Latent-Class-Analysen

„Dass Kundensegmentierung heutzutage unerlässlich ist, bestreitet niemand. Aber welches der unzähligen Verfahren zur Segmentierung soll ich nutzen?“

„Das Verfahren der Latent-Class-Regression kombiniert die Vorteile der Regressionsanalyse mit denen der Clusteranalyse ganz nach dem Motto 1+ 1 = 3!“

Warum sind mir meine Kunden treu? Die Beantwortung dieser Frage wir zumeist im Rahmen von Kundenzufriedenheits- und Kundenbindungsstudien mittels der Regressionsanalyse beantwortet. Der Anwender weiß anschließend, was die wesentlichen Kaufmotive für sein Produkt bzw. seine Dienstleistung sind. Doch haben alle Kunden die gleichen Kaufmotive?

Klassische Kundensegmentierungsverfahren (Clusteranalysen) betrachten, ob sich Kunden in ihren Einstellungen und Ansichten unterscheiden. Dabei werden Unterschiede zwischen Kundengruppen aufgedeckt, konkrete Handlungsmaßnahmen (Wie erhöhe ich die Kundenbindung im Segment „XY“) können aber nicht abgeleitet werden. Daher stellt sich die Frage, warum nicht die Vorteile beider Verfahren kombinieren. Die Antwort: Sie werden bereits kombiniert, und zwar in der Latent-Class-Analyse.

Die Latent-Class-Analyse kombiniert die Vorteile der Regressionsanalyse mit denen der Clusteranalyse. Es werden gleichzeitig sowohl die Kaufmotive der Kunden betrachtet als auch für verschiedene Kundensegmente die jeweilige Wichtigkeit dieser Kaufmotive ermittelt. Die so gewonnenen Segmente werden dann anhand von einfachen sozio-demographischen Variablen (Alter, Einkommen, Geschlecht) beschrieben, so dass Sie diese gezielt ansprechen und Ihre Leistungen auf diese Kundengruppen individuell zuschneiden können.

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