Scoring – Modelle

Scoring - Modelle

Eine Methode der nicht-monetären Kundenwertanalyse, die wir euch vorstellen möchten, ist das Scoring-Modell. Hierbei erfolgt die Bewertung von Kunden anhand quantitativer und qualitativer Kriterien, die zu einem Punkte-Score zusammengefasst werden.

Zu Beginn stellt ihr einen Kriterienkatalog aus quantitativen und qualitativen Kriterien zusammen und hinterlegt eine Bewertungsskala (z.B. 1-10). Dabei vergibt ihr jedem Kunden Punkte. Durch das Addieren der Punkte aller einzelner Kriterien, erhält ihr den “Score” des Kunden. Dies stellt den Kundenwert dar. Es gilt: Je höher die erreichte Gesamtpunktzahl, je höher der Kundenwert.

Zuerst möchten wir euch das Scoring-Modell in der Variante RFMR-Methode (oder auch RFM-Methode) genauer erklären.

RFMR - Modell

Hierbei gilt: je kleiner der Wert, also je kürzer die letzte Trans- bzw. Interaktion zurückliegt, desto aktiver ist der Kunde. Demnach wird die Wiederkaufswahrscheinlichkeit größer eingeschätzt.

Wichtig: Dieser Wert spiegelt die Anzahl der Käufe im gesamten Kundenlebenszyklus dar. Daher ist es nur möglich, dass der Wert steigt. Um diese Häufigkeit real widerzuspiegeln, ist es zu empfehlen, ein Zeitfenster festzulegen und zum Beispiel nur die Käufe der Kunden im letzten Jahr zu betrachten. Das Festlegen eines Zeitfensters erhöht die Aussagekraft und ihr bewertet den Kunden nach dem aktuellen Kaufverhalten.

Ihr könnt an dieser Stelle überlegen, den Umsatz oder die Marge zu betrachten. Abhängig vom Produkt oder der Dienstleistung muss jedes Unternehmen selbst herausfinden, was mehr Sinn macht. Wie bei der Frequency solltet ihr auch hier das Zeitfenster begrenzen, denn auch hier handelt es sich um einen steigenden Wert.

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RFMR - Modell

Ähnlich zum RFMR-Modell ist das FRAT-Modell. Der Unterschied hier ist lediglich, dass ebenfalls betrachtet wird, welche Kunden welche Warengruppen oder Produkte bevorzugen. Somit könnt ihr eure Aktionen noch gezielter planen, abhängig davon, was erreicht werden soll. Wollen die Kunden mehr von einem bestimmten Produkt? Wollen sie ein höherwertiges Produkt aus der gleichen Gruppe? Oder wollen sie sogar ergänzende Produkte aus anderen Produktgruppen verkaufen?

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Mit Hilfe der RFMR-Analyse, als auch der FRAT-Analyse, könnt ihr anhand objektiver Kriterien fortlaufend beurteilen, ob es sich bei dem Kunden grundsätzlich um „gute“ oder „weniger gute“ Kunden handelt. Sobald ihr wisst, welche die „guten“ Kunden sind, könnt ihr das Marketing effektiver steuern. Ebenfalls könnt ihr auch im Auge behalten, wie sich die Werte eines Kunden oder bestimmter Teilsegmente von Kunden über die Zeit verändert. Ein weiterer Vorteil der Methoden ist, dass ihr nach verschiedenen Kriterien, wie z.B. Geschlecht oder Wohnort, erkennen könnt, dass sich zum Beispiel Frauen tendenziell besser als Kunden für das Unternehmen entwickeln. Durch die Erweiterung des Sortimentsbereichs wird deutlich, welche Warengruppen oder Produkte mehr Aufmerksamkeit erhalten sollten.

Probleme dieser Methoden stellen folgende Punkte dar:

  • Subjektive Auswahl der Bewertungskriterien
  • Subjektive Bestimmung der Gewichtungsfaktoren und Punktwerte der Kunden
  • Wenn Kriterien nicht unabhängig, dann schlagen sich übergeordnete Faktoren mehrfach nieder
  • Kompensation möglich