Mit Kundendaten mehr Nutzen erzeugen

Kundendaten sind eine wichtige Wissensquelle für Marketing und Kommunikation. Wer Waren oder Dienstleistungen verkauft, erhält auch Daten über seine Kunden - insbesondere, wenn der Verkauf über das Internet erfolgt. Diese Kundendaten werden in der Kommunikation mit dem Kunden aber häufig nicht genutzt.

Besonders wertvoll sind Daten, die einer konkreten Person zugeordnet werden können. Sie bilden das „Kundenprofil“ dieser Person. Auf der Basis systematisch aufgebauter Kundenprofile lassen sich viele Marketing- und Kommunikationsmassnahmen sowie auch die Interaktion mit dem Kunden im E-Commerce individueller gestalten. Um Kundendaten zu nutzen, sind geeignete Analysen oder Verarbeitungsmethoden nötig. Grundsätzlich lassen sich hier zwei Ansätze unterscheiden:

  • Data-Mining-Verfahren und
  • Filtering-Methoden

Vor allem im Marketing haben sich Data-Mining-Verfahren durchgesetzt. Mit ihrer Hilfe werden grosse Datenbestände nach sinnvollen Informationen durchforstet. Eine mehrdimensionale Kundensegmentierung ist ein bekanntes Beispiel dafür. Die Ziele bestehen schwerpunktmässig in der optimalen Allokation von Budgets und in der Vermeidung von Streuverlusten. Anwendungen liegen in der Produktentwicklung, in der Gestaltung von Produktportfolios, in allen Bereichen der Marktbearbeitung und auch in der Personalisierung.

Filtering-Methoden kommen zum Einsatz, wenn Personalisierung und Automatisierung der Kommunikation im Vordergrund stehen. Ihr Einsatzgebiet liegt heute schwerpunktmässig noch im E-Commerce, zunehmend aber auch im CRM. Für die Realisierung von Empfehlungssystemen hat sich – neben dem Verfahren des Content-based Filtering – das Collaborative Filtering bewährt, das zwar bei der Einführung einen gewissen Initialaufwand bedingt, später aber weitgehend automatisiert abläuft.

Weitergehende Informationen zur Nutzung von Kundendaten enthält der folgende Beitrag: Leimstoll/Okonek 2008
Mit dem Aufbau von Kundenprofilen und der Anwendung von Filtering-Methoden befassen sich: Leimstoll et al. 2008
Eine Einführung in das Thema der Personalisierung ist im Netzguide Business Communications erschienen: Leimstoll 2009
Eine Anwendungsbericht zur Personalisierung im E-Commerce enthält der folgende Arbeitsbericht: Leimstoll/Alioski 2008

 

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