22.03.2010 / Eine Datenanalyse bringt mehr Effizienz bei PartyLite
PartyLite – eine weltweite Gemeinschaft mit Engagement für umweltgerechte Nachhaltigkeit - vertreibt mit ihren über 68’000 Beraterinnen an Partys und Shows Qualitätskerzen und Accessoires und sorgt so für das passende Ambiente und ein schönes Zuhause zum Wohlfühlen. Um potenzielle Gastgeberinnen und Beraterinnen effizient rekrutieren, das Produktangebot optimieren und die Produktionskosten für den Katalogdruck reduzieren zu können, liess PartyLite ihre Daten vom rbc Data Intelligence Center durchleuchten.
Data Intelligence am Beispiel von PartyLite
Die Ausgangslage
Das Direktvertriebkonzept von PartyLite ist weltweit erfolgreich. Dennoch wünschte sich PartyLite mehr Kenntnisse über ihre Kundinnen, Gastgeberinnen und Beraterinnen sowie über die Zielmärkte, um die Effizienz in der Marktbearbeitung zu erhöhen. Zur Analyse der Aktivitäten in den Ländern Schweiz, Deutschland und Frankreich, ist PartyLite mit folgender Aufgabenstellung an das rbc Data Intelligence Center herangetreten:
a) Gastgeberinnen und Beraterinnen
1) Welche Kriterien kennzeichnen eine erfolgreiche Gastgeberin / Beraterin?
2) Wie lässt sich eine für die Markbearbeitung optimale Segmentierung der Gastgeberinnen und Beraterinnen erstellen (mehrdimensionale Segmentierung)?
3) Wie sieht das sozio- und psychographische Profil der Frauen in den Top-Segmenten aus? Welcher Frauentyp ist engagiert und erfolgreich, wie sieht sein Lifestyle aus, wo lebt er regional betrachtet innerhalb von CH, DE und FR?
4) Wie können die neuen Erkenntnisse für Cross-, Up-Selling und Rekrutierungszwecke genutzt werden?
b) Angebotseffizienz Produkte, Produktmix über die letzten Jahre in den Zielmärkten
1) Welches sind die umsatzstärksten und -schwächsten Produkte über die letzten drei Jahre im Ländervergleich CH, DE, FR und wo liegen in Zukunft die grössten Absatzpotenziale?
2) Welche Produktkombinationen sind sehr beliebt und erfolgreich: Was wird zusammen erworben, wenn auch weniger häufig? Und umgekehrt: Was wird zwar häufig, aber selten in einer Kombination gekauft? Welche theoretisch erfolgreichen aber de facto noch wenig genutzten Produktkombinationen liegen vor?
3) Wo liegen Optimierungs- bzw. Einsparpotenziale (Produktion, Sortiment, Kataloge, Shows etc.)? Welche Konsequenzen lassen sich ableiten?
Die Datenbasis von PartyLite
Die interne Datenbank für die drei Länder Schweiz, Deutschland und Frankreich umfasst rund 47 Millionen Datensätze. Diese Datensätze wurden seitens rbc auf Adressebene mit externen soziodemographischen Lifestyle- und GIS-Daten angereichert.
Das Vorgehen bei der Analyse
Basierend auf internen Merkmalen nahmen wir eine dreidimensionale Segmentierung vor. Für die daraus resultierenden Topsegmente analysierten wir unter Einsatz der externen Datenquellen pro Land Typologie, Profil, Lebensstil und -raum. Der Ländervergleich ergab weitere Informationen hinsichtlich der Notwendigkeit einer länderspezifisch differenzierten Marktbearbeitung.
Analysefelder und methodischer Ansatz
Ebene
CH / DE / FR auf internen Merkmalen
CH / DE auf externen Merkmalen
FR externe Merkmale
Profil Gastgeberinnen
Verhalten & Umsatz
Typologie, lokale Verteilung
Mehrdimensionale Segmentierung
Lifestyle Segmentierung
Produktkombinationen
Optimierung der Kits
Warenkorbanalyse
Katalog / Sortiment
Sortimentsoptimierung
Vergleiche Käufe / Nichtkäufe / Saisonalität
Die Resultate
Die Resultate über das gesamte Produktangebot der letzten drei Jahre hinweg sowie bezogen auf die einzelnen Kataloge zeigen das Optimierungspotenzial hinsichtlich Einkauf, Produktion, Lagerung und Produktzusammenstellung auf. Darüber hinaus verdeutlichen sich zwischen den verschiedenen Produktgruppen und Ländern auch die relevanten geografischen Differenzen.
Dreidimensionale Segmentierung aus sechs Hauptmerkmalen:
Umsatz und Effizienz – Aktualität und Loyalität – Häufigkeit und Engagement
Auswertungsbeispiel: Lifestyle-Orientierung (Segmentation) von Gastgeberinnen (HO) und Beraterinnen (CO)
Erhöhte Effizienz im Dialogmarketing durch zielgenaue Segmentierung und Berücksichtigung
der Differenzierungsmerkmale der Lifestyle-Typologie
Businessrelevante Konsequenzen
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Top-Gastgeberinnen werden auf Basis der Analyse hinsichtlich Cross-, Upselling, Member-get-Member-Aktivitäten, Aufstieg zur Beraterin differenziert und direkt angesprochen, ebenso wie geeignete neue Kandidatinnen für die Funktionen Gastgeberin und Beraterin.
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Die Katalogangebote lassen sich unter Kosten-Nutzen-Aspekten substanziell optimieren und Produktionskosten reduzieren, indem umsatzschwache, teure und strategisch irrelevante Produkte aus dem Sortiment fallen.
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Die Deckungsbeiträge aus dem optimierten Produktsortiment lassen sich massiv erhöhen.
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Darüber hinaus beeinflussen die Resultate die zukünftige Gestaltung von Kampagnen hinsichtlich Kanalangebot, Intervall, Kataloggestaltung, Produktionsentwicklung und Produktion.
Möchten Sie auch Ihre Daten analysieren lassen, um den Markt effizienter zu bearbeiten? Ein Mail an oder ein Anruf unter 044 925 36 16 genügt und Dr. Christiane Okonek, Head of Data Intelligence Center bei rbc, zeigt Ihnen die Möglichkeiten auf.
