Die Rolle des Mikromarketings im Rahmen des Direktmarketings

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Begriffliche und thematische Grundlagen
1.1 Problemstellung, Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
1.2 Grundlagen der Marktsegmentierung
1.3 Definition und Ziele des Mikromarketings
1.4 Mikromarketing vs. Geomarketing – eine Begriffsabgrenzung

2 Die Technik des Mikromarketings
2.1 Entstehungsgeschichte der mikrogeografischen Marktsegmentierung
2.2 Vorgehensweise bei der mikrogeografischen Marktsegmentierung
2.2.1 Daten als Basis für die mikrogeografische Marktsegmentierung
2.2.1.1 Geografische Gliederungssysteme
2.2.1.2 Geografische Daten und Marktdaten
2.2.1.3 Mikrogeografische Klassifikationsmodelle
2.2.2 Anreicherung und Aufbereitung der Daten
2.2.3 Datenanalyse und -auswertung
2.3 Mikrogeografische Informationssysteme
2.3.1 Aufbau mikrogeografischer Informationssysteme
2.3.2 Anbieter mikrogeografischer Informationssysteme
2.3.3 Kritik an mikrogeografischen Informationssystemen

3 Die Anwendung des Mikromarketings im Direktmarketing
3.1 Definition und Ziele des Direktmarketings
3.2 Instrumente des Direktmarketings
3.3 Mikromarketing in der Praxis
3.3.1 Optimierter Einsatz der Direktmarketing-Instrumente dank Mikromarketing
3.3.2 Neukundengewinnung mit Hilfe von Mikromarketing
3.3.2.1 Adressmanagement als Basis für die Neukundengewinnung
3.3.2.2 Bedeutung des Mikromarketings für das Adressmanagement und die Neukundengewinnung
3.3.3 Intensivierung der Kundenbeziehung mit Mikromarketing
3.3.4 Kundenreaktivierung mit Mikromarketing am Beispiel von Tchibo
3.4 Vertriebsgebietsplanung als weiteres Anwendungsgebiet des Mikromarketings
3.5 Mikromarketing und Datenschutz

4 Schlussbetrachtung

Literaturverzeichnis

Anhang I

Anhang A: AbbildungenA-I

Anhang B: Unveröffentlichter Bericht der GroupM Germany GmbH.B-I

Abbildungsverzeichnis

Abb. A 1: Marktsegmentierungskriterien

Abb. A 2: Landeskennziffer (KGS2)

Abb. A 3: Regierungsbezirke (KGS3)

Abb. A 4: Kreise innerhalb des Regierungsbezirks Köln (KGS5)

Abb. A 5: Einstellige Postleitzonen in der BRD

Abb. A 6: Zweistellige Postleitregionen in der BRD

Abb. A 7: Die Sinus-Milieus® in Deutschland 2007

Abb. A 8: Die SIGMA-Milieus®

Abb. A 9: MICROTYP® Sigma: Etabliertes Milieu auf Straßenabschnittsebene

Abb. A 10: Dominantes Mosaic Milieu® auf Marktzelle am Bsp. von Blankenese

Abb. A 11: Informationsebenen

Abb. A 12: AZ DIAS als integrierte Lösung

Abb. A 13: Aufbau von AZ DIAS

Abb. A 14: MarktAnalyst Zeitungen und Verlage

Abb. A 15: Database microm MARKET

Abb. A 16: AZ CAMEO Typenverteilung

Abb. A 17: Schober Lifestyle Segmentation®

Abb. A 18: Ziele des Direktmarketings

Abb. A 19: Gesamtaufwendungen für Direktmarketing 1997 – 2006

Abb. A 20: Verteilung der Ausgaben für Direktmarketing auf die einzelnen Instrumente

Abb. A 21: Derzeitiges Streugebiet auf PLZ-Ebene

Abb. A 22: Umsatzverteilung auf Marktzellen-Ebene

Abb. A 23: Optimiertes Streugebiet auf Marktzellenebene

Abb. A 24: Lokalisierung von Apotheken, Ärzten etc. mit dem MarktAnalyst Gesundheit

Abb. A 25: Sloggi-Kampagne von Triumph International im April 2004

Abb. A 26: Sloggi-Kampagne von Triumph International von 2006

Abb. A 27: Bestandteile eines Customer Data Warehouse

Abb. A 28: Vorgehensweise des Listbroking

Abb. A 29: Der Einsatz von Data Mining zur Erstellung von Kundenprofilen

Abb. A 30: MOSAIC Marketingdatenbank von microm

Abb. A 31: Integrierter E-Commerce-Shop bei Tchibo

Abb. A 32: Gebietsanalyse mit DISTRICT – Darstellung der Kundenstandorte

Abb. A 33: Automatische Generierung von Vertriebsgebieten mit DISTRICT

Abb. A 34: Manuelle Anpassung der Vertriebsgebietsgrenzen mit DISTRICT

Abb. A 35: Standortanalyse mit dem MarktAnalyst von infas GEOdaten

Abb. A 36: Marktstrukturanalyse mit dem MarktAnalyst von infas GEODaten

Tabellenverzeichnis

Tab. A 1: Produktportfolio der AZ Direct GmbH

Tab. A 2: Direktmarketing-Ziele nach der Drei-Komponententheorie der Einstellung

Tab. A 3: Instrumente des Direktmarketings

Tab. A 4: Einsatzmöglichkeiten mikrogeografischer Systeme

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Begriffliche und thematische Grundlagen

„Der Mensch kann nur mit seinesgleichen leben.“^[1] (Johann Wolfgang von Goethe) Diese Aussage charakterisiert die Grundidee des so genannten Mikro- marketings: Menschen wohnen nach dem Prinzip „gleich und gleich gesellt sich gern“ am liebsten in der Nähe von Menschen, die ihnen, bspw. im Hinblick auf Lebensstil und Kaufverhalten, ähnlich sind.^[2]

Mikromarketing nutzt diese Erkenntnis zur zielgruppengerechten Ansprache der Konsumenten. Hierauf wird in dieser Arbeit noch ausführlich eingegangen. In diesem Kapitel sollen zunächst die Grundlagen der Marktsegmentierung dargestellt, sowie der Begriff des Mikromarketings definiert und gegenüber dem Geomarketing abgegrenzt werden.

1.1 Problemstellung, Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

Bedingt durch die steigende Marktsättigung herrscht unter den Unternehmen ein zunehmender Wettbewerb um Kunden. Marketingkampagnen müssen stärker als bisher auf die individuellen Bedürfnisse der Zielgruppe ausgerichtet werden, um die Werbeansprache zu optimieren und dadurch Streuverluste zu minimieren. Dem Mikromarketing kommt in diesem Zusammenhang eine immer stärkere Bedeutung zu, da mit dessen Hilfe Zielgruppen noch präziser angesprochen werden können.^[3]

Ziel dieser Arbeit ist es, die Bedeutung des Mikromarketings für den Erfolg von Direktmarketing-Aktionen aufzuzeigen. Dabei werden zunächst, für das Grundverständnis der weiteren Ausführungen, die Grundlagen der Markt- segmentierung dargestellt und wesentliche Begriffe erläutert.

Das zweite Kapitel beschreibt die Technik des Mikromarketings. So wird nach einem historischen Überblick die mikrogeografische Marktsegmentierung bzw. deren Vorgehensweise näher erörtert. Danach folgen eine Erläuterung der mikrogeografischen Informationssysteme sowie eine Übersicht der gängigen Systemanbieter.

Das dritte Kapitel behandelt schließlich die Anwendung des Mikromarketings im Direktmarketing. Hier werden nach einer Definition des Direktmarketings zunächst dessen Instrumente vorgestellt. Kapitel 3.3 bildet den Kern der Arbeit. So wird anhand von Beispielen erläutert, wie Mikromarketing erfolgreich für Direktmarketing-Kampagnen eingesetzt werden kann.

Da Mikromarketing die Vertriebsgebietsplanung erheblich optimieren kann, wird diese als weiteres Anwendungsgebiet dargestellt. Den Abschluss des dritten Kapitels bildet das Thema Datenschutz, da dieses im Direktmarketing von großer Bedeutung ist.

Die Arbeit schließt mit einem Fazit, basierend auf den vorherigen Kapiteln.

1.2 Grundlagen der Marktsegmentierung

Der Begriff Marktsegmentierung wird in der Fachliteratur unterschiedlich definiert. So findet sich bei Martin folgende Definition:

„Als Marktsegmentierung faßt man heute alle Aktivitäten zusammen, die einen relativ heterogenen Gesamtmarkt für eine Güterkategorie in homogenere Teilmärkte oder Segmente zerlegen, um in der zweiten Stufe segmentspezifische Marketingprogramme zu entwickeln.“^[4]

Freter formuliert:

„Im engeren Sinne ist unter einer Marktsegmentierung die (Auf-)Teilung heterogener Gesamtmärkte in homogene Teilmärkte (Segmente) mittels bestimmter Merkmale der tatsächlichen bzw. potenziellen Käufer (Segmentierungsmerkmale) zu verstehen.“^[5]

Diese Definition im engeren Sinne kann noch um einen Management- orientierten Ansatz erweitert werden. So umfasst die Marktsegmentierung im weiteren Sinne nach Freter „zusätzlich die gezielte Bearbeitung eines oder mehrerer Segmente mithilfe segmentspezifischer Marketing-Programme“^[6]. Bei der so verstandenen Marktsegmentierung geht es nicht nur um die reine Markterfassung, sondern auch um die Marktbearbeitung, die neben der Auswahl von Segmenten bzw. attraktiven Zielgruppen den segmentspezifischen Einsatz des Marketing-Mix beinhaltet.^[7] Damit dient die Marktsegmentierung bspw. als Basis für Direktmarketing-Aktionen.

Die klassische Marktsegmentierung, d. h. die Bildung von Zielgruppen bzw. Segmenten, geht im Direktmarketing jedoch nicht weit genug. So sollten nicht nur Zielgruppen gebildet, sondern innerhalb dieser Segmente einzelne Zielpersonen identifiziert werden. Durch die Selektion einzelner Zielkunden können Unternehmen diese bei Direktmarketing-Aktionen persönlich ansprechen und besser auf individuelle Konsumentenbedürfnisse eingehen, was erheblich zur Vermeidung von Streuverlusten beiträgt.^[8]

Die Marktsegmentierung kann dabei anhand verschiedener Kriterien erfolgen (siehe Abb. A 1). So unterscheiden Meffert und Vossebein zwischen verhaltens- orientierten Segmentierungskriterien wie Preisverhalten und Einkaufs- stättenwahl, psychografischen Kriterien (allgemeinen Persönlichkeits- merkmalen und produktspezifischen Merkmalen), geografischen und sozio- demografischen Kriterien . Letztere können nochmals unterteilt werden in sozio- ökonomische Kriterien wie Beruf und Einkommen sowie demografische Kriterien wie Alter, Geschlecht und Familienstand. Geografische Kriterien lassen sich in makro- und mikrogeografische Merkmale unterscheiden.

Makrogeografische Merkmale umfassen dabei die Länder- und Gemeindeebene, während mit Hilfe mikrogeografischer Merkmale eine Segmentierung anhand von Wohngebieten oder einzelnen Straßen bzw. Straßenabschnitten vorgenommen werden kann.^[9] Die Segmentierung anhand dieser Kriterien ist für das Direktmarketing besonders wichtig, da bspw. aufgrund unterschiedlicher Absatzpotenziale in einzelnen Gebieten eine regionale Streuung der Direktmarketing-Aktionen notwendig ist.^[10] Hierauf wird in der vorliegenden Arbeit noch ausführlich eingegangen.

Um eine sinnvolle Abgrenzung und Beschreibung der Segmente zu gewährleisten, müssen alle genannten Kriterien bestimmte Anforderungen erfüllen. Zunächst müssen die Segmentierungskriterien eine Kaufverhaltens- relevanz aufweisen: Anhand der Kriterien müssen Segmente gebildet werden, die in sich homogen, untereinander jedoch heterogen sind. Darüber hinaus müssen die gebildeten Segmente gezielt ansprechbar und erreichbar sein. Sind die genannten Segmentierungskriterien erfüllt, lassen sich daran gezielte Rückschlüsse auf das Kaufverhalten ziehen. Die Kriterien müssen darüber hinaus längerfristig aussagefähig, d. h. zeitlich stabil, und mittels Marktforschungsmethoden messbar (operationalisierbar) sein. Schließlich setzt eine sinnvolle Segmentierung Wirtschaftlichkeit voraus, d. h. die Merkmals- ausprägungen der Segmentierungskriterien müssen unter Kosten-Nutzen- Abwägungen erhoben werden. Hier sollte darauf geachtet werden, dass sich mit Hilfe der Kriterien Segmente bilden lassen, die eine spezifische Bearbeitung unter dem Kostenaspekt rechtfertigen.^[11]

1.3 Definition und Ziele des Mikromarketings

„Mikromarketing ist wie Klinkenputzen vom Schreibtisch aus. Ohne sein Büro verlassen zu müssen, beackert der Verkäufer exakt die richtigen Adressen.“^[12]

Lothar Derichs, Redakteur bei w & v, vergleicht hier Mikromarketing mit der Tätigkeit eines Außendienstmitarbeiters, der vor Ort seine Kunden berät. Dieser Vergleich ist nach Auffassung der Autorin durchaus angebracht, da dank Mikromarketing Kunden bzw. potenzielle Neukunden präzise lokalisiert und zielgruppengerecht angesprochen werden. So beinhaltet der Begriff Mikromarketing nach Kothe „die gezielte Ansprache einzelner Personen aufgrund ihrer zuvor im Rahmen der mgM oder per Data Mining und Scoring ermittelten Eigenschaften oder Typologie…, die die jeweiligen Personen bestimmten Zielgruppensegmenten zuordnen“^[13].

Mikromarketing stützt sich auf die mikrogeografische Marktsegmentierung (mgM).^[14] Diese stellt eine geschickte Verknüpfung der im vorigen Kapitel vorgestellten Segmentierungskriterien dar. So können die anhand mikrogeo- grafischer Kriterien gebildeten Segmente mit soziodemografischen und psychografischen Merkmalen kombiniert werden.^[15]

Nach Martin unterscheidet sich die mikrogeografische Segmentierung von der konventionellen Marktsegmentierung dadurch, „dass an Stelle von Konsumenten deren Wohngebiete typisiert werden. Dadurch werden indirekt auch umfangreiche Aussagen über die dort lebenden Konsumenten getroffen.“^[16] So liegt der mikrogeografischen Marktsegmentierung die so genannte Nachbarschafts- oder Neighbourhood-Affinität zugrunde. Diese beruht auf der Hypothese, dass Konsumenten, die sich hinsichtlich ihres Lebensstils, ihres Kaufverhaltens und ihrer sozialen Schicht ähneln, nach dem Prinzip „gleich und gleich gesellt sich gern“ in räumlicher Nähe zueinander wohnen.^[17] Die Nachbarschaften können dank mikrogeografischer Markt- segmentierung identifiziert werden, so dass die in Unternehmensdatenbanken vorhandenen personenbezogenen Kunden- und Interessentendaten mit den neu gewonnenen mikrogeografischen Daten angereichert werden. Die dadurch erweiterte Informationsbasis nutzen Unternehmen dann für die gezielte Ansprache ihrer Kunden bzw. Interessenten. Die mikrogeografische Marktsegmentierung bildet damit die Basis für Mikromarketing, das Produkte und Marketing-Maßnahmen an individuelle Kundenbedürfnisse und bestimmte Standorte anpasst.

Ziel des Mikromarketings ist die „präzise Lokalisierung von Kunden, Zielgruppen oder Absatzpotenzialen“^[18]. Das Unternehmen versucht, so viel wie möglich über seine Kunden bzw. potenziellen Neukunden zu erfahren und dieses Wissen dann zielgerichtet einzusetzen. Denn je mehr qualifizierte und detaillierte Informationen dem Unternehmen zur Verfügung stehen, desto Erfolg versprechender sind Direktmarketing-Aktionen bzw. desto geringer sind die Streuverluste.^[19]

Jeden Kunden individuell anzusprechen ist jedoch nach Auffassung der Autorin ohne vorhergehende Analysen zu aufwendig bzw. nicht sinnvoll. Schließlich gibt es in der Kundendatenbank des Unternehmens Kunden, die sich in bestimmten Eigenschaften ähneln und anhand kaufverhaltensrelevanter Kriterien zu einer Konsumentengruppe zusammenfassen lassen. Grundvoraussetzung für Direkt- marketingaktionen ist damit die Segmentierung des relevanten Markts.

1.4 Mikromarketing vs. Geomarketing – eine Begriffsabgrenzung

Neben den Begriffen mikrogeografische Marktsegmentierung und Mikromarketing taucht in der Literatur auch immer wieder der Begriff Geomarketing auf. Dieser wird von Schüssler so definiert:

„’Geomarketing’ bezeichnet die Planung, Koordination und Kontrolle kundenorientierter Marktaktivitäten von Unternehmen mittels Geographischer Informationssysteme. Es werden Methoden angewendet, die den Raumbezug der untersuchten unternehmensinternen und -externen Daten herstellen, analysieren und visualisieren sowie sie zu entscheidungsrelevanten Informationen aufbereiten.“^[20]

Die Besonderheit des Geomarketings besteht demnach in der Herstellung und Visualisierung eines räumlichen Bezugs der gewonnenen Daten. Die Visualisierung erfolgt dabei durch Verknüpfung von Bevölkerungs-, Wirtschafts- und Unternehmensdaten mit Hilfe geografischer Informationssysteme (GIS).^[21]

Der Begriff Geomarketing wird in der Literatur nicht eindeutig gegenüber dem Mikromarketing abgegrenzt. Während Bruns Geomarketing mit Mikromarketing gleichsetzt^[22], sieht Nitsche lediglich einen engen Zusammenhang zwischen beiden Begriffen. So steht beim Geomarketing die raumbezogene Marktbearbeitung im Vordergrund. Hier wird die Frage nach dem „Wo“ beantwortet, z. B. wo das Unternehmen kaufkräftige Kunden findet bzw. wo sich Direct Mailings lohnen. Mikromarketing geht hingegen noch einen Schritt weiter: Hier wird der Raumbezug des Geomarketings durch den Kundenbezug ergänzt, weshalb Nitsche auch vom „Übergang zum Individualmarketing“ spricht. Mikromarketing beantwortet die Frage nach dem „Woher“, d. h. der Fokus liegt nun auf dem Marktsegment und damit auf dem einzelnen Kunden als Teil eines Zielgruppensegments.^[23]

Die vorliegende Arbeit folgt der Auffassung von Nitsche, wonach zwar ein enger Zusammenhang zwischen Mikro- und Geomarketing besteht, beide Begriffe jedoch – wie erläutert – unterschiedliche Schwerpunkte haben.

2 Die Technik des Mikromarketings

In diesem Kapitel wird zunächst ein Überblick über die Historie der mikro- geografischen Marktsegmentierung und des Mikromarketings gegeben, bevor die mgM bzw. deren Vorgehensweise näher vorgestellt wird. Danach folgen eine Erläuterung der mikrogeografischen Informationssysteme sowie eine Übersicht der gängigen Systemanbieter. Den Abschluss dieses Kapitels bildet eine kritische Stellungnahme zu den Informationssystemen.

2.1 Entstehungsgeschichte der mikrogeografischen Marktsegmentierung

Die mikrogeografische Marktsegmentierung geht auf Charles Booth zurück.^[24] Dieser analysierte bereits 1889, wie soziale Klassen in London räumlich verteilt sind bzw. voneinander abgegrenzt werden können. So gliederte er Londons Stadtgebiet in einzelne Straßenzüge und schuf aus Einkommen, Beruf und Wohnsituation der Bewohner ein Schichtenmodell.^[25] Mit Hilfe dieses Modells zeigte er die räumlich ungleich verteilte Sozialstruktur von Londons Bevölkerung auf und beschrieb damit das Phänomen der sozialen Segregation, worunter „die ungleichmäßige Verteilung von Bevölkerungsgruppen über die Teilgebiete einer übergeordneten Raumeinheit“^[26] verstanden wird.

Mitte der siebziger Jahre kamen in den USA die ersten computergestützten mikrogeografischen Systeme auf den Markt, nachdem die Regierung die auf Magnetbändern gespeicherten Volkszählungsdaten aus dem Jahr 1970 zur kommerziellen Nutzung freigegeben hatte.^[27] Eines der ersten mikrogeografischen Systeme war ACORN (A Classification of Residential Neighbourhoods). Dieses auf den Zensusdaten basierende System wurde von der Firma CACI Market Analysis 1978 auf den Markt gebracht.^[28]

Im Gegensatz zum angloamerikanischen Raum waren die Bedingungen für vergleichbare Systeme in Deutschland schlecht: Es standen weder feinräumig gegliederte Volkszählungsdaten zur Verfügung, noch gab es ein öffentlich zugängliches, kleinräumig regionales Gliederungssystem oder eine bundesweit einheitliche Datenstruktur.^[29] Darüber hinaus behinderte das erste Bundesdaten- schutzgesetz von 1978 die Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten.^[30] So kamen in Deutschland erst Mitte der achtziger Jahre mikrogeo- grafische Systeme auf den Markt, wobei die Anbieter eigene Systeme mit unterschiedlichen Vorgehensweisen entwickelten. Die ersten Systeme waren 1986 Regio Select (heute AZ DIAS ) der AZ Direct Marketing Bertelsmann GmbH (heute AZ Direct GmbH)^[31] und Ende der achtziger Jahre LOCAL der infas GEOdaten GmbH.^[32] Zensusdaten bildeten aufgrund der in Deutschland mangelhaften Qualität nicht die Basis dieser Systeme. Stattdessen wurden aus Kundendatenbanken Informationen zum Konsumverhalten verwendet.

Diese dienten vorwiegend zur Generierung neuer Kundenpotenziale für den Versandhandel.^[33]

Der Begriff Mikromarketing kam in Deutschland in den neunziger Jahren auf.^[34] Ab dieser Zeit wurden die mikrogeografischen Systeme zunehmend branchen- übergreifend genutzt. Heute werden die durch mikrogeografische Markt- segmentierung gewonnenen Informationen in Datenbanken integriert und zur Adressqualifizierung und Transparenzförderung lokaler Märkte und Kundenstrukturen genutzt.^[35]

2.2 Vorgehensweise bei der mikrogeografischen Marktsegmentierung

Dieser Abschnitt behandelt die Daten, welche die Basis jeder mikrogeografischen Marktsegmentierung bilden. So wird nach einer Vorstellung der Datenarten und mikrogeografischen Klassifikationsmodelle der Weg von der Datenerfassung bis hin zur Analyse und Auswertung erläutert.

2.2.1 Daten als Basis für die mikrogeografische Marktsegmentierung

Daten sind die Basis jeder Segmentierung. Ohne Informationen über Kunden bzw. potenzielle Kunden ist keine Segmentierung möglich.

Grundsätzlich unterscheidet man zwischen geografischen Daten und Markt- daten. Darüber hinaus stellt sich die Frage, ob die Daten einem geografischen Gliederungssystem zugeordnet werden können und ob sie einzeln betrachtet oder in so genannten Klassifikationsmodellen zusammengefasst werden.^[36] Im Folgenden werden diese Aspekte erläutert.

2.2.1.1 Geografische Gliederungssysteme

Geografische Gliederungssysteme unterteilen den Raum systematisch in einzelne Bausteine, die auch als kleinräumige Zellen bzw. Mikrozellen bezeichnet werden. Jeder Mikrozelle wird eine Nummer zugeordnet, d. h. sie ist durch den so genannten Raumschlüssel eindeutig identifizierbar. Die Zuordnung der Kundendaten zur passenden Mikrozelle erfolgt dann auf Basis der Kundenadresse. Anhand dieser wird der richtige Raumschlüssel ermittelt.^[37]

Grundsätzlich unterscheidet man zwischen administrativen, postalischen und sonstigen Gliederungssystematiken. Die administrative Gliederungssystematik strukturiert die Bundesrepublik Deutschland in vier bundesweit einheitlich festgelegte geografische Gliederungsebenen, die auf dem so genannten Kreis- Gemeinde-Schlüssel (KGS) basieren: Das Statistische Bundesamt weist zunächst jedem Bundesland einen zweistelligen Kreis-Gemeinde-Schlüssel zu (siehe Abb. A 2). Danach erfolgt die Gliederung nach Regierungsbezirken, Kreisen und Gemeinden (siehe Abb. A 3 und A 4). Jeder Gemeinde ist somit eine eindeutige achtstellige Schlüsselnummer zugeordnet. Die erste und zweite Stelle dieser Nummer erlaubt Rückschlüsse auf das Bundesland, die dritte Stelle definiert den Regierungsbezirk, die vierte und fünfte Stelle den Kreis und die sechste bis achte Stelle identifizieren die Gemeinde. Tiefere Ebenen wie Stadtbezirke sind nicht mehr offiziell festgelegt und damit nicht einheitlich geregelt.^[38] Die infas GEOdaten GmbH, seit 2001 100-prozentiges Tochter- unternehmen der Schober Information Group^[39], gliedert bspw. noch weiter in ca. 75.000 Wohnquartiere, rund 1,6 Millionen Straßenabschnitte und Häuser bei ca. 21 Millionen Adressen.^[40]

Die postalische Gliederungssystematik stellt die bekannteste Gebietsgliederung dar. Sie basiert auf der Gebietseinteilung der Deutsche Post AG, die seit dem 1. Juli 1993 die fünfstelligen Postleitzahlen in die drei Hierarchiestufen Postleitzonen, Postleitregionen und Zustellpostleitzahlen unterteilt.^[41] In der Bundesrepublik Deutschland gibt es derzeit zehn einstellige Postleitzonen (siehe Abb. A 5), 95 zweistellige Postleitregionen (siehe Abb. A 6) und ca. 8250 Zustellpostleitzahlen.^[42] Ein wesentlicher Nachteil dieser Gliederungssystematik ist die fehlende Kompatibilität mit der administrativen Gliederung. So können einerseits einer Gemeinde mehrere Postleitzahlen zugeordnet werden, andererseits Postleitzahlgebiete in zwei Bundesländern gleichzeitig liegen.

Eine Integration von Daten der einen Gliederung in die andere ist deshalb nicht problemlos möglich.^[43]

Neben den beiden genannten Gliederungssystematiken gibt es noch weitere Möglichkeiten , bspw. Wahlkreise und Wahlbezirke, Telefonvorwahlbereiche sowie Zulassungsbezirke des Kraftfahrtbundesamtes.^[44]

Bisher gibt es kein einheitliches mikrogeografisches Gliederungssystem, d. h. jeder Anbieter nutzt sein eigenes System.^[45] Für die Unternehmen heißt dies, sich auch aus Kostengründen auf einen Anbieter festzulegen.

2.2.1.2 Geografische Daten und Marktdaten

Die mikrogeografische Marktsegmentierung basiert auf der Existenz geografischer Daten. Diese werden nach erfolgter Digitalisierung für die Herstellung digitaler Landkarten verwendet. So ergibt sich durch die Darstellung von Städten, Waldgebieten und Autobahnen ein realistisches Bild des bisherigen Streugebiets.^[46]

Mikrogeografische Daten gehen noch einen Schritt weiter: Sie liegen auf der feinstmöglichen räumlichen Ebene wie Straßenabschnitt, Wohnquartier oder Haus vor.^[47]

Marktdaten sind Sachdaten bzw. „Sachinformationen mit räumlichem Bezug“^[48] wie Daten über Konkurrenzunternehmen und deren Marktanteile.^[49] Sie beschreiben einen Markt qualitativ und können nach ihrer Herkunft in interne und externe Daten unterschieden werden. Interne Daten wie Vertragsdaten oder Kundenumsätze liegen bereits im Unternehmen vor. Externe Daten müssen durch statistische Ämter oder private Adressanbieter noch beschafft werden. Neben der Herkunft können Marktdaten auch nach ihrem Raumbezug unterschieden werden, d. h. ob es sich um linienbezogene Daten, wie die Darstellung von Berufspendlern, handelt oder ob sich die Daten auf eine Region (flächenbezogen) oder einen bestimmten Ort beziehen (punktbezogen). Des Weiteren ist eine Differenzierung nach Art des Erhebungsverfahrens in primäre oder sekundäre Daten und nach dem Wirtschaftsbereich in Daten für den Consumerbereich (B2C) und den Businessbereich (B2B) möglich. Innerhalb des Wirtschaftsbereiches kann nach dem Inhalt der Daten in soziodemo- grafische (z. B. Alter, Geschlecht und Einkommen), geografische, psycho- grafische (z. B. Lebensstil) und verhaltensbezogene Daten (z. B. Einkaufs- stättenwahl) unterschieden werden.^[50]

2.2.1.3 Mikrogeografische Klassifikationsmodelle

Die dargestellten Einzeldaten können anhand ähnlicher Merkmale zu so genannten Typologien oder Klassifikationsmodellen zusammengefasst werden. Die Gruppen bzw. Cluster sind dabei mittels Clusteranalyse (siehe Abschnitt 2.2.3) so zu bilden, dass sie in sich möglichst homogen und untereinander möglichst heterogen sind. Ziel der Klassifikationsmodelle ist die Komplexitätsreduktion von Informationen. Grundlage der Modelle bildet dabei die soziale Segregation (siehe Abschnitt 2.1).^[51]

Statistische Verfahren sowie die zur Modellbildung ausgewählten Merkmale entscheiden über die Qualität der Klassifikationsmodelle. Die Auswahl der Merkmale sollte dabei laut Nitsche nach folgenden Kriterien erfolgen: Bei der Merkmalsauswahl sollte auf Ausgewogenheit geachtet werden, so dass kein Typ überrepräsentiert wird. Ebenso wichtig sind die Unabhängigkeit der einzelnen Merkmale, deren gleichmäßige geografische Verteilung und die Verwendung aktueller Daten bzw. die Möglichkeit, diese ständig zu aktualisieren.^[52] Darüber hinaus müssen die allgemeinen Anforderungen an Marktsegmentierungskriterien beachtet werden (siehe Kapitel 1.2).

Bekannte mikrogeografische Klassifikationsmodelle sind die MOSAIC Milieus® der microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH, einem Unternehmen der Creditreform-Gruppe, und die MIKROTYP® SIGMA-Milieus von Acxiom Deutschland, nach eigenen Angaben Marktführer im Bereich Mikromarketing.^[53] Die MOSAIC Milieus® stellen eine Verknüpfung des mikrogeografischen Datensystems MOSAIC von microm mit den Sinus-Milieus® der Sinus Sociovision GmbH dar.^[54] Das Zielgruppenmodell der Sinus-Milieus® mit den beiden Dimensionen Grundorientierung und soziale Lage besteht aus sozialen Milieus, die Menschen nach ähnlicher Wertorientierung, Lebensauffassung und sozialer Lage gruppieren (siehe Abb. A 7).^[55]

Für jedes Haus wird berechnet, mit welcher statistischen Wahrscheinlichkeit die einzelnen Milieus vorkommen. So können mit Hilfe der MOSAIC Milieus® Adressen nach ihrer Milieuzugehörigkeit bewertet und für zielgerichtete Direktmarketing-Aktionen genutzt werden.^[56] Die Deutsche Post Direkt durfte dabei als erster autorisierte und zertifizierte Vertragspartner die MOSAIC Milieus® vermarkten.^[57]

Die MIKROTYP® SIGMA-Milieus beruhen auf dem gleichen Prinzip. Hier wird die mikrogeografische Datenbank MIKROTYP® von Acxiom Deutschland mit den SIGMA-Milieus der SIGMA Gesellschaft für internationale Marktforschung und Beratung mbH aus Mannheim verknüpft (siehe Abb. A 8).^[58] MIKROTYP® enthält rund 180 Millionen Adressdaten, die fünf Millionen kleinsten Straßenabschnitten, den so genannten Mikrozellen , zugeordnet werden können.^[59] Ähnlich strukturierte Haushalte werden zu einer Mikrozelle zusammengefasst. Aus Datenschutzgründen muss dabei jede Mikrozelle mindestens fünf Haushalte beinhalten. Ein großes Haus, in dem über fünf Haushalte leben, kann somit eine eigene Mikrozelle sein.^[60] Die MIKROTYP® SIGMA-Milieus werden auf Hausebene ausgewiesen und zeigen – wie die MOSAIC Milieus® – für einzelne Adressen, mit welcher Wahrscheinlichkeit diese den Milieus zugeordnet werden können. Abb. A 9 veranschaulicht dies am Beispiel des MOSAIC Milieu® „Etablierte“.

2.2.2 Anreicherung und Aufbereitung der Daten

Um die Mikrozellen näher beschreiben und bewerten zu können, müssen die zur Mikrozelle gehörenden Adressen mit weiteren Daten angereichert werden. MIKROTYP® bietet bspw. für jede Mikrozelle Informationen zur Familien- und Altersstruktur, zum Pkw-Besitz oder zur Bonität.^[61] Aussagekräftige zusätzliche Daten liefert auch die Begehung oder Auswertung von Luftaufnahmen. So wurde dank einer von der Schober Information Group, nach eigener Aussage

„Europas führendem Provider von Privat- und Firmenadressen, Daten und Database-Systemen“^[62], durchgeführten Begehung aller Wohngebiete in Deutschland jedes Haus individuell klassifiziert.

Die zur Anreicherung genutzten Daten stammen zum Teil vom Statistischen Bundesamt, das soziodemografische und sozioökonomische Daten wie Alter, Bildungsstand oder Berufsgruppen zur Verfügung stellt. Unternehmen greifen aber auch auf wirtschaftliche Institutionen, Marktbefragungen und externe Kundendaten von Verlagen oder Versandhandelsunternehmen zurück.^[63]

Sind die Kundenadressen ausreichend mit weiteren Informationen angereichert, erfolgt die so genannte Geocodierung , d. h. „die Zuordnung einer Adresse zu einem Baustein und den mit dem Baustein verbundenen Geo- und Marktdaten“^[64]. Mit Hilfe der Geocodierung werden also die ermittelten Informationen innerhalb geografischer Gliederungssysteme den gebildeten Mikrozellen eindeutig zugeordnet. Dieser Vorgang verläuft in drei Schritten: Am Anfang erfolgt die Validierung der Adressen, d. h. diese werden auf ihre geografische Richtigkeit hin überprüft. Danach werden die validierten Adressen mit einem individuellen geografischen Code, den Lagekoordinaten, verknüpft. Dadurch wird die Darstellung der Adressen auf digitalen Karten ermöglicht. Zum Schluss wird ein individueller Geoschlüssel vergeben, der alle gesammelten Informationen (wie Anzahl der Bewohner an der Adresse, Kaufkraft, soziale Struktur etc.) der jeweiligen Mikrozelle zuordnet.^[65]

Bevor die Daten analysiert werden können, müssen diese oft noch entsprechend aufbereitet werden. Für eine Analyse kann es notwendig sein, die Daten nach einem Merkmal (z. B. dem Umsatz) zu sortieren oder zu selektieren, wenn für die Analyse nur ein Teil der Daten benötigt wird. Des Weiteren können Daten aggregiert, d. h. nach bestimmten Kriterien zusammen- gefasst werden. Problematisch ist hier jedoch der entstehende Informations- verlust. Das Unternehmen sollte deshalb genau prüfen, ob für die Analyse eine Aggregation notwendig ist.^[66]

2.2.3 Datenanalyse und -auswertung

Die vorhandenen Daten können nun mit statistischen Verfahren analysiert werden. Zur Identifizierung bzw. Generierung der Mikrozellen bieten sich die Faktorenanalyse und die Clusteranalyse an.^[67]

Die Faktorenanalyse ist ein multivariates Analyseverfahren, bei dem eine Vielzahl von Variablen zu wenigen voneinander unabhängigen und aussage- kräftigen Faktoren reduziert bzw. verdichtet wird.^[68] So können mit Hilfe der Faktorenanalyse bspw. die für die einzelnen Wohngebiete typischen Konsumstrukturen untersucht werden.^[69] Martin identifiziert bei einer Analyse des regionenspezifischen Kaufverhaltens die beiden Faktoren sozialer Status (soziale Segregation) und familiärer Status (demografische Segregation). Der erste Faktor beschreibt den Wohlstand der Einwohner und deren Bereitschaft teure Produkte zu kaufen. Ein gutes Beispiel für ein Gebiet, das durch diesen Faktor beschrieben werden kann, ist der Stadtteil Blankenese in Hamburg.^[70] Hier gehören überdurchschnittlich viele Einwohner dem MOSAIC Milieu®

„Etablierte“ an (siehe Abb. A 10).^[71] Personen, die diesem Milieu zugerechnet werden, verfügen über ein überdurchschnittlich hohes Bildungsniveau und Einkommen.^[72] Aufgrund ihres hohen Kaufkraftpotenzials sind sie bspw. eine attraktive Zielgruppe von Luxusartikelherstellern.

Der zweite Faktor, der familiäre Status, kann durch die Affinität zu traditionell bürgerlichen Produkten mittlerer Preisklasse für Haushalt und Familie beschrieben werden. Personen aus Wohngebieten, welche durch diesen Faktor charakterisiert werden, interessieren sich bspw. für Produkte für den Garten oder das Kochen. Demgegenüber bevorzugen Personen, die in Wohngebieten leben, welche durch den ersten Faktor beschrieben werden, bspw. hochwertige Kulturprodukte.^[73]

Die Clusteranalyse, die ebenfalls zu den multivariaten Analyseverfahren gehört, wird zur Generierung der mikrogeografischen Segmente (Mikrozellen) eingesetzt. Hier werden Gruppen (Cluster) gebildet, die untereinander heterogen und in sich möglichst homogen sind, d. h. in Bezug auf bestimmte Merkmale eine hohe Ähnlichkeit aufweisen.^[74] So kann die Bevölkerung der Bundesrepublik Deutschland nach ihrem Lebensstil in verschiedene Typen eingeteilt werden.^[75] Die Ähnlichkeit wird dabei ermittelt, indem die Distanz der einzelnen Objekte zueinander gemessen wird.^[76] Je geringer die Distanz ist, desto ähnlicher sind die Objekte und desto wahrscheinlicher ist die Zugehörigkeit dieser Objekte zu einem Cluster.

Darüber hinaus sind vielfältige Analysen denkbar, die mit Hilfe mikro- geografischer Informationssysteme durchgeführt werden können. Hierauf wird in dieser Arbeit noch ausführlich eingegangen.

Die Auswertung und Darstellung der Analyseergebnisse kann in Tabellen, Grafiken oder thematischen Karten erfolgen. Dafür beinhalten mikro- geografische Informationssysteme entsprechende Funktionen, mit deren Hilfe die Ergebnisse entweder direkt dargestellt oder zu einer Standardsoftware wie Microsoft Excel exportiert werden können.^[77]

2.3 Mikrogeografische Informationssysteme

Um Analysen durchführen und Daten auf digitalen Landkarten darstellen zu können, benötigt man neben den Daten noch Softwareprogramme, so genannte geografische Informationssysteme (GIS). Diese Systeme wurden ursprünglich Ende der sechziger Jahre von ESRI, dem Environmental Systems Research Institute in Redlands (Kalifornien), für Umweltanalysen und deren anschauliche Visualisierung entwickelt.^[78] Die ersten mikrogeografischen Informationssysteme in Deutschland waren, wie in Kapitel 2.1 bereits dargelegt, Regio Select und LOCAL . Heute finden diese und weitere Systeme vielfältige Anwendungen im Marketing und sind in moderne Data Warehouse-Konzepte integriert.

Im Folgenden wird nun der Aufbau mikrogeografischer Informationssysteme erläutert. Anschließend folgt eine Vorstellung der bekanntesten Anbieter.

2.3.1 Aufbau mikrogeografischer Informationssysteme

Mikrogeografische Informationssysteme basieren grundsätzlich auf einer geografischen Feingliederung und den in einer Datenbank zur Verfügung stehenden Informationen.^[79] Darüber hinaus beinhalten sie ein mikrogeo- grafisches Segmentierungs- bzw. Klassifikationsmodell (siehe Kapitel 2.2.1.3) und sind an statistische Programme zur Segmentierung der Mikrozellen und zur Analyse und Auswertung der Daten angeschlossen.^[80] Diese Daten liegen auf mehreren Informationsebenen vor (siehe Abb. A 11) und müssen dabei aus Datenschutzgründen so aufbereitet und gespeichert werden, dass nicht mehr auf einzelne Personen bzw. Haushalte geschlossen werden kann.^[81] Wie in Kapitel 2.2.1 erläutert, beinhaltet eine Mikrozelle daher mindestens fünf Haushalte.

Ein bekanntes mikrogeografisches Informationssystem soll hier stellvertretend für alle Systeme kurz vorgestellt werden. Das D aten-, I nformations- und A nalyse- S ystem AZ DIAS der AZ Direct GmbH, nach eigenen Angaben „der führende Full Service-Dienstleister für erfolgreiches und weltweites Direkmarketing“^[82], ist, wie alle modernen Systeme, in ein Data Warehouse Konzept integriert (siehe Abb. A 12).^[83]

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^[1] Zit. nach Kothe 2002, S. 738

^[2] Vgl. Holland 2004, S. 81

^[3] Vgl. Gohr 2007, S. 4

^[4] Martin 1991, S. 463

^[5] Freter 2006, S. 3842

^[6] Ebd.

^[7] Vgl. Meffert 2000, S. 181; Freter 2006, S. 3842 f.

^[8] Vgl. Meffert 2000, S. 183; Wirtz 2005, S. 223

^[9] Vgl. Vossebein 2000, S. 22 ff.; Meffert 2000, S. 188

^[10] Vgl. Böhler 2002, S. 923

^[11] Vgl. Freter 2006, S. 3846

^[12] Derichs 2005, S. 44

^[13] Kothe 2002, S. 739

^[14] Vgl. Kothe 2002, S. 737

^[15] Vgl. Wirtz 2005, S. 228

^[16] Martin 1992, S. 15

^[17] Vgl. Wirtz 2005, S. 228; Holland 2004, S. 81

^[18] infas GEOdaten 2006, S. 43

^[19] Vgl. Kothe 2002, S. 748

^[20] Schüssler 2006, S. 9

^[21] Vgl. Klima 2003, S. 21

^[22] Vgl. Bruns 2007, S. 131

^[23] Vgl. Nitsche 1998, S. 12 f.

^[24] Vgl. Bruns 2007, S. 132

^[25] Vgl. Froböse 1995, S. 37

^[26] Nitsche 1998, S. 22

^[27] Vgl. Hölzel und Seibert 1987, S. 32; Nitsche 1998, S. 25

^[28] Vgl. Froböse 1995, S. 38; Meinert 1997, S. 453

^[29] Vgl. Munzer 2000, S. 94; Hölzel und Seibert 1987, S. 48

^[30] Vgl. Kothe 2002, S. 743

^[31] Vgl. AZ Direct o. J. a

^[32] Vgl. Munzer 2000, S. 94 f.; Hertig 2007, S. 4

^[33] Vgl. Meinert 1997, S. 454

^[34] Vgl. Kothe 2002, S. 748

^[35] Vgl. Meinert 1997, S. 454; Kothe 2002, S. 742

^[36] Vgl. Nitsche 1998, S. 33

^[37] Vgl. Schmidt 2005, S. 18

^[38] Vgl. Nitsche 1998, S. 34 f.

^[39] Vgl. infas GEOdaten o. J. a

^[40] Vgl. infas GEOdaten 2006, S. 68

^[41] Vgl. Nitsche 1998, S. 35 f.

^[42] Vgl. infas GEOdaten 2006, S. 68

^[43] Vgl. Nitsche 1998, S. 35 f.

^[44] Vgl. Holland 2004, S. 83

^[45] Vgl. Gebauer 2003, S. 19

^[46] Vgl. Nitsche 1998, S. 39 ff.

^[47] Vgl. infas GEOdaten 2006, S. 66

^[48] Nitsche 1998, S. 43

^[49] Vgl. Schmidt 2005, S. 25

^[50] Vgl. Nitsche 1998, S. 44 ff.

^[51] Vgl. Nitsche 1998, S. 60; M.A.I.S. o. J.

^[52] Vgl. Nitsche 1997, S. 364 f.

^[53] Vgl. o. V. 2004; Acxiom 2007 b

^[54] Vgl. Zunke 2005, S. 57

^[55] Vgl. Sinus Sociovision 2007 a

^[56] Vgl. Deutsche Post 2006, S. 104

^[57] Vgl. o. V. 2004

^[58] Vgl. SIGMA 2005

^[59] Vgl. Acxiom 2007 a

^[60] Vgl. Schüssler 2006, S. 34; Zunke 2005, S. 56

^[61] Vgl. Acxiom 2007 a

^[62] Schober Information Group o. J. a

^[63] Vgl. Holland 2004, S. 85; infas GEOdaten 2006, S. 66

^[64] Nitsche 1998, S. 77

^[65] Vgl. infas GEOdaten 2006, S. 35

^[66] Vgl. Nitsche 1998, S. 85 f.

^[67] Vgl. Holland 2004, S. 86

^[68] Vgl. Poth und Poth 2003, S. 131

^[69] Vgl. Martin 1992, S. 201

^[70] Vgl. Martin 1992, S. 219

^[71] Vgl. Hanisch 2007, S. 10

^[72] Vgl. Sinus Sociovision 2007 b

^[73] Vgl. Martin 1992, S. 219

^[74] Vgl. Poth und Poth 2003, S. 65 f.

^[75] Vgl. Holland 2004, S. 148

^[76] Vgl. Bruns 2007, S. 112

^[77] Vgl. GfK GeoMarketing o. J. c; Nitsche 1998, S. 110 f.

^[78] Vgl. Preuss 1997, S. 60 f.; ESRI o. J.

^[79] Vgl. Meinert 1997, S. 455

^[80] Vgl. Kothe 2002, S. 743

^[81] Vgl. Meinert 1997, S. 455

^[82] AZ Direct o. J. b

^[83] Vgl. Kothe 2002, S. 748 ff.