Nutzung von Segmentanalyse und prädiktive Analyse für CX

Die Kunden von heute erwarten bei jeder Interaktion ein zeitnahes, relevantes und personalisiertes Erlebnis. Sie haben hohe Erwartungen an den Zeitpunkt und die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihnen in Kontakt treten - d. h. Kunden möchten zu ihren Bedingungen, über ihre bevorzugten Kanäle und mit personalisierten, relevanten Angeboten kommunizieren. Mit den richtigen Daten und Fähigkeiten können Unternehmen eine ansprechende und maßgeschneiderte Customer-Experience (CX) an jedem Punkt der Migration bieten, um die Erwartungen zu erfüllen, wenn nicht sogar zu übertreffen.

Zu diesen Fähigkeiten gehören die Segmentanalyse, die Gruppen von Kunden mit gemeinsamen Merkmalen analysiert, und die prädiktive Analyse, die Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse nutzt, z. B. welche Maßnahmen ein Kunde wahrscheinlich ergreifen wird. Unternehmen können CX mithilfe der Segmentanalyse und der prädiktive Analyse mit den folgenden Schritten verbessern.

Die Verbesserung von Kundenerlebnissen beginnt mit sieben wichtigen Schritten

Verwenden Sie eine skalierbar Datenplattform

Die Zusammenführung der großen Datenmengen, die benötigt werden, um 360-Grad-Kundenprofile zu erstellen und Kunden wirklich zu verstehen, erfordert eine moderne und skalierbar Datenplattform. Die Plattform sollte auf einfache Weise Datenpipelines vereinheitlichen, transformieren und orchestrieren, um sicherzustellen, dass das Unternehmen über alle Daten verfügt, die für genaue und umfassende Analysen benötigt werden, und die Daten den Teams, die sie benötigen, zur Verfügung stellen. Darüber hinaus muss die Plattform in der Lage sein, Advanced Analytics durchzuführen, um die notwendigen Einblicke zur Identifizierung und Erfüllung von Kundenbedürfnissen zu liefern, was zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit führt.

Integrieren Sie die erforderlichen Daten

Die Vereinheitlichung von Kundendaten über Kaufhistorie, social media, demografische Informationen, Website-Besuche und andere Interaktionen ermöglicht detaillierte analytische Einblicke, die für die Pflege und Beeinflussung der Customer Journey erforderlich sind. Diese Einblicke geben Unternehmen und Marketingfachleuten einen genauen Echtzeitüberblick über die Kunden, um ihre Kaufpräferenzen, ihr Kaufverhalten, ihre Produktnutzung und vieles mehr zu verstehen und den Kunden besser kennenzulernen. Einheitliche Daten sind für eine vollständige und konsistente Customer-Experience unerlässlich. Eine Lösung für Datenmanagement kann Kundendaten für CX und andere Zwecke erfassen, speichern, organisieren und analysieren.

Kunden in Gruppen einteilen

Die Kundensegmentierung ermöglicht es Unternehmen, Marktstrategien zu optimieren, indem sie Kundengruppen, die bestimmte Kriterien gemeinsam haben, maßgeschneiderte Angebote unterbreiten. Zu den Kriterien können ähnliche demografische Daten, die Anzahl der Käufe, das Kaufverhalten, Produktpräferenzen oder andere Gemeinsamkeiten gehören. So kann beispielsweise ein Telekommunikationsunternehmen einem Kundensegment ein maßgeschneidertes Angebot unterbreiten, das auf den mobilen Nutzungsgewohnheiten der Gruppe basiert. Unternehmen ermitteln die Kriterien für die Segmentierung, teilen Kunden in Gruppen ein, geben jeder Gruppe eine Persona und nutzen dann die Segmentanalyse, um jede Gruppe besser zu verstehen. Anhand der Analyse lässt sich feststellen, welche Produkte und Dienstleistungen am besten zu den Bedürfnissen der jeweiligen Persona passen, woraus sich dann die am besten geeigneten Angebote und Mitteilungen ableiten lassen. Eine moderne Plattform kann personalisierte Angebote für ein Kundensegment erstellen, das nur aus einer einzigen Person besteht - oder aus einer beliebigen Anzahl von Kunden.

Vorhersagen, was jedes Segment will

Die Verbesserung der Kundenzufriedenheit erfordert die Fähigkeit zu verstehen, was Kunden wollen oder brauchen. Mit prädiktive Analyse können Unternehmen oft wissen, was ein Kunde will, bevor er es tut. In einem McKinsey-Artikel heißt es: "Die Gestaltung großartiger Kundenerlebnisse wird mit dem Aufkommen der prädiktive Analyse immer einfacher." Unternehmen, die ihre Kunden bis ins kleinste Detail kennen, können ihre Reise fördern, indem sie ihre Handlungen vorhersagen und dann proaktiv zeitnahe und relevante nächstbeste Angebote liefern. prädiktive Analyse kann künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen beinhalten, um die Migration zu prognostizieren und den Lebenszeitwert eines Kunden vorherzusagen. Dies hilft, die Schmerzpunkte der Kunden besser zu verstehen, hochwertige Kundenbedürfnisse zu priorisieren und die Interaktionen zu identifizieren, die für die Kunden am lohnendsten sind. Diese Details können zur Verbesserung der CX genutzt werden.

Gestalten Sie das richtige Angebot

Ein Ziel der Segmentanalyse und prädiktive Analyse das richtige Angebot zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal an die richtigen Kunden zu richten. Das Angebot kann darin bestehen, ein Produkt zu empfehlen, das Kunden wünschen, einen zeitlich begrenzten Rabatt auf einen Artikel zu gewähren, den sie wahrscheinlich kaufen werden, ein exklusives Angebot für ein neues Produkt zu unterbreiten oder Anreize für die Anmeldung zu Treueprogrammen zu schaffen. Es ist wichtig, die Bereitschaft jedes einzelnen Kunden für Angebote zu verstehen. Zu viele Angebote schrecken ab. Zu wenige können hingegen dazu führen, dass Chancen verpasst werden. Mithilfe Data Analytics der optimale Zeitpunkt und der optimale Inhalt von Angeboten ermitteln.

Kundenanalysen in großem Umfang durchführen

Sobald Kunden in Gruppen segmentiert sind und Unternehmen Daten und Analysen optimieren, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, besteht der nächste Schritt darin, die Analytik auf die gesamte Marketingorganisation auszuweiten. Die Ausweitung der Analytik kann zu einer Hyper-Personalisierung führen, bei der Echtzeitdaten und Advanced Analytics genutzt werden, Advanced Analytics kleinen Kundengruppen – oder sogar einzelnen Kunden – relevante Angebote zu unterbreiten. Analytik in großem Maßstab kann zu maßgeschneiderten Botschaften und Angeboten führen, die das Kundenerlebnis verbessern. Die Analysen helfen Unternehmen zudem dabei, Frühindikatoren für Kunden mit Abwanderungsrisiko zu erkennen, sodass das Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen kann, um diese Kunden wieder an sich zu binden.

Analyse für laufende CX-Verbesserungen fortsetzen

Kundenbedürfnisse, Verhaltensweisen und Vorlieben können sich im Laufe der Zeit ändern, weshalb eine kontinuierliche Analyse erforderlich ist. Laufende Analysen können die Vorlieben und Abneigungen der Kunden ermitteln, die Faktoren für die Kundenzufriedenheit aufdecken und die Kunden auf ihrem Weg begleiten. Unternehmen können Data Analytics nutzen, um CX kontinuierlich zu verbessern und gleichzeitig die Kundenbindung zu stärken.

Daten leicht zugänglich machen

Um das Kundenerlebnis mithilfe von Daten und Analysen zu verbessern, benötigen Unternehmen eine Plattform, die Daten für alle Nutzer leicht zugänglich und einfach zu nutzen macht. So bietet beispielsweise die Actian Analytics AI Platformunternehmenserprobte Datenintegration, Datenmanagement und Analysen in einer zuverlässigen, flexiblen und benutzerfreundlichen Lösung.

Die Plattform vereint alle relevanten Daten, um eine einzige, genaue Echtzeitansicht der Kunden zu erstellen. Sie stellt die Kundendaten allen im Marketing und im Unternehmen zur Verfügung, die sie benötigen, um Kunden anzusprechen und die Customer-Experience zu verbessern.

Zusätzliche Ressourcen:

• 6 prädiktive Analyse zur Reduzierung der Kundenabwanderung
• 7 Wege, wie Sie mit der Warenkorbanalyse mehr Geld verdienen können
• Wie Anwendungsanalyse Ihre Customer-Experience optimieren kann

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Data-Intelligence-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.