ABC-Kundenanalyse

Was ist die ABC-Kundenanalyse?

Die ABC-Kundenanalyse ist ein Instrument zur Steigerung der Umsätze. Der Fokus liegt darauf, Wesentliches von Unwesentlichem zu trennen und so umsatzsenkende Aktivitäten zu eliminieren. Das „A“ steht für „sehr wichtig“, das „B“ für „wichtig“ und das „C“ für „nicht dringlich“.

Allgemeine Informationen zum Thema

Die ABC-Analyse wird vornehmlich in der Betriebswirtschaft verwendet. Sie hilft zum Beispiel bei der Einteilung und Bewertung von Materialien oder Lieferanten. Während in der Betriebswirtschaft Aspekte wie Programmplanung, Absatzsegmentplanung und Kundenerfolgsrechnung im Fokus stehen, orientiert sich die ABC-Kundenanalyse am Vergleich von umsatzsteigernden und -mindernden Aktivitäten.

Daten werden anhand vorgegebener Kriterien wie:

• Umsatz
• Gewinn
• Einkaufspreis
• Jahresverbrauch..

in drei Klassen eingeteilt, die stellvertretend für einen

• hohen (A-Teile)
• mittleren (B-Teile)
• oder geringen (C-Teile)...

Verbrauchswert der Erzeugnisse oder Prozesse stehen.

Vorgegangen wird nach der sogenannten 80/20-Regel, die besagt, dass 20 Prozent der Kunden 80 Prozent der Unternehmensumsätze bringen. Die ABC-Kundenanalyse verfolgt das Ziel, dieses Verhältnis herzustellen, um so maximale Umsätze einfahren zu können.

Um eine ABC-Kundenanalyse durchführen zu können, empfiehlt sich der Einsatz einer CRM-Software. Sie hilft, die Übersichtlichkeit zu erhalten und konkrete Maßnahmen auf die Auswertungen folgen zu lassen. Nach der Ermittlung der A-, B- und C-Kunden lassen sich Marketing und Vertrieb effizienter steuern. Wie erwähnt, ist die Aussagekraft der Ergebnisse nur begrenzt nützlich, tiefere Analysen erlaubt die ABC-Kundenanalyse nicht.

Beispiel für die ABC-Kundenanalyse

Ein Unternehmen möchte ermitteln, welchen Kunden künftig der Zugriff auf eine besondere Servicehotline erlaubt werden soll. Dazu müssen die Kunden hinsichtlich der erbrachten Umsätze qualifiziert werden. Dazu wird zunächst eine Liste aller Kunden erstellt. Im nächsten Schritt wird ermittelt, wie viele Bestellungen im untersuchten Zeitraum durchgeführt wurden, wie hoch der durchschnittliche Bestellwert war und was für Auswirkungen dies auf die gesamten Umsätze hat. Nun wird die ABC-Analyse durchgeführt.

Diese ergibt nur Sinn, wenn sich die erzielten Umsätze unterscheiden, wenn also unterschiedliche Kunden zu unterschiedlich hohen Umsätzen beigetragen haben. Liegen diese weitgehend gleichauf, funktioniert die ABC-Einteilung nicht. Liegen bei den Kundenbestellungen Unterschiede vor, kann das wie folgt aussehen:

Rang	Kunde	Bestellungen	Durchschnittlicher Bestellwert	Umsatz	Klasse
1	Schmitt	54	1.300 Euro	70.200 Euro	A
2	Müller	29	1.050 Euro	30.450 Euro	B
3	Lüdenscheid	38	370 Euro	14.060 Euro	C
4	Meier	3	400 Euro	1.200 Euro	C
5	Hornbek	20	1.100 Euro	22.000 Euro	B

Die tabellarische Auswertung kann nun in Form eines Diagramms bzw. eines Treppendiagramms oder einer Lorenzkurve dargestellt werden. Für unser Beispiel-Unternehmen bedeutet dies in der Konsequenz, dass der Kunde Schmitt mit den höchsten Umsatzanteilen in die neue Servicehotline aufgenommen wird. Weitere Möglichkeiten, den A-Kunden zu belohnen, können Rabatte sein, schnellere Lieferzeiten oder spezielle Einladungen wie zu Veranstaltungen oder Vorführungen. Wo die jeweilige Grenze für die Kategorisierung von A, B und C vorgenommen wird, entscheidet jedes Unternehmen für sich, es gibt hier keine von außen aufgestellten Vorgaben. Betrachtet werden müssen auch die B- und C-Kunden, die einen geringeren Anteil an den Umsätzen haben. Es gilt, nun zu ermitteln, ob diese „betreuungsintensiv“ sind, also in hohem Maße durch Anfragen, Telefonate, Beschwerden etc. Ressourcen binden, die sich nicht positiv auf die Umsätze auswirken.

Allerdings sind wir an diesem Punkt an einer Schwachstelle der ABC-Kundenanalyse angelangt. Denn die nackten Zahlen sagen nichts über die Gründe für das Kundenverhalten aus. So kann der Kunde Meier jemand sein, der hohes Bestellpotenzial mitbringt, dieses kann jedoch zum Zeitpunkt der Analyse noch nicht erkannt werden. Es besteht die Möglichkeit, dass aus dem C-Kunden Meier schon bald ein A-Kunde wird. Die ABC-Kundenanalyse gibt darüber jedoch zunächst keine Auskunft.

Vorteile und Nachteile der ABC-Kundenanalyse

Die Vorteile der ABC-Kundenanalyse liegen im übersichtlichen Analyseaufwand, der Fokussierung auf das Wesentliche, der Verständlichkeit (was bei der Auswertung hilft), der schnellen und einfachen Umsetzung und der Tatsache, dass diese Methodik universell einsetzbar ist.

Zu den Nachteilen gehört die bereits angesprochene kurze Zeitspanne, in der die ABC-Kundenanalyse sich bewegt. Mögliches Potenzial für die Zukunft wird nicht berücksichtigt. Zudem ist die ABC-Analyse ein rein quantitatives Instrument, die Qualität der beleuchteten Kunden kommt nicht zur Geltung und wird in die Auswertung nicht einbezogen. Daraus folgt, dass die ABC-Kundenanalyse ein insgesamt nur grobes Raster zulässt. Um beispielsweise die Kunden Schmitt und Meier umfangreicher beurteilen zu können, wären zusätzliche Angaben wichtig, etwa wie lange sie schon Kunden sind oder wie sich die Bestellungen der Höhe nach entwickelt haben. Da diese Daten fehlen, sind die Ergebnisse nicht wertlos, aber auch nicht erschöpfend aussagekräftig.

Bedeutung für das Online-Marketing

Um zu einer groben Klassifikation von Kunden zu kommen, ist die ABC-Kundenanalyse ein hilfreiches Werkzeug. Da sie statisch ist, liegt der Erkenntniswert der Auswertungen in einem kleinen Zeitfenster. Entwicklungen im Unternehmen bzw. verändertes Kaufverhalten von Kunden wird in der Momentaufnahme der ABC-Analyse nicht berücksichtigt. Wer ausschließlich auf diese Form der Analyse setzt, muss das Verfahren in regelmäßigen Abständen wiederholen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Um Kunden herauszufiltern, die (für den Moment) erheblichen Aufwand verursachen, ohne positiv auf die Umsätze Einfluss zu nehmen, ist die ABC-Kundenanalyse im Rahmen ihrer Möglichkeiten ein sinnvolles Werkzeug.

Weblinks

• Kundenanalyse und Bedarfsanalyse Kunden-Anamnese
• ABC-Analyse
• ABC-Analyse
• Die ABC-Analyse einfach erklärt