Category Management - Entwicklung eines Lebensphasenmodells

In Zusammenarbeit mit einem international tätigen Konsumgüterhersteller und einem international tätigen Technologiekonzern

Projektbeschreibung

Das Ziel bestand in der Analyse von Kaufstrategien und des Kaufverhaltens, vor allem im Hinblick darauf, welche soziodemografischen Faktoren in welchem Maße Einfluß haben. Diese Informationen haben eine hohe Bedeutung für das Category Managment. Notwendig hierzu sind personalisierte Transaktionen und soziodemografische Informationen. Die hier angewandten Methoden lassen sich grundsätzlich von Kassenbons eines Handelsunternehmens auch auf Transaktionsdaten anderer Unternehmen bzw. nicht stationärer Vertriebswege übertragen. Die Datenbasis bildeten Rohdaten aus dem Haushaltspanel eines führenden Marktforschungsinstituts. Daher standen zusätzlich zu den Transaktionsdaten damit verknüpfte Individualdaten zur Verfügung. Ein weiterer Vorzug war, daß die Erhebung unterschiedliche Vertriebsschienen umfaßte. Diese Daten wurden aufbereitet, ein geeignetes Datenmodell entworfen und in eine für Data Mining geeignete Form überführt. Im nächsten Schritt erfolgte die Datenauswertung. Den Abschluß bildeten Interpretation und Bewertung der Ergebnisse.

Methoden

Die verwandten Methoden waren

  • Assoziationsanalysen (Messung von Verbundbeziehungen - zeitlicher Querschnitt)
  • Sequenzielle Muster (Messung von Verbundbeziehungen - zeitlicher Längsschnitt)
  • Clusteranalysen (Bildung von Segmenten)

Ergebnisse

Vor allem stand bei dieser Untersuchung die Frage im Vordergrund, wie sich Transaktionen in Beziehung zu soziodemografischen Daten setzen lassen. Damit konnten Einblicke in das Einkaufsstätten- und Markenwechselverhalten gewonnen, vor allem aber die Determinanten von Einkaufsstrategien und des Einkaufsverhaltens analysiert werden. Die Ergebnisse sind einerseits zur Verbesserung der Kommunikation nutzbar und liefern andererseits wesentliche Informationen für die Sortimentsgestaltung. Insbesondere in Verbindung mit soziodemografischen Daten sind Käufersegmente identifizierbar und werden Einkaufsstrategien vorhersagbar.

Die Ergebnisse der Analyse dieser Transaktionsdaten (Massendaten) stehen in Einklang zu den im Rahmen des Forschungsprogramms durchgeführten explorativen Befragungen.

Keywords: Identifikation relevanter soziodemografischer Faktoren; Analyse des Kaufverhaltens; Identifikation von Kauftypen; Unterstützung des Category Managements; Handel; Einzelhandel; Konsumgüterindustrie; Kundenorientierung; Category Management; Sortiment; Marktsegmentierung; Customer Relationship Management; Consumer Insight