Jedes Unternehmen ist anders – angefangen beim kleinen Tante-Emma-Laden bis hin zum großen multinationalen Konzern decken Unternehmen und Organisationen die gesamte Bandbreite an Branchen, Produkten, Services und Zielen ab. Aber es gibt eine Sache, die alle Unternehmen gemeinsam haben: Sie brauchen Kunden.
Und damit einhergehend die Notwendigkeit, auf die Bedürfnisse der Kunden einzugehen.
Kunden sind das Lebenselixier Ihres Unternehmens. Und ganz gleich, ob Sie auf dem B2B- oder dem B2C‑Markt tätig sind, müssen Sie, um Ihre Marke auf- und Ihr Geschäft auszubauen, die Bedürfnisse Ihrer Kunden besser und konsequenter erfüllen als Ihre Wettbewerber. Leider ist es nicht damit getan, die Bedeutung der Kundenzufriedenheit zu kennen. Man muss auch wissen, wie man sie erreichen kann.
Wenn Sie verstehen wollen, wer Ihre Kunden sind, welche Herausforderungen sie zu bewältigen haben, was sie in puncto Service und Produkte erwarten und was ihre Kunden-Experience insgesamt ausmacht, haben Kundenanalysen oberste Priorität.
Oberflächlich betrachtet ist die Kundenanalyse ziemlich einfach: Anhand von Daten versuchen Sie, Ihre Käufer besser zu verstehen. Aber hinter dieser Aufgabe steckt mehr, als man auf den ersten Blick sieht. Kunden zu verstehen bedeutet, sie auf einer individuellen und demografischen Ebene zu kennen, sie nach Verhaltensweisen zu gruppieren und die Trends zu erkennen, denen sie folgen. Im Wesentlichen geht es also darum, die Aktionen der Kunden zu entschlüsseln, damit Sie verwertbare Einblicke in die Strategien erhalten, die am besten geeignet sind, um ein positives Kundenergebnis zu erzielen.
Hierfür muss ein effektives Framework für die Kundenanalyse im Allgemeinen drei Hauptprozesse umfassen:
Bevor Sie überhaupt damit beginnen können, Kundendaten zu sammeln, sollten Sie eine Vorstellung davon haben, wer Ihre Kunden sind. Mithilfe von Customer Journey-Zuordnungen können Sie den Prozess visualisieren, den Kunden auf ihrem Weg zum Kauf (und darüber hinaus) durchlaufen, einschließlich aller potenziellen Interaktionen und Phasen, die dieser umfasst. Zusätzliche Daten können Ihnen helfen, Ihr Verständnis der Customer Journey zu vertiefen. Aber erst die Erstellung einer vorläufigen Zuordnung vermittelt Ihnen ein klareres Bild davon, welche Berührungspunkte am besten geeignet sind, um verwertbare Daten zu sammeln.
Sobald Sie die Zuordnung der Customer Journey erstellt, die datenrelevantesten Berührungspunkte identifiziert und mögliche Lücken bei der Datenerfassung aufgespürt haben, besteht der nächste Schritt natürlich darin, die Daten selbst zu sammeln. Jeder Berührungspunkt und jede Interaktion erzeugt Kundendaten – Websites, soziale Medien, Interaktionen in Geschäften, E‑Mails, App-Nutzung, Werbeklicks, Service- und Support-Anfragen usw. Darüber hinaus kann es sinnvoll sein, durch Umfragen und Benutzerstudien das Sammeln von Kundendaten ein wenig proaktiver anzugehen.
Daten ohne Ziel sind reine Zeitverschwendung. Daher ist es wichtig, dass Sie festlegen, welche Ziele und Ergebnisse Sie mit Ihrer Kundenanalysestrategie erreichen möchten. Die Ergebnisse der Datenanalyse werden in der Regel in vier verschiedene Kategorien unterteilt:
- Verbindlich
Verbindliche Analysen befassen sich mit spezifischen Fragen und deren möglichen Antworten. - Beschreibend
Beschreibende Analysen bieten Einblicke in zurückliegende Verhaltensweisen und beantworten die Frage „Was ist passiert?“. - Diagnostisch
Diagnostische Analysen liefern zusätzliche Einblicke in zurückliegendes Verhalten und beantworten die Frage „Warum ist es passiert?“. - Vorausschauend
Vorausschauende Analysen befassen sich mit möglichen zukünftigen Aktionen und beantworten die Frage „Was wird passieren?“.
Welche Vorteile bietet die Kundenanalyse? Die möglichen Vorteile können sich auf nahezu jeden Aspekt Ihres Unternehmens auswirken – auch auf die Kundenbetreuung. Denn ein tieferes Verständnis der Kunden und ihrer Kaufgewohnheiten ermöglicht es Ihnen, die zukünftige Entwicklung Ihres Unternehmens genauer zu prognostizieren. Und je detaillierter und erfolgreicher Ihre Analyse ist, desto besser sind Sie darauf vorbereitet, kommende Trends aufzugreifen und relevante Interaktionen zum richtigen Zeitpunkt anzubieten, um das Geschäft anzukurbeln.
Zu den Vorteilen der Kundenanalyse gehören insbesondere die folgenden:
- Verbesserung der Kundenbindung
Es ist allemal kostengünstiger, einen bestehenden Kunden zu halten, als einen neuen Kunden zu gewinnen und durch Ihre Pipeline zu schleusen. Kundenanalysen helfen Unternehmen dabei, die Probleme, Herausforderungen und Bedürfnisse ihrer Käufer zu verstehen, sodass sie die richtigen Ressourcen und den richtigen Support zum richtigen Zeitpunkt bereitstellen können. Das Ergebnis sind mehr Folgegeschäfte und treuere Kunden, die sich nicht nach anderen Optionen umsehen. - Geringere Kosten für die Kundenakquise
Jeder Euro, den Sie für die Kundenakquise ausgeben, ist ein Euro, der anderswo kompensiert werden muss. Kundenanalysen ermöglichen es Ihnen, Ihre begrenzten Ressourcen auf die Kanäle und Strategien zu konzentrieren, die sich für Ihre Zielgruppen als am effektivsten erwiesen haben. So können Sie sicherstellen, dass das Geld, das Sie für die Akquisition ausgeben, nicht verschleudert wird. - Verbesserte Effektivität des Kundenservice
Kunden sind vielbeschäftigte Menschen, die keine Zeit verlieren wollen. Je mehr Aufwand sie betreiben müssen, um mit Ihren Kundenservice-Lösungen zu interagieren, desto unzufriedener sind sie. Mithilfe von Kundenanalysen können Sie Ihre Service-Optionen optimieren und so die Effizienz und Effektivität steigern. Auf diese Weise können Sie Ihren Kunden konstant zufriedenstellende Ergebnisse bieten und übermäßigen Aufwand verringern. - Umsatzsteigerung
In fast allen Fällen ist der Erfolg eines Unternehmens an seine Rentabilität gebunden. Und Ihr Vermögen, Ihr Geschäft auszubauen und Umsätze zu erzielen, hängt wiederum maßgeblich von Ihren Kunden ab. Dank der Kundenanalyse können Sie besser nachvollziehen, was Ihre Kunden wollen und was nötig ist, um sie zum Kauf zu bewegen – und zwar kontinuierlich über Jahre hinweg. Dies beinhaltet mehr als nur das Bewerben bestehender Produkte und Services. Richtig angewandt, kann die Kundenanalyse unerfüllte Bedürfnisse aufdecken und so Informationen für neue Produkt- und Serviceangebote in der Zukunft liefern.
Die Kundenanalyse als Prozess muss, wenn sie effektiv sein soll, drei wichtige Schritte umfassen. Diese Schritte gewährleisten, dass die Daten gesammelt, legitimiert und vollständig geprüft werden, sodass sie effektiv genutzt werden können. Diese Schritte sind die folgenden:
Wie bereits erwähnt, bietet jede Kundeninteraktion die Gelegenheit, relevante Kundendaten zu sammeln. Dazu gehören alle möglichen Berührungspunkte, von Website-Analysen, die Aufschluss darüber geben, welche Besucher auf Ihren Seiten landen und welche Aktionen sie ausführen, über Serviceanrufe und die Interaktion mit sozialen Medien bis hin zu Daten, die durch Kundenfeedback erfasst werden. Je mehr Daten Sie sammeln, desto vollständiger wird Ihr Bild von Ihrem Kundenstamm.
Während das Ziel der Datensammlungsphase darin besteht, so viele Kundendaten wie möglich (innerhalb der gesetzlichen Grenzen) zu sammeln, dient die Phase der Datenvalidierung dazu, diese Daten zu verfeinern. Datenvalidierungsprozesse helfen dabei, die wertvollen Kundendaten aus den überflüssigen herauszufiltern, sodass nur die Informationen übrig bleiben, die genau, konsistent und zuverlässig sind. In vielen Fällen erfordert eine ordnungsgemäße Datenvalidierung ein spezielles Teammitglied, das mit der Überprüfung der Daten betraut ist und durch eine effektive Datenanalyseplattform unterstützt wird.
Abschließend werden die gesammelten und verfeinerten Daten für die Analyse vorbereitet. Der Nutzen der Kundenanalyse hängt stark davon ab, wie vollständig Ihre Kunden-Personas sind. Anhand von Kunden-Personas können Sie Ihre idealen Käufer bestimmen. Anschließend können Sie Ihre Daten mit den verfügbaren Anwendungsfällen Ihrer Kunden abgleichen, um ein Vorhersagemodell dafür zu erstellen, wie sich Ihre aktuellen und zukünftigen Kunden in einer bestimmten Situation wahrscheinlich verhalten werden. Richtig umgesetzt, hilft Ihnen die Datenanalyse dabei, die Kundenvariablen zu identifizieren und zu definieren, die sich direkt auf Ihr Geschäft auswirken, z. B., wie Kunden Ihr Produkt entdecken, welche Funktionen sie bevorzugen und warum sie abwandern.
Die Analyse von Daten ist ein vielschichtiger Prozess, der maschinelles Lernen und KI-gestützte Automatisierungslösungen einschließen kann, um Muster zu erkennen und skalierbare Workflows zu erstellen.
Die Kundenanalyse hat das Potenzial, mehr Konversionen zu generieren, die Kundenabwanderung zu verringern und die betriebliche Effizienz Ihres Unternehmens zu steigern. Aber die Effektivität der Kundenanalyse und die Vorteile, die sie bringt, hängen davon ab, wie Sie sie angehen. Beachten Sie bei der Einführung einer Strategie zur Kundenanalyse die folgenden Best Practices:
Die Kunden von heute verharren bei der Interaktion mit Ihrem Unternehmen nicht immer auf demselben Kanal. Durch einen Omni-Channel-Ansatz bei der Datenanalyse erhalten Sie ein genaueres Bild davon, wie Ihre verschiedenen Kundengruppen mit Ihrem Unternehmen in Verbindung treten und wie ihre Customer Journey tatsächlich aussieht.
Ein wichtiger Aspekt der Kunden-Experience ist die Kundenzufriedenheit – also, in welchem Maße Ihre Produkte und Services nach Ansicht der Kunden deren Erwartungen und Ziele erfüllen. Die Kundenzufriedenheit in Ihre Kundenanalyse einzubeziehen, bedeutet in vielen Fällen, eine aggressivere Haltung einzunehmen, indem Sie Ihre Kunden durch Umfragen und andere Feedback-Möglichkeiten direkt ansprechen.
Die durch Kundenanalysen gewonnenen Einblicke sind nicht immer gesichert. Verschaffen Sie sich ein Gefühl für die Treffsicherheit Ihrer Analyse, indem Sie sie in die Praxis umsetzen. Treffen Sie Vorhersagen, testen Sie Lösungen und dokumentieren Sie Ihre Ergebnisse. Möglicherweise können Sie Probleme innerhalb Ihrer Strategie frühzeitig erkennen und lösen, sodass Sie Ihren Ansatz für mehr Treffsicherheit verfeinern können.
Ihre Kunden möchten die Freiheit haben, mit Ihrem Unternehmen über die Kanäle zu interagieren, die ihren Bedürfnissen am ehesten entsprechen. Auf diesen Kanälen erreichbar zu sein ist wichtig. Nur erreichbar zu sein ist allerdings nur die halbe Miete: Sie müssen mehr tun und selbst aktiv werden. Ermitteln Sie anhand von Analysen, welche Kanäle Ihre Einzelkunden und die Gesamtheit Ihrer Kunden nutzen, und setzen Sie dann Prioritäten für diese Kanäle, um die Effektivität Kundeninteraktion zu verbessern.
Die Organisation der Daten ist ein wesentlicher Bestandteil des Analyseprozesses. Daten dürfen niemals isoliert betrachtet werden oder einfach in einem Data Warehouse verschwinden. Analysieren Sie stattdessen, wie Datenpunkte miteinander verbunden sind, und fassen Sie sie zusammen, um Profile von Kunden und Käufergruppen zu erstellen. Analyselösungen, die Sie als Platform-as-a-Service (PaaS) erwerben, können Ihnen einen großen Teil der Arbeit abnehmen, die mit der Organisation und Anwendung Ihrer Kundendaten verbunden ist.
Einem professionellen Analysten genügen die reinen Zahlen möglicherweise, um die Bedeutung Ihrer Daten zu verstehen. Aber was ist mit den anderen Stakeholdern innerhalb des Unternehmens? Durch den Einsatz von Datenvisualisierung – Diagramme, Grafiken und andere visuelle Darstellungen – können Sie Ihre Daten so präsentieren, dass sie auch für Marketingmitarbeiter, Vertriebsteams und Führungskräfte Sinn ergeben. Diese Stakeholder können dann auf Grundlage der Muster und Einblicke, die Ihre Daten aufgedeckt haben, ihr Handeln ausrichten.
Für einen umfassenden Ansatz zur Kundenanalyse bedarf es der richtigen Analysetools. Mit fortschrittlichen KI‑Lösungen und Business Intelligence können Unternehmen die in großen Mengen von Kundendaten verborgenen Verbindungen und Muster erkennen. Für Kundenanalysen in großem Maßstab gilt, dass die „Best Practices“ im Grunde genommen eine „unerlässliche Praxis“ sind.
Jedes Unternehmen ist auf seine Kunden angewiesen, und in dieser zunehmend digitalen Gesellschaft erzeugen diese Kunden ständig Daten. Kundendaten bieten Einblicke in das Verhalten der Kunden und zeigen, worauf sie Wert legen. Bei der schieren Menge an verfügbaren Daten kann es jedoch äußerst schwierig sein, eine Strategie für die Kundenanalyse zu entwickeln, mit der sich die Muster im Chaos erkennen lassen. ServiceNow bietet die Lösung dafür.
Mit ServiceNow Performance Analytics liegt die Macht der Daten in den Händen derjenigen, die letztendlich für den Erfolg des Kundenservice verantwortlich sind. Performance Analytics basiert auf der branchenführenden Now Platform® und vereint alle Ihre Analyse-Tools an einem Ort. So erhält Ihr Unternehmen eine zentrale Anlaufstelle, um die Daten in Echtzeit zu analysieren, Berichte zu erstellen und auf Entwicklungen reagieren zu können. Die Lösung ist leistungsstark, intuitiv und sicher und macht Kundenanalysen zu einer natürlichen Ergänzung für jedes Unternehmen.
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