mayato: Erfolgreiche Kundensegmentierung im Einzelhandel durch Data Mining
ID: 401698
Preisdruck und sprunghaften Kundenverhalten ausgesetzt. Insbesondere im
Lebensmitteleinzelhandel (LEH) haben sich die Kunden an „Dauerniedrigpreise“ gewöhnt.
Einen Wettbewerbsvorsprung kann vor allem die Sortimentsgestaltung sowie eine
zielgruppenspezifische Filialplanung auf Basis von aussagekräftigen Informationen über
das Einkaufsverhalten typischer Kundengruppen bieten. Dies zeigt eine Studie des BI-
Analysten- und Beraterhauses mayato auf der Basis eines Data-Mining-Projekts zur
Kundensegmentierung bei einem namhaften LEH-Unternehmen. Die Analysen lieferten
zahlreiche bisher unbekannte Erkenntnisse über Kaufvorlieben der Konsumenten. Die
komplette Case Study ist unter www.mayato.com erhältlich.
Data Mining zur Kundensegmentierung
Das Wissen über das Einkaufsverhalten von Kundengruppen lässt sich aufgrund von
Kundenanonymität sowie der Fülle an Einkaufstransaktionen mit traditionellen
Auswertungen nur lückenhaft und mit hohem manuellem Aufwand aufdecken. Zudem sind
zeitlich stabile Erkenntnisse erforderlich, um konkrete Maßnahmen ableiten zu können.
„Die Robustheit des gewonnenen Kundenwissens ist entscheidend für seinen Wert der
späteren Nutzung. Dies erfordert Erfahrung und Augenmaß im gesamten Analyseprozess“,
bekräftigt Georg Heeren, Geschäftsführer der mayato GmbH.
Die erforderliche Verdichtung der Einkaufsdaten und die gleichzeitige Bestimmung
trennscharfer Segmentierungskriterien lässt sich nur mit einer explorativen Data-Mining-
Segmentierung erreichen.
Warenkorbanalyse
Zur Bildung von Kundentypen im Rahmen einer Segmentierung eignen sich vorwiegend
anonymisierte Warenkorbdaten, die bei jedem Einkauf durch die Kassensysteme erfasst
werden. Im Fall des Lebensmittelshändlers mit einem 30.000 Artikel-Sortiment waren zum
Zeitpunkt der Analyse über eine Million Kundenkarten im Einsatz, so dass sich das
Einkaufsverhalten über einen längeren Zeitraum hinweg verfolgen ließ. Neben Umsätzen
und Deckungsbeiträgen wurden vor allem Kennzahlen herangezogen, die auf
Umsatzanteilen bestimmter Warengruppen wie Tiefkühl- oder Bioprodukten basieren.
Das Ergebnis
Überraschenderweise zeigte sich unter anderem filialübergreifend ein stabiles Segment mit
Käufern von Bioprodukten, das durch hohe Umsätze hervorstach. Ebenso waren
Biosegmente mit mittleren und niedrigen Umsätzen vertreten. Viele Bioprodukte, die neu
im Regal waren, hatten in kurzer Zeit offensichtlich Stammkunden in jeder Umsatzkategorie
gefunden. „Die Ergebnisse der Kundensegmentierung zeigen, dass explorative
Datenanalysen in kurzer Zeit Erkenntnisse zutage fördern können, die von grundlegender
geschäftsstrategischer Bedeutung sind und sich zudem unmittelbar in die Praxis umsetzen
lassen”, so Peter Neckel, verantwortlicher Projekteiter und mayato-Experte für Customer
Relationship Analytics.
Zudem rückte eine kleine, aber stabile Kundengruppe in den Fokus, die vorwiegend Artikel
im unteren Preissegment (Einstiegsartikel) kaufte. Der Lebensmittelhändler ist eher im
höherpreisigen Segment angesiedelt und führt die Einstiegsartikel nebenbei. Dass diese
Artikelkategorie zur Bildung eines eigenen Kundentyps führte, war im Vorfeld des
Analyseprojektes nicht erwartet worden.
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Unternehmensinformation / Kurzprofil:
mayato ist als Analysten- und Beraterhaus spezialisiert auf Business Intelligence. Von
Niederlassungen in Berlin, Bielefeld und Heidelberg aus arbeitet ein Team von erfahrenen IT-
und BI-Architekten, Statistikern, Analysten sowie fachlichen Experten für spezielle Themen
wie Betrugserkennung, Data Mining und Analytisches CRM. Zu den Kunden von mayato
zählen namhafte Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen. Als Partner mehrerer
Softwareanbieter ist mayato grundsätzlich der Neutralität und in erster Linie der Qualität seiner
eigenen Dienstleistungen verpflichtet. Nähere Infos unter www.mayato.com.
mayato GmbH
Am Borsigturm 6
D-13507 Berlin
Dr. Marcus Dill
Tel. +49 (0)178 490 67 27
marcus.dill(at)mayato.com
Stemmermann – Text & PR
Hinter dem Rathaus 1
D-23966 Wismar
Tanja Stemmermann
Tel. +49 (0)3841 22 43 14
info(at)stemmermann-pr.de
Datum: 09.05.2011 - 12:35 Uhr
Sprache: Deutsch
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Kontakt-Informationen:
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Business Intelligence
Meldungsart: Unternehmensinformation
Versandart: Veröffentlichung
Freigabedatum: 09.05.2011
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