Kundensegmentierung Automotive.

Die Analyse und Modellierung von Kundengruppen zur Identifikation von neuen Kundenbedürfnissen ist eine zentrale Aufgabe in der Automotive Marktforschung. Im Rahmen von jährlich stattfindenden Panel Befragungen werden tausende Personen zu Ihren Wünschen und Eigenschaften in Bezug auf automobile Mobilität befragt. Diese Daten werden von den Automobil OEMs systematisch analysiert, um neue Kundenbedürfnisse rechtzeitig zu erkennen. Mittels Clusteranalysen wird versucht, Kundensegmente aufzudecken, die in sich homogene Eigenschaften aufweisen, zu den anderen Gruppen jedoch möglichst unterschiedlich sind. Unser Kunde, ein internationaler Automobilkonzern, stand vor der Herausforderung, dass die bisherigen Clusteranalysen sehr volatile Ergebnisse erzeugten und sich von Jahr zu Jahr stark veränderten.

Basierend auf den zur Verfügung gestellten Panel Befragungsdaten haben wir zunächst den Kundenansatz als Benchmark repliziert. Hierbei zeigte sich keine zufriedenstellende Cluster-Trennkraft. Der Grund hierfür war die extreme Heterogenität zwischen den verwendeten Konstrukten. Nach einer Datenbereinigung und Dimensionsreduktion der verschiedenen Konstrukte wurden innerhalb der Konstrukte separate Clusteranalysen durchgeführt. Die Ergebnisse der Sub-Cluster wurden dann wiederum in einer Meta-Clusteranalyse verarbeitet. Hierbei zeigten sich gute bis sehr gute Diskriminanzen der Cluster-Lösungen. Auch die inhaltliche Interpretation der Resultate lieferte plausible Ergebnisse.