Wie holen Sie das Beste aus Ihren Kundendaten heraus?

Wie effektiv Sie die Wünsche, Bedürfnisse und Motivationen Ihrer Kunden verstehen, bestimmt den Erfolg und die Rentabilität Ihres Unternehmens. Jede Unternehmensentscheidung, die Sie treffen, sollte auf dem Kundenerlebnis basieren, das Sie bieten. Eine wohlüberlegte und gut umgesetzte Kundendatenstrategie ist dafür entscheidend.

Kundendaten ermöglichen es Ihnen, ein tieferes Verständnis Ihrer Kunden zu gewinnen. Dieses Wissen versetzt Sie in die Lage, Kunden Produkte und/oder Dienstleistungen anzubieten, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind, und so ein kundenorientiertes Unternehmen zu schaffen.

Daher ist es wichtig, dass Sie verstehen, welche Kundendaten Sie erfassen möchten, warum Sie sie erfassen möchten und was Sie damit tun werden.

Schauen wir uns vier der praktischsten Methoden zur Erfassung von Kundeninformationen an:

1. Einsatz von Web-Analytics

Web-Analytics kann eine Fülle wichtiger Informationen liefern. Akquisitionsdaten, Landingpages, Verweildauer auf der Seite, Ausstiegsseiten und andere Datentypen lassen sich mit dieser Methode erfassen. Durch das Sammeln von Consumer-Analytics-Daten können Sie nachverfolgen, wie Besucher Ihre Website nutzen. Dies ist wichtig, da Sie so erkennen können, welche Seiten oder Interaktionen zu Erfolgen führen, etwa zu einem Verkauf, und welche zu Kundenverlusten führen. Anschließend können Sie gezielte Maßnahmen einleiten, um das Kundenerlebnis zu optimieren.

2. Nutzung von Kundenfeedback

Umfragen, Interviews und Feedback-Formulare sind allesamt Beispiele für Möglichkeiten, Feedback einzuholen. Der Net Promoter Score, der Customer Effort Score und der Customer Satisfaction Score sind Beispiele für Umfragemessungen dieser Art.

Der Vorteil dieser Umfragen besteht darin, dass Sie sie so gestalten können, dass Sie sowohl qualitative als auch quantitative Eingaben sammeln und damit Ihre Kundenprofile bereichern. Außerdem können Sie gezielt auf bestimmte Aspekte Ihres Unternehmens eingehen, über die Sie mehr erfahren möchten.

3. Soziale Medien und offene Daten

In sozialen Medien lassen sich Kundeneinblicke in großer Fülle finden. Diese lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen:

• Die Online-Interaktionen Ihrer Kunden mit Ihnen: Dies sind die Arten von Erkenntnissen, die Sie durch die Verfolgung von Engagement-Metriken wie Kommentaren, Shares und Likes gewinnen können. Diese Metriken können auch zeigen, wie Ihre Kunden Ihre Marke wahrnehmen.
• 2. Wie sich Ihre Kunden generell im Internet verhalten: Sie können viel über Ihre Kunden erfahren, indem Sie sich die Arten von Inhalten und Unternehmen ansehen, mit denen sie online interagieren. Die Überwachung dieser Informationen ermöglicht es Ihnen, Ihre Kunden besser zu verstehen und mehr über ihre Persönlichkeiten, Interessen und das, was ihr Interesse weckt, zu erfahren.

4. Kundensupport

Die Interaktionen Ihrer Kunden mit Ihrem Kundenservice-Team können viel darüber verraten, wie zufrieden sie mit ihrer Customer Experience Journey sind. Die Verfolgung Ihrer Kundenservicedaten umfasst Beschwerden und Anfragen Ihrer Kunden sowie die Daten und die Häufigkeit, mit der diese gestellt wurden.

Auf der Grundlage dieser Daten können Sie Muster und häufige Schwachstellen identifizieren, die behoben werden können, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

So analysieren Sie die gesammelten Daten

Die Daten, die Sie von Ihren Kunden sammeln, enthalten Erkenntnisse, die genutzt werden können, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Ihre Customer Experience Journey zu verbessern. In ihrer rohen, unstrukturierten Form sind diese Informationen jedoch nur begrenzt verwendbar. Hier kommt die Kundendatenanalyse ins Spiel.

Aufgrund der verschiedenen verfügbaren Kundendatentypen und der zahlreichen Möglichkeiten, sie zu erfassen, haben Sie das Potenzial, massive Datenmengen zu erhalten. Darüber hinaus werden diese riesigen Datensätze in Echtzeit eintreffen. Eine manuelle Verarbeitung dieser Daten ist unpraktisch und führt zu einer subjektiven, ineffizienten Analyse.

KI ist die effektivste Methode zur Verarbeitung enormer Mengen an Kundendaten – insbesondere maschinelles Lernen und Natural Language Processing. Maschinelles Lernen ist präzise, objektiv und schnell – drei entscheidende Eigenschaften bei der Arbeit mit Daten, die Ihrer Organisation zugutekommen können.

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