In vielen Unternehmen erwirtschaften wenige Kunden einen großen Teil des Deckungsbeitrags. Welche das sind und was sie gemeinsam haben, wissen Vertrieb und Geschäftsführung oft nur aus Erfahrung. Kundensegmentierung macht dieses Wissen überprüfbar.
Dieser Beitrag erklärt die gängigen Modelle und Kriterien, zeigt den Unterschied zur Marktsegmentierung und beschreibt, wie Sie Segmente aus vorhandenen ERP- und CRM-Daten bilden.
Das Wichtigste in Kürze
- Kundensegmentierung teilt den bestehenden Kundenstamm in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen.
- Eindimensionale Modelle wie die ABC-Analyse sind schnell erstellt. Mehrdimensionale Modelle liefern homogenere Gruppen.
- Im B2B zählen Branche, Unternehmensgröße, Kaufverhalten und Deckungsbeitrag.
- Die Daten für eine belastbare Segmentierung liegen meist bereits im ERP und CRM.
Was ist Kundensegmentierung?
Kundensegmentierung bezeichnet die Einteilung des Kundenstamms in Teilgruppen, sogenannte Kundensegmente. Kunden innerhalb eines Segments ähneln sich in festgelegten Merkmalen, Kunden verschiedener Segmente unterscheiden sich. Ziel ist es, Angebot, Betreuung und Vertriebsaufwand an den Wert und die Bedürfnisse der Gruppen anzupassen.
Marktsegmentierung und Kundensegmentierung: der Unterschied
Die Marktsegmentierung teilt den Gesamtmarkt aus bestehenden und potenziellen Kunden in Teilmärkte. Sie beantwortet die Frage, welche Märkte sich lohnen. Die Kundensegmentierung bezieht sich nur auf Bestandskunden. Weil über sie deutlich mehr Daten vorliegen, sind die Ergebnisse genauer.
Modelle der Kundensegmentierung
Eindimensionale Kundensegmentierung
Die eindimensionale Kundensegmentierung teilt Kunden nach genau einem Merkmal ein. Sie ist schnell erstellt und macht die wirtschaftliche Bedeutung der Gruppen sichtbar. Die Gruppen sind allerdings nicht homogen: Kunden mit gleichem Umsatz können sich in allem anderen unterscheiden.
- ABC-Analyse: Einteilung nach Umsatz oder Deckungsbeitrag in A-, B- und C-Kunden.
- Kaufhäufigkeitsanalyse: Einmalkunden, Gelegenheitskunden, Stammkunden.
- Verwendungsintensität: intensive und gelegentliche Nutzer eines Produkts.
- Kaufvolumen je Auftrag: Einteilung nach durchschnittlicher Auftragsgröße.
Mehrdimensionale Kundensegmentierung
Mehrdimensionale Modelle kombinieren mehrere Merkmale. Die Segmente sind homogener und aussagekräftiger.
- RFM-Analyse: Kombination aus Recency (letzter Kauf), Frequency (Kaufhäufigkeit) und Monetary Value (Umsatz). Jeder Kunde erhält je Merkmal eine Punktzahl. Daraus entstehen Gruppen wie „treue Stammkunden“ oder „abwanderungsgefährdet“.
- Kunden-Portfolio: Kundenattraktivität und eigene Lieferposition als Matrix.
- Conjoint-Analyse: Präferenzen für Produktmerkmale, etwa Preis, Lieferzeit oder Service.
- Kontrastgruppenanalyse: schrittweise Teilung in zwei Gruppen, bis eine Stoppregel greift.
- Clusteranalyse: statistisches Verfahren, das Kunden anhand vieler Merkmale gruppiert, ohne dass Gruppen vorab festgelegt werden.
Kriterien der Kundensegmentierung im B2B
- Umfeld: Branche, Region, Verbandszugehörigkeit, regulatorische Anforderungen.
- Organisation: Unternehmensgröße, Organisationsform, eingesetzte Technologien.
- Kaufverhalten: Auftragsvolumen, Kaufhäufigkeit, Produktmix, Zahlungsverhalten, Beschaffungsprozess.
- Wirtschaftlicher Wert: Deckungsbeitrag, Betreuungsaufwand, Customer Lifetime Value.
Im B2C kommen demografische, geografische, psychografische und verhaltensbezogene Merkmale hinzu, etwa Alter, Wohnort, Einstellungen oder Markenwahl.
Kundensegmentierung mit Daten: von der Tabelle zum Bericht
Die meisten Unternehmen segmentieren einmal im Jahr in einer Tabellenkalkulation. Das Ergebnis veraltet, sobald es fertig ist. Eine datengetriebene Kundensegmentierung läuft automatisch und bleibt aktuell.
- Datenquellen verbinden: Umsätze und Aufträge aus dem ERP, Kontakte und Branchen aus dem CRM, Servicefälle aus dem Ticketsystem. Grundlage ist eine eindeutige Kundennummer über alle Systeme.
- Merkmale festlegen: Welche Fragen soll die Segmentierung beantworten? Vertriebssteuerung braucht andere Merkmale als Produktentwicklung.
- Segmente berechnen: ABC und RFM direkt in der Datenplattform; Clusterverfahren des maschinellen Lernens für Muster, die mit festen Regeln nicht sichtbar werden.
- Im BI-Bericht bereitstellen: Segment je Kunde im CRM sichtbar, Entwicklung der Segmente im Dashboard, Wechsel zwischen Segmenten als Signal.
Praxisbeispiel (fiktiv): Ein Großhändler mit 2.000 Geschäftskunden teilt nach Umsatz ein. Die RFM-Analyse zeigt zusätzlich 140 A-Kunden, deren letzter Auftrag über sechs Monate zurückliegt. Der Vertrieb priorisiert diese Gruppe, bevor sie in der Umsatzstatistik auffällt.
Wie aus verteilten Kundendaten ein gemeinsames Fundament wird, beschreibt unsere Seite zur Datenarchitektur. Berichte und Dashboards zur Kundensteuerung zeigt Data Analytics und Business Intelligence.
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Häufige Fragen zur Kundensegmentierung
Was ist Kundensegmentierung, einfach erklärt?
Die Einteilung bestehender Kunden in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen, um Angebot und Betreuung gezielt auszurichten.
Was ist eine eindimensionale Kundensegmentierung?
Eine Einteilung nach nur einem Merkmal, zum Beispiel Umsatz in der ABC-Analyse. Schnell erstellt, aber mit wenig homogenen Gruppen.
Welche Modelle der Kundensegmentierung gibt es?
Eindimensionale Modelle wie ABC-Analyse und Kaufhäufigkeit sowie mehrdimensionale Modelle wie RFM-Analyse, Kunden-Portfolio, Conjoint-Analyse und Clusteranalyse.
Welche Kriterien eignen sich im B2B?
Branche, Unternehmensgröße, Kaufverhalten, Produktmix, Deckungsbeitrag und Betreuungsaufwand.
