Recency-Frequency-Monetary Value Modell

Recency-Frequency-Monetary Value Modell

Segmentierung und Bewertung von Kundenpotential - Teil 1

Data, Technology & Analytics for Marketing

Bewertung von Kunden und Kundenbeziehungen ist seit jeher eine Herausforderung für Marketing Abteilungen. Zugleich ist es ein wichtiges Steuerungselement für die Kommunikationsstrategie, der Mediaplanung und Budgetierung. In dieser Artikelreihe werden wir unterschiedliche Ansätze der Kundenbewertung beschreiben und deren Vor- und Nachteile hervorheben.

Im ersten Teil beschreiben wir das Recency-Frequency-Monetary Value Modell (RFM) bietet einen quantitativen Ansatz zur Kundensegmentierung.

Kurzgesagt

1. Bewertung von Kunden ist für sowohl die Planung als auch die Kommunikationsstrategie substanziell.

2. Recency-Frequency-Monetary Value Modelle (RFM) bietet einen schlanken und einfachen Ansatz für die Bewertung dieser Segmente.

3. Recency beschreibt den Zeitraum seit dem letzten Kauf, Frequency die Frequenz des Wiederkauf und Monetary Value den Warenkorb des Nutzers.

4. Basierend auf den Kaufdaten von Nutzern können somit übersichtliche Segmente geschaffen werden, welche auf den jeweiligen Business Case maßgeschneidert werden kann.

Das berühmte Pareto-Prinzip besagt, dass 20% der Kunden für 80% des Umsatzes eines Unternehmens verantwortlich sind. Zu bestimmen, welche der Kunden diese 20 Prozent sind, ist auf vielen Ebenen hilfreich. Von Clusteranalysen über komplexe Gruppierungsmethoden gibt es verschiedene Methoden, um dieses Ziel zu erreichen. Das Recency-Frequency-Monetary Value (RFM)- Prinzip ist dabei eine übersichtliche und durchdachte Variante, welche die wesentlichen Aspekte der Kundeneinordnung abdeckt und eine Segmentierung ermöglicht.

Wie bereits aus dem Namen abzuleiten ist, kombiniert RFM drei verschiedene Faktoren der Kundenbewertung. Recency bezeichnet den Zeitraum seit dem letzten Kauf eines Kunden. Ein mögliches Maß dafür ist die Anzahl an seit dem Kauf vergangener Wochen oder alternativ eine standardisierte Skala von 1-10 wie etwa „10 minus der Anzahl an Monaten seit dem letzten Kauf“, wobei eine höhere Bewertung den Kunden als „wichtiger“ einordnet.

Frequency ist das Maß für die Zahl an Käufen innerhalb eines bestimmten Zeitraums und soll so die Loyalität eines Kunden bemessen. Welcher Zeitraum hier gewählt wird, hängt von Unternehmen und Produkt ab, beispielsweise werden Autos deutlich unregelmäßiger gekauft als Elektronikgeräte. Während man bei Elektronikgeräten die Käufe innerhalb des letzten Jahres heranziehen könnte, sollte der Zeitraum bei Autoverkäufen länger gewählt werden.

Der Monetary Value Aspekt bezieht den Wert des „Warenkorbs“ in die Segmentierung mit ein. Eine mögliche Größe ist der durchschnittliche Preis eines gekauften Produkts oder das teuerste gekaufte Produkt innerhalb eines Zeitraums. Zum Zwecke einer Standardisierung könnte dieser Wert mit einem unternehmensspezifischen Benchmark-Value verglichen werden (etwa Benchmark = Monetary Value 5; je mehr, desto höherer Score, darunter niedriger).

Die RFM Analyse kombiniert die Bewertung der drei Faktoren für jeden Kunden und ordnet ihn dementsprechend ein. Ein Kunde, der in allen drei Kategorien hohe Scoring-Werte aufweist, also häufig, erst kürzlich und mit hohem Warenwert kauft, ist demzufolge ein „premium“ Kunde, welcher eine hohe Loyalität zu dem Unternehmen und hohen Bedarf an den Produkten hat.

Das Modell nimmt keine Wertung zwischen den Faktoren vor. Zwei Kunden mit gleichem Monetary Value, wobei einer höhere Frequency und der andere höhere Recency aufweist, werden vom Modell als gleich wichtig bewertet. Je einfacher das Scoring-System der einzelnen Faktoren ist, desto leichter fällt die Gruppeneinteilung der Kunden, etwa in wichtige Kunden, Wachstums-Kunden, inaktive Kunden, gefährdete Kunden und weniger wichtige Kunden, die selten um wenig Geld Produkte erwerben. Geteilt nach hoher und niedriger Recency sind in folgenden beiden Graphen beispielhafte Segmentierungen zu finden, welche als Vorlage dienen und je nach Unternehmen angepasst werden müssen.

Mögliche Kundensegmente für hohe Recency (oben) und niedrige Recency (rechts).

Fazit

Die RFM-Analyse ist ein guter Weg, um mit bestehenden Kaufdaten Kunden in übersichtliche Segmente aufzuteilen. Anhand der drei Bewertungsfaktoren wird eine transparente und nachvollziehbare Kundengruppierung erstellt, auf deren Basis Marketing-Maßnahmen an die Kundengruppen angepasst werden können. Das Modell bietet zwar nur einen groben Überblick, kann jedoch ohne viel Aufwand und sofern die Daten vorhanden sind um weitere Faktoren ergänzt werden und so zu einer noch genaueren Kundenkategorisierung beitragen. Für Unternehmen, welche bisher keine Kundengruppensegmentierung vorgenommen haben, bietet die RFM-Analyse einen ausgezeichneten Startpunkt.

Quellen

  • https://blog.gpredictive.de/was-ist-eigentlich-mit-recency-frequency-monetary-value
  • Fader, P. S., Hardie, B. G., & Lee, K. L. (2005). RFM and CLV: Using iso-value curves for customer base analysis. Journal of Marketing Research, 42(4), 415-430
  • Miglautsch, John R. „Thoughts on RFM scoring.“ Journal of Database Marketing & Customer Strategy Management 8.1 (2000): 67-72.
  • https://www.eightleaves.com/2011/01/using-rfm-to-identify-your-best-customers/

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Data- & Marketing-Analyst (m/w/d) (40h/Woche)

Wir sind eine Unternehmensberatung mit Schwerpunkt Data Analytics und -Optimisation rund um das Feld Marketing. Zu unseren Kunden gehören internationale Großkonzerne und aufstrebende KMUs aus den Bereichen Mode, Immobilien, Glücksspiel, Rechtsberater, Möbelhäuser, Agenturen und Vermarkter uvm.  Wir suchen ab sofort einen Consultant zur Verstärkung unseres Teams.

Hinweis: Aufgrund der aktuellen Situation werden mögliche Bewerbungsgespräche ausschließlich per Videocall geführt. Über technische Details werden dann ggf. persönliche Abstimmungen getroffen.

Was du bei uns tun wirst

  • Du erstellst Daten- und Analysekonzepte für unsere Kunden und unterstützt Sie bei der Auswahl der passenden Marketing- & Daten-Technologien.
  • Du managst internationale Projekte und dienst als erste Anlaufstelle.
  • Du erstellst Audits über bestehende technische und datenorientierte Setups.
  • Du stehst den Kunden bei Fragen zu Daten und Marketing-Technologien zur Seite.
  • Du unterstützt Kunden in Analysefragen mit deskriptiver und präskriptiver Statistik.
  • Du unterstützt bei administrativen Tätigkeiten.

Unsere Erwartungen an dich

  • Abgeschlossenes Bachelor- oder Master-Studium mit betriebswirtschaftlichem Schwerpunkt, mit Spezialisierung in Statistik, Marketing, IT oder Data Science.
  • Reisebereitschaft im Ausmaß von 20%.
  • Du hast ausgezeichnete Deutsch- und Englisch-Kenntnisse, jede weitere Fremdsprache ist von Vorteil.
  • Gute Kenntnisse in Webtechnologien und Datenbanken.
  • Kenntnisse im Bereich Data-Management (Data Warehouse, Data Lake, ETL etc.) sind von Vorteil.
  • Kenntnisse im Bereich Marketing, sowie Marketing-Technologie sind von Vorteil.
  • Du bist strukturiert und analytisch veranlagt.
  • Du hast eine hohe Lernbereitschaft, denkst kreativ und lösungsorientiert.
  • Du denkst mit und stellst dich ehrgeizig neuen Herausforderungen.

Was dich bei uns erwartet

  • Top-Arbeitsklima in einem motivierten Team mit viel Humor.
  • Zentral gelegenes Büro mit Terrasse und Blick auf die Mariahilfer Straße.
  • Flache Hierarchien und die Möglichkeit eigene Ideen zu entwickeln.
  • Flexible Arbeitszeiten

Haben wir dein Interesse geweckt? Bewerbe dich jetzt unter jobs@corestad.com

Das kollektiv-vertragliche Mindestgehalt für die Position beträgt 1.884,99 EUR mit Bereitschaft zur deutlichen Überzahlung, je nach Erfahrung und Qualifikation.

Unsere Datenschutzbestimmungen findest du unter https://corestad.com/datenschutzerklarung/

Verantwortlicher:
Corstad
Mach Consulting e.U.
Mariahilfer Straße 54 Top 15
1070 Wien

Doubling the conversion rate

Doubling the conversion rate

Channel Analysis & Mix Modelling

Data, Technology & Analytics for Marketing

Process automation for an Agency

Determining which channels led to conversions is an essential marketing question. Attribution models present different approaches towards evaluating to which extent different channels contributed towards a conversion. The obtained information can be used to optimize the media mix and significantly raise the conversion rate.

  • Business sector: Gambling Industry
  • Project goal: improving conversion rate and ROAS
  • Duration: 6 months

Problem

The client faced a difficult situation as he shared around 80% of the market with one major competitor. The market was saturated and declining which caused decreasing revenues, lower profits, and higher advertisement spending for the company. The task was to determine where advertisement cost could be reduced while maintaining revenues and thereby increasing the return on investment.

Way

We started by analysing the channels and the conversion funnel. We discovered that the conversion rate was at only 20% of the cross-industry-average which was the starting point of the analysis. Low conversion rates can be caused by multiple issues including website structure and traffic quality.  Attribution modelling was performed to detect which channels were working better than others.

Outcome

The analysis showed no single issue causing the low conversion rate, but multiple issues with the website and the campaigns. By performing mix modelling, we discovered that different publishers performed poorly in comparison to their attributed budget. Based on the analysis we created a new media mix reducing spends on non-performing campaigns and shifting budgets between channels. The conversion rate and the return on advertising spend could both be doubled while the cost-per-action was cut in half.

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46% acceleration of reporting processes

46% acceleration of reporting processes

Data Management & ETL

Data, Technology & Analytics for Marketing

Reporting automation for an Agency

The amount of data agencies are able to collect is continuously growing despite ever more restricting regulations. Differences in naming conventions from agencies clients as well as different reporting requirements are difficult to align on a common denominator. Consequently, structuring and analysing data throughout an agency has become a non-trivial problem. To avoid data-silos, an ETL integration can be useful for ensuring an efficient and well-structured data management process.

Business sector: Agency

Project goal: ETL-Integration

Duration: 6 months

Problem

As one of the biggest agencies in Austria, the customer had the problem of heterogenous data from numerous clients and channels. Overall reporting required significant ammount of FTEs for gathering and analysing data. The company decided to acquire an ETL-solution to gather data at one place and being able to generate basic reports automatically and more complex reports within a short period of time. The complexity of the data posed a challange for the integration.

Approach

The acquired ETL-solution had several limitations which required the input data to be restructured to fit the requirements for the reporting output. Based on the input data we conducted a gap analysis between the capabilities of the system and the target result. We analysed the data sources and the data model of the solution and designed an alternative model to integrate the data sources by leveraging lessen known features of the solution, stepping aside from the standard integration model. 

Outcome

With the redefined structure and the workarounds, the data connectors were all fully integrated. The reporting systems were tailored to the requirement. Together with the client we created visualisations for different business units and their customers and automating reports which before had to be created by the departments manually before. Resulting in a decrease in reporting time of about 48% reported by the client. 

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27% decrease in customer response time

27% decrease in customer response time

Process Analysis & Data Management

Data, Technology & Analytics for Marketing

Optimising data collection and data management process for an energy supplier

When businesses grow fast within a short span of time, they often need to adjust their internal processes. If they are not designed in a scalable way, companies formerly known for their efficiency tend to become slow and inefficient. Therefore process design is more relevant today than ever before.

Business sector: energy

Project goal: process efficiency

Duration: 5 months

Problem

The client was faced with the problem of guaranteeing maintenance within a certain amount of time. Customers were complaining that the time period between a submitted request at the service centre and the someone actually solving the issue was too long. Therefore the client addressed problems within the service centre as that was the point at which they located bottleneck.

Approach

We started by interviewing the employees of the service centre to receive a deeper understanding of the processes and software systems. Based on the feedback provided we mapped the processes as well as the data collection and analysed overlaps with other departments. A automation requirement document was created with all relevant necessary data sources and systems was created along with a pseudo business-case to test the effectivity. Based on these learning and on the analysis the data systems were joined and subprocesses were automated so the service center could have a one-stop-shop for the data collection.

Outcome

The process restructuring resulted in the customer response time being reduced by 27%. The buffertime for workers increased by 17% and therefore the company’s processes became more resilient to sudden peaks in demand for support.

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80% increase in ROI

80% increase in ROI

Through cost optimization and budget reallocation

Data, Technology & Analytics for Marketing

ROI optimisation for a MedTech company

There are a multitude of reasons which can force companies to suddenly and drastically reduce their marketing expenditures. Stopping all campaigns might be a quick solution but will ultimately result in significantly lower revenues even in the short term. A different approach is to reduce and reallocate media spendings to ensure a reduced effect on the revenue of the company. Through in-depth channel analysis hidden inefficies can be uncovered, which can have significant effects on the overall ROI. 

Business sector: MedTech

Project goal: Marketing-Optimisation

Duration: 20 project days

Problem

The client needed to drastically reduce marketing expenditures while maintaining as many sales as possible, ie higher profit and return on investment. The client sold a variety of products globally with dynamically managed adspendings through multiple digital channels. 

Approach

Through data exploration and mining we analysed the aggregate and channel performance on a campaign, product, and country-level along the sales funnel. We uncovered siginificantly varying cost per leads and cost per purchase values on each described level, which we structured and prioratized based on previously developed segmentation mechanism. To ensure optimal conversion rates we furthermore analysed and optimised the sales funnel through incentivising strategies along with multivariate tests. 

By focussing on a group of core markets while reducing expenditures in other markets, a significant reduction in marketing expenditures could be reached while at the same time ensuring that sales in the core markets remained at a stable level.

Expenditure per Country Segment​
Revenue per Country Segment​

Outcome

+0%
Return on Investment

Based on our analysis the company was able to reduce marketing expenditures significantly while the number of sales decreasing only by around 20%. This resulted in an overall higher net revenue and significant increase in the return on investment alongside a more efficient long-term marketing plan.

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600% increase in digital leads

600% increase in digital leads

Behavioral Data Analysis

Data, Technology & Analytics for Marketing

Increased digital lead generation through behavioral analysis for real estate company

Companies digitising their product offering face the problem early on converting leads entering the website effectively. Why people have low engagement levels and consequently low conversion rates are hard to trace back as usually multiple issues cause clients dropping out along the way. To gain insights into the behavior of their customers we proposed our client to directly analyse their behavior through session recordings and quantitative behavioral data analysis. 

Business sector: Real estate

Project goal: CR Optimisation

Duration: 3 months

Problem

Our client was kicking off their digital transformation through improving their web performance and offering direct contact options for clients on their website. Though the  website was visually appealing, they face the problem not being able to convert their traffic into leads. People visited the website with significant bounce rates and conversion rates close to 0%. Our approach was to start by analysing the user behavior onsite and offsite.

Approach

An analysis of the website’s analytics data suggested that users were confused by its structure. Through behavioral flow analysis, session recordings as well as detailed analysis on soft website KPIs we helped the client to improve the information architecture of the site along with optimizations of certain website elements.

Outcome

Through simple changes on the site the client saw a significant increase in conversions. The number of contacts increased by approximately 600% while no cannibalisation from offline conversions were reported by the client. The changes resulted in an efficient and lasting solution for the company’s effort not only to shift conversions from offline to online but also in harnessing digital as a potential sales channel.

 

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Das Scheitern von Datenlösungen – Veränderungsresistenz

Das Scheitern von Datenlösungen – Teil 1: Veränderungsresistenz

Seit der Gründung unserer Beratung im Frühjahr 2017 beschäftigen wir uns mit der Herausforderung Unternehmen den Mehrwert ihrer Daten offenzulegen. Wir haben die Umsetzung von kleinen, aber feinen Projekten für KMUs bis hin zu Komplettintegrationen von Data Management Lösungen von Großkonzernen abgewickelt. In all diesen Projekten gab es diverse Hürden, welche auf ersten Blick als unmöglich erschienen, jedoch mit hinreichendem Zeitinvestment bewältigt werden konnten. Diese möchte ich in weiterer Folge kurz aufzählen, erläutern und anschließend mögliche Lösungen dafür präsentieren, mit denen wir gute Ergebnisse erreichen konnten.

Im Grunde können die Probleme in drei große Gruppen geschlossen werden:

  • Scheitern durch Veränderungsresistenz
  • Scheitern durch Datenheterogenität
  • Scheitern durch Kapazitätsengpässe

Diese drei Gruppen haben sich alle in nahezu jedem Projekt in irgendeiner Form gezeigt. Daher möchten wir nun in dieser Artikelreihe auf diese genauer eingehen und Lösungsvorschläge dazu bieten.

Scheitern durch Veränderungsresistenz

Dieser Punkt ist womöglich der schwierigste von allen. Das Unternehmen hat sich dazu entschlossen die verfügbaren Daten zu nutzen und die notwendigen Mittel wurden bereitgestellt, nur gibt es Kunden, Partner oder Mitarbeiter, die sich sträuben diese Lösungen zu akzeptieren.

Abbildung 1: Überblick möglicher Lösungsansätze für Veränderungsresistenz.

Es gibt nicht ohne Grund Berater im Bereich Veränderungsmanagement, denn wir Menschen lösen uns selten gerne von bewährten Dingen. Ob dies der Kaffee am Morgen, das Glas Wein am Abend, der Sitzplatz im Lieblingsrestaurant oder eben unsere Unternehmensprozesse sind. Veränderungsresistenz betrifft alle Stakeholder, egal ob Kunden, Lieferanten oder wir selbst.

Welche Methodik und Prozess wir zur Lösung dieser Herausforderungen anwenden wählt der Stakeholder, daher möchten wir nun kurz auf diese jeweils eingehen.

Resistenz der Partner

Unsere Partner ermöglichen es uns, unseren Kunden die besten Produkte oder Dienstleistungen bereitzustellen. Eine gute Beziehung zu ihnen ist somit unerlässlich. In vielen Situationen haben Unternehmen jedoch nicht die Einflussgröße, dass sie ihre Partner zu einer Veränderung bewegen können. In manchen Fällen, obwohl wir das selten zugeben möchten, sind wir ihnen zu einem gewissen Grad sogar ausgeliefert.

Wie bei so vielen Dingen ist der Schlüssel Kommunikation. Das klingt zwar trivial, jedoch ist ein offenes Gespräch mit den Partnern in vielen Fällen ausreichend, um eine Veränderung zu bewirken oder zumindest den Grund der Resistenz zu erkennen. Durch unsere Unabhängigkeit als Berater, konnten wir unvoreingenommen und offen mit den Partnern über diese Punkte sprechen. Im Zuge dessen haben wir folgende Ursachen identifiziert:

  • Unverhältnismäßige Anforderungen zu Kundenrelevanz
  • Laufend ändernde Anforderungen
  • Unterschiedliche Anforderungen je nach Ansprechperson
  • Nicht finanzierter Mehraufwand
  • Steigende Komplexität

Diese können wir nunmehr auf nur zwei Motivatoren herunterbrechen: Komplexität und Aufwandsentschädigung. Diese zwei gehen meist miteinander einher, wodurch wir in Wirklichkeit das Problem aus beiden Richtungen adressieren können.

Als Lösung können wir auf eine alte Weisheit zurückgreifen. Jedes Problem kann dadurch gelöst werden, indem man ein Bündel Geld dagegen schmeißt oder wir gehen den nachhaltigen Weg und versuchen unsere Zusammenarbeit bzw. die Workflows mit den Partnern neu zu definieren. Es muss uns jedoch bewusst sein, dass diese Unterfangen auch eine gewisse Komplexität mit sich bringen. Eine Balance zwischen eigenen Interessen und denen des Partners zu finden ist oftmals nicht einfach, zumal hierzu Kompromisse geschlossen werden müssen.

Der Weg dies möglichst effizient zu gestalten liegt in der

  • Übersicht Schaffen
    • Erstellung eines Business Requirement Documents,
    • Dokumentation, wie unsere Partner sich in unserem Prozess einbetten, sowie einer
  • Absichern
    • Vordefinierte Grenzen des Entgegenkommens (Finanziell, Workflowtechnisch)

Wie in der IT seit jeher gehandhabt, können wir mit einer sauberen Dokumentation der Anforderungen es sowohl uns als auch den Partnern erleichtern einen Überblick über die Anforderungen zu schaffen. Da muss es keine 200 Slide Präsentation im Corporate-Style sein, es reicht auch ein simples A4-Blatt mit unseren Erwartungen.

Die Art, wie sich unsere Partner in unseren Prozess einbetten, hilft uns erstens die Relevanz und die Dringlichkeit dieser zu erfassen und deckt häufig Ineffizienzen in der Einbindung auf. Hierbei erneut: Es ist nicht immer zielführend ein wissenschaftliches Niveau anzustreben. Es reicht häufig aus, sich mit dem Team für 2 Stunden in einen Raum zu sperren und alle mit ausreichend Post-Its auszustatten. Tom Wujec hat mit seinem Design Thinking Approach[1] einen sehr guten Ansatz zur Problemlösung geschaffen.

Uns selbst Grenzen zu setzen ist eine erstrebenswerte Tugend, bei Verhandlungen jedoch ein Muss. Im Eifer der Optimierung dürfen wir nicht vergessen, dass wir mit Entgegenkommen meist uns und unseren Mitarbeitern mehr auflasten. Daher sind klare Grenzen zu setzen, die Rollen stets klar zu definieren und darauf zu beharren.

Der vierte versteckte Punkt, betrifft unsere Mitarbeiter, die sich letztendlich an die neuen Workflows halten müssen, wodurch wir zum nächsten Punkt kommen:

Resistenz der Mitarbeiter

Mitarbeiter sind das Unternehmen. Diese Aussage trifft vor allem Shareholder wie ein Stich ins Herz, doch sind es Mitarbeiter, die überhaupt das Unternehmen zum Funktionieren bringen. Umso wichtiger ist es die Mitarbeiter motiviert[2] zu halten. Das ist gerade bei Veränderungsprozessen substanziell.

Technologie und Dateninnovation führt unweigerlich zu Veränderungen in Prozessen, in den Rollen, der Arbeit selbst und im vom Mitarbeiter erwarteten Verhalten. Das trägt zur Unsicherheit bei und löst häufig Proteststimmung aus. Wir haben im Zuge der Erstellung dieses Artikels zahlreiche Herangehensweisen zur Strukturierung dieses Problems überprüft, kamen jedoch zum Schluss, dass im Zentrum, zumindest im Falle von Software- und Daten-Lösungsintegrationen eine Frage im Zentrum steht.

„Wem nützt diese Implementierung?“

Beantworten wir nämlich diese Frage, können wir die notwendigen Maßnahmen entsprechend davon ableiten. Um die Signifikanz dieser Frage nahezulegen, beschreiben wir im Weiteren zwei mögliche Antworten, wie sich in Folge das Verhalten der jeweiligen Stakeholder verändert.

Integration nützt nur dem Management oder selektiven Abteilung

Um die notwendige Kontrollfunktion des Managements gerecht zu werden, müssen zum Teil Maßnahmen zur Kontrolle eingeführt werden, welche für Mitarbeiter mühsam bis lästig erscheinen (z.B. Zeitaufzeichnung, CRM-Wartung).

Ähnlich sieht es aus, wenn nur eine einzelne Abteilung davon profitiert, allerdings alle anderen dabei mitwirken müssen. Gerade bei Datenlösungen, welche gewisse neue Strukturen benötigen, treffen Änderungen im Workflow primär die operativen Einheiten, während administrative und beratende Units deutlich weniger involviert sind.

Diese notwendigen Übel müssen Mitarbeiter über sich ergehen lassen, doch wird dies gewöhnlich nicht reibungslos erfolgen. Um dies möglichst effizient durchzubringen, haben wir einige Anstoße zur Lösung dieser Probleme zusammengetragen, die unsere Kunden mit Erfolg angewendet haben:

  • Klare Kommunikation, wieso diese Anpassungen für das Unternehmen notwendig sind
  • Versuch den entstandenen Mehraufwand der operativen Einheiten mit Erleichterungen an anderen Stellen zu kompensieren
  • Simultane Integration weiterer Lösungen, die Mitarbeiter entlasten
  • Einbeziehen der Mitarbeiter in den Entscheidungs- und Umsetzungsprozess
  • Rechtzeitige Vorbereitung der Mitarbeiter zu Änderungen, den Prozess, deren Rollen und die Veränderungen

Dies sind nur einige mögliche Lösungen hierfür. Unsere Berater-Kollegen im Change-Management-Bereich werden Ihnen hierzu auch weitere Möglichkeiten nennen können.

Integration nützt nur Kunden

Gerade bei diesem Thema entsteht häufig Proteststimmung, selbst wenn die Mehraufwendungen seitens der Kunden bezahlt werden. Das Management erfreut sich ggf. über den Zusatzauftrag, Mitarbeiter müssen allerdings die Mehrarbeit leisten. Erfolgt keine Zusatzzahlung seitens des Kunden, kann dies sogar allgemein zu Missmut führen.

Wir sehen dieses Problem häufig im B2B-Bereich, wenn Unternehmen einem oder wenigen großen Kunden ausgeliefert sind. Der Kunde kennt seine Relevanz und kann somit kompromisslos Änderungen einfordern während bei Wiederspruch das Damokles Schwert über dem Unternehmen zum Wackeln beginnt.

Zwar gibt es Lösungen dazu, welche langfristig dieses Problem in Griff halten. Es muss kurzfristig in den sauren Apfel gebissen werden. Wir empfehlen dabei folgende Herangehensweisen:

  • Erfassung der Kundenerwartungen, Absprache und Abnahme einer Integrationsroadmap (siehe Business Requirements Documentation bei Partner)
  • Klares Erwartungsmanagement zu Kapazitätsengpässen und zeitlichen Rahmen mit den Kunden
  • Offenlegung der notwendigen prozessualen Änderungen im Rahmen des Projektes
  • Offenlegung der zusätzlich notwendigen Kapazitäten im Rahmen der Projektumsetzung und im laufenden Betrieb, selbst wenn hierfür keine zusätzlichen Zahlungen abgerufen werden
  • Teamgefüge stärken, indem Management und Mitarbeiter gemeinsam an der Problemstellung arbeiten. („Gemeinsam schaffen wir das“)

Darüber hinaus gelten die im vorgehenden Punkt beschriebenen Maßnahmen weiterhin, da diese im Rahmen der Umsetzung zum Vorschein kommen.

Wie wir anhand dieser exemplarischen Antworten erkennen können, gibt es kein Go-to-Rezept für diese Herausforderung. Wir empfehlen daher folgende Maßnahmen, um mit dieser vielfältigen Problemstellung erfolgreich klarzukommen:

  • Klares Bild darüber schaffen, welche Stakeholder davon Vorteile haben und welche davon betroffen werden sein.
  • Dedizierte personelle Ressource für das Projektmanagement, die sich auch mit den veränderungsbedingten Herausforderungen auseinandersetzt und das Projekt vorantreibt
  • Zuziehen einer externen Ressource, die sich dediziert mit dem Thema Change-Management befasst und das Unternehmen darauf vorbereitet.

Resistenz der Kunden

„Wenn nur die Kunden nicht wären…“ Mit diesem ironischen Satz können sie ein Lächeln auf das Gesicht von Mitarbeitern des Dienstleistungssektors zaubern. Die Relevanz von Kunden und Kundenbeziehungen zu beschreiben, wirkt spätestens seit Amazon trivial. Wie gehen wir damit um, wenn ein Kunde sich weigert eine neue Lösung einen neuen Prozess zu integrieren, der für uns jedoch substanziell ist? Ein guter Freund von mir sagte mir einst im Kontext seiner beruflichen Herausforderungen zynisch: „Wenn es keinen anderen Weg gibt, bleibt immer noch der Exit.“ Da dies jedoch kein nachhaltiger Weg im Kontext der Kundenbeziehungen ist, möchten wir einige potenzielle Lösungsvorschläge hierzu präsentieren, mit welchen wir gute Erfolge erzielen konnten:

  • Einbeziehen der/des Kunden in der Auswahl und dem Umsetzungsprozess neuer Lösungen
  • Pitchen der Lösung unter klarem Fokus auf die Vorteile finanzieller oder prozessualer Natur für den Kunden
  • Hinreichende Zeit zur Umstellung den Kunden sicherstellen
  • Workarounds erarbeiten, mit dem Ziel diese langsam zu verabschieden und Kunden in kleinen Schritten auf die neue Lösung umstellen, sofern das Unterfangen das erlaubt
  • Kopplung einer zusätzlichen Lösung, welche dem Kunden deutliche Vorteile bietet

Anpassungen, welche den Prozess unsere Kunden verändern und ihnen keinen Mehrwert bringen, sind ganz grundsätzlich zu überdenken. Es gibt wenige Gründe solche Vorhaben durchzusetzen, sofern das Ziel nicht der Verlust der Kunden ist.

Abschließend in den Worten Anton Bruckner: „Wer hohe Türme bauen will, muss lange am Fundament verweilen.“

Das war der erste Teil unserer Artikelreihe. Wir hoffen wir konnten Ihnen Gedankenanstöße zu diesem äußerst spannenden Thema geben. Gerne empfangen wir Anmerkungen, Fragen und welche Erfahrungen Sie gemacht haben.

Beim nächsten Artikel geht es um Datentypen, Namenskonventionen, Silos und wie Sie diese Herausforderungen meistern können.

[1] Eine inspirierende Herangehensweise and Lösung von Komplexen Problem hat Tom Wujec auf seiner Website beschrieben. https://www.drawtoast.com/

[2] Wir möchten an der Stelle darauf verzichten in die Motivationstheorie einzutauchen. Weiterführend können wir die Publikationen von Barbuto und Scholl empfehlen.

Assistenz der Geschäftsführung

Front Office & Assistenz der Geschäftsleitung (15h/Woche)

Wir sind eine Unternehmensberatung mit Schwerpunkt Data Strategy, -Technology, -Analytics und -Optimisation rund um das Feld Marketing. Zu unseren Kunden gehören internationale Großkonzerne und aufstrebende KMUs aus den Bereichen Mode, Immobilien, Glücksspiel, Rechtsberater, Möbelhäuser, Agenturen und Vermarkter uvm.  Wir suchen ab August eine Verstärkung für unser Front Office und als Assistenz der Geschäftsleitung.

 

Was du bei uns tun wirst

  • Du unterstützt unser Team bei administrativen Themen des Arbeits-Alltags
  • Du empfängst unsere Kunden und kümmerst dich um Ihr Wohl
  • Du pflegst die Ressourcen für das Büro und bestellst ggf. selbstständig Nachschub
  • Du kümmerst dich um die Terminkoordination und die Organisation von Besprechungen
  • Du fungierst als Schnittstelle zu internen und externen Ansprechpartnern
  • Du übernimmst  eigenständig operative Teil-Tätigkeiten im Bereich der Buchhaltung
  • Du unterstützt unser Team mit der Verwaltung unseres Briefverkehrs 
  • Du sorgst dich pro aktiv um die Erstellung und Pflege diverser Unterlagen

Unsere Erwartungen an dich

  • Hohe Organisations- und Kommunikationskompetenz
  • Ausgezeichnete EDV-Kenntnisse (MS Office, insbesondere Excel, Word, Outlook)
  • Selbstständigkeit, ausgeprägte Hands-on-Mentalität und starke Motivation
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Freundliche und gewinnende Persönlichkeit
  • Verlässlichkeit und Bereitschaft Verantwortung zu übernehmen
  • Überdurchschnittlich gepflegtes und serviceorientiertes Auftreten

Was dich bei uns erwartet

  • Top-Arbeitsklima in einem motivierten Team mit viel Humor.
  • Sehr zentral gelegenes Büro mit Terrasse und Blick auf die Mariahilferstraße.
  • Flexible Arbeitszeiten

Haben wir dein Interesse geweckt? Bewerbe dich jetzt unter jobs@corestad.com

Das kollektiv-vertragliche Mindestgehalt für die Position beträgt bei Vollzeit 1.884,99 EUR. 

Unsere Datenschutzbestimmungen findest du unter https://corestad.com/datenschutzerklarung/

Verantwortlicher: 
Mach Consulting
Norbert Gyarfas-Mach e.U.
Mollardgasse 26/13
1060 Wien