5 Wege, wie Daten- und Textanalysen die Kundenbindung verbessern

Kundenbindungsstrategien, die auf Daten basieren, beeinflussen letztendlich, wie Ihr Team auf Kunden zugeht – es steigert nachweislich den Gewinn. Tatsächlich sehen „Führungsteams, die Kundendatenanalysen bei allen Geschäftsentscheidungen umfassend nutzen, eine Gewinnsteigerung von 126 % gegenüber Unternehmen, die dies nicht tun“ (McKinsey, 2014).

Das sind keine Neuigkeiten. Unter 334 von Bain befragten Führungskräften gaben mehr als zwei Drittel an, dass ihre Unternehmen in Daten und Analysen investieren. Und die Erwartungen sind hoch. 40 % erwarten „deutlich positive“ Renditen, während weitere 8 % „transformierende“ Ergebnisse vorhersagen (Bain & Co, 2017).

Obwohl die Absicht vorhanden ist, nutzen laut Forrester „nur 15 % der Führungskräfte tatsächlich Kundendaten konsequent, um Geschäftsentscheidungen zu treffen“ („The B2B Marketers Guide to Benchmarking Customer Maturity“, Forrester, 2017). Unternehmen erkennen also den Bedarf an Daten, erwarten aber, dass bei der Implementierung eine Art Zauberei geschieht?

„Die Beeinflussung der Kundenloyalität […] erfordert keine Zauberei, sondern Daten – normalerweise Daten, die Sie bereits haben, aber nicht optimal nutzen. Unabhängig von der Branche erzeugen die meisten Organisationen heute Berge von Daten. Tatsächlich sagen mir viele Kunden, dass sie so viele Daten haben, dass ihr größtes Problem darin besteht, all diese Daten zu verwalten“, sagt Mike Flannagan, Vice President und General Manager von Cisco.

5 Möglichkeiten, wie Daten- und Textanalysen die Kundenbindung verbessern

1. Entwickeln Sie eine Daten-Roadmap und halten Sie sich daran

Bis zu 30 % der Führungskräfte in der oben genannten Bain & Co-Studie gaben an, dass ihnen eine klare Strategie für die Einbettung von Daten und Analysen in ihr Unternehmen fehlt. Die Ergebnisse von McKinsey zeigen, dass ein integrativer Ansatz, d. h. Analytics als strategischen Wachstumstreiber zu sehen, anstatt sie in einem Silo oder nur als Teil der IT zu verwenden, letztendlich zum gewünschten Ergebnis führt (McKinsey, 2014).

Erfolgreiche Unternehmen machen zwei Dinge anders: Erstens nutzen sie die Daten, die sie haben. Zweitens implementieren sie die organisatorischen Änderungen, sobald sie verstehen, was die Daten ihnen sagen. Sie haben also die Daten – stellen Sie sicher, dass Sie sie tatsächlich verwenden, und setzen Sie alle erforderlichen Änderungen im Unternehmen durch, damit dies schnell geschehen kann.

Ein guter Ansatz ist es, eine Daten-Roadmap zu entwickeln und sich daran zu halten. Schritte, die Sie innerhalb der Organisation unternehmen, können sein:

1. Stellen Sie sicher, dass Unternehmens-KPIs automatisiert, skalierbar und wiederholbar sind.
2. Sammeln Sie wichtige Stakeholder und definieren Sie die drei wichtigsten Geschäftsprobleme, die Sie lösen möchten.
3. Kategorisieren Sie die Probleme in Daten- vs. Systemprobleme (häufig werden Sie feststellen, dass es überhaupt nicht um „Daten“ geht, sondern darum, wie Menschen sie verwenden oder verwalten).
4. Die Priorisierung von Aufgaben ist erforderlich, zusammen mit der Bewertung der technischen Machbarkeit Ihres Plans.
5. Um auf Kurs zu bleiben, bewerten Sie den Fortschritt alle 3 Monate neu.
6. Der Faktor Mensch – für Verhaltensänderungen sorgen

Ein weiterer Schlüsselfaktor ist die Einstellung von Führungskräften, die einen praktischen Ansatz für die Kundenanalyse verfolgen. Sie müssen nicht nur die Bedeutung von Analysen verstehen, sondern auch über die Fähigkeiten verfügen, sie selbst zu analysieren. Verwenden Sie dies also als Maßstab bei der Einstellung.

Obwohl 70 % der Unternehmen über Datenstrategien verfügen, werden viele allein aufgrund eines Faktors nicht das liefern, was benötigt wird: Menschen. Sie verfügen möglicherweise über die fortschrittlichsten Tools und hervorragende Datenwissenschaftler. Alle Bemühungen scheitern jedoch ohne die richtigen Verhaltensänderungen, die intern erforderlich sind, um letztendlich Maßnahmen zu ergreifen (Bain & Co 2017).

Mitarbeiter sind möglicherweise nicht verpflichtet, Datenanalysen zu verwenden, interne Teams kommunizieren möglicherweise nicht miteinander oder die verwendeten Datenlösungen sind nicht benutzerfreundlich. Verhaltensänderungen, kontinuierliche Überwachung der Ergebnisse sowie ein „Ein-Team-Ansatz“ sind erforderlich, um sicherzustellen, dass Advanced Analytics innerhalb einer Organisation überleben und gedeihen kann (Bain & Co, 2017). Hier gibt es keine Überraschungen, denn Verhaltensänderungen sind der schwierigste Teil jedes Plans zur Leistungssteigerung und warum bis zu 38 % der Änderungsbemühungen scheitern (Bain & Co, 2016).

2. Konzentrieren Sie sich nur auf qualitativ hochwertige Leads

Es ist weniger wahrscheinlich, dass Kunden abwandern, wenn sie Ihren primären Zielkunden ähneln. Wenn Sie Zugriff auf Daten über Ihre Kunden und eine Liste potenzieller Kunden haben, ist dies eine großartige Gelegenheit, sich nur auf diejenigen zu konzentrieren, die weniger wahrscheinlich abwandern.

Wie? Durch die Anwendung von Algorithmen, die die Merkmale und Merkmale Ihrer Kunden mit denen Ihrer potenziellen Kunden vergleichen. Diejenigen, die ähnliche Eigenschaften (FTE-Größe, Jahresausgaben, Berufsbezeichnung, Art der Branche) wie Ihre bestehenden Kunden haben, sind wahrscheinlich diejenigen, die Ihr Produkt am ehesten wollen, es wertvoll finden und daher bleiben. Ihre Segmentierung wird jetzt entscheidend. Jedes Kundensegment bietet Ihnen unterschiedliche Funktionen, mit denen Sie Ihre nächsten Kunden leicht identifizieren können.

Beispielsweise stellen Tools wie HubSpot diese Art von Informationen auf integrierte Weise bereit, sodass Sie Merkmale und Muster leicht erkennen können.

3. Verwenden Sie Methoden des maschinellen Lernens, um Vorhersagemodelle zu erstellen

Unternehmen analysieren Daten mit verschiedenen Arten von Analysen, einschließlich prädiktiver Analysen, die verwendet werden, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Metriken zu untersuchen.

Um solide Kundenbindungsstrategien zu entwickeln, können wir Predictive Analytics verwenden, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, indem wir uns historische Daten ansehen, um zu erfahren, was Kunden mögen oder nicht mögen.

Oft sind Sie von der Anzahl der Variablen, die Sie gleichzeitig verwalten und analysieren müssen, überfordert. Obwohl Ihnen möglicherweise ein hochqualifizierter Datenanalyst zur Seite steht, ist es immer noch zeitaufwändig und arbeitsintensiv, die schiere Menge an Daten manuell und schnell zu sichten, um das optimale Vorhersagemodell zu finden.

Um die besten Vorhersagemodelle für die Kundenbindung zu erstellen, verlassen Sie sich auf die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens, um schnell und genau die zugrunde liegenden Gründe aufzudecken, warum Kunden abwandern oder warum sie Ihrer Marke treu bleiben.

Maschinelles Lernen verwendet Mathematik, Statistiken und Wahrscheinlichkeiten, um Verbindungen zwischen Variablen zu finden, die dabei helfen, wichtige Ergebnisse wie die Kundenbindung zu optimieren. Diese Modelle werden dann auf neue Kundendaten angewendet, um Vorhersagen zu treffen.

Algorithmen für maschinelles Lernen sind iterativ und lernen kontinuierlich. Je mehr Daten sie aufnehmen, desto besser werden sie. Im Vergleich zur menschlichen Leistung können sie dank der heutigen Verarbeitungsfähigkeit schnell Erkenntnisse liefern.

Beispielsweise können Sie Analysen verwenden, um zu ermitteln, welche Up-Selling- oder Cross-Selling-Produkte auf der Grundlage der bisherigen Käufe oder des Browserverlaufs Ihrer Kunden am relevantesten sind.

Unternehmen haben oft keine Mitarbeiter mit hochrangigen Analytics-Fähigkeiten (Data Science). Drittanbieter können eine Lösung bereitstellen, die die Datenintegration und -analyse automatisiert.

4. Erhalten Sie datengesteuerte Erkenntnisse mit Textanalysen

Vergessen Sie nicht, Ihre Freitextantworten auf Ihre offenen Umfragefragen zu analysieren, um tiefe, datengesteuerte Einblicke zu erhalten. Wenn Sie dies nicht tun, können Sie sie gut vermissen!

Sie können dies mit Textanalyselösungen tun. Mit einem Textanalyse-Tool, das Stimmungsanalysen verwendet, ist es einfach, Schwachstellen von Kunden zu erkennen.

Und wenn Sie viele Daten sammeln, stellen Sie sicher, dass Sie sie auch wirklich nutzen. Eine Studie ergab, dass nur 15 % der Führungskräfte Kundendaten konsequent nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen (Harvard Business Review).

Bei Thematic haben wir einen KI-Algorithmus entwickelt, der die Analyse von Freitext-Feedback in Umfragen mithilfe von maschinellem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache automatisiert und im Wesentlichen die Art und Weise vereinfacht, wie Unternehmen Erkenntnisse aus ihren Kundendaten gewinnen.

5. Segment, um sich darauf zu konzentrieren, die richtigen Kunden zu halten

Durch die Verwendung von Datenanalysen zur Segmentierung von Personen in verschiedene Gruppen können Sie ermitteln, wie jedes Segment mit Ihrer Marke und Ihrem Produkt interagiert. Auf diese Weise können Sie sich dann jede Untergruppe ansehen und Erkenntnisse gewinnen, gefolgt von der Anwendung verschiedener Kommunikations- und Servicestrategien, um die Bindung Ihrer meistgesuchten Kunden zu erhöhen.

Analysieren Sie Daten wie Ihre Kundendemografie, Lebensstil, gekaufte Produkte nach Kundenkategorie und -typ, Kaufhäufigkeit und Kaufwert. Auf diese Weise finden Sie heraus, welche Art von Kunden den größten Umsatz erzielen. Einige kosten zu viel, um Einnahmen zu erzielen, sodass Sie wissen, ob Sie sich darauf konzentrieren möchten.

Den Unterschied zwischen diesen Kundentypen zu verstehen, kann in manchen Fällen ein Geschäft über Erfolg oder Misserfolg entscheiden, besonders wenn Sie gerade erst anfangen. Das Wissen um den Kundenwert ist entscheidend, um wichtige Entscheidungen treffen zu können. Sie können nach historischem Wert, Lebenszeitwert, Wert über das nächste Jahr oder dem durchschnittlichen Kundenwert nach Segment segmentieren. Mit der richtigen Segmentierung erstellen Sie dann zielgerichtete Produktempfehlungsangebote. Segmentieren Sie Ihre Kunden, um relevante Rabatte für verschiedene Kanäle (im Geschäft, online, mobil) anzubieten. Mischen Sie es ein bisschen, nicht jeder Kunde muss das gleiche Angebot erhalten.

Eine weitere nützliche Methode zur Verwendung der Segmentierung besteht darin, die Zeitabhängigkeit und Saisonabhängigkeit Ihrer Aktionscodes zu überwachen. Durch die Überwachung der Verkaufsdaten können Sie sehen, ob diese Codes häufiger morgens oder nachmittags oder vielleicht direkt nach einer Verkaufskommunikation eingelöst werden. Je mehr Sie darüber wissen, worauf eine Bevölkerungsgruppe reagiert, desto mehr können Sie sich darauf konzentrieren, die richtigen Maßnahmen zu ergreifen.

Top 3 Tipps für die Analyse

Sammeln Sie mehrere Datenpunkte, um relevante Empfehlungen abgeben zu können.

Seien Sie pragmatisch und vermeiden Sie Annahmen aus nur einem Datenelement. Weil jemand, der in Kalifornien lebt, Winterstiefel kauft, heißt das nicht, dass er mit ähnlichen Produktvorschlägen bombardiert werden möchte. Vielleicht haben sie sie für ihre Schwester gekauft, die in Chicago lebt!

Nutzen Sie soziale Beweise, wo Sie können.

Wenn Ihre Kunden auf bestimmte Produkte nicht ansprechen, brauchen sie vielleicht nur eine kleine Erinnerung daran, dass andere, die ihnen ähnlich sind, sie verwenden und damit zufrieden sind. Ziehen Sie positive Testimonials aus Umfragen und Social-Media-Kommentaren in Ihre Marketingkommunikation und Website.

Denken Sie daran: Was zählt, ist die Fähigkeit, aufschlussreiche Daten schnell in konkrete Maßnahmen umzusetzen.

Es ist eine Tatsache: Bessere Daten bedeuten bessere Ergebnisse. Wenn Sie jetzt keine guten Daten haben, können Sie Ihren Weg zu besseren Daten testen. Allein durch die Verbesserung Ihrer internen Datenerfassung können Sie oft zu besseren Daten gelangen. In anderen Fällen müssen Sie möglicherweise bessere Daten erwerben. Gute Daten sind nicht statisch, sondern ein kontinuierlicher Prozess des Beobachtens, Handelns und Lernens.

Schließlich ist die Herausforderung des enormen Datenvolumens, über das große Unternehmen verfügen, auch die Chance. Das Zusammenführen strukturierter und unstrukturierter historischer Daten über organisatorische Silos hinweg und das Kombinieren mit Schlüsseldaten zur laufenden Kundeninteraktion bietet eine überzeugende Möglichkeit, das Kundenerlebnis in Echtzeit zu beeinflussen.

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