Appinio Research · 02.11.2023 · 10min Lesezeit
Zielgruppe und -märkte besser verstehen, Kundenbindung stärken, die Entwicklung vorantreiben und die Risiken eines Produktlaunches bewerten - all das ist möglich, denn dafür hat die Marktforschung ein mächtiges Werkzeug im Repertoire: Die Clusteranalyse. Damit können Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen erfasst werden.
Was die Clusteranalyse ist, woher sie kommt, welchen Nutzen sie für Marktforschung und Unternehmen hat, welche Voraussetzungen für eine Analyse erfüllt werden müssen und welches Potenzial in der Clusteranalyse für Ihr Marketing steckt – das zeigen wir in diesem Artikel.
Was ist eine Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse ist in der Marktforschung ein wahres Multitalent. Mit dieser statistischen Datenanalyse können Muster und Gruppierungen in Daten erfasst werden, die gemeinsame Merkmale oder Eigenschaften aufweisen. Ähnliche Datenpunkte bzw. Objekte werden in homogenen Gruppen (sogenannte „Cluster“) zusammengefasst. Mit dieser Unterteilung können Unternehmen zielgerichtete Erkenntnisse über ihre Kunden, ihre Produkte oder Märkte gewinnen und in strategische Marketingmaßnahmen implementieren.
Wann ist die Clusteranalyse sinnvoll?
Eine Clusteranalyse bringt wertvolle Markt- und Zielgruppeninsights für Unternehmen hervor. Doch wann ist solch eine Analyse am sinnvollsten? Vor allem, wenn Unternehmen eine Vielzahl von Kunden oder Produkten haben und diese in übersichtliche Gruppen einteilen möchten. Das ermöglicht zum Beispiel eine gezieltere Ansprache der verschiedenen Kundensegmente. Gleichzeitig fördert die Clusteranalyse die Entwicklung personalisierter Marketingstrategien und Zielgruppenansprachen. Nicht zuletzt können Unternehmen mit einer Clusteranalyse ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken, indem sie ihre Ressourcen effizienter nutzen und bessere Entscheidungen in Marketing und Produktentwicklung treffen.
Eine kurze Geschichte der Clusteranalyse in der Marktforschung
Die Clusteranalyse hat ihren Ursprung in den 1930er Jahren. In den 1950er und 1960er Jahren entstanden verschiedene Ansätze der Clusteranalyse, die gleichzeitig immer spannender für Marktforschung und Marketing wurden. Unternehmen erkannten das Potenzial der Analyse, um Kundendaten zu segmentieren und Zielgruppen zu identifizieren, um daraus maßgeschneiderte Ansprachen und optimierte Marketingstrategien zu entwickeln.
Mit dem Siegeszug von Computern ab den 1980er Jahren wird die Clusteranalyse noch zugänglicher und effizienter. Heute ist die Clusteranalyse beliebter denn je. Dank technologischer Innovationen wie Big Data, ausgefeilter Statistiksoftware wie SPSS sowie app-basierter Datenanalyse in Echtzeit ist die Clusteranalyse für den Unternehmenserfolg unverzichtbar – um Marktsegmente zu verstehen, Kundenbedürfnisse zu ermitteln und Wettbewerbsvorteile herauszuarbeiten.
Wo werden Clusteranalysen eingesetzt?
Die Clusteranalyse wird in der Marktforschung eingesetzt, um Kunden bzw. Daten in homogene Zielgruppen einzuteilen, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren und daraus personalisierte Marketingstrategien entwickeln zu können.
Daher wird die Clusteranalyse auch außerhalb der Marktforschung überall dort genutzt, wo es eine Einteilung in bestimmte Gruppen braucht. Etwa im Gesundheitswesen, wo für Patientengruppen personalisierte Behandlungspläne entstehen. Im Finanzwesen können Portfolios optimiert und dadurch Risiken minimiert werden. In der Biologie hilft die Clusteranalyse bei der Identifizierung genetischer Muster und Stammbäume, um wiederum bestimmte Krankheitsursachen zu erforschen. In der Sozialwissenschaft werden Bevölkerungsgruppen und Verhaltensmuster segmentiert. Die Verkehrsplanung und Logistikbranche wiederum kann mit Clusteranalysen Verkehrsströme untersuchen und effizientere Routen planen.
Die Vor- und Nachteile der Clusteranalyse
Die Clusteranalyse bietet eine Menge Möglichkeiten, um Unternehmen auf neue Level zu heben:
- Muster und Strukturen in großen Datenmengen erkennen
- Zielgruppen identifizieren und segmentieren
- Marketingstrategien personalisieren und Effizienz steigern
- Produkte und Dienstleistungen optimieren
- Fundierte Entscheidungsgrundlage für Unternehmensstrategie und Marketingplan bilden
Natürlich ist die Methode nicht perfekt und hat ein paar Nachteile:
- Auswahl der Cluster und deren Anzahl kann subjektiv sein
- Große Datensätze sind rechercheintensiv und verschlingen viele Ressourcen
- Einzelne Datenpunkte können Ausreißer sein und die Clusterbildung negativ beeinflussen
- Analysen basieren mitunter auf falschen Annahmen zur Einordnung der Daten
- Es besteht die Gefahr, zu viele Cluster zu bilden, die womöglich nicht mehr repräsentativ sind
Cluster als gute Datenbasis für weitere Analysen
Die Ergebnisse der Clusteranalyse bieten einerseits hervorragende Anknüpfungspunkte für zielgerichtete Marketingmaßnahmen. Andererseits sind die Cluster eine gute Basis für weitere Untersuchungen im Rahmen einer Regressionsanalyse, einer Faktorenanalyse oder einer TURF-Analyse. Bei ersteren wird nach Beziehungen zwischen einzelnen Variablen geforscht, um zum Beispiel den Erfolg oder Misserfolg einer Marketingaktivität zu untersuchen – oder um Zusammenhänge zwischen einzelnen Segmenten zu verstehen. Die Faktorenanalyse hingegen vereinfacht komplexe Datensätze und filtert die wichtigsten Faktoren heraus, um noch mehr Gemeinsamkeiten von Objekten innerhalb eines Clusters auszumachen. Die TURF-Analyse untersucht anhand vorliegender Daten den Erfolg und Misserfolg von Marketingaktivitäten und ermittelt, mit welchem Produkt- und Marketing-Mix die meisten Kunden erreicht werden.
Welche Voraussetzungen braucht es für eine Clusteranalyse?
Eine erfolgreiche Clusteranalyse lebt von einer fundierten Datengrundlage. Dafür sollten die Daten normalisiert bzw. skaliert werden, um sie miteinander zu vergleichen und in Cluster einordnen zu können. Für die Cluster braucht es klar erkennbare Merkmale bzw. Variablen. Auch ist die Wahl des richtigen Algorithmus und einer geeigneten Analysesoftware wie zum Beispiel SPSS sowie die Festlegung der Clusteranzahl entscheidend. Letztendlich ist das Verständnis für die Zielsetzung der Analyse elementar, um sinnvolle Cluster zu interpretieren und daraus strategische Entscheidungen abzuleiten.
Welche Methodik verfolgt die Clusteranalyse?
Je nach Zielsetzung und Datenlage bietet die Clusteranalyse unterschiedliche Herangehensweisen, also Methoden. Die beiden gängigsten Methoden sind die hierarchische Clusteranalyse und k-Means.
Bei der hierarchischen Clusteranalyse entsteht eine Baumstruktur aller Datenpunkte, die von einzelnen Datenpunkten bis hin zu größeren Clustern reichen kann. Dadurch können Cluster auf verschiedenen hierarchischen Ebenen gebildet werden – agglomerativ (von unten nach oben) und divisiv (von oben nach unten).
Die k-Means Methode hingegen ist eine sogenannte iterative Technik. Datenpunkte werden in sogenannte k-Cluster gruppiert, welche vor der Analyse definiert werden. Das Ziel: ähnliche Datenpunkte in denselben Clustern platzieren, sodass jedes Cluster eine ähnliche Charakteristik aufweist. So können Muster besser identifiziert und daraus Trends abgeleitet werden.
Beispiel für verschiedene Gruppenverteilungen als Ergebnis einer Clusteranalyse
Anwendungsbeispiel für eine Clusteranalyse
Angenommen, ein Unternehmen möchte jüngere Zielgruppen erreichen und die Bedürfnisse dieser Altersgruppen besser verstehen, um individuelle Marketingmaßnahmen zu entwickeln. Dazu werden in einer Umfrage demografische Daten wie Alter, Geschlecht, Wohnort, Interessen usw. erhoben. Die Ergebnisse werden mithilfe einer Clusteranalyse untersucht, um die Kunden in verschiedene Gruppen einteilen zu können. Auf Basis dieser Ergebnisse kann das Unternehmen gezielte Marketingmaßnahmen entwickeln und auf die jeweiligen Kundengruppen ausrichten.
Die Clusteranalyse in neun Schritten
Die Clusteranalyse bietet sich vor allem an, um aus großen Datenmengen zusammenhängende Muster und Gruppen herauszuarbeiten. Das wiederum fördert wertvolle Erkenntnisse, um Marketingstrategien und Zielgruppenansprache zu optimieren. So läuft die „typische“ Clusteranalyse:
- Datenvorbereitung
Vor dem Start beinahe jeder Analyse steht das Sammeln und Vorbereiten der Daten, die untersucht werden sollen – z.B. Kundendaten oder Produktmerkmale. Die Daten sollten vollständig, sauber und im gleichen Format vorliegen.
- Auswahl der Variablen
Welche Variablen und Merkmale sind für die Analyse relevant? Das können zum Beispiel demografische Informationen, Kaufverhalten der Zielgruppen oder Produkteigenschaften sein.
- Normalisierung der Daten
Durch das Normalisieren der Daten wird eine Vergleichbarkeit hergestellt. So können die Ergebnisse besser skaliert und unterschiedliche Merkmale von Einheiten oder Wertebereiche herausgearbeitet werden.
- Auswahl der Methode
Die Clusteranalyse bietet unterschiedliche Herangehensweisen, also Methoden (siehe oben). Die Entscheidung für eine Methode fällt mit Zielsetzung und Datenlage.
- Festlegung der Clusteranzahl
Wie viele Cluster sollen zum Einsatz kommen und die Daten unterteilen? Die Bestimmung kann durch visuelle Inspektion von Streudiagrammen oder mit Hilfe von statistischen Methoden wie dem Elbow-Kriterium erfolgen.
- Umsetzung der Clusteranalyse
Jetzt geht’s ans Eingemachte. Jedem Datenpunkt wird ein bestimmtes Cluster zugewiesen. Dazu eignet sich Statistiksoftware wie SPSS.
- Interpretation der Ergebnisse
Die Analyse der gebildeten Cluster ermittelt charakteristische Merkmale und Unterschiede zwischen den Gruppen. Aus der Identifizierung von Schlüsselmerkmalen oder Gemeinsamkeiten innerhalb der Cluster können Marketingstrategien und/oder Produktverbesserungen abgeleitet werden.
- Validierung und Umsetzung der Ergebnisse
Mit internen oder externen Validierungsmethoden können die Ergebnisse und Gruppeneinteilungen kritisch geprüft werden. Anschließend werden basierend auf den Ergebnissen gezielte Marketingstrategien oder Anpassungen von Produkten und Dienstleistungen an die Bedürfnisse der einzelnen Cluster vorgenommen.
- Überwachung und Anpassung
Abschließend sollte die Wirksamkeit der neuen Maßnahmen überwacht und ggf. angepasst werden. Die Clusteranalyse kann kontinuierlich genutzt werden, um Veränderungen im Markt oder im Kundenverhalten zu erkennen und die eigene Strategie flexibel anzupassen.
Darum sollten Unternehmen auf die Clusteranalyse setzen
Mit der Clusteranalyse haben Marktforschung und Unternehmen ein mächtiges Instrument, um komplexe Daten in klare und interpretierbare Muster zu verwandeln. Durch die Gruppierung von Kunden oder Produkten in Cluster können Zielgruppen präzise identifiziert, darauf aufbauend maßgeschneiderte Marketingstrategien entwickelt und letztendlich Wettbewerbsvorteile gesteigert werden. So können Marktforscher wie Unternehmen die Vielfalt der Märkte besser verstehen sowie die Bedürfnisse von Kunden besser erkennen und erfüllen. Dank einer datengesteuerten Entscheidungsfindung treffen Unternehmen bessere strategische Entscheidungen, was in der heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftswelt von unschätzbarem Wert ist.
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