Marketing-Controlling mit Data Mining
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Marketing & Kommunikation 12/07 MARKETING 19
Messenalleingenügtjedochnicht.PragmatischeAnsätzeausdem Data Mining sind hand-lungsorientiert und helfen, dieMarketing-Performancehinsicht-lichEffizienzundZielerreichungzu analysieren. Spitzenleistun-genwerdenRealität.
DasControllinghatseineUr-sprünge im Rechnungswesen.Diesführtdazu,dassheutenochdasControllinginvielenUnter-nehmen eine buchhalterischeAusrichtunghat.Derzeitsindje-doch verstärkt Anstrengungenerkennbar,dasControllingauchauf das Marketing auszuweitenund produkt- und marktspezi-fische Sichtweisen ins Control-ling zu integrieren. In diesemSinne sollten Marketingaktivi-tätennichtnurgeplantundum-gesetzt, sondern auch regelmäs-sigaufihreEffizienzundEffekti-vitätüberprüftwerden.Dadurchkönnen Fehlentwicklungen in-nerhalbdesMarketingsrechtzei-tig erkannt und entsprechende,korrigierende Massnahmen ein-geleitetwerden.
Netto-Nutzen des KundenKlassische Grössen für die Fest-stellungderErreichungderMar-ketingzielesindBekanntheitsgrad,Marktanteil resp. Umsatz, Auf-wand und Ertrag (Deckungsbei-trag)oderderROIderMarketing-aktivitäten.HinzuwerdenimmermehrLeistungsstandards aufderBasis von Balanced Scorecards(z.B. Reklamationen, unzufrie-deneKunden,abgewanderteKun-den,ZufriedenheitmitProduktenund Dienstleistungen usw.) ins
Marketingreportingintegriert.FüralldieseMessgrössenkönnendieAktivitäten des Marketings nachProduktenoderProduktgruppen,nach Märkten oder Marktseg-menten und heute immer mehrsogaraufKundenebeneausgewer-tetundanalysiertwerden.
ImGegensatzzueinempro-dukt- oder marktorientiertenMarketing-Controlling,woinderRegel lediglich Durchschnitts-leistungen ausgewertet werden,willdaskundenorientierteCon-
trolling gezielt schwache Leis-tungen eliminieren und Spit-zenleistungen feststellen undkonsequentfördern.DamitwirddieUmsetzungdes«BestPracti-ce»-Ansatzes aktiv gelebt. We-der Funktionalitäten noch Pro-zesse stehen bei diesem Ansatzim Vordergrund, sondern alleindieWirkungenderMarketingak-tivitäten.
Weder Preis noch Qualitätwerden überbewertet, sondernder Netto-Nutzen des KundenstehtimMittelpunktderMarke-tinganstrengungen.DieserPara-digmenwechselzeigtsichheuteschon beim Budgetierungspro-zess, wo immer weniger nachProdukten und Sparten budge-tiertwird, sondern immerhäu-figernachKundenundKunden-segmenten.DerzukünftigeKun-denwert(CustomerLifetimeVa-
lue CLTV) wird so zur plane-rischen Realität. Damit könnenEinzelmassnahmenwiez.B.dieWahrscheinlichkeiten von Ab-wanderungen berechnet wer-den. Mit gezielten Gegenmass-nahmen kann somit das Ziel,d.h.dieVorbeugungdieserAb-wanderungen, erreicht werden.Dazu muss man das Reportinganpassen.
Konsequentes Data-MiningVoraussetzung füreinkundeno-rientiertes,aufHöchstleistungengetrimmtes Marketing-Control-
Marketing-Controlling mit Data MiningData Mining Von der Auswahl der Zielgruppen bis zur Erfolgskontrolle sind Marketingkampagnen zunehmend datenbankunterstützt. Über Datenanalysen mit Rücklaufkontrolle können die erfolgversprechenden Kriterien bestimmt und da-mit verbundene Wirkungsmechanismen aufgezeigt und gemessen werden.
VON JAKOB NEF* UND ROGER DOBLER*
MoreSteuerung des Marketings durch
Controlling und Audits ist schon ein Thema im Marketing-Klassiker von Philip Kotler. Im Buch «Marketing-Management» (ISBN 3-8273-7204-6) widmen Philip Kotler und Friedhelm Bliemel ein Kapitel dem Thema Mar-keting-Controlling. Dabei zeigen sie auf, wie man sich selbst auf Spitzen-leistungen im Marketing prüfen kann. Die Autoren Bauer/Stokburger/Ham-merschmidt geben Einblicke in die In-strumente und Methoden zur Opti-mierung der «Marketing Perfor-mance» (ISBN 3-409-12728-3). Auch für sie ist wesentlich, dass Marketing messbar ist, Kunden und Marken bewertet werden, damit so die Optimierungsprozesse gezielt re-alisiert werden können.> www.az-direct.ch
Retention-Rate
Der drastische Rückgang der Haltbarkeit der Kunden im 2003 war der Anlass zur Einführung spezifischer Kundenbindungs-Massnah-
men. Die deutlich höheren Haltbarkeitswerte der Neukunden aus 2004 zeigen, dass sich diese Massnahmen unmittelbar und langfristig
positiv ausgewirkt haben.
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Start 12 Monate 24 Monate 36 Monate
Zeit seit erstem Kauf
Ant
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Neukunden ex 2001
Neukunden ex 2002
Neukunden ex 2003
Neukunden ex 2004
«Voraussetzung für ein kundenorien-tiertes, auf Höchstleistung getrimmtes Marketing Controlling ist der konsequente Einbezug von Data-Mining-Verfahren.»
Marketing & Kommunikation 12/07 MARKETING 21
UmvisuelldieInformations-fülle zuminimieren, greiftmangerne auf die CHAID-Analysezurück. Mit diesem VerfahrenwerdendierelevantenEinfluss-grössenschrittweiseundhierar-chischnachihrerWirkungindieAnalyse einbezogen. Damit dieSuche nach Spitzenleistungenkontrolliert erfolgen kann,wirddie Kunden-Deckungsbeitrags-RechnungzueinemDataMining-Projektmutiert,beidemdierele-vantenVariablenkontinuierlichüberwachtwerden.Damitunter-stütztDataMiningaktivdieSu-chenachSpitzenleistungenundderennachhaltigeSicherung. n
ling ist der konsequente Einbe-zug von Data Mining-VerfahrenindieMarketing-Prozesse:Analyse:BestimmenderEinfluss-grössen auf das Verhalten derKunden.Strategie-Entwicklung: Prognosedes zukünftigen Verhaltens ein-zelner Kundensegmente. Opti-mierung des Einsatzes der Mar-ketinggelder mit spezifischenMassnahmen.Umsetzung: Segmentierung derKunden auf Grund der bishe-rigen Erkenntnisse. Marketing-massnahmenwerdendarausab-geleitetundoperativgesteuert.Reporting (Analyse): Überprüfender Resultate, kritisches Über-wachenderEinflussgrössenundAbleitung von korrigierendenMassnahmen.
DamiterhältDataMiningei-ne tragende Funktion auch zuroperativenSteuerungderMarke-ting-Instrumente. Dabei werdennicht Antworten auf eindimen-sionaleFrage-resp.Problemstel-lungengesucht,sondernalleDi-mensionendesMarketing-MixinPlanung, Realisation und Kon-trolleanalysiert,überwachtundgeregelt:n dieZielgruppe(derrichtige
Kunde),n daspassendeAngebotmit
demkorrespondierendenPreis,
n überdasadäquateKommuni-kationsmedium,
n imgeeignetenVertriebskanalund
n zumoptimalenZeitpunktfürdenKunden.
Die Zielgruppe ist eine der we-sentlichsten Komponenten zurErfolgssteuerungundsomitauchfürdasMarketing-Controlling.
Bei einer Marketingaktionwerden üblicherweise die Wir-kung zwischen der Zielgruppeund der Marketing-Instrumenteanalysiert.Diesreduziertsichal-lerdingsoftaufdiezugeordnetenUmsätze und Kosten. Im ers-tenSchrittwerdendabeihäufigDurchschnittsgrössen ausgewer-tetwiedieResponse-Quote,CostperOrder,CostperNewCusto-mer oder der durchschnittlicheBestellwert. Nach Abschluss ei-ner Kampagne sind zusätzlichnoch die Retouren- und Nicht-Zahlerquoten zu berücksichti-gen.Beinichtvertraglichgebun-denenGeschäftsbeziehungen istzudem auch das Wieder-, bzw.Folgekaufverhalten entschei-dend.DennneugewonneneKun-
den erreichen den Break-Evenunter Berücksichtigung der Ak-quisitionskosten meistens erstnachmehrerenKäufenoderRe-aktionen. Wie viel man bei derNeukundengewinnung in ei-ne bestimmte Zielgruppe inves-tieren darf, wird beispielsweisedurchdieHaltbarkeit(Retention-Rate) dieses Kundensegmentesbeeinflusst.DieHaltbarkeit sagt
aus, wie viele Kunden in Pro-zentenerfolgreichansUnterneh-men gebunden werden können.Mit Strategien zur AnhebungderRetentionlässtsichfast im-merdieEffizienzausgesprochenstarksteigern.
CHAID-AnalyseAufdieDauererfolgreichesMar-ketingbasiertaufexternenundinternen Höchstleistungen, diedie nachhaltige optimale Aus-
schöpfung des Marktes zumZiel haben. Langfristige Maxi-mierung des zu realisierendenKundenwertes ist hier die De-vise.Voraussetzungdazuistei-nerseits ein kundenorientiertesund durch Kunden ausgelöstesHandeln, das wirkungsorien-tiertistunddenKundennutzenin den Vordergrund stellt, undandererseits ein konsequentesund nachhaltiges Verfolgen dereigenen wirtschaftlichen Inter-essen.
Die Zielerreichung kannmitdemklassischenMarketing-ControllingmitderKunden-De-ckungsbeitrags-Rechnung über-prüft werden. Für den Zielset-zungsprozess ist hingegen diePrognosedes zukünftigenKun-denwertes (Customer LifetimeValue CLTV) notwendig. Basisfür die Schätzung des CLTVsist eine strukturierte AnalysederEinflussgrössenaufdasKun-denverhalten. Diese Einfluss-grössen können wie folgt grup-piertwerden:
n DatenzurKontakt-undAnge-bots-History,
n Informationenüberdasbishe-rigeVerhaltendesKunden,
n Verhaltensrelevante soziode-mografische und psychogra-fischeEigenschaftendesKun-denund
n Definitionen der aktuellenAngebote.
* Roger Dobler,
Team Leader Data Mining
& Geo Marketing, AZ Direct AG
Rotkreuz/St. Gallen/Crissier
* Jakob Nef,
CEO, Head of Consumer
Addresses, AZ Direct AG
Rotkreuz/St. Gallen/Crissier
Ergebnisbaum einer CHAID-Analyse
Basierend auf im Voraus definierten Marketingmassnahmen wird eine Prognose des CLTV über z.B. drei Jahre auf Kundenebene
gemacht. Das CHAID-Verfahren teilt im ersten Schritt die Grundgesamtheit mittels der Variablen «Lebensphase» in 7 Subsegmente
mit einem Index des prognostizierten CLTV von 39 bis 194 Indexpunkten. In einem zweiten Schritt werden diese Subsegmente mit
unterschiedlichen, marketing-relevanten Variablen erneut aufgeteilt. So muss nun strategisch entschieden werden, ob bestimmte
Kundensegmente mit einem unterdurchschnittlichen CLTV-Index mit diesen Marketingmassnahmen bearbeitet oder ob dafür Alter-
nativen entwickelt werden sollen.
Paare 45+
39
Fam. mit Teens
98
Singles 60+
86
Fam. mit Kindern
100
Paare <45
194
Singles < 60
104
Alter < 25
151
tief
35
hoch
136
Haushalte CH/d
100
Lebensphase (HH)
Frei verfügbares EinkommenWohnumfeld
übrige jung/dynamisch
67 175
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«Die Zielgruppe ist eine der wesent-lichsten Kompo-nenten zur Erfolgs-steuerung und somit auch für das Marketing-Control-ling.»