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Warum Customer Analytics ein entscheidender Erfolgsfaktor sind

Was verbirgt sich hinter dem Begriff Customer Analytics und welche Vorteile bringt der Fokus auf Bestandskundenkommunikation mit sich?
Apteco GmbH | 28.08.2019
© Apteco GmbH
 
Was sind Customer Analytics?
Der Begriff Customer Analytics beschreibt Technologien und Prozesse, die der systematischen Untersuchung von Kundendaten dienen. Diese helfen dabei, das Verständnis von Faktoren, wie das Verhalten, die Zusammensetzung oder die Bedürfnisse der bestehenden Kunden, zu verbessern. Die dafür notwendigen Daten können aus den unterschiedlichsten Kanälen gewonnen werden, z. B. aus Transaktionen, dem CRM, aus Social Media Kanälen oder dem Newsletter-Tool. Um die Daten analysieren zu können, werden sie in einer umfangreichen Datenbank zusammengeführt. Diese Datenbank wird oft als Customer Data Platform (CDP) oder 360° Kundenansicht bezeichnet. Im Anschluss werden die Daten mit einer entsprechenden Software-Lösung umfassend analysiert. Die dadurch generierten Erkenntnisse werden im nächsten Schritt genutzt, um zeitlich und inhaltlich relevante Angebote kundenindividuell zu kommunizieren. Die dadurch geschaffene Verbesserung des Kundendialogs hat entscheidenden Einfluss auf eine positive Customer Experience, die wiederum den Schlüssel für erfolgreiche Kundenbeziehungen und eine hohe Kundenbindung darstellt.

Customer Analytics vs. Web Analytics
Oftmals werden die Begriffe Web Analytics und Customer Analytics als Synonyme verwendet. Obwohl die Datenanalyse bei beiden Begriffen im Fokus steht, sind sie differenziert zu betrachten. Web Analytics befassen sich mit der Auswertung der Aktivitäten auf der eigenen Webseite und dienen in erster Linie dazu, die Performance der Seite und der Marketingmaßnahmen zu bewerten. Die Datengrundlage für Web Analytics wird in der Regel also durch nur eine Quelle geschaffen, während bei Customer Analytics verschiedenste Datenquellen berücksichtigt werden. Da Daten aus der Webanalyse auch für Customer Analytics verwendet werden, finden Web Analytics zudem zu einem früheren Zeitpunkt statt. Web Analytics sind darüber hinaus von Anonymität geprägt. Zwar liefern die Tools oftmals einige demographische Daten, wie zum Beispiel den Herkunftsort, das Geschlecht oder die Altersgruppe des Besuchers, die eine grobe Einschätzung der relevanten Zielgruppe ermöglichen. Sie lassen jedoch keine Rückschlüsse auf eine bestimmte Person zu. Im Gegensatz dazu sind Customer Analytics personenbezogen, d. h. alle Aktivitäten können einer bestimmten Person zugeordnet werden. Nur diese personenbezogene Betrachtung ermöglicht es, den Kundendialog tatsächlich individuell zu gestalten und langfristig zu optimieren (Pinuts, 2019).

Vorteile einer datenbasierten Bestandskundenkommunikation mit Customer Analytics
Viele Unternehmen legen den Fokus Ihrer Marketing-Kommunikation auf die Neukunden-Akquise. Bei der Bestandskundenkommunikation sind deutsche Unternehmen laut Dialogmarketing-Monitor 2019 der Deutschen Post noch eher zurückhaltend. Durchschnittlich setzt erst jedes dritte Unternehmen eine gezielte Bestandskundenkommunikation ein. Im Handels- und Dienstleistungssektor liegt der Anteil bei 40%, bei Unternehmen mit einem Jahresumsatzvolumen von mehr als 25 Millionen Euro sind es immerhin bereits 60%.

Dabei bringt der Fokus auf Bestandskunden einige entscheidende Vorteile mit sich. Zum einen ist die Neukundengewinnung mit deutlich höherem Aufwand und Kosten verbunden, als die Begleitung und Loyalisierung eines Bestandskunden. Als Faustregel geht man von fünfmal so hohen Kosten aus (W&V, 2019). Darüber hinaus wurde beobachtet, dass bestehende Kunden für eine höhere Wertschöpfung sorgen, da sie häufiger kaufen und höherwertigere Warenkörbe wählen. Zudem zeichnen sie sich oftmals durch eine höhere Preissensibilität aus und stärken somit die Planungssicherheit. Ein weiterer bedeutender Aspekt ist, dass zufriedene Bestandskunden ein Produkt weiterempfehlen, z. B. in sozialen Medien oder ihrem persönlichen Umfeld, und stellen somit eine Art kostenlose Vertriebsunterstützung dar. Auch hinsichtlich der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen ist die Kommunikation mit Bestandskunden unkomplizierter als die Ansprache von potenziellen Neukunden (W&V, 2019).

Aktuelle Studien zeigen, dass eine höhere Wertschöpfung basierend auf der Optimierung der Kundenkommunikation durch Customer Analytics nicht nur Theorie ist: Laut McKinsey & Company (2016) konnten Unternehmen, die Customer Analytics in umfangreichem Ausmaß einsetzen, eine deutliche Verbesserung bei Kernkennzahlen wie Gewinn, Umsatz, Wachstum und Return on Investment verzeichnen. Dies bestätigt auch eine kürzlich veröffentlichte Studie der Harvard Business Review Analytic Services (2019). 58% der 560 befragten Unternehmen gaben an, dass sich durch den Einsatz von Customer Analytics die Bindung und Treue ihrer Kunden verbessert hat. 44% der Unternehmen konnten dadurch signifikante Steigerungen bei Wachstum und Umsatz verzeichnen.

Für welche Unternehmen sind Customer Analytics relevant?
Grundsätzlich kann jedes Unternehmen, das über viele Kundendaten verfügt, von Customer Analytics profitieren, unabhängig davon, ob es sich um einen Konzern oder ein mittelständisches Unternehmen handelt. Oftmals lohnt sich der Einsatz einer entsprechenden Software-Lösung bereits ab einer Größe von einigen hunderttausend Kundendatensätzen (B2C, im B2B-Bereich auch weniger).

Bezüglich der Industrien, für die Customer Analytics relevant sind, sind einige offensichtlicher als andere: Handelsunternehmen sind aufgrund der Fülle von Transaktionsdaten, die sich bei ihnen sammeln, prädestiniert für den Einsatz von Customer Analytics. Auch Wohltätigkeitsorganisationen, Finanzdienstleister und Versicherungsunternehmen verfügen über eine hohe Anzahl von Kundendaten.

Auf den zweiten Blick verfügen aber auch viele andere Sektoren über entsprechend viele Daten, die sie zur Analyse und Personalisierung ihrer Kommunikation nutzen können. Bei Energie- und Stromversorgern sind es zum Beispiel die Verbrauchsdaten, bei Autohändlern Informationen über den Verschleiß von eingebauten Teilen und im Medien- und Verlagswesen die Nutzungs- und Verweildauern der Abonnenten.

Welche Voraussetzungen müssen für den Einsatz von Customer Analytics erfüllt sein?
Eine unumgängliche Voraussetzung für die Anwendung von Customer Analytics ist der Zugriff auf alle Kundendaten, konsolidiert in einer Datenbank. Beim Aufbau dieser kann oftmals die eigene IT-Abteilung unterstützen. Für alle, die dies nicht intern umsetzen können, gibt es spezialisierte Dienstleister, die diese Aufgabe übernehmen können.

Darüber hinaus wird eine entsprechende Analyse-Software benötigt, die auf der Datenbank aufsetzt. Eine solche Software ermöglicht die Analyse und Visualisierung der Daten, wodurch neue Erkenntnisse generiert und so passgenaue Zielgruppen für Kampagnen selektiert werden können.

Auch eine entsprechende Unternehmenskultur, die Analyseerkenntnisse ins Zentrum der Entscheidungsfindung stellt, ist entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von Customer Analytics.

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Weitere Quellen:

Ein starkes Team oder Konkurrenten? Webtracking vs. Customer Analytics, Pinuts 2019
5 Gründe, warum Bestandskunden so wertvoll sind, W&V 2019
Werbung in Deutschland – aktuelle Entwicklungen und Status Quo, Dialogmarketing-Monitor Deutsche Post 2019
Why customer analytics matter, McKinsey & Company 2016