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Gastbeitrag

Kundenzentrierte Kommunikation mittels Predictive Analytics

Konsumentendaten lassen sich online recht einfach generieren, stationäre Händler haben es dagegen schwerer. Wie Loyality-Programme helfen, Kundenverhalten sogar vorauszusagen, erklärt Detlev Rubant, Geschäftsführer beim Bonusprogramm DeutschlandCard, im Gastbeitrag.

Von Detlev Rubant, Geschäftsführer Multipartner-Bonusprogramm DeutschlandCard 02.03.2022

© Indysystem / stock.adobe.com

Das Kundenverhalten zu analysieren, ist für stationäre Händler schwieriger als für E-Commerce-Unternehmen - doch es gibt Möglichkeiten.

Die Trends im Handel sind eindeutig: Einkaufsmöglichkeiten werden immer vielfältiger, die Ansprüche der Verbraucher steigen weiter. Sie erwarten individualisierte Angebote und möchten keinesfalls mit einer Vielzahl unpassender Werbebotschaften überfrachtet werden. Um diese Anforderungen zu erfüllen und neben der vielfältigen Konkurrenz bestehen zu können, setzen Marketer zunehmend auf kundenzentrierte Kommunikation sowie vorausschauendes Marketing mittels Predictive-Analytics-Methoden. Letztere ermöglichen es ihnen, das Verhalten der Verbraucher besser zu verstehen, Veränderungen frühzeitig zu prognostizieren und Kampagnen optimiert auszuspielen. Um diese zukunftsgerichteten Analysen gewinnbringend einsetzen zu können, müssen Unternehmen jedoch drei wesentliche Voraussetzungen schaffen:

1. Relevante Daten erheben

Ein vertieftes Kundenverständnis bedarf aussagekräftiger Informationen. Unternehmen sollten deshalb definieren, welche Daten sie für eine zielgerichtete Kommunikation tatsächlich benötigen. Zudem gelten für reine Onlineshops andere Voraussetzungen als für Multichannel-Händler. Online lässt sich das Verhalten mit dem Einverständnis der Nutzer und einer geeigneten Software relativ einfach tracken. Herausfordernder ist es, das Verhalten am PoS zu erfassen. Dazu bedarf es Lösungen, die Kunden sowohl in der digitalen Welt als auch im stationären Handel begleiten.

Zahlreiche Händler setzen deshalb auf eigene oder händlerübergreifende Loyalty-Programme, da solche Systeme für Konsumenten äußerst attraktiv sind und sie diese entsprechend regelmäßig an verschiedensten Touchpoints einsetzen. Doch unabhängig davon, über welchen Weg Informationen erhoben werden: Von besonderer Bedeutung ist der datenschutzkonforme Umgang mit ihnen. Nur wenn Konsumenten wissen, dass das jeweilige Unternehmen sorgsam mit Informationen umgeht und sie zudem noch Mehrwerte erlangen, geben sie ihre Daten preis.

2. Daten in Kundenwissen transformieren

Nach der Erhebung besteht die Kunst darin, die Datenvielfalt so zusammenzuführen und zu analysieren, dass aussagekräftiges Kundenwissen entsteht. Dazu benötigen Werbetreibende unter anderem ein leistungsfähiges Datawarehouse, wo die Informationen datenschutzkonform und performant gespeichert werden. Des Weiteren bedarf es Experten, die die Verfügbarkeit der Daten stetig optimieren und sie geschäftslogisch miteinander verknüpfen. So erwächst aus der Flut von Daten relevantes und aussagekräftiges Kundenwissen.

3. Datenkompetenz stärken

Maßgeschneiderte Kundenkommunikation fordert heutzutage alle Unternehmensbereiche. In vielen Unternehmen fehlt jedoch bislang ein generelles Verständnis für die Relevanz von Customer Insights. Deshalb gilt es, langfristige Initiativen und Fortbildungsprogramme aufzusetzen, um dadurch die Datenkompetenz auch außerhalb der IT- oder BI-Abteilungen zu stärken. Das bedeutet nicht, das künftig alle Teammitglieder Analysen durchführen werden. Sie müssen aber verstehen, wo und wie Customer Insights grundsätzlich eingesetzt werden können – beispielsweise in Form von maßgeschneiderten Angeboten oder personalisierten Nachrichten.

Um das Verständnis für Kundengruppen zu schärfen, nutzen Unternehmen verschiedene Analysemethoden, wie zum Beispiel Diagnostic oder Deskriptive Analytics. Mittels Predictive Analytics können sie zudem das Verhalten der Kunden in der Zukunft mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorhersagen, Kommunikationsaktivitäten darauf zeitlich und inhaltlich optimiert aussteuern und so die Customer Experience weiter verbessern. Dies sind erprobte Methoden, die helfen, sowohl Umsätze wie auch die Kundenloyalität nachhaltig zu steigern.

Ergebnis: Optimaler Einsatz der Budgets

Konsequent angewandt, ist es Händlern beispielsweise möglich, zu ermitteln, wo Marketingausgaben stärker konzentriert oder sinnvoll reduziert werden sollten. Über verschiedene Scores können sie analysieren, welche Kunden höchstwahrscheinlich auf eine Kampagne reagieren werden, welcher Kanal die höchste Einlösewahrscheinlichkeit aufweist oder welche Form und Höhe der Incentivierung die besten Ergebnisse erzielen wird. Darüber hinaus lässt sich feststellen, welche Zielgruppen durch Kampagnen tatsächlich mehr kaufen – und Einkäufe nicht nur verlagern.

Unternehmen sind somit in Lage, gezielt jene Kundengruppen anzusprechen, die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit reagieren und auf diese Weise Zusatzumsätze generieren. So können Budgets optimal eingesetzt und der ROI erhöht werden. Des Weiteren vermögen Händler frühzeitig Verbraucher zu identifizieren, die in Inaktivität zu verfallen drohen. Um dem entgegenzuwirken, können Unternehmen (Früh-)Warnsysteme implementieren, die melden, sobald sich das Kundenverhalten negativ verändert oder eine Veränderung wahrscheinlich wird. Daraufhin können individualisierte Kampagnen ausgesteuert werden, die den Kunden weiterhin begeistern sollen, und dies – dank des frühzeitigen Eingreifens – mit sehr guten Erfolgsaussichten.

Schlagworte: Loyality, Loyalityprogramm, Kundendaten

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