Die Herausforderung
Verkäufe werden meist nach Filiale, Kanal oder Produkt gemessen, selten nach Kunde. Ohne ein einheitliches Profil und eine auf den Kunden ausgerichtete Analytik kann das Marketing nicht wissen, welches Profil welches Produkt kauft, zu welcher Jahreszeit es wiederkommt, wie viel jede Gruppe wert ist und ob die besten Kunden wachsen oder abkühlen. Entscheidungen werden auf Basis der Gesamtsumme getroffen, und Aktionen gehen an die gesamte Basis.
So funktioniert es
Alle Analysen gehen vom einheitlichen Profil jedes Kunden aus, mit seinen vereinheitlichten Käufen aus Filiale und E-Commerce, und lassen sich nach Zeitraum, Filiale, Verkaufskanal und Vorgangsart filtern.
Von der Kundenkarte zum Segment
Jeder Kauf, in der Filiale und im E-Commerce, fließt in das einheitliche Kundenprofil ein. Daraus entstehen die 360°-Kundenkarte mit Nettoumsatz, durchschnittlichem Warenkorb, häufigster Filiale und letztem Besuch sowie die Segmentanalysen, die ähnliche Kunden zusammenfassen.
360°-Kundenprofil ansehen →Anschauliches Beispiel
So wird die Customer Intelligence von Wapping genutzt, um zu entscheiden, nicht nur um Zahlen zu betrachten.
RFM-Analyse, Schritt für Schritt
Was gemessen wird
Kundenkarte und Kundenanalyse
Vorteile
Den Kunden zu verstehen ist der Ursprung jeder dauerhaften Beziehung.
Wirkung
+40 % Kaufhäufigkeit
Durchschnittliche Steigerung der Kaufhäufigkeit der Kunden des Programms.Durchschnittswert der Kundenbasis von Wapping.
+20 % durchschnittliche Ausgaben je Kunde
Durchschnittliche Steigerung der Ausgaben je Kunde.Durchschnittswert der Kundenbasis von Wapping.
-25 % Marketingkosten
Durchschnittliche Reduzierung, wenn mit Daten statt mit generischen Kampagnen aktiviert wird.Durchschnittswert der Kundenbasis von Wapping.
In der Filiale
Mit Clienteling sieht der Verkäufer vor der Bedienung die Kaufhistorie des Kunden, seine meistgekauften Kategorien, seine letzten Produkte und seine Bedeutung im Vergleich zu den übrigen Kunden ein.
Clienteling ansehen →So sieht es im Wapping Manager aus
Die Berichte öffnen sich mit Filtern für Zeitraum, Filiale, Verkaufskanal und Vorgangsart, und die Grafiken erlauben es, ins Detail zu gehen: Durch Auswahl eines Elements wird der Rest des Berichts gefiltert, und man kann bis zum konkreten Datenpunkt hinabgehen.
RFM-Kundenanalyse
Wapping vs. herkömmlicher Ansatz
| Aspekt | Herkömmlicher Ansatz | Wapping |
|---|---|---|
| Analyseperspektive | Verkäufe nach Filiale, Kanal oder Produkt | Verkäufe nach Kunde, Profil und Segment |
| Kundenidentität | Derselbe Kunde auf mehrere Datensätze verteilt | Ein einheitliches Profil je Kunde, mit seinem Smartphone validiert |
| Kundenwert | Von Hand in Tabellen geschätzt | RFM-Analyse automatisch berechnet und aktualisiert |
| Von der Analyse zur Aktion | Daten exportieren, verknüpfen und in ein anderes Tool laden | Das analysierte Segment wird direkt in Aktionen und Services verwendet |
| Wer es macht | Hängt von Analysten oder der IT ab | Das Marketing analysiert und aktiviert in Minuten |
Anwendungsfall – Marketing
Bevor die Saisonkampagne startet, prüft das Marketing, welche Kundenprofile welche Kategorie kaufen, vergleicht die Verkäufe mit dem gleichen Zeitraum des Vorjahres und sieht nach, welche RFM-Segmente an Recency verloren haben. Mit diesem Bild entscheidet es, an wen jede Aktion gerichtet wird, statt dieselbe an die gesamte Basis zu senden, und misst anschließend, wie sich diese Kunden entwickeln.
Unsere Kunden sind der Motor, der uns antreibt, weiter zu innovieren
Häufige Fragen
Welches Kundenprofil welche Produktart kauft (mit Nettobetrag und Durchschnittsalter des Käufers), welche Bereiche zusammen gekauft werden, wie sich die Verkäufe zwischen Zeiträumen verändern, welchen Wert jeder Kunde laut RFM-Analyse hat, wie sich jedes Segment verhält und wie sich Gewinnung und Bindung entwickeln.
RFM bewertet jeden Kunden von 1 bis 5 nach drei Dimensionen: Recency (wie lange der Kauf zurückliegt), Frequency (wie oft er in den letzten 12 Monaten gekauft hat) und Monetary Value (wie viel er in diesem Zeitraum ausgegeben hat). Die 5 ist stets der günstigste Wert. Wapping berechnet ihn automatisch aus der Transaktionshistorie.
Ja. Die Berichte lassen sich nach Zeitraum filtern und erlauben den Vergleich der Produktverkäufe zwischen verschiedenen Zeiträumen, um Trends und Saisonalitäten zu erkennen, und per Drill-down vom Jahr auf den Monat und den Tag.
Ja. Die Kundensegmente, die Sie analysieren, sind dieselben, die zur Ausrichtung von Aktionen, Loyalty-Services und Mitteilungen verwendet werden – von der Analyse zur Aktion müssen also keine Daten exportiert oder in ein anderes Tool geladen werden.
Ja. Die Berichte lassen sich nach Verkaufskanal, Filiale oder Filialgruppe filtern, und jeder Kunde hat ein einziges Profil mit allen vereinheitlichten Käufen, in der Filiale und online.
Wir zeigen Ihnen die Customer Intelligence von Wapping auf Ihrem eigenen Betrieb.