 Warum Kundenzugang, eigene Daten und Kundenbindung wichtig sind für den langfristigen Erfolg eines Unternehmens. Viele Unternehmen fokussieren deutlich stärker auf die Akquisition von Neukunden als auf die Bindung von Bestandskunden. Zwei wesentliche Gründe für dieses Missverhältnis sind die langfristige Ausrichtung sowie die höhere Komplexität von Kundenbindung. Leider schlägt die kurzfristige Umsatzbetrachtung in vielen Unternehmen die langfristige Investition in den Kunden. Dies hängt oftmals zusammen mit einer kurzfristig orientierten Managementkultur anstelle einer langfristig orientierten Ownership-Kultur. Um die Quartals-, Halbjahres- und Jahresumsatzziele zu erreichen und den Bonus einzustreichen, muss kurzfristig Umsatz generiert werden. Der einfachste und schnellste Weg dies zu erreichen, ist möglichst viele Neukunden zu gewinnen. Die Investition in die Bestandskunden kostet erstmals etwas und bis es sich rechnet ist das Management bereits wieder weitergezogen. Strategien und Konzepte zur Kundenbindung zahlen sich nicht nur erst mittel- bis langfristig aus, sie sind auch deutlich komplexer zu bewerkstelligen. So werden zur erfolgreichen Kundenbindung beispielweise verschiedene Skills im Unternehmen benötigt, es muss abteilungsübergreifend zusammengearbeitet werden, Prozesse und Organisationsstrukturen müssen überdacht und technologische Herausforderungen gemeistert werden. Da ist es deutlich einfacher Banner mit Rabattaktionen zu schalten oder ein paar Social Media Posts abzusetzen und den grossen Teil des Marketingbudgets via externe Agenturen den grossen Plattformen wie Google, Facebook, Amazon & Co in den Rachen zu werfen und (immer wieder die gleichen) Neukunden zu akquirieren. Steigende Kosten für Kundenakquisition Dauerhafte Fokussierung auf Kundenakquise ist nicht der beste und nachhaltigste Weg, vor allem je ineffizienter und teurer die Werbung auf den grossen Plattformen wird und je stärker die datenseitigen Einschränkungen werden. Ein grosser Teil der Unternehmen akquiriert ihre Kunden über Plattformen, welche mit auktionsbasierten Abrechnungsmodellen arbeiten. Diese Plattformen wie Google, Facebook, Amazon oder Microsoft besitzen den Kundenzugang und versteigern diesen an den Meistbietenden. Da immer mehr Unternehmen im gleichen Teich nach Kunden fischen, steigt die Konkurrenz und infolgedessen der Preis (beispielsweise der CPC = Cost Per Click), was die Kundenakquise verteuert. Aktuelle Entwicklungen wie die DSGVO, das Ende des 3rd Party Cookies oder Apples neue App Tracking Richtlinie, welche das Nachverfolgen des Nutzerverhaltens quer über verschiedene Apps hinweg nur noch per Opt-in erlaubt, führen dazu, dass die oben erwähnten Plattformen noch mächtiger werden, da sie aufgrund der Daten, welche die Nutzer hinterlassen, eine zielgenaue Ansprache ermöglichen. Als Auswirkung davon dürften zukünftig noch mehr Unternehmen im gleichen Teich fischen, mit entsprechenden Auswirkungen auf die Kosten. Entsprechend muss immer mehr investiert werden in einen Neukunden. Diese Investition rechnet sich immer öfter nur noch, wenn das Unternehmen ein gut funktionierendes CRM etabliert hat und es gelingt, die Kunden langfristig zu binden. Mit CRM ist damit nicht nur ein technisches CRM-System gemeint, sondern ganzheitliche Strategien und Konzepte zur Kundenbindung. Gelingt dies nicht, dürfte die Neukundenakquise nicht rentabel sein und das Unternehmen deshalb früher oder später in Schwierigkeiten geraten. Fix the leaky bucket instead of focusing on the funnel Aus den genannten Gründen sollten sich Unternehmen die Frage stellen, ob sie sich nach wie vor hauptsächlich auf den Sales Funnel, also die Neukundenakquise, fokussieren, oder ob sie bereits dabei sind den löchrigen Eimer (the leaky bucket) zu reparieren und Kunden entsprechend langfristig an das Unternehmen zu binden.  Quelle: Stan Phelps, What‘s Your Golden Goldfish, 2014 Ein einfaches Rechenbeispiel verdeutlicht die Wichtigkeit der Kundenbindung:
 Umso dramatischer wird diese Betrachtung, wenn man das Pareto-Prinzip berücksichtigt. Angewandt auf das Kundenbeziehungsmanagement besagt das Pareto-Prinzip, dass 80% des Erfolgs des Unternehmens durch 20% der Kunden generiert wird.
Wenn diese Top-Kunden abwandern, weil sie sich nicht wertgeschätzt fühlen, dann muss ein Unternehmen sehr viel Geld in die Akquisition neuer Kunden investieren, um diese Verluste ausgleichen zu können. Angesichts der steigenden Kosten für Kundenakquisition ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass ein solches Unternehmen mittel- bis langfristig nicht mehr existieren wird. Langfristiger Erfolg dank Kundenzugang, eigener Daten und Kundenbindung Anstatt den Löwenanteil des Marketingbudgets immer wieder für die Gewinnung von (oftmals sogar den gleichen!) Kunden auszugeben und das Geld den GAFA & Co. hinterherzuwerfen, sollten sich Unternehmen Gedanken darüber machen, wie sie den Kundenzugang selbst aufbauen, eigene, relevante Kundendaten mit dem Einverständnis der Kunden generieren (sogenannte first party data) um auf dieser Basis die Kunden langfristig an das Unternehmen zu binden. Hier kommt einer der grossen Vorteile des Loyalty-Marketing ins Spiel: Kunden sind im Austausch für Mehrwerte bereit, ihre Daten preiszugeben und der (relevanten) Kommunikation aktiv zuzustimmen. Dadurch erhalten Unternehmen Einblick in das Kundenverhalten und können sinnvolle Interaktionen mit den Kunden gestalten, eine Kundenbeziehung aufbauen und die Kunden dadurch an das Unternehmen binden. Den meisten Unternehmen würde es guttun, bei einigen dürfte es sogar überlebensnotwendig sein, den «löchrigen Eimer» zu reparieren, also die Churn-Rate zu reduzieren, guten Kunden und High Potentials gegenüber Wertschätzung zu zeigen und diese zu belohnen und nicht nur auf den Akquise-Funnel zu fokussieren.
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 Das Pareto-Prinzip besagt, dass 80 % des Erfolgs des Unternehmens durch 20 % der Kunden generiert wird. Da die Marketingmittel im Unternehmen nicht unbegrenzt sind, müssen diese möglichst effektiv eingesetzt werden. Selbst wenn hypothetisch unbegrenzte Marketingressourcen zur Verfügung stünden, ist eine undifferenzierte Bearbeitung der Kunden eines Unternehmens nicht ratsam. Die anfallenden Kosten würden den generierten Zusatzumsatz in den meisten Fällen deutlich übersteigen und so einen negativen ROI erzielen. Aus diesem Grund sollten sich Unternehmen von einer „one size fits all“-Strategie verabschieden und verschiedene Kundensegmente unterschiedlich bearbeiten. Insbesondere fokussiert werden sollte auf diejenigen Kunden mit hohem Kundenwert, hohem Wertpotential und Markenambassadoren. Es stellt sich nun die Frage, wie der Kundenwert berechnet und im Zeitverlauf gemessen werden kann. Als einfachste Methoden kann zur Berechnung des Kundenwerts der Umsatz oder die Marge herangezogen werden (ABC-Analyse). Es können aber auch aufwändigere Verfahren wie beispielsweise das RFM-Modell oder der Customer Lifetime Value (CLV) verwendet werden. Wie der Kundenwert am Ende berechnet wird, muss jedes Unternehmen für sich entscheiden. Eine der gängigsten Methoden zur Berechnung des Kundenwerts ist das RFM-Modell, ein Scoringverfahren, welches Kunden anhand von drei Kennzahlen in unterschiedliche Segmente und Zielgruppen einteilt. Drei Bestandteile: Recency, Frequency, Monetary Value Die Buchstaben RFM stehen für Recency, Frequency und Monetary Value.
 Einsatz des RFM-Modells Mit Hilfe des RFM-Modells können sich Unternehmen anhand objektiver Kriterien fortlaufend einen Überblick über die Struktur ihrer Kunden verschaffen und beurteilen, ob es sich im Einzelfall grundsätzlich um einen guten oder schlechten Kunden handelt. Das primäre Ziel von RFM-Analysen ist, den Return on Investment (ROI) zu erhöhen und die Rücklaufquoten von Marketing-Kampagnen bis zu einem gewissen Grad prognostizieren zu können. Auf Basis der RFM-Analyse können Unternehmen ihre Marketing-Massnahmen gezielter steuern und wegkommen von einer „one size fits all“-Kundenbearbeitung, indem beispielsweise nur die guten Kunden mit einem RFM-Score von mindestens 10 die Treue-Kampagne erhalten. Die Erfahrung zeigt, dass die Dauer seit dem letzten Einkauf, die Transaktionshäufigkeit sowie der monetäre Wert in einer bestimmten Zeitperiode gute Indikatoren für das zukünftige Kaufverhalten von Kunden darstellen. Mittels prädiktiver Analyse (predictive analytics) können Vorhersagen über die Kaufwahrscheinlichkeit oder den zu erwarteten Umsatz getroffen werden. Daher eignet sich die RFM-Analyse gut für die Kampagnenplanung und -steuerung. Darüber hinaus kann mittels des RFM-Modells nachverfolgt werden, wie sich der Score eines Kunden oder bestimmter Kundensegmente über die Zeit verändert. Dadurch wird eine Erfolgskontrolle des CRM-Programms möglich. Neben der Entwicklung auf Ebene Gesamtscore können auch die Veränderungen in den drei Kennzahlen Recency, Frequency, Monetary Value untersucht und die Kundenbearbeitung entsprechend angepasst und optimiert werden. Zusammengefasst lässt sich sagen, dass das RFM-Modell ein hilfreiches Werkzeug um Kunden zu bewerten und zu selektieren darstellt. Berechnung Die RFM-Analyse gehört zu den sogenannten Scoring-Modellen. Dabei wird für jede der drei Kennzahlen (Recency, Frequency, Monetary Value) auf Basis historischer Daten für jeden einzelnen Kunden ein Scoring-Wert vergeben. Die Summe der drei Werte ergibt den RFM-Score für den einzelnen Kunden. Die Scores für die drei Kennzahlen sowie der gesamthafte RFM-Score können auf vielfältige Art und Weise berechnet werden. Segmentierung mit dem RFM-Modell Zum Zwecke der Segmentierung werden in der Regel einfachere Modelle verwendet. Grundsätzlich gibt es zwei verschiedene Ansätze die RFM-Scores für die drei Kennzahlen zu bilden:
Die Anzahl der Klassen pro Kennzahl lässt sich frei gestalten auf Basis des konkreten Anwendungsfalls im Unternehmen. In der Praxis werden jedoch häufig 5 Klassen pro RFM-Kennzahl gebildet. Bei 5 Klassen pro RFM-Kennzahl erreicht jeder Kunde eine Punktezahl zwischen 3 und 15 und es ergeben sich insgesamt 125 (5x5x5) Scores oder Kundensegmente mit dem grösstmöglichen Score von 555. Aufgrund dieser Segmente wird dann für die jeweilige Marketingkampagne selektiert. In den meisten Fällen empfiehlt sich die Betrachtung der Kennzahlen Frequency und Monetary Value auf 12 bis maximal 24 Monate zu beschränken. Damit wird einerseits Dynamik eingebracht und andererseits verhindert, dass die Faktoren F und M nur wachsen, aber nicht kleiner werden können. Gerade letzteres kann zu ungewollten Konstellationen führen, wenn beispielsweise ein ehemals sehr guter Kunde mit F = 5 und M = 5 schon lange nicht mehr eingekauft hat (R = 1), aber trotzdem nach wie vor einen RFM-Score von 11 erhält. Berechnungsbeispiele 1. Einteilung der Kunden anhand fester Wertebereiche Die Grenzen der Wertebereiche werden bei dieser Variante anhand der Verteilungen der drei Kennzahlen festgelegt. Dabei hilft die Darstellung der Rohdaten pro Kennzahl in einem Graphen. So lassen sich Sprünge in den Häufungen besser erkennen. Dort wo die Verteilung einen relevanten Sprung macht ist es sinnvoll, die Grenzen zu ziehen. Für unser RFM-Modell wurden folgende Werte für Recency, Frequency und Monetary Value festgelegt:   
Nun werden die 3 Werte addiert, was zu einer maximalen Punktezahl von 15 und einem minimalen Score von 3 führt. Herr Müller landet im Kundensegment 434 und erhält einen RFM-Score von 11.  2. Einteilung der Kunden anhand von Quantilen in gleich grosse Gruppen Zur Berechnung des Recency-Scores werden alle Kunden nach dem Zeitpunkt ihres letzten Einkaufs absteigend rangiert. Wollen wir beispielsweise 5 Klassen zugrunde legen, bilden wir Quintile (5 gleich grosse Gruppen). Im ersten Quintil befinden sich die 20 % der Kunden, bei welchen der letzte Einkauf am kürzesten zurückliegt. Diese erhalten den Recency-Score 5. Im fünften Quintil hingegen befinden sich die 20 % der Kunden, bei welchen der letzte Einkauf am längsten zurückliegt. Diese Kunden erhalten den Recency-Score 1. Für die Frequency- und Monetary-Scores wird analog vorgegangen. Also wiederum die Kunden absteigend nach Kundenfrequenz und Umsatz rangiert und dann für die 20 % Kunden mit der höchsten Frequenz respektive dem höchsten Umsatz in der definierten Zeitperiode der Score 5 vergeben. Die 20 % Kunden mit der niedrigsten Frequenz respektive dem niedrigsten Umsatz in der definierten Zeitperiode erhalten entsprechend des Score 1. Am Ende werden auch bei dieser Methode die 3 Werte addiert, was wiederum zu einer maximalen Punktezahl von 15 und einem minimalen RFM-Score von 3 und 125 (5x5x5) Kundensegmenten führt. Alternative Sortierung der Kunden: Da die Kennzahlen häufig korrelieren, beispielsweise kaufen Kunden, die mehr ausgeben (hohes M) auch öfters (hohes F), kann sich die Anzahl der Kunden in den Segmenten unterscheiden. Sollen die 125 Kundensegmente gleich gross sein, kann eine alternative Variante eingesetzt werden. Bei dieser werden die Kunden wiederum zuerst anhand ihrer Recency absteigend rangiert und dann den 5 Quintilen zugewiesen. Im Gegensatz zur oben beschriebenen Variante, findet die Zuordnung der Kunden für die Kennzahlen F und M sequentiell, in Abhängig der vorherigen Kennzahl statt und nicht für jede Kennzahl unabhängig. Für jede Recency-Klasse werden Quintile auf Basis der Frequency (F) gebildet und im letzten Schritt für jede Recency-Frequency-Klasse Quintile auf Basis der Kennzahl Monetary Value (M). Auch bei dieser Alternative ergeben sich wiederum 125 Kundensegmente (5 Recency x 5 Frequency x 5 Monetary Value).  Die Reihenfolge der Kennzahlen muss nicht zwingend R-F-M sein. Abhängig von der Branche und vom Unternehmen kann sich die Wichtigkeit der einzelnen Kennzahlen unterscheiden. Als Erstes sollte die Kennzahl gewählt werden, welche den grössten Einfluss auf das zu erreichende Ziel hat. Ist das Ziel die Responserate auf ein postalisches Mailing, sollte die Kennzahl, bei welcher der Response am schnellsten abnimmt als erstes gesetzt werden, da diese der beste Prädiktor darstellt. An zweiter Stelle wird die Kennzahl gesetzt, welche von den verbleibenden zwei Kennzahlen den grösseren Einfluss hat. Wie lassen sich Kundensegmente zur Bearbeitung bilden? In der Praxis wird häufig nicht jedes der 125 unterschiedlichen Kundensegmente einzeln betrachtet und bearbeitet, stattdessen werden verschiedene RFM-Kundensegmente zusammengefasst zu übergeordneten Segmenten wie Top-, aktive Bestands-, Wachstums-, Schläfer- oder gefährdete Kunden. Eine Vereinfachung des RFM-Modells zur Kundensegmentierung besteht auch darin, die beiden Kennzahlen Frequency und Monetary Value zusammenzufassen und den Durchschnitt der beiden zu verwenden. Dadurch wird aus einer 3-dimensionalen Betrachtung eine 2-dimensionale. Insbesondere wenn diese beiden Kennzahlen stark positiv korrelieren, kann dies ein Weg zur Vereinfachung der Segmentierung sein. Berechnung des Kundenwerts mit dem RFM-Modell Soll das RFM-Modell dazu dienen, die Entwicklung des Kundenwerts des einzelnen Kunden sowie über alle Kunden hinweg im Zeitverlauf zu messen, ist eine Einteilung der Kunden anhand von Quantilen in gleich grosse Gruppen nicht sinnvoll. Die relative Betrachtung führt dazu, dass für jeden Kunden der aufsteigt, ein anderer Kunde absteigen muss. Aufgrund der relativen Betrachtungsweise ist auch keine Verbesserung im Zeitverlauf messbar. Auch die Einteilung der Kunden anhand weniger fester Wertebereiche stösst hier an seine Grenzen. Werden wie im obigen Beispiel nur 5 Scores pro Kennzahl vergeben, können kleinere Entwicklungen nicht sichtbar gemacht werden, da ein Kunde nur bei einer grösseren Veränderung die Klasse wechselt. Beispielweise muss ein Kunde 9 anstelle von 6 Einkäufen pro Jahr tätigen, um beim Frequency Score von 3 zu 4 aufzusteigen. Aus diesen Gründen werden zur Berechnung des Kundenwerts pro Kunde und der Beobachtung dessen Entwicklung im Zeitverlauf normalerweise entweder deutlich mehr als 5 Klassen pro Kennzahl (v.a. bei F und M) gebildet oder komplexere Scoringverfahren auf Basis einzelner Transaktionen eingesetzt. Häufig werden die Kennzahlen auch unterschiedlich gewichtet, um den kumulierten Score-Wert an die Eigenheiten des Unternehmens anzupassen. Dabei kommt die folgende Formel zum Einsatz: RFM-Score = (r x R) + (f x F) + (m x M) Die Gewichtung kann willkürlich erfolgen. Wenn aus Sicht des Unternehmens der Umsatz die grösste Relevanz spielen sollte, kann dieser gegenüber der Recency und Frequency höher gewichtet werden (bspw. r = 3 / f = 2 / m = 5). Komplexere Verfahren setzen Regressionstechniken ein um die relativen Gewichte (r, f und m) der Kennzahlen R, F und M festzulegen. Wichtig anzumerken ist, dass die Historie pro Kunde gespeichert wird und für Analysen zur Verfügung steht, um die Entwicklung des RFM-Scores zu analysieren und Learnings daraus ziehen zu können. Berechnungsbeispiel Ein Scoringverfahren auf Basis einzelner Transaktionen könnte beispielsweise wie folgt aussehen:  Unsere Kundin Frau Meier hat in den vergangenen 12 Monaten folgendes Einkaufsverhalten gezeigt:  Aufgrund der vorliegenden Einkaufsdaten erhält Frau Meier einen RFM-Score von 183 Punkten.  Bewertung des RFM-Modells
Das RFM-Modell ist einfach, schnell und kann praktisch von jedem Unternehmen angewendet werden, das in seiner CRM-Datenbank Informationen über das Kaufverhalten (Aktualität, Häufigkeit und Monetären Wert) den einzelnen Kunden zuordnen kann. Die Berechnungslogik ist klar nachvollziehbar und die Analyse liefert einen guten Überblick über die Kundenstruktur. Zudem kann mit nur einer Zahl beurteilt werden, ob es sich grundsätzlich um einen guten oder schlechten Kunden handelt. Während viele Marketingansätze rein auf demografischen Merkmalen basieren, basiert die RFM-Analyse auf verhaltensbasierten Merkmalen, die aus den Transaktionen gebildet werden. Das vergangene Kaufverhalten der Kunden ist eine hervorragende Basis für die Optimierung von Marketingkampagnen. Durch den Einsatz der RFM-Analyse kann ein Kundenwert ermittelt werden, der anhand unterschiedlicher Kriterien bemessen wird. Kunden können so in bestimmte Segmente eingeteilt werden, um genau bestimmen zu können, welche Kundengruppen besonders profitabel sind und bei welchen Gruppen sich bestimmte Marketing-Massnahmen weniger lohnen. Dadurch können nicht-relevante Marketingkontakte ausgeschlossen und Marketingkosten reduziert werden. Zudem können CRM- und Kundenbindungsmassnahmen auf die richtigen Kunden ausgerichtet werden. Der RFM-Score stellt einen abstrakten Wert dar und drückt keinen monetären Wert aus wie beispielweise eine Umsatzbetrachtung oder der Customer Lifetime Value. Zum Zweck der Segmentierung für Kampagnen ist der RFM-Score nur bedingt nutzbar, da zu unspezifisch. Oftmals ist es wichtig zu wissen, wie sich ein bestimmter Score ergeben hat. Aus diesem Grund empfiehlt sich eine Segmentierung auf Basis der Scores in den einzelnen Kennzahlen (R, F und M). Eine weitere Einschränkung ist, dass die RFM-Analyse auf historischen Kundendaten basiert und deshalb für Leads und Neukunden nicht oder nur beschränkt nutzbar ist. Auch für eine grundlegende Potenzialsbetrachtung der Kundenbasis ist das RFM-Modell nicht geeignet. Des Weiteren bezieht die Kennzahl Recency den individuellen Kaufzyklus der Kunden nicht mit ein. Zudem wird der Kundenlebenszyklus nicht berücksichtigt, vielmehr wird davon ausgegangen, dass sich aus dem historischen Kaufverhalten auf künftiges schliessen lässt. Auch die Dauer der Kundenbeziehung wird beim RFM-Modell ausser Acht gelassen. Ein letzter Kritikpunkt ist die Fokussierung auf transaktionale Daten und entsprechend die fehlende Berücksichtigung weiterer relevanter Verhaltensdaten der Kunden wie beispielsweise das Verhalten auf der Webseite, Bewertungen oder Empfehlungen. Diesem Punkt kann allerdings entgegnet werden, dass sich das Modell durchaus mit weiteren Variablen erweitern lässt, was allerdings auch eine erhöhte Komplexität mit sich bringt. Hier ist sicherlich abzuwägen, ob der Mehrwert den Mehraufwand und die erhöhte Komplexität rechtfertigt. 
Michael Bietenhader war in seiner Rolle als Dozent im CAS Marketing Automation zu Gast im HWZ Livestream. Su Franke sprach mich Michael zum Thema Automatisierung von Kundenbeziehungen und das Spannungsfeld zwischen Mensch & Maschine.
Der CAS Marketing Automation an der HWZ geht im August 2021 in die 4.Runde. Es hat noch freie Plätze >> Mehr Informationen zum CAS Marketing Automation
Weitere spannende Gespräche mit Dozenten der HWZ gibt's auf dem HWZ Live-Hub  Die Disziplin des modernen Loyalty-Marketing hat sich anfangs der 80er Jahre in den USA entwickelt. Nachdem zu Beginn der 80er Jahre zuerst die grossen US-Airlines American mit „AAdvantage“ und United mit „Mileage Plus“ ihre Meilenprogramme ins Leben gerufen haben, folgten Mitte der 80er weitere Branchen wie Hotellerie (Marriot mit “Honored Guest“), Warenhäuser (Neiman Marcus “InCircle“) und Kreditkarten (America Express Platinum Cards). 40 Jahre später sind Loyalty-Programme als Instrument zur Kundenbindung in Branchen wie Airlines, Hotellerie, Kreditkarten, Warenhäuser, Lebensmittel oder Apotheken rund um den Globus allgegenwärtig. Doch in jüngerer Vergangenheit haben zunehmend weitere Branchen das Prinzip von systematischer und langfristiger Kundenbindung durch Belohnung und Anerkennung, mit dem Ziel der Maximierung des Kundenwerts und der Generierung von langfristig positiven Ergebnissen für das Unternehmen, entdeckt. Getrieben durch gesättigte Märkte, Angleichung von Preis und Produkt sowie neuen und kostengünstigeren technologischen Möglichkeiten, schiessen neue Kundenbindungsprogramme in den letzten Jahren wie Pilze aus dem Boden. Immer mehr Branchen wie Versicherungen, Finanzdienstleister, Systemgastronomie, Markenartikelindustrie, Einzelhandel, Convenience-Stores, Unterhaltung, Automobil, sogar die Tech-Branche entdecken die Disziplin des Loyalty-Marketing und wollen dadurch einen Wettbewerbsvorteil aufbauen, die Marketinggelder effektiver einsetzen, die Marketingressourcen effizienter nutzen und das Bedürfnis der Kunden nach Belohnung und Anerkennung befriedigen. Ausgewählte Branchen und Beispiele von Unternehmen mit Kundenbindungsprogrammen werden nachfolgend vorgestellt. Versicherungen Vorreiter bei den Krankenkassen war Discovery aus Südafrika mit ihrem „Vitality“-Programm, welches bereits 1997 eingeführt wurde. Das Programm belohnt einen gesunden Lebensstil der Discovery-Mitglieder und möchte diese dadurch zu einer Verhaltensänderung bewegen. Im Schweizer Krankenversicherungsmarkt hat sich in den letzten Jahren einiges getan und verschiedene Player haben Kundenbindungsprogramme eingeführt. Im 2017 erblickte Helsana+ das Licht der Welt. Das Programm konnte sich knapp vier Jahre nach Lancierung bereits in den Top10 der Schweizer Loyalty-Programme platzieren. Vom Erfolg von Helsana+ angetrieben, folgten im 2020 weitere Krankenversicherer wie die CSS mit active365 oder die Swica mit Benevita dem Beispiel von Helsana. Nicht nur die Krankenversicherer haben Loyalty-Marketing für sich entdeckt, auch bei den Schadenversicherern gibt es erste Ansätze für Kundenbindungsprogramme wie beispielsweise den Drive Coach von Smile, welcher die Mitglieder für sicheres Fahren belohnt. Die Herausforderung für die Unternehmen der Versicherungsbranche besteht vor allem in der geringen Anzahl der Kundeninteraktionen, insbesondere mit den Kunden, die wenig Leistungen in Anspruch nehmen und im Sinne der Versicherung die besseren Kunden darstellen. Durch ein Kundenbindungsprogramm sollen verstärktes Engagement mit den Kunden erreicht und Mehrwerte zur Verfügung gestellt werden, mit dem Ziel der Kundenbindung respektive der geringeren Abwanderung. Finanzdienstleister Für die Branche der Finanzdienstleister ist Loyalty-Marketing grundsätzlich nicht neues, existieren Kreditkarten-Programme doch bereits seit bald 40 Jahren. Die etablierten Player fokussieren sich allerdings stark auf die Incentivierung der Kredikartenzahlung oder im Falle der Banken auf die Förderung des Wechsels von der Zahlung in Bar oder mit Debitkarte, hin zur Zahlung mit Kreditkarte. Verschiedene Finanzdienstleister haben in den letzten Jahren ihre Programm über die reine Incentivierung von Kreditkartenzahlungen hinaus ausgebaut. So belohnt Citibank mit „ ThankYou Rewards “ auch Zahlungen vom Kontokorrentkonto und die Nutzung von anderen Bankprodukten. Die Bank of America gewährt den Mitgliedern des „Preferred Rewards“ Programms verschiedene Vorteile wie Vorzugszinsen oder Reduktion der Kreditkartengebühren und Hypothekarzinsen, in Abhängigkeit des Kontostands. Barclays betreibt mit „Blue Rewards“ sogar ein kostenpflichtiges Programm, mit welchem die Mitglieder für eine monatliche Teilnahmegebühr Cashback auf diverse Leistungen wie Debitkartenzahlungen, Hypotheken, Versicherungen oder Privatkredite erhalten. Auch Unternehmen aus dem FinTech Bereich machen sich die Mechanismen von Loyalitätsprogrammen zu nutze. Mit Bumped, einem neuen Loyalty-Programm, können Konsumenten beim Einkaufen Anteile von Aktien erwerben. Nach Anmeldung in der Bumped App erhalten Teilnehmer für ihre Einkäufe bei den teilnehmenden Unternehmen Anteile an einem breit angelegten Exchange Traded Fund (ETF), der durch Aktienanteile von bis zu vier favorisierten Unternehmen des Teilnehmers ergänzt wird. Auch die mobile Bank Vivid Money will mit einem Bonusprogramm den Unterschied zu etablierten Smartphone-Banken wie Revolut oder N26 machen. Verschiedene Transaktionen werden dabei mit Cashback, den „Stock Rewards“ belohnt. Dabei wird das Cashback an eine Aktie der eigenen Wahl gekoppelt: Steigt der Aktienkurs später, steigt auch der Wert der Stock Rewards. Sinkt der Aktienkurs hingegen, so ist ein Fallschirmmechanismus eingebaut und man macht keinen Verlust. Auch Gamification spielt beim Cashback-Programm eine Rolle: Rankings zeigen Personen, die an bestimmten Orten am meisten ausgeben haben, und belohnt sie mit einem höheren Cashback. Klarna, der weltweit führende Zahlungsanbieter und Shopping-Service, hat im Sommer 2020 ein Kundenbindungsprogramm mit dem Namen Vibe gestartet und ist damit der erste "Buy now, pay later"-Dienstleister, der ein Prämienprogramm anbietet. Systemgastronomie In der Systemgastronomie haben vor allem die grossen internationalen Ketten neue Loyalty-Programme auf den Markt gebracht. Einige Beispiele noch relativ junger Programme:
Erwähnenswert ist an dieser Stelle auch die poinz App, welche sich in der Schweiz grosser Beliebtheit erfreut und es in die Top10 der Schweizer Loyalty-Programme geschafft hat. Mit poinz können Nutzer zwar bei Unternehmen verschiedenster Branchen Punkte sammeln, Restaurants sind allerdings einer der grossen Schwerpunkte von poinz. Markenartikelindustrie Der grosse Trend in der Markenartikelindustrie lautet D2C, also Direct-to-Consumer. Die Markenartikelhersteller bauen den Direktabsatz auf mit dem Ziel, den Handel zu umgehen und die Handelsmarge selbst einzustreichen. Kundenbindung wird dabei bei vielen Unternehmen zu einem immer relevanteren Thema. Grosse internationale Markenartikel-Brands haben in den letzten Jahren signifikante Mittel in Direktabsatz und Kundenbindungsprogramme investiert. Beispiele dafür sind der Pampers Club, Nike Plus oder der Adidas Creators Club. Auch die Luxusindustrie entdeckt Loyalty-Marketing. So hat vor kurzem der Schweizer Luxusuhrenhersteller Louis Erard in Zusammenarbeit mit dem Schweizer Loyalitätsunternehmen qiibee ein einzigartiges Blockchain-gestütztes Treueprogramm lanciert. Sammler werden für jeden Einkauf auf louiserard.com mit Louis Erard-Punkten belohnt und können diese jederzeit und überall gegen alles eintauschen, was sie möchten. Louis Erard Kunden erhalten exklusiven Zugang zu einzigartigen Erlebnissen, VIP-Rabatten und Meilen von ihren bevorzugten Vielfliegerprogrammen wie Miles & More und Etihad Guest. Einzelhandel Waren es zu Beginn vor allem Lebensmittelhändler, welche in Kundenbindungsprogramme investiert haben, hat zwischenzeitlich der gesamte Detailhandel Loyalty-Marketing für sich entdeckt. Gemäss einer Studie von Deloitte aus dem Jahr 2018 verfügen in der Schweiz 66% der grössten Detailhändler aus der Top 500-Liste der Handelszeitung über ein eigenes Kundenbindungsprogramm, gemessen am Umsatz sogar 76%. Zahlreiche Händlerprogramme sind in den letzten Jahren neu auf dem Markt erschienen. Beispiele wie der H&M Club, der mobilezone Club, The Member Club der Import Parfumerie, Lidl Plus, Claire‘s Rewards oder Kohl's Rewards verdeutlichen diese Entwicklung. Weitere Branchen Diverse weitere Branchen investieren ebenfalls in die langfristige Kundenbindung wie die folgenden ausgewählten Beispiele zeigen.
Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich Loyalty-Marketing in den verschiedensten Branchen weiterentwickelt. Wir werden in den nächsten Jahren sicherlich weitere neue Programme, wie auch zahlreiche Weiterentwicklungen von bestehenden Konzepten zu sehen bekommen. Denn eines ist sicher: Stillstand ist gleich Rückschritt und die Arbeit an einem Kundenbindungsrogramm ist nie zu Ende! Regelmässig Neuigkeiten zu Loyalty-Marketing im Posteingang? Abonnieren Sie den MilesAhead Newsletter  Nach einer ersten Welle Mitte der 80er bis Anfangs 0er Jahre, feiern Loyalitätsprogramme ein Comeback. Getrieben durch gesättigte Märkte, Angleichung von Preis und Produkt sowie neuen und kostengünstigeren technologische Möglichkeiten, schiessen neue Kundenbindungsprogramme in den letzten Jahren wie Pilze aus dem Boden. Viele der neuen Programme begehen aber einen grundlegenden Fehler. Sie operieren nach dem „one size fits all“-Prinzip und behandeln alle Kunden gleich. Alle Mitglieder erhalten die gleichen Rabatte auf die gleichen Sortimente, dieselbe Anzahl Bonuspunkte und die gleichen nicht-monetären Vorteile. Solche Programme dürften in den meisten Fällen keinen positiven ROI generieren. Das Pareto-Prinzip Das Pareto-Prinzip, benannt nach dem Begründer Vilfredo Pareto (italienischer Ökonom, 1848–1923), auch Pareto-Effekt oder 80/20-Regel genannt, besagt, dass 80% der Ergebnisse mit 20% des Gesamtaufwandes erreicht werden. Angewandt auf das Kundenbeziehungsmanagement besagt das Pareto-Prinzip, dass 80% des Erfolgs des Unternehmens durch 20% der Kunden generiert wird. In der Praxis hat sich das Instrument des Percentilreports und der daraus abgeleiteten Erfolgsverteilungskurve bewährt, um das Pareto-Prinzip sichtbar zu machen. Der Percentilreport teilt die Kunden eines Unternehmens in 10 gleich grosse Gruppen ein. Die Kunden werden dabei absteigend nach ihrem Erfolgsbeitrag (Umsatz, Deckungsbeitrag und/oder Gewinn) rangiert und auf Basis ihres Rangs einem der 10%-Kundencluster zugewiesen. Der so generierte Percentilreport zeigt auf, wie gross der kumulierte Erfolgsbeitrag der 10%, 20%, 30% usw. wertvollsten Kunden ist. Werden die 10%-Kundencluster und deren kumulierte Erfolgsbeiträge in eine Graphik übertragen, lässt sich die Erfolgsverteilung schnell erkennen.  One size does not fit all Doch was bedeutet dies nur für das Loyalty-Marketing und die Ausgestaltung eines Kundenbindungsprogramms? Da die Marketingmittel im Unternehmen nicht unbegrenzt sind, müssen diese möglichst effektiv allokiert werden. Aus diesem Grund sollten sich Unternehmen im Rahmen des Loyalty-Marketings auf diejenigen Kunden mit hohem Kundenwert, hohem Wertpotential und Markenambassadoren fokussieren. Selbst wenn hypothetisch unbegrenzte Marketingressourcen zur Verfügung stünden, ist eine undifferenzierte Bearbeitung der Kunden eines Unternehmens nicht ratsam. Die anfallenden Kosten würden den generierten Zusatzumsatz in den meisten Fällen deutlich übersteigen und so einen negativen ROI erzielen. Es geht nicht darum, Kunden explizit auszuschliessen von einem Programm. Ein Kundenbindungsprogramm kann nach wie vor allen Kunden offenstehen. Es geht vielmehr darum, verschiedene Kundensegmente unterschiedlich zu bearbeiten. Dies aufgrund der Tatsache, dass gewisse Kunden schlichtweg wertvoller sind für das Unternehmen als andere. Loyalty-Marketing hat zum Ziel, die besten Kunden zu identifizieren, diese durch Belohnung und Anerkennung langfristig an das Unternehmen zu binden und so den Kundenwert über den Kundenlebenszyklus hinweg zu maximieren und dadurch langfristig positive Ergebnisse für das Unternehmen zu generieren. Kundensegmentierung Die Segmentierung, die Einteilung der Kunden in möglichst homogene Gruppen, bildet die Basis für die differenzierte Bearbeitung der Kunden. Die Kunden eines Unternehmens können beispielsweise anhand der Dimensionen Wert und Potential eingeteilt werden. Wie die beiden Dimensionen berechnet werden, muss jedes Unternehmen für sich entscheiden. Als einfachste Methoden kann zur Berechnung des Kundenwerts der Umsatz oder die Marge herangezogen werden. Es können aber auch aufwändigere Verfahren wie beispielsweise das RFM-Modell (Recency, Frequency, Monetary value) oder der Customer Lifetime Value (CLV) verwendet werden. Die Identifikation der Kunden mit hohem Potential kann zum Beispiel mittels Look-alike-Modeling erfolgen. Dabei wird versucht, mittels prädikativer Datenanalytik Kunden zu identifizieren, welche den bestehenden Stammkunden ähnlich sind, unter der Annahme, dass sich diese ebenfalls zu guten und treuen Kunden entwickeln lassen. Analog der klassischen Portfolioanalye können die Kunden anschliessend anhand der Dimensionen Wert und Potential in eine 4-Felder-Matrix eingeteilt werden. Für jedes dieser vier Kundensegmente wird danach eine Bearbeitungsstrategie festgelegt. Natürlich können auch mehr als vier Segmente gebildet werden, es empfiehlt sich jedoch einfach zu starten und Schritt für Schritt auszubauen. „One size fits all“ is dead, es lebe die segmentierte Kundenbearbeitung Die Bearbeitungsstrategie pro Kundensegment wird aus dem Wert und dem Potential der Kunden in diesem Segment abgeleitet. Diese beiden Dimensionen definieren die Höhe der Mittel die in einen Kunden des jeweiligen Segments investiert werden sollten. Einerseits den Umfang der Belohnung und Anerkennung, welche der Kunde als Gegenleistung für seine Treue erhält, andererseits die Ausgaben für die Kommunikation und den Dialog mit dem Kunden. Werden die Bearbeitungsstrategien auf die Kundensegmente der 4-Felder-Matrix angewandt, könnten diese wie folgt ausgestaltet sein:
 Die nachfolgenden Beispiele verdeutlichen die Operationalisierung der Bearbeitungsstrategien:
 Im Kontext des Kundenbeziehungsmanagement stellt sich die Frage nach dem richtigen Hilfsmittel für die Zielsetzung und Erfolgskontrolle. Der KPI-Tree zeigt über mehrere Stufen auf, von welchen Kennzahlen der Erfolg beeinflusst wird. Dabei hängen die Variablen auf den übergeordneten Stufen von denjenigen Variablen auf der darunter liegenden Stufe ab. Key Performance Indicator (KPI) KPI (Key Performance Indicator) sind Schlüsselkennzahlen, die sich auf den Erfolg, die Leistung oder Auslastung des Unternehmens oder seiner einzelnen organisatorischen Einheiten beziehen. Aufgrund Ihres Leistungsbezugs dienen Sie dem Management und Controlling dazu, Unternehmensprozesse, einzelne Projekte oder Abteilungen zu kontrollieren und entsprechend zu bewerten. Je nach eingenommener Perspektive (bspw. internes Rechnungswesen, Kunden oder Management) werden als KPI verschiedene Grössen herangezogen. Im Marketing liegt das Augenmerk auf Kundenbeziehungskennzahlen, Kommunikationskennzahlen oder Kenngrössen zum Preismanagement. KPI stellen einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang her zwischen Marketingaktionen und Output. Standardisierte KPI erlauben eine Vergleichbarkeit von Initiativen und Aktivitäten und schaffen damit die Basis für eine anschliessende Priorisierung einzelner Massnahmen. In der Marketingplanung dienen die Kennzahlen einer besseren Budgetallokation. Ein Werttreiber ist eine Variable, die sich auf den Erfolg des Unternehmens auswirkt. Werttreiber müssen aber nicht nur definiert, sondern es muss auch verstanden werden, wie gross der Einfluss der einzelnen Werttreiber auf den Unternehmenserfolg ist um die wesentlichen und wichtigen von den unwesentlichen und unwichtigen Treibern unterscheiden zu können. Gemäss der 80-20 Regel, auch Pareto-Prinzip, sollte es höchstens 3-5 wirklich relevante Werttreiber geben, mit denen der Grossteil des zukünftig erwarteten Unternehmenserfolgs erklärt werden kann. KPI-Tree Der KPI-Tree (Deutsch: Werttreiberbaum) geht auf die 1920er Jahre zurück, als DuPont ein visuelles Modell verwendete, um den Return on Investment (ROIC) bzw. den Return on Equity (ROE) als Funktion der Rentabilität und des Kapitalumschlags zu definieren. Das Modell half Unternehmen dabei, die Auswirkungen von Veränderungen verschiedener beeinflussbarer Schlüsselparameter auf das Gesamtergebnis, nämlich die Kapitalrendite, zu verstehen. Die Bezeichnung KPI-Tree (auch Treiberbaum, Driver Tree oder Decision Tree) leitet sich ab von der baumartigen Struktur, mit der die Ergebnisse visualisiert werden. Der Treiberbaum zeigt über mehrere Stufen auf, von welchen Faktoren der Erfolg beeinflusst wird. Dabei hängen die Variablen auf den übergeordneten Stufen von denjenigen Variablen auf der darunter liegenden Stufe ab.  KPI-Tree im Kundenbeziehungsmanagement Der KPI-Tree liefert auch im CRM wertvolle Hinweise für den Erfolg der Aktivitäten und stellt die Entwicklung der erfolgsbeeinflussenden Variablen dar. Häufig verwendet wird ein Umsatz-Treiberbaum, welcher über mehrere Stufen die zentralen Umsatztreiber abbildet. Die Werte der Kennzahlen auf einer Stufe ergeben dabei multiplikativ den Wert der darüberlegenden Kennzahl.
 Dieser einfache Treiberbaum beleuchtet alle relevanten Umsatztreiber, welche mittels CRM-Aktivitäten beeinflusst werden können.
 Interessant in diesem Zusammenhang sind insbesondere die Veränderungen der Kennzahlen im Vergleich zu einer Vorperiode und der zeitliche Verlauf der einzelnen KPI. Eine Veränderung der übergeordneten Kennzahl geht immer mit einer Veränderung in mindestens einer der untergeordneten einher. Aus dem KPI-Tree können daher grundlegende Treiber für eine Umsatzveränderung identifiziert werden. Ist eine Steigerung des Umsatzes gegenüber dem Vorjahr primär durch eine Zunahme der Anzahl Kunden bedingt oder konnte bei den Bestandskunden Frequenz oder Warenkorbwert erhöht werden? Der KPI-Tree lässt sich auf Ebene Gesamtunternehmen, Business Unit, Produktkategorie, bis zum einzelnen Produkt berechnen. Ebenso kann der Treiberbaum für alle Kunden oder für verschiedenen Kundensegmente berechnet werden und liefert dadurch wertvolle Erkenntnisse für das Marketing. Aus den Insights des KPI-Tree können im Rahmen der Marketingplanung Massnahmen abgeleitet und Kennzahlen sowie entsprechende Zielwerte für diese festgelegt werden. Soll der Umsatz bei den Stammkunden durch eine Erhöhung der Kundenfrequenz gesteigert werden, könnten regelmässige Empfehlungen relevanter Produkte per E-Mail und auf das Kundenverhalten abgestimmte Rabattcoupons eine geeignete Massnahme zur Zielerreichung sein. Für diese Massnahme sollten nicht nur Zielwerte für Umsatz- und Frequenzsteigerung, sondern auch für die diese beiden KPI beeinflussenden Faktoren definiert werden. Beispielsweise Anteil der Abonnenten des E-Mail Newsletters unter den Stammkunden, Qualität der E-Mail Adressen, Open Rate und Click-Through-Rate der versendeten E-Mails, Conversion Rate der empfohlenen Produkte oder Responsequote der Rabattcoupons.  Werden verschiedene Massnahmen zur Steigerung der Kundenfrequenz getestet, sollte ein Test-Setup mit Behandlungs- und Kontrollgruppe, welche dieselben Selektionskriterien erfüllen, auf keinen Fall vergessen gehen. Nur mittels einer Kontrollgruppe, welche von der Massnahme ausgeschlossen wird, lässt sich die Wirksamkeit isoliert messen.
 Nach harter Arbeit des gesamten Teams ist das neue Kundenbindungsprogramm endlich lanciert. Aber damit ist die Arbeit nicht zu Ende. Ein kontinuierliches Monitoring der wichtigsten Key Performance Indicators (KPI) ist zwingend notwendig, um Erfolg und Gesundheitszustand des Loyalitätsprogramms beurteilen zu können.
Doch welches sind die relevanten KPI im Loyalty-Marketing? KPI #1: Mitgliederakquisition Die erste zentrale Kennzahl ist die Akquise von Programmteilnehmern. Diese zeigt auf, wie viele Neumitglieder in einer spezifischen Zeitperiode für das Kundenbindungsprogramm gewonnen werden konnten. Dieser KPI ist besonders wichtig, denn werden die Akquisitionsziele nicht erreicht, dürfte es schwierig werden die gesetzten finanziellen Ziele zu erreichen. Bleiben die Mitgliederzahlen unter den Erwartungen kann dies verschiedene Ursachen haben, denen sie schnellstmöglich auf den Grund gehen sollten.
KPI #2: Aktivitätsrate Für das neue Loyalitätsprogramm wurde kräftig die Werbetrommel gerührt und die gesteckten Mitgliederzahlen erreicht. Als zweites stellt sich nun die Frage, ob die hart gewonnenen Mitglieder auch aktiv am Programm teilnehmen, oder ob es bei der Anmeldung bleibt. Insbesondere in den ersten Wochen nach der Anmeldung ist wichtig, dass die Neumitglieder mit dem Programm interagieren. Die Aktivitätsrate zeigt auf, wie viele Mitglieder des Programms in einer spezifischen Zeitperiode mindestens einmal aktiv waren. Eine hohe Aktivitätsrate spricht dafür, dass die richtigen Kunden für das Loyalitätsprogramm gewonnen werden konnten und das Vorteilskonzept sowie die Kommunikation zu überzeugen scheinen. Ist die Aktivitätsrate zu tief, kann dies verschiedene Gründe haben:
KPI #3: Umsatzanteil Diese Kennzahl zeigt den Anteil am Gesamtumsatz des Unternehmens, welcher durch Mitglieder des Kundenbindungsprogramms realisiert wird. Wie bereits erwähnt, zielen Loyalitätsprogramme auf die besten und wertvollsten Kunden eines Unternehmens ab. Als Faustregel gilt, dass die 20% der wertvollsten Kunden 80% des Umsatzes ausmachen.
KPI #4: Umsatz-Uplift Der Umsatz-Uplift ist die prozentuale Steigerung des Umsatzes der aktiven Mitglieder gegenüber den Nicht-Mitgliedern. Idealerweise würde der Umsatz-Uplift durch Einbezug einer Kontrollgruppe gemessen. Da es in der Praxis aber schwierig wird Kunden von einer Teilnahme auszuschliessen, behilft man sich mit dem Vergleich der Umsatzentwicklung der Mitglieder gegenüber den Nicht-Mitgliedern, auch wenn dies methodisch nicht ganz korrekt ist. Ein Kundenbindungsprogramm sollte zu einem Anstieg der durchschnittlichen Mitgliederausgaben führen und dadurch für Zusatzumsätze und Zusatzdeckungsbeiträge sorgen. Ist dies nicht der Fall, könnten Ineffizienzen in den folgenden Bereichen dafür verantwortlich sein:
KPI #5: Burning Rate Die Burning Rate, auch Einlösequote der Belohnungen, ist der prozentuale Anteil der ausgeschütteten Bonuswährung (bspw. Punkte, Gutscheine) der eingelöst wurde von Kunden. Da bei der Einlösung auch von „Burning“ gesprochen wird, bezeichnet man diese Kennzahl als Burning Rate. Die erfolgreiche Einlösung einer Belohnung ist eines, wenn nicht das zentrale psychologische Erlebnis im Rahmen eines Kundenbindungsprogramms und stärkt die emotionale Bindung des Kunden zum Unternehmen. Mitglieder, die innerhalb eines Loyalty-Programms aktiv ihre erhaltene Bonuswährung einlösen, geben mit hoher Wahrscheinlichkeit mehr aus und haben ein geringeres Abwanderungsrisiko. Falls die Burning Rate tief ist und unter den Zielwerten liegt, könnte dies ein Indikator für eines der folgenden Probleme sein:
KPI #6: Churn Rate Die Churn Rate (Deutsch: Abwanderungsquote) ist der prozentuale Anteil der Mitglieder, die das Programm verlassen haben und höchstwahrscheinlich nicht mehr aktiv mit dem Unternehmen interagieren. Diesen KPI im Griff zu haben ist elementar, da er sich direkt auf den Gesamtumsatz des Unternehmens auswirkt. Insbesondere die Abwanderung der wertvollsten Kunden kann signifikante Auswirkungen auf den Umsatz, aber auch die Kosten haben, da zahlreiche Neukunden akquiriert werden müssen für einen abgewanderten Topkunden (Faustregeln: die 20% der wertvollsten Kunden generieren 80% des Umsatzes & einen Neukunden zu akquirieren kostet 5x mehr als einen Bestandskunden zu halten). Wenn die Churn Rate zu hoch ist oder kontinuierlich ansteigt, kann dies unter anderem folgende Ursachen haben:
KPI #7: Zusätzlicher Deckungsbeitrag & ROI Dieser KPI ist die, durch das Kundenbindungsprogramm bewirkte, Zunahme (oder Abnahme) des Deckungsbeitrags und berechnet sich wie folgt: Zusatzmarge (Zusatzumsatz x Marge) - Programmkosten = Zusätzlicher Deckungsbeitrag Der zusätzlich realisierte Deckungsbeitrag ist von entscheidender Bedeutung, da er den allgemeinen Gesundheitszustand eines Loyalitätsprogramms bestimmt. Wenn das Programm nur negative Deckungsbeiträge erwirtschaftet, ist es auf lange Sicht nicht nachhaltig. Aufgrund der initialen Investitionen, sowie den Kosten für die Akquise und das Onboarding der Mitglieder, wird ein Programm im Normalfall im ersten Jahr einen negativen Deckungsbeitrag ausweisen. In den folgenden Jahren sollte sich dies jedoch ändern und das Programm einen positiven Deckungsbeitrag generieren. Zusätzlich kann der erzielte Deckungsbeitrag ins Verhältnis zu den Programmkosten gesetzt und so der Return on Investment (ROI) des Kundenbindungsprogramms berechnet werden: Zusätzlicher Deckungsbeitrag / Programmkosten = Return on Investment (ROI) Gelingt es nicht bis zum Ende des zweiten, spätestens dritten Jahres einen positiven Deckungsbeitrag und positiven ROI mit dem Programm zu erreichen, könnten folgende Punkte dafür verantwortlich sein:
Tipps für den Umgang mit den KPI Zum Schluss noch ein paar Tipps für den erfolgreichen Umgang mit den Key Performance Indicators:
 Der Hersteller von Funktionsbekleidung und Outdoor-Ausrüstung setzt neu auf Kundenbindung und führte am 11. Mai in Deutschland, Österreich und der Schweiz das Kundenbindungsprogramm „Jack Wolfskincard“ ein. Nach der Registrierung für das Programm in den Läden oder online erhalten die Teilnehmer verschiedene Vorteile:
Prominente Kommunikation? Fehlanzeige! In der Pressemeldung verspricht Jack Wolfskin den Teilnehmern am neuen Kundenbindungsprogramm einiges an Kundenvorteilen: Mit der neuen Kundenkarte bietet JACK WOLFSKIN weit mehr als nur ein klassisches Bonusprogramm. Die JACKWOLFSKINCARD eröffnet Inhabern die Möglichkeit, Teil einer exklusiven Community zu werden. Sie können in allen Outdoorthemen und rund um die neuen Produkte von zahlreichen Mehrwerten und vor allem spannenden Erfahrungen und vielfältigen Services und Informationen profitieren. JACK WOLFSKIN möchte damit das Outdoorerleben seiner Kunden noch attraktiver gestalten und einen weiteren Beitrag dafür leisten, dass sie im Einklang mit dem Markenversprechen draußen noch mehr erleben. Nur scheint man sich noch nicht ganz einig wie prominent das neue Programm kommuniziert werden soll. Auf jeden Fall konnten wir, gut zwei Wochen nach Lancierung des Programms, weder auf der Webseite von Jack Wolfskin in der Schweiz noch in Deutschland Informationen oder eine Anmeldung finden. Nicht einmal die Onsite-Suche führte zum Erfolg. Der Suchbegriff „Jack Wolfskincard“ liefert lediglich Freizeitboots als Ergebnis und bei der Suche nach „jackwolfskincard“ erscheint die Meldung „kein Treffer“. Zum Glück gibt es die Google-Suche, welche zwei Ergebnisse, weitere Informationen und Anmeldung zum Programm, liefert. Damit Interessierte nicht die gleiche Odyssee durchlaufen müssen, hier die beiden via Google gefundenen Links: Es stellt sich die Frage, warum ein neues Programm derart versteckt wird. Es macht fast den Eindruck, als sollen lieber keine Mitglieder gewonnen werden. Möglichkeiten auf jackwolfskin.ch gäbe es jedenfalls genug. Zum Beispiel mit einer prominenten Bannerplatzierung auf der Startseite, einer fixen Platzierung im Header und Footer oder dem Austausch des Pop-up, welches CHF 10.- Rabatt für eine Anmeldung zum Newsletter verspricht. Vielleicht fokussiert Jack Wolfskin auf eine enge Zielgruppe und versucht bewusst, in erster Linie die besten Bestandskunden durch Akquise in den Stores und mittels Direktmarketing für das Kundenbindungsprogramm zu gewinnen. Doch selbst wenn dieser Ansatz verfolgt wird, macht es wenig Sinn, das Programm derart zu verstecken auf der Webseite, da auch die besten Kunden einen gut auffindbaren Zugang benötigen. Was macht eine interessierte Person, wenn sie im Store darauf angesprochen wurde und sich zu einem späteren Zeitpunkt mit dem Smartphone anmelden will? Was, wenn die E-Mail mit der Ankündigung des Programms und dem Link auf die zugehörige Landingpage bereits gelöscht wurde? Für uns macht es deshalb eher den Eindruck, dass man nur halbherzig hinter dem Programm steht und aus diesem Grund eher zurückhaltend kommuniziert. Dadurch besteht das Risiko, dass die erste zentrale Kennzahl eines Kundenbindungsprogramms, die Anmeldequote in den avisierten Zielsegmenten, unter den Erwartungen bleibt, was wiederum Auswirkungen auf alle anderen KPI und somit den Gesamterfolg des Programms haben wird. Value Proposition mit Fokus auf monetäre Vorteile und ohne „Wow-Erlebnis“ Schauen wir uns das Vorteilskonzept der „Jack Wolfskincard“ etwas genauer an.  Das Bonusprogramm ist wie folgt ausgestaltet:
 Weitere Vorteile, welche die Jack Wolfskincard den Teilnehmern bietet:
Das Vorteilskonzept besteht aus einer Mischung aus harten, rationalen und soften, emotionalen Vorteilen, was grundsätzlich positiv zu beurteilen ist. Die monetären Belohnungen befriedigen die rationale Ebene und sagen den Kunden, dass sie ihr Geld wert sind. Die emotionale Ebene wird durch Vorteile die Anerkennung zeigen bedient, mit welchen den Kunden vermittelt wird, dass sie wichtig sind. Ein solch gemischtes Vorteilskonzept ist einem nur auf monetären Vorteilen basierenden Programm in der Regel überlegen. Bei einer Marke wie Jack Wolfksin machen starke nicht-monetäre Vorteile durchaus Sinn und stärken die Beziehung der Kunden zur Marke. Schaut man sich das aktuelle Vorteilskonzept an, ist allerdings zu bezweifeln, ob dieses die emotionale Ebene ausreichend zu bedienen vermag, zumal auch keiner der angebotenen Vorteile für ein „Wow-Erlebnis“ bei den Kunden sorgen dürfte. Einfache Anmeldung, aber warum keine Bonuspunkte als Willkommensgeschenk?  Hat man das Anmeldeformular einmal gefunden, ist der Anmeldeprozess selbst relativ einfach. Die Angabe der optionalen Datenfelder wie Geburtsdatum, persönliche Interessen oder den präferierten Store hätte man aber durchaus mit Punkten inzentivieren können.
Wenige Minuten nach Bestätigung der Double Opt-in Mail findet man die Welcome-Mail im Posteingang. Der Absender eshop@jack-wolfskin.com irritiert dabei etwas, die Anmeldung erfolgte schliesslich für das Kundenbindungsprogramm und nicht den Online-Shop. Der CHF 10.- Willkommensgutschein scheint auch nur online einlösbar zu sein und nicht in den stationären Stores, womit wir wieder beim Thema Omnichannel wären. Aus Sicht des Bonusprogramms suboptimal ist zudem, dass keine Punkte, sondern Frankenbeträge (mit einem Mindesteinkaufsbetrag von CHF 100.-) vergeben werden. Damit verpasst Jack Wolfskin die Gelegenheit, das Punktekonto der Neumitglieder bereits etwas zu füllen und den Endowed Progress Effect für sich zu nutzen. Es fühlt sich nicht so gut an, wenn man sich zum ersten Mal ins Konto einloggt und beim Punktestand eine grosse Null steht. Für den Start ok, aber Potential für Verbesserungen vorhanden Abschliessend lässt sich festhalten, dass das Vorteilskonzept der Jack Wolfskincard zwar nicht schlecht aufgebaut ist, an der einen oder anderen Stelle aber durchaus Optimierungspotentiale aufweist. Insbesondere bei den restriktiven Verfallsregeln für Punkte und Gutscheinen sowie weiteren Möglichkeiten zur Einlösung von Punkteguthaben sollte aus unserer Sicht gearbeitet werden. Fraglich ist zudem wie hoch das Potential für (segment- und kundenspezifische) Bonuspunkte-Aktivitäten, und somit zur Steuerung des inkrementellen Verhaltens der Kunden, ist, oder ob die hohe Basisfinanzierung von 5% hier nicht zu stark limitierend wirkt. Zu empfehlen ist zudem eine kritische Betrachtung der Attraktivität der nicht-monetären Vorteile und die Zusammenarbeit mit Partnern, sei es im Rahmen des Bonusprogramms (Sammel- wie auch Einlöse-Partner), aber auch bei den emotional-orientierten Vorteilen. Dadurch wird nicht nur das Angebot für die Teilnehmer attraktiver, sondern Jack Wolfskin kann dadurch auch die Kosten für Vorteile reduzieren und zusätzliche Einnahmen durch den Verkauf von Bonuspunkten generieren.  Den überarbeiten H&M Club haben wir in diesem Blog vor ziemlich genau einem Jahr behandelt (H&M Club führt Tierlevel ein und limitiert die Gratislieferung). Seit kurzem bietet der schwedische Textilhändler seinen Clubmitgliedern den Kauf auf Rechnung an.
Über den Zahlungsanbieter Klarna können Kunden ab sofort ihre Einkäufe per Rechnung bezahlen. Dabei ist es völlig egal, ob die Kleidungsstücke online oder in der Filiale gekauft werden. Die neue Zahlungsoption steht exklusiv den Mitgliedern des hauseigenen Kundenbindungsprogramm H&M Club zur Verfügung. Die Freischaltung der Rechnungsoption erfolgt online oder in der Smartphone App. Während man auf der Webseite im Bereich "Mein Konto" prominent auf den neuen Service hingewiesen wird, muss man in der App länger danach suchen, bis man im Bereich der Kontoeinstellungen in der Rubrik Datenschutz?! fündig wird. Es macht fast den Eindruck als ob gar nicht gewollt ist, dass der Rechnungskauf aktiviert wird. Nachdem die Option aktiviert wurde, kann in der Filiale und Online auf Rechnung einkauft werden. Während im Online-Shop, wie allgemein gewohnt, im Checkout "Rechnung" als eine Zahlungsart angezeigt wird, erfolgt der Rechnungskauf in der Filiale durch einscannen der Member-ID, welche in der App zu finden ist, an der Kasse. Wo bleibt die Mitgliederkommunikation? Eigentlich ein toller neuer Service, über den man als Clubmitglied informiert werden wollte. Bis anhin erfolgte Seitens H&M jedoch keine aktive Kommunikation und man musste als Member aus den Fachmedien von der neuen Zahlungsoption erfahren. Damit wurde eine der goldenen Regeln für die Mitglieder-Kommunikation missachtet:
Dies passt zur generell ungenügenden Mitgliederkommunikation des H&M Clubs. In diesem Bereich macht der Moderiese so ziemlich alles falsch was man im Rahmen des Kundenbindungsmanagement falsch machen kann, wie der nachfolgend dargestellte Selbstversuch zeigt.
Statisches Programm und "one size fits all"-Kommunikation sind zu wenig Der H+M Club ist ein weiteres Beispiel für den Irrglauben, dass die Lancierung eines Kundenbindungsprogramms mit einem statischen Punktemechanismus und ein paar Servicevorteilen ausreicht, um Kundenverhalten zu beeinflussen und eine langfristige Kundenbeziehung aufzubauen. Mit der Ausgabe von Basispunkten und ein paar Servicevorteilen ist es allerdings lange nicht getan, auch wenn sich Millionen von Kunden für das Programm anmelden - ein grosser Teil davon vermutlich, um die 10% Willkommensrabatt einzustreichen. Um Kundenverhalten zu steuern müssen immer wieder neue Anreize, beispielsweise in Form von Bonuspunkten, gesetzt und aktiv kommuniziert werden. Dies nicht "one size fits all" über alle Mitglieder hinweg, sondern getrennt nach Kundensegmenten und auf Basis von Kundenverhalten. Erfolgskritisch ist zudem die Kommunikation und der Dialog mit den Mitgliedern. Auch hier reicht es nicht aus, jede Woche einen Standardnewsletter zu versenden mit dem aktuellen Punktestand als einzige Zusatzinformation für Clubmitglieder. Es braucht Mehrwerte, die zugeschnitten sind auf die Bedürfnisse und Vorlieben sowie das Verhalten der Mitglieder. Die eben beschrieben Fehler lassen sich bei zahlreichen Kundenbindungsprogrammen beobachten. So verwundert es nicht, dass viele Programme kaum die gewünschten Effekte erzielen und manch ein Unternehmen sich die Investitionen und Betriebsosten wohl lieber eingespart hätte. Loyalitätsmanagement ist ein (Lern-) Prozess. Ein Programm muss kontinuierlich weiterentwickelt werden, den Mitgliedern immer wieder Neues bieten, sie aktivieren, motivieren, überraschen und rational sowie emotional an das Unternehmen binden.  Mit über 150 Millionen Abonnenten, welche fast doppelt so oft bestellen wie Kunden ohne Abonnement, ist Amazon Prime wohl eines der erfolgreichsten Kundenbindungsprogramme der Welt. Diesem Vorbild eifern immer mehr Händler nach. So sind in den vergangenen Monaten verschiedene Bezahlprogramme wie Zalando Plus, Tesco Clubcard Plus oder realPro auf der Bildfläche erschienen. Diesem Trend folgt nun auch der Migros-Konzern und lanciert mit M-Plus, ein bezahltes Kundenbindungsprogramm im Stil von Amazon Prime. Gegen eine monatliche Abo-Gebühr profitieren Teilnehmende von kostenlosem Versand, doppelten Cumulus-Punkten und 10% Dauerrabatt auf beliebten Produkten. Der Test wurde in der Genossenschaft Migros Aare gestartet und hat gemäss Migros die Erhöhung der Online-Frequenz aufgrund von wegfallenden Liefergebühren und Schaffung von Convenience-Vorteilen im ganzen Migros-Universum zum Ziel. Kundenvorteile von M-Plus Gegen eine monatliche Gebühr von CHF 8.90, was pro Jahr CHF 106.80 entspricht, bietet M-Plus die folgenden Vorteile:
 Stationärer Food als Treiber
Die Integration des frequenzstarken, stationären Food-Geschäfts könnte sich als cleverer Schachzug der Migros erweisen, für eine hohe Durchdringung des Programm sorgen und neue Kunden sowie Zusatzfrequenz für das Online-Geschäft generieren. Viele Migros-Kunden dürften sich von den 10% Rabatt auf ihre meistgekauften Lebensmittel und den doppelten Cumulus-Punkten ab CHF 20.- angezogen fühlen und die Monatsgebühr von CHF 8.90 primär auf dieser Basis rechnen. Der kostenlose Versand ohne Mindestbestellwert könnte dann dazu verleiten, vermehrt online zu bestellen. Da aber bereits heute, mit Ausnahme von LeShop und MyMigros, alle Online-Shops ab CHF 50.- kostenlos liefern, dürfte dieser Vorteil nicht der grosse Treiber für die Teilnahme sein. Dazu ein kurzes Rechenbeispiel:
Durch die Kopplung von Food und Non-Food könnten auch die Schwächen gegenüber einem Programm wie Amazon Prime, beispielsweise ein deutlich geringeres Produktangebot und fehlendes Angebot an Medieninhalten, ausgeglichen werden. Dies weil der Lebensmitteleinkauf für hohe Frequenz und Ausgaben und damit entsprechend hohe wahrgenommene Kundenvorteile sorgt. Mit dem Migros-Login und Cumulus zum Ökosystem Das Migros-Login und die Teilnahme am Cumulus-Kundenprogramm sind Voraussetzungen für die Teilnahme am M-Plus Pilotprojekt. Dadurch können einerseits die online Käufe der Teilnehmer identifiziert werden (Migros-Login), andererseits aber auch die Einkäufe im Laden (Cumulus). Über diese rein funktionale Verwendung hinaus, bringt die Verknüpfung aber auch wichtige Mehrwerte für den Kunden und die Migros selbst. Das Migros-Login wird konsequent vorangetrieben und in allen Digitalplattformen zum Pflichtelement. Dadurch wird dem Kunden der Zugang zum Migros Online-Universum immer mehr vereinfacht, da er sich überall mit dem gleichen Login anmelden und seine Daten an zentraler Stelle verwalten kann. Die Migros erhält eine 360° Grad Sicht auf den Kunden und kann in der Post-Cookie-Ära die Kunden individuell ansprechen, was, neben erhöhter Werbeeffizienz und -effektivität, auch enormes Potenzial in der Vermarktung (Stichwort Retail Media) bietet. Durch die Verknüpfung mit dem Cumulus-Programm wird auf der einen Seite das Programm selbst gestärkt durch ein neues Angebot, auf der anderen Seite liefert Cumulus die Datengrundlage zur immer besseren Personalisierung sowie zur kanalübergreifenden Erfolgskontrolle des Pilotprojekts. Warum M-Plus, angesichts der engen Anbindung an das seit über 20 Jahren bestehende Kundenbindungsprogramm der Migros, nicht unter der Marke Cumulus läuft (wie wäre es mit Cumulus Plus?) bleibt aus Perspektive der Kundenbindung rätselhaft. Kann M-Plus einen positiven ROI erzielen? Verschiedene Faktoren werden entscheidend sein für den Erfolg oder Misserfolg von M-Plus. Zum einen die Akzeptanz eines Bezahlprogramms und vor allem auch die Zahlungsbereitschaft auf Kundenseite, zumal diese Art von Abo-Modell in der Schweiz noch nicht verbreitet ist. Zum anderen wird entscheidend sein, ob mit dem Modell M-Plus der anvisierte „Lock-in“-Effekt ins Migros-Universum erreicht wird und so Zusatzumsätze generiert werden, welche die Zusatzkosten übersteigen, so dass am Ende ein positives Ergebnis resultiert. Der Erfolg dürfte hauptsächlich von der Kundenstruktur abhängen, welche bereit ist für M-Plus zu bezahlen. Bei einem Bezahlmodell ist die Hürde für einen Beitritt ungleich höher als bei einem kostenlosen Loyalitätsprogramm. Die Kunden kalkulieren für sich ihren eigenen Return on Investment, was die Selbstselektion durch die Kunden viel extremer ausfallen lässt wird als bei einem Gratisprogramm. Hinzu kommt, dass die Churn-Rate, also die Kündigungsrate, ebenfalls deutlich höher ist, da Kunden das Bezahlprogramm verlassen wenn sie das Gefühl haben es ist für sie ein Verlustgeschäft. Die schlechteren Kundensegmente scheiden somit von Beginn weg aus. Nehmen nur die besten Kunden, die schon den Grossteil des Bedarfs im Migros-Universum abdecken, teil, werden nur minimale Zusatzumsätze generiert, und die Einnahmen durch die Gebühren werden kaum reichen die zusätzlichen Kosten zu decken. Wichtig für den Erfolg werden diejenigen Kunden sein, welche sich einen Zusatznutzen versprechen und glauben, die Kosten über die angebotenen Kundenvorteile wieder reinzuholen und deshalb ihr Verhalten zu Gunsten der Migros ändern. Im Kern geht es bei einer Verhaltensänderung um die Steigerung der Kennzahlen Kundenfrequenz und Wert des Warenkorbs. Konkret bedeutet dies bei M-Plus:
Vorgehen nach dem test&learn-Prinzip Generell positiv zu werten ist, dass Migros viel testet, um Erfahrungen zu sammeln. Nach Amigos, MyMigros und MiaCar kommt nun M-Plus, ein bezahltes Kundenbindungsprogramm im Stil von Amazon Prime. Dabei muss auch nicht gleich alles von Beginn weg perfekt umgesetzt sein, wichtiger ist zeitnah mit einem Produkt am Markt zu sein um schnell lernen und optimieren zu können. So werden beispielsweise bei M-Plus die 10%-Rabattbeträge, Versandkosten sowie die 2x Cumulus-Punkte ab einem Einkaufsbetrag von CHF 20.- in der Testphase monatlich über eine Geschenkkarte gutgeschrieben und zugestellt und nicht direkt beim Einkauf gutgeschrieben. In den nächsten Monaten wird sich zeigen, ob das Pilotprojekt zum Erfolg wird und das Ziel der Erhöhung des Share-of-Wallet über das gesamte Ökosystem der Migros, d.h. die Kunden stärker an das Migros-Universum zu binden, erreicht werden kann. Auf jeden Fall ein spannendes Projekt, dessen Entwicklung es zu beobachten gilt. Gespannt sein darf man sicherlich auch auf die Reaktion von Coop, zumal der bereits seit längerem kommunizierte Go-Live der neuen Omnichannel-Plattform coop.ch bevorsteht. |
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Mai 2021
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