Mit hoher Datenqualität zu besseren Kundenerlebnissen und neuen Produktideen

Die fortschreitende Digitalisierung hat das Verhalten der Kunden grundlegend verändert. Hinzu kommt ein zunehmend inhaltlich getriebener Wettbewerb. Unternehmen sind gefordert, sich den wandelnden Kundenbedürfnissen zu stellen. Dies funktioniert am besten auf Grundlage einer soliden Datenerhebung und -analyse. Denn hier zeigen sich nicht nur die wichtigsten Kontaktpunkte, sondern auch Servicelücken, für die es Lösungen zu finden gilt. Doch wie stößt man auf wertvolle Datenschätze und wie lassen sich diese gewinnbringend nutzen?

Jeden Tag aufs Neue sammeln, speichern und verwalten Unternehmen eine Vielzahl an Kundenkontakten. Darüber hinaus stehen vielfältige Informationen aus E-Commerce- oder Social-Media-Plattformen zur Verfügung. Bei jeder Interaktion generieren sie neue Datenpunkte – und verfügen so über einen echten Datenschatz, der die Sicht auf den völlig Kunden verändern kann Selbst wenn alle diese Daten, auf die ein Unternehmen zugreifen kann, noch unstrukturiert erscheinen mögen, sind sie deren wertvollster Besitz.  Wie sollte man also mit diesen Daten umgehen, um sie besser für seine Ziele einzusetzen?

Die effektivsten Methoden der Datensuche

1. Der deskripitive Ansatz: Was ist passiert?
   Tabellen, Reports und Kontaktberichte ermöglichen einen Blick auf die Vergangenheit und legen dar, wie der Kunde das Unternehmen zuletzt wahrgenommen hat. Die zugrundeliegenden Daten stellen die Basis für weitere Diskussionen und Maßnahmen dar. Allerdings können sie auch inkonsistenten Charakters sein – schließlich empfindet jeder Mitarbeiter den Kundenkontakt anders und zeichnet demnach in der Folge ein anderes Bild der Bedürfnisse seiner Zielgruppe. Dieser Ansatz alleine genügt daher nicht.
    
2. Der diagnostische Ansatz: Warum ist etwas passiert?
   Hier werden historische Daten aus unterschiedlichsten Quellen miteinander kombiniert, nebeneinandergestellt und verglichen, sodass sich wiederkehrende Muster erkennen lassen. Legt man dieser Betrachtung mehrere Jahre zugrunde, zeichnen sich Trends und Erkenntnisse ab, zu denen man ohne eine historische Datenanalyse kaum gelangt wäre. Eine solche Trendbeobachtung kann neue Impulse geben und Antworten auf Fragen liefern, die die Weiterentwicklung des Unternehmens betreffen. Und sie ist entscheidend für den nächsten Analyseschritt.
    
3. Der prediktive Ansatz – Was wird in Zukunft passieren?
   Erst wenn historische Daten verstanden und miteinander in Beziehung gesetzt wurden, lassen sich zukunftsbezogene Prognosen aufstellen. Hierbei werden historische Daten kombiniert und mithilfe eines Algorithmus oder Erkenntnissen und Spieltheorien fortgeschrieben. Die Fragen könnten lauten: Über welche Kanäle möchten Kunden künftig mit uns kommunizieren und verhandeln? Und welche Dienstleistungen möchte er in Zukunft in Anspruch nehmen?
    
4. Der preskriptive Ansatz – Was muss getan werden, um etwas zu verändern?
   Die logische Konsequenz der vorangegangenen Analysen ist die Frage nach der weiteren Vorgehensweise. Welche Maßnahmen können oder müssen ergriffen werden, um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben und Kunden binden zu können? Hier gilt es, mithilfe der gesammelten und ausgewerteten Daten mögliche Lösungen zu simulieren.

Die Kunden besser verstehen – auf Basis von Daten

Viele Unternehmen verlassen sich leider oft ausschließlich auf ihr Bauchgefühl: Sie meinen zu wissen, wie ihre Kunden, die sie bereits seit Jahren oder Jahrzehnten kennen, ticken. Und sie glauben fest daran, dass die Kunden genau das möchten, was ihnen geboten wird. Nicht selten liegen sie daneben. Einerseits, weil sie sich zu sehr auf ihre Menschenkenntnis und zu wenig auf ihre erhobenen Daten verlassen. Andererseits, weil Daten ohne historische Vergleiche und ohne eine Kombination verschiedener Quellen nur wenig aussagekräftig sind. Es geht vielmehr darum, mittels einer soliden Datenbasis die Handlungen des Kunden aus seiner Sicht zu verstehen und die Kundenreise in seinem Sinne kontinuierlich zu verbessern.

An erster Stelle steht hierbei die Analyse der bestehenden Kommunikationskanäle und -prozesse mit der Frage, wie, zu welchem Zweck und über welchen Kommunikationskanal der Kunde mit dem Unternehmen in Kontakt tritt. Hieraus ergeben sich die möglichen Potenziale, sodass ein Maßnahmenkatalog erstellt werden kann, der dabei hilft, die gewünschten Optimierungen zu realisieren. Für eine ganzheitliche Umsetzung der definierten Maßnahmen müssen alle in die Customer Journey involvierten Unternehmensbereiche und Stakeholder einbezogen werden. Die relevanten Lösungen müssen außerdem skalierbar und flexibel sein, um sich dem Wachstum des Unternehmens anpassen zu können.

Gelingt es Unternehmen also, alle gesammelten Daten zu kombinieren, zu analysieren und miteinander in Beziehung zu setzen, sind sie in der Lage, einen 360-Grad-Blick des Kundens zu zeichnen. Auf Basis dessen lässt sich sowohl das Kundenerlebnis verbessern, als auch Innovationen auf den Weg bringen.