Standortrelevante Daten für Portfolioanalysen, Standorte ... / 3.2 Anwendungsfall 2: Verhaltensgesteuerte Segmentierung

3.2.1 Informationen über das Kundenverhalten führen langfristig zum Erfolg

Für die Vertriebsabteilung ist einer der wichtigsten Faktoren im Wettbewerb das tiefe Verständnis für das Kundenverhalten hinsichtlich des Einkaufs/Verbrauchs und der Transaktionen. Aus diesem Grund rufen FMCG-Unternehmen Treueprogramme ins Leben, die es ihnen ermöglichen, die demografischen Eigenschaften ihrer Kunden (Alter, Anschrift, Geschlecht) mit ihren Kaufeigenschaften (Größe des Warenkorbs, Inhalt, Häufigkeit des Einkaufs, Kaufdatum) zu verbinden. Die Telekommunikationsunternehmen sind bestrebt, die Telefongewohnheiten ihrer Kunden ständig zu analysieren, um ein Verständnis der Transaktionsgewohnheiten der Kunden zu erreichen. Banken wünschen sich Informationen über Bankkartentransaktionen, Transaktionen an Geldautomaten und Internet-Bankgeschäften.

Diese Einkaufs-/Verbrauchs-/Transaktionsgewohnheiten beschreiben sehr gut das Verhalten von Kunden, welches aus der Sicht der Segmentierung, zusätzlich zu den demografischen Merkmalen, zahlreiche aussagekräftige Informationen enthält. Kein Zweifel, dass Experten eine auf Verhalten basierte Segmentierung als einen der wichtigsten Bestandteile für den langfristigen Erfolg betrachten.

Aber wie kann die Standortanalyse bei verhaltensbasierter Segmentierung und einem besseren Verständnis für Kundengewohnheiten helfen?

3.2.2 Informationen durch Analyse von Verhaltenseigenschaften

Nach den bisherigen Beispielen könnte eine Vielzahl von Verhaltenseigenschaften mit einer Karte festgelegt werden, die auf Analysen basiert und möglicherweise mit traditionellen Geschäftsanalysen entweder gar nicht oder nur mit Schwierigkeiten aufgedeckt werden können. Einige mögliche Fragen, die auf der Grundlage des Standorts analysiert werden könnten, sind die folgenden:

Standortbasierte Analyse des Kundenkontakts (indikative Liste):

• Wo leben unsere Kunden, basierend auf der Datenbank zur Kundentreue?
• Wie viele unserer Kunden leben im Umkreis von 5, 10, 15 Fahrminuten unseres Vertriebsstandorts?
• Wie weit müssen unsere Kunden fahren, um zum nächsten unserer Vertriebsstandorte zu gelangen?
• Welche(r) Vertriebspunkt(e) wird/werden von unseren Kunden besucht? Besuchen diese Kunden einen oder mehrere?
• Wer sind die Kunden, die überhaupt keinen physischen Vertriebspunkt besuchen?
• Welcher Vertriebspunkt eines Mitbewerbers ist dem Wohnort unseres Kunden am nächsten?

Standortbasierte Analyse von Kundentransaktionen (indikative Liste):

• Wie groß sind die Anzahl, der Summenwert und die durchschnittliche Größe der Transaktionen/Interaktionen in einem gewählten Bereich (Siedlung, Landkreis, Vertriebsstelle, Abdeckung)?
• Wo, an welcher Art von Standort und welche Größe der Transaktion führen sie aus?
• An welchem Standort begannen welche Art von Kunden ihre Aktivitäten?
• Wie ist das Verhältnis von eigenen und nicht eigenen Kunden-Transaktionen an bestimmten Standorten?
• Wie verändern sich die Transaktions-Gewohnheiten im Laufe der Zeit (Tageszeit, Tag, Woche, Monat)?

3.2.3 Praxisbeispiel: Aufstellen eines neuen Geldautomaten

In Abb. 10 wird die durchschnittliche Anzahl der Transaktionen ausländischer Besucher in Restaurants nach Landkreisen in Spanien in verschiedenen Farben dargestellt.

Daraus wird ersichtlich, dass in Barcelona die durchschnittliche Transaktion über die BBVA mit 135 EUR über dem Landesdurchschnitt liegt. Diese Analyse könnte die Bestimmung der finanziell aktivsten Kunden und Standorte aus der Perspektive von Transaktionsdiensten unterstützen.

Abb. 10: Transaktions-Heatmap bei der BBVA^[1]

Im Beispiel aus Abb. 11 zeigt sich, basierend auf den Transaktionsgewohnheiten an diesem Standort, dass dort ein neuer Bargeldautomat aufgestellt werden sollte.

Abb. 11: Beispiel für die Entscheidung zur Platzierung eines Bargeldautomaten

Im 1. Schritt nahm die Vertriebsabteilung der Bank wahr, dass der aktuelle Bargeldautomat (markiert mit einem blauen Kreis) überlastet ist. Für die Installation eines neuen Bargeldautomaten konnten 3 potenzielle Standorte festgelegt werden. Nun sollte entschieden werden, in welchem Gebiet der vorhandene Geldautomat stark frequentiert und überlastet ist. Die Kunden, die mehr als 50 % ihrer Transaktionen am aktuellen Geldautomaten durchführten, erhielten eine blaue Markierung auf der Karte. Eine grüne Markierung erhielten die Kunden, die weniger als 50 % ihrer Aktivitäten an diesem bestimmten Geldautomaten durchführten. Basierend auf der einfachen, kartenbasierten Analyse (visuelle Darstellung) wurde Standort Nr. 3 ausgewählt, da dieser Bereich für die Überlastung des bisherigen Geldautomaten verantwortlich war.

Zusammenfassend konnten mit der Verwendung einer standortbasierten Analyse des Kundenverhaltens die folgenden Vorteile erreicht werden:

• Mit einem Schwerpunkt auf effizientere Kampagnen konnten (finanziell) aktive Kunden besser erreicht werden.
• Steigerung des Umsatzes und Ertrags pro Transaktion.
• Genauere verhaltensbasierte Segmentierung.
• Zieldefinition von Kundenaktivitäten.
• Eine effektivere Messung von Kundenaktivität stimulierenden Kampagnen.
• Die Akquisitionstätigkeit konzentriert sich auf finanziell aktivere Bereiche.
• Die Festlegung von potenziellen Transaktionspartnern und das Erreichen stei...