Zusammenfassung
Zahlreiche Unternehmen arbeiten heute mit schlichten und wenig zukunftsorientierten Segmentierungsansätzen. Insbesondere fällt auf, dass das Potenzial, das durch die Verknüpfung von unternehmensinternen Daten (z. B. Kundenwert, Verbrauchsverhalten) mit zukunftsgerichteten Marktforschungsdaten (z. B. Treiber des Kauf- und Verbrauchsverhaltens, spezifische Preisbereitschaften) entsteht, ungenutzt bleibt. Gerade diese Kombination ist aber entscheidend zur Erschließung zukünftiger Erfolgspotenziale. An dem eben skizzierten Punkt scheitern aber auch viele Marktforschungsinstitute. In der Branche wurden zahlreiche Segmentierungsansätze entwickelt, die mehr oder weniger adäquat zur Steuerung des Marketinginstrumentariums geeignet sind; was aber in aller Regel unterbleibt, ist die Zuordnung eines einzelnen Kunden zu einem Marktsegment im Customer-Relationship-Management-System (CRM) des Endkunden. Darüber hinaus sind die meisten Institute auch nicht in der Lage dazu, adäquate Beratungsleistungen bei der Implementierung segmentspezifischer Maßnahmenprogramme anzubieten. Die Institute degenerieren mehr und mehr zum Verwalter der Gegenwart anstatt die Rolle eines Gestalters der Zukunft einzunehmen. Im vorliegenden Beitrag wird auf ein Projekt der management consult Dr. Eisele & Dr. Noll GmbH aus der Energiewirtschaft eingegangen. Zunächst wird skizziert, wie relevante kundenbezogene Informationen erhoben und eine zukunftsgerichtete Marktsegmentierung durchgeführt wurde. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie die Stichprobendaten aus der Segmentierungsstudie mittels nichtlinearer Algorithmen auf der Stammdatenbank des Energieversorgungsunternehmens repliziert wurden. Außerdem wird darauf eingegangen, wie auf Basis dieser Informationen Strategien zur Zukunftsgestaltung abgeleitet wurden. Auf den Erfolgsbeitrag ausgewählter Maßnahmenpakete, ein Jahr nach Implementierung, wird zum Abschluss eingegangen.
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Eisele, J. (2016). Werthaltige Segmentierung. In: Keller, B., Klein, HW., Tuschl, S. (eds) Marktforschung der Zukunft - Mensch oder Maschine?. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-14539-2_15
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