Grundlagen und Umsetzung der Kundensegmentierung mit dem RFM-Ansatz

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einführung
1.1 Relevanz des Themas und Problemstellung
1.2 Zielsetzung der Arbeit
1.3 Aufbau der Arbeit

2 Grundlagen
2.1 Begriffserklärung & Eingruppierung des RFM-Ansatzes
2.1.1 Definition des RFM-Ansatzes>
2.1.2 Systematisierung von Kundenwertanalyseverfahren und Eingruppierung des RFM-Ansatzes
2.2 Ursprung und Einsatzfeld des RFM-Ansatzes
2.3 Kundensegmentierung

3 Kundensegmentierung mit dem RFM-Ansatz
3.1 Umsetzung
3.1.1 Das Scoring Model
3.1.2 Der erweiterte RFM-Ansatz
3.1.3 Beispielanalyse
3.2 Maßnahmenableitung – Bildung von Kundensegmenten

4 Kritik
4.1 Vor- & Nachteile des RFM-Ansatzes
4.2 Abwandlungen und Weiterentwicklungen des RFM-Ansatzes

5 Fazit
5.1 Erkenntnisse und Grenzen der Arbeit
5.2 Ausblick

Anhang

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Ansätze zur Segmentierung von Kunden Krafft, Manfred/ Albers, Sönke (2000): Ansätze zur Segmentierung von Kunden – Wie geeignet sind herkömmliche Konzepte?, Erschienen in Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 52. Jg. (2000),

Abbildung 2: Darstellung des Scoring-Verfahrens In Anlehnung an: Hahn, Kathrin/ Steinhardt, Jochen (2012): Vertriebscontrolling im Mehrkanalvertrieb. Kennzahlen und Instrumente, Band 1, München und Mering

Abbildung 3: Kundensegmente und deren Strategien In Anlehnung an: Blum, Georg (2012): Dialogmarketing ist messbar, erschienen in acquisa, Vol. 56, Heft 04/2012

Abbildung 4: Methoden der Kundenbewertung Friederichs-Schmidt, Silke (2006): Kundenwert für Versicherungsunternehmen. Analyse der Determinanten und Umsetzungsmöglichkeiten in Anwendungsorientierten Modellen, 2006, Scheßlitz,

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Punktevergabe nach dem RFM-Ansatz

In Anlehnung an: Hahn, Kathrin/ Steinhardt, Jochen (2012): Vertriebscontrolling im Mehrkanalvertrieb. Kennzahlen und Instrumente, Band 1, München und Mering,

Tabelle 2: Rechenbeispiel Eigene Darstellung

1 Einführung

1.1 Relevanz des Themas und Problemstellung

In einer sich stetig verändernden Gesellschaft, in der das Thema Zeit eine immer größer werdende Bedeutung gewinnt, müssen Unternehmen nach neuen Ansätzen suchen um sich dieser Herausforderung zu stellen.^[1] Unternehmen die sich bisher lediglich auf den einseitigen Vertrieb ihrer Produkte konzentriert haben und den Kunden nicht im Fokus hatten, sind langfristig nicht überlebensfähig.^[2] Vielmehr müssen heutzutage verschiedene Faktoren berücksichtigt werden um im harten Wettbewerbsmarkt Produkte abzusetzen. Heute stehen den Unternehmen hierfür viele technische Hilfsmittel zur Verfügung, die genutzt werden sollten. Moderne CRM Systeme bieten den Unternehmen die Möglichkeit, Daten ihrer Kunden auszuwerten und erfolgssteigernde Maßnahmen daraus abzuleiten. Kundenbindung und loyalität stehen bei der Umsetzung der abgeleiteten Maßnahmen an erster Stelle.^[3] Die Frage die sich hierbei für die Unternehmen stellt ist die, welche der Kunden sie gezielt ansprechen sollten, um ihren Erfolg nachhaltig zu beeinflussen.

Eine analytische Untersuchung der Kundendaten stellt demnach einen essentiellen Schritt zum Gesamterfolg des Unternehmens dar und veranschaulicht die Relevanz von CRM Systemen, sowie deren Auswertung, in Unternehmen. Der RFM-Ansatz dient hierbei als Zwischenschritt zum effizienten Kundenbeziehungsmanagement. Voraussetzung hierfür ist zunächst die richtige Segmentierung der Kunden, denn Einfachkäufer sollte man im Idealfall anders ansprechen als Mehrfachkäufer.^[4]

Es ist demnach die Pflicht eines jeden Unternehmens die Beziehungen zu Kunden bzw. Kundengruppen zu pflegen und zu bewerten. Nur so lassen sich Marketing- und Vertriebsbudgets, sowie Besuchszeiten im Vertrieb produktiv nutzen.^[5]

1.2 Zielsetzung der Arbeit

Zielsetzung der vorliegenden Hausarbeit ist die Auseinandersetzung mit dem Thema „Kundensegmentierung mit dem RFM-Ansatz“. Das Ergebnis soll eine strukturierte Darstellung und Erläuterung des RFM-Ansatzes sein. Darüber hinaus soll die Frage nach dem „richtigen Kunden“ geklärt werden. Die Hausarbeit soll einem Unternehmen bei der Segmentierung ihrer Kunden helfen und Wege aufzeigen wie eine nachvollziehbare und logische Aufteilung erfolgen kann. Darüber hinaus wird gezeigt wie mit den Ergebnissen der Analyse, das tägliche Geschäft nachhaltig positiv beeinflusst werden kann und Marketingbudgets zielgerichteter und erfolgreicher eingesetzt werden können. Das Ergebnis soll sich in einer konkreten Empfehlung für die zukünftige Vertriebspolitik eines Unternehmens zeigen.

1.3 Aufbau der Arbeit

Beginnend mit der systematischen Eingruppierung des RFM-Ansatzes in die verschiedenen Kundenwertanalysen und die Definition der einzelnen Bestandteile des RFM-Ansatzes wird im zweiten Teil die Ausgestaltung und Umsetzung erläutert. Hierbei wird zunächst beschrieben, wie ein Unternehmen die richtigen Klassifizierungskriterien feststellen kann und wie diese zu gewichten sind. Darauf aufbauend wird die Bedeutung und Wichtigkeit einer analytischen Analyse des Kundenstamms verdeutlicht. Hierzu wird dargestellt welche Maßnahmen sich aus der Analyse ableiten lassen und wie diese Kostenoptimierend umgesetzt werden können. Abschließend wird der RFM-Ansatz kritisch betrachtet und die Vor- sowie Nachteile werden gegenübergestellt. Darüber hinaus werden weitere Modelle angesprochen, die den RFM-Ansatz ergänzen oder erweitern.

Abschließend stellt das Fazit einen kurzen Ausblick dar und beschreibt wie moderne Onlineshops bereits mit dem Thema Kundenwertanalyse umgehen.

2 Grundlagen

2.1 Begriffserklärung & Eingruppierung des RFM-Ansatzes

Bereits einleitend wurde mehrfach auf die Wichtigkeit des Kundenwerts eingegangen. Dieser Wert stellt für die zielgerichtete Auswahl von Marketingaktivitäten, eine zentrale Kennzahl dar. Der RFM-Ansatz gibt Unternehmen die Möglichkeit Ihren Fokus auf den Kunden zu setzen. Der Kunde wird hierzu mithilfe von individuellen Kriterien, nach einem Scoring Model bewertet.

2.1.1 Definition des RFM-Ansatzes

Der RFM-Ansatz steht für Recency-Frequency-Monetary Ratio^[6] und wird in der Fachliteratur auch als RFMR Ansatz, Verfahren oder Methode deklariert (im Folgenden nur RFM genannt).^[7]

Die Kundenwertbestimmung nach dem RFM-Ansatz impliziert, dass der individuelle Kundenwert umso höher liegt,

- je kürzer sein letzter Kaufzeitpunkt zurück liegt (Recency of last purchase),
- je häufiger der Kunde in einem bestimmten Zeitraum gekauft hat (Frequency),
- und je höher der Ø Wert der gesamten Bestellungen des Kunden ist (Monetary Ratio).^[8]

Der Punkt „Monetary Ratio“ wird von verschiedenen Autoren unterschiedlich definiert. Einerseits wird dieser als Gesamtumsatz mit dem Kunden, während der gesamten Geschäftsbeziehung, beschrieben,^[9] andererseits aber auch als Ø-Bestellwert in einem bestimmten Zeitraum.^[10]

Diese drei wesentlichen Kennzahlen, über den Kunden und sein Kaufverhalten, sind notwendig um einen individuellen Kundenwert bestimmen zu können. Bei einem hohen Kundenwert geht man davon aus, dass die Kaufwahrscheinlichkeit, sowie die Kundenbindung höher sind, als bei einem Kunden dessen Kundenwert geringer ist.^[11] Mit Hilfe eines Scoring Models lassen sich die einzelnen Ausprägungen dieser Kennzahlen bewerten und zu einem Gesamtscore zusammenrechnen. Auf diese Vorgehensweise wird im nächsten Kapitel dieser Ausarbeitung genauer eingegangen.

2.1.2 Systematisierung von Kundenwertanalyseverfahren und Eingruppierung des RFM-Ansatzes

Im Laufe der Zeit entstanden viele verschiedene Kundenwertanalyseverfahren, der RFM-Ansatz ist einer davon. Die in Anhang 1 abgebildete Übersicht über die Methoden der Kundenbewertung soll einen kleinen Einblick darüber geben.

Diese Vielzahl der Verfahren lassen sich auf verschiedene Arten systematisieren und gruppieren. Während einige Autoren nach den direkt, indirekt bzw. kombinierten monetarisierbaren kundenbezogenen Ansätzen systematisieren (wie auch der Autor in der Abbildung von Anhang 1), unterscheiden andere nach der Art und der Anzahl der zu beurteilenden Kriterien. Man spricht in diesem Fall von der ein- oder mehrdimensionalen Betrachtung. Darüber hinaus wird unterschieden, ob es sich bei der Kundenbewertung um eine individuelle oder eine kumulierte Analyse handelt. Diese Unterscheidung ist insofern von sehr wichtiger Bedeutung, da individuelle Beurteilungen von Kunden zwar Aufschluss über einen bestimmten Kunden geben können, jedoch nicht als Basis über die Verteilung von Marketing- bzw. Werbebudgets herangezogen werden können. Über die Verteilung von finanziellen Mitteln kann nur entschieden werden, wenn der Kunde im Verhältnis zu anderen Kunden absolut bewertet werden kann.^[12]

Diese Typisierung wird auch in der folgenden Grafik verdeutlicht.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1 Ansätze zur Segmentierung von Kunden

Zuletzt muss noch unterschieden werden, ob es sich um einen zukunftsorientierten oder vergangenheitsorientierten Kundenwert handelt.

Wie bereits in Abbildung 1 zu sehen, handelt es sich beim RFM-Ansatz um eine mehrdimensionale individuelle Betrachtung. Hierbei werden verschiedene Kriterien (mehrdimensional) herangezogen und pro Kunde (individuelle Darstellung) mit Hilfe des Scoring-Model-Ansatzes bewertet. Betrachtet man die Systematik anderer Autoren so muss der RFM-Ansatz als kombinierter Ansatz typisiert werden, da nicht nur direkt monetarisierbare Ansätze (z.B. Umsatz) in die Bewertung einfließen, sondern auch indirekte (z.B. Marketing-Aktivitäten wie Newsletter, u.a.). Betrachtet man die Dimension der Zeit, so stellt man fest, dass lediglich vergangenheitsorientierte Daten in die Bewertung einfließen. Ziel soll allerdings, die Ableitung von zukunftsorientierten Entscheidungen sein. Ein hoher Kundenwert impliziert hierbei eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit.^[13]

2.2 Ursprung und Einsatzfeld des RFM-Ansatzes

Der RFM-Ansatz wurde in den 20er Jahren erstmals von amerikanischen Versandunternehmen eingesetzt um den Kundenwert zu bestimmen.^[14]

Vor allem in der Versand- und inzwischen auch Onlinebranche ist der direkte Kontakt zum Endkunden zwar gegeben, jedoch besteht dieser hauptsächlich nur über eine weite Distanz, so dass man nahezu immer eine geographische Kundenbeziehung ausschließen kann. Der RFM-Ansatz bietet die passende analytische Methode, um den direkten Kundenkontakt dennoch effizient zu nutzen.

Die Vielzahl der Daten die heute im Onlinegeschäft auflaufen sind für die Onlinebranche nahezu besser als jede Marktanalyse bzw. -befragung. Mit Hilfe des RFM-Ansatzes lassen sich Kunden segmentieren und Marketingaktivitäten mit geringerem Streuverlust durchführen.

2.3 Kundensegmentierung

Der RFM-Ansatz ist ein Instrument zur Kundensegmentierung, grundsätzlich muss dieser Segmentierungsbegriff von der Marktsegmentierung unterschieden werden.

Bei der Marktsegmentierung handelt es sich zumeist um die Differenzierung von Käufergruppen in Massenmärkten. Hierbei werden Segmente hauptsächlich, abhängig vom Verbrauchermerkmal (z.B. geographisch, demographisch oder psychographisch) oder nach Verhaltensmerkmalen (z.B. Anlässe, Verwendung oder Einstellung) gebildet. Bei der Kundensegmentierung wird hingegen die Kundenwertigkeit bestimmt, also wie hoch der Wert eines Kunden für das Unternehmen ist.^[15]

Der ermittelte Kundenwert dient als Grundlage für die Bildung von Kundensegmenten. Hierbei werden Kunden mit einem ähnlichen Kundenwert zusammengefasst um Marketing- oder Vertriebsentscheidungen zu treffen. Durch die Bildung von Kundensegmenten wird es dem Unternehmen ermöglicht, effizientere Entscheidungen zu treffen. Marketingaktivitäten werden nur noch auf bestimmte Kundensegmente ausgerichtet, dies führt wiederum zu einem geringeren Streuverlust und schont zudem das Budget.

Wie der RFM-Ansatz konkret helfen kann um Kundensegmentierung zu betreiben soll im Laufe der Hausarbeit dargestellt werden. Hierzu wird in Kapitel 3.2 „Maßnahmeableitung – Bildung von Kundensegmenten“ präziser auf das Vorgehen und den wirtschaftlichen Nutzen eingegangen.

3 Kundensegmentierung mit dem RFM-Ansatz

3.1 Umsetzung

Im folgenden Kapitel sollen die theoretisch beschriebenen Ansätze nun in der Umsetzung erläutert und vorgestellt werden. Hierzu wird zunächst auf die Gewichtung der einzelnen Kriterien eingegangen und anschließend beispielhaft eine RFM-Kundenwertanalyse durchgeführt.

3.1.1 Das Scoring Model

Der RFM-Ansatz bietet die Möglichkeit mehrdimensional Faktoren in der Kundenwertbestimmung zu berücksichtigen. Im Gegensatz zu anderen Kundenwertanalysen können einerseits qualitative, andererseits aber auch quantitative Faktoren in die Beurteilung miteinfließen. Dies hat den Vorteil, dass man sich nicht auf rein mathematisch berechnete Kennzahlen des Kunden beziehen muss.

Das Ziel des Scoring-Models ist es, bestimmte Eigenschaften oder Verhaltensweisen von Kunden zu beurteilen. Hierzu werden diese mit Punktwerten versehen um anschließend einen Gesamtscore zu berechnen. Der errechnete Score gibt hierbei den (nicht monetären) Kundenwert an.^[16] Generell lässt sich sagen, dass sich aus einem hohen Gesamtscore auf einen loyalen und lukrativen Kunden schließen lässt.^[17]

Bevor jedoch ein Kunde nach dem RFM-Ansatz bewertet werden kann, muss sich das Unternehmen im Vorfeld Gedanken über die zu bewertenden Kriterien machen. Hierzu werden alle monetären sowie qualitativen Kriterien, welche für das Unternehmen bei der Betrachtung des individuellen Kundenwerts von Bedeutung sind, spezifiziert. Vorteil dieser Vorgehensweise ist, dass bereits im Rahmen der Kriteriendefinition, bestimmte Eigenschaften von Kunden zum sofortigen Ausschluss führen können. Als Beispiel wäre hier z.B. eine mehrfach negative Zahlungsmoral anzuführen. Nach der Spezifikation der individuellen Kriterien, werden diese nun miteinander verglichen und zueinander gewichtet. Dies ermöglicht es dem Unternehmen eigene Schwerpunkte bei der Bewertung eines Kunden zu setzen, da die Punkte des Kunden mit der Gewichtung multipliziert werden. Abschließend werden die einzeln gewichteten Kundenwerte miteinander addiert und ergeben den Gesamt-Score bzw. individuellen Kundenwert.^[18]

Die im Folgenden abgebildete Grafik soll die Grundsystematik des Scoring-Models darstellen und dient als Grundlage für die Ableitung des RFM-Ansatzes.^[19]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2 Darstellung des Scoring-Verfahrens

Hat das Unternehmen entsprechende Kriterien gefunden und gewichtet, so geht es um die korrekte Umsetzung des RFM-Ansatzes.

Das folgende vereinfachte Scoring-Model ist nach dem RFM-Ansatz aufgebaut und zeigt, wie die einzelnen Verhaltensweisen von Kunden bewertet bzw. gewichtet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Punktevergabe nach der RFM-Methode

An dieser Stelle werden die Punkte Recency-Frequency-Monetary Ratio wieder aufgegriffen. Recency wird mithilfe des letzten Kaufdatums bewertet. Umso länger der letzte Bestellzeitpunkt zurückliegt, umso schlechter wird der Kunde bewertet. Die Häufigkeit (Frequency) wird durch die Häufigkeit der Käufe in den letzten 18 Monaten, multipliziert mit einem Faktor X, ausgewiesen. Nach der Beurteilung der teilweise qualitativen Faktoren, wird nun noch die quantitative Kennzahl „Umsatz“ hinzugezogen. Durch die Beurteilung des Ø-Umsatzes, wird der Kunde ebenfalls nach Relevanz für das Unternehmen klassifiziert.^[20]

3.1.2 Der erweiterte RFM-Ansatz

Wie bereits im abgebildeten Beispiel zu sehen, kann der RFM-Ansatz mit sinnvollen KPI’s ergänzt werden. So lassen sich ebenfalls viele weitere Kennzahlen wie die Retourenquote, durchgeführte Marketingaktivitäten oder der Kundenserviceaufwand bewerten.

Das Verfahren der Punktevergabe lässt sich darüber hinaus noch weiter Präzisieren, indem quantitative Kennzahlen detaillierter analysiert werden. So sollte nicht nur der Umsatz eines Kunden bewertet werden, sondern vielmehr der Deckungsbeitrag eines Kunden.^[21] Auf diese Weise lässt sich feststellen, ob der Kunde vorzugsweise große Umsätze mit Sonderangeboten generiert oder im normalen Produktsortiment bestellt. Dieser analytische Ansatz wird auch als FRAT-Methode bezeichnet.^[22]

Bisher wurden bei der Kundenwertanalyse lediglich vergangenheitsorientierte Kennzahlen berücksichtigt. Ebenso wichtig ist jedoch auch die zukünftige Erwartung der Geschäftsbeziehung mit dem Kunden. Der RFM-Ansatz ermöglicht, auf Grund des Scoring-Verfahrens, dass z.B. Neukunden die ein hohes Potenzial aufweisen, einen geringen Umsatz ausgleichen können. Dieser Vorteil des Scoring Models gibt dem Unternehmen die Freiheit verschiedenste Bewertungskriterien in den RFM-Ansatz zu integrieren.

In der Praxis existieren Modelle mit bis zu 1000 berücksichtigten Kriterien, je Kunde. ^[23]

3.1.3 Beispielanalyse

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Nach der theoretischen Herleitung des RFM-Ansatzes, verdeutlicht das folgende Beispiel wie sich der RFM-Ansatz für die Kundenwertbestimmung nutzen lässt.

In der Praxis wird nun, meist über automatisierte EDV-Systeme, der kundenindividuelle Gesamtscore ermittelt. Dieser Score gibt, auf Grund der zuvor definierten Bewertungsmatrix, Aufschluss über den Kundenwert für das Unternehmen. Vor allem im Vertrieb lässt sich dieser Wert, betriebswirtschaftlich vorteilhaft, nutzen. Ein hoher Kundenwert impliziert hierbei aber nicht, dass die Wahrscheinlichkeit eines kurzfristig zu erreichenden Vertragsabschlusses hoch ist. Vielmehr veranschaulicht ein hoher Kundenwert, dass es sich bei dem Kunden um einen loyalen und auf die Historie betrachtet treuen Kunden handelt.^[24]

3.2 Maßnahmenableitung – Bildung von Kundensegmenten

Die erhobenen Daten sollten nun sortiert und segmentiert werden, erst durch diesen Schritt können die Ergebnisse der vorangegangenen Analyse betriebswirtschaftlich genutzt werden und die Frage nach dem richtigen bzw. wichtigen Kunden beantwortet werden. Dieser Schritt erleichtert die spätere Entscheidung, bei welchem Kundensegment welche Marketingaktivitäten durchgeführt werden.

Für die Clusterung der Kunden lassen sich verschiedene Verfahren wie z.B. die ABC-Methode nutzen. Auf diese mathematischen Vorgehensweisen wird an dieser Stelle jedoch nicht weiter eingegangen, da sie den Umfang der Arbeit deutlich überschreiten würde. Für den weiteren Verlauf wird angenommen, dass eine logische und begründete Kundensegmentierung nach der für das Unternehmen betriebswirtschaftlich vorteilhaftesten Methode vorgenommen wurde.

Bei der Differenzierung der einzelnen Kundensegmente wird zumeist zwischen Neu- sowie Bestandskunden unterschieben, wobei es weitere Abstufungen innerhalb der einzelnen Kundensegmente geben kann. Betrachtet man den Neukunden, so ist in dieser Kundengruppe mit erhöhten Marketingausgaben zu rechnen, da zunächst das Vertrauen zum Kunden aufgebaut werden muss. Gleichzeitig werden in diesem Segment vermutlich kaum oder nur wenige Einkäufe getätigt. Würde man lediglich auf Basis des Kundenwerts (Gesamtscorings) weitere Strategien ableiten, könnte sich dies in dem Kundesegment „Neukunde“ als nachteilig auswirken. Anders hingegen würden Strategien bei sehr loyalen und treuen Kunden mit hohen Umsätzen aussehen. In diesem Kundensegment würden die Wichtigkeit und die hohe Bedeutung des Kunden in den Vordergrund gestellt werden und eine besondere Betreuung empfohlen werden. Besonders wichtig ist allerdings auch die Betrachtung der Kunden, die keine Neukunden sind aber dennoch einen geringen bis negativen Kundenwert besitzen. Fallen bei einem Kunden beispielsweise hohe Retouren an, fällt der Kunden wiederholt durch eine schlechte Zahlungsmoral auf und bestellt er lediglich zu Sonderkonditionen, so sollten die Aktivitäten mit dem Kunden möglichst gering gehalten werden. Ziel sollte es in diesem Fall sein, den Kunden zwar weiterhin zufrieden zu stellen, ihn jedoch nicht mit zusätzlichen Angeboten zu Mehrumsatz zu penetrieren.^[25]

Das Unternehmen muss hierbei für sich selber definieren, für welchen Kunden sich welche Investitionen amortisieren. Ziel sollte es nicht sein, jeden Kunden um jeden Preis zu halten, vielmehr geht es um die Frage der Wirtschaftlichkeit eines Kunden. Hierbei wird das Thema der Kundenwertschöpfung, der Kundenbindung vorgezogen. So kann die Empfehlung auch sein, dass der Kunde langfristig abgestoßen werden sollte.^[26]

Generell sollte jedoch über alle Kundensegmente hinweg das klare Ziel bestehen, die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten. Dieses Ziel gilt auch für die Kunden, die vom Unternehmen eigentlich nicht gewünscht sind. Denn zufriedene Kunden stellen einen wesentlichen Multiplikator für das Unternehmen dar. Durch positive Mund-zu-Mund Propaganda lassen sich erhebliche Investitionen in Imagewerbung einsparen. Eine Studie des Technical Assistance Research Programs (TARP) belegt, dass zufriedene Kunden ihre Erfahrungen mit einem Unternehmen mit lediglich 3 Personen teilen. Unzufriedene Kunden hingegen teilen Ihre Erfahrung mit 9 Personen.^[27] Diese Vorgehensweise zeigt, wie wichtig das oberste Ziel der Kundenzufriedenheit für ein Unternehmen sein sollte.

Die im Folgenden beispielhaft dargestellte Kundensegmentierung veranschaulicht dem Unternehmen, welche Bedeutung die Eingruppierung eines Kunden in ein bestimmtes Segment hat. Neben dem mathematisch errechneten Kundenwert, lässt sich so auch die Kundenwertschöpfung darstellen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3 Kundensegmente und deren Strategien

Die Grafik verdeutlicht, wie die strategische Ausrichtung der einzelnen Kundensegmente aussehen kann. „Nicht allen alles, lautet die Devise, sondern nur »wer es wert ist« erhält eine wertige (meist teurere) Ansprache.“^[28] Kunden des Segments A mit einem hohen Potenzial, sowie einem hohen Deckungsbeitrag würden gemäß der Definition eine wertige Ansprache erhalten. Die Strategie für diese Kunden lautet Ausbau der Kundenbeziehung und Erhöhung der Kundenwertschöpfung. Schlussendlich geht es bei der Entscheidung von Marketingaktivitäten um eine erhöhte Effizienz, die durch die differenzierte Strategie innerhalb der Kundensegmente realisiert werden kann.^[29]

Wie wichtig eine genaue und möglichst realitätsnahe Kundensegmentierung ist, verdeutlich das folgende Beispiel.

- Ein Onlinehändler verfügt über einen Kundenstamm von 2 Mio. Kunden. Diese Kunden erhielten bisher den Jahreskatalog im Wert von 5 € inkl. Handling und Versandkosten. Wenn nun durch die Anwendung des RFM-Ansatzes die Kunden (z.B. 10%) identifiziert werden können, bei denen auf die Zusendung (nahezu) ohne Schaden verzichtet werden kann, so lassen sich Jährlich 1 Mio € (200.000 Kunden x 5€) einsparen.^[30]

4 Kritik

4.1 Vor- & Nachteile des RFM-Ansatzes

Im Rahmen der detaillierten Beschreibung des RFM-Ansatzes wurden bereits einige positive, wie auch negative, Aspekte erläutert. Der folgende Abschnitt möchte eine ganzheitliche Betrachtung des RFM-Ansatzes ermöglichen und die Stärken und Schwächen des Models schildern.

[...]

^[1] Vgl. Gerhard Matzig (2010).

^[2] Vgl. Braicoon Deutschland (2013).

^[3] Vgl. Schüller, Anne M. (2005); Pepels, Werner (2014), S. 147f.

^[4] Vgl. Blum, Georg (2012), S. 64.

^[5] Vgl. Krafft, Manfred/ Albers, Sönke (2000), S. 1.

^[6] Vgl. Hahn, Kathrin/ Steinhardt, Jochen (2012), S. 91f.

^[7] Vgl. Schneider, Willy (2012), S. 193; Holtmann, Oliver (2011), S.39; Brasch, Cam-Mai/ Köder, Kerstin/ Rapp, Reinhold (2007), S. 272f.

^[8] Vgl. Holtmann, Oliver (2011), S. 39.

^[9] Vgl. Krafft, Manfred/ Albers, Sönke (2000), S. 6f.

^[10] Vgl. Hahn, Kathrin/ Steinhardt, Jochen (2012), S. 91f.

^[11] Vgl. Schneider, Willy (2012), S. 193; Holtmann, Oliver (2011), S.39; Brasch, Cam-Mai/ Köder, Kerstin/ Rapp, Reinhold (2007), S. 272f.

^[12] Vgl. Friederichs-Schmidt, Silke (2006), S. 174.

^[13] Vgl. Krafft, Manfred/ Albers, Sönke (2000), S. 2.

^[14] Vgl. Holland, Pro. Dr. Heinrich (2001), S. 96.

^[15] Vgl. Krafft, Manfred/ Albers, Sönke (2000), S. 2.

^[16] Vgl. Rödl, Andreas (2009), S.28f.

^[17] Vgl. Hahn, Kathrin/ Steinhardt, Jochen (2012), S. 91f.

^[18] Vgl. Heinemann, Gerrit (2008), S. 92.

^[19] Vgl. Hahn, Kathrin/ Steinhardt, Jochen (2012), S. 90.

^[20] Vgl. Hahn, Kathrin/ Steinhardt, Jochen (2012), S. 90.

^[21] Vgl. Hahn, Kathrin/ Steinhardt, Jochen (2012), S. 92.

^[22] Vgl. Brasch, Cam-Mai/ Köder, Kerstin/ Rapp, Reinhold (2007), S. 272f.

^[23] Vgl. Holland, Heinrich (1992), S. 75.

^[24] Vgl. Pepels, Werner (2014),S. 147f.

^[25] Vgl. Blum, Georg (2012), S. 64ff.

^[26] Vgl. Schwarz, Thorsten (2005), S.82.

^[27] Vgl. Festge, Fabian (2006), S.58.

^[28] Blum, Georg (2012), S. 64.

^[29] Vgl. Blum, Georg (2012), S. 64.

^[30] Vgl. Hippner, Hajo/ Hubrich, Beate, Wilde, Klaus (2010), S. 170.