 Technologische Veränderungen, geänderte rechtliche Rahmenbedingungen und die verstärkte Sensibilität hinsichtlich Datenschutzes auf Kundenseite haben dazu geführt, dass datengetriebenes Marketing, wie es in den vergangenen 10+ Jahren betrieben wurde, bald der Vergangenheit angehören wird.
Um nicht wieder in die Zeit des „Giesskannen-Prinzip" zurückzufallen, müssen Unternehmen neue, auf eigenen Daten basierende, Strategien entwickeln, um vertrauensvolle und langfristig orientierte Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen. Definitionen der Arten von Daten Wenn von unternehmenseigenen Daten die Rede ist, kommen die beiden Begriffe zero- und first-party Daten ins Spiel. Doch was bedeuten diese beiden Begriffe überhaupt und was ist der Unterschied zu second- und third-party Daten? Nachfolgend eine kurze Definition der verschiedenen Arten von Daten:
Bye bye third-party Cookies Im datengetriebenen digitalen Marketing spielten in der Vergangenheit insbesondere die Daten, welche auf Basis sogenannter third-party Cookies gesammelt wurden eine wichtige Rolle. Third-party Cookies erlauben es Drittanbietern das Verhalten der Nutzer über mehrere Plattformen hinweg zu verfolgen und darauf basierend gezielt digitale Marketingkampagnen aussteuern zu können (Stichworte Re-Targeting und programmatischer Einkauf). Mit Ausnahme von Google Chrome, welcher im 2024 folgen wird, blockieren zwischenzeitlich alle anderen weit verbreiteten Web-Browser (Safari, Firefox, Edge) standardmässig third-party Cookies. Dies führt dazu, dass die Verfolgung von Benutzeraktivitäten über verschiedene Websites hinweg durch Dritte nicht mehr möglich ist und sich werbeteibende Unternehmen nicht mehr völlig auf die Arbeit von externen Dienstleistern, die für sie das Marketing steuern, verlassen können. Unternehmen sind gezwungen, eigenes Wissen über das Verhalten ihrer User und eigene Fähigkeiten im Umgang mit den Daten aufzubauen. Unternehmen sollten sich also Gedanken darüber machen, wie sie den Kundenzugang selbst aufbauen, eigene, relevante Kundendaten mit dem Einverständnis der Kunden generieren (zero- und first-party Daten) um auf dieser Basis eine Beziehung zu den Kunden aufzubauen und diese dadurch langfristig an das Unternehmen zu binden. Doch auch dies ist infolge datenschutzrechtlicher Regulierungen und höherer Sensibilität der Kunden hinsichtlich Datenschutzes deutlich schwieriger geworden. Vertrauen und Mehrwerte als Grundlagen für zero- und first-party Daten und eine nachhaltige Kundenbeziehung Die Einführung strengerer Datenschutzgesetze, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der EU oder das nDSG in der Schweiz, hat die Art und Weise, wie Unternehmen Daten sammeln und verwenden, stark beeinflusst. Neue Grundsätze personenbezogener Datenverarbeitung wie Einwilligung, Zweckbindung, Datensparsamkeit oder Speicherbegrenzung zwingen Unternehmen dazu, Daten rechtsfonform zu verarbeiten und sich transparent bezüglich Umgang mit Kundendaten aufzustellen. Hinzu kommt die verstärkte Sensibilität hinsichtlich Datenschutzes, welche dazu führt, dass viele Menschen besorgt sind, wie ihre Daten gesammelt, geteilt und genutzt werden. Kunden wollen selbst entscheiden, welche persönlichen Informationen sie mit Unternehmen teilen - und zu welchem Zweck. An dieser Stelle kommen zwei elementare Grundlagen ins Spiel, damit Kunden ihre Daten preisgeben: Vertrauen und Mehrwerte Vertrauen spielt eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, dass Kunden ihre Daten an Unternehmen weitergeben. Kunden neigen dazu, persönliche Informationen eher preiszugeben, wenn sie Vertrauen in die Datenschutzpraktiken und die Datensicherheit des Unternehmens haben. Ein transparenter Umgang mit Daten, klare Datenschutzrichtlinien und wirksame Sicherheitsmassnahmen sind daher entscheidend, um das Vertrauen der Kunden zu stärken und ihre Bereitschaft zur Datenweitergabe zu fördern. Darüber hinaus ist von entscheidender Wichtigkeit, dass es Unternehmen gelingt, in jeder Phase der Customer Journey und über die gesamte Dauer der Kundenbeziehung hinweg, das Vertrauen des Kunden zu gewinnen und die Vertrauensbasis kontinuierlich zu stärken. Neben Vertrauen müssen Kunden auch einen Mehrwert aus der Beziehung zum Unternehmen ziehen können, ganz im Sinne von „Geben und Nehmen“. Ansonsten ist diese Beziehung schnell wieder beendet und dem Unternehmen gelingt es nicht, weitere Datenpunkte zu generieren und diese in relevantes Kundenwissen umzuwandeln. Dieser Mehrwert kann beispielsweise ein geldwerter Vorteil, ein Servicevorteil, ein personalisiertes Erlebnis oder Informationen aus erster Hand sein. Unternehmen müssen also wegkommen vom harten Verkaufen und stattdessen in den Aufbau von Beziehungen zu ihren Kunden investieren. Und Beziehungen können nur etabliert und gestärkt werden, wenn ein vertrauensvoller Dialog stattfindet und wenn der Kunde Mehrwert aus der Beziehung ziehen kann. Die Disziplin des CRM (Customer Relationship Management) und insbesondere des Loyalty-Marketing setzt genau hier an: 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.
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 Kundenbindungsprogramme haben Hochkonjunktur, doch wie die Praxis zeigt, messen viele Unternehmen den Erfolg von Programmen nur selten und wenn, oftmals unzureichend. Sie beschränken sich meist auf relative Jahresvergleiche (z.B. der Anzahl der Kunden), welche wenig über die tatsächliche Leistung und Gesundheit (Fitnesslevel) eines Programms aussagen. Um die Gesamtleistung eines Kundenbindungsprogramms zu bewerten, müssen Loyalty Marketer die richtigen KPI definieren und die erreichten Zahlen mit den definierten Zielwerten vergleichen. Auch für Loyalty-Programme gilt das Zitat des Wirtschaftswissenschaftlers Peter Drucker: “You can’t manage what you don’t measure.” Doch welches sind die relevanten KPI, um ein Kundenbindungsprogramm am besten zu bewerten und zu messen? Dieser Forschungsfrage widmet sich eine aktuelle Arbeit des Loyalty-Experten und Dozenten Alexander Meili, in Zusammenarbeit mit der Hochschule für Wirtschaft in Zürich (HWZ). Ziel der Studie ist es, eine faktenbasierte Grundlage zu schaffen, auf der Manager ihre Kundenbindungsprogramme angemessen überwachen und anpassen oder erneuern können. Wie bei einem Check-up beim Arzt, soll die Studie die ersten Schritte eines “Gesundheitschecks" von Loyalty-Programmen auf Grundlage internationaler Best Practices aufzeigen. Durch die Kenntnis und Messung der relevanten KPI erhalten die Programmverantwortlichen konkrete Informationen über die Perfomance des Programms und können erkennen, wo Verbesserungspotenzial besteht und wo sie Anpassungen vornehmen müssen. Dadurch wird das Programmmanagement faktenbasierter und weniger von Intuition oder blindem Kopieren von Wettbewerbern geprägt. Die Studie kann als Kompendium relevanter KPI zur Messung von Kundenbindungsprogrammen verstanden werden. Sie basiert auf einer Literaturrecherche der letzten 25 Jahre und Interviews mit 12 führenden internationalen Loyalitätsexperten aus Wirtschaft und Wissenschaft. Nach einem abschliessenden Experten-Ranking der KPI schliesst die Studie mit einer Liste der Top 10 Loyalty-KPI.  Kompendium von KPI zur Erfolgsmessung von Kundenbindungsprogrammen  Top 10 KPI zur Erfolgsmessung von Loyalty-Programmen Der Studienautor Alexander Meili empfiehlt Loyalty-Verantwortlichen einen Inside-Out-Ansatz zu verfolgen und ihr Handeln stets auf Grundlage der Messung abzuleiten. Die KPI sind nur dann sinnvoll, wenn die Unternehmen sie als Instrumente zur Verbesserung und zum Voranbringen des Unternehmens nutzen. Messen und Handeln gehen Hand in Hand, aber das Handeln folgt der Analyse. Folglich müssen Unternehmen zunächst die Leistung und den "Gesundheitszustand" ihrer Programme bewerten (messen), bevor sie Innovationen für die Kundenbindungsprogramme der Zukunft entwickeln und einführen können (handeln). Dies mag Managern, die daran gewöhnt sind, jede Marketingaktivität aus dem Blickwinkel des Kundenerlebnisses und der Kundenzentrierung zu initiieren (Outside-in-Sicht), kontraintuitiv erscheinen. Für sie ist ein Umdenken erforderlich, zumindest wenn es um Kundenbindungsprogramme geht. Die Studie zeigt, dass der Inside-Out-Ansatz der Ausgangspunkt sein muss, um ein Programm effektiv zu managen. So wird sichergestellt, dass alle Marketingmassnahmen (z.B. Gamification, Chatbots oder Punkte) mit einem KPI verbunden oder davon abgeleitet sind. Letztendlich wird so verhindert, dass Budgets falsch eingesetzt und blindlings auf der Grundlage persönlicher Meinungen oder der Konkurrenz alloziert werden. Mit diesem KPI-gesteuerten Ansatz hat jedes kundenorientierte Unternehmen einen messbaren Plan für sein Kundenbindungsprogramm. Unternehmen mit einem Plan, die wissen, wie sie ihre KPI messen, überwachen und nutzen können, haben eine grössere Chance, in Zukunft ein erfolgreiches Kundenbindungsprogramm zu betreiben. >> Zum Download der Studie “Loyalty Program Assessment - KPI-Based Evaluation of Customer Loyalty Programs“  Der Studienautor, Alexander Meili war kürzlich im Loyalty Talk Podcast zu Gast. Im Loyalty Talk spricht er mit dem Gastgeber Michael Bietenhader über die Kernergebnisse dieser Studie, die Wichtigkeit der Erfolgsmessung und wie gut Unternehmen darin sind, den Erfolg von Loyalty-Programmen zu messen. Alexander gibt zudem Einblick in die wichtigsten Gründe für das Scheitern von Loyalty-Programmen und die aktuellen Trends im Loyalty-Marketing.  Ein attraktives Nutzenversprechen (Value Propositon) gegenüber den Kunden ist einer der zentralen Erfolgsfaktoren eines Loyalty-Programms.. Bei Erfolgsfaktoren im Kontext von Loyalty-Programmen handelt es sich um Faktoren und Schlüsselgrössen, die für die Erreichung der Gesamtziele eines Loyalty-Programms von zentraler Bedeutung sind. Stimmen diese Faktoren, so wird das Programm als Ganzes erfolgreich sein, zeigen sich dagegen hier Defizite, so beeinträchtigt dies unmittelbar den Gesamterfolg. Erfolgsfaktoren sind somit die Ursachen für den nachhaltigen Erfolg eines Loyalty-Programms. Das Vorteilskonzept eines Kundenbindungsprogramms hat mehrere Facetten, auf welche im Folgenden eingegangen wird. Mix aus Belohnung und Wertschätzung Werden Kunden gefragt, was ihnen wichtig ist bei einem Loyalitätsprogramm, nennen die meisten Befragten Rabatte und Bonuspunkte. Doch Vorsicht! Dies ist ein klassischer «Say-Do Gap». Die Kunden sagen, dass sie Kaufentscheidungen alleine auf Basis rationaler Kriterien treffen, aber in Tat und Wahrheit treffen die Kunden ihre Kaufentscheidungen meist auf der Grundlage unbewusster emotionaler Faktoren. Deshalb ist ein erfolgreiches Vorteilskonzept nach dem Prinzip von Belohnung und Wertschätzung aufgebaut, beinhaltet ein ausgewogenes Verhältnis von harten und weichen Vorteilen und spricht die transaktionale und emotionale Ebene an. Dadurch wird eine emotionale Beziehung vom Kunden zum Unternehmen etabliert.  Harte Vorteile sind kostenlose wirtschaftliche Vorteile, welche sich im Laufe der Zeit auf einem Konto ansammeln, bis die Höhe der Belohnung erreicht ist und diese eingelöst werden kann. In die Kategorie der harten Vorteile fallen künstliche Werteinheiten wie Bonuspunkte und Meilen, reale Währungen wie Schweizer Franken, aber auch Sammelpässe (Kaufe 10, kriege 11) und Sofort-Belohnungen (Kauf für Betrag X und kriege Y). Harte Vorteile sprechen die transaktionale und rationale Ebene des Kunden an: «Ich bekomme etwas für mein Geld.» Weiche Vorteile sollen den Kunden das Gefühl geben, etwas Besonderes zu sein. In diese Kategorie fallen besondere Privilegien, exklusive Dienstleistungen, Rabatte oder Zugänge. Weiche Vorteile sprechen die emotionale Ebene des Kunden an: «Ich bin ein wertvoller Kunde.» Ein Loyalty-Programm wird in der Regel langfristig nur erfolgreich sein, wenn es mehr bietet als immer dieselben Bonuspunkte und Rabatte. Es braucht zusätzliche Mehrwerte, welche die Kunden überraschen, Wertschätzung gegenüber den Mitgliedern zeigen und ihnen das Gefühl geben etwas Besonderes zu sein. Gemäss einer Studie zu Kundenbindungsprogrammen im Schweizer Detailhandel sind 61% der befragten Konsumenten der Meinung, dass ein Loyalitätsprogramm mehr bieten muss als nur das Sammeln von Punkten. Die Studie kommt zum Schluss, dass angesichts der Fülle an verschiedenen Angeboten sich ein Loyalitätsprogramm nur dann differenzieren kann, wenn es mehr bietet als eine Kundenkarte, mit der man Punkte sammeln kann. Mit weichen Vorteilen innerhalb des Loyalty-Programms zeigen Unternehmen gegenüber den Kunden Anerkennung und Wertschätzung. Weiche Vorteile geben den Kunden das Gefühl, etwas Besonderes zu sein und eignen sich gut zum Aufbau einer emotionalen Beziehung. Vor allem zur Bindung der besten Kunden ist diese Vorteilskategorie unerlässlich. Weiche Vorteile sind oftmals der Schlüssel für ein einzigartiges Vorteilskonzept. Durch attraktive weiche Vorteile können emotionale Loyalität aufgebaut und Austrittsbarrieren geschaffen werden, denn die meisten Menschen lieben es, sich als etwas Besonderes zu fühlen. Weiche Vorteile stellen keine Verbindlichkeit dar, generieren dafür Kosten, welche durchaus zu Buche schlagen können, insbesondere bei einer grossen Mitgliederbasis und einer zu wenig differenzierten Verteilung. Segmentiertes Vorteilskonzept Laut dem Pareto-Prinzip, benannt nach dem Begründer Vilfredo Pareto (italienischer Ökonom, 1848–1923), auch Pareto-Effekt oder 80/20-Regel genannt, werden 80% der Ergebnisse mit 20% des Gesamtaufwandes erzielt. Angewandt auf das Kundenbeziehungsmanagement besagt das Pareto-Prinzip, dass 80% des Erfolgs des Unternehmens durch 20% der Kunden generiert wird. 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 eingesetzt werden. Aus diesem Grund sollten sich Unternehmen auf diejenigen Kunden mit hohem Kundenwert, hohem Wertpotential und Markenbotschafter fokussieren. 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 Wertschätzung 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. Die Segmentierung, die Einteilung der Kunden in möglichst homogene Gruppen, bildet die Basis für eine differenzierte Bearbeitung der Kunden. Die Kunden eines Unternehmens können beispielsweise anhand der Dimensionen Wert und Potential eingeteilt werden. Anschliessend werden die Bearbeitungsstrategien pro Kundensegment abgeleitet und die Höhe der Mittel, die in einen Kunden des jeweiligen Segments investiert werden sollen, festgelegt. Einerseits Umfang von Belohnung und Wertschätzung, welche der Kunde als Gegenleistung für seine Treue erhält, andererseits die Ausgaben für die Kommunikation und den Dialog mit dem Kunden. Mehr zum Thema Segmentierung gibt es in diesem Blogartikel: Das Pareto-Prinzip im Loyalty-Marketing oder „one size does not fit all“ Take Away Zusammengefasst lässt sich folgendes festhalten:
Loyalty Expert Review Möchten Sie wissen wo Sie mit Ihrem Kundenbindungsprogramm stehen? Mit unserem Loyalty Expert-Review prüfen und bewerten wir Ihr Programm auf Herz und Nieren und zeigen Ihnen Optimierungspotenziale auf. Sie erhalten eine ganzheitliche Beurteilung aller relevanten Bereiche mit konkreten Handlungsempfehlungen.  Die Kommunikation spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines Loyalty-Programms. Bei Erfolgsfaktoren im Kontext von Loyalty-Programmen handelt es sich um Faktoren und Schlüsselgrössen, die für die Erreichung der Gesamtziele eines Loyalty-Programms von zentraler Bedeutung sind. Stimmen diese Faktoren, so wird das Programm als Ganzes erfolgreich sein, zeigen sich dagegen hier Defizite, so beeinträchtigt dies unmittelbar den Gesamterfolg. Erfolgsfaktoren sind somit die Ursachen für den nachhaltigen Erfolg eines Loyalty-Programms. Die Kommunikation im Rahmen eines Kundenbindungsprogramms hat viele Aspekte. Die wichtigsten werden im Folgenden erläutert. Einfachheit Die Kommunikation sollte einfach gehalten werden. Den Konsumenten muss schnell klar sein, was sie tun müssen und was sie im Gegenzug dafür erhalten. Vor allem das Sammeln und Einlösen von Bonuswährungen sollte klar verständlich sein. Opt-In & Transparenz Die Kommunikation sollte nach klaren Opt-In/Out-Regeln funktionieren und die Nutzung der gesammelten Daten offen und transparent kommuniziert werden. Dieser Punkt bietet eine grosse Chance für das Loyalty-Marketing, da die Kunden im Austausch für attraktive Vorteile bereit sind, ihre Daten preiszugeben und der (relevanten) Kommunikation aktiv zuzustimmen. Frequenz Eine ausreichend hohe Frequenz der Kommunikation sollte gewährleistet sein. Es kann nicht erwartet werden, dass die Teilnehmer die Botschaft schon nach dem ersten Mal wahrgenommen oder gar verstanden haben. Wichtig ist in diesem Zusammenhang auch die regelmässige Kommunikation der Vorteile und des Status. Beispielsweise der aktuelle Punktestand, das erreichte Statuslevel, einlösbare Belohnungen oder aktuell verfügbare Vorteile wie exklusive Dienstleistungen, Einladungen zu Events und Rabatte. Digital und trotzdem Multikanal Gemäss Loyalty Trend Report 2020 haben die digitalen Kanäle App sowie Internet als Informationsquellen seit der letzten Erhebung im 2018 klar an Bedeutung zugelegt. Die App ist zwischenzeitlich zum wichtigsten Informationskanal für die Kunden geworden. Internet rangiert gemeinsam mit dem Point of Sale an zweiter Stelle. Die Kundenumfrage zeigt aber auch, dass alle Informationsquellen nach wie vor ihre Bedeutung haben. Entsprechend sollte man sich als Programmbetreiber nicht nur auf einen Kommunikationskanal konzentrieren. Einerseits sollten die zur Verfügung stehenden Kommunikationskanäle genutzt werden, um die Kunden über mehrere Touchpoints entlang ihrer Customer Journey zu erreichen. Andererseits kann eine Fixierung auf einen Kanal zur Folge haben, dass gewisse Kundengruppen nicht erreicht werden. Neben E-Mail, Mobile, Social Media oder dem Print-Mailing, sollten auch der Point of Sale und die Mitarbeitenden nicht vergessen gehen. Relevanz durch Segmentierung und Personalisierung Die segmentierte und personalisierte Bearbeitung der Teilnehmer ist ein zentraler Erfolgsfaktor für ein Kundenbindungsprogramm. Ein personalisiertes Loyalty-Programm führt nicht nur zu mehr Zufriedenheit bei den Teilnehmern, sondern erhöht die Bereitschaft, über die Marke zu sprechen sowie die Kundenbindung und resultiert in höheren Ausgaben der Teilnehmer. Persönlich zugeschnittene Angebote und Informationen werden von den Kunden auch zunehmend erwartet. Diese sind sich bewusst, dass die Unternehmen über immer mehr Daten verfügen, erwarten jedoch mehr persönliche Relevanz als Gegenleistung für die Datenbereitstellung. «One-size-fits-all» wird je länger je weniger akzeptiert. Dementsprechend sollte nicht nur das Vorteilskonzept, sondern auch die Kommunikation differenziert ausgestaltet werden. Ziel sollte es sein, jeden Kunden mit passenden Inhalten/Angeboten, über den richtigen Kanal, zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort zu erreichen. Dabei stehen die Fragen Wer, Was, Wann, Wo, über Welchen Kanal im Zentrum der Überlegungen. Auch wenn noch keine ausgeklügelte Personalisierungslogik realisierbar ist, sollten doch einige Schlüsselelemente implementiert werden. Beispielsweise die Kommunikation nach Dauer der Mitgliedschaft, Tier- und Kundenwertstufen, Punktesaldo oder Kundenverhalten. Ebenso sollten Intensität der Bearbeitung und die Wahl des Kommunikationskanals auf die Kundensegmente und individuellen Präferenzen abgestimmt werden. Beispielweise kann das postalische Mailing vor allem zur Bearbeitung der Top-Kunden eingesetzt werden, während die weniger guten Kunden ausschliesslich per E-Mail bearbeitet werden. Das postalische Mailing kann auch zur Ansprache von Kunden, die selten bis nie auf digitale Kommunikation reagieren, verwendet werden. Automatisierung Die Aktivierung des Kunden zum richtigen Zeitpunkt, mit passenden Inhalten/Angeboten, über den richtigen Kanal, trägt entscheidend zum Erfolg eines Loyalitätsprogramms bei. Steht das Mitglied kurz vor einer Schwelle für den Erhalt einer Belohnung, kann eine «beinahe geschafft»-Kampagne dazu führen, dass das Mitglied sich mehr Mühe gibt das Ziel zu erreichen. Der Kontext, wann, wie und mit welchem Inhalt mit dem Kunden interagiert werden soll, wird immer wichtiger. Marketing Automation kann dabei helfen, die Effizienz und die Effektivität im Marketing zu steigern. Dialog statt Monolog Einbahnkommunikation ist fehl am Platz im Loyalty-Marketing, stattdessen ist Dialogkompetenz gefragt, egal ob im Kundendienst, auf Social Media oder dem Closed Loop im Kampagnenmanagement. Segmentierung ist auch im Kundendialog ein Thema. Beispielweise mit einer eigenen Hotline für die Top-Kunden oder exklusivem Zugang zu einer moderierten und betreuten Community, in welcher sich die besten Kunden untereinander, aber auch mit dem Unternehmen selbst, austauschen können. Loyalty Expert-Review Möchten Sie wissen wo Sie mit Ihrem Kundenbindungsprogramm stehen? Mit unserem Loyalty Expert-Review prüfen und bewerten wir Ihr Programm auf Herz und Nieren und zeigen Ihnen Optimierungspotenziale auf. Sie erhalten eine ganzheitliche Beurteilung aller relevanten Bereiche mit konkreten Handlungsempfehlungen.  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.  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.  Schweizer Kunden nehmen an durchschnittlich 6 Loyalty-Programmen teil. Rein digitale Programme stark auf dem Vormarsch - auch wegen Corona.Diese und weitere spannende Erkenntnisse zeigt der Loyalty Report der Schweiz, eine Studienkombination der beiden auf Kundenbindung, CRM und datengetriebenes Marketing spezialisierten Beratungsunternehmen Conceptio Consulting AG und MilesAhead AG. Die beiden Studien Loyalty Trend Report und Loyalty Expert Report erscheinen zeitgleich und beleuchten den Loyalty Markt der Schweiz aus einer 360-Grad-Sicht. Loyalty-Programme erfreuen sich grosser Beliebtheit Loyalty-Programme sind beliebt bei den Schweizer Kunden. Gemäss der repräsentativen Kundenumfrage Loyalty Trend Report 2020 kennt der durchschnittliche Befragte 17 der 38 untersuchten Programme und somit jedes zweite grössere Programm auf dem Schweizer Markt. Die Befragten nehmen im Durchschnitt an 6 Loyalty-Programmen teil und 80% der Befragten stimmen zu, ihr Programm jedes Mal zu nutzen, wenn sie Gelegenheit dazu haben.  Neue Programme in den Top10 Auf das Podest der besten Loyalty-Programme der Schweiz schaffen es – in derselben Reihenfolge wie 2018 – die seit vielen Jahren etablierten Programme Migros Cumulus, vor Coop Supercard und IKEA Family. Auf den Rängen 4 und 5 folgen die noch eher jungen Programme Helsana+ und H&M Club, welche gleich mehrere Plätze gut machen konnten. Neu in die Top10 geschafft hat es mit poinz ein ebenfalls noch jüngeres Programm.  Top10-Bonusprogramme 2020 (Loyalty Performance Score) Digitalisierung hält auch bei Loyalty-Programmen Einzug Mit Helsana+, dem H&M Club und poinz haben es gleich drei rein digitale Programme in die Top10 geschafft haben. Dies deckt sich mit der Wichtigkeit einer App, um bequem und einfach per Smartphone profitieren zu können, welche bei den Befragten gegenüber 2018 um deutliche 7% zugenommen hat. Zudem haben die digitalen Kanäle Mobile App sowie Internet als Informationsquellen klar an Bedeutung zugelegt. Die App ist zwischenzeitlich zum wichtigsten Informationskanal für die Kunden geworden, Internet rangiert an zweiter Stelle. Die Digitalisierung hält somit auch bei Loyalty-Programmen immer mehr Einzug. Auch die befragten Loyalty-Experten in den Unternehmen bestätigen, dass die Digitalisierung der Programme zuoberst auf der Agenda steht. Vor allem der Auf- oder Ausbau des Kanals Mobile steht bei rund zwei Drittel der befragten Unternehmensvertreter im Fokus.  Wie informieren sich die Konsumenten über die aktuellen Angebote/Vorteile von Kundenprogrammen Corona verstärkt Kundenbedürfnis nach Digitalisierung Infolge Corona zeigt sich auf Konsumentenseite ein verstärktes Bedürfnis nach mehr Digitalisierung der Programme und weiteren digitalen Nutzungsmöglichkeiten. Dies dürfte den Trend zur Digitalisierung der Loyalty-Programme in den kommenden Monaten noch zusätzlich beschleunigen. Über den Loyalty Report der Schweiz: Der Loyalty Report der Schweiz umfasst die beiden Studien Loyalty Trend Report und Loyalty Expert Report. Der Loyalty Trend Report basiert auf über 2’000 repräsentativ durchgeführten Kundeninterviews, erhoben durch das unabhängige Marktforschungsinstitut INNOFACT AG. Der Loyalty Trend Report erscheint nach 2018 zum zweiten Mal und untersucht die Schlüsselfaktoren für erfolgreiche Bonusprogramme aus Kundenperspektive sowie das Nutzungsverhalten von Bonusprogramm-Nutzern in der Schweiz. Zudem misst er mit dem Loyalty Performance Score (LPS) die Gesamtperformance aller 38 untersuchten Bonusprogramme über 11 verschiedene Kriterien. Der LPS dient den einzelnen Programmen dazu, die Optimierungspotenziale im Branchen- sowie im Gesamtvergleich identifizieren zu können. Dem Loyalty Expert Report, der im 2020 zum ersten Mal erscheint, liegen 16 strukturierte Interviews mit Loyalty-Experten und Verantwortlichen ausgewählter Benchmark- Kundenbindungsprogramme (wie beispielsweise UBS Key Club, Coop Supercard, Helsana+) aus diversen Branchen der Schweiz zu Grunde. Der Loyalty Expert Report ist als qualitativer Studienbericht ausgestaltet und beleuchtet in erster Linie die Unternehmensperspektive. Der Bericht zeigt auf, welches die Erfolgsfaktoren von Loyalty-Programmen sind und erfasst den aktuellen Stand des Loyalty-Marketings in den Schweizer Unternehmen. Im Report wird zudem erläutert, welche Herausforderungen sich beim Aufbau, dem Betrieb und der Weiterentwicklung von Kundenbindungsprogrammen ergeben können, ausserdem werden die aktuell wichtigsten Trends rund um Loyalitätsprogramme dargestellt.  Untersuchte Programme im Loyalty Trend Report 2020  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:
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