Data-driven Marketing: Wissen, was der Kunde will

Welche Mehrwerte können Predictive Analytics beispielsweise bieten?

Was will der Kunde? Welche Vorlieben und Interessen hat er? Über welche Kanäle lässt er sich am besten erreichen? Bei welchen Konsumenten lohnt sich der Einsatz von Incentivierungen? Antworten auf solche Fragen liegen in Daten, die jeder Kunde entlang der Customer Journey hinterlässt – etwa beim Einkaufen oder der Suche nach Produkten im Netz. Gezielt analysiert, liefern sie die Informationen, die es braucht, um den Kunden maßgeschneidert anzusprechen – mit den richtigen Inhalten auf dem richtigen Kanal und zur richtigen Zeit. Je kundenindividueller das Angebot ist, desto realistischer ist es, damit genau den Nerv der Kunden zu treffen und seine Bedürfnisse zu wecken. Zeitgemäßes Marketing heißt: Der zunehmend anspruchsvolle Kunde steht im Mittelpunkt. Um Konsumenten die gewünschte Customer Experience zu bieten, bei der sowohl die Customer Journey als auch das Timing und Wording bei der Ansprache auf den Kunden individuell zugeschnitten sind, brauchen Unternehmen die entsprechenden, relevanten Kundeninformationen. Verschiedene Analyseverfahren unterstützen dabei, den Kunden in seiner Lebenssituation und mit seinen individuellen Interessen und Bedürfnissen zu verstehen.

Daten: Die Voraussetzung für echtes Kundenverständnis

Kundenzentriertes Marketing ist nur mit aussagekräftigen Daten möglich. Für Unternehmen bedeutet das, dass sie zuerst relevante Informationen generieren müssen. Hierfür können sie beispielsweise eigene Datenbanken oder ein eigenes Kundenbindungsprogramm aufbauen, Zusatzinformationen von externen Dienstleistern einbinden oder an einem Multipartner-Bonusprogramm teilnehmen. Der große Vorteil bei partner- und branchenübergreifenden Lösungen liegt darin, dass sie Konsumenten in den verschiedensten Lebensbereichen online und offline begleiten und nicht nur das Verhalten in einem Laden oder bei einem Unternehmen erfassen. Dieses kanal- und branchenübergreifende Kundenwissen ist somit die perfekte Grundlage für weitere Analysen und Auswertungen. Hierfür müssen die Informationen in leistungsstarken Datenbanken datenschutzkonform gespeichert und miteinander verknüpft werden. Zudem wird beispielsweise ein gutes Datenmanagement benötigt, das den Analysten Zugriff auf alle nötigen Informationen bietet. Sind diese Voraussetzungen geschaffen, gilt es, aus den Daten Customer Insights und somit echtes Kundenwissen zu generieren.

Kundenzentrierte Kommunikation dank Predictive Analytics

Und Konsumenten mit maßgeschneiderten Angeboten anzusprechen, müssen Unternehmen im besten Fall vorhersagen, welche Kunden ein bestimmtes Verhalten mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit in der Zukunft zeigen werden. Relevante Fragestellungen könnten beispielsweise sein: Wer wird höchstwahrscheinlich auf eine Kampagne reagieren und über welchen Kanal? Welche Form der Incentivierung wird am erfolgreichsten sein? Bei welchen Konsumenten besteht die Gefahr der Abwanderung? Diese Fragestellungen können mittels sogenannter Predictive Analytics beantwortet werden. Damit ermöglichen Scoring-Verfahren optimierte Zielgruppenselektionen sowie die Ansprache der Teilnehmer mit der höchsten Response-Wahrscheinlichkeit. Nehmen wir ein Beispiel. Angenommen ein Händler möchte sein Marketingbudget noch zielgerichteter aussteuern. In diesem Fall kann beispielsweise mit Scores analysiert werden, welche Kunden mit der höchsten Wahrscheinlichkeit auf die Kampagne reagieren werden. Zudem kann betrachtet werden, welche Kundengruppen im Rahmen von Kampagnen oder Aktionen auch Zusatzumsätze generieren. Wenn diese beiden Faktoren schließlich kombiniert werden, haben Unternehmen die Chance, die Kunden mit einer Kampagne anzusprechen, bei denen es sich wirklich lohnt. Auf diese Weise kann der Anbieter Botschaften und Incentivierungen noch effektiver ausspielen, Marketingbudgets zielgerichtet einsetzen und die Umsätze erhöhen. Ebenso liefert diese Methode wertvolle Erkenntnisse, um die Abwanderungswahrscheinlichkeit von Konsumenten vorherzusagen und diese im besten Fall zu verhindern. So haben Unternehmen die Chance zu ermitteln, bei welchen Kundengruppen die größte Gefahr der Abwanderung besteht. Diese können dann entsprechend ihrer Präferenzen mit für sie relevanten Angeboten und Incentives angesprochen und erneut aktiviert werden. Und auch hier lohnt sich das Vorgehen besonders. Denn die Erfolgsaussichten, einen Kunden zu halten ist deutlich höher, wenn er noch nicht in die Inaktivität gefallen ist und zudem deutlich günstiger.

Der Einsatz und die zielgerichtete Anwendung von Daten liefern somit viele Mehrwerte. Dadurch können Unternehmen die immer komplexer werdenden Wünsche der Kunden besser verstehen, ihre Interessen in der Kommunikation und Angebotsausgestaltung berücksichtigen und daraus eine individuelle Ansprache mit personalisierten Aktionen und Empfehlungen zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal realisieren. So können Marketingbudgets effizienter eingesetzt und Umsätze gesteigert werden. Dieses Vorgehen bringt nicht nur Unternehmen Vorteile. Eine personalisierte Customer Journey und Kundenansprache fördern gleichzeitig die Kundenzufriedenheit enorm, da auch das Einkaufserlebnis für den Konsumenten befriedigender wird. Und das wirkt sich positiv auf die effektive Neukundengewinnung sowie langfristige Kundenbindung aus.