Customer Analytics – wie datengestützte Entscheidungen Dein Unternehmen voranbringen

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Willst Du Kunden bestmöglich erreichen, musst Du sie kennen und auf ihre Wünsche und Gewohnheiten eingehen. Customer Analytics helfen dir dabei, deine Nutzer kennenzulernen und aus den Informationen, die du über sie besitzt, nützliche Erkenntnisse abzuleiten.

Diese können dir nicht nur dabei helfen, zielgerichteter auf sie zuzugehen, sondern auch, bares Geld zu sparen.

Unser Ratgeber verrät dir, was Customer Analytics eigentlich sind und wie du sie nutzen kannst.

Was sind Customer Analytics?

Der Begriff Customer Analytics beschreibt den Prozess, Kundendaten zu sammeln und systematisch auszuwerten. Auf diese Weise können nicht nur Bedürfnisse der Kunden ermittelt, sondern auch zukünftige Entwicklungen bezüglich Abwanderung oder Kaufentscheidungen vorhergesagt werden.

Die Daten für die Customer Analytics kommen dabei aus unterschiedlichsten Quellen und Kanälen wie dem CRM-System, der Kommunikation auf Social Media, Transaktionen oder Newslettertools.

 

Das Grundkonzept von Customer Analytics lässt sich dabei wie folgt auf den Punkt bringen:

Kundendaten werden mithilfe von Analysetechnologien ausgewertet und aufbereitet, um bessere, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Customer Analytics Übersicht
Customer Analytics in der Übersicht

Warum Du Customer Analytics nutzen solltest

Der Einsatz von Customer Analytics ermöglicht es dir, Kunden und ihre Bedürfnisse, Wünsche sowie Motivationen kennenzulernen und zu verstehen. Diese Erkenntnisse sind nützlich, um besonders wertvolle Kunden zu ermitteln und zielgerichtet anzusprechen. Auf folgende Arten können Customer Analytics dir helfen, mehr aus deinem Geschäftsmodell herauszuholen:

  • Customer Analytics ermöglichen es dir, Prognosen über den Erfolg von Kampagnen oder Absätze aufzustellen
  • Sie erhöhen die Reaktionsrate auf Promotion Maßnahmen, indem die Aktionen auf die Kunden optimiert werden können
  • Sie senken Kampagnenkosten, indem sie den Fokus auf die Kunden ermöglichen, die am wahrscheinlichsten einen Kauf tätigen
  • Unzufriedene Kunden können identifiziert und Rufschädigungen der eigenen Marke verhindert werden
 
Diagramm Customer Analytics

Wertvolle Bestandskundenkommunikation durch Datenanalyse

Customer Analytics eignen sich in erster Linie zur Betreuung von Bestandskunden. Sie zu begleiten ist deutlich weniger aufwändig und kostenintensiv, als Neukunden zu gewinnen. Treue Bestandkunden kaufen oft mehr und teurer, weshalb sie für eine höhere Wertschöpfung sorgen. Dabei sind sie weniger preissensibel und haben eine höhere Zahlungsmoral.

All diese Gründe sprechen dafür, sich intensiv mit der Ansprache bestehender Kunden auseinanderzusetzen, dennoch sind viele Unternehmen in dieser Hinsicht eher zurückhaltend. So berichtet der Dialogmarketing-Monitor 2019 der Deutschen Post davon, dass nur etwa 30 bis 60 Prozent der Unternehmen gezielte Bestandskundenkommunikation einsetzen. Customer Analytics ermöglichen es dir, das Potenzial deiner bestehenden Kunden auszuschöpfen und sie bestmöglich und individuell zu betreuen.

Deine Schritte zu erfolgreichen Customer Analytics

Willst auch du die Möglichkeiten von Customer Analytics nutzen, so empfiehlt sich ein strukturiertes Vorgehen. Nachfolgend findest du die wichtigsten Schritte auf deinem Weg zu erfolgreicher Customer Analytics.

 

Definiere deine Ziele

Für erfolgreiche und aufschlussreiche Customer Analytics ist es wichtig festzulegen, welche Ziele eigentlich erreicht werden sollen. Je nach Art der gewünschten Antwort gibt es folgende Ansätze:

  • Deskriptiv – Was ist passiert?
  • Diagnostisch – Warum ist es passiert?
  • Präskriptiv – Antworten auf bestimmte Fragen
  • Prädiktiv – Wie können zukünftige Entwicklungen aussehen?

 

Kenne deine Kunden

Zuerst solltest du dir darüber im Klaren sein, wer deine Kunden sind, indem du dir die Customer Journeys anschaust. Betrachte alle Punkte, an denen es zu Kontakt zwischen deinem Unternehmen und deinen Kunden kommt. Folgende Fragen können dir dabei helfen:

  • Wer sind die Kunden, die du erreichen willst? Diese Frage lässt sich etwa mit soziodemografischen Daten wie Alter und Einkommen beantworten (für weitere erfassbare Daten siehe Marktsegmentierung)
  • Welche Produkte kaufen sie von dir?
  • Wann kaufen sie? Zu welcher Tageszeit? Unter der Woche oder eher am Wochenende?
  • Wie kaufen die Kunden deine Produkte? Online oder offline?
  • Über welche (Online-) Shops beziehen Kunden deine Produkte?
  • Über welche Kanäle kommunizieren deine Kunden mit dir?
  • Wie reagieren sie auf Werbemaßnahmen?
  • Warum kaufen sie deine Produkte?
  • Wie verwenden die Kunden deine Produkte?

 

Sammle die Daten

Sammle Kundendaten an allen möglichen Interaktionspunkten, an denen dein Kunde mit dir in Kontakt tritt. Mögliche Quellen sind etwa:

  • Deine Webseite und ihre Analytics
  • Visits, Käufe und andere Interaktionen im Onlineshop
  • E-Mail-Klicks
  • Deine App
  • Social Media
  • Mail Automation Tools
  • Umfragen
  • Dein Customer Relationship Management-System (CRM System)

Trage die Daten an einem zentralen Ort, etwa im CRM-System, zusammen.

 

Organisiere und ordne die Daten

Es ist wichtig, aus der Flut der gesammelten Informationen die relevanten herauszufiltern und dabei einen roten Faden zu finden. Ein CRM-System oder eine Customer Data Platform (CDP) helfen dir dabei, deine Daten so zu sortieren, dass sie effektiv ausgewertet werden können.

 

Werte die Daten aus

Mithilfe von Datenvisualisierung und Dashboards kannst du gesammelte Daten anschaulich darstellen. Dabei helfen dir etwa Reporting-Tools in deinem CRM-System oder auch externe Werkzeuge wie Datawrapper. 

Zur Visualisierung können nicht nur Diagramme, sondern auch Infografiken oder Videos verwendet werden. Je besser die Daten „zum Leben erwachen“, desto einfacher ist es, Ausreißer, Muster und letztendlich Chancen und Marktlücken zu erkennen.

Sind Customer Analytics wirklich sinnvoll?

Das Consultingunternehmen McKinsey hat herausgefunden, dass die Verwendung von Customer Analytics Unternehmen einen deutlichen Mehrwert bietet und einen signifikanten Einfluss auf die Performance von Unternehmen hat. Dabei wurde ermittelt, dass die Verwendung von Customer Analytics bedeutende Vorteile bei KPIs wie Profit, Verkäufen oder ROI bringt.

Companies that make extensive use of customer analytics are more likely to report outperforming their competitors on key performance metrics, whether profit, sales, sales growth, or return on investment.
For example, companies that use customer analytics comprehensively report outstripping their competition in terms of profit almost twice as often as companies that do not.

Customer Analytics Einsatz McKinsey&Company Diagramm

Fallbeispiele – wie erfolgreiche Unternehmen Customer Analytics einsetzen

Viele bekannte Unternehmen nutzen Customer Analytics bereits erfolgreich. Die folgenden Beispiele zeigen, wie vielfältig dabei die Einsatzmöglichkeiten sein können.

 

Wie Netflix seine Abonnenten mithilfe von Analytics an den Bildschirm fesselt

Der weltweit bekannte Streaminganbieter kennt seine Nutzer sehr gut und schlägt ihnen bei jedem Login potenziell relevanten Content vor. Durch seine mehr als 182 Millionen Abonnenten (April 2020, Quelle: theverge.com) kann Netflix die Daten unterschiedlichster Menschen und ihrer Sehgewohnheiten zusammentragen. Der Einsatz von Big Data Analytics hilft dabei, Muster in den Such- und Sehgehwohnheiten zu erkennen und auf dieser Basis Vorschläge zu machen.

Netflix sammelt dabei verschiedenste Daten. So wird etwa erhoben, welche Serie wie lange angeschaut wird, ob sie bis zum Ende angesehen oder an welchem Punkt sie abgebrochen wird. Wenn beispielsweise 70 Prozent der Nutzer, die eine Serie angefangen haben, diese auch bis zum Ende schauen, so kann Netflix auf Grundlage dieser Daten entscheiden, eine weitere Staffel zu produzieren.

Durch sein datengestütztes, personalisiertes Content-Angebot schafft es der Streaminganbieter so, seine Nutzer zu halten und einer Abwanderung entgegenzuwirken.

 

Customer Analytics helfen bei Amazon dabei, die User Experience zu verbessern

Amazon sammelt verschiedenste Informationen über seine Nutzer und ihr Kauf- und Surfverhalten, um ihnen ein besseres Nutzererlebnis zu bieten. Dabei wird etwa erfasst, welche Produkte wie lange angesehen werden sowie viele weitere Metriken. 

Mithilfe dieser Daten kann eine sogenannte 360 Grad-Ansicht vom Kunden erstellt werden, die es ermöglicht, passende Produkte vorzuschlagen. Somit werden Kaufentscheidungen erleichtert verhindert, dass sich Nutzer in der Fülle an Produkten verloren vorkommen.

Fazit

Customer Analytics ist das Zusammentragen und Nutzen von Kundendaten. Dies hilft dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, da diese datengestützt erfolgen. 

Wichtig ist, dass Du Zielfragestellungen formulierst, die mithilfe von Customer Analytics beantwortet werden. Die gesammelten Daten müssen außerdem so aufbereitet werden, dass Muster erkennbar werden und Erkenntnisse abgeleitet werden können.

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