Kundenbeziehungsmanagement: Scoring nach Kundenstatus, Kundentypus und Kaufhistorie

45.000 Kontakte, eine Bordeaux-Kampagne

"Zieh mir bis morgen früh eine Empfängerliste für die Bordeaux-Kampagne." Mittwoch, 14 Uhr. Deine Teamleitung steht am Schreibtisch. Im CRM stehen 45.000 Kontakte. Die Kampagne bewirbt Wein ab 80 Euro pro Flasche. Versandkosten: 2 Cent pro Mail.

Schickst du an alle, landen 840 Euro bei Leuten, die nur Druckerpatronen kaufen. Rund 900 genervte Kontakte melden sich ab und sind dauerhaft verloren. Die Conversion-Rate? Nahe null, weil die Zielgruppe im Datenberg untergeht.

Die Phasen des Kundenlebenszyklus - aktiv, inaktiv, neu - liefern dir das erste Sortierkriterium. Erinnerst du dich an das Double-Opt-In? Ohne gültige Einwilligung darfst du den Kontakt gar nicht anschreiben. Und die Zweckbindung beim Umgang mit Kundendaten begrenzt, welche CRM-Felder du für die Selektion nutzen darfst.

Aber wie findest du aus den verbleibenden Kontakten die, die tatsächlich Wein für 80 Euro kaufen würden?

🔮 Bevor du weiterliest: Welche drei Kriterien würdest du wählen, um aus 45.000 CRM-Kontakten die kaufwahrscheinlichsten für eine Premium-Wein-Kampagne herauszufiltern?

Drei Dimensionen für den Score

Ein Scoring-Modell bewertet jeden CRM-Kontakt mit Punkten. Je höher der Score, desto wahrscheinlicher kauft die Person. Drei Dimensionen bestimmen den Wert:

1. Kundenstatus - Ist der Kontakt aktiv, neu oder inaktiv? Aktive Kontakte interagieren regelmäßig und reagieren eher auf Kampagnen. Aktiv = 3 Punkte, neu = 2, inaktiv = 1.
2. Kundentypus - Passt das Kaufprofil zur Kampagne? Wer als Genießer oder Gastro-Einkauf kategorisiert ist, hat höheres Interesse an Premium-Wein als jemand, der nur Bürobedarf bestellt. Passend = 3, verwandt = 1, kein Bezug = 0.
3. Kaufhistorie - Hat der Kontakt schon Wein oder ähnliche Produkte gekauft? Vergangenes Kaufverhalten ist der stärkste Prädiktor. Produkt gekauft = 3, verwandte Kategorie = 1, nie = 0.

Der Gesamt-Score ergibt sich aus der Summe: maximal 9, minimal 0.

Fünf Kontakte, fünf Scores

Du öffnest das CRM und bewertest fünf Kontakte:

Die Berechnung pro Kontakt: Du liest die drei Werte ab und addierst sie. Kontakt A bekommt 3 + 3 + 3 = 9. Kontakt D bekommt 3 + 0 + 0 = 3.

Die Top 3 für die Kampagne

Die drei kaufwahrscheinlichsten Kontakte: A (9), B (8) und C (7). Alle drei haben bereits Wein gekauft und passen zum Kundentypus.

Kontakt D fällt raus: zwar aktiv, aber null Bezug zu Wein. Kontakt E ist ein Grenzfall. Feinkost-Interesse deutet auf Genuss-Affinität hin, aber ohne Wein in der Kaufhistorie bleibt das Risiko höher. Je nach Budgetrahmen setzt du die Schwelle bei Score 6 oder 7.

Entscheidend ist nicht der einzelne Wert, sondern die Kombination aller drei Dimensionen. Ein hoher Kundenstatus allein reicht nicht, wenn Typus und Historie bei null liegen.

Drei Ursachen für Streuverluste

Was wäre passiert, wenn du die Bordeaux-Mail an alle 45.000 geschickt hättest? Drei Ursachen treiben die Streuverluste:

1. Fehlender Kundentypus-Filter: Kontakte ohne Bezug zu Wein erhalten eine irrelevante Mail. Sie öffnen sie nicht oder melden sich ab.
2. Ignorierte Kaufhistorie: Wer nie Wein bestellt hat, reagiert auf eine 80-Euro-Flasche mit Desinteresse. Die Conversion bleibt bei Bruchteilen eines Prozents.
3. Kein Status-Check: Inaktive Kontakte ohne jüngste Interaktion haben generell niedrigere Öffnungsraten. Die Mail verpufft.

Ergebnis mit Scoring: Statt 45.000 Mails verschickst du rund 1.200. Versandkosten: 24 Euro statt 840. Abmeldungen: unter 20 statt 900. Die Conversion steigt, weil jeder Empfänger tatsächlich zur Zielgruppe gehört.

Segmentierung statt Gießkanne

Aus den drei Ursachen leitest du drei Segmentierungskriterien ab:

• Kundentypus filtert nach Interessenprofil: Nur Kontakte mit Bezug zur beworbenen Produktkategorie erhalten die Mail.
• Kaufhistorie filtert nach Verhalten: Nur Kontakte, die bereits ähnliche Produkte gekauft haben.
• Kundenstatus filtert nach Aktivität: Nur Kontakte, die in den letzten Monaten interagiert haben.

Dazu kommt ein viertes Pflichtkriterium, das kein Scoring-Wert ist, aber rechtlich zwingend: der Opt-in-Status. Ohne gültige Einwilligung nach dem Double-Opt-In-Verfahren darfst du den Kontakt nicht anschreiben.

⚖️ Vergleich im Kopf: Was unterscheidet eine Kampagne an 45.000 ungefilterte Kontakte von einer an 1.200 per Scoring ausgewählte - nicht nur bei den Kosten, sondern auch bei der langfristigen Wirkung auf deine Kontaktdatenbank?

Vier Filter für die Druckerpatronen-Reaktivierung

Neues Szenario: Deine Teamleitung will Bestandskontakte reaktivieren, die seit mindestens 12 Monaten keine Druckerpatronen mehr bestellt haben. Du definierst vier Filterkriterien:

1. Kundenstatus = inaktiv (keine Bestellung oder Interaktion seit 6+ Monaten)
2. Letzter Kauf in der Kategorie Druckerpatronen liegt mindestens 12 Monate zurück
3. Produktkategorie = Druckerpatronen oder Bürobedarf (der Kontakt hat diese Produkte früher gekauft und braucht sie vermutlich wieder)
4. Opt-in = gültig (Double-Opt-In abgeschlossen, keine Abmeldung)

Im CRM filterst du Schritt für Schritt: Von 45.000 Kontakten bleiben nach dem Status-Filter 8.200 inaktive. Davon haben 2.400 zuletzt Druckerpatronen bestellt. 1.100 passen zur Produktkategorie. Nach dem Opt-in-Check bleiben 940 Kontakte im Zielsegment.

Segment dokumentieren

Jedes Segment braucht eine saubere Dokumentation, damit dein Team die Auswahl nachvollziehen kann:

• Segmentname: "Reaktivierung Druckerpatronen Q3"
• Filterkriterien: Status inaktiv, letzter Kauf ≥ 12 Monate, Kategorie Druckerpatronen/Bürobedarf, Opt-in gültig
• Erwartete Segmentgröße: 940 Kontakte
• Kampagnenziel: Wiederkauf durch zeitlich begrenzten Rabattcode (z.B. 15 % auf Patronen)

Ohne diese Dokumentation weiß in drei Monaten niemand mehr, warum genau diese 940 Kontakte ausgewählt wurden - und die nächste Kampagne fängt bei null an.

🧑‍🏫 Erkläre es im Kopf: Eine neue Kollegin fragt: "Warum schicken wir die Reaktivierungs-Mail nicht einfach an alle Inaktiven?" Wie erklärst du ihr in zwei Sätzen, warum die vier Filter nötig sind?