Customer Intelligence – Wie gut kennen Sie Ihre Kunden?

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Um den Unternehmenserfolg zu verbessern ist es wichtig das Kundenverhalten, u.a. mittels einer guten Kundenbetreuung, zu analysieren und zu verstehen. Dabei kann die Customer Intelligence helfen, eine Kundenanalyse welche genau dieses Ziel verfolgt. Wie diese Maßnahme zur Kundenbindung genau funktioniert, welche Ziele damit verfolgt werden und welcher Nutzen dabei herausspringt, lesen Sie in diesem Artikel.

Was ist Customer Intelligence überhaupt?

Customer-Intelligence-2Beim Begriff Customer Intelligence, abgekürzt CI, handelt es sich um ein Verfahren, mit dem Unternehmen Kundendaten aus externen und internen Quellen sammeln und analysieren. Das Hauptziel von Customer Intelligence ist das bessere Verständnis des Kundenverhaltens, um dieses nicht aus dem Auge zu verlieren, da es die Grundlage jeden Unternehmenserfolgs ist. Die gewonnenen Kundeninformationen dienen als Entscheidungshilfen für strategische Unternehmensentscheidungen. Die Daten, welche durch Customer Intelligence gesammelt werden, stammen sowohl aus externen als auch aus internen Quellen. Customer Intelligence beinhaltet die kompletten Prozesse des Sammelns, Aufbereitens und Auswertens der Daten. Aufgrund der großen Datenmengen kommen Verfahren und Datenbanken aus dem Big-Data-Umfeld zum Einsatz.

Die Generierung von internen Kundendaten kann bei jeder Interaktion mit dem Kunden erfolgen. Die Speicherung erfolgt in der Regel in den Datenbanken des Unternehmens innerhalb der Verwaltungs-, Callcenter- oder Vertriebssysteme.

Tipp: Beachten Sie jedoch die jeweiligen Freigaben zur Datenspeicherung aufgrund der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO)

Daten, die von außerhalb des Unternehmens stammen, können aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt und mit den vorhandenen Daten kombiniert werden. Man unterscheidet hier in drei Kategorien.

Die persönliche Demografie umfasst Daten wie Alter, Einkommen, Schuldenstand und Ausbildungsniveau. Diese Daten werden unter anderem zur Analyse des Kaufverhaltens der Menschen in bestimmten Einkommensgruppen eingesetzt. Bei der geografischen Demografie handelt es sich um standortbezogene Daten. Mithilfe dieser Daten kann beispielsweise das Kaufverhalten in ländlichen Gegenden untersucht werden. Daten, die alle Informationen darüber enthalten, wie ein (potenzieller) Kunde ein Unternehmen wahrnimmt, werden verhaltensbasierte Daten genannt. Die Ermittlung dieser Daten erfolgt meist durch Umfragen oder auf Basis von Kommentaren in den sozialen Netzwerken.

Customer Intelligence | Der Prozessablauf

Customer Intelligence durchläuft beim Sammeln und Analysieren der Daten bestimmte Prozessschritte. Diese sind abhängig von den Datenquellen und der Art der Kundendaten. Vor dem Beginn des Sammelns werden zunächst die möglichen Datenquellen identifiziert. Im nächsten Schritt erfolgt die Extraktion der Daten. Danach werden die extrahierten Daten mit weiteren Informationen angereichert. Dabei kann es sich um transaktionsbasierte Informationen handeln, wie z.B. Bestellhistorien oder Kundenaktivitäten auf der Internetseite, auf Landing-Pages und unterschiedlicher Kommunikationskanäle. Die Ergänzung dieser Daten kann mit weiteren Informationen, wie beispielsweise aus Kundenzufriedenheitsumfragen, erfolgen. Ist das Sammeln und Speichern der Informationen abgeschlossen, erfolgt die Bereinigung und das Verdichten der Daten. Anschließend kann eine Analyse nach verschiedenen Gesichtspunkten gemacht werden.

Der Nutzen von Customer Intelligence

Customer-Intelligence-3Von der Customer Intelligence profitieren viele Abteilungen im Unternehmen. Das Marketing kann seine Aktionen über zielgruppengenaue Ansprache individuell steuern, damit Marketingkosten gesenkt und die Effizienz gesteigert werden können. Im Idealfall wird dann auch dem Marketing-Trichter ein Marketing-Zylinder. Mithilfe des exakten Wissens über Produkte und ihre Kunden kann der Service und Support Problemfälle schneller identifizieren und Lösungen anbieten. Auch die Produktion profitiert von der Customer Intelligence, indem kundenindividuelle Produkte, aufgrund der Kundenbedürfnisse, erarbeitet werden. Des Weiteren bekommt der Vertrieb besseres Wissen über die Bedürfnisse der Kunden und kann auf dieser Basis individuelle Angebote machen. Zudem kann die Entwicklungsabteilung durch Informationen über Präferenzen des Kunden das Produkt verbessern.

Bei der Customer Intelligence spielt auch die Customer Experience eine große Rolle. Dabei handelt es sich um das Kundenerlebnis in der Nutzung einer Bedienoberfläche. Je angenehmer das Einkaufserlebnis wirkt, desto länger ist die Verweildauer eines Besuchers auf einer Webseite. Dadurch fallen mehr verwertbare Daten an, sofern die Cookie-Richtlinien zur DSGVO-konformen Erfassung, eingewilligt wurden. Bei einem Einkauf im Internet sind im besten Falle Suche, Bestellung und Bezahlung in einen kontinuierlichen Prozess integriert. Dadurch wird der Konsument in keiner Phase des “AIDA-Prinzip” behindert. Dafür ist jedoch eine durchgehend digitalisierte Prozesskette hilfreich, damit im Hintergrund Daten gesammelt werden können. Erfährt ein Customer Intelligence Analyst beispielsweise, dass ein Kunden demnächst Nachwuchs erwartet, so kann er dem Kunde in Echtzeit ein persönliches Angebot per E-Mail oder Pop-up auf der Webseite unterbreiten.

B2B-Beispiel: Informationen zur richtigen Zeit an welche Person geben?

Customer Intelligence kann mittels künstlicher Intelligenz ergänzt werden. Wer das Ziel der Marketing Automation anstrebt, hat sich mit der automatischen Erfassung des digitalen Kundenverhaltens mit Sicherheit schon auseinandergesetzt, wenn auch die Umsetzung und daraus ein System zu formen, nicht trivial ist.

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In der Regel finden regelmäßige Entscheidungen hinsichtlich größerer Investitionen im B2B-Umfeld statt. Hinzu kommt dort die Herausforderung des Buying-Centers, indem Sie nicht nur ein Kundenverhalten analysieren müssen, sondern die Denkweise, Werte und Vorstellungen, der unterschiedlichen Personen, die gemeinsam die Kaufentscheidung treffen. Daher kann der Einsatz von Customer Intelligence besonders im Business-to-Business von Interesse sein.

Eine Investitionsgüter-Entscheidung findet normalerweise über einen längeren Zeitraum statt, der sich in unterschiedliche Phase untergliedern lässt. Von der Erkennungsphase (Wir müssen was tun, verändern bzw. optimieren!), über die Recherchephase und die vertiefende Informationsphase geht es über die Vergleichsphase bis hin zur Verhandlungsphase. In jeder der unterschiedlichen Phasen müssen gezielt Informationen abgesetzt oder auch wiederholt werden, was beispielsweise die Alleinstellungsmerkmale betrifft (USP). Wenn Sie Dank strategisch angewandter Customer Intelligence in Erfahrung gebracht haben, was welche Person im Entscheidungsgremium (Buying-Center) interessiert und über welche Kanäle Sie gezielt die für die Person relevante Informationen absetzen können, dann haben Sie das Ziel die Kaufwahrscheinlichkeit zu erhöhen, erreicht.

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