Marketing-Automation
von Harald Mühlbacher
CRM & Big Data – von Advanced Analytics über Predictive Modeling zu Marketing-Automation
Vor allem für handelsorientierte Unternehmen sind Datenanalysen entscheidend, um mit den Methoden und Werkzeugen von Advanced Analytics eine segmentspezifische Kommunikation und eine kundenindividuelle Ansprache über alle Vertriebskanäle hinweg zu gewährleisten.
Der Weg zu einer verbesserten Kundenorientierung ist damit geebnet. Um das zu verwirklichen, müssen sich Unternehmen auf drei Fragestellungen konzentrieren:
| Kernfragen | |
| • | Wie kann die Reise eines Kunden über alle Touchpoints hinweg optimal geleitet werden und wie führt sie zu einer Customer-Experience, die Zufriedenheit und Loyalität über den gesamten Lebenszyklus erzielt? |
| • | Kennt das Unternehmen seine Kunden und die potenziellen Zielgruppen für die Produktgruppen? |
| • | Wie gut ist das Unternehmen in der Lage, für jeden individuellen Kunden und Lead eine relevante und konsistente Omnichannel-Kommunikation zu steuern und eine entsprechende Customer-Experience sicherzustellen? |
Vorarbeiten sind nötig
Kundendaten sind in den meisten Fällen in unterschiedlichen Systemen und Datenbanken verteilt und müssen zuerst zusammengeführt werden, um daraus ein möglichst vollständiges Kundenprofil aus dem Design des Kundendatenmodells zu formen. Bei dieser Datenbewirtschaftung werden unterschiedlichste Datentypen wie Warenkorbdaten, Logfiles oder Webtracking-Daten verarbeitet. Durch Transformation, also beispielsweise indem die Kaufhistorie eines Kunden in Monats- und Jahressummen aggregiert wird, bringt man die Daten in Form. So kann das Marketing mit Segmentdaten Zielgruppen ermitteln und selektieren. Dieser Schritt ist notwendig, um homogene Kundengruppen zu erkennen, Kommunikationsmaßnahmen anzustoßen und eine Kontaktstrategie umzusetzen, welche idealerweise auf einem Regelwerk basiert.
Datenquellen identifizieren
Wenn wir über Big Data für den Handel sprechen, sind speziell Web-Shop-Daten gemeint, die in den Bereich der Echtzeit-Datenübertragung bzw. der Nahezu-Echtzeit-Datenintegration fallen. Auch beim Tracking der Customer-Journey in den Online- und Social-Media-Kanälen werden sehr große Datenmengen produziert, welche die Grundlage für weitreichende Entscheidungen schaffen, wie zum Beispiel die Budgetverteilungen zwischen den Marketing- und Vertriebskanälen.
Dabei unterscheidet man bekannte, wiederkehrende Stammkunden und Interessenten, deren Customer-Journey mittels Cookies abbildet wird. Die Interessenten können auch in anonymisierte Segmente eingeordnet werden, um ihr Verhaltensmuster zu analysieren. Die neuesten Analysewerkzeuge ermöglichen mittlerweile sogar das Erkennen von detaillierten Online-Bewegungsdaten der Kunden und bilden eine digitale Körpersprache ab.
Dieser Text stammt aus dem Open-Content-Buchprojekt „Handbuch Handel mit Zukunft“. Lesen Sie hier weiter…
CC BY-SA 4.0 DE
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