Case Study: Kundensegmentierung im Gesundheitswesen
Ein neuer Blick auf Zielgruppen im Healthcare Marketing
Im Gesundheitswesen entstehen täglich unzählige wertvolle Daten. Doch oft bleiben CRM, digitale Interaktionen und Außendienstaktivitäten voneinander getrennt. Für die Ansprache von Health Care Professionals (HCPs) bedeutet das: Zielgruppen lassen sich nur eingeschränkt erkennen, Kampagnen erreichen nicht ihr volles Potenzial und Ressourcen werden nicht optimal genutzt.
Gemeinsam mit einem führenden Gesundheitskonzern haben wir gezeigt, wie es dank Analytical CRM besser geht. Ein datenbasiertes Segmentierungsmodell bündelt Informationen, macht Verhaltensmuster sichtbar und schafft klare Zielgruppenprofile.
Das Ergebnis: relevantere Kommunikation, effizientere Steuerung von Maßnahmen und Kapazitäten und eine verlässliche Basis für ein zukunftsfähiges HCP-Marketing.
Die Herausforderung: Fragmentierte Daten und fehlende Steuerung
Die Ausgangslage war typisch für viele Unternehmen im Gesundheitswesen: Obwohl bereits viele Daten und Analysen vorhanden waren, fehlte es an einer durchgängigen Integration in die operativen Prozesse. CRM-Daten waren unvollständig verteilt, digitale Signale nicht zentral verfügbar, und eine koordinierte Steuerung über verschiedene Kanäle hinweg war nicht möglich. Marketing und Vertrieb konnten daher keine konsistente Segmentlogik nutzen.
Die eigentliche Herausforderung lag darin, segmentbasierte Erkenntnisse so aufzubereiten, dass sie für konkrete Maßnahmen wie Kampagnenplanung oder Außendienststeuerung unmittelbar nutzbar wurden. Das Ziel war somit die Schaffung einer stabilen Datenbasis, die eine differenzierte und verhaltensgestützte Ansprache von Health Care Professionals ermöglicht.
Unser Ansatz: Daten konsolidieren und Verhalten sichtbar machen
Im Zentrum des Projekts stand der Aufbau eines modernen Marketing Data Stacks mit Snowflake als zentralem Hub. Alle relevanten Datenquellen wurden integriert, bereinigt und harmonisiert.
Darauf aufbauend haben wir ein erweitertes RFM-Modell (Recency, Frequency, Monetary) entwickelt. Es berücksichtigt nicht nur klassische Kennzahlen, sondern auch digitale Verhaltensdaten wie Klickmuster, Interaktionsfrequenz und Kanalpräferenzen. Mithilfe von Machine Learning wurden daraus aussagekräftige Cluster gebildet.
Die Segment-Daten wurden im Loop-System regelmäßig ins CRM zurückgespielt, sodass der Außendienst sie direkt nutzen konnte. Trainings, Pilotprojekte und praxisorientierte Power BI Dashboards förderten die Anwendung im Alltag. So wurden datenbasierte Entscheidungen nachvollziehbar gemacht und teamübergreifend verankert. So entstand ein integrierter Ansatz, der Technik, Methodik und Organisation verbindet.
Das Ergebnis: Ein Modell, das im Alltag wirkt
Die Segmente wurden in einem interaktiven Power BI Dashboard visualisiert. Marketing, Vertrieb und CRM haben dadurch jederzeit Zugriff auf:
- Zielgruppenprofile mit klar definierten Eigenschaften, unter Berücksichtigung von Datenschutz und regulatorischen Anforderungen
- bevorzugte Kanäle und Verhaltensmuster
- Interaktionshäufigkeit und Potenzialbewertung
So können Marketing-Kampagnen und Außendienstaktivitäten gezielter geplant und gesteuert werden.
Die Vorteile für Marketing und Vertrieb
Wie in anderen Branchen auch sind Budgets im Gesundheitswesen knapp, rechtliche Anforderungen streng und die Zielgruppe anspruchsvoll. Eine datenbasierte Kundensegmentierung ermöglicht es, Health Care Professionals relevanter anzusprechen und Ressourcen effizienter einzusetzen.
Die Case Study zeigt, dass aus verstreuten Daten in Silos eine echte Entscheidungshilfe werden kann, wenn Technologie, Methodik und Organisation aufeinander abgestimmt sind.
Die Vorteile liegen auf der Hand:
-
Strukturierte Grundlage: Transparenz über relevante Zielgruppen und Präferenzen
-
Effiziente Nutzung bestehender Daten: Fragmentierte Informationen werden konsolidiert
-
Gezielte Kampagnensteuerung: Inhalte, Kanäle und Budgets können effizient geplant werden
-
Skalierbarkeit: Das Modell bildet die Basis für weitere Use Cases wie Next Best Action, Churn-Prognosen oder CRM-Automatisierungen
FAQ: Kundensegmentierung im Gesundheitswesen
Kundensegmentierung im Gesundheitswesen bedeutet, Health Care Professionals (HCPs) nach Verhalten, Präferenzen und Interaktionen zu gruppieren – unter Berücksichtigung von Datenschutz und Regulatorien. Unternehmen können dadurch gezielt und personalisiert kommunizieren.
Ein verhaltensbasiertes Modell kombiniert analytische CRM-Daten mit digitalen Signalen wie Klicks und Kanalpräferenzen. Dadurch entstehen präzise Zielgruppenprofile, die Marketing und Vertrieb für eine effektivere HCP-Ansprache nutzen können.
Teams erhalten Transparenz über Zielgruppen, können Außendiensttermine gezielter planen, Kampagnen und Events relevanter gestalten und Budgets effizienter einsetzen.
Das Modell bietet beispielsweise eine Grundlage für datenbasierte Use Cases wie Next Best Action, Churn-Analysen, personalisierte Kampagnen oder CRM-Automatisierungen.
Die Dauer hängt von der Datenlandschaft und den individuellen Unternehmens- und Projektzielen ab. Erste Ergebnisse wie segmentierte Dashboards sind oft innerhalb weniger Wochen möglich, sobald Daten konsolidiert und ein Basismodell erstellt sind.