So optimieren Sie die Kundenanalyse zur Verbesserung Customer-Experience
In einer kürzlich durchgeführten Martechcube-Umfrage gaben nur 18 % der Führungskräfte im Einzelhandel an, dass sie das Customer-Experience nach dem Kauf deutlich verbessern könnten. Im Gegensatz dazu sind ganze 80 % der Verbraucher anderer Meinung. Ein schlechtes Customer-Experience nach dem Kauf Customer-Experience den Aufbau von Kundenbindung verhindern. Kundenanalysen können wertvolle Erkenntnisse und data-driven liefern, die Ihnen helfen, Ihre Kunden besser kennenzulernen, das Kundenerlebnis zu personalisieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Übermäßiges Vertrauen in die Kundensegmentierung
Einer der Hauptgründe für eine schlechte Customer-Experience nach dem Kauf Customer-Experience die Segmentierung. Mithilfe von Analysen können Sie Ihre Kunden in ähnliche Gruppen mit ähnlichen Merkmalen wie Einkommen, Geschlecht, Alter usw. oder Verhaltensweisen wie Käufe, Kaufprozess und Reaktionen auf Werbeaktionen einteilen.
Marketingfachleute nutzen die Segmentierung, um ihre Kampagnen, Werbeaktionen und ihre Kommunikation auf die einzelnen Segmente zuzuschneiden, in der Hoffnung, dass diese bei den Kunden des jeweiligen Segments Anklang finden. Aber ist das auch wirklich der Fall? Nicht immer. Menschen, die einem Segment angehören, haben oft unterschiedliche Bedürfnisse, Werte und Motivationen, und selbst wenn sie sich gleich verhalten, können ihre Gründe oder Beweggründe für dieses Verhalten sehr unterschiedlich sein.
Unzureichende Personalisierung
Durch die Analyse der Kaufhistorie, des Surfverhaltens, der demografischen Daten und anderer Kundenaktivitäten können Sie zielgerichtete Inhalte, Produktempfehlungen und Angebote bereitstellen, die bei den Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit Anklang finden. Immer mehr versierte Einzelhändler beziehen Zero-Party-Daten in ihre Personalisierungsstrategien ein. Zero-Party-Daten sind Informationen von Kunden, die diese freiwillig und bewusst mit Ihnen teilen. Die Nutzung von Zero-Party-Daten hat an Beliebtheit gewonnen, nachdem Google Anfang 2020 angekündigt hatte, die Unterstützung für Tracking-Cookies von Drittanbietern in Chrome schrittweise einzustellen. Seitdem haben Marketingfachleute erkannt, dass Zero-Party-Daten mehr sind als nur eine Ersatzstrategie für Cookie-Daten, und verstehen nun, dass eine der besten Möglichkeiten, um zu erfahren, was ein Kunde möchte, darin besteht, den Kunden einfach zu fragen.
prädiktive Analyse die Kundenabwanderung prädiktive Analyse immer vorhersagen
Es steht außer Frage, dass prädiktive Analyse ein wertvolles Instrument prädiktive Analyse , mit dessen Hilfe Sie das Kundenverhalten vorhersagen können, beispielsweise die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung oder eines Wiederholungskaufs. Die gewonnenen Erkenntnisse können Ihnen dabei helfen, Probleme proaktiv anzugehen und gefährdete Kunden anzusprechen.
Andererseits gibt es unzählige Faktoren, die prädiktive Analyse führen, prädiktive Analyse die Kundenabwanderung prädiktive Analyse vorhersagen prädiktive Analyse . Unzureichende oder qualitativ minderwertige Daten beeinträchtigen die Genauigkeit der Ergebnisse bei jeder Art von Modellierung. Prädiktive Modelle stützen ihre Vorhersagen auf Trends in historischen Daten. Daher können sie möglicherweise nicht vorhersagen, dass ein Kunde aufgrund einer kürzlich gemachten negativen Erfahrung plötzlich beschlossen hat, das Unternehmen zu verlassen. Dies ist ein großes Manko für die Vorhersagegenauigkeit, da 76 % der Käufer bereits nach einer einzigen negativen Erfahrung die Geschäftsbeziehung zu einem Unternehmen beenden. Zudem verändert sich das Wettbewerbsumfeld ständig, was sich in historischen Daten möglicherweise nicht widerspiegelt.
Diese Mängel haben verschiedene Auswirkungen für die Nutzer prädiktive Analyse. Es ist wichtig, prädiktive Analyse regelmäßig zu aktualisieren, die Ergebnisse zu validieren und eine Vielzahl von internen und externen Datenquellen einzubeziehen. Zudem prädiktive Analyse Teil eines umfassenden Data Analytics sein, der adaptive Analysestrategien umfasst. So lässt sich beispielsweise durch die Analyse aktueller Daten aus Kundensupport-Interaktionen – darunter Anrufprotokolle, Chat-Protokolle und E-Mails – schnell feststellen, ob ein Kunde ein Problem hat. Und die Verfolgung neuer social media und Gespräche in social media kann Ihnen helfen, unzufriedene Kunden schneller zu erkennen.
Lasst uns gemeinsam die Kundenerfahrung vereinfachen
Kundenanalysen liefern wertvolle Erkenntnisse, mit denen Sie Ihre Kunden besser kennenlernen und so ein ansprechenderes Customer-Experience bieten können. Doch herkömmliche Segmentierung allein reicht nicht aus. Sie müssen sich stärker auf einzelne Kunden konzentrieren und direkt mit ihnen in Kontakt treten, um ihre Bedürfnisse zu verstehen. Advanced Analytics prädiktive Modellierung sind hilfreich, um das zukünftige Kundenverhalten zu verstehen, doch Sie benötigen darüber hinaus adaptive Analysen, um plötzliche Veränderungen im Customer-Experience in der Marktdynamik zu erkennen.
Laut einem aktuellen TPC-H-Benchmark-Test von GigaOm ist das operative Data Warehouse der Actian Data Platform neunmal schneller und 16-mal kostengünstiger als alternative Lösungen. Die Actian Data Platform erleichtert die Erfassung, verwalten und Analyse von Kundendaten, um Verbesserungspotenziale besser zu identifizieren und die Geschäftsergebnisse zu optimieren. Kontaktieren Sie uns, um mit Migration Verbesserung Ihrer Kundenerfahrung zu beginnen.
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