Customer Intelligence ist der Prozess des Sammelns und Analysierens von Kundendaten und deren Umwandlung in umsetzbare Erkenntnisse.
Sie beantwortet nicht nur die Fragen nach dem Wer, Was, Wann und Wo, sondern auch nach dem Warum.
Mit Hilfe von Customer Intelligence können Sie die Kommunikation mit Ihrer Zielgruppe verbessern, indem Sie die Informationen bereitstellen, die Sie für die Segmentierung von Kampagnen, die Beseitigung von Engpässen bei der Kundenansprache und eine Vielzahl anderer Anwendungsfälle benötigen.
So kann Customer Intelligence beispielsweise für die psychografische Segmentierung verwendet werden.
Psychografische Daten sind zwar etwas langatmig, aber sie helfen Ihnen, Ihre Kunden auf einer intrinsischen Ebene zu verstehen.
Aber das ist nicht der einzige Grund, warum Customer Intelligence Ihnen dabei helfen kann, Ihren Geschäftserfolg zu maximieren.
Warum brauche ich Customer Intelligence ?
Customer Intelligence ist der universelle Weg nach vorne für jede Marke mit eCommerce-Ambitionen. Indem Sie den Schwerpunkt auf den Kunden und seine Daten legen, können Sie:
- das Kundenerlebnis personalisieren und verbessern
- was unweigerlich zu höheren Konversionsraten, Loyalität und Kundenbindung führt.
Ich sage ” unweigerlich”, weil laut einer Harvard-Business-Studie die Kundenanalyse (und damit die Kundenintelligenz) das Kundenerlebnis um 60 % verbessert hat, was zu einer besseren Kundenbindung von 58 % führte (die Kunden kommen immer wieder zurück).
Und wenn man es genau nimmt, ist es natürlich wichtig, den Kunden zu verstehen, wenn es um sein Einkaufserlebnis geht: Ein holländischer Junge möchte nicht, dass ihm beim Online-Surfen nach Laufschuhen ein Vorschlag für High Heels angezeigt wird, die es nur in Spanien gibt.
Kundenintelligenz ermöglicht Personalisierung. So einfach ist das.
Und wissen Sie was? Der London Research Customer Analytics Report zeigt, dass 69 % der Unternehmen, die im Bereich Customer Intelligence führend sind, ihre Investitionen in diesem Bereich erhöhen.
Wie erhalte ich Customer Intelligence?
Customer-Intelligence-Daten können auf verschiedene Weise gesammelt werden, aber lassen Sie uns kurz auf die gängigsten Methoden eingehen:
- Kundenbefragungen oder Fokusgruppen
- Kunden- oder Marktforschungsumfragen
- Verhaltensdaten der Website
Wie nutze ich Customer Intelligence?
Nach der Durchführung der erforderlichen Kundenforschung sollten Sie über verschiedene Datenpunkte verfügen, die Ihre Zielgruppe und die verschiedenen Profile (oder Personas), die zu ihr gehören, repräsentieren.
Um Daten in Intelligenz zu verwandeln, müssen Sie die verschiedenen Punkte in einen größeren Kontext integrieren. Zum Beispiel können Sie die folgenden Datenpunkte von mehreren hundert Besuchern haben:
- Ort: München, Deutschland
- Browser: Chrome
- Gerät: iPhone
- Referrer: Facebook
- Mikro-Conversions: Click-through auf das Produktabzeichen “Saison-Favorit” auf der Produktseite, Add-to-cart auf die Meldung “nur noch 5 Stück dieses Produkts” auf der Produktdetailseite
Übersetzt in Kundeninformationen könnte das in etwa so aussehen:
Website-Besucher in München, die von Facebook über ein iPhone (Chrome) kommen, reagieren positiv auf Social-Proof-Botschaften, wenn sie auf der Produktübersichtsseite mit einem Überangebot an Produkten konfrontiert werden. Personen, die auf Social Proof reagieren, wenden sich in Zeiten der Unsicherheit in der Regel an andere, um eine Entscheidung zu treffen.
Dieses Segment wird auch durch Meldungen über Nachfrageüberhang und Knappheit auf der Produktdetailseite motiviert. Diese Tendenz veranlasst die Nutzer dazu, entschlossen zu handeln, weil sie befürchten, den Kauf des ausgewählten Produkts zu verpassen.
Damit haben Sie ein neues Segment geschaffen, das in anderen Kanälen getestet werden kann.
Für den Online-Handel sind diese Informationen besonders interessant, um die Konversion (Akquisition, Bestellwert und Upsell) und ein effektives Omnichannel-Marketing zu steigern.
Um noch einen Schritt weiter zu gehen, können Sie diese Informationen in Erkenntnisse umwandeln. Die Erkenntnisse aus den Kundeninformationen können genutzt werden, um die Relevanz des Kundenerlebnisses zu verbessern und sicherzustellen, dass Ihre Botschaften bei der Zielgruppe ankommen.
Ausgehend von der obigen Beschreibung können Sie dies in Ihre Kommunikation implementieren, indem Sie Social Proof/Übernachfrage-Knappheitsnachrichten für dieses Segment verwenden. Eine Facebook-Werbekampagne kann zum Beispiel mit einer Mischung aus sozialem Beweis und Verknappung erstellt werden.
Customer Intelligence liefert den Kontext, in dem Kaufentscheidungen getroffen werden, sodass Sie die Erkenntnisse kanalübergreifend anwenden können, um die Konversion zu steigern.
Wie kann ich die Customer Intelligence maximieren?
Die Gewinnung von Kundeninformationen und ihre anschließende Nutzung ist der erste Teil. Aber jeder motivierte eCommerce-Profi möchte wissen, wie er die Kundeninformationen maximieren kann.
Um es Ihnen leicht zu machen, habe ich es in 4 einfache Schritte unterteilt, die Sie befolgen können:
- Entwickeln Sie eine Customer Intelligence-Strategie
- Verbessern Sie Ihre Digital Analytics Maturity
- Investieren Sie in Technologie
- Machen Sie das Beste aus Ihren Daten
Wenn es Ihnen gelingt, diese Schritte erfolgreich in Ihre Unternehmensstrategie zu integrieren, können Sie sich selbst auf die Schulter klopfen.
Aber vergessen Sie nicht, dass diese Schritte mit einem Mandat von der Führungsebene abwärts beginnen müssen.
Einbindung eines umfassenden Kundenanalyse-Ökosystems
Die Einbindung eines umfassenden Kundenanalyse-Ökosystems ist ein entscheidender Schritt, um tiefe Einblicke in das Verhalten und die Bedürfnisse Ihrer Kunden zu gewinnen. Ein solches Ökosystem nutzt verschiedene Datenquellen und Analysewerkzeuge, um ein dynamisches und vollständiges Bild der Kunden zu erstellen. Hier sind einige Schlüsselaspekte und Vorgehensweisen, die Sie in den Beitrag auf martin-grellmann.de integrieren könnten:
Schlüsselkomponenten eines Kundenanalyse-Ökosystems:
- Datenintegration: Sammeln Sie Daten aus vielfältigen internen und externen Quellen, einschließlich CRM-Systemen, sozialen Medien, Kundenumfragen und Interaktionsdaten aus verschiedenen Touchpoints. Diese Datenintegration ermöglicht eine 360-Grad-Ansicht der Kunden.
- Analytik und Datenverarbeitung: Einsatz fortschrittlicher Analysemethoden wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Datenmining, um Muster, Trends und Kundenverhalten zu erkennen. Tools und Plattformen zur Datenanalyse können dabei helfen, aus großen Datenmengen wertvolle Einsichten zu gewinnen.
- Kundenprofile und -segmentierung: Erstellen Sie dynamische Kundenprofile, die regelmäßig aktualisiert werden, um Änderungen im Kundenverhalten und in den Präferenzen widerzuspiegeln. Nutzen Sie Mikro-Segmentierung, um Kunden in spezifische Gruppen mit ähnlichen Bedürfnissen oder Verhaltensweisen einzuteilen.
- Cross-Channel-Kommunikation: Entwickeln Sie maßgeschneiderte Kommunikationsstrategien, die sich über verschiedene Kanäle erstrecken, um eine konsistente und personalisierte Kundenerfahrung zu gewährleisten.
- Aktionsorientierte Erkenntnisse: Stellen Sie sicher, dass die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Handlungsempfehlungen münden, die die Kundenbindung und -zufriedenheit verbessern können.
Vorgehensweise zur Implementierung:
- Technologieauswahl: Wählen Sie die richtigen Technologien und Plattformen, die eine effiziente Datensammlung, -integration und -analyse unterstützen.
- Datenschutz und Sicherheit: Implementieren Sie strenge Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen, um die Einhaltung relevanter Gesetze und Vorschriften sicherzustellen und das Vertrauen der Kunden zu wahren.
- Team und Kompetenzen: Bilden Sie ein interdisziplinäres Team aus Datenwissenschaftlern, Marketingexperten und IT-Spezialisten, um die verschiedenen Aspekte des Kundenanalyse-Ökosystems zu verwalten.
- Kontinuierliche Optimierung: Verpflichten Sie sich zu einer kontinuierlichen Überprüfung und Optimierung des Ökosystems, um auf sich ändernde Markttrends und Kundenbedürfnisse reagieren zu können.