Analytics first – customer most

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Wie Analytics und CXM 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 CXM (Customer Experience Management) weiter gefördert wird. Um einen Kunden zu begeistern und damit zu binden, sollte ein starkes CXM 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 CXM 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 CXM im Unternehmen etabliert werden.

Für ein erfolgreiches CXM 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.

Bei der Auswahl des Kommunikationskanals nimmt die Analytik ebenfalls eine zentrale Rolle ein. Die Kenntnis des bevorzugten Kommunikationskanals des Kunden bietet sowohl dem Kunden als auch dem Unternehmen spürbare Vorteile. Für den Kunden bedeutet es, dass er gezielt über seinen präferierten Kanal angesprochen werden kann und nicht von Werbung überschwemmt wird. Dadurch können beispielsweise online-affine Kunden, die sich hauptsächlich im Internet informieren, intensiver über digitale Kanäle angesprochen werden. Hingegen werden sich Kunden, die gerne Kataloge durchblättern, eher über Produktbroschüren in ihrer Post freuen. Findet keine gezielte Ansprache statt, wird die Werbung im besten Fall nicht wahrgenommen oder, was viel schlimmer ist, als störend empfunden.

Das Unternehmen hingegen profitiert von einer Kostenersparnis, wenn zum Beispiel bei online-aktiven Kunden die ineffektiven und teuren Briefe und Anrufe durch günstigere Online Werbung ersetzt werden können. Zudem ist eine Ertragssteigerung durch eine effiziente Auswahl des Kanals möglich. Wie funktioniert dies? Mittels Data-Mining wird für jeden Kunden ein kanalspezifischer Scorewert ermittelt. Dementsprechend kann festgestellt werden, welche Art der Kommunikation am besten beim Kunden ankommt. Die kundenindividuellen Kanal- und Produktscorewerte können miteinander kombiniert werden. Dadurch kann mit einer hohen Wahrscheinlichkeit prognostiziert werden, ob ein Produkt online oder eher im Handel gekauft wird.

Sowohl für In- als auch für Outbound-Kundenkommunikationen ist Analytik eine grundlegende Basis als Teil einer ganzheitlichen Kundenkontaktstrategie. Die Ansprachelogik fällt unterschiedlich aus, je nachdem, ob der Kunde von einem Call-Center angerufen wird oder bereits an der Kasse steht. In Inbound Kanälen stehen die passenden Kundenangebote rund um die Uhr parat und die Zeit der Ansprache wird durch den Kunden bestimmt. Im Gegensatz dazu impliziert die Outbound-Kommunikation mehrere zeitbezogene Faktoren, die neben dem richtigen Produktangebot berücksichtigt werden müssen. In dem Fall ist eine Kontaktstrategie, die durch zusätzliche Regeln definiert wird, eine wertvolle Ergänzung zu der Analytik. Zu diesen Faktoren zählen vor allem der Kundenschutz und die Regulatorik, die bei einer werblichen Kampagne berücksichtigt werden müssen, sowie das allgemeine Alltagsdenken, Sitten und Bräuche.
Wie viele Flyer sollte der Kunden innerhalb einer Woche bekommen, um sich nicht belästigt zu fühlen? Wie viele Anrufversuche darf das Call-Center starten, wenn der Kunde den Anruf nicht erwidert? Als sinnvolle Ergänzung zur Analytik führen solche Kontakt- und Dialogregeln zu einer besseren Akzeptanz bei dem Kunden, weil dieser sich in seiner Privatsphäre respektiert fühlt.

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.

Die heutige Analytik basiert zum großen Teil auf harten Fakten, welche aber nicht zwingend ausreichen, um den Kunden zu einer Kaufentscheidung zu bewegen. Die Emotionen des Kunden sind dabei jedoch ein entscheidender Faktor. Eine Erklärung dafür finden wir in der Biologie. Das Gehirn des Menschen besteht aus zwei Hälften – die linke Hälfte ist für analytisches, logisches Denken und die rechte Hälfte für Emotionen und Gefühle zuständig. Fußt das Verhalten des Kunden stets auf dem Prinzip der Logik und Rationalität – dann liefert die heutige Analytik ein verlässliches Ergebnis. Wenn aber die Handlungen der Menschen von Gefühlen geleitet werden, dann sollte Analytik viel mehr anbieten, als eine reine maschinelle Analyse der harten Fakten.

Besonders relevant ist es, wenn das Unternehmen in Märkten agiert, auf denen Produkte leicht substituierbar sind. In diesem Fall ist ein gutes Ansprachekonzept, das den Kunden nicht nur aus analytischer, sondern auch aus emotionaler Sicht betrachtet, ein Schlüssel zum Erfolg. Die Berücksichtigung von Emotionen findet heutzutage nur unzureichend in der Analytik statt. Die klassische Aufteilung, dass Analytik sich ausschließlich mit harten Fakten beschäftigt, jedoch die Ausgestaltung der Werbung auf weitestgehend nicht-analytischen Modellen basiert, ist noch stark verbreitet. Die Konzepte von z.B. Personas und Sinus Milieus bieten zwar erste Lösungsansätze für diese Problematik, das volle Potential einer Analytik, die Emotionen und harte Fakten kombiniert, ist bei Weitem noch nicht ausgeschöpft.

Auf das Zusammenspiel von Analytik und CXM 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.

Bei der Analyse einer Customer Journey kann festgestellt werden, an welcher Stelle der Kaufprozess (am häufigsten) abgebrochen wird. Anschließend können daraus Handlungsbedarfe abgeleitet werden. Ob es eine Optimierung der Webseite, Anpassung des Contents oder Umbau der ganzen Strecke ist, kann die Analytik allerdings nicht entscheiden, hier setzt das Customer Experience Management an.

Ähnlich funktioniert es beim Kündigungsmanagement: Die Analytik ermittelt die kündigungsgefährdeten Kunden, indem sie typische Verläufe im Kundenverhalten identifiziert und sie mit Algorithmen erweitert. Wenn potenzielle ‚Kündigungskunden‘ ermittelt worden sind, stellt sich die Frage, ob nun der richtige Moment gekommen ist, die Klienten anzusprechen, oder diese sich schon gedanklich vom Unternehmen abgewandt haben. Durch effektives CEM kann es einem Unternehmen gelingen, solche Kunden stärker an sich zu binden und frühzeitig abzuholen, bevor sie sich Gedanken über eine Kündigung machen.

Getreu dem Motto „Analytics first, customer most“ ist der Weg zum loyalen Kunden ein Zusammenspiel aus Analytik und CEM. An erster Stelle steht die Analytik – sie identifiziert Handlungsfelder und legt die Basis für das Kundenverständnis. Darauf aufbauend sorgt CEM für ein hohes Maß an Kundenzufriedenheit, welches in einer verstärkten Verbundenheit mit dem Unternehmen resultiert. Dieses Zusammenspiel schafft somit notwendige Voraussetzungen für ein langfristiges Wachstum und den Erfolg Ihres Unternehmens.

Sie benötigen Unterstützung beim Aufbau Ihrer CXM-Strategie oder möchten mithilfe von Analytics mehr über Ihre Kunden erfahren? Mit dem ‚Plan. Build. Run.‘ Ansatz begleitet die CINTELLIC Consulting Group ihre Klienten auf Wunsch bereits in der Planungsphase, bei der strategischen Entscheidung, während der Umsetzung bis hin zur Post-Operationalisierungsphase (und darüber hinaus).

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