Kunden-Segmentierung

Kunden-Segmentierung
So analysieren Sie die Reise Ihrer Kunden durch
Ihre Segmente.
Kunden bestimmten Segmenten zuzuordnen, ist Gang und Gäbe in der Datenanalyse. Die
Frage, wie und warum sich diese Segmente über die Zeit verändern, wird dazu führen, dass
wir Änderungen im Geschäftsumfeld verstehen. Stichwort: Customer Journey.
Die Customer Journey – aus der Marketingsprache kaum noch wegzudenken – kann einerseits
den Fluss an Marketingbotschaften, die eine Person erhalten wird, meinen, oder andererseits
auch die Reise eines Kunden durch verschiedene Segmente.
In diesem Whitepaper beleuchten wir Gründe, die für die Analyse von Segmentwanderungen
sprechen, diskutieren die Vorteile, die das dazugewonnene Wissen bringt und sprechen auch
Grenzen dieser Analyseform an.
Übersetzte Version - Original von Chris Roe, Developer, Apteco Ltd
Apteco GmbH
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Kunden-Segmentierung: So analysieren Sie die Reise Ihrer Kunden durch Ihre Segmente.
1) Warum segmentieren?
Kaum ein Unternehmen möchte nicht mehr über seine Kunden und deren Verhalten erfahren. Denn je besser wir unsere Kunden verstehen, desto effektiver sind unsere MarketingKampagnen: Wir steigern unsere Response-Raten und unseren ROI. Für Outbound-Marketing heißt das, individuelle Ansprache, statt nur persönlicher Kommunikation. Dennoch,
für analytische Zwecke ist es üblich, Kunden in überschaubare Gruppen mit gleichen Eigenschaften einzuteilen – die Segmentierung, gleichermaßen relevant für das Geschäft selbst
als auch für die Marketingprozesse. Im zweiten Teil des Whitepapers besprechen wir, wie
wir geeignete Kundensegmente definieren.
Zu unseren jährlichen FastStats User Group Konferenzen, erhalten wir viele Case Studies von
Anwendern unserer Analyse-Software. In mehr als der Hälfte werden explizit Segmentgruppen diskutiert, zumindest hat aber in jedem Fall eine Art Segmentierung der Kunden stattgefunden. Typische Beispielfragen oder Aussagen aus unseren Case Studies sind:
• Wie viele Abonnenten habe ich jetzt im Vergleich zum Vorjahr?
• Wie kann ich meine Effizienz Jahr für Jahr beobachten,
• um den Unterschied zwischen aktiven und inaktiven Kunden zu verstehen?
• um Einblicke in Neukundengewinnung, Kundenbindung und Reaktivierung zu erhalten?
Kunden verhalten sich nicht statisch: Sie bewegen sich als Reisende durch unser Business.
Ein paar Kunden werden zweifelsohne immer loyale Stammkunden sein, aber die Mehrheit
wird zwischen unseren definierten Segmenten wandern. Einige werden zur Konkurrenz
abwandern, andere befinden sich auf dem Weg zum treuen und wertvollen Kunden. Wieder andere steuern vom Stammkunden-Dasein direkt in unser Reaktivierungspotenzial. Die
Eigenschaften dieser Kundengruppen zu kennen ist gut. Aber wenn wir das Maximum aus
unseren Kundenbeziehungen herausholen wollen, ist es enorm wertvoll, zu wissen, wie sich
diese Segmente verändern und wie die Customer Journeys verlaufen.
Ein Kunde, der sich gerade zwischen zwei Segmenten bewegt, könnte uns sagen, dass jetzt
genau der richtige Zeitpunkt für eine Marketingbotschaft ist. Ist dieser Kunde auf dem Weg
inaktiv zu werden, können wir ihn vielleicht mit einem Rabatt-Coupon locken, bewegt er
sich in Richtung Stammkunde können wir uns mit einer Belohnung bei ihm bedanken.
Segmentierung ist somit keineswegs eine einmalige Einteilung. Auch hierbei gilt, der
Weg ist das Ziel: Während des Prozesses lernen wir unsere Kunden und deren Verhalten
besser kennen und sind in der Lage unser stetig wachsendes Wissen immer wieder in zukünftige Kommunikationsstrategien einzubinden. Aufgrund von Kundenreaktionen können
wir im Umkehrschluss die Wirksamkeit unserer Maßnahmen messen und unsere Effizienz
steigern.
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Kunden-Segmentierung: So analysieren Sie die Reise Ihrer Kunden durch Ihre Segmente.
2) Passende Segmente finden
Um eine sinnvolle Segmentierungsanalyse zu erreichen, ist eine der wichtigsten Voraussetzungen, dass wir Regelmäßigkeiten in unseren Daten erkennen. Segmente dienen dazu,
ähnliche Personen zu gruppieren, aber gleichzeitig benötigen wir auch eine geeignete
Anzahl. Haben wir zu viele Segmente, können folgende Probleme auftreten:
• Die einzelnen Gruppen sind zu klein, um statistisch signifikante Ergebnisse zu liefern.
• Derjenige, der die Analyse durchführt und auswertet, wird nicht die Zeit haben, sich
jedes einzelne noch so kleine Segment anzusehen, um die entscheidenden Charakteristiken zu verstehen und die Veränderungen nachzuvollziehen.
Segmentierungen in Case Studies unserer Kunden umfassen 4 bis 20 Segmente. Die Menge
ist abhängig von der Kundenanzahl sowie der Fülle der Transaktionsdaten, die die Kunden
generieren.
Es gibt viele Wege, wie wir unsere Kundensegmente definieren können:
• aufgrund von demografischen Faktoren wie Einkommen, Alter oder Region
• basierend auf Transaktionsdaten wie Käufe oder gewählte Kommunikationskanäle
• basierend auf kumulierten Transaktionsdaten wie Häufigkeit, Wert und Aktualität von
Transaktionen
• auf Basis statistischer Methoden wie Clusterverfahren oder Propensitätsmodellen
Alle diese Beispiele können im Hinblick auf die Regeln, die bereits in den Daten existieren,
umgesetzt werden. Definieren wir unsere Segmente über demografische Faktoren, ist es
allerdings nicht möglich, die Änderungen über Zeit zu verfolgen, da in der Regel nur das
aktuelle demografische Merkmal vorliegt.
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3) Derzeitige Segmente verstehen
Durch die Wahl bestimmter Segmente, haben wir unsere Kunden in für uns bedeutsame
Gruppen eingeteilt. Nun geht es darum, die Hauptcharakteristiken für jedes Segment, die es
von den jeweils anderen Segmenten unterscheidet, zu identifizieren. Dadurch wissen wir,
wie sich die Segmente zusammensetzen und wie wir mit den Kunden kommunizieren sollen. Zum Beispiel stellen wir fest, dass Segment A von Personen mittleren Alters mit jungen
Familien dominiert wird und Segment B hauptsächlich aus pensionierten Paaren besteht.
Aus diesen Informationen können wir recht einfach Content für unser Outbound Marketing
ableiten. Wichtig: Ist unsere Kommunikation auf ein bestimmtes Segment mit demografischen Faktoren ausgerichtet, so kann dies die Charakteristiken dieser demografischen Gruppe
in der Zukunft positiv verstärken.
Im obigen Beispiel betrachten wir Segmente basierend auf einer Frequency-Value-Analyse.
Es besteht ein eindeutiger Zusammenhang zwischen dem Einkommen und der Segment-Zugehörigkeit. Personen mit höherem Einkommen tendieren dazu häufiger Urlaub zu machen.
Ähnlich sieht es mit dem Alter aus, denn ältere Personen sind in unserem besten Segment
überrepräsentiert.
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4) Veränderung von Segmentvolumen über Zeit
Zu wissen wer unsere Kunden im Moment sind, ist die eine Sache. Aber zu untersuchen, wie
sie sich über die Zeit verändert haben, ist eine ganz andere und hebt unsere Analyse auf ein
neues Level.
Es gibt viele Faktoren, die die Größe unserer Segmente beeinflussen können. Analysten
werden sich die Änderungen und deren breiteren Kontext genau anschauen und darauf
basierend bestimmte Trends begründen. Die folgenden Szenarien können allesamt Treiber
für Veränderung sein:
A. Marketing – Angebote zu bestimmten Produkten oder Dienstleistungen können neue
Kunden anziehen oder Cross-Selling fördern. Sonderangebote des Wettbewerbs können hingegen dazu führen, dass wir Kunden verlieren. Diese zweite Ursache ist deutlich
schwieriger zu begründen, da wir zwar sehen, dass Kunden inaktiv werden, wir aber
wahrscheinlich nicht wissen, was sie stattdessen tun. Trotzdem: Wenn ein Mitbewerber
eine große Marketingaktion durchführt und unsere Kundenanzahl gleichzeitig sinkt,
können wir von Abwanderung ausgehen.
Auch im positiven Sinne, wenn wir feststellen, dass bestimmte Marketingaktionen dazu
geführt haben, dass wir Neukunden gewinnen, Bestandskunden upgraden oder ehemalige Kunden zurückgewinnen, ist das ein wertvoller Einblick für das Marketing-Team,
wenn es darum geht zukünftige Kampagnen zu optimieren.
B. Neue Produkte – auch die Einführung eines neuen Produktes kann ein Grund dafür sein,
warum unsere Kundenzahl steigt. Andersherum, kann die Zahl unserer Kunden durch
den Launch eines Konkurrenz-Produktes sinken.
C. Externe Faktoren – es könnten auch Marktfaktoren im Spiel sein, wie beispielsweise ein
schrumpfender oder wachsender Markt. Naturbedingte Faktoren, wie Saisonalität oder
Katastrophen können ebenfalls Einfluss auf das Kundenverhalten haben. Sind wir in der
Lage diese Einflüsse zu identifizieren, können wir unser Marketing der Zukunft passgenau zuschneiden.
In der Praxis ist es meistens eine Kombination der zuvor genannten Faktoren, die im Zusammenspiel die Veränderung unserer Kundensegmente verursachen. Einen einzigen Grund
zu benennen ist daher schwierig. Gehen wir davon aus, unsere Konkurrenz hat ein neues
Produkt auf den Markt gebracht, gleichzeitig haben wir proaktiv eine Sonder-Werbeaktion
gestartet. Was ist nun die Ursache, dass sich Mengen verändern?
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Das untenstehende Beispiel zeigt eine monatliche Aufschlüsselung von
Kundenzahlen für eine Frequency-Value-Segmentierung.
Aus diesem zeitlichen Rückblick können wir viele interessante Rückschlüsse ziehen, gerade
wenn wir uns die ausgeprägten Aktivitätsphasen genauer ansehen.
• Zwischen Januar 2011 und Januar 2012 steigt die Anzahl der Kunden in jedem unserer
Segmente, wobei unser Segment mit dem niedrigsten Wert als Erstes wächst.
• Von Januar bis September 2012 steigt die Anzahl unserer Kunden mit hohem Wert
schneller, gleichzeitig verlieren wir ein paar Kunden in unserem Niedrig-Wert-Segment
• Zwischen September 2012 und September 2013 wachsen alle unsere Segmente
• August 2013 ist ein fantastischer Monat, wir verzeichnen ein starkes Wachstum in allen
Segmenten
• Von September 2013 bis September 2014 wächst lediglich unser Niedrig-Wert-Segment,
am schlechtesten wird es im September 2014
• Ab Oktober 2014 steigt die Kundenanzahl wieder in allen Segmenten
Analysten bezwecken, durch die Einblicke in historische Daten, Fehler aus der Vergangenheit keinesfalls zu wiederholen. Die Informationen können innerhalb des Marketing-Teams
bei der Planung von zukünftigen Kommunikationsstrategien zu Rate gezogen werden. Die
obige Analyse kann in der Zukunft beliebig oft wiederholt werden, um mögliche Effekte zu
visualisieren.
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Auch die Granularität der Auswertung ist ein wichtiger Gesichtspunkt. Wie tief die Analyse
gehen sollte, hängt von folgenden Faktoren ab:
A. Definition der Segmente: Sind die Segmente beispielsweise nach Transaktionen pro Woche gestaffelt, ist eine auf ein Jahr bezogene Analyse nicht detailliert genug.
B. Frequenz von Kunden-Transaktionen: Zwischen einzelnen Transaktionen können mehrere Jahre (Auto/Sofa), einige Monate (Urlaub) oder nur wenige Tage oder sogar Stunden
liegen (Kaffeekauf/Handynutzung). Unser Auswertungsplan sollte diese Häufigkeiten
berücksichtigen, um verwertbare Analysezeitpunkte zu liefern.
C. Gewünschtes Detail-Level. Haben wir nur einige wenige Transaktionen pro Jahr, erstellen aber einen täglichen Report, erhalten wir weitaus mehr Daten, als wir benötigen.
Die grundlegenden Trends sind in diesem Fall erst bei einer monatlichen Auswertung
erkennbar. Wenn wir aber eine höhere Anzahl an regelmäßigen Transaktionen verzeichnen, sind wir mit einer täglichen oder wöchentlichen Analyse deutlich besser beraten,
um auch kleinere Veränderungen schnell zu erkennen.
Wie können wir abwanderungsgefährdete Kunden identifizieren?
Kunden auf Basis ihrer Transaktionen über einen bestimmten Zeitraum zu definieren,
bedeutet auch, dass Kunden, die inaktiv werden, möglicherweise aus unserem Segment verschwinden und wegfallen. Solche Kunden frühzeitig zu identifizieren, das heißt noch bevor
sie endgültig abwandern, kann uns dabei helfen, diese doch noch, durch gezielte Marketing-Maßnahmen, als Kunden zu behalten. Nehmen wir das Beispiel „Buchungen bei einem
Reiseveranstalter“ und gehen davon aus, dass Reisen bis zu einem Jahr im Voraus gebucht
werden. Der nachfolgende Screenshot zeigt die Transaktionen dieses Reiseveranstalters
für 2016 und 2017, also die Zukunft. Für 2016 sehen wir Transaktionen in allen Segmenten,
in 2017 geht die Größe aller Segmente allmählich gegen Null. Wir sehen sozusagen das
„Worst-Case“ Szenario für den Fall, dass keine Transaktionen mehr stattfinden.
Durch eine tägliche Sicht auf den nächsten Monat können wir dieses Abwanderungs-Diagramm nochmals verfeinern. Wir wären somit in der Lage, exakt den Tag zu benennen, an
dem ein Kunde ein bestimmtes Segment verlässt, wenn er nicht aktiv wird.
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Beobachten bestimmter Kundengruppen über einen Zeitraum
Es gibt viele Gründe, warum es sinnvoll sein kann, das Verhalten von Kunden nach einem
wichtigen Ereignis zu beobachten. Das kann die erste Buchung oder Registrierung sein,
oder aber der Erhalt einer bestimmten Werbebotschaft. Die Analyse, ob Kunden nach
diesem Ereignis im selben Segment geblieben oder in ein anderes abgewandert sind, wird
Aufschluss darüber geben, wie wir unsere Follow-up-Aktivitäten aufsetzen oder Neukunden
behandeln sollten.
Das obenstehende Beispiel zeigt alle Personen, die Ihre erste Buchung im Dezember 2013
getätigt haben. Ab diesem Zeitpunkt ist ihre jeweilige Segment-Zugehörigkeit abhängig
von ihren weiteren Buchungen seit Beginn 2014.
5) Segment-Wanderungen
Alle im vorherigen Abschnitt verwendeten Diagramme haben gezeigt, dass sich die Anzahl
unserer Kunden in den einzelnen Segmenten permanent verändert. Wir gewinnen Neukunden, machen sie zu Stammkunden oder verlieren inaktive Kunden an den Wettbewerb. All
diese Erkenntnisse können unsere Marketingstrategie vorantreiben und die Effektivität unserer Kommunikation messen. Vielleicht stellen wir fest, dass wir es nicht schaffen, Kunden
langfristig an uns zu binden, was darin resultieren könnte, dass wir unser Marketingbudget
umverteilen und nun in ein Kundenbindungsprogramm investieren.
In dem vorherigen Beispiel haben wir vier Kundensegmente auf Basis von Frequenz und Wert
definiert. Es gibt aber zwei weitere Segmente, die in diesem Zusammenhang interessant
sind: Personen, die noch zum ersten Mal eine Transaktion durchführen müssen (Nichtkunden) und Kunden, die schon mal aktiv waren, aber nicht kürzlich (abwanderungsgefährdete
Kunden). Vergleicht man das Segment an zwei unterschiedlichen Zeitpunkten, können wir
N*N mögliche Segmentwanderungen für alle Kunden in unserer Datenbank zu identifizieren.
Die obenstehende Tabelle zeigt uns ein Problem mit der Kundenbindung auf. Die Mehrheit
der Kunden aus dem letzten Jahr kauft nicht mehr. Doch das Unternehmen verlässt sich derzeit darauf, mehr Neukunden zu generieren als Bestandskunden zu verlieren, um weiterhin
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Kunden-Segmentierung: So analysieren Sie die Reise Ihrer Kunden durch Ihre Segmente.
Wachstum zu verzeichnen. Könnte nun die Kundenbindung verbessert und gleichzeitig
Neukunden gewonnen werden, wäre das Unternehmen in einer aussichtsreichen Ausgangssituation für zukünftiges Wachstum. Das Marketing-Team sollte das Ziel verfolgen, die aktuellen Kunden zu loyalen Kunden zu entwickeln.
Um Muster in Segmentwanderungen und deren Veränderung über einen Zeitraum zu erhalten, wiederholen wir die obige Analyse für jeden angrenzenden Zeitraum. Jetzt sehen wir,
ob die Kundenbindungsrate sich über die Jahre verbessert oder weiter verschlechtert hat.
Die obenstehende Ansicht zeigt, dass Kundenbindung über alle Segmente hinweg ein
Problem ist. Das letzte Jahr war eindeutig das schlechteste, nun scheint es bergauf zu gehen. Wenn wir die Auswertung granularer gestalten, beispielsweise auf monatlicher Basis,
könnten wir eventuell eine Saisonabhängigkeit der Segmentbewegungen feststellen. Die
Analyse liefert uns eine Entscheidungsgrundlage, wann im Jahr wir uns auf Kundenbindung
und wann auf Neukundengewinnung fokussieren sollten.
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6) Weitere Analysen
a) Wie können wir eine Customer Journey analysieren?
Eine typische Customer Journey könnte mit der Akquise des Kunden beginnen,
gipfelt in der Loyalität des Kunden und endet mit seiner Abwanderung. Wissen
wir, wie eine Customer Journey für unser Geschäft aussieht? Und können wir
versuchen unsere Kunden dahingehend zu beeinflussen, dass sie nur die „guten“
Customer Journeys durchleben anstelle der „schlechten“?
Es gibt zwei Formen der Analyse einer Customer Journey:
A. Wir betrachten das gesamte Segment, in dem sich Personen zum jeweiligen Auswertungszeitpunkt befinden. In diesem Fall können auch Kunden,
die gerade nicht „reisen“, berücksichtigt werden.
B. Wir konzentrieren uns nur auf die Segmentveränderungen. In diesem Fall
kann solch eine „Reise“ kurz sein. Einzelne Schritte können aber, beispielsweise innerhalb eines Jahres, identifiziert und mit denen anderer Personen
gruppiert werden - unabhängig davon, wann sie stattgefunden haben.
Analysen über die Länge von Customer Journeys können Aufschluss geben, wie
„gute“ und „schlechte“ Journeys sich über einen Zeitraum verändert haben.
Wir sehen, welche Tendenz unsere Kunden derzeit haben. Aus Marketingsicht:
Wenn wir den Pfad des Kunden auf einer Customer Journey kennen, können wir
leicht die passende Ansprache finden. Zweifelsohne sprechen wir eine Person,
die sich in Segment 2 befindet, aber aus einem höheren Segment kommt, anders an als eine Person, die sich ebenfalls in Segment 2 befindet, aber gerade
von einem niedriger bewerteten Segment aufsteigt.
b) Und Kundenbindung?
Unsere im vorherigen Abschnitt verwendete Beispielanalyse wies schlechte Werte im Bereich Kundenbindung auf. Dennoch, viele Geschäftsmodelle beruhen
darauf, profitable Kunden in langfristig loyale und profitable Kunden zu verwandeln. Wie lange sich ein Kunde schon in einem bestimmten Segment befindet,
wird in dem Fall sowohl den Analysten als auch den Marketingverantwortlichen
interessieren.
Der Marketer hat möglicherweise eine bestimmte Marketingkampagne für langjährige Stammkunden vorgesehen, um sich für ihre Loyalität zu bedanken. Der
Analyst wird eventuell mehr daran interessiert sein, die Kundenbindungsrate zu
erhöhen und sich deren Entwicklung über Zeit anzusehen.
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7) Grenzen der Segmentierung
Die vorherigen Abschnitte sollten Sie überzeugt haben, dass eine Kunden-SegmentierungsAnalyse viele Vorteile bietet. Trotzdem müssen wir uns der Grenzen einer solchen Analyse
bewusst sein.
In unseren Beispielen fand die Differenzierung der Segmente über Transaktionsdaten wie
Frequenz, Buchungswert oder Produkttypen statt. Aus der Erfahrung mit unseren Kunden
sind diese Transaktionsdaten in der Regel leicht verfügbar. Dennoch gibt es Unternehmen,
für die solche Daten nicht per Mausklick abrufbar sind. Zudem sind Informationen, die mit
der Person verknüpft sind, häufig nur zu dem Zeitpunkt aktuell, an dem die Person uns diese Daten zur Verfügung gestellt hat (z.B. bei Registrierung), aber nicht zu anderen Zeitpunkten. Ein gutes Beispiel dafür ist das Einkommen. Wir kennen den Wert zum angegebenen
Zeitpunkt, wissen aber nicht, wie er sich über die Zeit verändert hat.
Nehmen wir einen sich verändernden Faktor als Basis unserer Analyse, muss der Analyst
entscheiden, ob dieser Faktor auch zu anderen Zeitpunkten verwertbare Ergebnisse liefern
kann. Im Falle des Einkommens können wir sicher davon ausgehen, dass eine Veränderung
innerhalb eines Jahres nicht derart bedeutend sein wird, sodass wir weiterhin aussagekräftige Analysen über die Einkommensgruppen unserer Kunden erstellen können. Für einen
Faktor wie „Region“ wird ebenfalls die Veränderung vom Volumen her eher klein sein, dafür
aber unvorhersehbar in Zeit und Ausprägung. Gegebenenfalls werden wir zu dem Entschluss kommen, dass wir auf diesen Faktor nicht allzu lang vertrauen sollten.
Folgende Faktoren können wir ohne Bedenken für unsere Segmentierungs-Analyse verwenden, da sie sich entweder überhaupt nicht, oder nur vorhersehbar verändern:
A. Geschlecht – dieser Wert ist statisch und eignet sich gut für die Analyse
von Segmenten und deren Aufteilung über einen bestimmten Zeitraum.
Dennoch sollte der Analyst vorsichtig sein, wenn seine Analyse die Strategie beeinflusst. Vielleicht wurde eine steigende Anzahl an Frauen in einem
bestimmten Segment festgestellt, Marketing reagiert mit gezielten Aktionen für diese Zielgruppe (Gender Marketing), was diesen Trend nochmals
verstärkt.
B. Alter – Kennen wir das Geburtsdatum unseres Kunden, wissen wir zu jedem beliebigen Zeitpunkt wie alt er ist. Da die Änderung dieser Variable
bekannt und vorhersehbar ist, können wir unsere Analyse ohne Bedenken
auf den Altersgruppen unserer Kunden basieren.
C. Kumulierte Transaktionsdaten (RFM-Analyse) – kennen wir das Datum
unserer Kundentransaktionen (was normalerweise der Fall ist), sollte es
uns ebenfalls möglich sein, die Anzahl und den aggregierten Wert bis zu
diesem Datum sowie das zuletzt gekaufte Produkt ausfindig zu machen.
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Fazit
Wir haben diskutiert, welche analytischen Vorteile das Verständnis der Zusammensetzung
der eigenen Kundensegmente und deren Veränderung über bestimmte Zeiträume bringen
kann. Die Erkenntnisse unserer Analyse können wir in unsere Marketingstrategie einfließen
lassen. Eine erneute Auswertung zeigt uns wie erfolgreich wir waren.
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Über Apteco
Das inhabergeführte Unternehmen Apteco entwickelt Software für die Analyse von Marketingdaten und die Automation von Kampagnen. Die Software FastStats® von Apteco liefert
Marketern zusätzliches Wissen aus ihren Daten. Zum Portfolio gehören Marketinglösungen für
Kundensegmentierung, Datamining, Prognosemodelle, Kundenprofilierungen, Management
für Multichannel-Kampagnen und Reporting-Funktionen. Dank des internationalen AptecoVertriebspartnernetzwerks laufen heute weltweit mehr als 400 FastStats®-Installationen auf
den Rechnern von knapp 3.500 Nutzern, davon 500 Kampagnen-Manager, verteilt über 100
Systeme. Zu den Apteco-Kunden zählen DER Touristik, RTL interactive, Travian Games, TUI
UK, Argos, Financial Times und Unilever sowie zahlreiche weitere europäische, nordamerikanische und australische Unternehmen. www.apteco.de
Kontakt
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