Die Arbeit untersucht, wie datenbasierte Methoden aus Business Intelligence und Customer Relationship Management Unternehmen dabei unterstützen können, ihre Kunden besser zu verstehen und gezielte Marketingmaßnahmen abzuleiten. Am Beispiel von Yannick’s Schreibwarenstüble wird ein umfassendes Dashboard in Tableau entwickelt, das zentrale Kundendaten analysiert und visuell aufbereitet.
Im Mittelpunkt stehen dabei vier Analysebereiche, nämlich das demografische Profil mit Alter, Bildungsgrad und Familienstand, die Einkommensstruktur, das Kaufverhalten über verschiedene Absatzmärkte sowie die Responsivität auf Rabattaktionen.
Die Visualisierungen ermöglichen es, Kundensegmente klar zu identifizieren, deren Preisempfindlichkeit besser einzuschätzen und zielgerichtete Rabatt- und Preisaktionen abzuleiten. Das Dashboard dient somit als funktionaler Einstieg in ein analytisches CRM.
Darüber hinaus werden theoretische Erweiterungen wie Customer Lifetime Value und Churn Rate diskutiert, um das CRM zukünftig weiter zu professionalisieren. Die Arbeit zeigt, wie datengetriebene Analysen Unternehmen helfen können, von generischen Marketingansätzen zu einer personalisierten Kundenansprache überzugehen, weist aber gleichzeitig auf Limitationen wie Datenqualität, statische Visualisierungen und fehlende Predictive-Analytics-Komponenten hin.
Inhaltsverzeichnis
- I. Abkürzungsverzeichnis
- II. Abbildungsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung
- 1.3 Aufbau der Arbeit
- 2 Theoretisch-konzeptionelle Grundlagen
- 2.1 Business Intelligence
- 2.1.1 Konzept
- 2.2 Custom Relationship Management
- 2.3 Dashboard
- 2.3.1 Tableau
- 2.1 Business Intelligence
- 3 Anwendungsteil. Datenanalyse und -visualisierung
- 3.1 Demografisches Profil
- 3.1.1 Kunden nach Alter und akademischen Grad
- 3.1.2 Kunden nach Alter und Familienstand
- 3.2 Einkommensstruktur
- 3.2.1 Durchschnittseinkommen nach Familienstand & akademischen Grad
- 3.3 Kaufverhalten
- 3.3.1 Käufe nach Absatzmarkt und Familienstand
- 3.3.2 Produktkäufe nach Familienstand
- 3.4 Responsivität
- 3.4.1 Rabattierte Produktverkäufe nach Familienstand
- 3.4.2 Customer Enablement nach Familienstand
- 3.5 Dashboard
- 3.1 Demografisches Profil
- 4 Weiteres Vorgehen
- 4.1 Customer Lifetime Value
- 4.2 Churn Rate
- 5 Diskussion
- 6 Fazit und Ausblick
- 7 Literaturverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit zielt darauf ab, die Komplexität der Kundenbasis zu entschlüsseln und die Produkt- sowie Marketingstrategien präzise auf die spezifischen Bedürfnisse und Anliegen unterschiedlicher Kundengruppen abzustimmen. Durch eine eingehende Analyse von Kundendaten und den Einsatz fortschrittlicher Visualisierungstechniken in Tableau soll ein tiefgreifendes Verständnis der Kundenattribute geschaffen werden, um gezielte und effektive Marketingstrategien in Form von Rabatt- und Preisaktionen zu ermöglichen. Das übergeordnete Ziel ist die Abkehr von einer generischen Marketingstrategie hin zu einem personalisierten Customer Relationship Management, das Ressourcen effizient zuweist und Kampagnen individuell auf Kundengruppen zuschneidet.
- Konzeptionelle Grundlagen von Business Intelligence und Customer Relationship Management.
- Datenanalyse und Visualisierung demografischer Kundenprofile, Einkommensstrukturen, Kaufverhalten und Responsivität.
- Einsatz von Tableau für die Erstellung von Datenvisualisierungen.
- Betrachtung von CRM-Kennzahlen wie Customer Lifetime Value und Churn Rate zur Strategieoptimierung.
- Kritische Würdigung der Arbeitsergebnisse und Diskussion möglicher Weiterentwicklungen.
- Entwicklung eines datenanalytischen Dashboards zur Unterstützung von Marketingstrategien.
Auszug aus dem Buch
3.1 Demografisches Profil
Die erste Analyse zeigt eine detaillierte Untersuchung der demografischen Zusammensetzung der Kunden nach Alter und Bildungsstand. Das gestapelte Histogramm in Abbildung 2 zeigt auf der X-Achse verschiedene Altersgruppen, aufgeteilt in Intervalle, die jeweils eine Partition des Alters darstellen. Die Y-Achse zeigt die Anzahl jener Kunden an, die in diese Altersgruppe fallen. Die unterschiedliche Färbung der einzelnen Balken liefert eine Schlüsselung des Bildungsstands. Jede Farbe steht für einen bestimmten Bildungsstand und die Höhe zeigt die Anzahl der Kunden, die diesem Bildungsstand zugeordnet sind.
Insbesondere die Altersgruppe der 45- bis 55-Jährigen stellt einen Schwerpunkt dar, da mehr als 300 Personen in diesen Bereich fallen. In dieser Altersgruppe überwiegt der Anteil der Kunden mit einem Hochschulabschluss gegenüber denjenigen mit einem Doktortitel. Die allgemeine Beobachtung aus dieser umfassenden Analyse ist, dass ein Hochschulabschluss, der am weitesten verbreiteter Abschluss ist, unabhängig vom Alter. Im Gegensatz dazu zeigen die Altersgruppen unter 45 und über 55 unterschiedliche Bildungstrends, wobei die jüngere Gruppe einen höheren Anteil an Hochschulabschlüssen aufweist, während in der älteren Gruppe ein größerer Anteil an Personen mit Doktortitel zu finden ist.
Der Anteil an Kunden mit einem hohen akademischen Hintergrund, legt nahe, dass diese Zielgruppe eine Präferenz für hochwertige und spezialisierte Schreibwaren hat. Kunden mit höherem Bildungsabschluss, sind oftmals bereit, für Qualität mehr auszugeben und werden durch exklusivere Angebote angesprochen. Hingegen für jüngere Kunden unter 40 Jahren rücken Rabattaktionen oder Einsteigerprodukte stärker in den Fokus, um deren Preisempfindlichkeit zu berücksichtigen.
Die Visualisierung bietet wertvolle Einblicke in die Bildungsverteilung und verdeutlicht den vorherrschenden Bildungsabschluss innerhalb der Kundenbasis. So kann die dominierende Altersgruppe gezielt mit Maßnahmen angesprochen werden, die auf ihre Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind. Insgesamt dient diese Visualisierung als wertvolle Grundlage, um gezielte Maßnahmen zu entwickeln, die die Bildungsstruktur der Kunden berücksichtigen.
Das in Abbildung 3 dargestellte Histogramm bietet einen detaillierten Überblick über die Verteilung der Kunden auf verschiedene Altersgruppen, wobei die unterschiedlichen Farben für die verschiedenen Familienstände stehen. Die Farbzuordnung verbessert die Klarheit des Familienstandes und erleichtert eine umfassende Interpretation der altersmäßigen Verteilung.
Die Daten verdeutlichen, dass die größte Kundengruppe in den Altersbereichen zwischen 30 und 60 Jahren liegt. Besonders auffällig ist, dass ein erheblicher Anteil der Kunden in den jüngeren Altersgruppen (30-40 Jahre) unverheiratet oder in Partnerschaften lebt, während in den älteren Altersgruppen (40-60 Jahre) verheiratete Kunden dominieren. Die Gruppe der Kunden im Alter von über 60 Jahren zeigt eine gleichmäßigere Verteilung zwischen verheirateten und alleinstehenden Personen, mit einem leichten Anstieg bei den Verwitweten.
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 Einleitung: Stellt die Problemstellung dar, definiert die Zielsetzung der Arbeit zur Kundenanalyse und Marketingstrategieoptimierung und gibt einen Überblick über den Aufbau der Arbeit.
Kapitel 2 Theoretisch-konzeptionelle Grundlagen: Erläutert die Konzepte von Business Intelligence und Customer Relationship Management und führt das Datenvisualisierungstool Tableau ein.
Kapitel 3 Anwendungsteil. Datenanalyse und -visualisierung: Analysiert die Kundenbasis anhand demografischer Profile, Einkommensstrukturen, Kaufverhalten und Responsivität mittels Tableau-Visualisierungen.
Kapitel 4 Weiteres Vorgehen: Beschreibt, wie CRM-Kennzahlen wie Customer Lifetime Value und Churn Rate in zukünftigen Analysen zur Kundenstrategieoptimierung genutzt werden können.
Kapitel 5 Diskussion: Kritische Würdigung der Arbeitsergebnisse, Reflexion des Dashboards im Kontext theoretischer Grundlagen sowie Analyse von Stärken, Schwächen und Entwicklungspotenzialen.
Kapitel 6 Fazit und Ausblick: Resümiert die wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit zur Umsetzung von Customer Relationship Management und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungs- und Entwicklungsmöglichkeiten.
Kapitel 7 Literaturverzeichnis: Listet alle verwendeten wissenschaftlichen und Internetquellen auf.
Schlüsselwörter
Data Analytics, Business Intelligence, Customer Relationship Management, Dashboard, Tableau, Kundenbindung, Kampagnenstrategien, Schreibwarenhandel, Kundenanalyse, demografisches Profil, Einkommensstruktur, Kaufverhalten, Responsivität, Customer Lifetime Value, Churn Rate
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines datenanalytischen Dashboards, um Kundenbindungs- und Kampagnenstrategien im Schreibwarenhandel zu unterstützen und zu optimieren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themenfelder sind Business Intelligence, Customer Relationship Management, Datenanalyse, Datenvisualisierung mittels Tableau sowie die Untersuchung von Kundenprofilen, Kaufverhalten und Responsivität.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, die Kundenbasis tiefgehend zu verstehen, um Produkte und Marketingmaßnahmen gezielt auf verschiedene Kundengruppen abzustimmen und so effektivere Rabatt- und Preisaktionen zu ermöglichen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt einen analytischen Ansatz, der auf der Auswertung wissenschaftlicher Literatur und Internetquellen basiert, kombiniert mit praktischer Datenanalyse und -visualisierung mithilfe des Tools Tableau.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die detaillierte Datenanalyse und -visualisierung der Kundenbasis, einschließlich demografischer Profile, Einkommensstrukturen, Kaufverhalten und der Responsivität gegenüber Rabattaktionen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselwörter wie Data Analytics, Business Intelligence, Customer Relationship Management, Dashboard, Tableau, Kundenanalyse, Kundenbindung und Kampagnenstrategien charakterisieren die Arbeit.
Wie wird die Kundenbindung im Kontext dieser Arbeit verstanden?
Kundenbindung wird als Teil des Customer Relationship Managements verstanden, das darauf abzielt, bestehende Kundenbeziehungen zu stärken und auszubauen, insbesondere durch gezielte Marketingmaßnahmen und die Reduzierung der Abwanderungsrate.
Welche Rolle spielt Tableau in der Datenanalyse?
Tableau wird als zentrales Datenvisualisierungstool eingesetzt, um komplexe Kundeninformationen und Analyseergebnisse, wie Histogramme und Balkendiagramme, übersichtlich darzustellen und so Einblicke für Marketingentscheidungen zu gewinnen.
Warum sind Customer Lifetime Value (CLV) und Churn Rate wichtige Kennzahlen?
CLV und Churn Rate sind entscheidende KPIs, da sie den finanziellen Wert eines Kunden über die Geschäftsbeziehung messen und die Rate der Kundenabwanderung beziffern, was für die Optimierung datengetriebener Kundenstrategien unerlässlich ist.
Welche Limitationen der Arbeit werden diskutiert?
Diskutiert werden Limitationen wie die Abhängigkeit von der Datenqualität, die momentane Momentaufnahme des Kaufverhaltens, die eingeschränkte Messbarkeit langfristiger Rabattwirkungen und die Konzeption des Dashboards für kleinere Unternehmen.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2024, Entwicklung eines datenanalytischen Dashboards zur Unterstützung von Kundenbindungs- und Kampagnenstrategien im Schreibwarenhandel, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1680856
