Was ist Kundensegmentierung: Modelle, Beispiele und Strategien

Unternehmen haben es selten mit einer homogenen „Kundschaft“ zu tun, die sich als ununterscheidbare Gesamtheit präsentiert. Häufig ist eine strukturierte Einteilung der Kundenbasis in Gruppen möglich, die ähnliche Merkmale, Erwartungen und Verhaltensmuster teilen. Diese Gruppen herauszufinden, ist die Aufgabe der Kundensegmentierung. 

Abhängig davon, welcher Markt betrachtet wird, gestaltet sich diese Aufgabe aber unterschiedlich schwierig. 

Deutschland und die EU gelten als besonders herausfordernd, weil die Zielgruppen regional und kulturell heterogen sind und unterschiedliche Zahlungspräferenzen mitbringen. Das belegen Euro-Vergleichsdaten der EZB: Die genutzten Online-Zahlungsarten unterscheiden sich je Land deutlich, und auch der Stellenwert von Bargeld versus Karte variiert im Euroraum erheblich. 

Hinzu kommt die Erschwernis, dass mit der DSGVO sehr klare Regelungen bezüglich der Datennutzung getroffen werden. 

Genau hier kann die Kundensegmentierung helfen, nur auf die wichtigsten Merkmale abzuzielen und damit die Datennutzung zu reduzieren.

Was ist Kundensegmentierung?

Die Kundensegmentierung teilt Kunden mit gemeinsamen Merkmalen in Gruppen ein. 

Die Einteilung kann z. B. anhand demografischer, geografischer oder psychografischer Merkmale erfolgen. Auch verhaltensbezogene oder bedarfsorientierte Kriterien können herangezogen werden. 

Statt alle Kunden mit einer gemeinsamen Logik anzusprechen, erfolgt die Adressierung zielgruppengenau. In der Praxis ist dabei eine Verknüpfung mit Personas und Nutzerprofilen üblich, um Marketing und Vertrieb noch genauer ausrichten zu können. Ein sicherheits- und informationsorientiertes Segment zum Beispiel reagiert stärker auf klare Konditionen, ein transparentes Leistungsargument und vertrauensbildende Signale. 

Die Segmentierung hilft hier bei der Auswahl einer passenden und präzisen Ansprache sowie des richtigen Kanals und Timings. Die Datenschutzrealität in Deutschland und der EU wiederum erfordert es, die Personalisierung sauber zu begründen. 

Die Segmentierung sorgt hier für die Begrenzung auf die wichtigsten Merkmale und vermeidet damit ein unkontrolliertes Profiling.

Warum Kundensegmentierung für Unternehmen wichtig ist

Die Kundensegmentierung ermöglicht Unternehmen einen zielgenaueren Einsatz ihrer Ressourcen. Statt einer breiten, unspezifischen Ansprache sind auf verschiedene Gruppen zugeschnittene Angebote, Botschaften und Kontaktpunkte möglich. Damit fällt es leichter, Customer Experience, Marketing und Vertrieb zu wirksamen Maßnahmen zu führen, die sich auch messen lassen.

Durch die Kundensegmentierung sind Unterschiede zwischen Gruppen klarer erkennbar, was die Gestaltung personalisierter Erlebnisse ermöglicht. Das kann funktionieren, selbst wenn nur wenige, zweckgebundene Merkmale der Kunden verwendet werden. Das Unternehmen erfährt, welche Barrieren einen Abschluss verhindern, welche Kanäle die Kunden bevorzugen und was ihre kaufentscheidenden Bedürfnisse sind. 

Je besser die Erwartungen eines Segments getroffen werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit für Wiederkäufe und die Loyalität regionaler Zielgruppen steigt. Gerade in regulierten Märkten wie Deutschland bietet die Segmentierung klare Vorteile, weil sich Maßnahmen nicht so einfach skalieren lassen. Denn Personalisierung und Ansprache müssen sich an bestimmte Rahmenbedingungen halten. So begrenzt etwa die DSGVO die Datennutzung. 

Die Segmentierung unterstützt die rechtssichere Umsetzung, indem pro Segment Zwecke, Datenumfang, zulässige Kanäle und Opt-Out sauber festgelegt werden.

Einzelhandelsketten zum Beispiel segmentieren häufig nach Region und Warenkorbtyp, um ihr Sortiment und die Coupons zu steuern. Im Gastgewerbe erfolgt die Segmentierung nach Stoßzeiten oder Touristen vs. Stammgäste, um Engpässe zu vermeiden und Umsätze zu stabilisieren. Fintech wiederum segmentiert typischerweise nach Branche wie etwa Handwerk, Gastronomie usw., um etwa auf die verschiedenen Zahlungsanforderungen reagieren zu können.

Arten der Kundensegmentierung

Im Idealfall schaffen es die gewählten Segmentierungsmodelle, das lokale Verhalten der Kunden etwa in Deutschland bzw. der EU widerzuspiegeln, ebenso wie die hier herrschenden Zahlungsnormen und Vorschriften.

1. Demografische Segmentierung

Bei der demografischen Segmentierung interessieren Merkmale wie das Alter, das Einkommen oder die Haushaltsform sowie der Beruf. Für den deutschen Kontext sind zudem das Bundesland oder die Branche interessant. Letztere wird zum Beispiel häufig eingeteilt in Industrie, öffentlicher Dienst oder Selbstständige.

Beispiel: Ein Fitnessstudio könnte spezielle Mitgliedschaften für Senioren und Studentenpreise einführen. Bei den Senioren könnte eine verlässliche und klare Zahlung an der Rezeption mit Karten oder Bargeld vorgesehen sein, bei den Studenten hingegen eine mobile und kontaktlose Zahlung per Smartphone.

2. Geografische Segmentierung

Anders als in stärker zentralisierten Märkten lohnt sich in Deutschland eine Segmentierung nach Regionen. Das können Bundesländer sein wie etwa Bayern vs. Berlin oder auch eine Unterteilung in städtischen und ländlichen Raum. 

In der Praxis ist es dann üblich, die Logistik, die Marketingbotschaften und die Lieferoptionen an die jeweilige Region anzupassen.

Beispiel: Ein Händler könnte im ländlichen Raum Abholstationen und andere Lieferoptionen nutzen. Eine Segmentierung in Stadt und Land ist daher für ihn lohnenswert.

3. Psychografische Segmentierung

Die psychografische Segmentierung richtet den Fokus auf die lokalen Werte, Einstellungen und den Lebensstil der Kunden. Deutsche Verbraucher zum Beispiel haben typischerweise starke Präferenzen für Aspekte wie Umweltschutz, Qualitätsbewusstsein sowie Sicherheit und Vertrauen bei den Zahlungsmöglichkeiten.

Beispiele: Eine Unterteilung könnte in qualitätsorientierte und Komfort-Käufer erfolgen. Die erste Gruppe kauft weniger impulsiv und informiert sich gründlicher, die zweite Gruppe priorisiert beim Kauf vor allem Zeitersparnis und reibungslose Abläufe.

4. Verhaltenssegmentierung

Die Verhaltenssegmentierung basiert auf den tatsächlichen Nutzungsdaten. Zu nennen sind hier die Kaufhäufigkeit, der Warenkorb oder Kanalpräferenzen wie etwa Filiale oder Online. Auch Retourenquoten oder Reaktionsmuster auf Kampagnen können herangezogen werden sowie die bevorzugten Zahlungsmethoden.

Zu den typischen Tools gehört die Webanalyse, bei der auf ein sauberes Consent-Management zu achten ist. Der Blick richtet sich auch auf CRM-Verhaltenspfade und hier auf die Angebotsnutzung oder Supportkontakte. Nützlich sind zudem Payment-Signale wie etwa die bevorzugten Zahlungsmethoden oder wiederkehrende Zahlungen sowie Abbrüche.

Beispiel: Eine Segmentierung könnte in „Wöchentlich“ und „Saisonal“ erfolgen. Der wöchentliche Käufer könnte von Treueprogrammen profitieren, saisonale Käufer benötigen eventuell spezielle Anreize für die Reaktivierung vor Spitzen.

5. Bedarfsorientierte Segmentierung

Diese Art der Segmentierung geht von den lokalen Problemen der Kunden aus. Das können Fragen der Regulierung, der Zahlungssicherheit oder des Komforts sein. Auch der grenzüberschreitende Versand kann ein Pain Point sein, der eine Segmentierung an dieser Stelle sinnvoll erscheinen lässt. 

Bedarfsorientierte Segmente sind zumeist direkt aktivierbar, weil sich für jedes Segment konkrete Maßnahmen ableiten lassen (z. B. Angebotspakete, Onboarding oder Servicelevel). Aus diesem Grund ist die Segmentierung für die Conversion besonders effektiv auch ohne tiefes Profiling.

Beispiel: In einem „Schnell startklar“-Segment könnten sich KMU wiederfinden, die wenig Zeit für das Setup haben und auf einfache Prozesse und eine geringe IT-Last angewiesen sind. Diese Gruppe sucht vielleicht eine schnelle Zahlungsabwicklung und kostengünstige POS-Systeme. Im Segment „Mobile Vor-Ort-Leistung“ wiederum könnten Handwerker einsortiert sein, die keinen festen Kassenplatz, sondern eine mobile Bezahlung direkt beim Kunden benötigen (z. B. Tap to Pay).

6. Technografische Segmentierung

Eine Einteilung der Kunden ist auch anhand der Technologie-Nutzung möglich. Hier steht im Fokus, ob die Kunden zum Beispiel auf Mobilgeräten kaufen, was die bevorzugten Kanäle sind und wie sich Offline- und Online-Touchpoints verbinden lassen. 

Im DACH-Raum ist das besonders für Geschäftsmodelle im Bereich SaaS/Fintech von Bedeutung.

Beispiele: Eine Segmentierung kann etwa in App- oder Desktop-Nutzer erfolgen. Desktop-Nutzer verbringen am Rechner mehr Zeit mit der Recherche. App-Nutzer auf dem Smartphone hingegen sind vielleicht eher Push-affin und nutzen Wallets für die Zahlung. 

Interessant sind auch Omnichannel-Switcher, die auf einem Gerät ihre Journey beginnen, den Kauf aber auf einem anderen abschließen (wie etwa mobil informieren und später zu Hause am Rechner bestellen).

7. Segmentierung nach bevorzugter Zahlungsmethode

In der Praxis ist es entscheidend, für jeden Kundentyp die passende Zahlungsoption zu wählen: 

• Eine kontaktlose und schnelle Annahme im Laden ist zum Beispiel bei hoher Mobilitätsquote und kurzem Entscheidungsfenster wichtig. Hier ist ein zügig einsatzbereites Kartenterminal-Setup ein klarer Vorteil.
  
• Im Fernabsatz ermöglicht ein personalisierter Zahlungslink eine Zahlung über eine separate, sichere Bezahlseite, ohne dass ein eigener Onlineshop erforderlich ist.
  
• Für Fernzahlungen, die telefonisch oder nachgelagert abgewickelt werden, kann zusätzlich ein virtuelles Kreditkartenterminal sinnvoll sein, um Kartenzahlungen ohne physischen POS anzunehmen. 

Hinweis: Echte nicht-elektronische Mail-/Telefon-Orders können als außerhalb der SCA-Pflicht gelten; kartengestützte, als elektronische Zahlungstransaktionen qualifizierende Zahlungen, die vom Zahler über den Händler initiiert werden, unterliegen grundsätzlich SCA. 

Kundensegmentierungsmodelle und -rahmenwerke

Anhand von Kundensegmentierungsmodellen und –rahmenwerken lassen sich Daten in handlungsfähige Gruppen übersetzen. Im EU-Kontext sind dabei Fragen wie Datenschutz und Zahlungsgewohnheiten zu berücksichtigen. 

Dabei kommen verschiedene Modelle zum Einsatz:

• Das RFM-Modell bewertet Aktualität, Häufigkeit und Umsatz, um Loyalität und Reaktivierung etwa im Handel oder Gastgewerbe zu steuern.
  
• CLV-Modelle schätzen den Kundenlebenszeitwert und priorisieren Investitionen in Bindung, Servicelevel und Upselling-Potenziale.
  
• B2B-Segmentierung kombiniert Firmografie, Use-Cases und Setup-Komplexität und unterstützt Rollout-Planung sowie Vertriebsschwerpunkte.

Die folgende Tabelle verdeutlicht, welche Daten für die Modelle erforderlich sind, für wen sich diese eignen und wo die Einschränkungen liegen:

RFM	Kaufzeitpunkt, Kaufhäufigkeit, Warenkorb/Umsatz	Datenminimierung & Zweckbindung; saubere CRM-Governance	Retail, Abo, Gastgewerbe
CLV	Deckungsbeitrag, Retention, Servicekosten, Churn-Signale	Transparenz, Profiling-Grenzen; konsistente Datenqualität	Budgetallokation, Service-Tiers, Retention-Programme
Firmografisch (B2B)	Branche, Größe, Standorte, Entscheidungsrollen	B2B-Datenquellen/Enrichment sorgfältig prüfen; Rollen & Rechte	Vertrieb, Angebotslogik, POS-Rollout

Besonders die EU/DE-typischen Einschränkungen sind bei der Auswahl eines passenden Modells zu berücksichtigen. Gerade in Deutschland sind Zahlungsdienste klar reguliert.

Durchführung einer Kundensegmentierungsanalyse

In der Praxis bestehen verschiedene Möglichkeiten, wie sich eine Kundensegmentierungsanalyse durchführen lässt. Nachfolgend ist ein beispielhafter Prozess beschrieben, der sich aus insgesamt fünf Schritten zusammensetzt.

Schritt 1: Kundendaten sammeln und organisieren

Eine gründliche und aufschlussreiche Analyse basiert auf einer verlässlichen Datengrundlage. Diese stammt aus dem CRM, aus den Transaktionshistorien und den Servicekontakten sowie dem Feedback. 

Die Daten müssen vereinheitlicht, bereinigt und über konsistente Kunden-IDs eindeutig zugeordnet werden. Alle Aufbewahrungsfristen, Zugriffsrechte und Zwecke sind genau zu dokumentieren, um den Datenschutzanforderungen der DSGVO zu genügen. 

Wichtige Grundsätze sind die Datensparsamkeit (Datenminimierung), die Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit.

Schritt 2: Wichtige Segmentierungsvariablen identifizieren

In diesem Schritt werden Kennzahlen ausgewählt, die mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Je nach Kontext können das zum Beispiel demografische, geografische, psychografische, verhaltensbasierte oder wertorientierte Merkmale sein. 

Jedes Unternehmen nimmt hier eine andere Priorisierung vor. Im EU-Umfeld sind auch Kanal- und Zahlungspräferenzen interessant, weil sich damit eventuell Friktionen am Checkout erklären lassen.

Schritt 3: Kunden analysieren und gruppieren

Als Nächstes erfolgt eine Gruppierung der Kunden anhand der im vorigen Schritt gewählten Variablen. Diese kann entweder regelbasiert oder mithilfe statistischer Verfahren erfolgen. 

Üblich ist zum Beispiel die Clusteranalyse. Ausreißer, Saisonalität und Datenlücken finden hier Berücksichtigung, um die Entstehung künstlicher Segmente zu vermeiden. Es können Plausibilitätschecks hinzukommen etwa mit Warenkorbmustern oder Abbruchraten. 

Die Ergebnisse sollen am Ende operativ sinnvoll und nicht nur rein mathematisch schlüssig sein.

Schritt 4: Kundenprofile entwickeln

Handlungsfähige Segmente erhalten die Unternehmen dadurch, dass sie die ermittelten Segmente in Profile übersetzen. Diese Profile beschreiben die Motive, die bevorzugten Kontaktpunkte und sonstigen Kaufgewohnheiten. 

Gerade im DACH-Kontext ist es der Normalfall, dass etwa die Zahlungsgewohnheiten stark variieren. Aus diesem Grund sollten die Kundenprofile auch die Payment-Perspektive berücksichtigen.

Schritt 5: Testen und verfeinern

Anhand von Performance-Daten erfolgt nach der Erstellung der Kundenprofile eine Validierung der Segmente. 

Die Kundengruppen sollen nicht nur rechnerisch existieren, sondern sich in der Praxis als stabil, unterscheidbar und nutzbar erweisen. Hierfür kommen Daten zur Conversion, zum Wiederkauf oder dem Deckungsbeitrag zum Einsatz. Sind die Muster nicht stabil, müssen Segmente neu definiert oder zusammengeführt werden. Bei der Ursache- und Wirkungsanalyse können iterative Tests mit kontrollierten Kampagnen helfen. 

Die Klassifikation ist also kein einmaliger Vorgang, sondern ein kontinuierlicher Prozess mit vielen Optimierungen.

Kundensegmentierung und die Customer Journey

Die Kundensegmentierung wirkt entlang der gesamten Customer Journey. Es wäre daher ein Fehler, die Wirksamkeit auf das Marketing beschränkt zu betrachten. 

Vorteile ergeben sich gerade an den verschiedenen operativen Touchpoints:

• Bekanntheit (Awareness): Die Segmentierung hilft bei der Auswahl wichtiger Themen und Nutzenversprechen, die im jeweiligen Segment wirklich im Vordergrund stehen.
  
• Erwägung (Consideration): Segmentierung sorgt für passende Inhalte, indem sie die entscheidungsrelevanten Informationen je Segment priorisiert. Sie liefert zudem passende Trust-Signale (z. B. transparente Konditionen, Sicherheit/Datenschutz, Bewertungen) und erhöht die Vergleichbarkeit, weil Angebote nach segmentrelevanten Kriterien strukturiert werden.
  
• Abschluss (Conversion): Die Segmentierung bietet hier einen großen operativen Hebel, weil sie den Checkout und die Zahlung friktionsärmer gestaltet. Es ist klarer erkennbar, an welcher Stelle bestimmte Segmente den Kauf abbrechen.
  
• Bindung (Retention): Da die Gründe für den Wiederkauf klarer sind, macht die Segmentierung die Bindung mess- und steuerbar.

Im EU-Kontext ist zudem die Omnichannel-Kohärenz (sauber geregelte Datenflüsse) zu berücksichtigen, ebenso wie die Grenzen für das Direktmarketing. Besonders strikt sind die Regeln im deutschen B2C-Kontext. 

Telefonwerbung erfordert stets eine vorherige ausdrückliche Einwilligung. Eine solche erfordert auch die E-Mail/SMS-Werbung. Zulässig ist die E-Mail-Werbung ohne Einwilligung nur im engen Bestandskundenprivileg nach § 7 Abs. 3 UWG.

Beispiele für effektive Kundensegmentierung aus der Praxis

Deutsche Supermärkte nutzen die Segmentierung, um ihre regionalen Sortimente und Coupons an unterschiedlichen Warenkorbtypen auszurichten und den Checkout reibungsloser zu gestalten. Bei einem Wocheneinkauf stehen zum Beispiel Wochenangebote im Vordergrund ebenso wie Mehrkauf-Vorteile. Bei Spontankäufen (Convenience-Korb) sind Standortnähe und Tageszeit wichtiger, wenn es um die Auslösung der Kauftrigger im richtigen Moment geht.

Im Bereich Fintech hingegen werden statt Warenkörben eher Zahlungsfälle, Risikoprofile oder Betriebsmodelle segmentiert. Kurze Abläufe und eine robuste Akzeptanz werden zum Beispiel bei POS-Zahlungen mit hoher Frequenz priorisiert. Bei mobilen Vor-Ort-Leistungen etwa bei Handwerkern oder Lieferdiensten sind hingegen ein reduziertes Setup und Zahlungen direkt beim Kunden wichtig.

Herausforderungen bei der Kundensegmentierung (und wie man sie bewältigt)

Zu den typischen Herausforderungen bei der Kundensegmentierung gehören Datensilos und Probleme bei der Integration zwischen CRM, Webshop, POS und Support. Hier kommt es auf eine klare Datenverantwortung im Unternehmen an und das Arbeiten mit sauberen Schnittstellen. 

Zudem sollten Unternehmen auf einheitliche Kunden-IDs setzen. 

KMU sollten darauf achten, dass eine Übersegmentierung schnell zu unnötiger Komplexität führen kann. Es ist besser, die Anzahl der Segmente auf wirklich aktivierbare Kernsegmente mit präzise definierten KPIs zu reduzieren. 

Wichtig ist zudem, eine einheitliche Segmentdefinition in Marketing, Vertrieb usw. zu verwenden.

Fazit

Wer in Marketing und Vertrieb präzise Entscheidungen treffen und seine Kundengruppen zielgenau ansprechen möchte, kann dafür auf das Instrument der Kundensegmentierung zurückgreifen. 

Gerade in Deutschland mit ausgeprägten regionalen Unterschieden und strengem Datenschutz hilft die Kundensegmentierung dabei, Streuverluste zu reduzieren. Sie ermöglicht passgenaue Angebote und Zahlungsprozesse und das, ohne die Grenzen der DSGVO zu überschreiten.

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet Kundensegmentierung?

Wer Kundensegmentierung betreibt, nimmt eine datenbasierte Einteilung von Kunden in Gruppen vor. Diese Kunden weisen ähnliche Merkmale, Bedürfnisse oder Verhaltensweisen auf. Die Kundensegmentierung soll eine passgenauere Steuerung von Marketing, Service und Vertrieb ermöglichen.

Welche Arten von Segmentierung gibt es?

Zu den gebräuchlichsten Segmentierungsarten für die Einteilung von Kunden in Gruppen gehören die demografische, geografische, psychografische, verhaltensbasierte, bedarfsorientierte und technografische Segmentierung. Typischerweise werden in der Analyse mehrere dieser Segmentierungsarten kombiniert.

Was sind die 7 Schritte im Segmentierungsprozess?

Die Kundensegmentierung ist ein bis zu 7-schrittiger Prozess. Sie beginnt mit der Definition der Ziele und wird fortgesetzt mit der Festlegung von Datenquellen, der Datensammlung und –bereinigung sowie der Auswahl von Variablen. Danach werden Segmente gebildet und Profile/Personas abgeleitet. Der letzte Schritt besteht in der Aktivierung und kontinuierlichen Messung. Häufig werden auch einzelne dieser Schritte zusammengefasst.

Was sind Beispiele für Kundensegmente?

Typische Beispiele für Kundensegmente sind „preisbewusste Aktionskäufer“, „qualitätsorientierte Stammkunden“, oder „B2B-Kunden mit mehreren Standorten“. Welche Gruppen hier sinnvoll sind, hängt auch von der betrachteten Branche ab.

Was bedeutet Segmentierung?

Unter Segmentierung ist das strukturierte Aufteilen eines Gesamtmarkts oder einer Nutzerbasis in Teilgruppen zu verstehen. Das ermöglicht es, zwischen den Gruppen bestehende Unterschiede genau zu adressieren.

Was ist der Fachbegriff für Kundengewinnung?

In der Fachsprache wird für Kundengewinnung auch der Begriff Kundenakquise bzw. Akquisition verwendet.