Basic HTML-Version
CM Controller magazin 4/04 - Hendrik Schröder / Gabriele Schettgen
Anforderungen an eine kundenorien–
tierte Kosten- und Erlösrechnung
Unterstützung bei der Analyse, Steuerung
und Kontrolle der Kunden eines Multi–
channel Retailers leistet das Kundencon–
trolling. Kundencontrolling bedeutet ,
kundenbezogene Daten zu gewinnen,
auszuwerten und zu verarbeiten, um
einzelne Kunden oder Kundengruppen
zielgerecht zu bearbeiten und den Erfolg
der Maßnahmen zu messen. Gehaltvolle
Aussagen über die Profitabilität der Kun–
den eines Multichannel Retailers setzen
voraus, dass die kundenorientierte Ko–
sten- und Erlösrechnung hohe Anforde
rungen erfüllt. Zunächst erfordern beide
Seiten der Erfolgsrechnung aussagekräf–
tige Mengengerüste, die aus Daten über
die Abverkäufe an die Kunden und aus
Daten über die übrigen Nutzungs–
aktivitäten, die ein Kunde im Rahmen
seines Einkaufsprozesses entfaltet, ent–
wickelt werden. Dabei sollte zwischen
Kunden unterschieden werden, die einen
Kaufvorgang auf mindestens zwei Kanäle
verteilen (Abb.
1),
und solchen, die je
nach Bedarf einen anderen Kanal für den
gesamten Kaufvorgang wählen. Hierbei
handelt es sich um zwei Ausprägungen
des so genannten Channel Hopping. Die
Kenntnis des Kundenverhaltens zeigt,
welchen Erfolgsbeitrag andere Kanäle für
den Kanal leisten, der letztlich den Kauf
verbucht. Somit bieten sich Anhaltspunk–
te zur Verteilung der Erlöse und der Ko–
sten, da ersichtlich wird, welche Ressour–
cen eines Kanals die Kunden in Anspruch
nehmen. Einem Kunden, der sich erst im
stationären Geschäft informiert und an–
schließend im Online-Shop seine Bestel–
lung aufgibt, sind mehr Kosten für Bera–
tung anzulasten als einem Kunden, der
den umgekehrten Weg geht oder den ge–
samten Einkaufsprozess über den Distanz–
handel (Online-Shop oder Katalog) ab–
wickelt. Letztendlich muss das Mengen–
gerüst auf der Kosten- und Erlösseite nicht
nur Aussagen über den Abverkauf der
Produkte geben, sondern ebenso über
das Informationsverhalten der Kunden
und deren Re s sour cen i nanspruch –
nahme in einem Mehrkanalsystem.
Abverkaufsdaten der Kunden
Die genannten Anforderungen lassen sich
nur erfüllen, wenn die dafür benötigten
Daten zur Verfügung stehen. Wir gehen
hier auf die Abverkaufsdaten und die
Daten über das übrige Nutzungsver–
halten ein. Zunächst zu den Abverkaufs–
daten. Unterscheiden lassen sich ano–
nyme, Pseudonyme und personalisierte
Kaufdaten. Einkäufe eines Kunden, die
mit Scannerkassen im stationären Ein–
zelhandel erfasst werden, liefern ohne
die Verknüpfung mit kundenindividuellen
Daten, z. B. über eine Kundenkarte, nur
anonyme TTransaktionsdaten. Sie hei
fen demKundencontrolling nicht weiter,
da dem einzelnen Kunden keine Erfolge
zugerechnet werden können. Pseudony–
me TVansaktionsdaten erlauben die Zu–
ordnung von Käufen zu bes t immten
8
9
Abb. 1: Beispiel für die Nutzung meiirerer Kanäle während eines
Kaufprozesses
Kunden oder Haushalten, ohne deren
Namen und Adresse zu verwenden.
Anstelle des Namens findet sich ein
Pseudonym, in der Regel eine Kunden–
nummer oder eine Kartennummer So–
weit die unter einem Pseudonym er–
fassten Nutzungsprofile nicht mit Daten
über den Träger des Pseudonyms zu–
sammengeführt werden (dürfen), bleiben
die Personen anonym. Eine Quel le
pseudonymer Transakt ionsdaten sind
Ve rbr auche rpane l s (Haushalts- und
Individualpanels).
Lassen sich die Stammdat en (Name,
Adresse, Alter etc.) eines Kunden mit
seinen TVansaktionsdaten verbinden,
so liegen personalisierte Transaktions–
daten vor. Nennenswerte Quellen, perso–
nalisierte Bondaten zu generieren, sind
Kundenkartenprogramme im stationä–
ren Handel und Bestellvorgänge im
Distanzhandel. Die Bestelldaten im Di–
stanzgeschäft (Online-Shop oder Katalog)
liegen „zwangsläufig" personalisiert vor,
da der Kunde seine Lieferadresse ange–
ben muss. Alle Käufe eines Kunden bei
dieser Unternehmung werden im Zeitab–
lauf also vollständig abgebildet, was ent–
sprechende Längsschnittanalysen er–
laubt. Probleme in der Zuordnung treten
jedoch dann auf, wenn ein Kunde bei
mehreren Käufen abweichende Liefer–
adressen angibt oder ihm bei mehreren
Käufen abweichende Kundennummern
zugewiesen werden. Nicht fehlerfrei sind
auch die Kaufdaten von Kunden im sta–
tionären Kanal, wenn ein Kundenkarten–
system vorhanden ist. Der Kunde unter–
liegt zum einen nicht dem Zwang, sich
überhaupt eine Kundenkarte zuzulegen,
zum anderen kann er Käufe tätigen, ohne
seine Karte einzusetzen. Die Konsequenz
ist, dass nicht die Käufe aller Kunden als
personalisierte Transaktionsdaten erfasst
werden und dass Kunden mit Kunden–
karten unvollständige Daten ihrer Käufe
liefern.
Das Channel Hopping der Kunden ver–
hindert die kundenbezogene Erfolgs–
messung, wenn nicht in allen Kanälen
per sona l i s i er t e ,
zumi ndes t
aber
Pseudonyme Daten vorliegen. Unter die–
sen Voraussetzungen gänzlich auf die
kundenbezogene Erfolgsmessung zu ver–
zichten, wäre aber nicht anzuraten. Viel–
mehr sollten die vorhandenen Daten ge–
nutzt werden, um so weit wie möglich
Informationen über das kanalbezogene
Verhalten der Kunden zu erlangen und
374