Beispiel für Consumer Analysis
dm
dm nutzt Consumer Analysis effektiv, um ein tiefes Verständnis für das Kundenverhalten zu entwickeln und dieses Wissen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und Markenbindung einzusetzen. Durch die umfassende Analyse des Kaufverhaltens, die Segmentierung der Zielgruppen, die Optimierung des Ladenlayouts, die Berücksichtigung von Feedback und den Einsatz von Predictive Analytics gestaltet dm das Einkaufserlebnis durchweg positiv und kundenorientiert. Aus wirtschaftspsychologischer Sicht werden Prinzipien wie Personalisierung, Bedürfnisantizipation, Konsistenz und Loss-Aversion gezielt genutzt, um eine starke emotionale Bindung aufzubauen und dm als vertrauenswürdige und kundenorientierte Marke zu positionieren.
Diese Strategie verhilft dm zu einer konstanten Kundenbasis, da die Kunden sich durch maßgeschneiderte Angebote, einen gut strukturierten Laden und eine aktive Kommunikation ernst genommen fühlen und die Marke als Teil ihres Alltags akzeptieren.
Kaufverhaltenanalyse: Verstehen der Kundenpräferenzen
dm nutzt umfassende Datenanalysen, um das Kaufverhalten seiner Kunden zu verstehen und zu segmentieren. Zum Beispiel analysiert das Unternehmen, welche Produkte zu welcher Jahreszeit und in welchen Regionen besonders beliebt sind. Daten aus Treueprogrammen wie der PAYBACK-Karte geben dm Einblicke in bevorzugte Marken, häufige Einkäufe und Kaufmuster der Kunden. Diese Informationen nutzt dm, um die Produktverfügbarkeit und das Sortiment in den Filialen dynamisch anzupassen.
Psychologisch betrachtet greift hier das Prinzip der Bedürfnisantizipation: Indem dm das Kaufverhalten analysiert, kann das Unternehmen die Kundenbedürfnisse vorhersehen und darauf abgestimmte Angebote bereitstellen. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit, da die Kunden genau die Produkte finden, die sie suchen oder oft kaufen. Der Recency-Effekt spielt ebenfalls eine Rolle: Produkte, die zuletzt gekauft oder oft nachgefragt werden, werden bevorzugt platziert und sind leicht zugänglich, was die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Kaufs erhöht.
Segmentierung der Zielgruppe und gezielte Ansprache
Durch die Analyse der Konsumentendaten segmentiert dm seine Zielgruppe basierend auf demografischen Faktoren, Lebensstilen und Einkaufsgewohnheiten. Ein Beispiel ist die gezielte Ansprache von Eltern mit speziellen Angeboten für Baby- und Kinderprodukte. Diese Segmentierung ermöglicht es dm, gezielte Marketingkampagnen und Produktempfehlungen zu erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse der verschiedenen Kundengruppen zugeschnitten sind.
Psychologisch gesehen wird hier das Prinzip der Personalisierung eingesetzt. Kunden fühlen sich stärker angesprochen, wenn sie das Gefühl haben, dass eine Marke ihre individuellen Bedürfnisse versteht und darauf eingeht. Eine Mutter, die regelmäßig Babyprodukte kauft, wird durch maßgeschneiderte Angebote nicht nur direkt angesprochen, sondern empfindet die Marke als hilfsbereit und unterstützend, was die Markenloyalität steigert. Durch kognitive Empathie – also das Verstehen der Konsumentenbedürfnisse – schafft dm eine starke Bindung, da Kunden das Gefühl haben, dass die Marke ihre Bedürfnisse „versteht“.
Trendanalyse und Sortimentserweiterungen
dm nutzt Consumer Analysis, um Trends frühzeitig zu erkennen und das Sortiment entsprechend zu erweitern. Beispielsweise hat dm in den letzten Jahren auf den wachsenden Trend hin zu nachhaltigen und biologischen Produkten reagiert, indem es das Angebot an Naturkosmetik und Bio-Produkten signifikant ausgebaut hat. Die Analyse von Online- und Social-Media-Daten gibt dm Einblicke in aktuelle Trends und Kundeninteressen, die das Unternehmen in sein Sortiment integriert.
Hier greift der Social Proof-Effekt: Kunden, die den wachsenden Trend zu nachhaltigen Produkten beobachten, fühlen sich bestätigt und motiviert, ebenfalls nachhaltiger zu konsumieren, wenn dm ein umfangreiches Angebot in diesem Bereich bietet. Die Berücksichtigung solcher Trends zeigt den Kunden, dass die Marke auf ihre Bedürfnisse und Werte eingeht und in der Lage ist, flexibel und kundenorientiert zu agieren. Dies erhöht die Brand Loyalty (Markentreue), da die Kunden sehen, dass dm mit der Zeit geht und sich an veränderte Werte und Präferenzen anpasst.
Optimierung des Ladenlayouts durch Verhaltensanalyse
dm nutzt Consumer Analysis auch zur Optimierung des Ladenlayouts. Mithilfe von Daten über das Laufverhalten der Kunden in den Filialen hat dm herausgefunden, welche Produkte am häufigsten gekauft werden und an welchen Stellen sich Kunden länger aufhalten. Basierend auf diesen Erkenntnissen werden bestimmte Produkte an strategischen Stellen platziert, um den Verkaufsprozess zu erleichtern und Impulskäufe zu fördern.
Psychologisch basiert diese Strategie auf dem Priming-Effekt: Kunden werden durch die Platzierung bestimmter Produkte „geprimt“, also in eine Richtung beeinflusst, die zu einer erhöhten Kaufwahrscheinlichkeit führt. Ein häufig verwendetes Beispiel ist die Platzierung von Alltagsprodukten wie Zahnpasta oder Shampoo in der Nähe des Eingangs, was Kunden direkt zu Anfang auf die wichtigsten Produkte aufmerksam macht. Der Effekt der begrenzten kognitiven Ressourcen wird hier ebenfalls berücksichtigt: Durch die gezielte Platzierung wird der Kaufprozess vereinfacht, was die Kundenbindung und den Absatz fördert.
Kundenzufriedenheitsanalyse und Feedbackintegration
dm führt regelmäßig Analysen zur Kundenzufriedenheit durch, um zu verstehen, wie Kunden das Einkaufserlebnis wahrnehmen und wo Verbesserungspotenzial besteht. Dazu nutzt dm sowohl direkte Kundenfeedbacks als auch Online-Bewertungen. Diese Informationen fließen in die Optimierung der Produkte und Services ein. Beispielsweise werden Rückmeldungen zur Qualität oder Verfügbarkeit bestimmter Produkte berücksichtigt, um das Sortiment und den Kundenservice zu verbessern.
Psychologisch wird hier das Prinzip des Voice of Customer (Stimme des Kunden) angewendet, bei dem Kunden das Gefühl vermittelt wird, dass ihre Meinung zählt. Durch die Berücksichtigung von Feedback und sichtbare Veränderungen erhöht dm die Kundenzufriedenheit und stärkt die Loyalität. Kunden, die das Gefühl haben, dass ihre Meinung geschätzt wird, erleben ein höheres Maß an Commitment zur Marke. Zudem steigert die kontinuierliche Optimierung das Vertrauen der Kunden, dass dm sich kontinuierlich für ein positives Einkaufserlebnis einsetzt.
Omnichannel-Integration und Online-Konsumentenverhalten
dm setzt Consumer Analysis auch online ein, um das Verhalten von Kunden auf verschiedenen digitalen Kanälen zu verstehen. Die Analyse von Daten aus dem Onlineshop und der App gibt dm Einblicke in das Konsumverhalten der Kunden, beispielsweise wie oft sie die App nutzen, welche Produkte sie suchen und welche Artikel oft in den Warenkorb gelegt, aber nicht gekauft werden. Auf Basis dieser Daten passt dm seine digitale Marketingstrategie und die Website-Interaktion an.
Psychologisch spielt hier der Omnichannel-Effekt eine Rolle, bei dem Kunden nahtlos über mehrere Kanäle interagieren können. Kunden, die sowohl online als auch offline kaufen, entwickeln oft eine stärkere Markenbindung, da ihnen die Marke als konsistent und kundenorientiert erscheint. Zusätzlich nutzt dm den Loss-Aversion-Effekt durch „In-den-Warenkorb-legen und verlassen“: Kunden, die einen Artikel in den Warenkorb legen, aber nicht kaufen, werden oft durch E-Mail-Erinnerungen angesprochen, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie den Kauf abschließen.
Predictive Analytics zur Vorhersage von Kundenbedürfnissen
Durch die Verwendung von Predictive Analytics kann dm auf Basis historischer Daten zukünftige Bedürfnisse und Trends vorhersagen. Beispielsweise kann dm anhand der Kaufhistorie erkennen, wann ein Kunde voraussichtlich ein Produkt wie Babynahrung oder Kosmetikprodukte wieder kaufen wird, und gezielte Angebote oder Erinnerungen senden. Predictive Analytics ermöglicht es dm zudem, die Lagerbestände besser zu verwalten und sicherzustellen, dass Produkte verfügbar sind, wenn die Nachfrage am höchsten ist.
Dieses Vorgehen basiert auf dem Commitment-Consistency-Prinzip: Kunden, die regelmäßig ein Produkt kaufen, neigen dazu, dieser Gewohnheit treu zu bleiben, wenn sie durch Erinnerungen oder Rabatte unterstützt werden. Diese Konsistenz wird durch predictive Analytics unterstützt, indem dm Kunden an vergangene Käufe erinnert und so eine feste Routine und Bindung zur Marke aufbaut. Zudem profitiert dm vom Zeitvorteil-Effekt, da die Marke in der Lage ist, das Produkt bereitzustellen, bevor ein alternatives Angebot in Betracht gezogen wird, was die Kundenzufriedenheit und Loyalität erhöht.