Die 360-Grad-Kundensicht mit Predictive Insights verstehen
Die Bestellhistorie lebt im CRM oder ERP. Supportanfragen werden in einem Helpdesk-Tool erfasst. Die Informationen sind fragmentiert. Das macht es schwer, ein vollständiges Bild des Kunden zu erhalten.
Ein Beispiel: Stell Dir vor, Du betreibst einen Online-Shop. Ein Kunde kauft regelmäßig bei Dir ein. Du hast seine Kaufhistorie im CRM. Er hat auch Deine letzten E-Mails geöffnet. Das steht in Deiner E-Mail-Plattform. Du siehst zudem, dass er sich Artikel auf Deiner Website angesehen und Favoriten gespeichert hat. Letzte Woche hat er wegen einer Rücksendung gefragt. Dieses Gespräch liegt in Deinem Helpdesk-System. Nirgendwo kannst Du all das zusammen sehen. Das macht es schwierig zu verstehen, wer diese Person wirklich ist. Es ist schwer zu wissen, wie man ihr besser helfen kann.
Hier kommt die Idee ins Spiel, alle Daten in einer Kundensicht zusammenzuführen. Traditionell wird eine Single Customer View oder 360-Grad-Kundensicht als umfassender Ansatz beschrieben. Man trägt Daten von verschiedenen Kontaktpunkten in einem einzigen Profil zusammen. Das Ziel ist es, alle Interaktionen an einem Ort zu speichern. Diese Informationen sollen für das gesamte Team zugänglich sein. Egal ob Support, Vertrieb oder Marketing. Alle arbeiten mit dem vollständigen Bild.
☝️ Wir bevorzugen hier den Begriff Eine Kundensicht. Später erklären wir, warum wir eine 360-Grad-Kundensicht etwas anders definieren. Es geht nicht nur darum, alle Daten an einem Ort zu haben. Es geht auch darum, sie mit vorausschauenden Erkenntnissen zu bereichern.
Was ist die Single Customer View?
Wenn wir von einer Single Customer View sprechen, meinen wir meist beschreibende Daten. Das sind Daten, die helfen, eine Person zu identifizieren und zu verstehen. Dazu gehören:
- Lieblingsprodukte
- Bestellverlauf
- Kommunikationspräferenzen
- Support-Historie
- Interessante Kategorien
Einige dieser Daten kannst Du sofort in Deiner Strategie nutzen. Du kannst Kunden in Segmente einteilen. So passt Du Deine Nachrichten besser an.
Ein Beispiel: Ein Kunde kauft oft Babyprodukte und shoppt meist am Wochenende. Du kannst ihn in das Segment Junge Eltern einordnen. Dann sendest Du ihm am Freitagabend passende Angebote. Das ist der Zeitpunkt, an dem er am wahrscheinlichsten reagiert.
Diese Art von Daten zeigt, was der Kunde bereits getan hat. Es sind die bisherigen Interaktionen mit Deiner Marke. Sie bilden die Basis für fortgeschrittene Ansichten wie die 360-Grad-Kundensicht.
360-Grad-Kundensicht + Predictive Insights
Daten zu sammeln und eine Single Customer View zu haben, ist ein großer Schritt. Aber Technik und KI entwickeln sich weiter. Das Speichern von Daten ist nicht mehr das Endziel. Es ist erst der Anfang. Du kannst diese Daten jetzt nutzen, um vorausschauende Erkenntnisse zu gewinnen.
Große Marken wie Netflix oder Amazon machen das seit Jahren. Sie nutzen Daten, um Kundenwünsche vorherzusehen. Sie wissen, wie sich Kunden verhalten oder wann sie abwandern könnten. Früher brauchte man dafür riesige Budgets. Heute ist diese Funktion auch für kleinere Unternehmen zugänglich.
In dieser Phase fragen wir nicht nur nach der Vergangenheit. Wir wollen wissen, was der Kunde wahrscheinlich als Nächstes tut.
- Wird der Kunde wieder kaufen oder nicht?
- Steht er kurz davor, zur Konkurrenz zu wechseln?
- Welcher Kanal ist gerade am besten für ihn?
- Welchen Rabatt sollten wir als Nächstes anbieten?
Wie hängt das mit der 360-Grad-Kundensicht zusammen? Ein Beispiel hilft hier am besten. Schau Dir die Daten eines Tiergeschäfts an. Es gibt Spalten, die jeden Kunden beschreiben. Diese kommen aus Deinem CRM oder Shop-System.
Diese Daten sagen uns:
- Kunden-ID
- Lifecycle-Status (Neukunde, Stammkunde, Botschafter oder abgewandert)
- Zeitpunkt der letzten Interaktion (Tage seit dem letzten Kauf)
- Kaufhäufigkeit (Wie oft wurde eingekauft)
- Haustier-Typen (Katze, Vogel, Hund)
Das sind historische Attribute. Sie helfen uns, das vergangene Verhalten zu verstehen.
Mit Predictive Analytics schauen wir aber nach vorne. Wir können Daten erzeugen, die zukünftiges Verhalten vorhersagen. Zum Beispiel:
Personalisierter Rabatt: Vorhersage, welchen Rabatt ein Kunde am wahrscheinlichsten nutzt. Dabei achten wir auf die Kosten für das Unternehmen.
Zukünftiger NPS: Wir ahnen voraus, ob ein Kunde ein Promoter oder ein Kritiker wird. Das erlaubt eine passende Ansprache.
Bevorzugter Kanal: Vorhersage, ob E-Mail, Push oder Anruf am effektivsten sind.
Nächste Kaufkategorie: Prognose, welche Produkte der Kunde wahrscheinlich als Nächstes kauft. Zum Beispiel Futter, Spielzeug oder Vitamine.
Wir reagieren nicht mehr nur auf das, was passiert ist. Wir handeln gezielt, bevor ein Problem entsteht.
Nehmen wir wieder den Tierladen. Ein Kunde kauft normalerweise jeden Monat Hundefutter. Wir warten nicht, bis er einen Monat aussetzt. Predictive Data erkennt das Abwanderungsrisiko sofort nach einem Kauf. So können wir frühzeitig eingreifen.
Wir können sagen: Dieser Kunde hat ein hohes Risiko zu gehen. Wir handeln jetzt. Wir senden eine Nachricht mit einem passenden Angebot oder Rabatt. Dieser proaktive Ansatz hilft, Kunden zu halten. Es kostet oft weniger, als einen verlorenen Kunden zurückzugewinnen.
Welche Predictive Insights gibt es in einer 360-Grad-Kundensicht?
Predictive Analytics ist ein weites Feld. Datenprofis gewinnen schon lange wertvolle Erkenntnisse aus Kundendaten. Welche Vorhersagen für Dein Unternehmen wichtig sind, hängt von Deinen Zielen ab. Hier sind die gängigsten Beispiele:
1. Abwanderungsrisiko (Churn Risk)
Abwanderung bedeutet, dass Kunden die Beziehung zu Deinem Unternehmen beenden.
Wichtige Fragen: Wird der Kunde in den nächsten Tagen abwandern? Mit welcher Wahrscheinlichkeit? Welche Faktoren beeinflussen das?
2. Upsell- und Cross-sell-Potenzial
Hier geht es um die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde mehr ausgibt. Entweder in den gleichen Kategorien (Upsell) oder in neuen (Cross-sell).
Wie wahrscheinlich probiert ein Kunde neue Kategorien aus? Welche Faktoren beeinflussen dieses Verhalten?
3. Das nächste beste Angebot (Next Best Offer)
Hier suchen wir den optimalen Anreiz für den Kunden.
Wie wahrscheinlich nutzt der Kunde ein bestimmtes Angebot? Welcher Rabatt oder welche Mechanik funktioniert am besten? Welchen finanziellen Einfluss können wir erwarten?
4. Customer Lifetime Value (CLV) Vorhersage
Hier sagen wir voraus, wie viel Umsatz ein Kunde über einen bestimmten Zeitraum bringen wird. Das ist eine fortgeschrittene Vorhersage. Sie wird möglich, wenn Du genug Daten sammelst.
Wie viel Umsatz bringt dieser Kunde wahrscheinlich in den nächsten Monaten? Welche Faktoren lassen diese Zahl steigen? Das hilft Dir bei der Priorisierung Deiner Marketing-Aktionen.
Welche Daten nutzt man für das Training von Modellen?
Um Vorhersagen zu treffen, brauchst Du solide Daten zum Trainieren der Modelle. Maschinelles Lernen erkennt komplexe Muster oft besser und schneller als Menschen. Hier ist eine Liste möglicher Datenquellen:
Historische Kundenaktivität: CRM-Interaktionen, Kaufhistorie, E-Mail-Kampagnen, Support-Protokolle.
Kundenfeedback: Umfragen, Bewertungen und qualitative Rückmeldungen.
Treueprogramme: Gesammelte Punkte, genutzte Prämien, Kaufhäufigkeit.
Produktdaten: Interaktionen in der App, Verhalten auf der Website, genutzte Funktionen.
Engagement-Daten: Öffnungsraten von E-Mails, Newsletter-Abos, Klicks auf der Website.
Externe Quellen: Wetterdaten für saisonale Produkte, Wirtschaftstrends oder Aktivitäten der Konkurrenz.
Die Nutzung verschiedener Datensätze verbessert die Genauigkeit der Modelle. Das ermöglicht eine persönliche Kundenansprache und bessere Entscheidungen.
Fazit
Eine 360-Grad-Kundensicht bedeutet mehr als nur das Sammeln von Daten. Es geht darum, die Bedürfnisse Deiner Kunden zu verstehen, bevor sie diese aussprechen. Mit vorausschauenden Erkenntnissen wechselst Du von der Reaktion zum aktiven Handeln.
Stell Dir vor, Du weißt genau, welcher Rabatt einen Kunden zum nächsten Kauf bewegt. Mit Predictive Analytics kannst Du sofort handeln. Das gibt Deinem Kunden das Gefühl, wertgeschätzt zu werden.
Am Ende hilft Dir dieser Ansatz, tiefere Beziehungen aufzubauen. Du hältst Kunden länger glücklich und steigerst Deinen Erfolg. Es geht um die Nutzung von Daten für echte Verbindungen.
