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Zehn Tipps fürs Data-Mining

Durch Data-Mining lassen sich aus vorhandenen Kundendaten wertvolle Informationen gewinnen.

Durch Data-Mining lassen sich aus vorhandenen Kundendaten wertvolle Informationen gewinnen. - © Peter Saeckel - Fotolia.com

Data-Mining verwandelt Kundendaten in die Grundlage erfolgversprechender  Marketingstrategien. Allerdings ist das eine Kunst, die man lernen muss.

Data-Mining macht reich – reich an Wissen, das sich für effektive Marketingstrategien einsetzen lässt, und damit macht Data-Mining auch reich an Umsatz. Kunden-Datenbanken sind Goldminen, und Data-Mining trennt Gold von Stein. Denn mittels Data-Mining lassen sich aus Kundendatenbanken genau jene Daten herauszuziehen, die fürs Marketing wertvoll sind.

Aber welche Daten sind das? Und was sonst muss man über das Data-Mining lernen, um es erfolgreich nutzen zu können?

Ziele bestimmen!

Was ist Ziel beim aktuellen Data-Mining? Nur wer diese Frage beantwortet, weiß, welche Daten er eigentlich braucht. Mit Data-Mining lassen sich Kundendaten segmentieren, um individuell passende Marketingstrategien für Bestandskunden zu entwickeln. Data-Mining eignet sich etwa auch dafür, die beste Zielgruppe für die Neukundengewinnung festzulegen. Man muss halt nur wissen, was man will.  

Gute Produkte, schlechte Produkte

Bisweilen sollte man sein Sortiment durchforsten. Welche Produkte laufen gut, welche bleiben in den Regalen? Gutes Data-Mining kann helfen, Kassenschlager von Ladenhütern im Sortiment zu trennen und so das Produktangebot zu optimieren. 

Das ABC des Data-Mining

Neben den Produkten steht beim Data-Mining vor allem der Kunde im Fokus. Auch beim Kundenstamm ist bisweilen eine Analyse wichtig, die sehr gute A-Kunden, gute B-Kunden und weniger gute C-Kunden trennt. So lassen sich etwa Kunden mit schlechter Zahlungsmoral herausfiltern, denen man bei künftigen Kampagnen vielleicht weniger Aufmerksamkeit widmet.

Data-Mining hilft, Angebote zu spezialisieren

Die wenigsten Unternehmen werden einen weitgehend homogenen Kundenstamm besitzen. Sportshops bedienen vielleicht Freizeitsportler ebenso wie Leistungssportler, Schwimmer ebenso wie Fußballer und Radfahrer. Mit Data-Mining lassen sich Kundengruppen identifizieren, die fortan mit speziell für sie passenden Angeboten angesprochen werden.

Data-Mining gibt Aufschluss über genutzte Kommunikationskanäle

Data-Mining lässt sich auch dafür Nutzen, die verschiedenen Kanäle einzuschätzen, über die sich Kunden ansprechen lassen. Vielleicht kamen vor allem jüngere Kunden über Social Media, während ältere eher auf Zeitungsanzeigen reagierten? Wer es herausfindet, kann die Ergebnisse in künftige Kampagnen einfließen lassen.

Data-Mining hilft beim Geomarketing

Wer seinen Kundenstamm durch Data-Mining gut kennt, kann dieses Wissen nutzen, um auch räumliche Zielgruppen für die Neukundengewinnung zu definieren. Vielleicht läuft die Filiale in Köln sehr gut und die in Düsseldorf eher nicht. Die Ergebnisse beim Data-Mining könnten dann dazu führen, sich zukünftig verstärkt um Düsseldorfer Kunden zu bemühen oder im Extremfall die Düsseldorfer Filiale aufzugeben.

Gutes Data-Mining stärkt Beziehungen

Je besser man als Marketer weiß, was der jeweilige Kunde sich wünscht, desto größer sind die Chancen auf eine langfristige Beziehung mit ihm. Data-Mining sollte den Marketer dabei unterstützen, aus dem Verhalten von Kunden ihre Bedürfnisse abzuleiten, um sie möglichst gut zu bedienen und sie an sich zu binden.

Eine gute Datenbank braucht unterschiedliches Futter

Vertrieb und Marketing können unterschiedliche Daten zu einer Kundendatenbank beisteuern. Auch die Buchhaltung hat wertvolle Daten, mit denen sich etwa schnelle und säumige Zahler unterscheiden lassen. Die prall mit relevanten Daten gefüllte Datenbank ist die beste Voraussetzung für gutes Data-Mining, das viele wertvolle Erkenntnisse ergibt.

Nur frische Daten ergeben wertvolles Wissen

Ebenso wichtig wie die Vielfalt der Daten ist ihre Aktualität. Besteht die Datenbank aus Uraltdaten kann Data-Mining keine brauchbaren Ergebnisse liefern. Die Datenbank sollte daher stetig aktualisiert werden.  

Erfolge kann (und sollte) man messen

Insbesondere, wenn Ergebnisse aus dem Data-Mining in Direktmarketing-Kampagnen einfließen, lässt sich der Kampagnenerfolg sehr gut messen. Mit solchen Messungen lassen sich auch die Schlüsse überprüfen, die man bei einem Data-Mining aus den Daten gezogen hat. Waren sie richtig? Oder falsch? Wer durch Erfolgsmessung Antworten auf diese Fragen gibt, kann damit künftiges Data-Mining und künftige Kampagnen optimieren.

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