Personalisierung im B2B-Bereich eröffnet neue Gewinnpotentiale

Forschungen zeigen, dass im B2B-Bereich über zwei Drittel der Kundenerwartungen nicht  erfüllt werden. Damit liegen erhebliche Gewinnpotentiale brach. Um in einem zunehmend heterogenen, dynamischen Marktumfeld, das auch oft als „New Normal“ bezeichnet wird, erfolgreich zu sein, bedarf es neuer Ansätze. Real-time Preference Analytics hilft, diese Lücken zu schließen und Geschäftsprozesse nachhaltig profitabler zu gestalten.

B2B-Kundenerwartungen häufig (unnötig) enttäuscht

Eine große globale Studie mit über 10.000 Teilnehmern stellte fest, dass Produkt- und Serviceleistungen bei 71 Prozent der Kunden im B2B-Bereich hinter den Erwartungen zurückbleiben. Ein Großteil dieser Kunden wäre sogar bereit, signifikant mehr zu bezahlen, wenn sie Leistungen erhielten, die besser mit ihren Anforderungen übereinstimmten. Doch was sind diese Anforderungen? Weshalb patzen vielen Unternehmen bei der Kür, und wieviel  Gewinnpotential bleibt wirklich auf der Strecke?
Bei genauer Analyse sticht ins Auge, dass die größten Erwartungslücken nicht beim Kernprodukt zu finden sind, sondern in den Bereichen Service und Supply Chain. Wenn Außendienst-Mitarbeiter der Einfachheit halber gerne an der Preisschraube drehen, um den Verkauf anzukurbeln, ist dies der falsche Weg: Wird anstatt eines Preisnachlasses derselbe Betrag in Wertsteigerungen für den Kunden investiert, ergibt sich meist ein zusätzliches Premium von über 20 Prozent. Je kleiner die Erwartungslücke, desto höher die Zahlungsbereitschaft.
Bei der Suche nach der Ursache dieser systemischen Fehlausrichtung sind drei Problematiken im Fadenkreuz.

Problematik 1: Traditionelle Segmentierungsmethoden sind nicht nur unpräzise, sondern irreführend

Bei der Betrachtung von mehreren hundert Anwendungen im B2B-Bereich zeigte sich, dass fast 90 Prozent der Firmen immer noch auf konventionelle Segmentierungsmethoden setzen, zum Beispiel demographische Charakteristika (Firmengröße, Branche, Lokation, etc.) und Umsatzhistorie. Dieser Ansatz vertraut darauf, dass historische Umsätze eines Kunden  tatsächlich repräsentativ sind für dessen Entscheidungsprozesse. Mit zunehmender  Heterogenität in den Märkten und komplexeren Produktlösungen hat allerdings die Vorhersagegenauigkeit konventioneller Analysemethoden stark gelitten. Die Kernfrage sollte also nicht lauten was der Kunde bis dato gekauft hat, sondern: Was wäre ein Kunde wirklich bereit zu kaufen?
Auch CRM und Big Data schauen in den Rückspiegel und lassen wichtige Fragen unbeantwortet. Für einen vorausblickenden, verlässlichen Ansatz bedarf es innovativerer Analysemethoden, wie zum Beispiel eine Präferenzmessung auf Einzelkundenbasis (auch Real-time Preference  Analytics genannt). Diese Methode quantifiziert für jeden einzelnen Kunden nicht nur dessen individuelle Präferenzen, sondern auch die entsprechenden Zahlungsbereitschaften. Die Resultate sind direkt und in Echtzeit umsetzbar, können zur präzisen Personalisierung  verwendet werden und ermöglichen es, einzelne Kunden mit den richtigen Wertversprechen und Servicelevel zu verknüpfen.

Problematik 2: Präferenz ist nicht gleich Zahlungsbereitschaft

Mehr als die Hälfte aller Komponenten eines B2BAngebotes zeigt erheblich andere Zahlungsbereitschaften als deren korrespondierende Präferenz. Dies bedeutet, viele Angebotskomponenten sind einem Kunden zwar wichtig, doch der Kunde ist nicht unbedingt bereit, entsprechend dafür zu bezahlen. Auf der anderen Seite haben gewisse  Produkteigenschaften oft eine erheblich höhere Zahlungsbereitschaft, als deren Präferenz andeutet. Im Personalbereich werden diese Effekte als Hygienefaktoren beschrieben, doch wir finden diese auch im B2B-Marketing wieder.
Für den Vertrieb stellt das genaue Verständnis individueller Präferenzen und Zahlungsbereitschaften ein enormes Optimierungspotential dar. Werden beide Dimensionen in Einklang gebracht, kann der Gewinn pro Transaktion erheblich gesteigert werden. Dies resultiert aus höherer Zahlungsbereitschaft in Kombination mit geringem Cost-to-Serve („CTS“). Gleichzeitig werden Targeting und Kommunikation signifikant effektiver.

Beispiel einer Value Gap Analyse: Die Angebotskomponenten eines Produkts stoßen auf unterschiedliche Zahlungsbereitschaften.

 

 

 

 

 

 

Problematik 3: Kunden erwarten nicht unbedingt mehr, sondern andere Werte von ihren Lieferanten

Die Ergebnisse unserer Studien zeigen deutlich einen Trend weg von einem Transaktionsfokus
und hin zum Wunsch größerer Integrationstiefe und Partnerschaft. Entsprechend werden Dienstleistungen, die über das Kernprodukt hinausgehen, als besonders wertvoll und differenzierend geschätzt. Gegenseitiges Verständnis der Lieferketten, frühe Einbindung in Produktentwicklung, Hilfe bei Compliance, Unterstützung bei digitalen  Transformationsprozessen gelten als besonders akkretiv. Dieser Trend wurde durch die Corona
Pandemie noch weiter verstärkt.

Erfolg in B2B erfordert zunehmend B2C-Spielregeln

Megatrends in B2C-Märkten haben auch das B2B-Spielfeld erreicht: zunehmende Kundenheterogenität, schnell sich verändernde Kundenpräferenzen und nicht lineare Zahlungsbereitschaften, komplexere Lösungen mit stark ausgeprägten  Partnerschaftskomponenten. Für das B2B-Management bedeutet dies einen Strategiewechsel,
hin zur präferenzbasierten Personalisierung und Neuorientierung von Wertansätzen im Einklang mit neuen ganzheitlichen Kundenerwartungen. Dies erfordert Investitionen in neue Prozesse und Analysefähigkeiten, nicht nur um Managemententscheidungen zu unterstützen, sondern um datenbasiert, agil und personalisiert dynamische Kundenerwartungen zu befriedigen.
Unternehmen, die diesen Schritt wagen, werden bis dato brachliegende Potentiale in erhebliche Gewinnoptimierung umsetzen. Viele Fallbeispiele zeigen, dass hier 30 Prozent und mehr
keine unrealistische Zielvorstellung sind. Das Ziel rechtfertigt also einen radikalen Methoden- und Strategiewechsel.


Der Autor: Sev K-H Keil ist Gründer und Aufsichtsratsvorsitzender der TrueChoice Solutions Inc. in New York, dem Weltmarktführer im Bereich Real-time Preference Analytics. Die 
patentierte TrueChoice Plattform für Marketing, Vertrieb und HR hilft Hunderten von Unternehmen in allen Industrien kunden- und mitarbeiterorientierter zu werden und dadurch messbar nachhaltig Gewinne zu optimieren (www.truechoice.io).