Kundensegmentierung Finanzdienstleister

Identifikation der wertvollen Kunden

Clustering
Kundensegmentierung
Author

Johannes Hofrichter

Published

November 18, 2017

Kunde

Loge Hypo Steiermark Hypo Steiermark, Österreich

Ausgangssituation

Die individuelle Kundenbetreuung ist dem Auftraggeber, ein österreichischer Finanzdienstleister, ein wichtiges Anliegen. Um viele Kunden individuell zu betreuen und die Ressourcen effizient einsetzen zu können, ist eine Kundensegmentierung unumgänglich. Dabei soll jene Zielgruppe identifiziert werden, die vorrangig betreut werden soll. Der Auftraggeber verspricht sich davon eine höhere Kundenbindung und einen höheren customer lifetime value. Zusätzlich soll die aus der Kundensegmentierung gewonnene Erkenntnis im strategischen Marketing verwendet werden und in die Marketingstrategie einfließen. Zur Zeit gibt es zwei Kriterien, die entscheiden, ob ein Kunde wertvoll ist und intensiv und individuell betreut werden soll. Das eine Kriterium basiert auf den Vermögenswerten des Kunden und das andere auf der persönliche Einschätzung seines Betreuers. Die Idee ist nun die vorhandenen Kundendaten für eine Kundensegmentierung zu nutzen, um die Kunden in einzelne Gruppen einzuteilen. Innerhalb dieser soll dann jene Gruppe identifiziert werden, die den Großteil der bereits als wertvoll erkannte Kunden enthält. Diese Gruppe der potentiell wertvollen Kunden soll dann ebenfalls eine intensive und individuelle Kundenbetreuung erfahren.

Ziel

Ziel der Kundensegmentierung ist es jene Kunden zu identifizieren, die den wertvollen Kunden ähnlich sind. Diese Information kann dann im strategischen Marketing verwendet werden, um diese Kunden individuell zu betreuen.

Herausforderung

Zusammenführen der Daten aus unterschiedlichen Datenquellen. Auswahl der relevanten Daten für die Clusteranalyse. Extraktion von neuen Features aus den vorhandenen Daten für eine bessere Differenzierung der Kunden in Cluster (Gruppen). Auswahl der optimalen Anzahl von Cluster. Interpretation der Eigenschaften der einzelnen Cluster.

Kundensegmentierung

Als Datenbasis wurden persönliche Daten der Kunden verwendet: Alter, Familienstatus, Geschlecht, wie lange sie schon Kunde sind und einiges mehr. Weiters wurden unterschiedliche Kennzahlen aus den Kontobewegungen der letzten Jahre verwendet, sowie das Produktportfolio des Kunden, die Aufteilung der Vermögenswerte und das Volumen der Verbindlichkeiten. Diese Daten wurden einerseits direkt in die Analyse übernommen und anderseits zu aussagekräftigen Features transformiert. Die Kunden jeder einzelner Filiale wurden mittels Clusteranalyse in Gruppen eingeteilt. Die optimale Anzahl der Gruppen pro Filiale wurde über einen Ähnlichkeitsindex bestimmt. Bei allen Filialen konnten zwei Typen von Gruppen klar identifiziert werden. Der eine Typ beinhaltet den Großteil der wertvollen Kunden der andere Typ die Sparer. Die wertvollen Kunden zeichnen sich vor allem durch ein hohes Wertpapiervermögen aus. Die Verteilung der unterschiedlichen Vermögenswerte dieser Kunden im Vergleich zu allen Kunden einer Filiale ist in der Abbildung 1 dargestellt. Es ist zu erkennen, dass vor allem ein deutlich höheres Wertpapiervermögen im Vergleich zu den anderen Kunden vorhanden ist. Vermögensverteilung der wertvollen Kunden

In Abbildung 2 ist die Vermögensverteilung der Sparer dargestellt. Hier ist zu erkennen, dass es außer dem Sparvermögen kaum anderes Vermögen gibt und auch keine Verbindlichkeiten vorhanden sind. Die Analyse hat auch gezeigt, das es sinnvoll und notwendig ist, die Kunden jeder Filiale extra zu analysieren, um so auf die regionalen Unterschiede eingehen zu können. So lassen sich in einer ländlichen Filiale die wertvollen Kunden in zwei Segmente aufteilen, jene mit hohem Wertpapiervermögen und jene die zusätzlich auch hohe Verbindlichkeiten haben. Anhand der unterschiedlichen Verteilung der Vermögenswerte, des Produktportfolio und einiger persönlicher Daten, lassen sich die einzelnen Gruppen gut beschreiben und dienen so als Ausgangspunkt für weitere Schritte im strategischen Marketing.

Vermögensverteilung der Sparer

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