Nur wer seine Kunden kennt, kann ihnen individuelle und damit relevante Angebote unterbreiten. Tante Emma beherrschte das früher meisterlich. Und auch heute funktioniert dies im stationären Handel bisweilen noch. Vorausgesetzt, der Verkäufer stellt die richtigen Fragen und deutet die in den Antworten enthaltenen Informationen richtig.

Im Internet ist es ohne persönlichen Face-to-Face-Kontakt ungleich schwerer, Kundenwünsche zu erkennen. Unmöglich ist es aber nicht. Auch in der Online-Welt lassen sich individuelle Bedürfnisse erkennen und mit personalisierten Produkten erfolgreich befriedigen. Und wie einst ist auch heute eine möglichst genaue Kenntnis der Vorlieben des einzelnen Kunden nötig, um ihn mit dem richtigen Angebot zum Kauf zu verführen. Doch dieses Wissen ist nicht mehr ein Ergebnis von Gesprächen, sondern der Segmentierung von Zielgruppen gepaart mit Analysen Ihrer Kundendaten.

Sie möchten Ihre Kunden individuell ansprechen? Dann unterteilen Sie Ihren Kundenstamm zunächst in Segmente. Eine einfache Segmentierung ist etwa bereits anhand des Geschlechts, Alters und des Wohnortes möglich. Je klarer Sie Ihre Segmente definieren, desto individueller ist Ihre spätere Kundenansprache.

Setzen Sie bei der Bildung Ihrer Kundensegmente auf die qualitative Zielgruppenbeschreibung. Dazu beschreiben Sie die Mitglieder eines Segments anhand identischer Attribute. „Technikbegeisterte“ etwa sind an technischen Neuheiten interessiert, erwerben diese direkt nach ihrem Erscheinen, sind informiert, sicher im Umgang mit Technik und kaufen häufig neue Gadgets. Die Attribute mit denen Sie die Gruppe „Preiskritische“ beschreiben, dürften deutlich anders ausfallen.

Mithilfe Ihrer Zielgruppencluster und der ihnen im Rahmen der qualitativen Zielgruppenbeschreibung zugeordneten Attribute sind Sie bereits in der Lage, Kunden persönlicher anzusprechen. Dank der Messbarkeit der beschreibenden Eigenschaften haben Sie jedoch die Möglichkeit, Ihre noch sehr groben Zielgruppencluster zu verfeinern und Kunden noch individueller zu erreichen.

Ihr Webshop, CRM, Webanalyse- sowie Tracking-Tools liefern Ihnen wertvolle messbare Zusatzinformationen über Ihre Kunden – darunter beispielsweise: Konversionsraten, Retouren, Seitenbesuche und Verweildauer, Klickpfade, Traffic-Quellen und vieles mehr. Mithilfe dieser Daten sind Sie in der Lage, Ihre bis dato relativ groben, auf eigenen Annahmen basierende Zielgruppencluster weiter zu präzisieren und Kunden noch individueller zu erreichen.

Im Rahmen einer eindimensionalen Clusteranalyse anhand eines messbaren Attributs etwa erzielen Sie schnelle Ergebnisse. Sie ermöglicht es Ihnen, Mitgliedern der im Kontext der Analyse identifizierten Kundengruppen personalisierte Angebote zu unterbreiten. Diese Analyse setzt jedoch voraus, dass Sie bereits eine konkrete Vorstellung davon haben, nach welchem Kriterium Sie Ihre Kundengruppen segmentieren möchten. Jedoch bedingt dieses Vorgehen weniger wissenschaftlich fundierte Segmente, die subjektiven Einschätzungen unterliegen.

Mehrdimensionale Clusteranalysen bieten sich an, wenn Sie die Zahl Ihrer Kundentypen ergründen möchten, Sie keine Annahmen über konkrete Unterscheidungsmerkmale der Zielgruppen innerhalb Ihrer Kundschaft haben oder eine eindimensionale Analyse keine verwertbaren Ergebnisse geliefert haben. Entsprechen liefert Ihnen diese Analyse validere Datencluster, die kombiniert mit Ihren qualitativen Kundenprofilen einen sehr hohen Grad der Personalisierung von Werbemedien ermöglichen.