Scholz 2010, S - scholz-relationship

Scholz 2010, S.40-56
4.3 CRM im Vertrieb
Um den Vorsprung vor den Mitwettbewerbern zu halten und um sich
langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern, wird der Kunde und seine
Ansprüche mehr und mehr in das Zentrum unternehmerischer Aktivitäten
gestellt (Raab/Werner, 2009, S. 11).
„Kenne deine Kunden und du weißt, was sie kaufen.“
Raab/Werner, 2009, S.11
Nach heutiger allgemeiner Meinung wird CRM als Managementphilosophie
charakterisiert, durch die das gesamte Unternehmen sich auf vorhandene und
potenzielle
Kundenbeziehungen
ausrichtet.
CRM
umfasst
das
„Kundenbeziehungsmanagement" und bezieht Marketing, Vertrieb und
Service prozessual mit ein. Ein Beispiel hierfür, wie Beziehungsmanagement
gestaltet werden kann, ist einmal im B2C das Unternehmen Amazone. Dort
werden sämtliche Einkäufe und angeklickte Produkte der IP-Adresse des
Kunden zugeordnet und sorgen bei jedem nächsten Aufruf für eine
persönliche Ansprache. Im B2B Bereich kann hier der Waagenhersteller
Sartorius angeführt werden, der im Rahmen seines CRM Systems mit
Beziehungsbäumen arbeitet, die Beziehungsverknüpfungen der Kunden
anzeigen und eine individuelle Ansprache des Kunden ermöglichen. Ein
wirkungsvolles Kundenbeziehungsmanagement ist nur durch ein effektives
CRM möglich und nur hiermit können die Kosten gesenkt und die
Kundenzufriedenheit erhöht werden.
Abb. 4.2: Aktivitätsfelder des Vertriebs (Gronau, Eggert, Foliensatz
Universität Paderborn,WS2008/9)
Im Rahmen des CRM werden – abhängig vom Beziehung- bzw Gefährdungsgrad des Kunden folgende Beziehungsarten zum Kunden unterschieden:

Aufbau von neuen Kundenbeziehungen

Pflegen von stabilen Kundenbeziehungen

Gefährdete Kundenbeziehungen

Kundenbeziehungen zu abgewanderten Kunden

Nicht beziehungsrelevante Kundenbeziehungen
Aus der Zielsetzung der jeweiligen Beziehung zum Kunden ergeben sich für
den
Vertrieb
Aktivitäten
wie
das
Neukundenmanagement,
das
Kundenbindungsmanagement und das Kundenrückgewinnungsmanagement.
Zielsetzung des Customer Relationship Managements:
Ziel ist das Management dauerhafter und profitabler Kundenbeziehungen.
Customer Relationship Management (CRM) verbindet Marketing mit Vertrieb.
o Dauerhaft: Kundentreue, Kundenkonstanz, langfristige
Beziehungen
o Beziehung: stärkere Ausrichtung an den Kunden als am Produkt
o Profitabel: der Beitrag eines jeden Kunden trägt zum
Unternehmensgewinn bei
o Management: Fähigkeit alle Interaktionen mit bestehenden und
potenziellen Kunden über die organisatorischen Grenzen hinweg
kontinuierlich zu koordinieren und weiterzuentwickeln
Mit Hilfe des CRM werden die Vertriebsprozesse und das Management der
Vertriebsprozesse automatisiert und durch die schnellere Bearbeitung und
Weiterleitung von Informationen werden Verkaufschancen schneller realisiert.
Durch den Einsatz eines CRM Systems werden Informationen automatisch an
die richtigen Personen weitergeleitet auf der Grundlage von Produkt,
Vertriebsgebiet,
möglichen
Umsätzen
oder
anderen
Kriterien.
Das
Management von Angeboten und Aufträgen wird für den Vertrieb erleichtert.
Der Vertrieb kann durch den Einsatz von CRM seinen gesamten
Arbeitsprozess effektiver gestalten über den gesamten Lebenszyklus eines
Kunden, von der ersten Kontaktaufnahme, über die Angeboterstellung bis zur
Rechnungsüberwachung. Durch den Einsatz eines CRM Systems können
aber
auch
die
Ergebnisse
des
Vertriebs
nach
Ergebnissen
eines
Verkaufsgebietes oder nach Mitarbeitern einfacher einem Controlling
unterworfen werden. Verkäufe werden bis zum Vertragsabschluss konsistent
und effizient mithilfe von Workflow-Regeln verfolgt. Damit werden die
Verkaufsstadien festgelegt und durch automatisierte Benachrichtigungen der
Kunden Eskalationen aufgrund von Verkaufsfehlern verhindert. Entscheidend
ist, dass die gesamte Kontaktkette des Unternehmens vom Erstkontakt mit
dem Kunden bis zur Wiederkontaktaufnahme durch ein einheitliches System
unterstützt wird.
Durch den Einsatz des CRM ist es Anbietern, die auch zukünftig erfolgreich
am Markt agieren wollen, möglich, bereits heute die Geschäftsbeziehungen
zu ihren Kunden und Geschäftspartnern effizient und effektiv zu gestalten. In
der nachfolgenden Abbildung wird der gesamte Prozess vom Erstkontakt bis
zum Re-Sales Kontakt dargestellt.
Pre-Sales-Kontakt:
Beratung, Angebot,
Kaufverhandlung
Sales-Kontakt:
Auftrag, Kauf,
Bestellung
Erstkontakt:
Meinungsbildung
Re-Sales-Kontakt::
Wiederkauf
After-Sales-Kontakt:
Nutzung des
Produktes, Service
Abb. 4.3:
CRM-Kundenzyklus (Raab/Werner, 2009, S.12)
Erfolgreiches CRM kann allerdings im Vertrieb nur realisiert werden, wenn
auch
die
Vertriebsmitarbeiter
die
ihnen
zur
Verfügung
gestellten
Informationen beim Kunden einsetzen
4.3.1 Kundenwertanalyse
Der Begriff Kundenwert kann aus zwei Perspektiven betrachtet werden. Die
eine Perspektive befasst sich mit der Frage wie der Kunde das Angebot des
Unternehmens wahrnimmt und die andere Perspektive betrachtet den Wert
eines Kunden oder einer Gruppe von Kunden aus Sicht des Anbieters. Der
Kundenwert soll hier verstanden werden aus Sicht eines Produkte- oder
Dienstleistungen liefernden Unternehmens. Die Kundenwertanalyse macht
deutlich, welche Kunden und Kundengruppen für die Zukunft den höchsten Nutzen
bringen. Der Beitrag eines Kunden an dem Erfolg eines Unternehmens muss
messbar sein, damit Unternehmen ihre Verkaufsanstrengungen angemessen
fokussieren können. Kunden-orientierung heißt nicht nur, Wünsche zu
erfüllen, sondern auch Zahlungsbereitschaft aufzugreifen und den Kunden
optimal zu bedienen. Die Ergebnisse von Kundenwertanalysen können
besonders erfolgreich eingesetzt werden, wenn sie als Baustein des
vernetzten Gesamtsystems der Unternehmung und ihrer Marktbeziehungen
gesehen werden. So besteht beispielsweise auch eine nachweisbare
Beziehung
zwischen
Kundenloyalität
und
Mitarbeiterloyalität.
Gleiche
Überlegungen gelten für die Optimierung der Geschäftsprozesse.
Kundenwert:
Der Kundenwert ist eine wirtschaftliche Kundenlebenszeitbetrachtung.
Nicht jeder Kunde ist für das Unternehmen profitabel.
Kundenwertanalyse:
Mittels einer Kundenwertanalyse (Deckungsbeitrag, Marketingkosten,
Potential, Umsatz u.a.) ist der heutige und zukünftige (pagatorische)
Wert eines Kunden oder einer Kundengruppe aus Anbietersicht zu klären
(Kundenbewertung).
Zielsetzung
für
die
Durchführung
einer
Kundenwertanalyse
ist
die
Bestimmung des Gesamtwerts des Kundenbestands. Kundenwertanalysen
dienen dazu:
o
den heutigen und zukünftigen Ertrag der Kunden zu bestimmen
(Transparenz):
o
Welche Kunden und Segmente sind rentabel? Welche nicht?
o
Woran liegt dies? Was muss getan werden, um dies zu verändern?
In einem weiteren Schritt wird festgelegt,
o
Welche rentabilitätsverbessernden Maßnahmen insgesamt für das
Kundenportfolio sinnvoll sind?
Im zweiten Schritt dienen Kundenwertanalysen dazu, Marketing- und
Vertriebsaktivitäten am Wert der Kunden für das Unternehmen auszurichten
und entsprechend zu steuern, u.a.:
o
segmentspezifische Betreuungskonzepte
o
Kampagnenmanagement
o
Verlagerung von Kundenbetreuungsprozessen auf elektronische Medien
Dabei sollte nicht jede einzelne Transaktion betrachtet werden. Vielmehr
sollten alle Prozesse, die einer Geschäftsbeziehung zu Grunde liegen,
überprüft und Treiber für Margen und Kosten identifiziert werden.
Durch die Kundenwertmodelle wird die Ertragskraft des Kunden über alle
Produkte, die er vom jeweiligen Unternehmen bezieht dargestellt. Ferner sind
Gegenstand von Kundenwertmodellen die Umsatzerlöse eines Kunden, sowie
die Vertriebs- und Betreuungskosten und der Kundendeckungsbeitrag. Zu
berücksichtigen ist auch das Potential des Kunden selbst, ausgedrückt als der
Barwert
der
Kundenbeziehung,
die
Dauer
der
Geschäftsbeziehung
(Typisierung, Kundenzufriedenheit, Wechselquote), das Up-Selling-Potenzial
sowie das Cross-Selling-Potenzial eines Kunden. Um den Gesamtwert eines
Kunden zu definieren ist aber ebenso das gesamte Potential zu erfassen,
dass ein Kunde hat, neue Kunden zu gewinnen bzw. Kundengewinnung zu
erleichtern. Dazu gehören das:
o Weiterempfehlungspotenzial (Referenzwert)
o Informationswert (Beschwerden, Anregungen, Verbesserungsvorschläge)
Die Ertragskraft des Kunden oder der Kundensegmente lässt sich anhand von
Deckungsbeitragsberechnungen und deren Planung bestimmen. Die Dauer
der Geschäftsbeziehung, das Zukunfts- und das Weiterempfehlungspotenzial
bestimmen sich anhand von qualitativen Kriterien und Erfahrungswerten der
Unternehmen. Mit Hilfe folgender Ansätze kann die Ertragskraft des Kunden
oder der Kundensegmente ermittelte werden:
o ABC-Analyse
o Kundenportfolio
o Kundendeckungsbeitragsrechnung
o Customer-Lifetime-Value
Abb. 4.4: Ansätze zur Ermittlung der Ertragskraft eines Kunden- bzw.
Kundengruppen
Für Unternehmen und deren Vertrieb hat die Berücksichtigung des
Kundenwertes
und
die
Anwendung
der
zur
Verfügung
stehenden
Messverfahren im Rahmen des CRM eine ständig wachsende Bedeutung.
Dies wird deutlich, „wenn man bedenkt, dass es nicht alleine darum geht eine
hohe Kundenorientierung, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung zu
erreichen“ (Raab/Werner, 2009, S.128). Noch wichtiger ist es allerdings für
den Vertrieb eine profitable Kundenstruktur aufzubauen. Nur eine profitable
Kundenstruktur sichert den langfristigen Unternehmenswert und nur so
können auch die Maßnahmen zur Steigerung der Kundenorientierung,
Kundenzufriedenheit und Kundenbindung vom Unternehmen nachhaltig
finanziert werden.
Customer Lifetime Value
Im
Rahmen
der
Kundenwertanalyse
kann
zwischen
Ansätzen
die
gegenwartsbezogen sind (ABC Analyse, Kundenportfolio und Kundendeckungsbeitragsrechnung) und Ansätze die zukunftsbezogen sind Customer
Lifetime Value (CLV) unterschieden werden. Der große Unterschied ist darin
zu sehen, dass die ersten Ansätze mit Hilfe von Vergangenheitswerten und
einer
Situationsanalyse
durchgeführt
werden,
mit
Hilfe
des
CLV
(Kundenlebenszeitwert) der zukünftige Verlauf einer Kundenbeziehung aber
mit berücksichtigt wird. Wesentlich ist dabei, dass bei der Berechnung des
langfristigen, auch die Zukunft mit berücksichtigendem Kundenwert, nicht
allein die kurzfristigen Umsatz- und Gewinnerwartungen berücksichtigt
werden, sondern dass auch die kundenspezifische Verweildauer im
Kundenstamm mit berücksichtigt wird (Schulz, 1995, S.195).
Im
Rahmen
der
Berechnung
des
CLV
werden
zu
Beginn
der
Kundenbeziehung die erwarteten zukünftigen Ein- und Auszahlungen eines
Kunden geschätzt und addiert. Die wahrscheinliche Lebensdauer des Kunden
wird anhand von Mittelwerten geschätzt. Anschließend werden alle Erträge
die einem Kunden zugeschrieben werden auf das aktuelle Datum abgezinst.
Hierbei
kann
der
Verrieb
auch
qualitative
Bestimmungsgrößen
berücksichtigen, indem die zukünftig erwarteten Ertragsgrößen mit ihrer
Eintrittswahrscheinlichkeit multipliziert werden. Auch die Abwanderungswahrscheinlichkeiten zu Konkurrenzunternehmen finden in der Berechnung
ihre Berücksichtigung. Die Berechnung des CLV bietet sich für den Vertrieb
an, wenn neue, insbesondere strategische Kunden gewonnen wurden, oder
aber wenn bereits bestehende Geschäftsbeziehungen analysiert werden.
Die Berechnung des CLV erfolgt wie folgt:
Abb. 4.5: Berechnung des Customer Lifetime Value, (Bruhn, 2003, S.212)
Die Perspektiven aus denen zum Bewertungszeitpunkt die Kunden analysiert
werden sind einmal:
Rückblickend:
Hier
können
die
Ist-Daten
zur
Ermittlung
der
vergangenheitsbezogenen Kundenprofitabilität herangezogen werden.
Vorausschauend: Hier kann der Vertrieb auf die erstellten Prognosen
stützend Entscheidungen treffen inwieweit sich Investitionen in einen
jeweiligen Kunden rentieren.
Beide Betrachtungsweisen korrelieren stark miteinander. Der Unterschied
besteht darin, „dass vom zukünftigen Wert (prospektiver Kundenwert) der in
der
Vergangenheit
bereits
abgeschöpfte
Wert
abgezogen
wird“
(Raab/Werner, 2009, S.133). Die Umsetzung der Kundenwertanalyse in
konkrete Maßnahmen kann dann im CRM System wir folgt verlaufen:
Zunächst werden die Kunden bzw. Kundengruppen einer Kunden- und
Leistungsanalyse
unterworfen,
anschließend
erfolgt
die
eigentliche
Kundenwertanalyse. Aus der Kundenwertanalyse werden vom Unternehmen
dann
Sofortmaßnahmen
abgeleitet.
Strategisch
werden
die
Kundenwertinformationen genutzt, indem sie direkt im CRM System hinterlegt
werden, das Vertriebscontrolling sich direkt davon ableitet und eine
strategische Prozessoptimierung stattfindet, die eine Verbesserung der
Marktbearbeitung ermöglicht.
Abb. 4.6:
Schritte
zur
Umsetzung
der
Erkenntnisse
der
Kundenwertanalyse in das CRM des Unternehmens (LRO,
2008)
4.3.2 Datenmanagement
Für den Vertrieb ist es nicht nur wichtig seine Kunden zu kennen, sondern
auch seine „Nichtkunden“. Eine wesentliche Voraussetzung dafür ist ein gut
gepflegter Datenbestand. Die Kundendatenbank ist die Grundlage für das
Database Marketing. Nach Winkelmann (2008, S. 367) soll eine Database die
optimale Informationsversorgung von Marketing, Vertrieb und Service sichern.
Die Kundendatenbank (= Database) ist eine Sammlung von Adressen von
bestehenden Kunden sowie Interessenten. Diese Adressen werden durch
zahlreiche Merkmale, die der Qualifizierung der Daten dienen sollen
ergänzt. Eine Database ist eine relationale Datenbank, in der für jeden
Kunden alle relevanten Informationen zur Ausführung von Marketing- und
Vertriebsaktivitäten gespeichert werden. Die Data Base ist Voraussetzung
für ein erfolgreiches Database Marketing. Hierunter sind alle auf den
einzelnen Kunden ausgerichteten Marketingaktivitäten zu verstehen, die
auf Basis kundenindividueller, in der Datenbank gespeicherten
Informationen beruhen (Link/Hildebrand, 1997, S.19)
Mit Hilfe des Database Marketing soll der Vertrieb in die Lage versetzt
werden, den richtigen Kunden zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und zur
richtigen Gelegenheit anzusprechen. Danach kann das Database Marketing
nach dem von Link/Hildebrand beschriebenen RADAR Schema entwickelt
werden:
RADAR Schema:
Research Phase
systematische Informationssammlung
Analysis Phase
Ableitung von Kundenprofilen aus den Informationen
Detection Phase
Identifikation von Vermarktungschancen und -risiken
Action Phase
Durchführung der Kundenprofil spezifischen Marketingmaßnahmen
Reaction Phase
Verarbeitung aller Kundenreaktionen
Um ein erfolgreiches Database Marketing durchzuführen, benötigt das
Unternehmen Daten, die unterschieden werden können in „hard“ und „soft“
facts Daten. Zu den „hard facts“ Daten zählen folgende:
o Stammdaten
o Profildaten
o Potentialdaten
o Transaktionsdaten
o Aktionsdaten
o Reaktionsdaten
Probleme bereiten immer wieder die Erfassung, Pflege und Analyse der
weichen Kundendaten. Zu den weichen Kundendaten zählen frühe Signale
über die jeweiligen Kunden aus diversen Quellen. Ferner Kundenaussagen
über das Produkt- und Leistungsangebot des Unternehmens, die Stärken und
Schwächen des Unternehmens aus Sicht der Kunden, sowie Meinungen der
Kunden über Mitarbeiter der Unternehmung. Last but not Least ist aber auch
die Einschätzung des Außendienstes hinsichtlich des Kunden ein weicher
Indikator, der zu einer zukünftigen realistischen Einschätzung des Kunden
durch das Unternehmen beiträgt.
Im Rahmen des Data Minings wird nun versucht, bedeutende, neue
Zusammenhänge, Muster oder Trends durch die Analyse der nun
vorhandenen großen Datensätze zu erkennen.
Data Mining bedeutet Extrahieren von impliziten, noch unbekannten
Informationen aus Rohdaten. Dazu sollten Computer in die Lage versetzt
werden, Datenbanken automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu
durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als
Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen
stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung.
Der aufwendigste Teil im Rahmen des Data Mining ist es die Daten in eine
geeignete Form zu bringen, um daraus Muster zu erkennen, die den Vertrieb
in seinen Verkaufsbemühungen unterstützen.
Abb. 4.7: Aufbereitung der Daten, (Wilde 2002, S.18)
Typische Fragestellungen und Analysemethoden die sich aus dem DataMining ergeben sind in der nachfolgenden Tabelle zusammengefasst:
Datamining Vefahren
Typische Fragestellung
Assoziationsanalysen
Analyse von Verbundbeziehungen
o
Warenkorbanalyse
bei
o
Analyse sequenzieller Muster
o Einteilung in homogene Gruppen:
o
Kohonen Clustering
Welche Kundengruppen zeigen
o
K-means Clustering
ein ähnliches Einkaufsverhalten?
o
Hierachisches Clustering
o
Methoden
Kaufentscheidungen.
Produkte
werden
Welche
Analysemethoden
zusammen
verkauft?
Segmentierung
o Profilierung,
Klassifikation
Modellierung
und
Regeldefinition: Wie sieht der
typische Vertragskündiger aus
o Vorhersage
Prognose
im
Sinne
zur
Assoziationsanalyse
o
Entscheidungsbäume
o
Methoden
unbekannter Merkmalswerte: Mit
zur
Assoziationsanalyse
welcher Wahrscheinlichkeit wird
o
Methoden zur Klassifikation
der Kunde in den nächsten drei
o
Regression und Korrelation
Monaten kündigen?
Abb. 4.8: Überblick über Verfahren, Fragestellungen und Methoden des
Data Minings, (Gentsch, 2001, S.54)
Zur Unterstützung des Vertriebes will Datamining dazu beitragen Güter und
Dienstleisungsangebote
Angeboten
zu
des
bündeln.
Unternehmens
Ferner
wird
zu
durch
zielgruppenspezifischen
das
Data
Mining
das
Kundenverhalten vorhergesagt und „Cross Selling“ Potentiale aufgespürt.
Diese Informationen werden dann wiederum dem Vertrieb zur Verfügung
gestellt, er hat die Aufgabe auf Grundlage dieser Informationen einen
nachhaltigen Kontakt zum Kunden zu pflegen (Winckelmann, 2008, S. 392).
4.3.3 Kundengewinnung, Kundensicherung und Kundenrückgewinnung
Sowohl die Neukundengewinnung, die Kundensicherung und auch die
Kundenrückgewinnung
sind
wesentliche
Aufgaben,
die
vom
Vertrieb
wahrgenommen werden müssen. Dabei helfen Database Marketing und
Direkt Marketing Aktivitäten dem Vertrieb, effektiv die Leistungen des
Unternehmens am Markt an die richtigen Kunden zur richtigen Zeit am
richtigen Ort anzubieten und neue Kunden zu akquirieren, bestehende
Kunden zu halten oder auch verlorene Kunden wieder an das Unternehmen
zu binden.
Kundengewinnungsstrategie
Eine systematische Neukundengewinnung, die die Nachfrage wieder
beleben könnte, ist oftmals ein Thema mit Priorität B oder C in Unternehmen.
Neukundengewinnung erfordert vom Außendienst Fleiß, Konsequenz und
eine hohe Ausdauer. Die systematische Neukundengewinnung erfordert vom
Vertrieb folgende Maßnahmen:

Segmentieren

Identifizieren

Akquirieren
Neukundenakquisition ist anfangs zeitintensiv und nicht jeder Kontakt führt
gleich zu einem Auftrag. Es können zwei grundsätzliche Strategien zur
Kundenakquisition unterschieden werden. Dies sind einmal die effektive
Stimulierungs-Strategie sowie die symbolische Stimulierungsstrategie. Beide
Strategien
haben
die
gleichen
Aufgaben,
unterscheiden
sich
aber
voneinander durch ihre Ausführung der Aufgaben. Während die Effektive
Stimulierungsstrategie mit konkreten und kundenspezifischen Angeboten an
den Kunden herangeht und durch Produktproben und Pre- und After Sales
Aktivitäten den potentiellen Kunden zum Kauf beeinflusst, wird dies in der
symbolischen Stimulierungsstrategie durch Image Bildung und klassischer
Werbung versucht zu realisieren. Aktivitäten die hieraus abgeleitet werden
sind das Empfehlungs- Controlling sowie Qualitätsgarantien an Kunden.
In der folgenden Abbildung werden die beiden grundsätzlichen Typen der
Kundengewinnungsstrategien noch einmal zusammengefasst.
Effective
Symbolic
Means
Task
Stimulation
Effective
Symbolic
Stimulation
Stimulation
Strategy
Strategy
Examples:


Persuasion
Examples:


Special offers
Competition
Effective
Persuasion
Persuasion
Strategy
Strategy
Example:


Abb.
4.9:
Image building
Classic advertising testimonials
Symbolic
Example:
Product samples
Before & after advertising
Typen
der
Kunden


Controlling recommendation
Quality guaranties
Akquirierungsstrategien
(Bruhn,
2003,S.108)
Kundensicherung
Kundensicherung ist das wichtigste Ziel, das ein Unternehmen anstreben
muss. Kundensicherung ist ein wesentliches Ziel des Managements eines
Unternehmens. Kundensicherung ist aber auch die wesentlichste Aufgabe
des Vertriebes. Durch jeden Kundenkontakt wird die Meinung des Kunden
von dem Produkte oder Dienstleistungen anbietenden Unternehmen geformt.
Es sind zwei mögliche Strategien der Kundensicherung zu unterscheiden, die
sich auf die inneren Zustände der Kunden beziehen: Der Verbundenheit und
der Gebundenheit. Die Verbundenheit basiert auf Zufriedenheit des Kunden
und einer „Win-Win“ Situation in einer Geschäftsbeziehung, Gebundenheit
beruht auf den Aufbau von Wechselbarrieren des Kunden durh bspw.
Langfristige Verträge oder einer anderen Einschränkung seiner Wahlfreiheit.
Kundengebundenheit: Der Kunde wird vertraglich für eine bestimmte Zeit
an das Unternehmen gebunden. Hier wird von einer Gebundenheit des
Kunden gesprochen.
Kundenverbundenheit:
Nach
Abwägung
aller
ihm
vorliegenden
Informationen entscheidet sich der Kunde zum Kauf bzw. Widerkauf von
Produkten und Dienstleistungen eines Unternehmens. Der Kunde ist von der
gekauften Leistung überzeugt und könnte sich jederzeit anders orientieren.
In diesem Zusammenhang spricht man von Verbundenheit.
Die meisten Lösungsansätze der Kundensicherung gehen deshalb in die
Richtung,
dass
der
Vertrieb
kundenorientiert
handelt,
auf
lange
Kundenbeziehungen alle seine Aktivitäten ausrichtet und Vertrauen beim
Kunden aufbaut. Eine wesentliche Kennziffer ist dabei das Verhältnis von
vorhandenen Kunden zu verlorenen Kunden in Bezug zu einer Zeitperiode.
Es
entstehen
Vorteile
für
Unternehmen,
denen
es
gelingt,
ihre
Bestandskunden möglichst lange an das Unternehmen zu binden und somit
eine hohe Kundenbindungsrate haben. Folgende Informationen sind in
diesem Zusammenhang für den Vertrieb von Bedeutung:

Informationen die darlegen warum ein Kunde dem Unternehmen
verbunden bleibt

Transparenz der Kundenbindungsstrategie als Vorgabe für den
Vertrieb

Transparenz
der
vom
Vertrieb
einsetzbaren
Werkzeuge
und
Maßnahmen zur Kundenbindung

Darstellung der Berechnung einer Kundenbindungsrate
Insbesondere
im
Beziehungsmarketing
Rahmen
durch
den
der
Key
Kundensicherung
Account
wird
wahrgenommen,
das
der
ausgestattet mit einem Budget, Schlüsselkunden mit Priorität und System
betreut. Das Key Account Management fällt dabei die Aufgabe zu im B2B die
Kundenbeziehungen soweit vertrauensvoll aufzubauen, das eine integrierte
Zusammenarbeit innerhalb der Wertschöpfungskette entsteht mit der
Zielsetzung das die Grenze zwischen Lieferant und Kunde verschwimmt
(Winckelmann, 2006, S.178)
Kundenrückgewinnung
Selbst der beste Vertrieb verliert mit der Zeit eine Anzahl von Kunden. Gründe
sind hierfür einmal Fehler die in der Kundenbeziehung entstanden sind, oder
aber
auch
natürliche
Entwicklungen
das
Kunden
aus
dem
Markt
ausgeschieden sind oder andere geschäftliche Schwerpunkte setzen.
Dennoch ist es für den vertrieb notwendig, die Gründe für die Abwanderung
der Kunden zu erfahren und auch zu versuchen – soweit die möglich ist – den
Kunden wieder an das eigene Unternehmen heranzuführen. Oft ist es aber
keine plötzliche Entscheidung, dass der Kunde das Unternehmen verlässt.
Meistens durchläuft der Kunde vorher die

Gefährdungsphase

Die Auflösungsphase und erst dann kommt es zur

Abstinenzphase.
Aufgabe des Vertriebes ist es, frühzeitig die Gefährdungsphase eines Kunden
zu
erkennen
und
den
Kunden
bereits
in
dieser
Phase
wieder
zufriedenzustellen und das alte Bindungsniveau zu erreichen. Der Vertrieb hat
hierbei die Aufgabe pro aktiv tätig zu werden. Sollte es dennoch zur
Auflösung des Vertragsverhältnisses durch den Kunden kommen, der Kunde
somit aktiv den Kontakt zum Unternehmen sucht um den Vertrag zu kündigen
ist auch dies ein Ansatzpunkt des Vertriebes den konstruktiven Austausch mit
dem Kunden zu suchen, Abwanderungsgründe zu erfahren und auch hier
noch den Kunden zu motivieren seine Meinung zu überdenken. In der
Abstinenzphase geht die Kommunikation nur noch vom Anbieter aus.
Konzeptionell sind in dieser Phase vom Vertrieb alle Maßnahmen anwendbar,
die auch in der Neukundengewinnung angewendet werden. Allerdings liegen
immer noch Informationen vom Kunden vor, durch die es für den Vertrieb
erheblich leichter ist wieder mit dem ehemaligen Kunden ins Gespräch zu
kommen und „den Kunden durch attraktive Rückgewinnungsangebote zu
einer Wiederaufnahme der Beziehung zu stimulieren“ (Bruhn, 2001?, S.101).
Bruhn spricht in diesem Zusammenhang davon, dass es für den Vertrieb
notwendig ist in der recovery Phase mit Fakten zu überzeugen und nicht
emotional anzusprechen, da beim Kunden natürlich die eigenen Gründe zur
Kündigung des Vertragsverhältnisses mit dem Unternehmen noch sehr
präsent sind.
Schlüsselwörter
Relationship Marketing, Customer Relationship Management, Kundenwert,
Kundenwertanalyse,
Customer
Lifetime
Value,
Data
Kundengewinnung, Kundensicherung, Kundenrückgewinnung.
Mining,