Database-Marketing: Welche Selektionsmerkmale sind sinnvoll?

12.01.1999 - Von Carsten Kraus

Database-Marketing hat zum Ziel, durch Datenanalyse aus bisherigen Verhaltensweisen auf zuk�nftige zu schlie�en - um so mit den gleichen Kunden mehr Umsatz zu machen, sie l�nger zu halten oder neue Kunden effektiver zu gewinnen.

Und wenn Sie noch keine Verhaltensweisen kennen, weil Sie nicht Kunden, sondern Interessenten betrachten? Dann k�nnen Sie aus Erfahrungen mit Kunden schlie�en, wie sich der Interessent wohl verhalten wird, weil er zu einem �hnlichen Typ geh�rt. Um solche Typ-einstufungen zu machen, m�ssen Sie �ber Kunden und Interessenten allerdings mehr wissen als die Adresse und den Namen des Ansprechpartners. Sinnvoll sind zum Beispiel bei Privatadressen Alter und Geburtsdatum, Geschlecht,

Familienzusammensetzung und Wohngebietstyp (er l��t R�ckschl�sse auf Lifestyle zu). Bei sehr vielen Konsumg�tern spielt das Alter eine wesentliche Rolle, auch wenn dies auf den ersten Blick nicht logisch erscheint.

Bei Business-Adressen sind zum Beispiel folgende Angaben sinnvoll: Branche, Betriebsgr��e (Mitarbeiterzahl), Umsatz, EDV-Ausstattung und Positionierungsstrategie (Firma positioniert sich als Preisf�hrer/ Qualit�tsf�hrer/Innovator/Servicef�hrer...).

Generell gelten Branche und Mitarbeiterzahl als die wichtigsten "Pr�diktoren" (Vorhersagevariablen f�r die Analyse). Fast immer gibt es jedoch spezielle Informationen, die viel bessere R�ckschl�sse zulassen w�rden. Solche Daten sind leider oft schwer zu beschaffen. So ist f�r ein Fensterreinigungsunternehmen die Fensterfl�che ein genauerer Pr�diktor als die Mitarbeiterzahl - aber wer kennt schon die Fensterfl�che?

In anderen F�llen lassen sich die Daten gut erfragen, und dann sollten Sie diese Merkmale verwenden.

Was sollte man speichern?

H�ten Sie sich vor dem Informations-Overkill. �berlegen Sie sich, welche Informationen f�r die Selektionen, f�r die Personalisierung/Individualisierung und die Analysen notwendig oder stark nutzbringend sind. Besonders f�r Analysen sprechen Sie das Thema am besten mit einem Berater f�r Database-Marketing durch - an Ihrem konkreten Fall, nicht zwischen T�r und Angel auf einem Seminar. Speicherkapazit�ten sind heute billig; aber jedes weitere, zus�tzliche Merkmal

- kostet bei der Erfassung Zeit und h�lt Ihre Mitarbeiter auf,

- macht die Bildschirmmaske un�bersichtlicher und - vergr��ert bei Frageb�gen die Gefahr der Reaktanz.

Grunds�tzlich gilt: stets mit System erfassen. Denn nur systematisierte Informationen k�nnen automatisch verarbeitet und analysiert werden. Bilden Sie eindeutig definierte Merkmale, zum Beispiel "Anzahl Mitarbeiter" statt "Unternehmensgr��e", "Fensterfl�che in m2" statt "Fenstergr��e". Wenn die Information quantifizierbar ist, lassen Sie nur Zahlen zu. Wo das nicht machbar ist, geben Sie s�mtliche m�glichen Merkmalsauspr�gungen in einer Auswahlbox vor.

Beispiel: "Was m�chten Sie mit dem Drucker drucken? m Text,

m Strichgrafik, m Fotos." Nach solchen Merkmalen k�nnen Sie sp�ter selektieren, um gezielt Zusatzangebote zu machen. Wenn Sie beliebigen Text zulassen, erhalten Sie Eintr�ge wie "Urlaubsbilder" - das sind zwar eindeutig Fotos, aber Ihr Computer wei� das nicht. Diese Angabe ist f�r Analysen also nutzlos.

Der Autor Carsten Kraus ist Gesch�ftsf�hrer der Omikron in Pforzheim und der HDC Harvestehuder Dataconsult in Hamburg

Bild: Michael Poganiatz

Joachim Graf
(ibusiness.de)

Die Zukunft der KI. Die Zukunft der Daten. (Der Weg zum empathischen Zero-Party-Data-Marketing)

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