Entdecken Sie, wie Sie Ihre Marketingstrategie mithilfe von Customer Intelligence verbessern können. Gewinnen Sie wertvolle Einblicke und implementieren Sie datengesteuerte Ansätze zur Optimierung Ihrer Kampagnen.
In der Zeit nach der Pandemie haben sich Marken auf einer transformativen Reise neu entdeckt. Sie waren gezwungen, ihre Marketingstrategien neu zu überdenken, bewaffnet mit der Macht der Daten und Erkenntnisse, die es ihnen ermöglichen, intelligente und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Marketingstrategie von heute erfordert es, immer einen Schritt voraus zu sein. Eine der vielen Möglichkeiten, dies zu erreichen, besteht darin, das Verbraucherverhalten zu verstehen. Man muss die Aktionen der Kunden kennen, um wertvolle Einblicke in die Feinheiten des Omnichannel-Erlebnisses zu gewinnen. Und solche Datenmuster helfen bei der Kundenintelligenz.
Dieser aufschlussreiche Ansatz hat 46 % der Einzelhändler um ihre Absicht auszudrücken, die Investitionen in digitale Kanäle im laufenden Jahr zu erhöhen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein beispielloses Verständnis Ihrer Kunden und könnten so tief in ihre Psyche eintauchen, dass Sie ihre Bedürfnisse und zukünftigen Handlungen präzise vorhersehen können.
Um die zukünftigen Wünsche und Bedürfnisse der Kunden vorherzusehen, können Geschäfte komplexe Algorithmen verwenden, um deren Einkaufshistorie zu untersuchen. Dadurch können Geschäfte jedem Kunden relevantere und individuellere Werbung, Rabatte und Vorschläge für weitere Einkäufe anbieten.
Lassen Sie uns zunächst untersuchen, was Kundenintelligenz ist.
Was ist Customer Intelligence – Arten und Beispiele
Customer Intelligence umfasst alle Anstrengungen, die Sie unternehmen, um Ihre Kunden kennenzulernen. Es ist, als würden Sie mit jedem Kunden einen Kaffee trinken und sich seine Bedürfnisse, Vorlieben und Abneigungen anhören. Später werden diese Erkenntnisse genutzt, um eine Marketingstrategie zu entwickeln, die sich wie ein herzliches, persönliches Gespräch anfühlt.
Durch ein tiefgreifendes Verständnis der Kunden können Unternehmen Interaktionen verbessern und maßgeschneiderte Erfahrungen bieten. Darüber hinaus unterstützt dies das Unternehmen bei seinen Umsatzmarketingbemühungen, bei denen jede Aktion auf die Steigerung des Umsatzes ausgerichtet ist. Einfach ausgedrückt: Das Verständnis der Bedeutung von Revenue Marketing erfordert das Wissen, wie man kundenorientierte Strategien entwickelt und umsetzt, die sich direkt auf die Umsatzgenerierung auswirken.
Marketingfachleute müssen Kundeninformationen für eine verbesserte Kundenkommunikation, erweiterte Segmentierungsstrategien und optimale Kampagnenplanung nutzen. Mit der Zeit verbessert ein solcher Ansatz die Customer Journey und verhilft dem Unternehmen zu nachhaltigem Umsatzwachstum.
Lassen Sie uns einige der wichtigsten Arten von Kundenintelligenzdaten untersuchen.
Demografische Daten
Es handelt sich um eine der traditionellsten Formen der Kundeninformation, die grundlegende Informationen wie Alter, Geschlecht, Einkommensniveau, Beruf, Bildungsniveau und geografischen Standort eines Kunden umfasst.
Ein Einzelhändler könnte beispielsweise eine Kernzielgruppe aus weiblichen Bewohnern im Alter zwischen 25 und 34 Jahren in städtischen Gebieten identifizieren und diese Erkenntnisse zur Gestaltung seiner Marketingstrategien und Produktangebote nutzen.
Transaktionsdaten
Transaktionsdaten sind die Informationen, die erfasst werden, wenn ein Kunde mit Ihrer Marke interagiert. Sie enthalten Daten darüber, ob der Kunde einen Kauf getätigt, einen Artikel zurückgegeben oder sogar etwas in seinen Online-Einkaufswagen gelegt, die Transaktion jedoch nicht abgeschlossen hat.
Durch die Analyse solcher Daten erhalten Sie Einblicke in die bevorzugten Produkte oder Dienstleistungen der Kunden, ihre Kaufhäufigkeit, ihre durchschnittlichen Ausgaben und vieles mehr.
Verhaltensdaten
Über Transaktionen hinaus untersuchen Verhaltensdaten die Interaktionen zwischen Kunden und Einzelhändlern. Beispiele sind der Website-Surfverlauf, die Teilnahme an sozialen Medien, E-Mail-Öffnungs- und Klickraten, die Nutzung mobiler Apps und das Verhalten im Geschäft, das über Treueprogramme oder Mobilgeräte erfasst wird.
Der Besuch eines Kunden auf der Website kann Aufschluss darüber geben, wie er Dinge untersucht, was ihn anzieht und was ihn zum Kauf bewegt.
Psychografische Daten
Psychografische Daten zeigt Ihnen, „warum“ Ihre Kunden tun, was sie tun, da es darum geht, die Werte, Interessen, Lebensstile und Persönlichkeiten der Kunden zu untersuchen. Darüber hinaus legen manche Käufer Wert auf Nachhaltigkeit und möchten Produkte, die ihre Umweltüberzeugungen widerspiegeln. Andere legen Wert auf Bequemlichkeit und bevorzugen Unternehmen mit schneller Lieferung und einfacher Rückgabe.
Daher helfen psychografische Daten Einzelhändlern dabei, durch das Verständnis ihrer zugrunde liegenden Motive besser mit den Verbrauchern in Kontakt zu treten.
Alle oben genannten Arten von Kundendaten spielen in der modernen Einzelhandelslandschaft eine entscheidende Rolle. Die Integration dieser Erkenntnisse ermöglicht es Einzelhändlern, ihre Kunden umfassend zu verstehen und ihnen Erlebnisse zu bieten, die ihren Erwartungen entsprechen (oder diese sogar übertreffen).
Beispiele für Customer Intelligence
Sehen wir uns einige Beispiele zur Kundenintelligenz an, um zu verstehen, wie Unternehmen diese Erkenntnisse nutzen können, um das Kundenerlebnis zu optimieren.
Es gibt unzählige Möglichkeiten, wie Vermarkter CI nutzen können, um die Kommunikation mit Kunden zu personalisieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Nachfolgend finden Sie einige wichtige Beispiele zur Veranschaulichung der Kundenintelligenz.
Personalisierung des E-Mail-Marketings: Durch das Aufdecken und Analysieren von Mustern in der Kaufhistorie oder im Surfverhalten eines Kunden werden die Daten für die Erstellung personalisierter E-Mail-Marketing-Kampagnen. Dies ist nützlich, um einem Zielpublikum relevante Produkte oder Dienstleistungen zu empfehlen und so die Chancen zu verbessern, das Engagement und die Konversionsraten zu steigern. Sie können E-Mail-Finder-Tools nutzen, um solche Outreach-Bemühungen zu maximieren.
Hier ist ein Beispiel, wie Adidas personalisierte E-Mails an Kunden sendet, die Produkte in ihrem Einkaufswagen zurückgelassen haben.
Besserer Kundenservice: Kundeninformationen können helfen, die Probleme und Beschwerden von Kunden zu verstehen. Die Analyse solcher Daten kann Geschäftsprodukte oder -dienstleistungen verbessern oder effektivere Kundendienstlösungen bieten. Mithilfe erweiterter Analysetools oder KI können Sie tief in die Daten eindringen und Erkenntnisse gewinnen, die möglicherweise erst nach einiger Zeit offensichtlich werden.
Wenn sich beispielsweise mehrere Kunden über eine bestimmte Produktfunktion beschweren, kann dies auf einen Konstruktionsfehler hinweisen.
Von Kunden initiierte Empfehlungen: Mithilfe von Kundendaten können Sie jedem Benutzer die relevantesten Inhalte bereitstellen. Auf diese Weise können Sie Produkte und Dienstleistungen bewerben, die das Interesse einzelner Verbraucher am ehesten wecken.
Um solche Maßnahmen durchführen zu können, müssen die jüngsten Such- und Kaufgewohnheiten jedes Kunden untersucht werden und dann auf der Grundlage dieser Beobachtungen Produktvorschläge gemacht werden.
Beispielsweise nutzt Amazon Kundeninformationen, um seinen Benutzern auf Grundlage ihres Browser- und Kaufverlaufs personalisierte Empfehlungen zu unterbreiten.
Dadurch fühlen sich die Benutzer verstanden und wertgeschätzt, was die Markentreue stärkt und zu zusätzlichen Verkäufen führt.
Wie CI dem Marketing hilft
Customer Intelligence (CI) verändert das Marketing, indem es Kundenverhalten, Vorlieben und Trends aufzeigt. Unternehmen wiederum nutzen diese Daten, um Kampagnen anzupassen, die das Engagement und die Konversionsraten steigern können.
Darüber hinaus ermöglicht CI die Vorhersage des zukünftigen Kundenverhaltens und ermöglicht so eine bessere Produktentwicklung und Servicebereitstellung. Ein Aspekt der Kundenintelligenz umfasst beispielsweise prädiktive Modellierung, die Kundenwünsche vorhersieht und zeitnahe, maßgeschneiderte Angebote bereitstellt.
Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, wie Kundeninformationen das Marketing optimieren können.
Fokussierung auf Analytik
Sie können viele Erkenntnisse aus der Kundenintelligenz nutzen, indem Sie Analysen als Teil der Kundenintelligenz nutzen. Eine Reihe von Datenanalysetools kann dabei helfen, große Mengen an Kundendaten effektiv zu verarbeiten und zu analysieren.
Hotjar kann Ihnen beispielsweise dabei helfen, den Teil der Website zu analysieren, der von einem Besucher am häufigsten angeklickt, gelesen und angesehen wird, indem es eine Website-Heatmap bereitstellt. Ebenso helfen viele oder nur einige dieser hochmodernen Tools dabei, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, da sie über die bemerkenswerte Fähigkeit verfügen, Kundenverhalten vorherzusehen, Muster zu erkennen und wertvolle Einblicke in die Wünsche und Bedürfnisse Ihrer geschätzten Kundschaft zu liefern.
Erinnern wir uns nun an die unglaubliche Leistungsfähigkeit der Echtzeitanalyse. Mithilfe dieser hochmodernen Tools können Sie mühelos auf Echtzeit zugreifen Einblicke in das Kundenverhaltensodass Sie schnell reagieren und fundierte Entscheidungen treffen können.
Sehen wir uns einige Beispiele für die Verwendung solcher Echtzeitanalysen an.
Kundenbindung: Ein Online-Händler stellt durch Datenanalyse fest, dass Kunden, die lange Lieferzeiten erlebt haben, nicht wieder zum Einkauf zurückkommen. Er kann dieses Problem lösen, indem er seine Logistik- und Versandprozesse verbessert, um die Kundenzufriedenheit und -bindung zu erhöhen.
Gezielte Marketingkampagnen: Eine Kosmetikmarke analysiert möglicherweise die Kaufhistorie ihrer Kunden und stellt fest, dass ein bestimmtes Segment nur Bioprodukte kauft. Um den Umsatz zu steigern, muss sie eine Marketingkampagne starten, die auf diese Gruppe abzielt und ihr Bio-Sortiment hervorhebt.
Es stehen zahlreiche Analysetools und Algorithmen zur Verfügung, um Kundendaten aus verschiedenen Kanälen zu analysieren. Diese Tools erleichtern die Gruppierung oder Segmentierung von Zielgruppen auf der Grundlage ähnlicher Muster in den erfassten Daten.
Zu diesen Kennzahlen und Technologien gehören unter anderem die folgenden:
Prognose des Customer Lifetime Value (CLV): Der Customer Lifetime Value (CLV) bezieht sich auf den Gesamtumsatz, den ein Unternehmen während der gesamten Geschäftsbeziehung von einem einzelnen Kundenkonto erwarten kann.
Es handelt sich um eine entscheidende Kennzahl im Geschäftsleben, da sie Unternehmen hilft, den Wert zu verstehen, den jeder Kunde mit sich bringt, was wiederum als Grundlage für Entscheidungen über Marketingausgaben, Kundengewinnung und Bindungsstrategien dienen kann.
Für die CLV-Prognose sind der durchschnittliche Einkaufswert, die Kundenakquisitionskosten und die Kundenbindungsrate erforderlich.
Hier ist eine vereinfachte Methode zur Berechnung des CLV:
- Durchschnittlicher Einkaufswert = Division des Gesamtumsatzes eines Zeitraums durch die Anzahl der Käufe im selben Zeitraum.
- Durchschnittliche Kaufhäufigkeitsrate = Division der Anzahl der Käufe über einen Zeitraum durch die Anzahl der einzelnen Kunden, die in diesem Zeitraum Käufe getätigt haben.
- Kundenwert = Multipliziert den durchschnittlichen Kaufwert mit der durchschnittlichen Kaufhäufigkeitsrate.
- Durchschnittliche Kundenlebensdauer = Durchschnittliche Anzahl der Jahre, in denen ein Kunde weiterhin bei Ihrem Unternehmen einkauft.
- Customer Lifetime Value = Multiplikation des Kundenwerts mit der durchschnittlichen Kundenlebensdauer.
Modellierung des Kundenverhaltens: Diese Methodik verwendet statistische Methoden, um Kunden nach Kaufverhalten, Produktkonsum und Unternehmensinteraktion zu organisieren. Sie hilft Vermarktern und Unternehmen, Strategien zu entwickeln, die die Bedürfnisse der Verbraucher erfüllen, indem sie deren Motivationen verstehen.
Maschinelles Lernen: Diese leistungsstarke Technologie basiert auf Algorithmen, die riesige Mengen an Verbraucherdaten analysieren und Trends erkennen können. Sie hilft dabei, das Verbraucherverhalten vorherzusagen, versteckte Kundenkategorien zu finden und Marketingkommunikation anzupassen, um die Konversionen zu verbessern und digitales Kundenerlebnis.
Prädiktive Kundenanalyse: Eine weitere Methode, die historische Daten, statistische Algorithmen und maschinelles Lernen nutzt, um zukünftige Kundenumsätze oder Kaufergebnisse vorherzusagen. Solche Daten helfen Unternehmen, Herausforderungen vorherzusehen und Chancen zu nutzen.
Umsetzbare Erkenntnisse: Datengestützte Erkenntnisse, die Organisationen sofort nutzen können. Sie verwandeln Rohdaten in umsetzbares Wissen. Nach einer Serviceänderung kann die Kundenzufriedenheit nachlassen, was eine Überprüfung und Überarbeitung der neuen Servicerichtlinie erforderlich macht.
Identifizieren Sie leistungsstarke Strategien
In der digitalen Welt gibt es viele Verbraucher, die von nahezu überall aus auf Ihrer Website landen oder Ihr Produkt entdecken können. Dies liegt unter anderem daran, dass Unternehmen mehrere Werbeplattformen und Marketingmethoden nutzen, um ihre Zielgruppe anzusprechen.
Bei der Nutzung von Kundeninformationen im Marketing geht es darum, Daten auszuwerten, um zu ermitteln, welche Strategien die besten Ergebnisse liefern und wo die Produktivität verbessert werden kann.
Nachfolgend sind einige der wichtigsten Strategien aufgeführt, die ein Unternehmen in Betracht ziehen kann:
Verkaufsdatenanalyse: Durch die Überprüfung der Verkaufsdaten können Sie feststellen, welche Produkte Bestseller sind und welche nicht. Dies kann bei Entscheidungen über Produktentwicklung, Bestandsverwaltung und Marketingschwerpunkte hilfreich sein.
Prozessanalyse: Bewerten Sie die Effizienz Ihrer Marketingprozesse, indem Sie nach Aufgaben suchen, die länger dauern als sie sollten oder weniger zum Endziel beitragen. Erwägen Sie den Einsatz von Automatisierungstools, um mühsame Aufgaben zu eliminieren und Zeit für strategischere Arbeiten zu sparen.
A/B-Tests: Um mit dieser Methode Kundeninformationen zu nutzen, müssen Sie zwei Varianten einer Marketingstrategie testen und prüfen, welche besser funktioniert. Wenn Sie beispielsweise zwei verschiedene E-Mail-Designs an unterschiedliche Zielgruppen senden, können Sie herausfinden, welches Layout mehr Engagement fördert.
Kundenfeedback: Dabei handelt es sich um ein leistungsstarkes Umfragetool zum Erfassen von Kundenfeedback, mit dessen Hilfe Sie ermitteln können, welche Aspekte Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung von den Kunden am meisten geschätzt werden und wo Verbesserungen möglich sind.
Analyse der Leistungsmetriken: Hierbei handelt es sich um eine Analysemethode zur Bewertung der mit den einzelnen Strategien verknüpften Kennzahlen, wie etwa Klickraten für E-Mail-Kampagnen, Konversionsraten für Zielseiten oder Engagement-Raten für Social-Media-Kampagnen.
Jede Strategie mit signifikanten Hochleistungszahlen kann eine Strategie mit überlegenen Kennzahlen sein.
Wenn Sie jedoch zusätzliche Anstrengungen unternehmen, um Erkenntnisse über Verbraucherinformationen zu gewinnen, können Sie erfolgreiche Verkaufsstrategien erkennen. Sie können auch die Strategien identifizieren, die nicht so erfolgreich sind, und feststellen, wie Sie diese verbessern können. Indem Sie Strategien mit hoher Leistung identifizieren, schulen Sie Ihr Verkaufsteam darin, diese effektiv einzusetzen, um die Produktivität zu verbessern und den ROI zu steigern.
Nutzen Sie Social Listening
Mit mehr als 4,8 Milliarden aktive Nutzersoziale Medien bieten eine wahre Fundgrube an Informationen über Ihre Zielgruppe. Social Listening macht Sie darauf aufmerksam, wenn Ihr Unternehmen in einer Diskussion in sozialen Medien oder auf einer anderen Online-Plattform erwähnt wird.
Informationen, die Sie durch Social Listening erhalten, können Ihnen sagen, wann und wo Ihre Marke besprochen wurde, von wem und in welchem Kontext. Sie werden auch Ihre Position gegenüber ähnlichen Unternehmen besser verstehen.
Werfen wir einen kurzen Blick darauf, wie Unternehmen Kundeninformationen für Social Listening nutzen können:
Nutzen Sie Social-Listening-Tools: Diese Tools helfen Ihnen, relevante Gespräche und Erwähnungen zu überwachen und zu sammeln. Einige Beispiele sind Brand24, Hootsuite, Sprout Social und Mention. Diese Plattformen können Ihre definierten Schlüsselwörter plattformübergreifend verfolgen und die Daten in einem handlichen Format zusammenstellen.
Kundenpersönlichkeiten erstellen: Erstellen Sie Kundenpersönlichkeiten auf der Grundlage Ihrer gesammelten Erkenntnisse, da diese fiktiven, verallgemeinerten Charaktere die verschiedenen Bedürfnisse, Ziele und beobachteten Verhaltensmuster Ihrer realen und potenziellen Kunden umfassen.
Nachfolgend finden Sie die Kundenpersönlichkeit von Elon Musk.
Engagieren und reagieren: Social Listening geht über das bloße Sammeln von Daten hinaus. Es beinhaltet auch das Engagement bei der Beantwortung von Kommentaren, das Danken an Kunden für positive Bewertungen und den professionellen Umgang mit negativem Feedback.
Nutzen Sie umsetzbare Erkenntnisse: Nutzen Sie die Erkenntnisse aus der Kundenanalyse, um häufige Beschwerden zu erkennen und zu beheben. Wenn Kunden ein Produkt oder eine Funktion lieben, sollten Sie dies im Marketing stärker hervorheben. Solche Aspekte helfen Ihnen bei der Produktentwicklung, dem Kundenservice und der allgemeinen Geschäftsstrategie.
Social Listening und Customer Intelligence sind fortlaufende Prozesse, bei denen sich Trends ändern, neue Probleme angegangen werden und Kundenbedürfnisse erfüllt werden müssen. Daher hilft die Überwachung von Online-Gesprächen dabei, mit Kunden in Kontakt zu treten und sie dort zu treffen, wo sie sind.
Einpacken
In der heutigen datengesteuerten Unternehmenswelt ist Verbraucherintelligenz unverzichtbar. Sie hilft Ihnen, Ihre Kunden zu verstehen und bietet Ihnen einen schrittweisen Prozess, Verbrauchereinblicke zu nutzen, um Ihre Marketingstrategie anzupassen.
Qualitativ hochwertige Daten aus verschiedenen Quellen können eine geeignete Grundlage bilden. Nach und nach können Vermarkter beispielsweise Transaktionsdaten, Verbraucherdaten, Daten aus sozialen Medien und Marktforschungsdaten verwenden. Es ist notwendig, die Daten zu analysieren und zu interpretieren, um das Verhalten, die Vorlieben und Erwartungen der Verbraucher aufzudecken.
Die Verfolgung von Kundeninformationen kann Ihren Marketingansatz enorm beeinflussen, ersetzt jedoch nicht den persönlichen Kontakt. Erfolgreiche Marketingstrategien kombinieren datengesteuerte Erkenntnisse mit menschenzentrierten Methoden.
