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BeispieldokumentationBeispiel: Nutzung der RFM-Analyse in der Segmentierung

 

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die RFM-Analyse im Zusammenhang mit der Zielgruppenbildung einsetzen können, um das Ergebnis einer Kampagne zu optimieren.

Szenario

Ein Versandhandel verschickt jedes Jahr einen Hauptkatalog an seine Kunden. Darüber hinaus werden auch themenspezifische Kataloge zu bestimmten Produktgruppen versendet, die aber nur an einen ausgesuchten Teil der Kundenbasis gehen. Bei Interesse stehen diese zusätzlichen Kataloge auch anderen Kunden auf Anforderung zur Verfügung. Zusätzlich zu diesem katalogbasierten Geschäft werden einzelne Produkte über gezielte Kampagnen gefördert, bei denen ausgesuchte Kunden über verschiedene Kanäle angesprochen werden: per E-Mail oder per Telefon.

Im Beispiel soll eine Kampagne zum Verkauf eines recht profitablen Messersets durchgeführt werden. Es liegen bereits Erfahrungen mit ähnlichen Kampagnen vor, die nun als repräsentative Kampagnen für die Zielgruppenbildung und die Optimierung herangezogen werden können. Auf Grundlage einer dieser repräsentativen Kampagnen wurden sowohl für den E-Mail-Kanal als auch für den Telesales-Kanal in SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP NetWeaver BW) Rücklaufquotenmodelle gebildet. Diese Modelle ermitteln die typischen Kaufwahrscheinlichkeiten bei solchen Kampagnen je RFM-Segment und Kanal. Zwei Attribute wurden über Anfang des Navigationspfads Marketing Navigationsschritt Segmente Ende des Navigationspfads in der Grafischen Modellierung eingerichtet: eins für Kaufwahrscheinlichkeit Telefon und eins für Kaufwahrscheinlichkeit E-Mail.

Vorgehensweise

Sie sind nun verantwortlich für die Definition und die Optimierung der Zielgruppe.

  1. Bestimmen Sie zunächst anhand von verschiedenen Attributen eine Zielgruppe aus dem vorhandenen Kundenstamm.

  2. Unterteilen Sie diese Gruppe anschließend in Untergruppen: in eine, die per Telefon angesprochen werden soll, und eine andere, die per E-Mail angesprochen werden soll.

  3. Dazu untersuchen Sie die Zielgruppe zunächst mit dem Attribut Kaufwahrscheinlichkeit Telefon. Im Bild Simulation Gewinn geben Sie den Deckungsbeitrag pro verkauftes Messerset und den Kostensatz für das Ansprechen eines Kunden per Telefon ein.

  4. Das System ermittelt daraufhin einen erwarteten Gewinn oder Verlust, der sich ergeben würde, wenn alle Kunden der aktuellen Zielgruppe per Telefon angesprochen würden. Gleichzeitig wird ein Vorschlag für einen Filterwert errechnet, mit dem die Zielgruppe auf diejenigen Kunden beschränkt werden kann, die den erwarteten Gewinn maximieren. Im Beispiel mag hier ein Filterwert von 2,4 % vorgeschlagen werden.

  5. Legen Sie nun einen Filter „größer oder gleich 2,4 %“ für das Attribut Kaufwahrscheinlichkeit Telefon an und unterteilen Sie Ihre Zielgruppe anhand dieses Filterwertes in zwei Zielgruppen.

    1. Die erste Gruppe enthält jetzt nur noch Kunden, die bei Ansprache per Telefon eine Kaufwahrscheinlichkeit von größer als 2,4 % aufweisen. Diese Gruppe wird später in der Kampagne per Telefon angesprochen.

    2. Untersuchen Sie nun die zweite Gruppe mit dem Attribut Kaufwahrscheinlichkeit E-Mail. Geben Sie hier den Kostensatz für das Versenden eines Angebots per E-Mail ein.

      Das System schlägt auch für diese Gruppe einen gewinnmaximierenden Filterwert vor. Im Beispiel sei dies 1,3 %.

  6. Legen Sie nun auch einen Filter „größer oder gleich 1,3 %“ für das Attribut Kaufwahrscheinlichkeit E-Mail an. Grenzen sie die zweite Zielgruppe auf diesen Filterwert ein.

Ergebnis
  • Ihre ursprüngliche Zielgruppe wurde nun in zwei Gruppen aufgeteilt:

    • Eine potenziell besonders profitable Gruppe für eine Telefonkampagne

    • Eine potenziell besonders profitable Gruppe für eine E-Mailkampagne

  • Alle Kunden, deren Kaufwahrscheinlichkeit so gering ist, dass weder bei Ansprache per E-Mail noch per Telefon mit einem Gewinn zu rechnen wäre, sind aus ihr entfernt worden.

  • Sie erhalten außerdem Vorhersagen für das benötigte Budget, die Anzahl der erwarteten Käufe und den erwarteten Gewinn.

  • Sie können auch die Drucktaste Simulation ROI verwenden, um den Return on Investment (ROI) maximieren.

  • Da das System die Auswirkungen auf Gewinn, ROI, Kosten und erwartete Anzahl Käufe für alle möglichen Filterwerte parallel berechnet und zeigt, können auch Einschränkungen auf Budget, Kanalkapazitäten oder Angebotsverfügbarkeit berücksichtigt werden. Wählen Sie dazu statt des vom System vorgeschlagenen Filterwertes einfach den profitabelsten Wert, der die vorhandenen Nebenbedingungen einhält.