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Database-Marketing: Welche Selektionsmerkmale sind sinnvoll?

12.01.1999 - Von Carsten Kraus

Database-Marketing hat zum Ziel, durch Datenanalyse aus bisherigen Verhaltensweisen auf zukünftige zu schließen - um so mit den gleichen Kunden mehr Umsatz zu machen, sie länger zu halten oder neue Kunden effektiver zu gewinnen.

Und wenn Sie noch keine Verhaltensweisen kennen, weil Sie nicht Kunden, sondern Interessenten betrachten? Dann können Sie aus Erfahrungen mit Kunden schließen, wie sich der Interessent wohl verhalten wird, weil er zu einem ähnlichen Typ gehört. Um solche Typ-einstufungen zu machen, müssen Sie über Kunden und Interessenten allerdings mehr wissen als die Adresse und den Namen des Ansprechpartners. Sinnvoll sind zum Beispiel bei Privatadressen Alter und Geburtsdatum, Geschlecht,

Familienzusammensetzung und Wohngebietstyp (er läßt Rückschlüsse auf Lifestyle zu). Bei sehr vielen Konsumgütern spielt das Alter eine wesentliche Rolle, auch wenn dies auf den ersten Blick nicht logisch erscheint.

Bei Business-Adressen sind zum Beispiel folgende Angaben sinnvoll: Branche, Betriebsgröße (Mitarbeiterzahl), Umsatz, EDV-Ausstattung und Positionierungsstrategie (Firma positioniert sich als Preisführer/ Qualitätsführer/Innovator/Serviceführer...).

Generell gelten Branche und Mitarbeiterzahl als die wichtigsten "Prädiktoren" (Vorhersagevariablen für die Analyse). Fast immer gibt es jedoch spezielle Informationen, die viel bessere Rückschlüsse zulassen würden. Solche Daten sind leider oft schwer zu beschaffen. So ist für ein Fensterreinigungsunternehmen die Fensterfläche ein genauerer Prädiktor als die Mitarbeiterzahl - aber wer kennt schon die Fensterfläche?

In anderen Fällen lassen sich die Daten gut erfragen, und dann sollten Sie diese Merkmale verwenden.

Was sollte man speichern?

Hüten Sie sich vor dem Informations-Overkill. Überlegen Sie sich, welche Informationen für die Selektionen, für die Personalisierung/Individualisierung und die Analysen notwendig oder stark nutzbringend sind. Besonders für Analysen sprechen Sie das Thema am besten mit einem Berater für Database-Marketing durch - an Ihrem konkreten Fall, nicht zwischen Tür und Angel auf einem Seminar. Speicherkapazitäten sind heute billig; aber jedes weitere, zusätzliche Merkmal

- kostet bei der Erfassung Zeit und hält Ihre Mitarbeiter auf,

- macht die Bildschirmmaske unübersichtlicher und - vergrößert bei Fragebögen die Gefahr der Reaktanz.

Grundsätzlich gilt: stets mit System erfassen. Denn nur systematisierte Informationen können automatisch verarbeitet und analysiert werden. Bilden Sie eindeutig definierte Merkmale, zum Beispiel "Anzahl Mitarbeiter" statt "Unternehmensgröße", "Fensterfläche in m2" statt "Fenstergröße". Wenn die Information quantifizierbar ist, lassen Sie nur Zahlen zu. Wo das nicht machbar ist, geben Sie sämtliche möglichen Merkmalsausprägungen in einer Auswahlbox vor.

Beispiel: "Was möchten Sie mit dem Drucker drucken? m Text,

m Strichgrafik, m Fotos." Nach solchen Merkmalen können Sie später selektieren, um gezielt Zusatzangebote zu machen. Wenn Sie beliebigen Text zulassen, erhalten Sie Einträge wie "Urlaubsbilder" - das sind zwar eindeutig Fotos, aber Ihr Computer weiß das nicht. Diese Angabe ist für Analysen also nutzlos.

Der Autor Carsten Kraus ist Geschäftsführer der Omikron in Pforzheim und der HDC Harvestehuder Dataconsult in Hamburg

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