Definition & Bedeutung
Wie entdecke ich Gemeinsamkeiten im Verhalten und in Merkmalen von Kunden und damit neue Zielgruppen?
Die Cluster-Analyse ist ein Verfahren, mit dem Kunden nach deren Merkmalen und Verhalten gruppiert werden (Cluster), ohne dass diese vorab vorgegeben worden sind. Aus den Gemeinsamkeiten ergeben sich dann Kundensegmente, die dann für weitere Analysen oder Marketingmaßnahmen genutzt werden können.
Besonders bei der Analyse des Kaufverhaltens eignet sich die Cluster-Analyse sehr gut. Mit einer Cluster-Analyse der Transaktionsdaten könnte zum Beispiel herausgefunden werden, dass gewerbliche Kunden rund um die Weihnachtszeit besonders hohe Warenkörbe im Luxus-Segment eines Shops aufweisen. Daraus könnte ein neues Firmenangebot "Das ideale Weihnachtsgeschenk für Ihre Kunden und Mitarbeiter" entstehen und diese Zielgruppe spezifisch adressiert werden.
Wie funktioniert eine Cluster-Analyse?
Eine Cluster-Analyse wird mithilfe eines Algorithmus durchgeführt. Dieser durchsucht eine bestimmte Datenbasis nach Mustern. Das besondere ist, dass diese Merkmale nicht vorher definiert werden – der Algorithmus findet sie nach Häufigkeit. Somit können also auch neue Segmente gefunden worden, die einem zuvor nicht bekannt waren. Diese müssen dann im nächsten Schritt mit qualitativen Kundenprofilen verbunden werden.
Was ist ein Beispiel für eine Cluster-Analyse?
Eine Cluster-Analyse könnte zum Beispiel die Kunden identifizieren, die ihre Waren besonders lange im Warenkorb haben, bevor sie bestellen: Die "Nachdenker" - Kunden, die überdurchschnittlich viel Zeit brauchen, um sich für den Kauf zu entscheiden. Der Shop-Betreiber kann sich also überlegen, wie diese Kunden eher überzeugt werden können - Reminder-Mails, Rabatte oder andere Methoden.
Wofür braucht man eine Cluster-Analyse?
Die Cluster-Analyse kann dem Shop-Betreiber helfen, neue Kundensegmente zu identifizieren, die einem zuvor nicht bewusst waren – und dann kann man sich das richtige Marketing für sie aussuchen. Insbesondere für Analysen zum Kaufverhalten ist die Cluster-Analyse besonders hilfreich, da Änderungen im Verhalten der Kunden nachvollzogen werden können, die anderweitig unter Umständen untergegangen wären.