Kundenzentrierte Datenstrategie für ein überzeugendes Kundenerlebnis - mit konkreten Beispielen.

Die Fülle der verfügbaren Daten und ihre richtige Nutzung können Abläufe, Strategien und vor allem das Kundenerlebnis verändern. Aber nicht alle Daten sind relevant. Um ihre Wirkung zu maximieren, müssen Unternehmen eine kundenzentrierte Datenstrategie verfolgen.

Stellen Sie den Kunden in den Mittelpunkt der Daten-Strategie

Der Kunde steht im Mittelpunkt eines jeden Unternehmens, das seinen Umsatz steigern möchte. Die erfolgreichsten Unternehmen sind heute nicht unbedingt diejenigen, die über die meisten Daten verfügen, sondern diejenigen, die wissen, wie sie diese nutzen können, um die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen.

Die Bedeutung einer kundenorientierten Analyse

Das Verständnis der Kundenwünsche, -bedürfnisse und -verhaltensweisen ist eine wesentliche Voraussetzung für die Bereitstellung eines optimalen Kundenerlebnisses. Kundenzentrierte Analytik zielt darauf ab:

• Erkennen Sie Trends im Kundenverhalten
  Innerhalb jeder Kundengruppe lassen sich Muster oder Trends in der Art und Weise erkennen, wie Kunden mit einem Produkt, einer Dienstleistung oder einer Marke interagieren. Diese Muster können sich auf die Kaufgewohnheiten, die Häufigkeit der Interaktion, die Kommunikationspräferenzen und vieles mehr beziehen.
  Warum ist das wichtig?
  Die Identifizierung dieser Trends ermöglicht es Unternehmen, ihre Strategien so anzupassen, dass sie den Bedürfnissen ihrer Kunden besser gerecht werden. Wenn ein E-Commerce-Unternehmen beispielsweise einen Trend feststellt, dass Kunden ein Produkt mehrmals ansehen, bevor sie es kaufen, könnte es Erinnerungen oder Sonderangebote einführen, um die Konversion zu fördern.

• Verstehen Sie die individuellen Vorlieben
  Abgesehen von allgemeinen Trends ist jeder Kunde einzigartig. Manche bevorzugen E-Mail-Kommunikation, andere bevorzugen Push-Benachrichtigungen. Einige werden durch Rabatte motiviert, andere durch exklusive Vorteile.
  Warum ist das wichtig?
  Die Personalisierung des Kundenerlebnisses auf der Grundlage individueller Vorlieben kann die Loyalität, die Zufriedenheit und damit den Customer Lifetime Value erheblich steigern. Netflix schlägt beispielsweise Filme und Fernsehsendungen vor, die nicht nur auf allgemeinen Trends, sondern auch auf individuellen Sehgewohnheiten basieren.

• Künftige Bedürfnisse vorhersehen
  Durch die Verwendung historischer Daten und prädiktiver Techniken können Unternehmen künftige Bedürfnisse oder Wünsche ihrer Kunden vorhersehen, bevor diese sie überhaupt wahrnehmen.
  Warum ist das wichtig?
  Es verschafft Unternehmen einen Vorsprung. Wenn ein Telekommunikationsunternehmen vorhersagen kann, dass ein Kunde in den nächsten Monaten wahrscheinlich einen neuen Tarif oder ein neues Telefon sucht, kann es ihm entsprechende Angebote unterbreiten, bevor er sich anderweitig umsieht.

• Content Marketing
  Das Zielpublikum für Markendienstleistungen und -güter ist heterogen und weist unterschiedliche psychografische Merkmale und persönliche Werte auf. Während der eine Verbraucher durch eine bestimmte Botschaft stark angesprochen und aktiviert wird, lässt der selbe Inhalt andere gleichgültig. Es hat sich gezeigt, dass die Segmentierung der Zielgruppe nach psychografischen Merkmalen und persönlichen Wertemustern die Wirksamkeit der Kommunikation drastisch erhöht.

Wettbewerbsvorteil

Unternehmen, die eine kundenzentrierte Datenstrategie verfolgen, haben einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Sie sind agiler, reaktionsschneller und können ihre Angebote besser personalisieren.

Wie man einen kundenzentrierten Ansatz verfolgt

Hören Sie aktiv zu: Dies geht über das einfache Kommentieren Ihrer Produktseiten hinaus. Dazu gehören die Beobachtung sozialer Medien, die Durchführung von Umfragen, die Analyse von Telefonanrufen und der direkte Dialog mit Kunden.
Segmentieren Sie Ihre Daten: Nicht alle Kunden sind gleich. Die Segmentierung von Daten kann Ihnen helfen, die unterschiedlichen Vorlieben und Verhaltensweisen der Zielgruppen zu verstehen.
Nutzen Sie fortschrittliche Analysen: Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können helfen, große Datensätze zu dekonstruieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Herausforderungen der kundenorientierten Analytik

Die Einführung einer solchen Strategie ist nicht unproblematisch, und es ist wichtig, sich der folgenden Punkte bewusst zu sein:
- Datenqualität: Ungenaue oder veraltete Daten können zu schlechten Entscheidungen führen.
- Datenschutz: Angesichts der zunehmenden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie Kundendaten auf ethische und konforme Weise verwalten.

Erfolgsgeschichten aus der Praxis

Viele Unternehmen profitieren bereits von den Vorteilen kundenorientierter Analysen. So nutzen beispielsweise E-Commerce-Unternehmen die Analyse des Surfverhaltens, um ihren Kunden relevante Produkte zu empfehlen. Fluggesellschaften können Reisedaten analysieren, um personalisierte Angebote zu unterbreiten.
Hier sind einige konkrete Beispiele:

• Netflix

Vorgehen: Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen analysiert Netflix die Sehgewohnheiten seiner Nutzer, um Filme und Fernsehserien zu empfehlen.
Das Ergebnis: Diese Personalisierung führte zu einem Anstieg der Nutzung von Inhalten und half Netflix bei der Entscheidung, welche Originalinhalte produziert werden sollen, wodurch die Abwanderung von Kunden verringert wurde.

• Starbucks

Vorgehen: Mit seiner mobile App sammelt Starbucks Daten über die Getränkepräferenzen seiner Kunden, die Häufigkeit der Besuche und die Standortpräferenzen.
Das Ergebnis: Starbucks nutzt diese Daten, um personalisierte Angebote an seine Kunden zu senden und so die Loyalität und die Häufigkeit der Besuche zu erhöhen.

• Sephora

Vorgehen: Sephora nutzt Daten, um das Kundenerlebnis sowohl online als auch in den Filialen zu verbessern. Das Unternehmen hat eine App entwickelt, mit der Kunden Make-up virtuell anprobieren können. Gleichzeitig werden Daten über die Vorlieben der Nutzer gesammelt.
Das Ergebnis: Auf der Grundlage früherer Anproben und Käufe können bestimmte Produkte empfohlen werden, was die Chancen auf eine Konversion erhöht.

• Airbnb

Vorgehen: Airbnb hat seinen Vorschlagsalgorithmus ständig verbessert, um Objekte anzuzeigen, die den Vorlieben und dem Suchverhalten der Nutzer am besten entsprechen. Außerdem nutzte Airbnb die Daten, um Gastgebern zu helfen, mit ihrem "Smart Pricing"-Tool wettbewerbsfähige Preise für ihre Objekte festzulegen.
Das Ergebnis: Die Kundenzufriedenheit wurde gesteigert, indem ihnen eine relevantere Auswahl geboten wurde, und die Gastgeber konnten ihre Einnahmen maximieren.

• Zara

Vorgehen: Im Gegensatz zu anderen Einzelhändlern verlässt sich Zara nicht auf saisonale Prognosen. Stattdessen sammelt das Unternehmen Echtzeitdaten darüber, was die Kunden im Laden und online kaufen.
Das Ergebnis: Dank dieses Ansatzes kann das Unternehmen seinen Bestand schnell anpassen und auf wechselnde Trends reagieren.

• American Express

Vorgehen: American Express setzte ein Vorhersagemodell ein, um Transaktionen zu analysieren und die Kundentreue vorherzusagen. Das Modell untersuchte historische Daten, um Verhaltensmuster zu erkennen.
Ergebnis: Mithilfe dieses Modells konnten 24 % der Konten in Australien ermittelt werden, die in den nächsten vier Monaten geschlossen worden wären.

Blick in die Zukunft

Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die Bedeutung kundenorientierter Analysen weiter zunehmen. Die Zukunft gehört denjenigen, die modernste Datenanalyse mit tiefem Verständnis des menschlichen Verhaltens verbinden können.

Erfolgreiche Unternehmen haben bereits erkannt, dass eine kundenzentrierte Datenstrategie ein geschäftliches Muss ist. Indem sie den Kunden in den Mittelpunkt ihrer Strategie stellen, können Unternehmen nicht nur das Kundenerlebnis verbessern, sondern auch ihre Marktposition stärken. Data IQ hilft und unterstützt Unternehmen, die eine kundenzentrierte Datenstrategie umsetzen wollen. Ganz gleich, ob Sie eine Beratung, einen Workshop oder eine komplette Strategie suchen, zögern Sie nicht, uns für eine zielführende Datenstrategie zu kontaktieren.