7 Kundenanalyse-Techniken, um Ihre Kunden besser kennenzulernen

Würden Sie gerne mehr über Ihre Kunden wissen, um deren Engagement zu verbessern? Sind Sie in der Lage, sie zu binden und ihren Lebenszeitwert zu erhöhen? Dies sind einige der Fragen, die mit Hilfe der Kundenanalyse beantwortet werden können. Customer Analytics, auch CustomerData Analytics genannt, ist die systematische Untersuchung der Kundeninformationen und des Kundenverhaltens eines Unternehmens zur Identifizierung, Gewinnung und Bindung von Kunden.

Hier sind sieben der besten Kundenanalysetechniken (in keiner bestimmten Reihenfolge), die Ihnen den nötigen Einblick geben, um Ihre Kunden besser kennenzulernen.Die Analyse von Kundenprofilen in Echtzeitkann Ihnen Aufschluss über Ihre:

1. Kundenprofilierung

Ein Kundenprofil ist eine detaillierte Beschreibung Ihrer Kunden, die ihr Kaufverhalten über mehrere Kanäle, ihre Probleme, psychografische Daten und demografische Daten aufzeigt. Ein Kundenprofil bietet einen vollständigen Überblick über einen Kunden zur weiteren Verwendung in der Kundenanalyse und im Marketing.

Personalisiertes Marketing nutzt zum Beispiel tiefgreifende Kenntnisse über einen Kunden, um gezielte Angebote zu finden, die auf Resonanz stoßen, die beste Zeit und den besten Ort, um Kontakte zu knüpfen, und die besten Möglichkeiten, das Customer-Experience zu personalisieren, um mehr Geschäft zu gewinnen und die Markentreue zu steigern. Personalisiertes Marketing, das Kundenprofile nutzt, kann das Kaufverhalten der Kunden stark beeinflussen. Nach Angaben von Infosysgeben 78 % der Kunden an, dass sie mit höherer Wahrscheinlichkeit bei einem Unternehmen kaufen, das ihnen gezieltere Angebote macht.

2. Mikro-Segmentierung

Bei der Segmentierung werden breite Kunden- oder Geschäftsmärkte in Untergruppen unterteilt, die auf einer Art von gemeinsamen Merkmalen basieren. Die Mikrosegmentierung ist eine fortgeschrittenere Form der Segmentierung, bei der eine kleine Anzahl von Kunden in äußerst präzise Segmente eingeteilt wird. Mikrosegmente ermöglichen eine hochgradig personalisierte prädiktive Analyse und die Optimierung von Marketingmaßnahmen. Diese Technik der Customer Data Analytics kann Beziehungen zwischen Kunden und ihren wichtigsten Kauffaktoren aufdecken und neue Segmente identifizieren, die einen Wettbewerbsvorteil bieten.

3. Analyse der Kundenabwanderung

Die Analyse derKundenabwanderung sagt voraus, welche aktuellen Kunden aufgrund der Ähnlichkeit mit früheren Abwanderern wahrscheinlich abwandern werden. Unternehmen nutzen die Kundenabwanderungsanalyse häufig, weil die Kosten für dieBindung eines bestehenden Kundenin der Regel weitaus geringer sind als die Kosten fürGewinnung eines neuen Kunden.

Churn Risk Scores helfen Ihnen, die Wahrscheinlichkeit der Kundenabwanderung zu verstehen. Die Klassifizierung von Kunden, die abwanderungsgefährdet sind, nach Verhaltensmerkmalen ermöglicht gezielte, personalisierte und proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung. Auf diese Weise wird die Abwanderung verhindert und gleichzeitig werden die Kunden nach ihrem Wert klassifiziert, damit Sie wissen, welche Kunden Sie nicht verlieren dürfen.

4. Nächstbeste Aktion

Bei der nächstbesten Aktion werden die verschiedenen Maßnahmen, die für einen bestimmten Kunden ergriffen werden können, berücksichtigt und die beste Aktion ausgewählt. Diese Technik bestimmt die optimale Aktion, indem sie das frühere Verhalten des Kunden, seine jüngsten Handlungen, Interessen und Bedürfnisse im Zusammenhang mit den Vertriebs- und Marketingzielen des Unternehmens analysiert.

Vermarkter nutzen häufig die nächstbeste Aktion in Echtzeit , um Käufe, Konversionen und Anmeldungen zu steigern, indem sie relevante Nachrichten, Inhalte oder Produkt- oder Serviceangebote bereitstellen. Diese hängen von den Bedürfnissen des Kunden während der Interaktion und dem Nutzen für das Unternehmen ab.

5. Marktkorb-Analyse

DieWarenkorbanalyse, die auch als Affinitätsanalyse bezeichnet wird, analysiert große Datensätze, z. B. die Kaufhistorie, um Produkte und Produktgruppen zu ermitteln, die Kunden wahrscheinlich gemeinsam kaufen. Die Identifizierung von Beziehungen zwischen den von Kunden gekauften Artikeln bietet eine großartige Möglichkeit, Ihre Kunden besser kennenzulernen, was wiederum zur Verbesserung der Customer-Experience beiträgt.

Zu den wichtigsten Bereichen, in denen die Warenkorbanalyse erhebliche Auswirkungen haben kann, gehören Cross-Selling, Empfehlungsmaschinen, Produktplatzierung, Affinitätswerbung, Ausrichtung auf das Kundenverhalten, Bestandsmanagement, Ladengeschäft, Website-Traffic und vieles mehr.

6. Kunden-Lebensdauer-Wert

Der Lebenszeitwert eines Kunden ist der Gesamtbetrag, den ein Kunde während der Dauer der Geschäftsbeziehung voraussichtlich für Ihr Unternehmen ausgeben wird. Die Kenntnis des Customer Lifetime Value hilft Vermarktern bei der Entwicklung von Strategien zur Gewinnung neuer und zur Bindung bestehender Kunden bei gleichzeitiger Wahrung akzeptabler Gewinnspannen.

Zu wissen, wo jeder Kunde steht, bietet viele Möglichkeiten, das Marketing zu verbessern. Mit gezielten Marketingstrategien können Sie Kunden mit niedrigem und mittlerem Status in Kunden mit höherem Wert verwandeln und Kunden mit höherem Wert mit den richtigen Angeboten und Belohnungen anlocken. Der Customer Lifetime Value kann Ihnen helfen, die richtigen Ausgaben und Ziele für die Kundenakquise zu wählen. Und der Customer Lifetime Value hilft bei der Verbesserung der Nachfrageprognose, um intelligentere Entscheidungen in Bezug auf Bestand, Personal, Produktion und andere Aktivitäten zu treffen.

7. Gefühlsanalyse

Kunde Gefühlsanalyseist der automatisierte Prozess der Entdeckung von Emotionen in Texten oder Gesprächen, um herauszufindenwieKunden über Ihr Produkt, Ihre Marke oder Ihre Dienstleistung denken. Diese Technik wird zur Analyse von E-Mails, social media , Umfragen, Telefonanrufen und mehr verwendet.

Die Anwendungen der Gefühlsanalyse , die Unternehmen dabei helfen, Erkenntnisse zu gewinnen und effektiv auf ihre Kunden zu reagieren, sind zahlreich. Unternehmen können ihren Kundenservice verbessern, indem sie die Ursachen für Zufriedenheit und Frustration besser verstehen. Erkenntnisse aus der Gefühlsanalyse können Produkte und Dienstleistungen verbessern, indem sie neue Funktionen, die Kunden wünschen, oder Mängel und Probleme, die zu Unzufriedenheit führen, aufdecken. Die Gefühlsanalyse kann Unternehmen auch dabei helfen, ihren Ruf als Marke zu überwachen und ihre Marketingstrategien zu optimieren, indem sie die Kundenmeinungen zu Branchentrends und Produktneuheiten kennen.

Die Grundlage für die Data Analytics

Actian stärkt das data driven Unternehmen mit einer Cloud die es einfach macht, die Anforderungen der anspruchsvollsten Kundenanalysetechniken kennenlernen . Tausende von zukunftsorientierten Unternehmen rund um den Globus vertrauen Actian, um ihre schwierigsten Kundenherausforderungen zu lösen und die Art und Weise zu verändern, wie sie ihre Marketingbemühungen mit Daten unterstützen.

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.