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title: anacision | Customer Analytics
description: Analyse des Ein­kaufs­ver­hal­tens der Kun­den und Identifikation von Kun­den­seg­men­ten, um Mar­ke­ting­maß­nah­men ge­zielt aus­zu­rich­ten.
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# Projekt: Customer Analytics

by [anacision GmbH](https://www.anacision.de/de/blog/author/anacision-gmbh)   |   Mai 23, 2019

Für ein füh­ren­des Han­dels­un­ter­neh­men im Be­reich Woh­nac­ces­soires mit star­kem Wachs­tum im On­line- und auch im sta­tio­nä­ren Han­del ana­ly­sier­ten wir das Ein­kaufs­ver­hal­ten der Kun­den und iden­ti­fi­zier­ten Kun­den­seg­men­te, um Mar­ke­ting­maß­nah­men ge­zielt aus­zu­rich­ten.

**Starkes Wachstum verändert Kundenlandschaft**

Beim Ver­kauf von Woh­nac­ces­soi­res ver­än­dert sich das Sor­ti­ment häu­fig und wird an die ak­tu­el­le Sai­son an­ge­passt, z.B. wäh­rend Os­tern oder Weih­nach­ten. Mar­ke­ting­ak­tio­nen wer­den da­her im­mer für die ak­tu­el­le Sai­son­wa­re durch­ge­führt. Bei un­se­rem Auf­trag­ge­ber ver­än­dert sich durch Aus­wei­tung des Fi­li­al- und On­line­ge­schäfts die Kun­d:innen­land­schaft. Um Kun­d:innen mit den sai­son­spe­zi­fi­schen Mar­ke­ting­ak­ti­vi­tä­ten mög­lichst ge­zielt an­zu­spre­chen, ist ein gu­tes Ver­ständ­nis des Kun­d:innen­ver­hal­tens wich­tig.

**Customer Insights durch Clustering**

Als Ba­sis für die Ana­ly­se ha­ben wir Da­ten­sät­ze von Ar­ti­kel­ver­käu­fen im sta­tio­nä­ren Han­del und im On­line­han­del zu­sam­men­ge­führt und be­rei­nigt. Aus der gro­ßen An­zahl his­to­ri­scher Ar­ti­kel­ver­käu­fe (Big Data) ha­ben wir wich­ti­ge Pa­ra­me­ter zur Be­schrei­bung des Ein­kaufs­ver­hal­tens von Kun­d:innen ex­tra­hiert, bei­spiels­wei­se Um­satz pro Ar­ti­kel­grup­pe oder Af­fi­ni­tät zu Ra­batt­ak­tio­nen. Durch die­ses Vor­ge­hen er­rei­chen wir eine Re­duk­ti­on der Da­ten­men­ge im wei­te­ren Ana­ly­se­pro­zess.

Auf Ba­sis die­ser Pa­ra­me­ter wur­den ver­schie­de­ne Mo­del­le zum Clus­te­ring der Kun­d:innen­land­schaft un­ter­sucht. Im nächs­ten Schritt wur­den die Er­geb­nis­se der Mo­del­le ver­gli­chen. Bei der Seg­men­tie­rung ist wich­tig, dass Kun­d:inneb in­ner­halb ei­nes Clus­ters ähn­lich und die Kun­d:innen in ver­schie­de­nen Clus­tern sehr un­ter­schied­lich sind. Das bes­te Clus­te­ring der Kun­d:innen­land­schaft konn­te in die­sem Fall mit ei­nem k-Me­ans Al­go­rith­mus er­zielt wer­den. 

**Kund:innenverständnis ermöglichte besser Ausrichtung der Marketingaktivitäten**

Mit Hil­fe der Da­ten­ana­ly­sen konn­ten span­nen­de Kun­d:innen­grup­pen iden­ti­fi­ziert und die Kun­d:innenbin­dung ana­ly­siert wer­den. Da­bei konn­ten wir eine in­di­vi­du­el­le und maß­ge­schnei­der­te Lö­sung bie­ten, die die be­son­de­ren Rah­men­be­din­gun­gen im Ge­schäft mit Woh­nac­ces­soi­res be­rück­sich­tigt. Un­se­re Un­ter­su­chun­gen bil­den die Grund­la­ge zur Aus­rich­tung zu­künf­ti­ger Mar­ke­ting­ak­ti­vi­tä­ten. Ins­be­son­de­re der Um­satz­an­teil ei­nes/-r Kun­d:in in ei­ner Ar­ti­kel­grup­pe ist ein in­ter­es­san­ter Pa­ra­me­ter zur Seg­men­tie­rung der Kun­d:innen­land­schaft. Kun­d:innen mit ei­nem ho­hen Um­satz­an­teil in ei­ner Ar­ti­kel­grup­pe kön­nen ge­zielt an­ge­spro­chen wer­den, um Cross- und Up-Sel­ling Po­ten­zia­le zu he­ben.

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