Customer Analytics für mehr Kundennähe
Es kommt auf die Konzentration dessen an, was wir Customer Analytics herausfiltern können.
Daten sagen mehr als (Kunden-) Worte
Der Mensch sammelt gerne, das hat er schon immer getan. Eine gar nicht so neue Passion ist das Sammeln von Daten. Dank der Digitalisierung spricht man hierbei mittlerweile sogar von „Big Data“, also den ganz großen Datenbergen, die gar nicht mehr ohne maschinelle Hilfe analysiert werden können.
So viele Daten können, müssen aber nicht, wertvolle Informationen erhalten. Beispielsweise, wie viele Kunden ihren vollgepackten Einkaufswagen beim Online-Shopping stehen lassen. Oder um welche Uhrzeit (24/7) die meisten Leute Schokolade einkaufen. Vor allem können diese Daten im internen Gebrauch dabei helfen, weg von allgemeinen Aussagen über das Kundenverhalten zu kommen und hin zu konkreten Aussagen über das Verhalten der eigenen Kunden. Denn unterschiedliche Unternehmen haben auch unterschiedliche Zielgruppen und Demographien, so sind beispielsweise amerikanische Kunden sehr viel versierter und aktiver im Bereich der Social Media als die zurückhaltenden Europäer.
„Customer Analytics“, auf gut Deutsch „Kundenanlysen“ nennt man das Vorgehen, von Kunden generierte Daten (sowohl extern als auch intern) dazu zu nutzen, um Marketing, Vertrieb und Support zu optimieren, sprich, den Kunden und seine Bedürfnisse näher kennenzulernen.
Denn der Kunde meldet sich nicht immer persönlich, wenn er ein Anliegen oder Problem hat, manchmal sogar, weil er gar nicht recht weiß, was sein Anliegen ist oder warum er nach dem Kauf eines Schnorchels ausgerechnet nach Bilderrahmen geguckt hat. Die entsprechende Analyse-Software weiß es zwar auch nicht, aber wenn nicht nur einer, sondern viele Kunden ähnlich shoppen, kann der gewiefte Marketing-Experte diese Artikel im Cross-Sell-Angebot als Urlaubsbündel (eines für das Erlebnis, das andere für die Erinnerung daran) anbieten.
Customer Analytics – wenn, dann richtig
Die Kunst der erfolgreichen Datenanalyse besteht derweil darin, den Fokus nicht zu verlieren. Wer nicht weiß, welche Ziele er mit Customer Analytics verfolgt und was genau er von seinen Kunden lernen/wissen möchte, der läuft Gefahr, unnütze Datensätze zu sammeln, die in irgendeiner Cloud oder auf einem lokalen Rechner Platz wegnehmen und nicht wenig kosten, ohne jemals eine einzige Geschäftsentscheidung beeinflusst zu haben.
Apropos, wer ebenfalls nicht darauf achtet, dass die Datenqualität hochwertig ist, es also zahlreiche doppelte, veraltete oder falsche Datensätze gibt, der hat ebenfalls das Nachsehen.
Kurzum, Customer Analytics muss trotz des Hypes – oder gerade deswegen – gut überlegt sein und bestenfalls mit einer klaren Strategie im eigenen Haus anfangen. Bevor man mit dem Sammeln anfängt, empfiehlt sich ein Blick auf die bereits generierten (und oft unsortierten) Datenberge. Sind die erst einmal fein säuberlich aufgeräumt und ausgewertet, wird die weitere Sammlung umso einfacher. Übrigens: Die Datenanalyse der Träume lässt sich bestenfalls unmittelbar mit CRM-Systemen und Marketing Automation Tools verknüpfen, so dass bestimmte Ergebnisse automatisch in die Kundenprozesse einfließen.
Das Thema ist relevant für Sie und Sie befinden Sich in einer leitenden Position im Bereich Marketing?
Dann nehmen Sie teil an unserem kommenden CMO Swiss Marketing Circle, der am 02. Juni 2016 zum "Customer Analytics" in Zürich stattfindet.
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[Autorin des Artikels: Juliane Waack]
Daten sagen mehr als (Kunden-) Worte
Der Mensch sammelt gerne, das hat er schon immer getan. Eine gar nicht so neue Passion ist das Sammeln von Daten. Dank der Digitalisierung spricht man hierbei mittlerweile sogar von „Big Data“, also den ganz großen Datenbergen, die gar nicht mehr ohne maschinelle Hilfe analysiert werden können.
So viele Daten können, müssen aber nicht, wertvolle Informationen erhalten. Beispielsweise, wie viele Kunden ihren vollgepackten Einkaufswagen beim Online-Shopping stehen lassen. Oder um welche Uhrzeit (24/7) die meisten Leute Schokolade einkaufen. Vor allem können diese Daten im internen Gebrauch dabei helfen, weg von allgemeinen Aussagen über das Kundenverhalten zu kommen und hin zu konkreten Aussagen über das Verhalten der eigenen Kunden. Denn unterschiedliche Unternehmen haben auch unterschiedliche Zielgruppen und Demographien, so sind beispielsweise amerikanische Kunden sehr viel versierter und aktiver im Bereich der Social Media als die zurückhaltenden Europäer.
„Customer Analytics“, auf gut Deutsch „Kundenanlysen“ nennt man das Vorgehen, von Kunden generierte Daten (sowohl extern als auch intern) dazu zu nutzen, um Marketing, Vertrieb und Support zu optimieren, sprich, den Kunden und seine Bedürfnisse näher kennenzulernen.
Denn der Kunde meldet sich nicht immer persönlich, wenn er ein Anliegen oder Problem hat, manchmal sogar, weil er gar nicht recht weiß, was sein Anliegen ist oder warum er nach dem Kauf eines Schnorchels ausgerechnet nach Bilderrahmen geguckt hat. Die entsprechende Analyse-Software weiß es zwar auch nicht, aber wenn nicht nur einer, sondern viele Kunden ähnlich shoppen, kann der gewiefte Marketing-Experte diese Artikel im Cross-Sell-Angebot als Urlaubsbündel (eines für das Erlebnis, das andere für die Erinnerung daran) anbieten.
Customer Analytics – wenn, dann richtig
Die Kunst der erfolgreichen Datenanalyse besteht derweil darin, den Fokus nicht zu verlieren. Wer nicht weiß, welche Ziele er mit Customer Analytics verfolgt und was genau er von seinen Kunden lernen/wissen möchte, der läuft Gefahr, unnütze Datensätze zu sammeln, die in irgendeiner Cloud oder auf einem lokalen Rechner Platz wegnehmen und nicht wenig kosten, ohne jemals eine einzige Geschäftsentscheidung beeinflusst zu haben.
Apropos, wer ebenfalls nicht darauf achtet, dass die Datenqualität hochwertig ist, es also zahlreiche doppelte, veraltete oder falsche Datensätze gibt, der hat ebenfalls das Nachsehen.
Kurzum, Customer Analytics muss trotz des Hypes – oder gerade deswegen – gut überlegt sein und bestenfalls mit einer klaren Strategie im eigenen Haus anfangen. Bevor man mit dem Sammeln anfängt, empfiehlt sich ein Blick auf die bereits generierten (und oft unsortierten) Datenberge. Sind die erst einmal fein säuberlich aufgeräumt und ausgewertet, wird die weitere Sammlung umso einfacher. Übrigens: Die Datenanalyse der Träume lässt sich bestenfalls unmittelbar mit CRM-Systemen und Marketing Automation Tools verknüpfen, so dass bestimmte Ergebnisse automatisch in die Kundenprozesse einfließen.
Das Thema ist relevant für Sie und Sie befinden Sich in einer leitenden Position im Bereich Marketing?
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[Autorin des Artikels: Juliane Waack]