Customer Engagement: Prognostizieren Sie die Bedürfnisse Ihres Kunden

Im Zeitalter des Kunden trifft jede neue Generation von Verbrauchern bei jedem Kauf eine Abwägung zwischen möglichen Alternativen. Ein jeder kann sich umfassend über die verschiedenen Möglichkeiten informieren. Gleichzeitig verringern sich – auf der Grundlage derselben frei zugänglichen Informationen – die Unterschiede zwischen den von den verschiedenen Anbietern angebotenen Produkten und Dienstleistungen. Als Marke sollten Sie sich daher bewusst sein, dass die Loyalität Ihrer Kunden mehr und mehr auf der Erfahrung basiert, die ein Kunde mit Ihrer Marke macht. Daher müssen Sie als Unternehmen an Customer Engagement, d. h. an der Optimierung des Kundenerlebnisses in Verbindung mit Ihrer Marke, arbeiten. Wie gelingt das?

Datengetriebenes Unternehmen: von reaktiv hin zu proaktiv

Ein gutes Kundenerlebnis basiert auf Wiedererkennung. Wenn sich ein Kunde in Verbindung mit Ihrer Marke wiedererkannt fühlt, wird er geneigt sein, Ihrer Marke treu zu bleiben. Dieser Wiedererkennungseffekt wird heute bereits von vielen Marken genutzt. Art und Ausmaß dieser Nutzung unterscheiden sich je nach Kanal. Websites und Apps werden oft in personalisierter Form angeboten. Aber auch offline wird die Beziehung zum Kunden in Form von Kundenkarten und Treueprogrammen verankert. Alle dieses Formen eines verbesserten Kundenerlebnisses bestehen aus der Reaktion auf das Verhalten des Kunden, ergänzt um Fakten, die wir vom Kunden kennen. Dabei handelt es sich jedoch um einen reaktiven Ansatz, der oft immer noch auf Gruppen und nicht auf einzelne Kunden fokussiert ist. Infolgedessen ist die Relevanz für den einzelnen Kunden keineswegs optimal, was bei Ihrem Kunden ein Unbehagen auslösen kann.

Beim Abbau dieses Unbehagens spielt Data Science eine wichtige Rolle. Für die Optimierung des Customer Engagements erhält Data Science eine essenzielle Bedeutung. Denn die Situation, in der wir auf das Verhalten der Kunden reagieren, um zu bestimmen, was für sie wichtig ist, muss neu interpretiert werden, um die Bedürfnisse unserer Kunden prognostizieren zu können.

Echte Kundenorientierung: Interaktionen mit dem Kunden ableiten

Data Science wird verwendet, um Modelle aller Interaktionsmomente zu erstellen, die wir mit unseren Kunden haben, unabhängig davon, in welchem Kanal oder welcher Form diese Interaktion stattfindet. Diese Interkationen müssen nicht notwendigerweise online stattfinden. Die Nutzung Ihres Produktes oder Ihrer Dienstleistung durch den Kunden ist ein Beispiel für Interaktion, aber auch der Kontakt, den Sie mit Ihrem Kunden beispielsweise über das Telefon haben. Entscheidend ist dabei die Fähigkeit, die Interaktionen zu einem einzelnen Kunden zurückführen zu können.

Die aufgezeichneten Interaktionen können mit allen Fakten, die wir über unsere Kunden haben, kombiniert werden. Mit all diesen Daten können Modelle entwickelt werden, die den optimalen Moment und die beste Form der nächsten Interaktion prognostizieren. Daneben tragen diese Informationen auch zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen bei, was ebenfalls dazu beisteuern kann, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Kunden dauerhaft an Sie zu binden.

Viele Organisationen erkennen die Notwendigkeit, daran zu arbeiten, aber wo soll man beginnen?  

Die besten Ergebnisse lassen sich erzielen, wenn IT, Vertrieb und Marketing ihre Kräfte bündeln. Auf diese Weise leistet jede Abteilung ihren eigenen Beitrag zum Erreichen des gemeinsamen Ziels. Durch die Nutzung der neuesten Erkenntnisse kann jede Abteilung das Beste beisteuern.

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Rob Gerichhausen

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