bild von Ihren verschiedenen Kunden gemacht haben, können Sie analysieren, wer was kauft und wer am meisten ausgibt.

2. Analyse der 80/20-Marketing-Regel

Die 80/20-Marketing-Regel besagt, dass 80 % des Umsatzes von 20 % der Kunden erzielt werden. Marken können ihre Rentabilität steigern, indem sie diese 20 % der Kunden identifizieren, ihnen Upselling anbieten und andere Kunden finden, die wie sie aussehen und sich verhalten. Sie müssen Ihre Kundensegmente nach ihrem Wert analysieren, um sich ein Bild von den wertvollsten Kunden zu machen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse können Sie beispielsweise Ihre Targeting-Strategie anpassen und Kommunikationskanäle einbeziehen, die dieses Kundensegment direkt ansprechen würden.

3. Kunden-Produkt-Analyse

Analysieren Sie Ihre Kundendaten kontinuierlich, um zu verstehen, welche Kunden welche Produkte oder Dienstleistungen kaufen. Wenn Sie bei den Kundentypen, die bestimmte Produkte oder Dienstleistungen kaufen, ein Muster erkennen, können Sie verschiedene Marketingstrategien anpassen, um bestimmte Zielgruppen anzusprechen. Wenn Ihre Kunden also markenorientiert sind oder immer den vollen Preis zahlen, könnte ein Rabatt Ihr Preisniveau oder Ihre Marke abwerten. Sparen Sie sich diese Aktionen für Käufer auf, die nur bei Sonderangeboten einkaufen.

 

4. Analyse der Marktdurchdringung

Dank verschiedener Analysetools können Sie ein Profil Ihrer profitabelsten Kunden erstellen und sie mit dem Rest der Bevölkerung vergleichen. So können Sie Ihre potenziellen Marktchancen einschätzen. Wenn z. B. in einem Gebiet mit einer hohen Dichte an idealen Kunden die Kundenzahl niedrig ist, können Sie den Umsatz steigern, indem Sie die Ausgaben erhöhen. Indem Sie Ihre profitabelsten Kunden kartieren und Ihre ideale Kundendichte überlagern, können Sie auch sehen, in welchen Gebieten Sie eine geringe Marktdurchdringung haben. Online-Unternehmen können dies nutzen, um zu verstehen, wo sie ihre Markenpräsenz und -bekanntheit ausbauen sollten.

Um Ihre profitabelsten Kunden zu identifizieren und zu betreuen, müssen Sie sich mit den richtigen Tools ausstatten, die speziell für E-Commerce-Händler entwickelt wurden. Die Datenanalyse ist unerlässlich, wenn es darum geht, Kunden zu segmentieren, ihre unterschiedlichen Bedürfnisse und Vorlieben zu verstehen und verschiedene Kommunikationswege zu entwickeln.

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Tags: Kundensegmentierung, Analyse, Kundendaten, idealer Kunde

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