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Der erste Schritt zur Stammkundengewinnung

Für fast jedes Unternehmen ist es überlebenswichtig, Stammkunden zu gewinnen und einen langfristigen Kundenstamm aufzubauen. Dazu muss man die Kunden gezielt ansprechen und mit den richtigen Angeboten zur richtigen Zeit zu einem Kauf animieren.

Information gibt es heutzutage im Überfluss, aber die Aufmerksamkeit der Kunden hat dadurch natürlich nicht zu-, sondern abgenommen. Entsprechend muss man sich von der Masse abheben um beim Kunden Gehör zu finden. Am besten gelingt dies durch eine individuelle Ansprache.

Den Kunden kennen – der Schlüssel zum Erfolg

Entsprechend beginnen alle Bemühungen mit dem Sammeln und Auswerten der Kundendaten, um die Interessen der Kontakte zu identifizieren. Da online bereits viele Daten anfallen, ist dies prinzipiell einfach – trotzdem lassen viele Unternehmen dieses Potential nach wie vor ungenutzt.

Dabei ist das Ziehen von Rückschlüssen nicht schwer: Kleidung, die heute online bestellt wird, verrät z.B. bereits viel über dessen Käufer. Adresse, Geschlecht und Kleidergrößen sind essenziell, um den Verkauf überhaupt abwickeln zu können. Mittels Warenkorbanalyse über verschiedene Käufe und Kunden hinweg, können Rückschlüsse auf die Geschmäcker der Kunden gezogen werden.

So gewonnene Erkenntnisse lassen sich auch auf weitere Kunden übertragen, um diese mit passenden Angeboten anzusprechen.

Es gibt bestimmte Artikel, die in Kombination mit anderen Artikeln von Kunden häufiger gekauft werden. Als einfaches Beispiel wird ein Kunde, der ein Fahrrad kauft, potentiell auch einen Fahrradhelm brauchen. Aber auch weniger offensichtliche Zusammenhänge können mit einer Warenkorbanalyse erkannt und im Nachgang zum speziellen Bewerben dieser Artikel genutzt werden.

Im stationären Handel sind zur Abwicklung des Kaufs deutlich weniger Daten erforderlich – der Kunde kommt in den Laden, kauft einen Artikel und ist wieder verschwunden. Trotzdem gibt es Möglichkeiten, mehr Daten zu gewinnen. Man kann z.B. mit Anreizen arbeiten, um Kunden zu bewegen, mehr Daten von sich preiszugeben und die Angebote besser auf sie zuschneiden zu können. Kundenkarten sind in diesem Zusammenhang nur ein Beispiel zur fortwehrenden Erhebung von Kundendaten. Je mehr Kunden diese nutzen, umso besser lässt sich das Kaufverhalten analysieren.

Wer online wie stationär unterwegs ist, kann Kunden anbieten, die Kundenkarte mit dem Onlineprofil zu verbinden. Dies lässt weitere Rückschlüsse auf den Kunden und die verschiedenen Berührungspunkte zum Unternehmen zu. Der Blick auf den Kunden wird ganzheitlich.

Welche Daten sollten erhoben und analysiert werden?

Die Online-Welt macht es uns wieder einfach. Ein detailliertes Besuchertracking ist auf der Website mit ein wenig investierter Zeit recht leicht erstellt. Die Zahl der Erstbesuche sowie wiederkehrende Besuche und Aufenthaltsdauer auf den einzelnen Webseiten sind im Onlinehandel gängige und wichtige Kennzahlen zur Identifizierung des Einkaufsverhaltens der Kunden und der Besucher

Für den stationären Handel wurden nun – auch dank einiger technischer Innovationen – neue Kennzahlen entwickelt, die mit Hilfe von Kamerazählung, WLAN-Sensoren, Kassendaten und Bluethoot Beacons erhoben werden können. Folgende Kriterien lassen sich damit messen

  • das Ranking Ihrer Filiale
  • die Loyalität Ihrer Besucher
  • die Abschöpfungsquote
  • die Gesamtfrequenz von Besuchern
  • neue Besuche, wiederkehrende Besucher und Passanten
  • der Umsatz
  • Prognosedaten, z.B. anhand von Wettervorhersagen

Die Einschätzung und Analyse der Kunden sowie potentieller Kunden wird mit diesen Kennzahlen erheblich vereinfacht. Mit der Verbindung aller Daten erhalten Sie einen ganzheitlichen Blick Ihrer Kunden und können diese mit gezielten Angeboten ansprechen um Zusatzverkäufe zu generieren und Ihre Kontakte langfristig zu binden.

Rastislav Paluv

Rastislav Paluv ist Senior BI Consultant und berät Kunden seit über acht Jahren im Bereich Datenstruktur und -analyse. Er ist zertifiziert im Bereich Microsoft SQL Server und hat ein breites Know-How im Software Engineering.

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