Live-Daten erforschen Wünsche von Autokäufern

Wer Kunden und Interessenten optimal ansprechen will, sollte deren Wünsche, Bedürfnisse und Denkweisen möglichst umfassend kennen. Aber wie kommt man an diese Informationen – vor allem bei einem neuen Produkt, bei dem noch nicht auf viel Wissen aus Kundendaten zurückgegriffen werden kann? Ein Automobilhersteller sah sich zur Markteinführung eines SUV als Hybridmodell mit dieser Herausforderung konfrontiert. Er wollte daher mehr über den Hybridmarkt und seine potenziellen Zielgruppen erfahren und folgende Fragen beantworten: Wer ist an Hybrid-Fahrzeugen interessiert? Was wünscht sich der Kunde? Was sind die Kaufmotive sowie Kaufhemmnisse und welche Themen sind relevant?

Online-Live-Daten-Analyse ermittelt Kaufmotive

Um diese Fragestellungen zu beantworten, wurden Online-Live-Daten aus sozialen Netzwerken für eine detaillierte Analyse genutzt. Es fanden diverse Hybridfahrzeuge Berücksichtigung, die gemeinsam mit dem Hersteller als relevante Wettbewerber definiert wurden.

Erheben und Filtern von Live-Daten aus dem Social Web

Im ersten Schritt wurde ein klassisches Social-Listening-Tool genutzt, um mit einer spezifischen Suchabfrage alle relevanten Beiträge zu erfassen. Als Analysegrundlage kam nur usergenerierter Content infrage. Daher mussten Nachrichtenbeiträge, Unfallmeldungen, Beiträge zu Computerspielen und mehr herausgefiltert werden. Aus zu Beginn rund 1,2 Millionen gefundenen Beiträgen wurden durch mehrere Iterationsschleifen letztendlich über 4000 hoch relevante usergenerierte Beiträge über die definierten Modelle erhoben.

Daten strukturieren: Sparfuchs oder Familientyp

Erfahrene Text-Mining-Experten bereinigten und lemmatisierten die gefilterten Textbeiträge um Stopp-Wörter (der, die, das, und, oder und weitere). Im Anschluss wurden je Wortstamm Kategorien vergeben. Zum Beispiel wurden Isofix, Oma, Opa und Kindergeburtstag der Kategorie Familie zugeordnet; Preis, günstig, Aufpreis und Gesamtkosten fielen in die Kategorie Kosten. Über eine Korrelationsanalyse wurden Zusammenhänge wie Sparen und elektrisches Fahren ausgemacht. Diese bereinigte und strukturierte Datenbasis diente der folgenden Darstellung des Hybridmarktes und der Zielgruppenfindung.

Kaufhemmnisse und Wünsche analysieren

Der Hybridmarkt wurde auf Basis der erhobenen und bearbeiteten Online-LiveDaten nach folgenden Fragestellungen transparent dargestellt: 

1. Vergleich der Technologien mit Hybrid, Plug-in und E-Fahrzeug. 

2. Verteilung der Erwähnungen der Modelle im Vergleich mit Neuzulassungen. 

3. Definition von relevanten Zielgruppen. 

4. Beispiele zu einem spezifischen Automodell sowie zu Pendlern und Familien. 

5. Allgemeine Kaufhemmnisse und Wünsche der Zielgruppen. 

6. Themen, über die weniger gesprochen wurde als erwartet. 

Themenschwerpunkte gaben viel Aufschluss über Kaufmotive. So ließ sich herausfinden, welche Anforderungen an Ausstattung und Technik existieren und mit welchen Problemstellungen sich Hybrid-Fahrer und Interessierte konfrontiert sehen. Außerdem konnten Annahmen zu Kommunikationsansätzen validiert werden. So wurde in diesem Fall deutlich weniger über Fahrverbote und den Dieselskandal gesprochen als zuvor angenommen.

Warum Technikaffine und LOHAS wichtig sind

Es konnten zwei Zielgruppen ermittelt werden, die man in der Online-Kommunikation besonders in den Fokus nehmen sollte, zum Beispiel Technikaffine und LOHAS (Lifestyles of Health and Sustainability). Für die Technikaffinen stand das Thema Umwelt nicht im Fokus, während es für die LOHAS einer der Hauptaspekte für den Kauf eines Hybridmodells war. Weitere Gruppen wie zum Beispiel Familien erstreckten sich über alle Kernzielgruppen, legten beim Fahrzeugkauf aber dennoch auf andere Dinge Wert (zum Beispiel Autobatterie nicht geladen und Kind muss in die Notfallklinik).

Über welche Kanäle welche Neukunden ansprechen

Die mit dem Automobilisten abgestimmten Zielgruppen wurden auf eine 58 Millionen Konsumenten umfassende Datenbank übertragen. Hierbei spielten Soziodemografie, Wohnumfeld, Hobbys und Interessen, Kaufverhalten, aber auch verhaltensbasierte Einstellungen eine wichtige Rolle. Ermittelt wurde, welche Zielgruppen am besten über welche Kanäle (E-Mail, Display, postalisch, Facebook und mobile) angesprochen werden.

Optimierung der digitalen Customer Experience am POS

Nach der zuvor beschriebenen Online-Media-Analyse sollten im nächsten Schritt anonyme Autohausbesucher gezielt angesprochen werden können. Die dafür notwendigen Daten wurden über eine Proximity-Plattform mittels Partner-Apps mit Standortzugriff beziehungsweise die kundeneigene App datenschutzkonform erhoben und anschließend mit Drittdaten auf Hausebene qualifiziert. Auf Basis dieser Information konnten die Autohausbesucher sowohl am POS als auch nachgelagert über digitale Kanäle individuell angesprochen und somit ihre Customer Experience maßgeblich verbessert werden.

Weitere Informationen unter www.schober.de