Analytics first – customer most

05.04.2018

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Wie Analytics und CEM gemeinsam den Weg zu loyalen Kunden weisen.

Ein positives Kundenerlebnis ist keine Überraschung mehr! Es ist einer Erwartungshaltung der Kunden, die durch die konsequente Weiterentwicklung von CEM (Customer Experience Management) weiter gefördert wird. Um einen Kunden zu begeistern und damit zu binden, sollte ein starkes CEM im Unternehmen etabliert werden.

Inhalte

  1. Einleitung
  2. Analytik für besseres Kundenverständnis und bedarfsgerechte Angebote
  3. Und wenn mein Kunde eher ein emotionaler Typ ist?
  4. Auf das Zusammenspiel von Analytik und CEM kommt es an

Einleitung

Wenn ein Kaufprozess reibungslos abläuft, bedeutet es noch lange nicht, dass der Kunde aktiv das Unternehmen weiterempfehlen wird oder sich emotional mit dem Unternehmen verbunden fühlt. Wenn es aber um die Kundenbegeisterung geht, sollte während einer Customer Journey mehr passieren, als standardisierte Bestätigungen einer Bestellung oder ein freundlicher Care-Call. Um einen Kunden zu begeistern und damit zu binden, sollte ein starkes CEM im Unternehmen etabliert werden.

Für ein erfolgreiches CEM bietet die Analytik weitgehende Möglichkeiten zur Kundenbegeisterung. Auf Grundlage von Daten wird dem Kunden das richtige Angebot, über den richtigen Kanal und zum richtigen Zeitpunkt vorgelegt. Dabei ist die Analytik die Basis für eine intelligente Kundenansprache.

Die Business Cases sprechen dafür: durch Einführung des analytischen CRM (Customer Relationship Management) konnten unsere Klienten einen Wettbewerbsvorteil gewinnen und ihre Abschlussquote um 10 bis 20% steigern. Doch ist es sehr oft der Fall, dass trotz einer umfangreichen analytischen Modellierung und Vorhersage, der Kunde sich für ein ganz anderes Produkt oder ganz anderes Unternehmen entscheidet.

Wo liegen nun die Chancen und Grenzen der Analytik im Kontext der Kundenbegeisterung?

Analytik für besseres Kundenverständnis und bedarfsgerechte Angebote

Mit Analytik wird der Grundstein gelegt, den Kunden überhaupt erst einmal zu verstehen und kennenzulernen. Dabei sollte so gut wie möglich der aktuelle Bedarf des Kunden erkannt und berücksichtigt werden. Analytik ermöglicht, passende Produkte zu selektieren, um den Aufwand des Kunden bei der selbstständigen Auswahl deutlich zu reduzieren. Die damit einhergehende Zeitersparnis und die bedarfsgerechte Ansprache erzeugen beim Kunden ein positives Erlebnis.

Mithilfe von Data-Mining-Verfahren werden die Eigenschaften der Kunden analysiert, die bereits ein beliebiges Produkt des Unternehmens besitzen und ein Profil eines typischen Produktbesitzers erstellt. Dabei können ganz unterschiedliche Charakteristika eine entscheidende Rolle spielen. Je nachdem, welche Kundendaten im Unternehmen zur Verfügung stehen und in welchem Gebiet das Unternehmen tätig ist, können dies verschiedene Arten von Informationen sein, beispielsweise Alter, Geschlecht oder Beruf des Kunden. Auch käuferbezogene Informationen, wie die Anzahl der Käufe, Transaktionen oder auch technische Informationen und präferierte Kanäle des Klienten, können eine Rolle spielen. Je mehr Kundendaten dem Unternehmen zur Verfügung stehen und je besser die analytischen Modelle sind, desto genauer kann Analytik den Kunden kennenlernen und die passenden Angebote bereitstellen.

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Und wenn mein Kunde eher ein emotionaler Typ ist?

Verschiedene menschliche und zwischenmenschliche Faktoren können den Entscheidungsprozess von Kunden stark verändern. Entscheidungen aus dem Bauchgefühl heraus oder die Beeinflussung durch andere Menschen lassen sich – wenn überhaupt- nur äußerst schwer über die Analytik abbilden. In der heutigen Zeit suchen Kunden jedoch aktiv nach Empfehlungen, um bei der Informationsflut eine gute Entscheidung treffen zu können. Jeder von uns ist einmal einer Empfehlung von Freunde gefolgt und hat sich auf Grund der Empfehlung für oder gegen den Kauf eines Produkts entschieden. Dabei hat diese Empfehlung eine wichtigere Rolle gespielt, als beispielsweise die technischen Merkmale des Produkts.

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Auf das Zusammenspiel von Analytik und CEM kommt es an

Neben der Produkt-, Kanal- und Zeitauswahl unterstützt die Analytik dabei, die gesamte Customer Journey auszugestalten und dabei die Kundenerlebnisse zu verbessern. Dies lässt sich anhand eines Beispiels erklären:

Ein Kunde ist ein aktiver Online-Nutzer und informiert sich gerade über mehrere Produkte Online. Die Analytik erkennt den Bedarf des Kunden und bietet ihm bei der nächsten Anmeldung im Online-Shop das passende Produkt an. Interessiert klickt der Kunde auf ein Werbebanner, um sich über das Produkt zu informieren und es zu kaufen. Die nachfolgende Online-Abschlussstrecke ist aber so kompliziert aufgebaut, dass der Kunde verwirrt den ganzen Kaufprozess abbricht.

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Den vollständigen Artikel zum Thema „Analytics first – customer most“ können Sie sich hier herunterladen:


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