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In den Kundenbeständen vieler Unternehmen sind Netzwerke vorhanden, die sich nicht auf den ersten Blick erschließen. Methoden und Werkzeuge helfen, sie zu erkennen, zu analysieren und zu nutzen.
Donnerstag 22. Juli 2010
Unternehmen betrachten ihre Kunden heute zumeist als Individuen, sei es im Privat- oder im Firmenkundengeschäft. Der einzelne Kunde wird isoliert gesehen, während seine Interaktionen und Kommunikation mit anderen Kunden weder im Marketing noch in der Kundenbetreuung oder im Risikomanagement berücksichtigt werden. In den Kundenbeständen größerer Unternehmen sind jedoch Netzwerke vorhanden. Kunden kennen sich, sind verwandt oder befreundet und kommunizieren miteinander. Sie sprechen auch über die Erfahrungen, die sie als Kunden mit dem Unternehmen machen, über Werbung, die sie erhalten, über neue Produkte und Angebote. Firmenkunden können wirtschaftlich verbunden sein, zum Beispiel über Konzernverflechtungen und Beteiligungen, aber auch durch Geschäftsbeziehungen. Diese Netzwerke gilt es zu identifizieren und zu nutzen.
Multiplikatoren für das Marketing
Die identifizierten Strukturen können beispielsweise genutzt werden, um das Potential einzelner Kunden als Multiplikatoren für das Marketing zu nutzen. Multiplikatoren sind Personen, die aufgrund ihres großen Netzwerks oder ihres Einflusses auf Bekannte und Freunde geeignet sind, Informationen und Angebote zu verbreiten. Weitere Anwendungen von Netzwerken ergeben sich im Risikomanagement – Microcredits sind ein Beispiel dafür, wie Netzwerke zur Risikoreduzierung genutzt werden – sowie bei der Kundenwertsteuerung.
Analyse von Beziehungen zwischen Kunden
Es gibt viele Möglichkeiten, Verbindungen zwischen Kunden festzustellen. Im Privatkundenbestand einer Bank etwa kann man Netzwerke identifizieren, indem man Gemeinschaftskonten, Bevollmächtigungen und Freistellungsauftragspartner betrachtet. Bei Telekommunikationsunternehmen können Telefon- und SMS-Verbindungsdaten genutzt werden. Über Namens- und Adressanalysen werden Familienverbünde und Hausgemeinschaften identifiziert. Kundenempfehlungsprogramme liefern gute Hinweise auf persönliche Bekanntschaften.
Um Informationen über Kundennetzwerke nutzen zu können, müssen diese Informationen zunächst datentechnisch erschlossen werden. In vielen Fällen liegen Daten über Kundenverbindungen schon vor oder können mit wenig Aufwand aus vorliegenden Daten abgeleitet werden.
Datenqualitätsmanagement beseitigt Dubletten
Die engste Form der Beziehung zwischen Kunden ist die Identität vermeintlich unterschiedlicher Personen oder Organisationen. Die Ursachen für Dubletten sind vielfältig, liegen aber praktisch immer in der unzureichenden Behandlung von Kundendaten in den erfassenden Prozessen.
Freitextfelder erhöhen Dubletten-Risiko
Viele Freitextfelder, aber auch mangelhafte Anweisungen für Sachbearbeiter und das Fehlen eines Datenqualitätsmanagements führen dazu, dass derselbe Kunde mehrfach erfasst wird, in der Regel mit leichten Abweichungen in Schreibweisen von Namen oder Adressen oder auch mit unterschiedlichen Kontaktdaten zum Beispiel mit unterschiedlichen Emailadressen oder im Feld „Telefon“ mal mit der Festnetz-, mal mit der Mobilnummer. Gute CRM-Systeme helfen, solche Probleme schon bei der Eingabe zu erkennen und zu vermeiden.
Dublettenerkennungs- Software nutzen
Namensänderungen (durch Heirat oder Scheidung), Umzüge, wechselnde Telefonanbieter oder Kontonummern oder andere reale Veränderungen auf Kundenseite können es aber auch solchen Systemen schwer machen, die Identität eines vermeintlichen Neukunden mit einem vorhandenen Eintrag im Kundenstamm zu erkennen. Bei der Analyse von Kundenbeziehungen besteht daher in jedem Fall der erste Schritt darin, den Kundenbestand auf die Existenz von Dubletten zu überprüfen. Da Dubletten nicht immer offensichtlich sind beziehungsweise nicht immer durch einfachen String- Vergleich ermittelt werden, sollte eine spezialisierte Dublettenerkennungs- Software eingesetzt werden, die Identitäten auf Basis von Ähnlichkeiten beziehungsweise phonetischer Identität feststellt. Ein weiteres Problem wird bei Hinzunahme solcher Arten von Informationen deutlich: je mehr Faktoren in eine Analyse einbezogen werden sollen, desto größer wird das Volumen an Daten und desto umfangreicher der Raum an möglichen Hypothesen für eine konfirmative Datenanalyse. In vielen Fällen wird man nicht mehr ohne explorative Verfahren auskommen, die von sich aus in den vorhandenen Daten aktiv nach relevanten Mustern suchen und den Analysten auf interessante Konstellationen aufmerksam machen (Data Mining, Text Mining).
Ein Datenmodell für Netzwerke
Kundennetzwerke können als…Wie Datenmodelle für Netzwerke abgebildet werden können, wie sich Netzwerke visualisieren lassen und welche Kennzahlen und Merkmale es für Netzwerkteilnehmer gibt, lesen Sie in der Ausgabe 09/2010 des Fachmagazins is report. Ein Probe-Abonnement oder Jahres-Abonnement können Sie unter diesem Link bestellen. (Menüpunkt Bestellung auf dieser Site)
Peter Gerngross/hei
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