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In der heutigen Zeit sind eine stringente Sammlung, Aufbereitung und Visualisierung von Daten unablässig für das erfolgreiche Bestehen am Markt. Aus diesem Grund erheben die meisten Unternehmen bereits Daten über die Interaktionen mit ihren Kunden in den verschiedenen bereitstehenden Kanälen. 

Diese kanalspezifischen Daten bieten in Zusammenschau einen übergreifenden Überblick über die Performance relevanter und geschäftsentscheidender Kategorien und können so beispielsweise etwaige blinde Flecken in der Kommunikations-, Prozess- oder Marketingstrategie aufzeigen. Um diese Mehrwerte im Datendschungel sichtbar zu machen, bietet sich ein strukturierter Angang entlang der Digital Intelligence Roadmap an. Diese folgt drei übergreifenden Prozessstufen, die den grundlegenden Aufbau, die kanalübergreifende Erweiterung der Datensammlung und eine kundenpersonalisierte Kanal-Optimierung umfasst.

Meilenstein 1: Grundlegender Aufbau der Datensammlung in den digitalen Kanälen 

Im ersten Schritt geht es darum, Transparenz in digitalen Kanälen zu schaffen. Dies ermöglicht, die Performance von digitalen Produkten anhand der erhobenen Daten zu verfolgen, Kampagnen zu bewerten und zu steuern sowie eventuellen Optimierungsbedarf sichtbar zu machen und darauf aufbauend Maßnahmen zur Verbesserung zu planen. Dieser Ansatz der Datenerhebung und Analyse ist dabei auf alle Webseiten und Apps von Online-Shops anwendbar und folgt nachstehender  Struktur:

Auf der Basis dieser Messungen und der dauerhaften Etablierung dieses wiederholenden  Prozesses können Ableitungen getroffen werden, die die User Experience optimieren und bereits erste Verbesserungen der Conversion-Rate im Online-Shop nach sich ziehen.  

Meilenstein 2: Kanalübergreifende Datensammlung und Multikanal-Analyse 

Nach der grundlegenden Datensammlung auf Webseiten und in Apps gilt es, den Datenbestand für kanalübergreifende Analysen auszuweiten. Neben den Webseiten und Apps sind auch die Daten der relevanten Social-Media-Kanäle und Suchmaschinen von Bedeutung, da auch diese unter Umständen einen wesentlichen Teil der Kundenkommunikation und -interaktion abbilden und ein wertvolles Feedback-Instrument darstellen. 

Darüber hinaus sind es auch die Daten, die im Offline-Raum erhoben werden, die wertvolle Einblicke über die geschäftsrelevanten Interaktionen und das Kundenfeedback beziehungsweise  die Kundenstimmung liefern. Hierzu zählen Daten aus den Kundenbesuchen in Filialen, die beispielsweise über eine Kundenkarte erhoben werden oder Daten aus den Gesprächen einer Kunden-/Servicehotline (z.B. Geschlecht und Alter des Kunden, Produkthistorie, Reklamationen). Die Online- und Offline-Daten gilt es anschließend einheitlich zu strukturieren, um die Grundlage für ein ganzheitliches Datenbild zu schaffen, welches die Daten in Zusammenschau abbildet und interpretierbar macht.

Mithilfe der relevanten Daten aus den verschiedenen Kanälen gilt es im nächsten Schritt eine Architektur aufzubauen, durch die die Daten aus den verschiedenen Quellen zusammengebracht werden. Eine solche Architektur kann durch ein Multikanal-Dashboard abgebildet werden.

Mit dieser Form der Datenorchestrierung werden Datensilos aufgebrochen und durch die damit einhergehende zentrale Bündelung und Abbildung der Daten aller Quellen entsteht ein umfassender Überblick über die Gesamtperformance des Geschäfts. So können auf der Grundlage des Multikanal-Dashboards kanalspezifische Schwachstellen und Optimierungspotenziale bzw. Synergie-Effekte sichtbar gemacht werden. Beispielsweise können die Daten von gekauften Produkten aus der Geschäftsstelle sowie von den digitalen Kanälen in Zusammenschau betrachtet werden, um passende, kanalspezifische Cross- und Upsell-Möglichkeiten zu identifizieren.

Meilenstein 3: Optimierung und zielgruppenspezifische Ansprache 

Auf das Multikanal-Dashboard aufbauend, folgt die Etablierung einer Customer Data Platform.  Diese bündelt vorab strukturierte Daten zur nutzer- und kanalspezifischen Ansprache der Bestands- und der potenziellen Kunden. Ein weiteres zentrales Merkmal ist, dass alle Daten einem bekannten oder unbekannten Nutzer zugeschrieben werden können. Diese Form der Nutzererkennung ermöglicht daraufhin das Bilden von Personas oder Nutzersegmenten, die in den jeweils für sie relevanten Kanälen zum richtigen Zeitpunkt mit der bestmöglichen digitalen Interaktion angesprochen werden. Diese Einteilungen werden hierbei automatisiert und datengetrieben vorgenommen und können umgehend an sich wandelnde Rahmenbedingungen sowie an kanalspezifische Traffic-Schwankungen angeglichen werden. Auf diese Weise werden in einem Multikanal-Dashboard neben den kanalspezifischen auch persona- bzw. segmentspezifische Analysen abgebildet.

Die Nutzung der Informationen aus dem Multikanal-Dashboard in einer Kombination mit den Segmenten der Customer Data Plattform ermöglichen die Generierung der gezielten und sinnvollen Kundenansprachen. Mögliche Anwendungsfelder ergeben sich hier in dem Bereich AB-Testing und Personalisierung, in der gezielten Aktivierung und Reaktivierung von Kundengruppen durch Push-Notifications, Social Media Kampagnen und E-Mail-Marketing. Aber auch im Offline-Bereich können die erstellten Segmente hinzugezogen werden, um beispielsweise Inhaber einer Kundenkarte spezifische Angebote zu liefern. Für ein plastisches Beispiel kann hierbei der Kauf einer Spielekonsole in einem Elektronikfachmarkt herangezogen werden. Wenn ein Kunde ein solches Produkt kauft und seine Kundenkarte benutzt, können die mit dem Kauf des Produkts erhobenen Daten dazu genutzt werden, eine zielgerichtete Ansprache des Kunden aufzusetzen. So können zu dem Produkt passendes Zubehör sowie besondere Aktionen in Form von Push-Notifcations auf dem Smartphone oder etwa über E-Mail-Newsletter angeboten werden, die nur jene Kunden erhalten, die sich in dem Segment befinden, welches durch den Kauf einer solchen Spielekonsole gekennzeichnet ist. Daneben können die Daten auch genutzt werden, um den Kunden aus Kampagnen auszuschließen, die in diesem Fall auf den Kauf einer Spielekonsole abzielen. Hierdurch wird die Kundenkommunikation präzisiert und von Redundanzen befreit, was zu einem erheblichen Qualitätszuwachs der Kundenbeziehung führt. Damit wird etwaiger Frust beim Lesen unpassender Push-Notifications, Social Media Ads oder Newsletter vermieden, der im schlimmsten Fall zur Abmeldung des Kunden in diesen Kanälen führt. 

Fazit: Mehrwerte und Return on Investment

• Zeitersparnis und Flexibilität während des Integrationsprozesses, durch den Einsatz innovativer Software-Lösungen.

• Kanalübergreifende Transparenz durch präzise Performance-Auswertungen und der damit verbundenen Identifikation von Schwachstellen in digitalen Prozessen.

• Modernes und kundenzentriertes Kampagnenmanagement durch die Anwendung einer effizienten, kanalübergreifenden und zielgruppenspezifisch gesteuerten Ausspielung von Kommunikations- und Werbemaßnahmen. Auf diese Weise kann Marketingbudget effizient und ressourcenschonend eingesetzt werden, um an der richtigen Stelle die richtige Zielgruppe zum richtigen Zeitpunkt zu erreichen.

• Reduziertes Risiko durch den Einsatz von validen Daten als Entscheidungsgrundlage für Marketing-Aktivitäten, um die Zielgruppe auch wirklich zu erreichen.

• Erhöhte Nachhaltigkeit durch die kontinuierliche und nachhaltige Optimierung digitaler Kanäle wird eine Steigerung der Conversion-Rate erzielt, die auf die Erfüllung Ihrer Geschäftsziele wirkt. So werden Schwachstellen in den einzelnen Content- und Prozess-Seiten der digitalen Kanäle schneller identifiziert und korrigiert. Zudem wird der Content von verschiedenen Kanälen besser für die jeweiligen Zielgruppen platziert und aufbereitet.

• Verbesserte Kundenbindung durch den erheblichen Qualitätszuwachs der kanalübergreifenden und auf den Kunden präzisierten Kommunikation.

In seiner Gesamtheit bildet die hier dargestellte Digital Intelligence Roadmap die Grundlage für die Schaffung eines erheblichen Absatzwachstums, sowohl im Online- wie auch im Offline-Bereich, da diese gesamtheitlich und optimal im Prozess berücksichtigt und einbezogen werden.

Wir beraten Sie gern

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