Was ist die Kundenrentabilitätsanalyse?

Die Kundenrentabilitätsanalyse ist ein Werkzeug aus der Betriebsbuchhaltung, das den Fokus von der Produktlinienrentabilität verlagert Kundennutzen. Activity Based Costing betrachtet die verschiedenen Kostentreiber, um die Kosten genau zu isolieren und die Rentabilität eines Produkts zu bestimmen.

Im Gegensatz, Die Kundenprofitabilitätsanalyse ist eine Methode zur Untersuchung der verschiedenen Aktivitäten und Ausgaben, die bei der Betreuung eines bestimmten Kunden anfallen. Mit anderen Worten, es konzentriert sich auf die Analyse des Gewinns pro Kunde und nicht des Gewinns pro Produkt.

Berechnung der Kundenrentabilität

Die Berechnung der Kundenrentabilität beginnt mit der Ermittlung der verschiedenen Kosten, die speziell im Zusammenhang mit der Betreuung eines bestimmten Kunden oder Kundensegments anfallen.

Zum Beispiel, ein Unternehmen für Solarmodule bedient zwei Arten von Kunden:Privatpersonen und kleine mittlere Unternehmen (KMU). Für die Erlangung, Wartung, und Bindung seiner Kunden, das Unternehmen zu Beratungs- und Servicebesuchen verpflichtet ist, sowie die Bearbeitung von Verkaufsaufträgen. Einzelpersonen benötigen nur einen Besuch vor Ort, bevor sie eine Bestellung aufgeben.

KMU benötigen häufigere Besuche, da sie an mehreren Standorten ansässig sind und im Rahmen des Großkaufs mit After-Sales-Service versorgt werden. Das Verhalten und die Rentabilität der Kunden sind in der folgenden Tabelle angegeben:

Anwendung der Kundenrentabilitätsanalyse

Aus dem gegebenen Beispiel, die Kundenprofitabilität des Individualsegments übertrifft die des Mittelstandssegments. Diese Erkenntnis unterstützt das Unternehmen dann bei seinen strategischen Entscheidungen. Es kann seinen Fokus darauf richten, mehr Kunden aus dem profitableren Individualsegment zu gewinnen und zu binden. Alternative, es kann nach Kostensenkungsansätzen für sein KMU-Segment suchen.

Möglicherweise, Es kann daran arbeiten, seinen Einkaufsprozess neu zu gestalten, um die Häufigkeit von Besuchen oder Bestellungen zu reduzieren. Andernfalls, Es kann versuchen, seinen Kunden zusätzliche Servicebesuche in Rechnung zu stellen, um das Gewicht der Kosten vom Unternehmen auf den Kunden zu verlagern.

Vorteile der Kundenrentabilitätsanalyse

Diese Erkenntnisse sind mit herkömmlichen Berichtsmethoden möglicherweise nicht erreichbar. In der Gewinn- und Verlustrechnung eines Unternehmens bei der Berechnung des Verkaufs keine Granularität vorgesehen ist, Allgemein, und VerwaltungsausgabenSG&ASG&A umfassen alle Nichtproduktionskosten, die einem Unternehmen in einem bestimmten Zeitraum anfallen. Darin enthalten sind Aufwendungen wie Miete, Werbung, Marketing-Linie.

Eine der gebräuchlichsten Marketingkennzahlen für den Umsatz pro Segment kann ebenfalls irreführend sein. Wenn das Unternehmen 120 Kunden im Individualsegment und 80 Kunden im KMU-Segment meldet, Manager könnten glauben, dass KMU zu zwei Dritteln ihres Jahresumsatzes beitragen.

Indem Sie die Pareto 80-20-Regel befolgen, Sie kommen zu dem Schluss, dass sie sich auf diese kleinere Kundengruppe konzentrieren sollten, die zu einem größeren Anteil des Jahresumsatzes beiträgt. Jedoch, wie wir aus der zusätzlichen analytischen Granularität der obigen Kundenrentabilitätsanalyse wissen, sie würden dann einem weniger profitablen Kundensegment mehr Ressourcen zuweisen.

Durch die Untersuchung der Kundenrentabilität und nicht nur des Umsatzes, Das Unternehmen erhält einen genaueren Einblick, welches Kundensegment der stärkere Treiber seiner Gesamtrentabilität ist.

Kritik an der Kundenrentabilitätsanalyse

Der größte Kritikpunkt an der Kundenprofitabilitätsanalyse ist die Auswahl eines begrenzten Zeitrahmens und Segmentierungskriterien. Jedoch, mit dem Aufkommen von Big Data, Die Kundenrentabilität kann mit neuen Methoden berechnet werden, die den Lifetime-Value eines Kunden und nicht nur den Umsatz innerhalb eines begrenzten Zeitrahmens bestimmen.

Zusätzlich, in Bezug auf die Segmentierung, Predictive Analytics wird in der Lage sein, den Wert einzelner Kunden zu schätzen, indem sie Treiber in Verhaltensmustern identifiziert und nicht nur den Wert des durchschnittlichen Kunden in seinem jeweiligen Segment.

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