21.08.2017

Die Frage, die sich Vertrieb und Marketing immer wieder stellen ist: “Wie bekomme ich meine Produkte und

Dienstleistungen an die richtigen Leute zur richtigen Zeit?”. Die Antwort darauf lautet: Kundensegmentierung. Sprich die Einteilung einer Gruppe in potentielle Kunden, die die gleichen Bedürfnisse haben.

Rückblickend wird die Kundensegmentierung mit drei Herausforderungen konfrontiert

  • Die Basis der Segmente sind die internen Verkaufsdaten eines Unternehmens, die jedoch widersprüchlich oder unvollständig sind.
  • Um Kundenprofile zu schaffen, muss die Segmentierung umfangreich in Daten von Drittanbietern investieren. Dieser Prozess ist sowohl für den Vertrieb, als auch für Marketing nicht zu finanzieren.
  • Die Daten der Drittanbieter beruhen oft auf Panels oder Umfragen, die nur kleine Einblicke in Bedürfnisse der Kunden geben.

Um Segmente genauer zu definieren, werden die Daten, die sich auf die potentielle Kundenbasis beziehen benötigt. Ebenso der Standort der potentiellen Kundenbasis und die verfügbaren Ressourcen, um den Standort der potenziellen Kundenbasis zuzuordnen.

Hier kann der Einsatz von Location Intelligence dazu beitragen, dass Branchen ihre Kundensegmente besser und schneller identifizieren können. Bereits bestehende Vertriebsgebiete werden mit öffentlich zugänglichen demografischen, geografischen und Verhaltensdaten angereichert und visualisiert.

Kundensegmentierung am Beispiel des Einzelhandels

Das folgende Bild zeigt die Stadt Chicago. Carto hat den Spielman - and Singleton- Algorithmus angewandt, um ein Histogramm des Einkommensniveaus darzustellen. Der Spielman- and Singleton- Algorithmus ist ein Cluster-Verfahren, das Kundenprofile generiert. Die Daten für das Cluster-Verfahren stammen aus der öffentlich zugänglichen US-Census-Datenbank, die durch die Volkszählung in den USA erhoben werden. 

Rote Flächen sind Bewohner mit dem durchschnittlich höchsten Einkommen, blaue Flächen kennzeichnen Gebiete mit dem durchschnittlich niedrigsten Einkommen. Möchte ein Einzelhändler nun Produkte für preisbewusste Kunden anbieten, sollte er die gelb und orange gekennzeichneten Flächen betrachten

Gelb: Weiße und Minderheiten, gemischt mehrsprachig, gemischte Bildung, gemischtes Einkommen

Orange: Mieter in Städten, Weiße und Latinos, gemischtes Einkommen, unverheiratet

In diesen Gebieten können sich die Einzelhändler positionieren, deren Produktpalette und Dienstleistung sich optimalerweise mit dem Einkommensniveau der Bevölkerung deckt.

 

Fazit

Für Unternehmen gilt es also mit Hilfe von Location Intelligence, die Kunden zu segmentieren, die am besten zu ihren Produkten passen und diese dort zu platzieren. Karten sind für viele Anwendungsfälle in jeder Branche eine intuitive und gewinnbringende Lösung. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihre Kundendaten segmentieren wollen.