Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Dieser Blog beleuchtet das ungenutzte Potenzial von Kundeninformationen zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Steigerung der Gesamteffizienz. Erfahren Sie, wie Unternehmen Kundendaten nutzen können, um wertvolle Einblicke in Kundenpräferenzen, -verhalten und -bedürfnisse zu gewinnen und diese Informationen zur Optimierung ihrer Abläufe einzusetzen. Der Blog unterstreicht zudem die Bedeutung der Ausrichtung von Kundeninformationsinitiativen an den Unternehmenszielen und -strategien und verdeutlicht die Notwendigkeit, dass Unternehmen ihren Bemühungen im Bereich Kundeninformationen Priorität einräumen.
Es ist ein Paradoxon des Informationszeitalters. Die Informationsflut, die uns täglich überrollt, vernebelt allzu oft wahre Erkenntnisse. Wissen sollte Innovationen fördern, doch ohne strategische Erfassung und Nutzung verkommt es zu einer unterhaltsamen Ablenkung wie ein leichter Sommerroman. Aktuell setzen Unternehmen vermehrt auf detaillierte Analysen, um Preise, Verpackungen und Produktleistung zu optimieren und so die nächste große Idee zu finden.
Unternehmen verfügen heutzutage über eine beispiellose Menge an Kundendaten, benötigen aber in den meisten Fällen Unterstützung bei deren sinnvoller Nutzung. Diese Datenflut hat zu zusätzlichen Engpässen geführt, da viele Unternehmen noch immer mit veralteten Systemen arbeiten. Dies erschwert die Erreichung ihrer Ziele in Bezug auf Datenintegration, Standardisierung und Datenqualität. Mangelhafte Datenqualität ist ein weiteres Problem, das die Bemühungen um eine detaillierte Kundensicht regelmäßig behindert. Mit präzisen und zuverlässigen Daten sind die Schritte zur Erstellung einer einheitlichen Kundensicht jedoch gut investiert.
Daher müssen die Teams für Kundenerlebnisse eng mit den Datenverantwortlichen im gesamten Unternehmen zusammenarbeiten, um den Datenerfassungsprozess besser zu verstehen und ihn zu optimieren, damit menschliche Fehler minimiert oder ganz vermieden werden. Daten werden zudem schnell redundant. Die kontinuierliche Überwachung der Datenquellen ist daher unerlässlich, um die gleichbleibende Datenqualität sicherzustellen.
Es wird erwartet, dass der globale Markt für Customer Intelligence Platforms bis 2028 ein Volumen von 8,3 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einem jährlichen Wachstum von 28,1 % im Prognosezeitraum entspricht.
Moderne Unternehmen setzen auf einen datengetriebenen Ansatz, um marktgerechte Produkte zu entwickeln. Anders als bei traditionellen Versuch-und-Irrtum-Methoden nutzen heutige Organisationen Daten, um fundierte und erfolgversprechende Entscheidungen zu treffen. Unternehmen sammeln Kundendaten über verschiedene Kanäle wie Umfragen, die Nachverfolgung von Kaufprozessen und die Erfassung von Beschwerden. Anschließend analysieren Teams die gesammelten Daten mithilfe verschiedener Techniken, um Muster zu erkennen und Berichte für das Management zu erstellen. Ein solcher Prozess ist die sogenannte Customer Intelligence Analytics.
Customer Intelligence (CI) bezeichnet das Sammeln von Kundendaten und das Ableiten von Erkenntnissen daraus. CI ermöglicht es Unternehmen, ihre Kunden besser kennenzulernen – ihren Wohnort, ihre Produktpräferenzen, ihre Lösungswünsche usw. Ziel ist es, diese Informationen zu nutzen, um jede Interaktion individuell anzupassen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Die einzelnen Komponenten sind in der folgenden Abbildung dargestellt.
Mit der Weiterentwicklung der Geschäftsanforderungen und der Reife von Kundenprogrammen steigen die Anforderungen an bestehende Lösungen kontinuierlich, und die Unterstützung durch die Geschäftsleitung wird für die Modernisierung immer wichtiger. Modernisierung bedeutet jedoch nicht immer den Austausch bestehender Technologien.
Für viele Organisationen ist es am klügsten, auf den bestehenden Ressourcen aufzubauen und flexible Architekturen zu entwickeln, die zukünftige Arbeitslasten unterstützen. Dieser Ansatz ermöglicht es Führungskräften, Funktionen zu erweitern oder an Lösungen auszulagern, die auf Datenmanagement und die Integration intelligenter Informationen ausgerichtet sind.
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Daten und Technologien entwickeln sich stetig weiter, um neuen und vielfältigen Anwendungsfällen gerecht zu werden , und jede Iteration vollzieht sich etwas schneller. Um Kundenfragen mit mehr und vielfältigeren Antworten zu unterstützen, besteht aktuell und zukünftig Bedarf an Legacy-Anwendungen mit Fokus auf Datenspeicherung, relationalen Anwendungen, die verschiedene Ressourcen unterstützen, und zukunftsorientierten Architekturen.
Quelle: Informatica Die sich wandelnden Anforderungen an Customer-Intelligence-Plattformen erfordern erweiterte Funktionen, die komplexe Analysen durch eine breite Nutzergruppe ermöglichen. Zudem sind wachsende technologische Fähigkeiten notwendig, um die erforderliche Leistung und Funktionalität für diese Anforderungen bereitzustellen.
Der CDO kann dann interne Anwendungen erweitern, indem er neue Funktionen mit verbesserten, intelligenten Daten nahtlos in bestehende Systeme zurückführt, darunter:
Master Data Management (MDM) dient der Verwaltung von Kernattributen (strukturierten Daten) und Domänen für operative und analytische Zwecke. Lösungen zur Kundeneinblicksgewinnung können Daten aus bestehenden MDM-Lösungen ergänzen und erweitern, um neue Datentypen und Geschäftsanforderungen zu erfüllen und so das Kundenprofil zu vervollständigen.
Enterprise Data Warehouses (EDW) – Entwickelt zur Unterstützung von operativem Reporting und Business Intelligence. Data Warehouses werden häufig ausgelagert, um fortgeschrittene Anwendungsfälle im Bereich Customer Intelligence zu unterstützen.
Customer-Relationship-Management (CRM) – Entwickelt zur Automatisierung kundenorientierter Prozesse für bekannte Kunden- und Interessentendaten. CRM wird typischerweise durch zusätzliche Daten aus Kundenanalysen ergänzt, um Teams auf die produktivsten Aktivitäten zu fokussieren.
Heutige MDM-, EDW- und CRM-Systeme lassen möglicherweise wichtige Informationen wie Social-Media-, E-Mail-, Clickstream-, Chat-, Analyse- und Umfragedaten außer Acht. Die folgende Grafik veranschaulicht, wie Customer-Intelligence-Technologien zusätzliche Datenelemente wie Beziehungen, Stimmungen und Frühindikatoren zum Kundenprofil hinzufügen und daraus ableiten können . Dadurch wird ein umfassenderes Bild geschaffen, das neue Anwendungsfälle in den Bereichen Personalisierung, Kundenerlebnis, Optimierung des Kundenerlebnisses, Optimierung der Interaktion und Customer Journey ermöglicht .
Customer Intelligence kann flexible Technologieplattformen schaffen, die es Unternehmen ermöglichen, Datenanalyse- und Machine-Learning-Möglichkeiten zu nutzen und:
Ausbau von Cross-Selling und Upselling: Unternehmen können die Effektivität von Kampagnen prognostizieren und ihr Kanalmarketing optimieren, indem sie die Bereitschaft ihrer Kunden für neue Angebote analysieren. Diese Analyse erfolgt automatisiert mithilfe von Machine-Learning-Modellen. Zu den Vorteilen zählen höhere Kampagnenumsatzraten, geringere Marketingkosten und eine bessere Transparenz des Marketing-ROI.
Kanalanalyse: Durch die Analyse des Kundenverhaltens nach Kanal und Agent können Unternehmen ihre Kundenbetreuung optimieren und den ROI messen. Dies trägt dazu bei, Umsätze zu steigern, Services anzupassen und zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Effektivität der Agenten zu steigern.
Qualifizierung von Leads von Drittanbietern: Eine Optimierung der Lead-Qualifizierung aus Kampagnen und Daten von Drittanbietern kann die Kundenzufriedenheit und die Effektivität der Marketingressourcen steigern.
Kundenabwanderung minimieren: Gefährdete Kunden und die Gründe für die Abwanderung identifizieren. Die automatisierte Überwachung gefährdeter Kunden liefert Erkenntnisse, die präventive Maßnahmen nahelegen.
Markenloyalität neu denken: Mit detaillierten Daten zum Kundenverhalten können Unternehmen jeden einzelnen Kunden an allen Kontaktpunkten des Konsums persönlich belohnen und anerkennen, um eine Verbindung und Markenliebe aufzubauen.
Stärken Sie Ihr Unternehmen durch datengestützte Entscheidungsfindung:
Wir helfen Ihnen bei der Einführung von Customer-Intelligence-Methoden, um auf der Grundlage von aus Kundendaten gewonnenen, umsetzbaren Erkenntnissen fundierte Entscheidungen zu treffen, was zu besseren Leistungen und Ergebnissen führt.
Sprechen Sie mit unseren Datenanalyseexperten. Customer Intelligence findet in den folgenden vier Anwendungsfällen Verwendung:
Verhaltenssegmentierung: Die gängigste Anwendung von Customer Intelligence, die Verhaltenssegmentierung, teilt Nutzer anhand ihrer Verhaltensmuster in verschiedene Gruppen ein. Faktoren wie die Zugehörigkeit zur gleichen Phase des Kaufzyklus, Ähnlichkeiten bei früheren Käufen usw. bestimmen diese Klassifizierung.
Modellierung von Nutzerabläufen: Ein Nutzerablauf beschreibt den Weg eines Nutzers bei der Ausführung einer Aufgabe auf Ihrer Website oder in Ihrer mobilen Anwendung. Mithilfe von Kundeninformationen können Sie die Customer Journey verfolgen und die Hürden identifizieren, auf die Nutzer bei ihren Aufgaben stoßen. So können Sie Ihre In-App-Funktionen vereinfachen und Ihren Kunden eine reibungslose Nutzung Ihrer Services ermöglichen.
Geo-Targeting: Geo-Targeting mithilfe von Kundendaten vereinfacht die Personalisierung von Nachrichten und Angeboten für Kunden. Ein bekanntes Beispiel hierfür sind die gängigen Online-Lieferdienste für Lebensmittel. Diese nutzen Kundendaten, um Nutzern basierend auf deren demografischen Daten beliebte Restaurants in der Nähe ihres Standorts vorzuschlagen.
Personalisierte E-Mails: Basierend auf Verhaltenssegmenten können Unternehmen gezielte Nachrichten oder Angebote versenden, die auf die allgemeinen Präferenzen oder Kaufmuster dieser Kundensegmente zugeschnitten sind. Personalisierte E-Mails sind auch ein Anwendungsfall von Account-Based Marketing (ABM) im B2B-Bereich.
Schritt 1: Kundendaten kanalübergreifend erfassen
Der erste Schritt im Customer Intelligence ist die Datenerfassung. Dazu müssen Rohdaten aus verschiedenen Kanälen gesammelt werden, darunter E-Mails, Feedback, Websites, Anrufe und Social-Media-Plattformen. Diese riesige Menge an Eingangsdaten lässt sich besser verstehen, indem man sie in die folgenden drei Typen unterteilt:
Direktes Feedback: Dazu gehören Umfragen, Fragebögen, Beschwerden und andere Datenerhebungsmethoden, bei denen Nutzer freiwillig Feedback zu ihren Erfahrungen mit Ihrem Unternehmen abgeben. Die Analyse dieser Daten liefert zwar nur wenige Erkenntnisse, ist aber dennoch unerlässlich, um ein klares Bild von den Problemen und Erwartungen Ihrer Kunden zu erhalten. Alternativ können Kunden ihr direktes Feedback auch einem Dritten geben, der die Ergebnisse mit Ihren Geschäftsteams teilt.
Indirektes Feedback: Diese Daten finden sich auf Social-Media-Plattformen oder in Beschwerden an den Kundendienst, wo Nutzer ihre Gedanken über Ihr Unternehmen äußern.
Abgeleitetes Feedback: Abgeleitetes Feedback besteht aus Daten, die mithilfe von Process Mining, Cookies, Kaufhistorie und ähnlichen Medien aus allen Unternehmensprozessen im Zusammenhang mit Kunden gesammelt werden.
Schritt 2: Einrichtung der Analyseinfrastruktur
Nachdem Sie in Schritt 1 die benötigten Informationen zusammengetragen haben, können Sie mit der Analyse Ihrer Kundendaten beginnen. Ihr Entwicklungsteam muss entweder ein Analyse-Setup von Grund auf neu erstellen oder Online-Plattformen nutzen, um wertvolle Erkenntnisse aus den Rohdaten zu gewinnen. Teilen Sie Ihre Kunden anhand ihrer Verhaltensmuster in verschiedene Segmente ein. So können Sie jede Komponente gründlich analysieren und detailliertere Einblicke gewinnen.
Schritt 3: Wandeln Sie Ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse um.
Der letzte Schritt des Customer-Intelligence-Prozesses besteht darin, die in Schritt 2 gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Dashboards, Customer Journey Maps, Berichte usw. sind einige Formate, in denen Sie Ihren Teams die Erkenntnisse präsentieren können. So kann Ihr Marketingteam verschiedene Segmente gezielt ansprechen und personalisierte Werbekampagnen erstellen.
Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten: Starten Sie noch heute mit Customer Intelligence!
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- Ein bekannter Fachhändler hat mehr als 80 % seiner Kundendatensätze angereichert und Partnerschaften aufgebaut, indem er Transaktionsdaten mit Stammdaten verknüpfte, um die Effektivität seiner Kampagnen zu steigern und zu verbessern. Dies führte zu einer Verbesserung der Responserate um 14 %.
- Ein nationaler Versicherungskonzern verbesserte die Identifizierung qualifizierter Interessenten um 45 %, indem er eine detaillierte Kundensicht erstellte, um qualifizierte Interessenten für maßgeschneiderte Angebote in seiner weltweiten Organisation mit über 120 Millionen Mitgliedern zu identifizieren.
- Um das Kundenerlebnis (CX) zu verbessern und die Konversionsraten zu steigern, führte ein nationales Finanzdienstleistungsunternehmen eine nahtlose, automatisierte Datenintegration zwischen zahlreichen Datenerfassungs-, Analyse- und Targeting-Tools durch. Dadurch konnte das Unternehmen das Targeting für 97 % der bekannten Kunden personalisieren und einen ROI von 25 % erzielen.
- Um seine bestehenden Kundenbindungsprogramme zu optimieren, erstellte ein führender Anbieter von Schönheitsprodukten und -dienstleistungen Personas für 6 Millionen Konsumenten anhand demografischer Merkmale, Kaufverhalten und unerfüllter Bedürfnisse.
- Eine Lösung für intelligente Datenanalyse half einem globalen Automobilhersteller, das Kundenverhalten besser zu verstehen. Durch die Auswertung von 13,5 Millionen Datensätzen aus Service- und Verkaufsumfragen verbesserte die Lösung die Möglichkeiten für Cross-Selling und Upselling.
Die Einführung von Technologien zur Verbesserung des Kundenerlebnisses ist entscheidend für höhere Gewinne und eine stärkere Kundenbindung. Um sich von der Konkurrenz abzuheben, sollte das Unternehmen Kundeninformationen konsequent nutzen, um fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
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