Wie man Kundenanalysen optimiert, um die Customer-Experience zu verbessern

Laut einer aktuellen Martechcube-Umfrage glauben nur 18 % der Führungskräfte im Einzelhandel, dass sie das Customer-Experience nach dem Kauf deutlich verbessern können. Im Gegensatz dazu sind satte 80 % der Verbraucher anderer Meinung. Ein schlechtes Customer-Experience nach dem Kauf kann Sie daran hindern, Kundenloyalität aufzubauen. Kundenanalysen können wertvolle Erkenntnisse und data driven Strategien liefern, die Ihnen dabei helfen, Ihre Kunden besser kennenzulernen, das Kundenerlebnis zu personalisieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Übermäßige Abhängigkeit von der Kundensegmentierung

Einer der größten Schuldigen für eine schlechte Customer-Experience nach dem Kauf ist die Segmentierung. Mithilfe von Analysen können Sie Ihre Kunden in ähnliche Gruppen mit ähnlichen Merkmalen wie Einkommen, Geschlecht, Alter usw. oder Verhaltensweisen wie Käufe, Weg zum Kauf und Reaktionen auf Werbeaktionen einteilen.

Vermarkter nutzen die Segmentierung, um ihre Kampagnen, Werbeaktionen und Kommunikation auf die einzelnen Segmente zuzuschneiden, in der Hoffnung, dass diese bei den Kunden desselben Segments auf Resonanz stoßen. Aber tun sie das? Nicht immer. Menschen, die einem Segment angehören, haben oft unterschiedliche Bedürfnisse, Werte und Motivationen, und selbst wenn sie das gleiche Verhalten zeigen, können ihre Gründe oder Motivationen für dieses Verhalten sehr unterschiedlich sein.

Unzureichende Personalisierung

Durch die Analyse der Kaufhistorie eines Kunden, seines Surfverhaltens, seiner demografischen Daten und anderer Kundenaktivitäten können Sie gezielte Inhalte, Produktempfehlungen und Angebote bereitstellen, die bei den Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit auf Resonanz stoßen. Immer mehr versierte Einzelhändler bringen Zero-Party-Daten in den Personalisierungsmix ein. Bei Zero-Party-Daten handelt es sich um Informationen von Kunden, die diese freiwillig und absichtlich mit Ihnen teilen. Die Verwendung von Zero-Party-Daten hat an Popularität gewonnen, nachdem Google Anfang 2020 angekündigt hat, die Unterstützung für Tracking-Cookies von Drittanbietern in Chrome einzustellen. Seitdem haben Vermarkter erkannt, dass Zero-Party-Daten mehr als nur eine Ersatzstrategie für Cookie-Daten sind, und verstehen nun, dass eine der besten Möglichkeiten, um zu erfahren, was ein Kunde will, darin besteht, ihn einfach zu fragen.

prädiktive Analyse kann Abwanderung nicht immer vorhersagen

Die prädiktive Analyse ist zweifellos ein wertvolles Instrument, mit dem Sie das Kundenverhalten vorhersagen können, z. B. die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung oder eines erneuten Kaufs. Die Erkenntnisse können Ihnen dabei helfen, Probleme proaktiv anzugehen und gefährdete Kunden anzusprechen.

Auf der anderen Seite gibt es viele Faktoren, die dazu führen, dass die prädiktive Analyse die Kundenabwanderung nicht vorhersagen kann. Unzureichende oder qualitativ minderwertige Daten beeinträchtigen die Genauigkeit der Ergebnisse bei jeder Art von Modellierung. Prädiktive Modelle basieren ihre Vorhersagen auf Trends in historischen Daten. So kann es vorkommen, dass sie nicht vorhersagen können, dass ein Kunde sich aufgrund einer negativen Erfahrung in letzter Zeit abrupt zur Abwanderung entschlossen hat. Dies ist ein großes Manko für die Vorhersagegenauigkeit, denn 76 % der Kunden beenden ihre Geschäftsbeziehung mit einem Unternehmen nach nur einer negativen Erfahrung. Hinzu kommt, dass sich die Wettbewerbslandschaft ständig weiterentwickelt und historische Daten dies möglicherweise nicht erkennen lassen.

Diese Unzulänglichkeiten haben mehrere Auswirkungen für die Nutzer der prädiktive Analyse. Es ist wichtig, die Modelle prädiktive Analyse regelmäßig zu aktualisieren, die Ergebnisse zu validieren und eine Vielzahl von internen und externen Datenquellen einzubeziehen. Außerdem muss die prädiktive Analyse Teil eines umfassenden Data Analytics sein, der adaptive Analysestrategien beinhaltet. Beispielsweise kann die Analyse aktueller Daten aus Kundensupport-Interaktionen, einschließlich Anrufprotokollen, Chat-Protokollen und E-Mails, schnell erkennen, ob ein Kunde ein Problem hat. Und die Verfolgung neuer Erwähnungen und Unterhaltungen social media kann Ihnen helfen, unzufriedene Kunden schneller zu erkennen.

Lassen Sie uns gemeinsam CX einfach machen

Kundenanalysen liefern wertvolle Erkenntnisse, die Ihnen helfen, Ihre Kunden besser kennenzulernen und ihnen ein attraktiveres Customer-Experience zu bieten. Es ist jedoch mehr erforderlich als die traditionelle Segmentierung. Sie müssen sich mehr auf einzelne Kunden konzentrieren und direkt mit ihnen in Kontakt treten, um ihre Bedürfnisse zu verstehen. Advanced analytics , wie z. B. prädiktive Modelle, sind nützlich, um das zukünftige Kundenverhalten zu verstehen, aber Sie brauchen immer noch adaptive Analysen, um plötzliche Veränderungen im Customer-Experience oder in der Marktdynamik zu erkennen.

Laut einem aktuellen GigaOm TPC-H Benchmark Test ist das operative Data Warehouse der Actian Data Platform 9x schneller und 16x günstiger als Alternativen. Die Actian Data Platform macht es einfach, Kundenanalysen zu verfolgen, verwalten und zu analysieren, um verbesserungsbedürftige Bereiche besser zu identifizieren und die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Kontaktieren Sie uns, um Ihre Migration zur Verbesserung von CX zu starten.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.