Viele Unternehmen wissen nicht, welche Wünsche die Kunden an ihre Produkte und Services haben. Außerdem wissen sie nicht, welche Customer Experience zur Kundenzufriedenheit führt. Dieses Manko wird durch Data Analytics ausgeglichen.
Digitale Beobachtung des Kundenverhaltens verbessert die Kundenerlebnisse und sorgt durch bessere Angebote an den Kunden für Vertriebserfolg. Dabei erzeugen die Unternehmen aus Datenanalysen Entscheidungswissen. Letztlich kann Data Analytics auch neue Geschäftsmodelle ermöglichen.
Dieser Beitrag ist ein Auszug aus unserem neuen „Trendbook Smarter Analytics“. Hier geht‘s zum Download.
Bessere Kundenerlebnisse durch „digitale“ Verhaltensbeobachtung
Im Marketing helfen Datenanalysen bei der Personalisierung der gesamten Kundenreise. Sie wird intelligenter und individueller, Produktangebote gehen stärker auf die Präferenzen und Bedürfnisse der Kunden ein. Customer Experience und Customer Centricity stehen im Vordergrund.
Vorgemacht haben das Technologieunternehmen von Apple bis Google. Sie haben ihr Produktportfolio zu digitalen Ökosystemen ausgebaut. An jedem Punkt der Customer Journey werden Daten genutzt, um das jeweils beste Angebot zu machen. Data Analytics wird somit zur neuen Marktforschung.
Touchpoint-Optimierung mit Data Analytics
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Die Softdrink-Marke Rivella aus der Schweiz wollte zwei Ziele erreichen: Neukunden gewinnen und Bestandskunden zu verstärktem Konsum anregen. Die Marketing-Spezialisten von Accelerom nutzen intelligente Algorithmen und Data Analytics, um den optimalen Touchpoint-Mix für diese Ziele zu ermitteln. Die Szenarien sind ausgerichtet auf Zielgruppen und deren ganz individuelle Kundenreisen. Dabei wird deutlich, auf welche Kontaktpunkte es in den verschiedenen Phasen der Customer Journey wirklich ankommt.
Mehr Vertriebserfolg mit Data Analytics
Im Vertrieb gibt es eine entscheidende Frage, die durch Datenanalysen geklärt werden kann: Welches Angebot mache ich einem bestimmten Kunden? Data Analytics unterstützt Vertriebler mit zielgerichteten und passenden Informationen, sodass sie Neukunden und Bestandskunden besser ansprechen können.
KI-Algorithmen erkennen auf der Basis vorhandener Daten, welche Kombination von Eigenschaften der Kunden Anzeichen für einen Vertriebserfolg sind. Dabei ist es auch möglich, durch Einbeziehen von Bestandsumsätzen den potenziellen Umsatz zu bestimmen, der mit einem Kunden erzielt werden kann.
Die nächstbeste Verkaufschance entdecken
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Der Digital Sales Assistant ermöglicht einem einzelnen Vertriebsmitarbeiter die automatische Generierung von Business Insights, die übersichtlich und klar erkennbar visualisiert werden. Dabei gibt das System automatische Empfehlungen für die erfolgversprechendsten nächsten Vertriebsaktivitäten, abgeleitet aus den analysierten Daten. Insgesamt unterstützt der Assistent sämtliche Vertriebsprozesse von der Identifikation eines Leads bis hin zum Abschluss. Aufgrund seiner großen Datenbasis kann er auch die Nachfrage eines Produktes zu einem bestimmten Zeitpunkt einschätzen und Empfehlungen zur Preisoptimierung geben.
Daten als Produkt verstehen
In der Königsklasse der datengetriebenen Unternehmen finden sich diejenigen, die Daten als ihr eigentliches Produkt verstehen. Sie sind kein Beiwerk, sondern werden zum Kern der Wertschöpfung. So erzeugt Google Maps aus den Bewegungsdaten von Android-Smartphones Verkehrsinformationen, die weitaus präziser und nützlicher als herkömmliche Stauinfos sind.
Solche Datenprodukte führen zu attraktiven Geschäftsmodellen, etwa zu Risikoeinschätzungen anhand von Logistikdaten (Everstream, ehem. DHL Resilience 360) oder weltweiten Auslastungsübersichten auf der Basis von Daten zur Maschinennutzung (Heidelberger Druck). Grundsätzlich sind Datenprodukte auch für den Mittelstand geeignet, denn Data Analytics profitiert von einem Megatrend der letzten Jahre: Anwendungen und Plattformen in der Cloud.
Bierbrauen mit künstlicher Intelligenz
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Das britische Startup IntelligentX nutzt künstliche Intelligenz auf ungewöhnliche Weise: Es entwickelt das erste Bier, das auf Basis von Datenanalysen und lernfähigen Algorithmen gebraut wird. Kundenfeedback gibt dem Braumeister vor, welche Rezeptur er als nächstes nutzen soll. Dadurch wird sichergestellt, dass jede neue „Version“ feiner auf den Kundengeschmack abgestimmt ist. So stehen die Daten zu Kundenpräferenzen im Mittelpunkt der Produktstrategie.
Die Vorreiter-Unternehmen behandeln Data Analytics nicht als IT-Thema, ihr Rechenzentrum schafft lediglich die Basis für die Nutzung der Daten. Damit dies störungsfrei gelingt, modernisieren viele Unternehmen ihre Datenarchitektur: Die Daten sind transparent für alle Mitarbeiter und werden im gesamten Unternehmen geteilt. Erst wenn Daten unternehmensweit genutzt werden können, erzeugen Data Analytics, Machine Learning und künstliche Intelligenz eine hohe Wertschöpfung.
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