In dieser Arbeit werden Kundendaten betrachtet. Das Wissen, welches durch die Verarbeitung der Kundendaten generiert wird, liefert eine Grundlage für viele Marketing-Entscheidungen.
Für die Analyse dieser Daten eignet sich unter anderem die Software KNIME. In diesem Zusammenhang wird in den nachfolgenden Kapiteln die Kundenanalyse mit KNIME vorgenommen und aufgezeigt. Als Rahmen für die Kundenanalyse soll die Kundenbewertung aus der Anbieterperspektive gewählt werden. Die Kundendaten werden mit Hilfe grundlegender Bewertungsverfahren in einen Prozess der Wissensgenerierung integriert und in die Analyse-Umgebung KNIME implementiert. Die Anwendung von KNIME bezogen auf die Kundenanalyse mit den Kundenbewertungsverfahren wird evaluiert. Die Voraussetzungen, unter welchen diese Verfahren in KNIME implementierbar sind, werden aufgezeigt.
Es wird verdeutlicht, wie Kundendaten basierend auf den Bewertungsverfahren so analysiert werden können, dass eine übersichtliche Unterteilung der Kunden nach ihrer Attraktivität erfolgen kann. Die Implementierung selbst sowie die Evaluation der Handhabe der Kundenanalyse mit KNIME werden aus der objektiven Perspektive des Verfassers der Arbeit vorgenommen und begründet dargestellt. Als Aussicht für das Weiterverfolgen des Betrachtungsgegenstandes der durch KNIME unterstützter Kundenanalyse, wird darauf eingegangen, ob im Rahmen anderer wissenschaftlicher Arbeiten Möglichkeiten zur Problembewältigung der Mängel der Implementierung aufgezeigt werden können.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. KundenanalyseAllgemein
2.1 Kundenanalyse und Kundenwert
2.2 Ziele der Kundenbewertung
2.3 Möglichkeiten der Kundenbewertung
3. Data Mining und Kundenanalyse
3.1 Bedeutung von Data Mining und KDD
3.2 Data Mining - Methoden
4. KNIME
4.1 KNIME-Benutzeroberfläche
4.2 KNIME-Nodes
5. Möglichkeiten von KNIME im Bereich der Kundenbewertung
5.1 Kunden-Deckungsbeitrags-Rechnung
5.2 ABC-Umsatz-Analyse
5.3 Das RFM-Verfahren I
5.4 Das RFM-Verfahren II
5.5 Sonstige Bewertungsverfahren
6. Fazit
Literaturverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Formelverszeichnis
1. Einleitung
Daten sind laut Berichten vieler öffentlicher Medien das neue Öl. Das hat den Grund, dass die Daten nach ihrer zielgerichteten und systematischen Verarbeitung und Veredelung zu einem wertvollen Treibstoff für die Optimierung der Wirtschaft umgewandelt werden.1
In dieser Arbeit werden explizit die Kundendaten betrachtet. Das Wissen, welches durch die Verarbeitung der Kundendaten generiert wird, liefert eine Grundlage für viele Marketing-Entscheidungen.2 Für die Analyse dieser Daten, eignet sich unter anderem die Software KNIME. Diese ist frei zugänglich und ist ein Werkzeug für Wissensgenerierung in Datenbanken. In diesem Zusammenhang wird in den nachfolgenden Kapiteln die Kundenanalyse mit KNIME vorgenommen und aufgezeigt.
Als Rahmen für die Kundenanalyse soll die Kundenbewertung aus der Anbieterperspektive gewählt werden. Die Kundendaten werden mit Hilfe grundlegender Bewertungsverfahren in einen Prozess der Wissensgenerierung integriert und in die Analyse-Umgebung KNIME implementiert.
Die Anwendung von KNIME Bezogen auf die Kundenanalyse mit den Kundenbewertungsverfahren wird evaluiert. Die Voraussetzungen unter welchen diese Verfahren in KNIME implementierbar sind, werden aufgezeigt. Es wird verdeutlicht, wie Kundendaten basierend auf den Bewertungsverfahren so analysiert werden können, dass eine übersichtliche Unterteilung der Kunden nach ihrer Attraktivität erfolgen kann.
Die Implementierung selbst sowie die Evaluation der Handhabe der Kundenanalyse mit KNIME werden aus der objektiven Perspektive des Verfassers der Arbeit vorgenommen und begründet dargestellt.
Als Aussicht für das Weiterverfolgen des Betrachtungsgegenstandes der durch KNIME unterstützter Kundenanalyse, wird darauf eingegangen, ob im Rahmen anderer wissenschaftlicher Arbeiten Möglichkeiten zur Problembewältigung der Mängel der Implementierung aufgezeigt werden können.
Der genaue Vorgang dieser Arbeit teilt sich in fünf Schritte so unter, dass am Anfang die ausgewählten grundlegenden Kundenbewertungsverfahren vorgestellt werden. Im weiteren Schritt wird ein Prozess der Wissensgenerierung verdeutlicht, auf welchem die Kundenbewertung bei der Implementierung basieren soll. Nach dem Setzen genauer Rahmen für die Analyse der Kunden, wird das die Plattform KNIME vorgestellt und ihre Funktionsweise beschrieben. Nachkommend erfolgt die konkrete Implementierung der Kundenbewertung in KNIME. Anschließend erfolgen eine Evaluation und das Eingehen auf die Potenziale der Software.
2. Kundenanalyse Allgemein
In diesem Kapitel wird auf den Begriff Kundenanalyse, explizit Kundenbewertung eingegangen. Die Wichtigkeit der Kundenbewertung für ein Unternehmen wird erläutert. Es werden grundlegende Kundenbewertungsmodelle vorgestellt und verdeutlicht.
2.1 Kundenanalyse und Kundenwert
Unter Kundenanalyse versteht man „[d]as systematische Zusammentragen von Informationen über bestehende und potenzielle Kunden.”3. Dies ist eine sehr allgemeine und vielumfassende Definition. In dieser Arbeit ist jedoch eine bestimmte Art der Kundenanalyse von Bedeutung. Es sollen diejenigen Informationen über Kunden systematisch zusammengetragen werden, die einen Kundenwert aus der Anbieterperspektive darstellen.
Unter dem Kundenwert aus der Anbieterperspektive wird „[...] [ein] Maß für die ökonomische Bedeutung eines Kunden, d.h. dessen direkten und/oder indirekten Beitrag zur Zielerreichung eines Anbieters [,..]“4 verstanden. Diese Betrachtungsweise kommt auch bei der Bewertung potenzieller Kunden zur Geltung5. Der Kundenwert aus der Nachfrager Perspektive beschreibt den Nutzen für den Nachfrager, der aus seiner Beziehung zum Anbieter erwirtschaftet wird.6 . Auf diese Perspektive wird jedoch im weiteren Verlauf dieser Arbeit nicht eingegangen.
2.2 Ziele der Kundenbewertung
Eine Kundenbewertung wird im Rahmen der Zielerreichung im Bereich des Kundenorientierten Marketings eingesetzt. Dabei werden die Kunden nach ihrer Profitabilität für das Unternehmen differenziert.7 „Oftmals lässt sich die Aufteilung der Kundendeckungsbeiträge ansatzweise nach der sog. Pareto- Regel darstellen, die besagt, dass 20 Prozent der Kunden 80 Prozent der Deckungsbeiträge für ein Unternehmen erwirtschaften.“8 Diese Tatsache bringt die Relevanz des Ausbaus der Geschäftsbeziehungen mit den profitablen Kunden und die des Anhaltens oder Abbruchs mit den unprofitablen Kunden hervor. Unter dem Ausbau der Geschäftsbeziehungen „.geht es [einerseits] um die Allokation knapper Ressourcen (wie Finanzmittel oder Außendienstbesuche) auf die einzelnen Kunden und andererseits um die qualitative, kundenindividuelle Bearbeitung.“9.
Ausgehend von der oben beschriebenen, evidenten Bedeutung der Kundenbewertung, ist die konkrete Bestimmung der Profitabilität eines Kunden interessant. Doch wie misst man eigentlich die Profitabilität, also den Wert eines Kunden?10
2.3 Möglichkeiten der Kundenbewertung
Um die Frage nach der Weise der konkreten Bestimmung des Kundenwertes zu beantworten, sollen vorerst zwei Dimensionen der Inhalte des Kundenwertes unterschieden werden. Hierzu betrachtet man die Abbildung 1. A
In der Abbildung 1 sind zum einen die monetäre und zum anderen die zeitliche Dimension aufgezeigt. Diese sind weiter in ihrer zeitlichen Ausrichtung unterschieden, was die bestehenden sowie die potenziellen Einflussfaktoren auf die Profitabilität widerspiegelt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1: “‘Dimension des Kundenwerts‘ (Quelle: Bruhn et al. 2005, S. 659)’”11
Die Komponente beinhalten weitere konkretisierende Aspekte. So zeigen die Akquisitionskosten die einmaligen Kosten zur Gewinnung eines Neukunden für das Unternehmen auf. Die bisherige Profitabilität beschreibt den bereits vom Kunden erwirtschafteten Nutzen für das Unternehmen durch die „vergangenen Erlöse und Kosten einer Kundenbeziehung“12 sowie seinen erwirtschafteten Nutzen für das Unternehmen, generiert von der Mund-zu-Mund-Kommunikation mit anderen Kunden mit der Folge zusätzlicher Erlöse für den Anbieter.13 Außerdem ist der von dem zu bewerteten Kunden durch die Innovationserlöse erzielter Nutzen zu berücksichtigen. Diese Erlöse sind die Folge der Ratschläge jener Kunden, die zu einer Verbesserung der Leistung des Anbieters beitrugen und hiermit neue Erlöse erbrachten. Dem durch den Kunden generierter Nutzen für den Anbieter, stehen auch Kosten, meist Marketingkosten gegenüber, die bei der Bewertung berücksichtigt werden sollen. Bezogen auf die monetäre Zukunftsorientierung betrachten wir zum einen das direkte Kundenpotenzial, das aus der Fortsetzung einer bestehenden Beziehung resultiert und zum anderen das indirekte Kundenpotenzial, welches durch die Veränderung des Kaufverhaltens anderer Kunden, welches durch den zu bewerteten Kunden verursacht wird, erfolgt.14
Die zeitliche Dimension beschreibt die bisherige, die restliche und die gesamte Lebensdauer einer Kundenbeziehung. Diese Werte sind unter anderem als eine Grundlage für die Kundenbewertung von Bedeutung.15
Um den Kundenwert zu messen, gibt es viele unterschiedliche Methoden. Diese können nach mehreren Eigenschaften gegliedert werden. Dazu soll die Tabelle 1 betrachtetwerden:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 1: „‘Methoden zur Bestimmung des Kundenwertes‘ (Quelle: Bruhn u. a. 2000, S. 170)“16
Heuristische Methoden führen im Gegensatz zu quasianalytischen, zu keinen quantitativen Lösungen und zu keinen optimalen Entscheidungen. Diese werden jedoch in der Praxis, bedingt durch einen fehlenden Anspruch, große Datenbanken zu erfassen, oft verwendet. Die Quasianalytischen Verfahren ermöglichen es Kunden(gruppen) quantitativ zu bewerten und miteinander zu vergleichen.17 „Aufgrund der exakten Werte werden zumindest theoretisch optimale Entscheidungen realisierbar.“18 Außerdem können diese Methoden in monetäre, und nicht monetäre untergliedert werden, die weiter nach „[...] statischen (einperiodischen) und dynamischen (mehrperiodischen) Verfahren unterschieden werden.“19.
Die grundlegenden Verfahren der Kundenwertmessung werden im Folgenden so vorgestellt, dass sie nach ihrer Dimension und Darstellung geordnet werden. Des Weiteren werden diese bezüglich ihrer Struktur, Vorgehensweise beschrieben.20
„Eindimensionale Methoden berücksichtigen nur einen Bestimmungsfaktor des Kundenwertes, z. B. den Kundenumsatz [...]“21. Zu diesen Methoden gehören individuelle Darstellungen, wie Kundendeckungsbeitragsrechnung und Kundenlebenszyklus-Ansatz (CLV) sowie kumulierte Darstellungen, wie die ABC-Umsatz-Analyse und ABC-Deckungsbeitrags-Analyse.22
Die Kundendeckungsbeitragsrechnung ist eine Berechnungsmethode des Kundenwertes, die durch eine verursachungsgerechte Aufteilung der Kosten und Erlöse auf einzelne Kunden erfolgt. Diese ermöglicht es die Kunden, nach ihrem Deckungsgrad, nach ihrer Profitabilität und Investitionswürdigkeit zu bewerten.23 Hierzu wird ein Beispiel der Kundenerfolgsrechnung in der Tabelle 2 skizziert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 2: „‘Grundstruktur einer Kundenerfolgsrechnung mit relativen einzelkosten (Quelle: Köhler 2001 b, S. 859) “22
Der Kundenlebenszyklus-Ansatz (Customer-Lifetime-Value) basiert ebenfalls auf einer Kundenerfolgsrechnung, die in diesem Fall zu einem mehrperiodischen Modell erweitert wurde. Die Ein- und Auszahlungsströme werden über die gesamte Dauer der Kundenbeziehung vorausbestimmt und auf den Gegenwartswert diskontiert. Diese Bewertungsmethode ist vor allem hilfreich die Kunden zu bewerten, Gewinnung welcher mit hohen Kosten verbunden ist.24 25 26
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Formel 1: Grundmodell des Customer Lifetime Value26
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 3: Definition der Variablen aus Formel 127
Da dieses Modell stark von den Schätzungen der zukünftigen Ein- und Auszahlungen eines Kunden abhängt, muss man vorerst verstehen ob die Umsätze, die der Kunde für das Unternehmen generiert in der Zukunft gleich bleiben, oder sich ändern werden.
Außerdem spielt die Kundenabwanderungsrate eine große Rolle bei dieser Berechnung. Um dieses Problem zu lösen, erweitert man das CLV Model um die Kunden Erhaltungswahrscheinlichkeit, die so genannte Retention-Rate mit : Retention-Rate. Die Schätzung dieser Wahrscheinlichkeit ist jedoch nicht unproblematisch.27 28 29
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Formel 2: CLV mit Retention-Rate29
Eine weitere Methode zur Kundenbewertung stellt die ABC-Umsatz-Analyse dar. Diese Art der Bewertung basiert auf den Umsätzen der einzelnen Kunden in einer bestimmten vergangenen Periode. Je höher der generierte Umsatz eines Kunden, desto mehr Wert stellt der Kunde für das Unternehmen dar. Die Darstellung dieser Analyse erfolgt durch die absteigend sortierten und anschließend kumulierten Umsätze in einer zweidimensionalen Struktur. So werden die Kunden zwischen A, B und C Kunden unterschieden.30 Die Wahl der Intervalle, die die Kundenklassen bestimmen soll, basiert oft auf der 20/80- Regel, die aussagt, dass 20% der Kunden (A-Kunden) 80% des Umsatzes erwirtschaften. Bei der 60/90-Regel, werden die Generatoren von 60% des Umsatzes als am attraktivsten (A-Kunden) eingestuft und bei der PlausibilitätsRegel, die nach den aus der Unternehmenssicht vernünftigsten Abgrenzungsverhältnissen basieren.31
Ein bedeutender Kritikpunkt an der ABC-Umsatz-Analyse ist die fehlende Betrachtung kundenspezifischer Kosten. So erkennt man die Profitabilität eines Kunden für das Unternehmen nicht eindeutig, weil dieser womöglich so viele Kosten verursacht, dass der generierte Umsatz mit kaum, keinem bis negativem Erfolg verbunden ist. Um dieser Gefahr entgegen zu stehen, besteht die Möglichkeit auf die ABC-Deckungsbeitrags-Analyse einzugehen. Diese unterscheidet sich zu der letzten Methode durch das Vervollständigen der auf einzelne Kunden bezogener Umsätze mit den auf einzelne Kunden bezogenen Kosten.32
„Die mehrdimensionalen (multifaktoriellen) Ansätze berücksichtigen gleichzeitig zwei oder mehr Bestimmungsfaktoren des Kundenwertes.“33 Zu den mehrdimensionalen Methoden gehören die Scoring-Ansätze und RFM- Verfahren, die individuell dargestellt werden, sowie die WachstumsLieferanteil-Portfolio und Attraktivitäts-Lieferantenposition-Portfolio, die kumuliert dargestellt werden.34
Die Scoring-Ansätze stellen ein Bewertungsverfahren anhand qualitativer Ausprägungen der Kundenmerkmale dar. Diese Ausprägungen werden gewichtet und mit Punkten bewertet.35 36 37 Formal ausgedrückt wird das Verfahren in der Formel 3.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Formel 3: Scoring-Ansatz36
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 4: Definition der Variablen aus Formel 337
Bei der Wahl der Beurteilungskriterien ist es wichtig auf ihre Vollständigkeit und Überschneidungsfreiheit zu achten.38
Ein besonderer Scoring-Ansatz ist das RFM-Verfahren. Diese Methode zeichnet sich dadurch aus, dass in ihr drei bestimmte Indikatoren die Bewertungskriterien definieren.39
Diese Indikatoren sind die „zeitliche Nähe der letzten Bestellung (Recency of last purchase), [die] Kaufhäufigkeit in einer definierten Periode (Frequency of purchase), [sowie der] Umsatz in einer definierten Periode (Monetary Value).“40
Der Wert des Kunden ist positiv proportional zur Höhe der Punktzahl. Die RFM- Methode ist beispielhaft in der Tabelle 5 dargestellt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 5: „Beispiel zur RFM-Mathode“41
Eine Möglichkeit der mehrdimensionalen und kumulierten Bewertungsmethode ist die Kundenwachstum-Relativer Lieferteil-Portfolio. Diese Methode gehört zu der,,[...] einfaktoriellen Grundversion, die auf dem Portfolio-Ansatz der „Boston Consulting Group“ aufbaut[...]“41 42. Durch diesen Ansatz wird der Kundenwert mit Hilfe der Darstellung des Verhältnisses zwischen dem Kundenwachstum und dem relativen Lieferanteil abgebildet.43. „Das Kundenwachstum entspricht hierbei aktuellem, prozentuellem und inflationsbereinigtem Umsatz- oder Deckungsbeitragswachstum eines Kunden, während relativer Lieferanteil sich als Verhältnis des eigenen umsatzbezogenen Lieferanteils zum Lieferanteil des größten Konkurrenten beim Kunden berechnen lässt.“44
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2: „Kundenwachstum-Relativer Lieferanteil-Portfolio“45
Die Star-Kunden sind die attraktivsten Kunden im Unternehmen, in die Geschäftsbeziehung mit welchen investiert werden soll. Die Beziehungen mit den Melk-Kunden sollen ausgeschöpft werden. Die Potenziale der Fragezeichen-Kunden sind als Entwicklungsfähig/-bedürftig einzustufen. Die Geschäftsbeziehungen mit den Abbau-Kunden sollen möglichst beendet werden, diese Kunden sind am unattraktivsten für das Unternehmen.46
Eine Erweiterung des einfaktoriellen Modells kann zu einem mehrfaktoriellen erfolgen, indem man weitere Beurteilungskriterien außer den relativen Lieferanteil und das Kundenwachstum heranzieht. Ein solches Modell (von „McKinsey“ entwickelt) wird als Kundenattraktivität-Relative LieferantenpositionPortfolio bezeichnet. Die Beurteilungskriterien können flexibel ausgesucht und angewendet werden. Somit wird eine Fallbezogene Bewertung ermöglicht. Ein Beispiel für die Kriterien Wahl und die Anwendung des Modells wird in der Tabelle 6, Tabelle 7 und Abbildung 3 dargestellt.
Die Abszisse beschreibt die Attraktivität eines Kunden, die durch folgende Bewertung der Beurteilungskriterien bestimmt wird:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 6: „‘Beurteilung der Attraktivität eines Kunden“ (Quelle: Freter 1992, S.13)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 7: „‘Beurteilung der relativen Lieferantenposition“ (Quelle: Freter 1992,47 48 Das Abtragen der Werte in einem Koordinatensystem zeigt die Position einzelner Kunden auf. Um diese Positionsfelder zu interpretieren ,,[...] wurden Normstrategien entwickelt (z. B. investieren, halten oder desinvestieren), wobei auf unterschiedliche Allokationen von Marketing-Budgets Bezug genommen wird [...].‘‘49
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3: „‘Kundenattraktivität-Relative Lieferantenposition-Portfolio‘ (Quelle: Köhler 2003, S. 4O9)“50
Es gibt einige weiteren Modelle sowie Erweiterungen oben beschriebener Modelle, die zur Kundenbewertung angewendet werden. Auf diese wird im Rahmen der Arbeit nicht weiter eingegangen, weil die grundlegenden, vorgestellten Modelle für die Zielerreichung dieser Arbeit genügen. Die für diese Arbeit ausgewählten Modelle, sollen als eine Inputkomponente für das eigentliche Ziel der Arbeit, und zwar mit Hilfe der Software KNIME Kunden analysieren zu können, dienen.
[...]
1 Vgl.Velten und Janata 2002, S. 5
2 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 358
3 {gfk-geomarketing.de #4}
4 {Cornelsen 2000 #3:}
5 {Freter 2008 #2: 358}
6 Vgl.Cornelsen 2000, S. 27-32
7 {Freter 2008 #2: 358}
8 {Bruhn 2012#5: 242}
9 {Freter 2008 #2: 358}
10 Vgl. Freter und Naskrent 2008, S. 359
11 Bruhn 2012, S. 244
12 Bruhn 2012, S. 245
13 Vgl. Bruhn 2012, S. 245
14 Vgl. Bruhn 2012, S. 245
15 Vgl. Bruhn 2012, S. 246
16 Freter und Naskrent 2008, S. 364
17 Vgl. Bruhn 2012, S. 247
18 Bruhn 2012, S. 247
19 Freter und Naskrent 2008, S. 364
20 Vgl. Freter und Naskrent 2008, S. 364
21 Freter und Naskrent 2008, S. 364
22 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 365
23 Vgl.Bruhn 2012, S. 252
24 Bruhn 2012, S. 252
25 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 370
26 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 370
27 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 370
28 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 371
29 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 371
30 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 374
31 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 374-375
32 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 377-378
33 Freter und Naskrent 2008, S. 379
34 Freter und Naskrent 2008, S. 379Vgl.
35 Vgl.Bruhn 2003, S. 391-422
36 Freter und Naskrent 2008, S. 380
37 Freter und Naskrent 2008, S. 380
38 Vgl.Krafft und Albers 2000, S. 520
39 Vgl.Freter und Naskrent 2008, S. 385
40 Freter und Naskrent 2008, S. 385
41 Krafft und Albers 2000, S. 521
42 Freter und Naskrent 2008, S. 388
43 Freter und Naskrent 2008, S. 388
44 Serik Kurmanov 2006, S. 54
45 Freter und Naskrent 2008, S. 388
46 Vgl.Krafft und Albers 2000, S. 522
47 Freter und Naskrent 2008, S. 392
48 Freter und Naskrent 2008, S. 393
49 Freter und Naskrent 2008, S. 393
50 Freter und Naskrent 2008, S. 393
- Citation du texte
- Natalia Vasileva (Auteur), 2017, Die Kundenanalyse mit der Konstanz Information Miner, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/910076
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