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.

Ein einfaches Rechenbeispiel verdeutlicht die Wichtigkeit der Kundenbindung: 

• Unternehmen A mit einer Kundenbindungsquote von 90% pro Jahr, muss über 3 Jahre kumuliert 27% der Kunden ersetzen.
• Unternehmen B mit einer Kundenbindungsquote von 50% pro Jahr, muss über 3 Jahren kumuliert 87% der Kunden ersetzen.

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.

• Recency (Aktualität): Wann hat der Kunde zuletzt gekauft (Zeitspanne seit der letzten Aktivität)? Die Recency gibt Auskunft darüber, wie aktiv ein Kunde ist, und trifft damit eine Aussage über seine Wiederkaufwahrscheinlichkeit.

 

• Frequency (Häufigkeit): Wie oft hat der Kunde gekauft? Drückt aus, wie häufig ein Kunde bereits eingekauft hat (insgesamt oder in einer bestimmten Zeitperiode).

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• Monetary Value (Geldwert): Welchen monetären Wert hat der Kunde generiert?​ Monetärer Wert, den der Kunde für das Unternehmen geleistet hat (insgesamt oder in einer bestimmten Zeitperiode). Der monetäre Wert kann sich dabei auf den Umsatz oder die Marge beziehen. 

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.
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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: 

1. Einteilung der Kunden anhand fester Wertebereiche
   
2. Einteilung der Kunden anhand von Quantilen in gleich grosse Gruppen 

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
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1. Einteilung der Kunden anhand fester Wertebereiche
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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:

• Unser Kunde Herr Müller hat vor 12 Tagen das letzte Mal bei uns eingekauft und erhält demnach einen Recency-Wert von 4 Punkten.
• Herr Müller war in den letzten 12 Monaten 7 Mal bei uns zum Einkauf und hat somit einen Frequency-Wert von 3 Punkten.
• Bei diesen 7 Einkäufen im letzten Jahr hat Herr Müller insgesamt CHF 752.- bei uns ausgegeben. Sein Monetary Value liegt damit bei 4 Punkten.

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 
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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.

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:

• Hoher Wert / hohes Potential: Aggressiv investieren mit einem Mix aus monetären und nicht-monetären Vorteilen
• Tiefer Wert / hohes Potential: Investieren und entwickeln
• Hoher Wert / tiefes Potential: Überlegt investieren mit Fokus auf nicht-monetären Vorteilen
• Tiefer Wert / tiefes Potential: Ignorieren und verhungern lassen​

Die nachfolgenden Beispiele verdeutlichen die Operationalisierung der Bearbeitungsstrategien: 

• In Rahmen eines Punkteprogamms erhalten zwar alle Mitglieder die gleiche Anzahl an Basispunkten ausgeschüttet. Die wertvollen Kunden und die high potentials werden aber überdurchschnittlich mit Bonuspunkten für ihr (geändertes) Verhalten belohnt.
• Nicht-monetäre Vorteile wie beispielsweise exklusive Serviceleistungen, Events oder Geschenke erhalten primär die guten und besten Kunden. Dies zum einen als Anerkennung für ihre Treue, zum anderen aber auch als erstrebenswertes Ziel für Kunden in den weniger wertvollen Kundensegmenten.
• Die Kommunikation kann ebenfalls nach Kundensegmenten differenziert erfolgen. Sei dies in der Intensität der Bearbeitung oder bei der Wahl des Kommunikationskanals. Beispielweise wird das postalische Mailing vor allem zur Stammkundenbearbeitung eingesetzt, die weniger guten Kunden werden ausschliesslich per E-Mail bearbeitet. Oder die Stammkunden erhalten exklusiven Zugang zu einer moderierten und betreuten Community, in welcher sie sich untereinander, aber auch mit dem Unternehmen selbst, austauschen können.

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.

• Die Umsatzentwicklung eines Unternehmens hängt direkt von der Anzahl der (aktiven) Kunden sowie  vom durchschnittlichen Umsatz pro Kunde, in einer spezifischen Zeitperiode, ab.
• Der durchschnittliche Umsatz pro Kunde wiederum wird beeinflusst durch die Anzahl Transaktionen pro Kunde und den durchschnittlichen Wert des Warenkorbs.
• Die unterste Stufe im Umsatztreiberbaum zeigt den Einfluss  der durchschnittlichen Anzahl der Einheiten im Warenkorb und dem durchschnittlichen Wert einer Einheit auf den durchschnittlichen Wert des Warenkorbs.​

Dieser einfache Treiberbaum beleuchtet alle relevanten Umsatztreiber, welche mittels CRM-Aktivitäten beeinflusst werden können.

• Erhöhung der Anzahl aktiver Kunden durch Kundengewinnung, Kundenbindung, Kundenrückgewinnung
• Steigerung der durchschnittlichen Anzahl Transaktionen
• Steigerung der durchschnittlichen Anzahl Einheiten im Warenkorb durch Cross-Selling
• Erhöhung des durchschnittlichen Werts einer Einheit im Warenkorb durch Up-Selling

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. 

• Keine oder schlechte Akquisitionskampagne: Zeigt die Kampagne die Vorteile des Programms verständlich auf? Werden alle relevanten Touchpoints zum Kunden genutzt? Sind die Mitarbeitenden ausreichend geschult? 
• Zu viele Hürden: Ist das Vorteilskonzept für die Kunden schnell verständlich? Können die Kunden sich auf verschiedenen Kanälen für das Programm anmelden und ist der Anmeldeprozess einfach und schnell ausgestaltet? Muss bei der Anmeldung zu viele Daten angegeben werden?
• Unattraktives Vorteilskonzept: Sind die Vorteile des neuen Kundenbindungsprogramms für die Kunden schlichtweg zu wenig attraktiv, um den Aufwand auf sich zu nehmen und Daten von sich preiszugeben?

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:

• Schlechte Qualität der Neumitglieder: Kundenbindungsprogramme zielen auf die besten und wertvollsten Kunden ab. Eine hohe Mitgliederzahl führt nicht unbedingt zu einem langfristig profitablen Programm. Werden durch die Akquisitionskampagne oder das Angebot für Neumitglieder zu viele Schnäppchenjäger angelockt? 
• Fehlendes Onboarding: Führen die Onboarding- und Aktivierungskampagnen die Mitglieder in das Programm ein und animieren sie zum ersten Kauf? Neumitglieder müssen über die Funktionsweise und ihre Vorteile instruiert werden und möglichst schnell ein persönliches Belohnungserlebnis haben. 
• Ungenügendes Engagement: Wird aktiv mit den Mitgliedern kommuniziert? Sind die Informationen auf die persönlichen Bedürfnisse der einzelnen Kunden zugeschnitten? Haben die Teilnehmer ein regelmässiges Belohnungserlebnis?

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.

• Sind diese Umsatzzahlen, trotz vieler Mitglieder, weit entfernt, ist es nicht gelungen, die guten und wertvollsten Kunden für das Programm zu gewinnen.
• Sinkt der Umsatzanteil über die Zeit, ist entweder die laufende Akquisition ungenügend, oder die Aktivitätsrate der Programmteilnehmer sinkt, schlimmstenfalls wandern diese sogar ab. Dies deutet auf Probleme mit dem Kundenbindungsprogramm oder noch schlimmer, generelle Unzufriedenheit mit dem Unternehmen hin.

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:

• Unwirksame Kommunikation: Werden nach wie vor one-size-fits-all Massen-Emails versendet? Ist die Kommunikation mit den Mitglieder ein Monolog statt ein Dialog? Erfolgt die Kundenansprache weiterhin unpersonalisiert? Ist die Kommunikation produkt- statt kundenorientiert? 
• Fehlender Einsatz von Bonuspunkten: Werden im Rahmen des Programms lediglich Basispunkte (bspw. 1 Punkt pro Umsatzfranken) ausgeschüttet und keine Bonuspunkte-Aktivitäten zur Steuerung des Kundenverhaltens eingesetzt? 
• Fehlende Segmentierung: Erhalten verschiedene Kundensegmente unterschiedliche, verhaltensabhängige Anreize in Form von Bonuspunkten? Sind die nicht-monetären Kundenvorteile nach Kundenwert und Kundenpotential abgestuft?

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:

• Mitglieder erreichen keine Belohnung: Sind die Werte der Belohnungen zu hoch, so dass nur wenige Mitglieder diese erreichen können? Wird den Kunden kein guter Mix an unterschiedlich wertvollen Belohnungen angeboten? 
• Mitglieder wissen nicht, dass sie eine Belohnung erhalten würden: Werden die Mitglieder aktiv, mehrfach und an allen möglichen Touchpoints darauf hingewiesen, dass sie genügend Punkte für eine Belohnung auf dem Konto haben? Sind die verfügbaren Belohnungen für das Mitglied personalisiert?
• Mitglieder haben zu wenig Zeit ausreichend Bonuswährung für eine Belohnung anzusammeln: Verfällt die Bonuswährung zu schnell, so dass viele Teilnehmer nicht genügend Zeit haben den benötigten Wert anzusammeln für eine Belohnung? Dies kann zu Frustration und schlimmstenfalls Abwanderung der Kunden führen.
• Die angebotenen Belohnungen sind unattraktiv für die Mitglieder: Werden die Mitglieder nach ihren Bedürfnissen und Wünschen befragt? Wird das Angebot an Belohnungen laufend optimiert? Steht eine breite Auswahl an unterschiedlichen Belohnungen zur Verfügung? Gibt es attraktive Belohnungen bei Partnerunternehmen? ​

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: 

• Fehlendes Churn-Modell: Steht ein auf Basis des Kundenverhaltens und weiterer Variablen entwickeltes Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung zur Verfügung? 
• Keine Massnahmen zur Vermeidung der Abwanderung: Werden auf Basis des Churn-Modells Massnahmen ergriffen, um die „gefährdeten“ Mitglieder an der Abwanderung zu hindern? Sind die Angebote personalisiert und auf die Bedürfnisse des einzelnen Mitglieds zugeschnitten? Wird den Teilnehmern aufgezeigt was sie verlieren, wenn das Programm verlassen wird (bisher angesammelte Bonuswährung, Mitgliedschaftsvorteile)?

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: 

• Das Programm erzielt zu wenig Umsatz-Uplift (siehe dazu KPI #4: Umsatz-Uplift)
• Die Churn Rate ist zu hoch (siehe dazu KPI #6: Churn Rate)
• Die Betriebskosten für das Programm sind zu hoch. Dazu gehören unter anderem Kosten für Belohnungen, Mitgliedervorteile, Marketing-, Lizenz- und Personalkosten. 
• Die Produkt- oder Dienstleistungsmarge ist zu niedrig: Dieser Fall lässt sich nicht so einfach korrigieren und kann ein Indikator dafür sein, dass ein Kundenbindungsprogramm, unter den gegebenen Umständen, nicht die richtige Strategie für Ihr Unternehmen ist. ​

Tipps für den Umgang mit den KPI

Zum Schluss noch ein paar Tipps für den erfolgreichen Umgang mit den Key Performance Indicators:

• Definition der KPI und der entsprechenden Zielwerte in Abstimmung mit dem Top-Management, um ein einheitliches und vom Management getragenes Bild von Erfolg und Nichterfolg zu schaffen.
• Frühzeitig das Setup des KPI-Reporting angehen, nicht erst nach der Lancierung des Programms, ansonsten fehlen die Ergebnisse, wenn sie benötigt werden.
• Ein kontinuierliches Monitoring der KPI ist notwendig, um Erfolg und Gesundheitszustand des Loyalitätsprogramms beurteilen zu können.
• Entwickeln sich die KPI nicht wie gewünscht, nicht in Panik verfallen, sondern in Ruhe die Probleme analysieren und, idealerweise datenbasiert, Lösungen zur Optimierung erarbeiten.
• Lässt sich der ROI auch nach Optimierungsrunden nicht ins Positive drehen, den Mut haben das Programm einzustellen.
• Den Exitplan bereits im Rahmen der Konzeption erstellen, um diesen, im Fall der Fälle, aus der Schublade ziehen zu können.

In diesem Blogbeitrag widmen wir uns den Optionen für die Ausgestaltung eines Vorteilskonzepts für ein Kundenbindungsprogramm.

Auf der obersten Ebene kann eine Einteilung in monetäre und nicht-monetäre Vorteile vorgenommen werden. Im Rahmen der monetären Vorteile können Rabatte und Boni unterschieden werden. Die nicht-monetären Vorteile umfassen Geschenke / Überraschungen, Servicevorteile, Informationsvorteile, Statusvorteile und Gamification-Elemente.

Monetäre Vorteile

Rabatte
Bei einem Rabatt im Rahmen eines Kundenbindungsprogramms handelt es sich um einen dem Teilnehmer unmittelbar beim Kauf eingeräumten oder in Aussicht gestellten Preisnachlass. Dabei können verschiedene Formen der Rabattgewährung unterschieden werden.
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Sofort-Rabatt
Der "Sofort-Rabatt" wird unmittelbar beim Kauf, an der stationären Kasse oder im Check-out des Online Shops, gewährt, nachdem der Kunde sich als Teilnehmer des Kundenbindungsprogramms ausgewiesen hat. Der Rabatt hat die unmittelbare Kaufpreis-Reduzierung beim Zahlungsvorgang zur Folge und stellt deshalb die einfachste und direkteste Form der Rabattgewährung dar.
Der Rabatt kann auf das gesamte Sortiment, einzelne Warengruppen oder Marken oder gar nur auf einzelne Produkte gewährt werden.

Beispiele: 10% auf alles für Mitglieder / 15% Rabatt ab CHF 100.- Einkaufswert / 20% Rabatt auf Fahrräder

Rabatt-Gutschrift
Bei einer „Rabatt-Gutschrift“ wird der ausgelobte Rabatt beim Einkauf zwar eingeräumt, aber nicht unmittelbar abgezogen, sondern für die Zukunft angesammelt. Die Höhe der Rabatt-Gutschrift steht dabei zum Zeitpunkt des Einkaufs bereits fest. Die Sammlung hat zum Ziel, dass der Kunde eine spürbare Rabattsumme erreicht und dadurch das Belohnungserlebnis stärker wird. 

Beispiele: bis CHF 100.- Umsatz in einem Monat 2% Rabatt-Gutschrift, bis CHF 200.- 4% usw. / der durch den getätigten Umsatz erreichte Rabatt wird dem Kundenkonto Ende Quartal gutgeschrieben

Es existieren zahlreiche weitere Formen von Rabatten und der Phantasie sind praktisch keine Grenzen gesetzt. So können Rabatte verhaltensbezogen oder vertriebsformenbezogen gewährt, aber auch zeitlich eingeschränkt werden.

Boni
Bei einem Bonus handelt es sich um eine künstlich geschaffene Werteinheit, die nicht unmittelbar ausbezahlt wird. Das Grundprinzip besteht darin, einen Konsumenten für bestimmte Verhaltensweisen mit Werteinheiten zu belohnen.
Die Werteinheiten werden zwecks Erkennung und Differenzierung vom Wettbewerb oftmals mit Kunstnamen, beispielsweise Cumulus-Punkte oder Superpunkte, bezeichnet.

Bei Bonusprogrammen wird zwischen "Earning" (sammeln) und " Burning" (einlösen) unterschieden. Beim „Earning“ sammeln die Teilnehmer für entsprechendes Verhalten Gutschriften von Werteinheiten der jeweiligen Bonuswährung. Setzen die Kunden die gesammelten Werteinheiten für den Erhalt einer Prämie, zur Verrechnung bei einem Einkauf oder zugunsten einer Barauszahlung ein, sprich man von "Burning".

Bonusprogramme eignen sich, aufgrund der zeitlich verzögerten Belohnung und dem darin liegenden Anreiz zum verhaltensbezogenen Sammeln, besonders zur Kundenbindung und sind deshalb auch weit verbreitet.

Die Möglichkeiten zur konkreten Ausgestaltung von Bonusprogrammen sind sehr vielfältig. Sowohl auf Seiten „Earn“ wie „Burn“ gibt es zahlreiche Gestaltungsparameter, mit welchen sich ein Bonusprogramm optimal auf die Zielgruppe abstimmen lässt, um die Kunden bestmöglich zu motivieren und deren Verhalten auch effektiv für das Unternehmen positiv zu beeinflussen.

​Exemplarisch sind auf Seiten „Earn“ die Ausgestaltung des konstanten Anreizes (bspw. 1 Punkt pro ausgegebenem CHF), von Bonus-Staffeln (bspw. 2x Punkte ab CHF 500.- Gesamtumsatz) oder von aktionsbezogenen Anreizen (bspw. 10x Punkte an Mitgliedertagen) zu nennen.
Auf Seiten „Burn“ können unter anderem Einlöse-Schwellen (Bonushöhe, die zum Erhalt einer Belohnung erforderlich ist), Regeln für den Punkteverfall oder die zur Verfügung gestellten Einlösemöglichkeiten (bspw. Sachprämien, Wertgutschein, Spende) genannt werden.

Nicht-monetäre Vorteile ​

Geschenke / Überraschungen
In diese Kategorie fallen Geschenke und Überraschungen zu verschiedenen Anlässen.
Am meisten verbreitet sind Willkommens- und Geburtstagsgeschenke. Weitere Beispiele sind ein Treue-Geschenk für gute und langjährige Kunden, ein Jahresgeschenk für die besten Kunden oder eine Überraschung bei einem Einkauf ab einem bestimmten Betrag.

Geschenke und Überraschungen werden aus Kostengründen oftmals in Form von einmaligen, persönlichen Rabatten oder zusätzlichen Bonuspunkten verteilt. Die emotionale Wirkung beim Kunden ist bei einem Sachgeschenk allerdings deutlich höher.

Servicevorteile / Informationsvorteile
Teilnehmer eines Kundenbindungsprogramms erhalten einen speziellen Service, der den normalen Kunden nicht oder nur kostenpflichtig zur Verfügung steht. Es erfolgt eine bewusste Differenzierung der Behandlung einzelner Kundengruppen.
Servicevorteile können die emotionale Bindung der Kunden an das Unternehmen stärken. Die Bereitstellung entsprechender Services kann allerdings auch zeit- und kostenintensiv sein.

Informationsvorteile sind oft an Servicevorteile gekoppelt. Beispielsweise wenn die Programmteilnehmer eine Einladung zu einem exklusiven Kunden-Event erhalten oder wenn diese die Informationen zu neuen Produkten vor den anderen Kunden im Postfach finden und auch gleich vorab einkaufen können.

Beispiele: Gratislieferung, Persönlicher Einkaufsberater, Einladungen zu exklusiven Events, Vorab-Informationen zu neuen Produkten oder Rabattaktionen

Statusvorteile
Im Rahmen des Kundenbindungsprogramms werden verschiedene Stufen definiert, welche in Abhängigkeit vom Kundenverhalten (bspw. von den erzielten Umsätzen) erreicht werden können. Pro erreichtem Status-Level erhalten die Teilnehmer unterschiedliche monetäre und/oder nicht-monetäre Vorteile. Insbesondere Geschenke / Überraschungen oder Service- und Informationsvorteile werden häufig mit dem Erreichen einer höheren Stufe in einem Kundenbindungsprogramm gekoppelt.
Verschiedenen Status-Level innerhalb eines Kundenbindungsprogramms bieten die Möglichkeit, zusätzliche Anreize zu schaffen und Umsatzpotentiale auszuschöpfen.

Je nach Attraktivität der nicht-monetären Vorteile kann der persönliche Statusgewinn, den der Teilnehmer aus dem Kundenbindungsprogramm ziehen kann, ein relevanter Faktor sein und dem Kunden einen hohen emotionalen Nutzen bieten, so dass er bestrebt ist den Status zu halten, was wiederum die Kundenbindung erhöht. Statussymbole sind aber nur dann wirksam, wenn sie geeignet sind, auch gegenüber der relevanten Bezugsgruppe den Erfolg zu demonstrieren.

Beispiele: Kostenloses Parkieren für Gold-Mitglieder, Einladung zu einem exklusiven Top-Kundenevent mit persönlicher Beratung, fast lane und Zugang zur Lounge am Flughafen

Gamification-Elemente
Mit Gamification wird die Anwendung spiel­typischer Elemente in einem spielfremden Kontext bezeichnet. Zu diesen spieltypischen Elementen gehören unter anderem Erfahrungspunkte, Highscores, Fortschrittsbalken, Ranglisten, virtuelle Güter oder Auszeichnungen. Durch die Integration dieser spielerischen Elemente soll im Wesentlichen eine Motivationssteigerung der Personen erreicht werden.

Die meisten Kundenbindungsprogramme setzen heute eine Kombination von Bonuspunkten und Status-Level mit stark monetärem Fokus ein und bewegen sich fast ausschliesslich im Bereich der Mercenary Loyalty (Deutsch: Söldner-Loyalität). Kunden sind loyal zu diesen Unternehmen, weil sie Geld sparen können.
Das Ergebnis ist oftmals eine monotone und nicht sehr motivierende Benutzererfahrung. Viele Programme sind langweilig, belohnen ausschliesslich extrinsisch und sind nicht sehr effektiv darin eine nachhaltige Kundenbeziehung aufzubauen.
Dabei ist es relativ einfach, ein Kundenbindungsprogramm mit spielerischen Elementen aufzupeppen und die Kundenbeziehung dadurch effektiver und wirkungsvoller zu gestalten. Während die Belohnungen immer noch der Hauptanreiz für die Teilnahme an einem Kundenbindungsprogramm sind, stellen spielerische Elemente sicher, dass die Kunden auf dem Weg zur Belohnung engagiert bleiben und nicht das Interesse verlieren.

Speziell Marken, für welche die Zielgruppen der Millennials und der Generation Z wichtig sind, sollten Gamification-Elemente in Ihre Überlegungen für die Neu- oder Weiterentwicklung des Kundenbindungsprogramms berücksichtigen.

Beispiele:

• Sammelpässe wie "Kaufe 10, kriege 11" oder "Probiere alle diese Produkte bis zum Datum X und erhalte Bonuspunkte"
• Punkte sammeln indem Spiele gespielt, Inhalte betrachtet oder auf sozialen Plattformen geteilt werden und das Programm weiterempfohlen wird

Kombination verschiedener Vorteile für optimale Gestaltung des Kundenbindungsprogramms
Die aufgezeigten Optionen für die Ausgestaltung des Vorteilskonzepts eines Kundenbindungsprogramms sind nicht in jedem Fall als konkurrierend anzusehen und schliessen sich deshalb gegenseitig nicht zwingend aus.
Für einen Grossteil der Programme kann es durchaus sinnvoll sein, verschiedene Optionen zu kombinieren, um ein für die Zielgruppe möglichst attraktives Programm anzubieten. Insbesondere lassen sich monetäre Vorteile gut mit nicht-monetären Anreizen kombinieren und Vorteile von der Erreichung eines bestimmten Status-Level abhängig machen. 
Die Herausforderung besteht allerdings darin, dass das Programm für die Teilnehmer nicht zu unübersichtlich und kompliziert wird und diese deswegen abgeschreckt werden und nicht aktiv teilnehmen.

Wie bereits im Blogbeitrag zum Multi-Loyalty Framework erläutert, wird die Differenzierung einer Marke auf Basis von monetären Vorteilen nur schwer möglich sein und es macht Sinn, in den meisten Fällen ist es sogar nötig, ergänzende Vorteile zu schaffen, um das Ziel der stärkeren Kundenbindung zu erreichen. Schafft man es zudem persönliche Wertschätzung und individuelle Relevanz im Rahmen der Kundenvorteile zu transportieren, steht einer nachhaltigen Kundenbeziehung nichts mehr im Weg!

Warum sind Kunden loyal und wie können wir die Loyalität der Kunden erhöhen? Diese Fragen stellt sich wohl fast jedes Unternehmen.

Bereits im 2015 hat Maritz Motivation (https://www.maritzmotivation.com/) auf Basis einer breit angelegten Studie zur Markenloyalität das “4D-Loyalty Framework“ entwickelt, welches zwischenzeitlich zum „Multi-Loyalty Framework” weiterentwickelt wurde. Das Framework beschreibt vier Arten der Kundenbindung anhand der folgenden zwei Achsen:

• Transaktionale versus relationale Kundenbeziehung: Diese Dimension beschreibt wie eine Marke ihre Kunden anspricht. Erfolgt die Kundenbearbeitung Preis- und Angebotsfokussiert, oder wird eine umfassendere und emotionalere Beziehung angestrebt.
• Aktive versus passive Kundenbeziehung: Diese Dimension beschreibt die Art der Interaktion zwischen der Marke und ihren Kunden. Nehmen die Kunden ein passive Rolle im Rahmen der Kundenbeziehung ein oder streben die Kunden eine aktive Beziehung zur Marke an.

Inertia Loyalty (Deutsch: Trägheits-Loyalität)

Bei dieser Art von Loyalität sind Kunden loyal, weil ein Wechsel zu viel Aufwand bedeutet, aufgrund einer vertraglichen Bindung oder schlichtweg mangels Alternativen. Typische Beispiele sind Vertragsbindungen bei Mobiltelefonie- oder Versicherungsunternehmen, Abo-Modelle oder Direktflüge, welche nur von einer Airline bedient werden. 

Unternehmen mit dieser Strategie agieren oftmals mit aggressiver Kundenakquisition und investieren nicht viel in Massnahmen zur Entwicklung und Stärkung der Kundenbeziehung. Ein weit verbreitetes Beispiel sind attraktive Neukundenrabatte bei Mobiltelefonieanbietern. Häufig sehen langjährige Bestandskunden die einzige Möglichkeit, einen Vorteil zu erzielen, darin, mit dem Wechsel zu einem Konkurrenten zu drohen.

Die grösste Schwäche bei dieser Art von Loyalität besteht darin, dass die Kundenbindung nur aufrecht erhalten werden kann, solange die Wechselbarriere besteht. Fällt diese weg, bleiben keine Argumente übrig, um die Kundenbeziehung aufrechtzuerhalten, und der Kunde wird offen für Konkurrenzangebote. So kann plötzlich ein Konkurrent mit besserem Service der Airline auf der Flugstrecke die Passagiere streitig machen oder eine Marktregulierung lange Vertragsbindungen untersagen.

Bedeutet dies nun dass Inertia Loyalty keine Option darstellt? Doch, aber nur wenn sie als taktisches und nicht als strategisches Element eingesetzt wird. Als strategischer Ansatz zur Kundenbindung ist diese Art von Kundenbindung einfach zu anfällig für Veränderungen im Markt, wie beispielsweise die Auswirkungen von Uber auf die traditionellen Taxiunternehmen oder von Airbnb auf die Hotelindustrie gezeigt haben.
Als taktisches Instrument, insbesondere zu Beginn des Kundenlebenszyklus, wenn das Risiko der Kundenabwanderung oft am höchsten ist, kann Inertia Loyalty durchaus ein effektives Mittel sein. Beispielsweise ermutigen viele Banken ihre Neukunden dazu, E-Banking und Online-Rechnungen einzurichten, mit dem Ziel dadurch Wechselbarrieren aufzubauen.
Aus der strategischen Perspektive betrachtet, sollte das Ziel einer Marke aber darin bestehen, diese Art von Loyalität hinter sich zu lassen und den Kunden einen echten Mehrwert zu bieten. An dieser Stelle kommen die weiteren Quadranten des Multi-Loyalty Framework ins Spiel.

Mercenary Loyalty (Deutsch: Söldner-Loyalität)

Kunden sind bei diesem Quadranten des Multi-Loyalty Framework loyal, weil sie Geld sparen können. Das Unternehmen "erkauft" sich quasi die Treue des Kunden durch direkte Rabatte oder Bonuspunkte, welche in Gutscheine oder Sachprämien umgetauscht werden können.
Verglichen mit der Inertia Loyalty interagieren Kunden bei der Mercenary Loyalty aktiv mit der Marke, weil sie sich informieren aber auch engagieren müssen um Rabatte oder Bonuspunkte zu erhalten.

Die Mercenary Loyalty ist die weitverbreitetste Art von Loyalität und beispielsweise in Form von Punkte- oder Rabattprogrammen bei vielen Detailhändlern anzutreffen. Wie der frühere Beitrag zu den Schlüsselfaktoren für erfolgreiche Kundenbindungsprogramme in diesem Blog bereits aufgezeit hat, sind rationale Faktoren heute (noch) die zentralen Treiber in Kundenbindungsprogrammen und dominieren die emotionalen Faktoren. Die „erkaufte“ Loyalität steht demnach heute immer noch stark im Fokus. Auf Englisch lässt sich dies kurz und prägnant beschreiben: most brand loyalty is still being bought, rather than earned.

Warum sind Belohnungen ein wichtiges Element im Rahmen von Kundenbindung?  
Hier kommt das sozialwissenschaftliche Prinzip der Reziprozität ins Spiel. Einfach ausgedrückt geht es dabei um die altbekannte Formel "Wie du mir so ich dir", oder auch "Eine Hand wäscht die Andere". Wird ein Kunde von einem Unternehmen belohnt, erhält er ein Geschenk oder eine kleine Aufmerksamkeit, gibt ihm dies das Gefühl dass er sich "revanchieren" sollte und er tätigt den nächsten Einkauf wieder beim gleichen Unternehmen.

Kleine Geschenke und Aufmerksamkeiten erhalten nicht nur die Freundschaft. Sie schaffen unbewusst und auf subtile Art und Weise Verbindlichkeiten, derer wir uns nur schwer entziehen können. Dies liegt daran, dass wir unweigerlich ein schlechtes Gewissen bekommen, wenn wir uns eben nicht für die eben erfahrene Geste in irgendeiner Form revanchieren. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von einer Art “Gefälligkeitsfalle”. Genau dieser Punkt macht die Wirkungsweise der Reziprozität so subtil.
Angenommen, Sie stehen mit ihrem Kind an der Fleischtheke im Supermarkt und sind sich zunächst noch unsicher, ob Sie für den heutigen Abend Fleisch einkaufen sollen.
Plötzlich reicht die Verkäuferin Ihrem Kind mit einem freundlichen Lächeln eine Scheibe Wurst zum Probieren. Eine nette, klassische Geste. Was glauben Sie? Wie wird sich nun diese kleine Geste der Verkäuferin auf Ihr persönliches Kaufverhalten in diesem Moment auswirken?
Wird die Wahrscheinlichkeit, dass Sie nun doch Fleisch an genau dieser Theke, bei genau dieser Verkäuferin erwerben, eher sinken oder steigen? Dies liegt daran, dass durch die Aktion der Verkäuferin eine Art unbewusster Verbindlichkeit geschaffen wurde, derer wir uns nur schwer entziehen können.

True Loyalty (Deutsch: Echte Loyalität)

Kunden sind loyal, weil sie das Erlebnis rund um das Produkt und den Service lieben. Bestellt man Sportschuhe der Marke „On“ im Internet, kommen diese in einer stylishen schwarzen Verpackung, mit hochwertigem Verpackungspapier, beides natürlich mit der Marke "On" gebrandet, begleitet von einem netten Brief und einer Owner Card, mit persönlicher Owner-ID für die online Registrierung, zu Hause an. Beim auspacken verspürt man Freude und ist positiv überrascht.

Hier beginnt True Loyalty. Es geht darum, Wege zu finden, um die Kunden zum Lächeln zu bringen. In diese Kategorie fallen beispielsweise ein ausgezeichneter Kundendienst, ein spezieller Service für die Gold-Kunden oder persönliche Empfehlungen welche den Kunden den Einkauf erleichtern.

Wir bewegen uns hier im Bereich der Customer Experience, kurz CX. Dabei umfasst CX die Gesamtheit aller Erlebnisse und Erfahrungen, die ein Kunde während der Dauer der Kundenbeziehung mit einem Unternehmen sammelt. Sie beinhaltet alle individuellen Wahrnehmungen und Interaktionen des Kunden an den verschiedenen Kunden-Kontaktpunkten.
​Die Customer Experience ist ein ganzheitliches Konstrukt: Sie umfasst mehrere Prozessphasen und bildet die Basis für die Kundenbindung. Die Prozessphasen der Customer Experience werden auch als Customer Journey bezeichnet. Diese geht von der Werbung, zur Webseite über Social Media Kanäle, den Kaufprozess, das Produkterlebnis bis hin zum Kundenservice. Eine gute Customer Experience rückt den Kunden und seine Bedürfnisse in den Mittelpunkt – auf allen Kanälen.
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Cult Loyalty (Deutsch: Kult-Loyalität)

Die bisher aufgeführten Arten der Loyalität sind eher unfreiwilliger oder erkaufter Natur. Der Kunde kann schnell verloren gehen, wenn der Vertrag ausläuft, der Service wegfällt oder finanzielle Anreize ausbleiben.
Viel herausfordernder ist es seine Kunden mittels Cult Loyalty an sich binden zu können. Die Kunden sind hier loyal, weil sie das Gefühl haben, dass die Marke teil ihrer Identität ist. 

Um ein „Wir-Gefühl“ beim Kunden zu erzeugen bedarf es vieler Faktoren: Produkt, Leistung und Service müssen uneingeschränkt stimmen. Zudem muss die Marke auch eine gewisse Anziehungskraft aufweisen. Ein Pionier für diese Art der Loyalität ist Harley-Davidson. So gibt es beispielsweise die Harley Owner Groups sowie zahlreiche Events mit der eingeschworenen Gemeinschaft. Andere Marken in dieser Kategorie sind Apple und Moleskine. Begegnet man jemandem mit dem gleichen Macbook oder Notizbuch fühlt man sich gleich irgendwie verbunden mit dieser Person. Man bekommt das Gefühl, dass man Teil einer exklusiven Gemeinschaft ist.
Ansätze zur Schaffung von Community-Loyalität sind beispielsweise eine starke Markenbotschaft und prägnante Markenwerte, Austauschplattformen mit den Kunden oder User-generated-content. 

Multi-Loyalitätsstrategie zur Optimierung der Kundenbindung 

​Die Kunden für ihre Einkäufe zu belohnen wird eine Marke nur schwer von anderen differenzieren. Es macht durchaus Sinn ergänzende Elemente für True und/oder Cult Loyalty zu schaffen und dadurch die Kundenbindung zu verstärken.

So haben die am weitesten verbreiteten Kundenbindungsprogramme in der Schweiz, Migros Cumulus und Coop Supercard, in der Vergangenheit stark auf finanzielle Anreize gesetzt. Weitere Faktoren wie Überraschung, Service, persönliche Wertschätzung und individuelle Relevanz sind aber immer stärker am aufkommen. Beispielhaft können hier das Treue-Geschenkpaket von Coop an die besten Kunden, persönliche Weinempfehlungen bei Mondovino, Servicevorteile wie Passabene oder die Digitale Zahlkarte und Gamification-Elemente wie Shake+Win von Coop Supercard, personalisierte Bons bei Migros Cumulus oder das personalisierte Einkaufen bei myMigros genannt werden.

Vom Ist- zum Soll-Zustand mit dem Multi-Loyalty Framework

Der Multi-Loyalitäts-Ansatz erlaubt es den Ist-Zustand des Loyalitätsmanagement zu erfassen und auf dieser Basis eine ganzheitliche Kundenbeziehungsstrategie, den Soll-Zustand, zu erarbeiten.  
Zu diesem Zweck wird eine Einschätzung der aktuellen Markenpositionierung auf den beiden Achsen Transaktional/Relational und Passiv/Aktiv vorgenommen und eine zu erreichende Soll-Positionierung festgelegt.
​
Anschliessend werden Massnahmen zur Erreichung der Soll-Positionierung ausgearbeitet. Dabei stehen Fragen wie die folgenden im Fokus: 

• ​Wie können Kunden leicht mit uns in Kontakt treten?
• Belohnen wir Einkäufe unserer Kunden auf unterschiedliche Weise?
• Bieten wir unseren Kunden auch die Möglichkeit, sich emotional mit uns zu verbinden?
• Haben wir die Customer Experience während der gesamten Customer Journey optimiert?

Nachdem in den vorhergehenden Blogartikeln zuerst eine Einführung in das Trigger-Based Marketing erfolgte (Was ist Trigger-Based Marketing?), und wir uns danach mit den Vorteilen beschäftigt haben (Warum Trigger-Based Marketing zum Erfolg führt), beschreibt der nachfolgende Blogartikel die wichtigsten Herausforderungen im Trigger-Based Marketing, welche in der Praxis immer wieder anzutreffen sind.

Daten

Daten sind die Basis für datengetriebenes Marketing und demnach auch für Trigger-Based Marketing. Doch genau hier liegt oft die grösste Herausforderung in vielen Unternehmen. Entweder sind die Daten gar nicht vorhanden, oder aber sie wurden zwar generiert, sind aber von derart schlechter Qualität, dass sie mehr oder weniger unbrauchbar sind für die Kundenansprache. Hinzu kommt, dass die Daten oftmals in Silos verteilt liegen, nicht erschlossen wurden und somit der Gesamtblick auf den Kunden fehlt.

Dies führt dann beispielsweise dazu, dass ein Kunde eine Warenkorbabbrecher-Kampagne zugespielt erhält, obwohl er das Produkt kurze Zeit nach dem ersten Abbruch gekauft hat. Da dem Online Marketing-Team die Einkaufsdaten nicht zur Verfügung stehen, wird der Kunde munter drauf los erinnert, er solle doch jetzt den Warenkorb abschliessen.
Immer wieder sieht man auch, dass Retoureninformarionen nicht berücksichtigt werden. Dadurch erhalten Kunden eine Aufforderung zur Produktbewertung oder eine After-Sale-Kampagne zugestellt, obwohl der Artikel zurückgeschickt wurde.
Oder der Kunde wird mit einer Reaktivierungskampagne für den Online Shop bearbeitet, da er schon länger nicht mehr Online einkauft hat. Der gleiche Kunde kauft aber regelmässig beim gleichen Unternehmen stationär ein, nur verfügt das E-Commerce-Team nicht über diese Daten und versucht deshalb, den Kunden krampfhaft in den Online Shop zurück zu holen.

Technologie

In der Praxis begegnet man auch immer wieder technologischen Hürden. Eine Marketing Automation-Software wurde beschafft und die Erwartungen aller Beteiligten sind hoch. Schnell tritt aber Ernüchterung ein, da sich selbst die einfachsten Kampagnen „out-of-the-box“ nicht umsetzen lassen, weil die Software ein technisches Silo, ohne Schnittstellen zu relevanten Systemen, darstellt. Beispielsweise wurde nicht daran gedacht, dass die Marketing Automation-Software auf Kundendaten aus dem CRM-System wie Erstregistrierung oder Geburtstag zugreifen muss, dass die Informationen aus dem E-Commerce-System zur Verfügung stehen sollten, oder dass es zur Berechnung von kundenindividuellen Profilinformationen, wie beispielswiese der Inaktivität, analytische Werkzeuge braucht. Das Thema CRM-Architektur wurde in diesem Blog bereits behandelt.

Content

Eine Kampagne ohne kundenrelevante Inhalte wird kaum erfolgreich sein. Oftmals scheitert Trigger-Based Marketing aber genau an den fehlenden Inhalten, da der Aufwand für die Inhaltsgenerierung, von der Konzeption bis zur Produktion unterschätzt wird.
​Bei der Konzeption von Kampagnen sowie der Generierung von Inhalten ist auch ein gewisses Mass an Kreativität gefordert, sonst droht man im kommunikativen Einheitsbrei unterzugehen.

Organisation

Das Fehlen von Fähigkeiten in den Bereichen Datenmanagement, Technologie, Analytik sowie im konzeptionellen und operativen Omni-Channel-Kampagnenmanagement ist in vielen Fällen der Hauptgrund für das Scheitern von Projekten im Trigger-Based Marketing.
Die entsprechenden Skills müssen intern aufgebaut werden, was zeitaufwändig ist, zumal Fachspezialisten in diesen Themenbereichen stark nachgefragt sind. Fehlendes internes Wissen kann, zumindest temporär, durch externe Spezialisten und Berater kompensiert werden. 
Es gilt auch die bestehende Aufbau- und Ablauforganisation zu überprüfen und unter Umständen anzupassen, um eine kanalübergreifende Steuerung auf Kundenebene zu ermöglichen. Ansonsten droht ein wildes „Bombardement“ des Kunden mit verschiedensten Trigger-Based-Kampagnen.

Im nächsten Blogartikel geben wir einige Tipps für die Umsetzung von Trigger-Based Marketing und zeigen verschiedene Beispiele aus der Praxis.

Die Flut an undifferenzierten Kundenansprachen, welche über verschiedene Kanäle auf die Kunden einprasseln, führt je länger je mehr zu Reaktanz auf Kundenseite und damit verbunden, schlechteren Erfolgszahlen der Marketingmassnahmen. Wer nervt sich nicht ab der täglichen Schwemme an Werbe-E-Mails, ohne jeglichen konkreten Zusammenhang oder persönlichen Bezug? 

Im Rahmen des Trigger-Based Marketing wird gezielt auf messbare Veränderungen des Kundenverhaltens, spezifische Kundenaktionen oder ein bestimmtes Ereignis reagiert, weshalb ein für den Kunden nachvollziehbarer Anlass für die Kundenansprache besteht, mit positivem Effekt auf den Marketingerfolg.

Positive Wirkung auf den Kunden durch Kontext und Relevanz

Massnahmen im Rahmen von Trigger-Based Marketing werden Real-Time oder sehr zeitnah ausgelöst. Dadurch liefern sie sofort, im richtigen Kontext des Kunden, die für ihn relevanten Inhalte. Für den Kunden besteht ein verständlicher Anlass für die Kontaktaufnahme, was eine positive Wirkung hinterlässt. Die personalisierte Ausgestaltung jeder Interaktion für jeden Kunden, sorgt zudem für möglichst hohe Relevanz.
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Beispielsweise ermöglicht es Trigger-Based Marketing die erhöhte Aufmerksamkeit des Kunden nach einer Registrierung für einen Online Shop oder einen Kundenclub, für ein Willkommensprogramm auszunutzen. Dieses zeigt dem Kunden über mehrere Stufen die Vorteile der Registrierung auf und bestätigt ihn dadurch auch nochmals, das Richtige getan zu haben mit der Anmeldung, ein psychologischer Aspekt den es nicht zu vernachlässigen gilt. Gleichzeitig ermöglicht das Willkommensprogramm dem Absender, wichtige Botschaften beim Kunden zu platzieren, während einer Phase mit erhöhter Aufmerksamkeit.
Erstaunlicherweise nutzen heute immer noch die wenigsten Unternehmen die Zeit unmittelbar nach der Registrierung aus. Eine einmalige Willkommens-E-Mail nach dem Double-Opt-in (DOI) ist schon das höchste der Gefühle, oftmals ist bereits nach der DOI-E-Mail Schluss.

Generell sind die psychologischen Effekte von Trigger-Based Marketing nicht zu unterschätzen. Sei es bei der Bestellbestätigung, die dem Kunden nochmals versichert, das richtige Produkt bestellt zu haben, einem freundlichen Coupon- oder Warenkorb-Reminder als Serviceleistung für den Kunden, oder einer überraschenden kundenindividuellen Jubiläumsnachricht, welche eine positive Wirkung beim Kunden hervorruft. Alle diese Massnahmen tragen schlussendlich auch zu einer stärkeren Kundenbindung bei.