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Sind loyale Kunden wirklich profitabler?

Zwei Marketing-Professoren, Werner Reinartz von der Insead in Fontainebleau und France V. Kumar von der University of Connecticut´s School of Business Administration in Storrs untersuchten 16 000 Kunden aus vier Unternehmen unterschiedlicher Branchen, wie Versandhandel, Lebensmittelindustrie, Direkt-Broker-Geschäft und High-Tech-Dienstleistungen. Die Ergebnisse sind für Unternehmen, die bisher CRM nur halbherzig oder gar nicht umgesetzt haben, niederschmetternd: Loyale Kunden sind in der Betreuung auf Dauer gesehen nicht immer günstiger. Sie sind in manchen Bereichen sogar teuerer, insbesondere, wenn es um das Geschäft rund um hochtechnische Dienstleistungen geht: Fehleranalysen an Maschinen oder tollpatschige Anwender der eigenen Softwarelösung kosten Geld. Wie kommt dieses Ergebnis zustande?

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Die Rentabilität ist branchen- und zeitpunktbezogen
Grundsätzlich muss man die jeweiligen Branchen spezifisch betrachten:
Eine Direkt-Bank hat zum einen hohe Betreuungskosten und bei derzeit abnehmendem Umsatz eine unzureichende Auslastung der Front-End-Investitionen (Call-Center) sowie hohe Mitarbeiterkosten.
Bei einem technischen Dienstleister schlagen die hohen Anlaufkosten durch ein Produkt- und Systemverkauf oder einem erhöhtem Nachbearbeitungsaufwand zu Buche.

Darüber hinaus muss man bei der technischen Dienstleistung eine andere Betrachtungsperiode für die Rentabilitätsberechnung als im Versandhandel zu Grunde legen.
Der Versandhandel hat häufig eine hohe Frequenz, das heißt viele Käufe mit niedrigem Bestellwert. Damit verbunden sind aber relativ hohe Fullfillmentkosten. Die teueren Front-End-Kosten für Beschwerde-Management und Bestellannahme sind mit denen der Direkt-Bank durchaus vergleichbar.
Die Lebensmittelindustrie oder der –Handel hat mit vielen Käufern und niedrigem Kaufwert, verbunden mit einem vergleichsweise hohen Personalaufwand (mengenmäßig betrachtet) sowie den bekannt geringen Margen in der Produktkalkulation und hohen Distributionskosten zu kämpfen.

Neben den Brancheneigenheiten oder -Problemen kommen natürlich grundsätzliche Betrachtungsprobleme hinzu:
Viele Firmen definieren über den maximalen Umsatz pro Kunde oder die maximale Häufigkeit von Käufen und Bestellungen die A, B und C-Kunden. Dazu kommt, dass je mehr sich der Kunde nach obigen Kriterien profiliert, umso mehr umgarnt wird. Man investiert damit in die nicht immer profitablen Kunden und schüttet somit ohne Maß und Ziel das wertvolle Geld aus und erleidet das bekannte A-Kunden-Syndrom, also die ausschließliche Konzentration auf diese Gruppe und damit einhergehend die Vernachlässigung der ausbaufähigen B-Kunden.
Ein weiteres typisches Merkmal in der Problemanalyse ist das Unterlassen von Cross- oder Up-Selling, was gerade bei Stammkunden zu der hinreichenden Rentabilität führt.

Der Betrachtungszeitraum entscheidet natürlich auch darüber, ob ein Kunde profitabel ist oder nicht. In der Regel unterscheidet man zwischen aktiven und inaktiven Kunden.
Aber wie lange nun die Aktivperiode zu sein hat, ist nach Branche und Geschäftsmodell unterschiedlich zu definieren. Bei den technischen Dienstleistungen ist der Betrachtungszeitraum meist zu kurz gewählt und damit nicht mit den anderen Firmen vergleichbar. In der Industrie und bei technischen Dienstleistungen betragen die Anlaufzeiten, bis ein Produkt tatsächlich installiert und damit ein Kauf abgeschlossen ist, mehrere Monate.

Hinzu kommt, dass der Zeitraum in dem ein erneuter Kauf stattfindet eine längere Zeitperiode in Anspruch nimmt als bei den anderen Branchen.
Bei den Branchen Versandhandel, Direkt-Bank und Lebensmittel empfiehlt sich in der Regel die Aktivperiode auf 12 Monate zu definieren. Das heiß, der Kunde gilt als aktiv, wenn sein letzter Kauf nicht länger als 12 Monate – vom Betrachtungszeitpunkt aus berechnet – zurückliegt. Für die technische Dienstleistung kann je nach Bestellrhythmen durchaus 24 bis 36 Monate Sinn machen. Dies ist aber im Einzelfall konkret zu definieren und zu entscheiden.

Ein weitere Schwierigkeit, die zur geringen Rentabilität führt: Der Umsatz wurde erkauft. Gerade in Krisenzeiten fühlen sich Unternehmen häufig gezwungen, Rabatte zu gewähren. Das hat zur Folge, dass ein Umsatz ohne Deckungsbeitrag generiert wird. Außerdem wird bei Anbietern, die jahrelang keine Rabatte gegeben haben und dann beginnen, den Kunden mit Rabatten zu „überhäufen“, entweder die Kalkulation oder die Produktqualität angezweifelt. Beides führt aber zum Vertrauensbruch beim Kunden. In einem hart umkämpften Markt ist der Kunde schnell bereit die Marke oder die Einkaufstätte zu wechseln.

Ein letzter und häufig in der Praxis gängiger Grund ist die Gleichbehandlung. Ein differenziertes Marketing nach Zielgruppen oder Kundensegmenten findet immer noch zu selten statt. Alle erhalten die gleichen Responseanreize, alle erhalten die gleichen Rabatte, alle erhalten die gleichen Produkte und Serviceleistungen. CRM wird nur als Feigenblatt eingesetzt und in alle Kunden weiterhin gleich investiert, statt gezielt zu differenzieren.

Was müssen Anbieter tun? Die Lösung scheint einfach:
Damit in Zukunft ein transparentes Bild über den Kunden Basis vorliegt, bedarf es eines Deckungsbeitrags pro Kunde (DB/Kunde).
In den 95 Prozent aller Unternehmen gibt es aber keine Deckungsbeitragsrechnung pro Kunde und somit eine Fehlallokation der eingesetzten Mittel für Marketing und Service.

Wie kommt der Deckungsbeitrag pro Kunde zustande?
Um eine Deckungsbeitragrechnung durchzuführen, benötigt man zunächst eine Kostenrechnung über aller Prozesse, die in direktem und indirektem Zusammenhang mit dem Kunden und seinem Berührungspunkten zur Firma stehen.

a)
Zuerst werden, sofern nicht schon gemacht, alle Prozesse aufgelistet, die im Zusammenhang mit dem Kunden analysiert werden müssen: Beispielsweise Mailings selektieren und versenden, Bestellannahme, Adressverwaltung, Versand, Service-Counter, Serviceanruf, Reklamation, Retouren, Außendienst-/Kunden-Besuch oder Hotline.
Danach ermittelt man die jeweiligen verursachungsgerechten Gesamtkosten pro Prozess.

Tipp:
Wahrscheinlich liegen diese Kosten schon seit Jahren in der Controlling-Abteilung vor, nur die Betrachtungsweise war bisher eine andere.
Wenn bisher die Kosten nur nach Kostenträger und Kostenstellen aufbereitet sind, dann sollte überlegt werden, ob man nicht auch regelmäßig alle Kosten nach Kundengruppen oder Werbecode aufschlüsselt.

b)
Als nächstes werden die Häufigkeiten der jeweiligen Prozesse ermittelt.
Für den Start erreicht man schon bei 80 Prozent Genauigkeit eine sehr gute Differenzierung. Es ist ja hinreichend bekannt, dass jeder 5 Prozent-Schritt mehr an Genauigkeit ein Vielfaches an Kosten und Zeitaufwand zur Ermittlung auslöst und in der Regel nur einen kleinen Beitrag zur Verbesserung des Ergebnisses beiträgt.
Wenn das für den Anfang zu lange dauert, dann erhält man in der Regel schon durch repräsentative Stichproben – zum Beispiel über eine Woche aufgezeichnet – auf das Jahr hochgrerechnet akzeptable Werte.
Wer richtig perfekt sein will, der unterscheidet die Kosten pro Prozess noch einmal. Denn Reklamation ist nicht gleich Reklamation. Eine schriftliche verursacht andere Kosten als eine telefonische. Wird nach der Telefonannahme auch ein Brief verschickt ist dieser Vorgang natürlich noch einmal teurer. Auch Bestellung ist nicht gleich Bestellung.
So geht man alle Bereiche, die direkt am Kunden eine Dienstleistung durchführen, durch und baut pro Bereich eine Kalkulation und als Ergebnis einen oder mehrere differenzierte Werte auf.
Das kleine Einmaleins sagt dem Betrachter dann, wie teuer ein einzelner Prozess/Vorgang ist.
Das ist der so genannte „Unit-Wert“, die Kosten pro Prozess, den man anschließend zur Ermittlung des DB benötigt.

Der statische DB/Kunde
Sind nun alle Prozesskosten ermittelt oder zumindest für den Anfang geschätzt, dann kann das Unternehmen mit der statischen „DB-Rechnung pro Kunde bzw. Kunden-Gruppe“ beginnen.
Dafür passt man aus dem Controlling das Deckungsbeitragsberechnungs-Schema an die unten angegebenen Erfordernisse an.
Im nächsten Schritt ermittelt die EDV für jeden Kunden wie viele Bestellungen, Anrufe Beschwerden, Reklamationen, Rücksendungen, Außendienstbesuche, Servicemitarbeiterbesuche, Schulungen, Nacharbeiten, E-Mails oder Mailings die Firma erhalten und wie viel Umsatz mit dem Kunden realisiert hat. Es gilt auch unterschiedliche Mehrwertsteuersätze, die Zahlungsausfälle oder Erlösschmälerungen zu berücksichtigen.
( Ein Beispiel für eine Deckungsbeitrags-Kalkulation findet sich hier!)
Wem das alles langwierig vorkommt, dem sei gesagt: Alle haben klein angefangen. Firmen wie Yves Rocher, Land’s End, Quelle oder Amazon haben über Jahre diese Systeme aufgebaut und alle zwei bis drei Jahre verfeinert.
Hier ist der lange Atem gefragt, der heute leider häufig fehlt.
Es ist jedem davon abzuraten von Null auf 100 ein perfektes System zu realisieren, denn das dauert lange und geht meistens schief. Auch hier gilt die 20/80-Prozent-Regel.

Der dynamische DB/Kunde
Dafür existieren zumindest zwei Möglichkeiten:
a) der optimale Fall
Man definiert in der Kundendatenbank Felder, die für die spätere Berechnung benötigt werden.
b) der suboptimale Fall
Falls dieses nicht schnell möglich ist, erstellt die IT Zwischendateien, die alle Vorgänge mit dem Kunden speichern und anschließend bei einer Deckungsbeitragskalkulation werden diese Zwischendateien zur Berechnung herangezogen.

Angenommen der optimale Fall wäre möglich:
Nun gilt es die Kundendatenbankversorgung so zu steuern, dass ab sofort alle Kundenkontakte oder Ereignisse dem jeweiligen Kunden verursachungsgerecht zugeordnet werden.
Jeder zusätzliche Umsatz erhöht das Feld „Gesamtumsatz“, jede Reklamation erhöht das Feld „Reklamationen Gesamt“ bzw. die „Kosten für Reklamationen“, jedes Mailing, jeder Telefonanruf schlägt sich im Feld „Mailingkosten“ oder „Telefonkosten“ entsprechend nieder.
Jeder automatisierte Prozess ist mit den jeweiligen Prozesskosten hinterlegt und führt automatisch bei einem Kundenereignis zu einer Buchung auf der Datenbank.
Falls bei bestimmten Prozessen oder Teilprozessen die Kosten erst nach gewisser Zeit zur Verfügung stehen, weise ich noch einmal darauf hin, dass eine Schätzung auch schon weiterhilft. Wenn dies nicht möglich ist, dann empfiehlt sich bei Kenntnis der Kosten eine manuelle Buchung auf dem Kundenkonto.
Mit den Versorgungsprogrammen der Kunden-Datenbank kann man nun automatisch die Kosten, die der Kunde verursacht zuordnen.

Tipp:
Man speichert diese Daten nicht nur als „Gesamtwert“ ab, sondern legt auch zusätzliche Variablen fest, die später Rückblick auf die „aktive Periode“ und die „letzten Jahre“ zulassen.

Jetzt bedarf es je nach Branche und Kaufrhythmus einer gewissen Wartezeit bis die Felder nach und nach gefüllt sind. Aber in der Regel kommen nach 6 bis 12 Monaten die ersten Wahrheiten oder wahlweise Überraschungen ans Licht.

Ab sofort ist eine regelmäßige Berechnung (monatlich/Quartal) zu empfehlen, damit ein Reporting durchgeführt und eine Entwicklung oder Veränderung nachvollzogen werden kann.

Tipp: Vorher/Nachher
Man vergleicht die alten Rankings, die über Umsatz oder Kaufhäufigkeit zu einer Einteilung nach ABC stattgefunden haben mit den neuen Werten oder mit den neuen Rankings nach DB/Kunde. Es wird garantiert einige Verschiebungen beim Kunden sowie danach beim Treatment geben.

Aber Vorsicht: Mit den neuen Erkenntnissen darf aber als nächster Schritt kein radikaler Wechsel in der Betreuung stattfinden.
Die bisherigen A-Kunden brechen sonst weg. Das kann das Unternehmen unter Umständen teuer zu stehen kommen. Die Erstellung eines Übergangskonzeptes um die Kunden in ein neues Treatment überzuführen ist erforderlich. Die empfohlene Übergangszeit sind etwa 6 Monate, je nach Branche und Kontakthäufigkeit.

Tipp:
Sofort mit der Neukundengewinnung werden auch die Kosten pro Neukunde, die die Rekrutierung verursacht in der Datenbank als Feld eingepflegt.
Nach 6/9/12/18/24 Monaten stellt man den Deckungsbeitrag pro Kunde den Kosten für die Neukundengewinnung gegenüber.
Hat der Kunden seinen ROI erreicht bzw. den Break-Even geschafft? Ja/Nein.
Es können z.B.: folgende Phänomene auftauchen:
Ein Kunde kommt aus einer billigen Neukundenquelle, aber sein DB/Kunde ist auch niedrig. Ein Kunde ist bei der Rekrutierung sehr teuer, aber nach 12 Monaten auch sehr profitabel. Und es gibt Kunden, die sind von Anfang an profitabel, und bringen anschließend den höchsten DB/Kunde.

Als Resultat aus der dynamischen Versorgung erhält man aus den dargestellten Schritten somit auf jeden Fall ein hervorragendes Steuerelement für die Unternehmensplanung sowie die Marketing- und Service-Maßnahmen bei den Stammkunden.
Der Mediamix für die Neukundengewinnung wird dadurch zusätzlich optimiert und die Mittel in Zukunft effizienter eingesetzt.
Es findet eine rentables Wachstum statt und es steht bei regelmäßiger Betrachtung ein Frühwarnindikator zur Verfügung.
Mit dem dynamischen DB/Kunde existiert auch ein wichtiger Teil der Datenbasis für die Life-Time-Value (LTV)-Berechnungen.

Resümee
Manager werden schon lange nicht mehr nur nach dem Umsatz bezahlt. Kunden sollten auch nicht mehr nach dem Umsatz bewertet werden.
Kunden, die 50 Mal pro Jahr kommen und bestellen, sind eventuell per Definition loyale Kunden mit hohem Umsatz. Aber diese Kunden verursachen häufig sehr viele Bearbeitungskosten, da die einzelnen Bestellwerte gering sind. Wer viele Käufe mit geringen Werten durchführt neigt auch gerne zu Retouren oder Reklamationen.
Deshalb haben zum Beispiel die Versandhandelsfirmen einen Mindestbestellwert eingefügt. Nicht nur um den Umsatz künstlich zu erhöhen, sondern auch um die einzelne Bestellung profitabel zu machen.

Auf der anderen Seite kann auch ein Kunde mit höchsten Umsätzen ein unprofitabler Kunde sein, da er sich mit Verweis auf seine hohen Umsätze im Recht wähnt, jede Kleinigkeit zu reklamieren und Preise zu verhandeln.

Die Folge: Hier ein Nachlass, da ein langes Telefonat mit dem Kundenservice oder lange Gespräche mit dem Verkaufspersonal. Dazu erhält der Kunde bei jedem Besuch noch ein wertvolles Geschenk, weil er ja ein guter Kunde ist. All das führt aber dazu, dass sein DB/Kunde sich reduziert.

Das alles zeigt: Langfristig wird man nicht an einer Prozess- und Kundendeckungsbeitrags-Kalkulation vorbei kommen. Vielleicht zuerst mit Schätzzahlen oder auf einer Stichprobe ermittelten Basis beginnend, später dann mit genauen und detaillierten Unit-Werten.
Man erhält mit der beschriebenen Vorgehensweise einen sehr genauen Einblick in die Prozesse und Kostenstrukturen des Unternehmens. Der DB/Kunde ist alles in allem ein hervorragendes Steuerungstool: Es findet ab sofort ein rentables Wachstum statt, da unrentable Kunden nun identifiziert werden können.

Mit einer regelmäßigen Fortschreibung des DB/Kunde steht ein Frühwarnindikator zur Verfügung der sofort Warnsignale aussendet, wenn die Tendenz nachteilig sein sollte.
Darüber hinaus hat sich dieses Verfahren bewährt um ein Unternehmen zu bewerten. Denkt man an Basel II oder an Unternehmenskauf oder –Verkauf, so wird dieses Tool in Zukunft stärker als bisher die Grundlage für die Kreditvergabe sein und von den Banken zur Bewertung für die Kreditvergabe oder beim Merger & Aquisition vorausgesetzt.
In der Zeitpunkt-Analyse erhält man dann den aktuellen Wert der Kunden. Das ist die Basis.
Mit der Kür, einer Life-Time-Value-Analyse, erhält man auch den Wert für die Zukunft.
Wer sein Unternehmen transparent steuern oder verkaufen möchte benötigt dieses strategische Tool auf jeden Fall.

Ausblick
In einem nächsten Artikel sind folgende Fragen, die das Thema tangieren zu beantworten:

  • Was passiert mit Kunden, die unrentabel sind?
  • Wie wird ein praktikabler Life-Time-Value errechnet?
  • Welche Bindungsmechanismen sind für die unterschiedlich rentablen Kundengruppen am sinnvollsten?

Autor: Georg Blum, CommunDia GmbH Unternehmensberatung,
E-Mail:Blum@CommunDia.de
eingestellt am 27. Oktober

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