Phase 2 des CRM: Datengetriebenes Kundenmanagement und Kundenwertanalyse

Nachdem in Phase 1 die Grundlagen gelegt und erste Quick Wins erzielt wurden, geht es in Phase 2 nun ans Eingemachte: die datengetriebene Kreislauflösung im CRM. In dieser Phase baust du auf den Erfahrungen und Daten aus Phase 1 auf und vertiefst deine CRM-Aktivitäten durch erweiterte Datenanalyse, zielgruppenspezifische Strategien und verfeinerte Maßnahmen.

Stichworte dieser Phase sind zum Beispiel Kundensegmentierung auf Basis von Kundenwerten, Scoring-Modelle, Churn-Management (Abwanderungsverhinderung) und der gezielte Einsatz von CRM-Software. In diesem Artikel erfährst du, welche Schritte Phase 2 umfasst und wie du damit dein Customer Relationship Management auf das nächste Level hebst.

Inhaltsverzeichnis

Ausbau der Datenbasis und Analyse vertiefen

Ein Kennzeichen von Phase 2 ist, dass du nun über eine erweiterte Datenbasis deiner Kunden verfügst. Die in Phase 1 eingeführten Maßnahmen haben Daten geliefert: Kaufhistorien, Kontaktprotokolle, Reaktionsquoten auf Kampagnen, Serviceanfragen usw. Diese Daten nutzt du jetzt für tiefgehende Analysen.

Ein zentraler Aspekt ist die Profitabilitätsanalyse pro Kunde. Während du in Phase 1 vielleicht nur Umsatz betrachtet hast, kannst du jetzt versuchen, den Kundendeckungsbeitrag zu ermitteln – also Umsatz minus verursachte Kosten pro Kunde. Dazu müssen variable Kosten, Service- und Betreuungskosten etc. dem einzelnen Kunden (oder Kundensegment) zugeordnet werden. Falls exakte Kosten nicht vorliegen, arbeite mit Annäherungen: Welche Kunden verursachen viel Aufwand (häufige Supportfälle, viele Sonderwünsche) und welche wenig? Die Controlling-Abteilung kann helfen, Kostenblöcke zumindest grob auf Kundengruppen umzulegen.

Darauf aufbauend kommt der Kundenwert ins Spiel. Kundenwert meint hier mehr als den bisherigen Deckungsbeitrag – es werden zusätzliche Faktoren einbezogen. Beispielsweise:

Cross-Selling-Wert: Hat der Kunde Potential für weitere Produkte?
Weiterempfehlungswert: Tritt der Kunde als Referenz auf, bringt er neue Kunden (Stichwort Mundpropaganda)?
Informationswert: Liefert der Kunde wertvolles Feedback (z.B. als Pilotkunde für Neuentwicklungen)?

Solche nicht-monetären Werte lassen sich oft nur qualitativ oder via Scoring abbilden, verbessern aber das Verständnis der gesamten Wertigkeit eines Kunden. Hier darfst du unternehmensindividuell festlegen, welche Aspekte wichtig sind.

Schließlich kannst du in Phase 2 einen Blick nach vorne werfen: den Customer Lifetime Value (CLV). Dieser Kundenkapitalwert prognostiziert den zukünftigen Deckungsbeitrag eines Kunden über die verbleibende Beziehungsdauer. CLV-Berechnung erfordert Annahmen über künftiges Kaufverhalten und Abzinsung – es muss nicht hochpräzise sein, aber gibt einen Hinweis, welche Kunden zukünftig wertvoll sein könnten, auch wenn sie es aktuell noch nicht sind. So identifizierst du z.B. heutige C-Kunden, die hohes Entwicklungspotential haben.

Zusammengefasst: In Phase 2 gilt es, aus den Daten tiefe Einsichten zu gewinnen – Welche Kunden sind (und bleiben) profitabel? Wo schlummern Potentiale? Wo müssen wir Kosten senken? Diese Analysen bilden die Grundlage für alle weiteren Schritte.

Neue strategische Ziele für Phase 2

Mit den neuen Erkenntnissen kannst du nun die Ziele für Phase 2 schärfen. Viele Ziele aus Phase 1 bleiben gültig (Kundenbindung, Umsatzsteigerung etc.), aber jetzt kannst du sie segment- und datenorientiert formulieren:

Hier einige strategische Stoßrichtungen, die in Phase 2 typisch sind:

Profitabele Kunden verteidigen: Dein A-Kundensegment soll unbedingt gehalten werden – am besten gegen Abwerbeversuche des Wettbewerbs immun gemacht werden.
Unprofitable Kunden wandeln: Für Kunden, die (noch) unrentabel sind, sollen Strategien entwickelt werden, um sie profitabel zu machen (oder Kosten zu senken). Z.B. indem du diese Kunden auf günstigere Servicekanäle lenkst oder versuchst, ihren Umsatz zu erhöhen.
Kontaktqualität verbessern: Intensivere, qualitativ bessere Kontakte zu Kunden sind ein Ziel – etwa persönliche Beratung für Top-Kunden, regelmäßige Reviews etc., um Beziehungen zu vertiefen.
Produkt- und Angebotsanpassung: Angebote sollen noch besser an Kundenwünsche angepasst werden. Denkbar ist z.B. die Entwicklung modularer Produkte oder kundenspezifischer Lösungen.
Prozesszeiten verkürzen: Im Vertrieb will man eventuell Durchlaufzeiten senken (Angebotserstellung schneller, Reaktionszeiten weiter reduzieren).
Cross-Selling-Potential nutzen: Ein konkretes Ziel könnte sein, x % Umsatzsteigerung durch Cross-Selling zu erzielen – also vorhandene Kunden breiter mit dem Produktsortiment zu versorgen.
Kündigerprävention und Rückgewinnung: Systeme einführen, um abwanderungswillige Kunden frühzeitig zu erkennen und gegenzusteuern; und verlorene Kunden mit gezielten Angeboten zurückzugewinnen.
Mitarbeiterzufriedenheit erhöhen: Interessanterweise taucht auch das Ziel auf, Mitarbeiter zufriedener zu machen – denn CRM-Änderungen betreffen interne Abläufe stark. Zufriedene Mitarbeiter können bessere Kundenbetreuer sein.

Diese Ziele sollten wiederum mit Zahlen greifbar gemacht werden. Beispiele operativer Ziele und zugehöriger Strategien in Phase 2:

Abwanderungsquote profitabler Kunden um Y % senken. Strategie: Persönlichen Premium-Service für diese Kunden einführen (z.B. VIP-Hotline, feste Ansprechpartner).
Anteil unprofitabler Kunden reduzieren. Strategie: Potentialanalyse bei bisher unprofitablen Kunden durchführen und gezielt Upselling betreiben – oder falls das nicht möglich ist, Aufwand reduzieren.
Angebote individueller konfigurieren. Strategie: Lösungsangebote statt Standardkatalog (d.h. stärker auf Bedürfnisse eingehen, wie bereits Prinzip „Lösungsangebot“).
Cross-Selling-Umsatz um X % steigern. Strategie: Analyse der Warenkörbe, Identifikation komplementärer Produkte, Entwicklung spezieller Cross-Selling-Kampagnen.
Kündigungsrate verringern. Strategie: Frühwarnindikatoren definieren (z.B. Inaktivität, Beschwerden) und “Churn-Management” einführen – also bei Warnsignalen direkt individuelle Kundenbindungs-Maßnahmen starten.
Reklamationsquote senken. Strategie: Qualitätsoffensive in Produktion/Service basierend auf systematischer Auswertung der Reklamationsgründe.
Vertriebskosten senken (trotz Individualisierung). Strategie: Noch zielgruppenspezifischeres Kampagnenmanagement und smartere Vertriebssteuerung, um Streuverluste weiter zu minimieren.

Auch hier gilt: Lieber wenige, fokussierte Ziele, dafür diese stringent verfolgen. Phase 2 bietet viele Möglichkeiten – man könnte sich leicht verzetteln. Die Ziele helfen, den Kurs zu halten.

Verfeinerte Kundensegmentierung und Scoring

In Phase 2 steigern wir die Kundensegmentierung auf ein fortgeschrittenes Niveau. Die Datenbasis ist breiter und erlaubt differenziertere Kriterien. Hier ein paar Methoden, die jetzt zum Einsatz kommen können:

Kundenwert als Segmentierungsmerkmal: Hast du nun z.B. ein Scoring oder Deckungsbeiträge je Kunde ermittelt, kannst du Kunden nach Wertklasse segmentieren. Das wäre eine eindimensionale Segmentierung (ähnlich ABC, aber genauer). Einfach, aber wirkungsvoll: Maßnahmen können sich nach Kundenwert unterscheiden (mehr Aufwand für höherwertige Kunden).
Portfolio-Analyse (2D-Segmentierung): Ein gängiges Instrument ist die Einteilung in einem 2×2- oder 3×3-Portfolio. Häufige Achsen: Kundenattraktivität (für uns) und unsere Wettbewerbsposition beim Kunden. Kunden lassen sich so z.B. in vier Felder einsortieren: “hoch attrakiver Kunde & starke Position” (Topkunden halten), “hoch attraktiv & schwache Position” (große Chancen, aber wir müssen uns steigern), etc. Diese Segmentierung ist grob, aber gibt strategische Stoßrichtungen für jedes Feld.
Clusteranalyse (mehrdimensionale Segmentierung): Jetzt wird’s analytisch: Mit statistischen Verfahren wie der Clusteranalyse kannst du Kunden anhand vieler Merkmale automatisch in homogene Gruppen clustern. Du fütterst z.B. dem Algorithmus Daten wie Umsatz, Kaufhäufigkeit, Region, Produktnutzung, Beschwerdeanzahl, usw., und er bildet Gruppen, die intern ähnlich sind. Der Vorteil: Es können überraschende neue Segmente auftauchen, an die du so nicht gedacht hättest. Voraussetzung sind jedoch ausreichende Daten und etwas Statistik-Know-how oder Software (SPSS, R, Python oder spezielle Data-Mining-Tools). Die Ergebnisse erlauben eine sehr zielgenaue Ansprache.
Verhaltens- und Risiko-Scoring: Neben reinen Werten kannst du auch Verhalten bewerten. Z.B. ein Kundenloyalitäts-Score, der Einkaufshäufigkeit, Dauer der Beziehung und Beschwerdehäufigkeit kombiniert. Oder ein Risiko-Score, der Ausfall- oder Abwanderungsrisiko abbildet (Zahlungsverzug, Vertragskündigungen etc.). Solche Scores fassen mehrere Merkmale zusammen und geben dir einen schnellen Überblick, wer z.B. gefährdet ist wegzugehen.

Wichtig in Phase 2: Stelle sicher, dass deine Datenquellen integriert sind. Oft liegen Infos über Kunden verteilt in Vertriebssystemen, Service-Datenbanken, Buchhaltung etc. Jetzt ist der Zeitpunkt, diese in einer zentralen Datenbank oder einem Data Warehouse zusammenzuführen. Nur so kannst du die vollständige Sicht auf den Kunden bekommen. Gegebenenfalls müssen externe Daten ergänzt werden (z.B. Brancheninformationen über Firmenkunden). Datenintegration ist eine große Aufgabe und tatsächlich die wesentliche Voraussetzung für Phase 2-Erfolge.

Gezielte CRM-Maßnahmen in Phase 2

Anhand der neuen Segmentierung und Ziele werden nun Maßnahmen verfeinert und neu eingeführt, die in Phase 1 noch nicht möglich oder sinnvoll waren. Hier einige der wichtigsten CRM-Maßnahmen in Phase 2:

Segment-spezifisches Kampagnenmanagement: In Phase 1 hast du mit einfachen Zielgruppen gearbeitet, jetzt kannst du für jedes Kundensegment maßgeschneiderte Kampagnen entwickeln. Beispielsweise: Eine Reaktivierungskampagne nur für Kunden, die seit 12 Monaten nichts gekauft haben. Oder exklusive Angebote für Premium-Segmente. Planung, Selektion, Durchführung und Auswertung solcher Kampagnen erfolgt idealerweise mit spezieller Software, da viele Daten einfließen.
Antizipative Ansprache: Dank Analyse weißt du nun, wann bestimmte Kunden wahrscheinlich bestellen oder Service brauchen (z.B. Verbrauchszyklen, Wartungsintervalle). Gehe proaktiv auf Kunden zu, bevor sie von selbst aktiv werden. Beispiel: Wenn du weißt, eine Maschine muss jährlich gewartet werden, erinnere den Kunden rechtzeitig daran und biete deinen Service an. So bleibt der Kunde bei dir statt zu einem Fremdanbieter zu gehen, und du planst deinen Techniker-Einsatz effizient.
Gezielte Kundenloyalitätsprogramme: Während Phase 1 ein generisches Bonusprogramm hatte, kannst du nun Programme an verschiedene Kundentypen anpassen. Beispielsweise ein Premium-Club mit besonderen Privilegien für Top-Kunden und ein Rabattpunkte-System für die breite Masse. Durch Auswertung der Kaufdaten weißt du, was Kunden schätzen: Das Programm kann mehr sein als nur Rabatt – etwa personalisierte Angebote oder Services für die Treuekunden. Wichtig: Transparenz und Datenschutz nicht vergessen – Kunden haben manchmal Bedenken gegen Datennutzung, also erklär klar den Nutzen und die Daten, die genutzt werden.
Ausarbeitung von Cross-/Up-Selling-Angeboten: Jetzt, da du Warenkorbanalysen fahren kannst, identifiziere systematisch, welche Produkte oft zusammen gekauft werden oder aufeinander folgen. Bekannte Beispiel: “Kunden, die X kauften, interessierten sich auch für Y.” Solche Erkenntnisse nutzt du, um Kunden aktiv zusätzliche passende Angebote zu machen. Amazon macht das hervorragend mit Empfehlungen. Für dich heißt das: Entwickle personalisierte Produktvorschläge für jeden Kunden. Automatisiere den Prozess, indem du Regeln definierst (z.B. Kunde kauft Laptop -> biete ihm Tasche und Maus an). Durch regelmäßige Auswertung der angenommenen Angebote lernt das System dazu und wird immer treffsicherer.
Churn-Management (Abwanderungsprävention): Ein absolutes Muss in Phase 2 ist, gefährdete Kunden zu erkennen und zu halten. Identifiziere Frühindikatoren für Abwanderungsgefahr. Beispiele: stark nachlassende Kaufhäufigkeit, Zunahme von Beschwerden, Kündigung von Teilservices, Veränderungen beim Kunden (z.B. neuer Ansprechpartner, Firmenübernahme). Richte ein Alarm-System ein: Sobald ein wertvoller Kunde ins Risikoraster fällt, bekommt er spezielle Aufmerksamkeit. Das kann ein persönlicher Anruf sein, ein Angebot zur Problemlösung, ein Treuebonus als Überraschung etc.. Wichtig ist, dass der Kunde merkt, das Unternehmen bemüht sich besonders. Studien zeigen, dass solche “letzten Rettungsmaßnahmen” oft geschätzt werden – der Kunde fühlt sich wichtig.
Rückgewinnung verlorener Kunden: Trotz aller Prävention wirst du Kunden verlieren. In Phase 2 kannst du ein systematisches Win-back-Programm einführen. Überwache, wenn profitable Kunden abspringen (z.B. Vertragskündigungen) und reagiere zeitnah mit Angeboten zur Rückkehr. Wenn Kunden einfach still weggeblieben sind, identifiziere nach einer bestimmten Frist diese “Schläfer” und kontaktiere sie proaktiv. Mache dir aber auch die Mühe, ex post zu analysieren, warum der Kunde gegangen ist. Daraus lernst du für die Zukunft.
Differenzierter Service & Preise: Für Phase 2 bietet es sich an, Service-Level zu differenzieren. Du weißt nun, welche Kunden wie viel wert sind und welche Serviceleistungen sie nutzen. Du kannst beispielsweise individuelle Servicevereinbarungen (SLAs) anbieten: Ein Top-Kunde erhält 24h-Betreuung mit garantierten Reaktionszeiten, während ein kleinerer Kunde Standard-Support bekommt – und zahlt ggf. weniger oder gar nichts für Basic-Service. Ebenso denkbar: kundenindividuelle Preise oder Angebote. Wenn du etwa merkst, ein Kunde reagiert stark auf Rabatte, entwickle ein personalisiertes Rabattmodell für ihn. Hier ist Fingerspitzengefühl gefragt, damit andere Kunden sich nicht benachteiligt fühlen.
Zusammenführen des Gesamtangebots für den Kunden: In Phase 2 kannst du anfangen, dem Kunden ein integriertes Gesamtpaket zu schnüren. Das heißt, alle relevanten Produkte und Dienstleistungen rund um seinen Bedarf zu bündeln und aus einer Hand anzubieten. Das setzt natürlich bereichsübergreifende Zusammenarbeit und ggf. Partner-Kooperationen voraus (wenn du manche Leistungen selbst nicht anbietest). Die Idee dahinter: Der Kunde soll für seinen kompletten Prozess bei dir eine Lösung finden. Mehr dazu gleich unter “kundenprozessfokussierte Strategie” in Phase 3, aber Ansätze davon kannst du schon in Phase 2 pilotieren.

Bei allen Maßnahmen in Phase 2 ist elementar: Erfasse und analysiere die Ergebnisse! Jede Aktion (Kampagne, Angebot, Serviceanruf) liefert wieder Daten – wer hat reagiert, was hat funktioniert, was nicht. Diese fließen zurück in dein System. So entsteht ein lernendes CRM-System, das stetig besser wird.

Technologie und Integration in Phase 2

Phase 2 ist oft der Zeitpunkt, wo Unternehmen eine professionelle CRM-Software einführen, falls noch nicht geschehen. Warum jetzt? Die Anforderungen steigen: Du willst Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, komplexere Analysen fahren und Kampagnen automatisieren. Das ist manuell oder mit Basis-Tools kaum mehr machbar.

Allerdings ist der CRM-Markt sehr vielfältig. Es gibt komplette CRM-Suiten, spezialisierte Tools (z.B. nur für Kampagnen oder Vertrieb) und branchenspezifische Lösungen. Nicht jedes Unternehmen braucht sofort das volle Paket. Prüfe, welche Funktionen für dich Priorität haben:

Willst du vor allem Marketingkampagnen steuern? -> Dann liegt Fokus auf Kampagnen-Management- und Analysetools.
Geht’s primär um Vertriebspipeline und Kundenkontaktverwaltung? -> Evtl. reicht ein Sales-Force-Automation-System oder sogar das CRM-Modul deines ERP.
Brauchst du einen 360°-Blick inklusive Service? -> Eine umfassendere CRM-Software ist nötig.

Vergleiche Angebote und schaue, dass die Software in deine IT-Landschaft integrierbar ist. Ein großer Vorteil kann sein, wenn dein vorhandenes ERP-System ein CRM-Modul anbietet – die Integration der Daten ist dann meist automatisch gelöst. Aber: Diese Module erfüllen manchmal nicht alle Anforderungen, die Spezial-CRM-Systeme bieten. Hier musst du abwägen.

Zusätzlich gewinnen in Phase 2 auch Analyse-Tools an Bedeutung:

Data Warehouse: Eine zentrale Datenbank, die alle Kundeninformationen aus verschiedenen Quellen konsolidiert, oft historisiert und aggregiert. Ein Data Warehouse ist die Basis für fortgeschrittene Analysen.
OLAP-Tools: Sie erlauben interaktive Datenanalysen, z.B. Würfel-Auswertungen (Pivot) nach verschiedenen Dimensionen. Damit können Power-User selbständig z.B. Umsätze nach Region, Zeit, Kundentyp auswerten und Insights gewinnen. OLAP ist eher explorativ – du stellst manuell Zusammenhänge dar.
Data Mining Software: Für die erwähnten Clusteranalysen, Prognosen und Mustererkennung kommen Data-Mining-Tools ins Spiel. Diese erfordern spezielles Know-how, liefern aber tiefe Erkenntnisse (z.B. welche Faktoren beeinflussen Kaufwahrscheinlichkeit am stärksten?). In Phase 2 könntest du z.B. ein Pilotprojekt mit Data Mining im Marketing starten – es gibt auch Uni-Kooperationen oder Beratungen, die unterstützen, falls intern das Wissen fehlt.

Nicht zu vergessen: Datenschutz und Datenqualität. Mit wachsender Datenmenge muss sorgsam mit personenbezogenen Daten umgegangen werden (Stichwort DSGVO in Deutschland). Und: Deine Analysen sind nur so gut wie die Daten. Es lohnt sich, in Datenbereinigung und -pflege zu investieren.

Controlling: Lernen und Vorbereiten für Phase 3

Zum Schluss von Phase 2 richte erneut den Blick auf die Erfolgskontrolle. Jetzt stehen dir viel mehr Kennzahlen zur Verfügung. Neben den bisherigen Größen (Kundenzufriedenheit, Umsatz etc.) kannst du z.B. die Verweildauer der Kunden (Kundenlebenszyklus-Länge) tracken, Anteil der zurückgewonnenen Kunden, Nutzungshäufigkeit von Self-Service-Angeboten, Erfolgsquote von Cross-Selling-Angeboten und vieles mehr. Definiere die wesentlichen KPIs, die anzeigen, ob Phase 2 erfolgreich ist.

Wichtig: Da Phase 2 auch schon nennenswerte Investitionen erfordert (Software, evtl. Personal für Analysen), müssen sich deutliche Verbesserungen zeigen. Zum Beispiel sollte die Kundenbindung nachweisbar gestiegen oder der Umsatz gewachsen sein, um die Aufwendungen zu rechtfertigen. Jedes neue Instrument gehört “auf den Prüfstand” – behalte im Controlling alle eingeführten Maßnahmen im Auge und miss deren Impact.

Schließlich dient Phase 2 auch zur Vorbereitung von Phase 3. Idealerweise hast du nun ein CRM-System im Einsatz, integrierte Daten und ein Unternehmen, das die CRM-Philosophie stärker verinnerlicht hat. Phase 3 wird diese Entwicklung vollenden: Sie bringt den umfassenden Strukturwandel zum kundenorientierten Unternehmen. Im nächsten Artikel beleuchten wir, was dieser Schritt beinhaltet – von der völligen Prozess-Neugestaltung bis zum Customer Interaction Center und zur vollständigen Personalisierung.

Sieh dir auch diesen Beitrag von mir an: Jeff Bezos 1-Stunden-Regel: Digital Detox für klügere Entscheidungen