Durchblick im Datenmeer: Kundeninformationen richtig nutzen
Ein Heuhaufen voller Nadeln
Seitdem der erste Frühmensch vor mehreren Jahrtausenden auf die Idee kam, anderen Mitgliedern seines Stammes ein Produkt oder eine Dienstleistung im Tausch gegen etwas anzubieten, mag sich in der Welt des Handels sehr vieles getan und weiterentwickelt haben. Eines bleibt jedoch immer gleich. Es ist die Frage danach, wie man
- möglichst jedem (potenziellen) Kunden,
- zur exakt richtigen Zeit,
- auf die passende Weise,
- genau das präsentieren kann,
was dieser potenzielle Kunde wünscht – auf dass er so zu einem tatsächlichen Kunden wird. Eine der wichtigsten Voraussetzungen für eine erfolgreiche Beantwortung dieses Fragen-Konvoluts ist es, den Kunden, seine Wünsche, Neigungen und Ähnliches möglichst detailliert zu kennen. Denn je tiefer das Wissen um jede einzelne Person, desto passgenauer lassen sich sämtliche Verkaufsbestrebungen gestalten – inklusive des Produkts selbst sowie der Art und Weise, die das dahinterstehende Unternehmen agiert.
Auf der Haben-Seite steht hierbei die Digitalisierung: Dank ihr kann sich heute kaum noch ein Unternehmen beschweren, nicht genügend Informationen, respektive diesen zugrunde liegende Daten, zu bekommen. Die Schwierigkeit liegt vielmehr in der Informationsmenge, oder besser gesagt Informationsmasse.
Ganz gleich, ob ein einzelner Kunde on- oder offline mit dem Unternehmen in Kontakt tritt, er hinterlässt eine wahre Flut von Rohdaten zwischen Klickrate, demografischen Informationen und Transaktionsdaten. Das Problem, das daraus entsteht, ist gleich ein Doppeltes:
- Die Informationen pro einzelnem Kunde sind an sich schon immens – und unterscheiden sich oftmals noch zusätzlich zwischen den Personen, der Kontaktart und anderen Faktoren.
- In den umfassenden Gesamt-Datensätzen aller Kunden eines Unternehmens verbergen sich oftmals hochkomplexe Wechselwirkungen, Verflechtungen und dergleichen. Dinge, die extrem wichtige Rückschlüsse offenbaren – sich aber kaum noch mit herkömmlichen Methoden analysieren und zu korrekten Rückschlüssen verarbeiten lassen.
Vereinfacht ausgedrückt: Speziell durch die Digitalisierung in ihrer heutigen Ausprägung steht jedes Unternehmen zu jeder Zeit vor einem riesigen sprichwörtlichen Heuhaufen. In diesem befindet sich nicht nur die berühmte einzelne Nadel, sondern eine ganze Handvoll davon – und jede einzelne besteht aus purem Gold.
Die Frage ist: Wie lassen sich diese „Nadeln“ nicht nur finden, sondern maximal effektiv nutzen?
Zentrale Erfassung und Analyse sicherstellen
Nicht jeder Kunde hinterlässt Daten aus der gleichen Kategorie. Dennoch darf es keine Situationen geben, in denen diese Informationen schlichtweg ungenutzt bleiben – oder, schlimmer noch, gar nicht erfasst werden.
Das wichtigste Mittel der Wahl hierzu sind leistungsfähige CRM- und artverwandte Systeme. Konkret solche, die über Maschinenlernen-Funktionen verfügen. Der Grund dafür: Angesichts des Umfangs und der Vielfalt von Kundendaten kommen andere Methoden rasch an ihre Limits, was das Erkennen von nicht offensichtlichen Zusammenhängen anbelangt.
Anders gesprochen: Nur mit solchen Technologien lassen sich sämtliche möglichen Muster erkennen, die in den Rohdaten verborgen sind. Hierfür sind zwingend angepasste Systeme nötig. Dafür existieren mittlerweile sehr umfangreiche Spezialwerkzeuge für Analyse und Planung. Idealerweise bietet ein solches Tool neben Analyse und Maschinenlernen auch eine umfassende Visualisierung. Denn Visualisierungen machen es wiederum einfacher, die Informationen menschlich zu verstehen und zu vermitteln.
Allerdings: Naturgemäss bedingt die Nutzung solcher Technologien die Fähigkeit, ihre Analysen und Vorhersagen auch zu akzeptieren – speziell dann, wenn sie dem „unternehmerischen Bauchgefühl“ zuwiderlaufen mögen.
Mindest-Informationen festlegen
Zwangsläufig muss das gesamte Thema unter dem Eindruck des (neuen) Datenschutzgesetzes der Schweiz betrachtet werden. Innerhalb dieses Rahmens ist es jedoch nötig, zu definieren, welche Mindest-Informationen von jedem Kunden erhoben werden sollen. Das ist deshalb wichtig, weil nur dadurch ein über sämtliche Personen hinweg bestehender und erst dadurch brauchbarer Grundstock an Daten erhoben wird.
Wenn es beispielsweise optional ist, das Geburtsdatum bei einer Bestellung einzutragen, dann lässt sich daraus höchstens ein grober Überblick zusammenstellen – schlechtestenfalls entstehen jedoch verzerrte Analysen über das Alter der Zielgruppe.
Die Krux besteht hier darin, ein gesundes Mittelmass zu finden:
- Aus unternehmerischer Sicht im Allgemeinen und unter Verwendung von Maschinenlernen im Besonderen kann es eigentlich kein „zu viel“ bei den erhobenen Daten geben. Die Technik kann selbst die vielfältigsten Datensätze mühelos durchforsten – und wirklich überall können sich für das Unternehmen relevante Schlussfolgerungen verbergen.
- Aus Sicht der Kunden hingegen ist deutlich mehr Zurückhaltung angebracht. Das gilt selbst im Rahmen des aufgrund des Datenschutzgesetzes Möglichen. Denn einerseits möchten viele Kunden sich schlicht nicht derart transparent machen. Andererseits verzögert die manuelle Informationseingabe durch diese Menschen den Kaufprozess. Das wiederum kann Absprungraten erhöhen, also das Gegenteil des Gewünschten verursachen.
Wie ein solcher Mittelweg aussieht, hängt im Höchstmass von der Art eines Unternehmens und seiner Kundenstruktur ab. Eines steht jedoch fest: Firmenverantwortliche sollten nie müde werden, hinsichtlich der erhobenen Daten nachzujustieren – basierend darauf, was die bisherigen Erhebungen ergeben. Das gilt auch dann, wenn sich bestimmte Informationen – erwiesen durch die Analysen – für die Prozesse als wenig relevant entpuppen sollten.
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Massnahmen und Ziele festlegen
Informationen, die aus den Daten extrahiert und korrekt aufbereitet werden, können unterschiedlichste Ist-Zustände offenbaren. Nicht nur über die Kunden, sondern mitunter sogar den inneren Zustand des gesamten Unternehmens. Allerdings sind die besten Ist-Werte bekanntlich nur zu gebrauchen, wenn sie mit entsprechenden Soll-Werten verglichen werden können.
Hier kommt eine Aufgabe ins Spiel, die von überraschend vielen Firmen nicht mit der nötigen Weitsicht behandelt wird: Idealerweise schon bevor mit einer solchen „Durchleuchtung“ der Kundeninformationen begonnen wird, spätestens aber dann, wenn erste Ist-Zustände sichtbar werden, sollte definiert werden, was letzten Endes bezweckt wird. Das heisst:
- Welche Ziele sollen durch die Informationserhebung insgesamt sowie durch die bisherigen Resultate erreicht werden?
- Welche Massnahmen können bzw. sollten getroffen werden, um diese Ziele zu erreichen?
Bei beidem lautet das Gebot, maximal detailliert und präzise vorzugehen. Beispielsweise könnte eine Zielvorgabe lauten, Kunden hinsichtlich ihres Kaufverhaltens in möglichst scharf umrissene Altersgruppen zu segmentieren. Eine daraus gezogene Massnahme könnte es sein, zielgerichtete Marketing-Kampagnen zu erstellen. In der Realität ist jedoch noch mehr möglich, primär Änderungen in den folgenden Bereichen:
- Kundenbindung
- Kundengewinnung
- Kundenservice
- Preisgestaltung
- Produktentwicklung
- Prozessgestaltung
Nur muss das alles stringent erfolgen. Denn andernfalls entsteht rasch der Eindruck, von einer Datenflut regelrecht überrollt zu werden, ohne genau zu wissen, was man damit anfangen soll.
Dem Kunden echten Mehrwert bieten
Wenn Kundendaten korrekt erhoben und aufbereitet werden, dann werden gute Geschäftstreibende darin zahlreiche Möglichkeiten sehen, um Marketing im Allgemeinen und Werbung im speziellen zu intensivieren und zu verbessern.
Doch selbst wenn es stimmt, dass eine gute Analyse insgesamt zielgruppenspezifischere und dadurch „bessere“ Werbung gestattet, so sollten Unternehmen sich hüten, hierbei einem häufigen Trugschluss aufzusitzen: Viele Unternehmer verstärken ihre Werbetätigkeit insgesamt. Das mag verständlich sein, aber häufig führt es zu einem Informations-Overload und einer Übersättigung der Zielgruppenmitglieder.
Anders ausgedrückt: Selbst eine aufgrund detaillierter Datenanalysen passender Werbung kann sich zum Störfaktor entwickeln, wenn sie schlicht in zu grosser Schlagzahl betrieben wird. Naturgemäss gilt das im Besonderen für direkt an den Kunden versendete Massnahmen wie E-Mails, analoge Werbesendungen und Ähnliches.
Hierzu sei eine deutsche Studie aus dem Jahr 2021 empfohlen. Sie analysiert unter anderem, wie und wann Werbung als störend empfunden wird. Die Schlussfolgerungen dürften sich problemlos auf schweizerische Kunden umlegen lassen. Bedeutet im Endeffekt: Nur, weil durch Analysen bessere Werbung möglich ist, sollte es keinesfalls übertrieben werden – sonst stellt sich abermals ein gegenteiliger Effekt ein.
Zusammengefasst
Insbesondere durch die Möglichkeiten des Digitalen lassen sich heute Kundendaten in einer Menge erheben, die sich kaum noch mit klassischen Methoden wirklich durchblicken und nutzen lässt. Da sich jedoch in diesen Daten enorm wertvolle Informationen verbergen, sollten sie ständig analysiert und daraus Rückschlüsse gezogen werden.
Übrigens gilt das vollkommen unabhängig von Grösse, Ausrichtung und sämtlichen anderen Parametern eines Unternehmens. Denn überall gilt das Gebot von Wachstum, Optimierung, Neukunden-Akquise und Bestandskundenpflege. Die Nutzung von Kundeninformationen ist für all das ein sehr relevanter Schlüssel und dadurch eine universelle Notwendigkeit.
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