Die Gewinnung von Kenntnissen hinsichtlich der Kundenwünsche und -bedürfnisse ist von elementarer Bedeutung für den Erfolg eines Unternehmens, denn darauf baut die gesamte Marketingstrategie auf. Customer Intelligence ist ein Verfahren, bei dem sowohl die Kundenstammdaten der Firma als auch Datensätze über die Kundenaktivitäten betrachtet werden, um eine möglichst differenzierte Marktsegmentierung vorzunehmen. Ziel ist eine strategische Analyse der verschiedenen Kundensegmente und des Kundenverhaltens.
Customer Intelligence: Welche Motivation haben die Kunden?
Kennt ein Unternehmen die Motivation seiner Kunden, kann es Strategien entwickeln, die das Wachstum der Firma vorantreiben. Zu diesem Zweck werden die innovativen Business Analytics gezielt auf Kundendaten angewendet, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und die Marketingaktivitäten daran auszurichten. Im ersten Schritt geht es darum, die relevanten Datensätze zu generieren.
Customer Intelligence: Welche Kundendaten sind relevant?
Bei jeder Interaktion mit den Kunden gewinnt das Unternehmen interne Kundendaten und speichert diese in seinen Datenbanken ab. Hinzu kommen allerdings noch die Kundendaten aus zahlreichen externen Quellen, die ebenfalls berücksichtigt werden sollten. Zu den externen Kundendaten gehören folgende Kategorien:
- persönliche demografische Daten
- geografische Daten auf Basis der Standorte
- verhaltensbasierte Daten
Persönliche demografische Datensätze betreffen das Alter, den Familienstand, das Einkommen und die Ausbildung der Konsumenten. Aber auch der Schuldenstand wird betrachtet, wenn es darum geht, das Kaufverhalten von Menschen bestimmter Gruppen zu unterscheiden. In diesen Bereich fallen außerdem Fragen nach dem Unterschied des Kaufverhaltens verschiedener Altersgruppen oder zwischen Mietern und Hauseigentümern.
Die geografischen Daten werden unter Berücksichtigung der Standorte generiert und sind wichtige Parameter, mit denen sich beispielsweise die Differenzen im Kaufverhalten in ländlichen oder städtischen Gebieten erklären lassen. Auch innerhalb der Städte gibt es Unterschiede, die daraus resultieren, dass in den verschiedenen Gebieten der Anteil an Erwerbstätigen variiert oder der Anteil an Einwohnern bestimmter Altersklassen ungewöhnlich hoch oder niedrig ist.
Sehr interessant ist die Analyse der verhaltensbasierten Daten, denn in ihnen spiegelt sich wider, wie ein bestehender oder potentieller Kunde das Unternehmen wahrnimmt. Derartige Datensätze werden üblicherweise durch Umfragen, Kommentare über Produkte oder die gesamte Firma in den Social Media sowie in Callcentern erhoben.
Customer Intelligence erhöht die Kundenzufriedenheit (#01)
Unterschied zwischen traditionellem Marketingansatz und CI
Im traditionellen Marketingverständnis wird davon ausgegangen, dass die beste Marketingstrategie aus einer Kombination von Preispolitik, Vertriebsoptimierung und Skaleneffekten besteht. In einem derartigen Szenario sind die Kunden austauschbar und vorhersehbar und entscheiden ausschließlich nach den Kriterien Preis, Komfort und Qualität. Es wird also vorausgesetzt, dass die Kundenreaktion konditioniert werden kann und somit sind Versuche, das Kundenverhalten genauer zu analysieren, unnötig und nutzlos. Der CI-Ansatz betrachtet das Kundenverhalten als wesentlich komplexer und in hohem Maße abhängig von flexiblen Wünschen und Anforderungen, die sich nicht allein durch einfache Wirkzusammenhänge erklären lassen. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Komplexität des Kundenverhaltens zunächst als Tatsache zu akzeptieren und dann mit modernen Business Analytics zu analysieren.
CI: Möglichkeit zur Steigerung der Kundenzufriedenheit
CI betrachtet die Massendaten, die aus den Interaktionen mit den verschiedenen Kundengruppen hervorgehen. Big Data liefert eine Fülle von Datensätzen, die mit den innovativen Software Tools zunächst professionell bereinigt und im Anschluss genauestens analysiert werden, um beispielsweise Kundenprofile anzulegen und dem Management eine kundenorientierte Marktsegmentierung zu ermöglichen.
Damit Customer Intelligence den vollen Nutzen entfalten kann, ist die Datenqualität ebenso entscheidend wie die Analysewerkzeuge und die Fähigkeiten der involvierten Mitarbeiter, diese richtig zu bedienen und die Analyseergebnisse korrekt zu interpretieren.
Customer Intelligence: Welche Datenquellen werden genutzt?
Jede Kundeninteraktion erzeugt Datensätze. Dabei kann es sich um Bestellvorgänge im Internet, Google-Suchvorgänge oder das Wahrnehmen von Streamingangeboten handeln. Die Betreiber der Internetplattformen können somit nebenbei sehr viel über ihre Kundengruppen lernen. Mit jeder Registrierung auf einer Internetplattform gibt der Konsument entscheidende Informationen von sich preis und sogar die anonyme Google-Suche lässt über die Identifikation der IP-Adresse Rückschlüsse auf den Standort zu. Verwenden Firmen nun zusätzlich Business Analytics Tools oder Tools wie Google Analytics oder Cookies können diese Datensätze zusätzlich angereichert werden. CI sorgt dafür, dass der Vertrieb, der Service und das Targeting Marketing wertvolle Informationen erhalten.
CI: Welche Ziele werden verfolgt?
Wenn im Rahmen der CI möglichst viele Kundendaten gesammelt, analysiert und anschließend anschaulich visuell aufbereitet werden, können die Angebote personalisiert und die die unternehmerischen Entscheidungen optimiert werden. Damit erfüllt sich die Wunschvorstellung der Marketingabteilung: Erreichen einer möglichst perfekt kundenorientierten Marktsegmentierung mit dem Ziel der kundenspezifischen Erstellung von Angeboten.
Customer Intelligence steigert die Wettbewerbsfähigkeit (#02)
Customer Intelligence: Welchen Nutzen bringt die kundenorientierte Datenanalyse?
CI ist mit erheblichen Anstrengungen verbunden. Zum einen müssen die entsprechenden Software Tools angeschafft und implementiert werden und zum anderen ist darüber hinaus eine Schulung der Mitarbeiter nötig, die diese Tools bedienen sollen. Auch die Analysefähigkeit sollte trainiert werden, damit die Ergebnisse der Datenanalyse korrekt interpretiert werden können. Die Anstrengungen sind jedoch sinnvoll, denn die Marktbedingungen sind zunehmend dynamisch und die Globalisierung der Wirtschaft führt außerdem dazu, dass die Firmen ihre Marketingstrategie auch auf unterschiedliche regionale Gegebenheiten anpassen müssen, wenn sie im hart umkämpften Markt bestehen wollen.
Die Vorteile, die mit CI verbunden sind, lassen sich in folgende Bereiche einteilen:
- Identifikation der Kundenwünsche
- Verbesserung der Vorgaben für die Produktion
- Optimierung der Marketingstrategie
- Verbesserung der Vertriebsaktivitäten
- kundenspezifischer Service und Support
- detaillierte Vorgaben für die Entwicklungsabteilung
- Optimierung der Preispolitik
Mit Customer Intelligence die Kundenwünsche identifizieren
Es ist der Traum jedes Marketingspezialisten: die möglichst genaue Erkenntnis darüber, was der Kunde eigentlich wünscht. Wenn es dem Management gelingt, dies herauszufinden, kann es mit gezielten Angeboten und kundengruppenspezifischen Marketingkampagnen entscheidende Wettbewerbsvorteile erreichen. Mit der Analyse möglichst vieler Kundendaten wird es möglich, genau zu verstehen, welche Motivation hinter dem Kaufverhalten der Konsumenten steckt und wie sich dieses beeinflussen lässt. Darüber hinaus sind Fragen hinsichtlich des Lebenszyklus einer Kundenbeziehung für die Firmen relevant. Eine möglichst lange Kundenbindung führt dazu, dass mehr Kundendaten vorhanden sind, die wiederum für eine Prognose künftigen Verhaltens analysiert werden sollten. Dabei wird das Ziel verfolgt, die Abwanderung von Konsumenten zu verhindern.
CI ermöglicht verbesserte Vorgaben für die Produktion
Für die Produktion sind die Erkenntnisse, die durch CI gewonnen werden, besonders wertvoll. Die Datenanalysen werfen einen detaillierten Blick auf die Kundenwünsche, die durch möglichst individuelle Produkte erfüllt werden sollten. Dabei kann es sich darum handeln, völlig verschiedene Produkte herzustellen oder auch nur ein Produkt in unterschiedlichen Varianten auf den Markt zu bringen, um die verschiedenen Kundengruppen bestmöglich anzusprechen und zum Kauf zu motivieren.
Dank CI die perfekte Marketingstrategie entwickeln
Die Marketingstrategie kann exakt auf die einzelnen Zielgruppen abgestimmt werden. Somit können die finanziellen Mittel des Marketingbudgets gezielter eingesetzt und Fehlallokationen vermieden werden. Mit einem gegebenen Budget kann ein maximaler Effekt erreicht werden, was zu einer Steigerung der Effizienz des Marketing führt.
Customer Intelligence optimiert die Marketingstrategien (#03)
Gezielte Steuerung der Vertriebsaktivitäten mit CI
Auch der Vertrieb kann seine Angebote gezielter generieren, wenn die Kundenbedürfnisse genau bekannt sind. Mit intelligenten Bots wird eine automatisierte und gleichzeitig individuelle Ansprache der Konsumenten ermöglicht. Sie werden spezifisch in den Kontext der Nutzer integriert und eröffnen Möglichkeiten für die gezielte Erarbeitung von Vertriebsstrategien.
Customer Intelligence verbessert den Kundenservice und Support
Service und Support sind wichtige Bereiche, wenn es um den direkten Kontakt mit den Konsumenten geht. Ein zufriedenstellendes Erlebnis mit dem Kundenservice, der dem Konsumenten dabei hilft, Probleme zu lösen, ist für die langfristige Kundenbindung von großer Bedeutung. Aus diesem Grund ist es hilfreich, wenn die Datenanalysen konkrete Hinweise geben, was die verschiedenen Kundengruppen oder sogar ein individueller Konsument sich vom Service und Support wünschen.
Detaillierte Vorgaben für die Entwicklungsabteilung
Nicht nur die Produktionsabteilung profitiert von der Kenntnis der Kundenwünsche, sondern selbstverständlich auch die Entwicklungsabteilung, die dafür verantwortlich ist, die künftige Produktpalette zu kreieren. An dieser Stelle werden die Kundenpräferenzen direkt in die Produktentwicklung einbezogen. Zu diesem Zweck werden nicht nur die aktuellen Kundenbedürfnisse hinterfragt, sondern auch versucht, Prognosen hinsichtlich deren künftiger Entwicklung zu erstellen. BI-Tools können dafür wertvolle Hinweise geben.
Customer Intelligence ermöglicht die Optimierung der Preispolitik
Eine optimale Marktsegmentierung eröffnet der Preispolitik neue Möglichkeiten. Durch Preisdifferenzierungen können unterschiedliche Preise angesetzt und die Erlöse der Firma maximiert werden. Dabei wird die Tatsache genutzt, dass verschiedene Kundensegmente zur Zahlung unterschiedlicher Preise bereit sind und somit das Marktpotential optimal abgeschöpft werden kann.
Bedeutung von Customer-Journey und Customer-Experience
Die Analyse polystrukturierter Massendaten ist Basis der CI. Um möglichst viele Datensätze zu generieren, ist es nötig, die Customer-Experience zu verbessern. Damit ist das Nutzererlebnis, das ein Konsument während des Verweilens auf der Bedienoberfläche einer Internetplattform wahrnimmt, gemeint. Empfindet der Konsument den Besuch und den Kaufakt in einem Onlineshop als angenehm, wird er sich länger auf der Website aufhalten und somit dem Mangement mehr Zeit und Gelegenheit bieten, Datensätze zu sammeln.
Der strukturierte Kaufprozess in einem Onlineshop wird als Customer-Journey bezeichnet. Die Firmen versuchen, den Konsumenten vom ersten Interesse bis zum Kaufabschluss ein angenehmes Erlebnis zu bieten. Am besten gelingt dies mit einer konsequent digitalisierten Prozesskette, die mit CI-Technologien im Hintergrund Kundendaten sammelt. Die Information, dass der Nachname aufgrund einer Heirat geändert wurde, kann beispielsweise für die Generierung spezieller Angebote, die in die Lebensphase „Familiengründung“ passen, genutzt werden.
Nicht nur die Firmen, sondern auch die Konsumenten profitieren vom Einsatz der CI, denn ihnen werden personalisierte Angebote, die perfekt zu ihren aktuellen Bedürfnissen passen, unterbreitet. Darüber hinaus fließen die Erkenntnisse über Kundenwünsche direkt in die Produktentwicklung ein und sorgen für bessere Produktangebote.
Video: Wir stellen uns vor – Business Intelligence bei der Otto Group
Darstellung ausgewählter CI-Tools
Die Anbieter der Business Analytics haben verschiedene innovative Tools entwickelt, mit denen Firmen ein integriertes Marketingmanagement über alle Vertriebskanäle hinweg implementieren können.
| Anbieter | CI-Tools | Vorteil |
| Microsoft | Azure Data Lake, Azure Cosmos DB, Azure Machine Learning, Azure HDInsight, Azure Stream Analytics, Cognitive Services sowie Azure Data Factory | vollständiger Technologie-Stack für CI |
| Teradata | Customer-Interaction Manager, Real Time Interaction Manager, Customer-Journey Solution | einfache Integration strukturierter und unstrukturierter Datensätze |
| IBM | IBM Watson Customer-Engagement, IBM Customer-Experience Analytics (CXA) | Integration von internen und externen Datenbeständen auf einer Plattform |
| SAP Hybris | SAP Hybris Profile | Möglichkeit der Zusammenführung von Position-, Online- und Kampagnen-Daten |
| Mittelständische Anbieter | Künstliche Intelligenz für CI und CX | Unternehmensdaten werden mit Social Media und Presse-News, Bonitätsauskünften und Auszügen aus dem Handelsregister ergänzt |
Microsoft
Microsoft bietet eine ganze Palette an innovativen CI-Tools an, mit denen dem Management von der Datengenerierung, -speicherung und -sicherung bis zur Datenanalyse die passenden Werkzeuge zur Verfügung stehen. Die Datenanalyse umfasst Echtzeitdaten, Bilder, Emotionen und Sprachnachrichten und legt über die verschiedenen Datenbestände eine Metadatenstruktur. Mit Hilfe von Power BI visualisieren die Mitarbeiter die Analyseergebnisse auf Dashboards. In der Cortana Intelligence Suite werden alle Funktionalitäten gebündelt.
Teradata
Der Anbieter Teradata ist Spezialist für Data Warehouse Technologien und unterstützt CI mit einer Data Warehouse Appliance sowie der Aster Discovery Platform. Außerdem steht den Unternehmen die Hybrid Cloud / IntelliCloud zur Verfügung und drei CI-Tools (Customer-Interaction Manager, Real Time Interaction Manager, Customer-Journey Solution) sorgen für die perfekte kundenorientierte Datenanalyse im Big Data Kontext. Unstrukturierte Datenbestände werden in Hadoop mit strukturierten Datensätzen aus dem Data Warehouse kombiniert.
IBM
IBM Watson Customer-Engagement verbindet Commerce-, Supply Chain- und Marketing-Anwendungen zu einem Gesamtkonzept. Ein Cloud Service und Echtzeitanalysen optimieren das Angebot. Ziel ist die Generierung von selbstlernenden Systemen, die zu Assistenten der Mitarbeiter in den Fachabteilungen werden und dabei helfen, Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Es können unternehmensweite Datenanalysen durchgeführt werden aber auch individuelle Nutzererfahrungen betrachtet und zu diesen Zweck interne und externe Datenquellen integriert werden.
SAP Hybris
SAP ist bekannt für die Unterstützung des Omni-Channel Commerce, also der Nutzung möglichst aller Vertriebskanäle. Die CI-Module erlauben die Integration von Datenbeständen, die durch die Interaktionen im Internet oder die physische Interaktion in einem Ladengeschäft generiert wurden. Mit dem CI-Tool SAP Hybris Profile kann eine gezielte Kundensegmentierung durchgeführt werden. Ein zentraler Datenabgleich stellt sicher, dass die Kundenidentität trotz Einbeziehung unterschiedlichster Datenquellen konsistent bleibt.
Mittelständische Anbieter wie CAS Software
Mittelständische Anbieter wie zum Beispiel CAS Software Karlsruhe zeichnen sich durch innovative Ansätze im Bereich der künstlichen Intelligenz aus. Ziel ist beispielsweise die Entwicklung intelligenter Chatbots, die genau verstehen, was die Anwender wünschen und Unterstützungsfunktionen anbieten. Damit wird das Konsumerlebnis verbessert und somit die Kundenzufriedenheit mit dem Unternehmen und dessen Wettbewerbsposition positiv beeinflusst. Außerdem helfen diese Instrumente dabei, die Konversionsraten zu erhöhen.
Customer Intelligence sorgt für Kundenbindung und Unternehmenswachstum
Die Beziehung zu den Konsumenten ist für den Unternehmenserfolg entscheidend. Nur wenn es gelingt, eine Kundenbindung aufzubauen, kann sich ein Unternehmen am Markt behaupten. CI bietet den Firmen innovative Möglichkeiten, die Datenflut konstruktiv zu nutzen und möglichst viel über die Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfahren. Damit die CI-Tools ihre Effizienz voll entfalten können, ist eine hohe Datenqualität Voraussetzung. Insellösungen sollten vermieden und Datenbestände vor der Datenanalyse bereinigt werden. Gelingt dies im Vorfeld der Einführung von CI-Technologien können die kundenorientierten Datenanalysen zur besseren Ausrichtung der gesamten Marketingaktivitäten und vertrieblichen Anstrengungen und in Konsequenz zu einer Steigerung des Umsatzes führen.
Bildnachweis:© Shutterstock – Titelbild: Atstock Productions – #01: Keepsmiling4u – #02: Lightspring – #03: Zapp2Photo
