Erfolgsmessung für Prozesse an der Schnittstelle zwischen Kunden und Unternehmen sind keine neue Erfindung sondern gehören zum Standardrepertoire aller Unternehmen und sind essentiell für die Planungs- und Steuerungsfähigkeit des Unternehmens. Allerdings sind die verbreiteten Methoden meist auf eine Organisationseinheit, Bereichsperspektive oder einen Prozess fokussiert. So ist die Komplexität der Methodik besser beherrschbar und die Aussage geschärft, da Prozessinterdependenzen nicht betrachtet werden.
Allerdings liegt gerade hier das Defizit dieser eingeschränkten Betrachtungsweise.
Die prozessübergreifende Effizienz und Effektivität wird nicht gemessen und bewertet. Somit können durch Überlagerungseffekte Optimierungspotenziale verschleiert werden.
Moderne CRM-Systeme bieten die Möglichkeit der durchgängigen Prozesssteuerung und –überwachung und die Kapazität für multidimensionale Erfolgsmessungen über alle relevanten Prozesse und Organisationseinheiten. Mit den eingeführten Methoden der CRM-Erfolgsmessung werden die Potenziale, die diese Funktionalitäten bieten, nicht ausreichend genutzt.
Im folgenden werden die verbreiteten Methoden kurz beleuchtet.
Methoden der Kundenbewertung
Ziel einer Kundenbewertung ist es, je nach Fragestellung die "richtigen" Kunden (- segmente) zu adressieren. Undifferenzierte Kundenbindungsmaßnahmen führen zum Beispiel dazu, dass Unternehmen wertvolle Ressourcen und Zeit in Kunden investieren, die eigentlich als Wertvernichter eingestuft würden oder in Kunden deren Abwanderung nicht zu verhindern ist. Eine Kundenbewertung hingegen versetzt Unternehmen in die Lage, profitable Kunden zu identifizieren, auszubauen und sich von den unprofitablen Kostenverursachern zu distanzieren bzw. deren Service-Grad bewusst zu reduzieren und damit eventuell bewusst Churn in dieser Kundegruppe in Kauf zu nehmen.
Im Grunde genommen geht es also um die eigentlich nicht neue aber selten konsequent gelebte Erkenntnis:
- wertvolle Kunden zu erkennen und zu binden
- Kundenpotential durch gezielte Kundenentwicklung auszuschöpfen
- Vertriebs- und Marketingmaßnahmen auf Basis des Kundenwerts segmentspezifisch zu gestalten
- potentiell wertvolle Neukunden zu identifizieren und zu gewinnen Im CRM Performance Measurement spielt die Kundenbewertung eine zentrale Rolle. Sie ist einerseits die Basis für die effiziente und effektive Planung und Durchführung von CRM-Maßnahmen. Daneben ist die Kundenbewertung aber auch die zentrale Meßgröße für den mittel- und langfristigen Erfolg der CRM-Maßnahmen.
Neben technischen, prozessualen und organisatorischen Fragestellungen bildet die Entwicklung CRM-Strategie-konformer Kundenbewertungsmodelle und deren Ergebnisse die Basis für ein differenziertes Handeln der Unternehmen. Die Schwierigkeit im Aufbau solcher Modelle ergibt sich vor allem aus dem Spagat zwischen maximaler Transparenz aller relevanter werttreibender Kunden- Charakteristika und Komplexität (siehe Grafik) sowie Validität des jeweiligen Bewertungsmodells.
Zum Beispiel sinkt der Grad der Validität aufgrund des zunehmenden Einflusses weicher Faktoren (z.B. Empfehlungspotenzial). Die zentrale Herausforderung ist es dabei, aufbauend auf den Erfahrungen, das Modell sukzessive zu verfeinern. Zudem gilt es auf die sich stetig ändernden Umfeldbedingungen zu reagieren.
Die am Markt bekannten Kundenbewertungsmodelle unterscheiden sich dabei primär hinsichtlich des Detaillierungsgrads, der Anzahl der betrachteten monetären sowie nicht-monetären Dimensionen.
Die eindimensionalen Verfahren haben den grundsätzlichen Nachteil, dass sie die komplexe Realität der Kundenwertbetrachtung nur sehr begrenzt abdecken. Die multidimensionalen Verfahren liefern ein differenzierteres Bild, sind allerdings methodisch wesentlich aufwändiger und bergen die Gefahr aufgrund der Komplexität der Messung, Abgrenzung und Bewertung an Aussagekraft zu verlieren.
Die einfachste und immer noch weit verbreitete Art der Kundebewertung stellt die ABC-Umsatzanalyse dar. Sie bewertet und unterteilt die Kunden (-segmente) ausschließlich nach deren Umsätzen. Der Vorteil dieses Modells ist die einfache, schnelle und aufgrund der Verfügbarkeit der notwendigen Umsatzdaten effiziente Generierung von Kundensegmenten. Allerdings ist dieses eindimensionale Verfahren nur beschränkt aussagekräftig. Denn zum einen bezieht es sich ausschließlich auf die Vergangenheit, und zum anderen lässt es die Kosten und damit auch die Profitabilität außer Acht.
Sinnvoll ist daher in jedem Fall die zusätzliche Berücksichtigung der Produkt-, Kunden- und Auftragsabwicklungskosten in Form einer Profitabilitätsanalyse (z.B.
als eine ABC-Deckungsbeitrags-Analyse). Diese minimiert das Risiko, das bei der Kundenwertberechnung, die vom Kunden verursachten Kosten ausgeblendet werden. Um die Kosten jedoch verursachungsgerecht den Kunden zuordnen zu können, bedarf es einer Prozesskostenrechnung, die aufgrund der hohen Komplexität in den Unternehmen oft nur rudimentär oder gar nicht durchgeführt wird.
Die Zukunftspotenzialanalyse ist ein ebenfalls rein monetär ausgerichtetes Bewertungsmodell, welches quantitative sowie qualitative Kriterien auf Basis von Marktanalysen (z.B. durchschnittliche Ausgaben für Produkte), Kundendaten (z.B.
Anzahl der Familienangehörigen) und aktuellem Umsatz in Korrelation setzt. Die Kalkulation des aktuellen Umsatzanteils am geschätzten Gesamtausgabenvolumen des Kunden ("Share of wallet") bildet den Indikator für zukünftige Vertriebspotenziale.
Inwieweit diese Potenziale noch brach liegen oder ggf. durch einen oder mehrere Wettbewerber bereits ausgeschöpft wurden, lässt sich zumeist kaum oder nur mit großem Aufwand (z.B. durch Befragungen) ermitteln. Aufgrund der starken Simplifizierung des Modells sind lediglich Schätzwerte zu eruieren, die ausschließlich auf das zukünftige Umsatzpotenzial fokussieren. Die Profitabilität wird nicht berücksichtigt.
Neben der reinen Profitabilitätsbetrachtung im Rahmen der bereits vorgestellten Profitabilitätsanalyse beinhaltet ein qualitatives Scoring-Modell zusätzlich noch weiche, nicht-monetäre Faktoren (z.B. Weiterempfehlungspotenzial). Diese dienen innerhalb des Bewertungsmodells als kalibrierende Multiplikatoren für den ermittelten Profitabilitätswert. Durch die Quantifizierung weicher bzw. qualitativer Faktoren und deren Multiplikation mit der aktuellen Profitabilität wird ein gewichteter Kundenwert ermittelt. Einsatz findet ein solches Modell vor allem in Branchen, in denen der Einfluss weicher Faktoren auf die Kundenakquisition recht hoch ist und somit ein wichtiges Steuerungsinstrument bildet. Aufgrund der auf subjektive Entscheidungen beruhenden Quantifizierungsgröße können Fehlbewertungen die Folge sein. Daher bedarf es der stetigen Überprüfung der Gewichtungsfaktoren auf Basis der erzielten Akquisitionsergebnisse.
Zu den aufgeführten eindimensionalen Methoden bietet sich ergänzend der Einsatz multidimensionaler Bewertungsmodelle an. Unterschiedliche gewichtete und normalisierte Attribute zweier oder mehrer Dimensionen werden hierbei zum Beispiel in Form von Scoring-Modellen abgebildet. Hier fließen neben der finanziellen Attraktivität des Kunden weitere Attribute in die Betrachtung mit ein. Dies könnten zum einen der aktuelle Reifegrad der Beziehung bzw. die Lebenssituation des Kunden (z.B. Eintritt ins Berufsleben) oder zum anderen auch verhaltens- oder einstellungsbezogene Faktoren (z.B. Sicherheitsbewusstsein, Technologieaffinität oder Risikobereitschaft) sein. Durch die Korrelation der einzelnen Dimensionen, z.B.
der Einfluss der Kundenreife auf die finanzielle Attraktivität des Kunden, wird so eine transparente Sicht auf einzelne Kunden (-segmente) ermöglicht. Da analog zum qualitativen Scoring-Modell die Gewichtung auf Basis subjektiver Entscheidungen definiert wird, besteht auch hier die Gefahr von Fehlbewertungen.
Ein im Handel bereits erprobtes und verlässliches Verfahren zur Kundenbewertung bildet zum Beispiel das RFM-Scoring Model. RFM steht hierbei für "Recency of last purchase", "Frequency of purchase" und "Monetary Value". Das Verfahren stützt sich hierbei nur auf wenige empirische Daten. Diese Daten werden gemäß der drei RFM-Variablen in Korrelation zueinander gesetzt. Auf Basis dieses Verfahren wurde beispielsweise festgestellt, dass Response-Raten ungleich höher waren, je kürzer die letzte Kauftransaktion zurücklag, je höher die Kauffrequenz war und je höher der getätigte Umsatz des Kunden war. Jede der drei Variablen ist mit einem Punktesystem hinterlegt, so dass sich durch die Addition der Einzelgrößen ein kumulierter Kundenwert ergibt. Ergänzend lassen sich, in Abhängigkeit der Datenverfügbarkeit und den Determinanten des Kundenverhaltens, weitere Attribute in den RFM-Methodik integrieren.
Der Customer Lifetime Value (CLV) als weiterer mehrdimensionaler Ansatz fokussiert - im Gegensatz zu den bereits aufgezeigten Ansätzen - den zu erwartenden Gesamtwert des Kunden über die geschätzte Gesamtdauer der Beziehung. Die Berücksichtigung qualitativer Elemente und deren Potenziale kommt dabei eine besondere Rolle zu. Ziel dieses Ansatzes ist es, die Vorteile unterschiedlicher Modelle zu bündeln.
Zur Ermittlung des Kundenwerts wird der zukünftig zu erwartende bzw.
prognostizierte Gewinn ermittelt und mit einem Diskontierungsfaktor auf den gegenwärtigen Zeitpunkt abgezinst. Die Verlässlichkeit der Schätzung im Rahmen der Prognose wird dabei vor allem durch folgende Faktoren bestimmt:
- Preis- und Kostenentwicklung
- Veränderung in der Kundenloyalität mit einhergehender Verkürzung der Geschäftsbeziehungen
- Veränderte Marktbedingungen
Aufgrund des zum Teil idealtypischen Ansatzes dieses Kundenbewertungsmodells haben in der Vergangenheit viele Projekte die in sie gesetzten Erwartungen nicht erfüllt.
Als Gründe sind neben der hohen Komplexität sowie der Kosten- und Zeitintensität im Rahmen der konzeptionellen und operativen Umsetzung vor allem die große Schätzunsicherheit zu nennen. In vielen Unternehmen bleibt die Frage nach der Validität des Kundenbewertungsergebnisses unbeantwortet.
Teil 3 Verbreitete Methoden
