Zentrale Drehscheibe für die personalisierte Kundenansprache.

von Gastautor am 18.März 2015 in Trends & Analysen

Brezina_RolandVon Roland Brezina

Ein positives Gefühl beim Kunden erzeugen, und das an jedem Kontaktpunkt und bei jeder Interaktion mit einer Marke beziehungsweise einem Unternehmen – dies ist das Ziel jeder Marketingaktion. Stichwort Customer Experience Management (CEM): Eine gezielte und wirkungsvolle Ansprache bringt handfeste Geschäftsvorteile. Neben der Stärkung der Markenbekanntheit stehen Umsatzsteigerung durch stufenweises Up- und Cross-Selling bei Bestandskunden, Neugeschäft über Mundpropaganda, Verbesserung der Kundentreue sowie Kostensenkung durch geringere Kundenabwanderung in Aussicht.

Voraussetzung ist ein frühzeitiges Handeln. Schon vor der Kontaktaufnahme zu wissen, wie der Kunde auf ein Angebot reagieren wird, ist der Idealfall für jeden Verkäufer. Dazu gehört auch die Kenntnis seiner Vorlieben. Ist dem Verbraucher die Kontaktaufnahme per E-Mail lieber als per SMS? Ist das Produkt interessanter für diese oder jene Zielgruppe? Die Auswertung riesiger Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus CRM, Social-Media-Kanälen oder zum Standort schafft die Grundlage dafür. Für ein verbessertes Kundenerlebnis sollten möglichst viele dieser Datentypen in die Analyse eingebunden werden.

Unternehmen müssen verstehen, wo der Kunde herkommt und ihn auf sämtlichen Online- und Offline-Kanälen unterstützen. Hier greift das Konzept einer zentralen Instanz, bei der sämtliche Kundeninteraktionen, Regelwerke und Entscheidungsszenarien über alle Kundenkontaktpunkte hinweg zusammenlaufen. Diese zentrale Drehscheibe hilft, in den „Moments of Truth“ bis hin in Echtzeit automatisiert zu entscheiden, welcher Kunde welche Ansprache in welcher Form erhält. Auf diese Weise stellen Unternehmen sicher, dass Online- und Offline-Ansprache im Sinne von echtem integriertem Marketingmanagement ineinandergreifen.

Wichtig sind in diesem Kontext Big-Data-Analytics-Lösungen, die diverse Möglichkeiten bieten, um Informationen aus Beacons und LBS-Technologien zu verarbeiten und sie mit weiteren Daten aus Online- und Offline-Kanälen (beispielsweise zum Websurf-Verhalten, aus der Kauf- und Interaktionshistorie) zu kombinieren. Auf diese Weise entsteht Wissen, auf dessen Basis im Batch-Betrieb bis hin in Echtzeit das passende Angebot über den passenden Kanal zur richtigen Zeit bereitgestellt werden kann. Das heißt im Klartext: Ein Kunde, der an einer Filiale vorbeigeht, bekommt genau auf ihn zugeschnittene Angebote auf sein Mobiltelefon, indem gegebenenfalls Informationen zu seinem vorherigen Online-Verhalten einbezogen werden.

Ein Beispiel: Herr Schwarz steht im Consumer-Electronic-Markt vor den Kaffeevollautomaten und recherchiert über sein Smartphone, was ein ähnliches Gerät im Internet kosten würde. Je nachdem, was dieser Ad-hoc-Preisvergleich über eines der zahlreichen Portale ergibt, entscheidet er noch vor Ort über Kauf oder Nichtkauf des Automaten. Hier ist der Punkt, wo Anbieter ansetzen müssen, wenn sie den Kunden nicht verlieren wollen. Der Weg: passgenaue Angebote, beispielsweise über SMS oder Beacon-Technologie im Moment der Entscheidungsfindung. Denn mit individualisierten Preisreduzierungen und Incentives ließe sich Herr Schwarz eventuell doch noch zum Kauf des Geräts vor Ort bewegen.

Gerade in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld, in dem Werbung und Marketinginhalte von allen Seiten auf den Verbraucher einströmen und sämtliche Informationen zu einem Produkt oder Service ständig verfügbar sind, ist es wichtig, dass er im entscheidenden Moment genau die Botschaft bekommt, die für ihn relevant ist. Unternehmen, die den Verbraucher auf jeder Station seiner Customer Journey begleiten und ihm eine positive Gesamtwahrnehmung ihrer Marke vermitteln, stellen die Weichen für größeren Erfolg.

Über Roland Brezina

Roland Brezina ist Leitender Solution Architect des Center of Excellence Customer Intelligence bei SAS in Deutschland, Österreich und der Schweiz: Der Diplom-Informatiker und CRM-Spezialist berät seit mehr als 15 Jahren Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung von IT-Strategien im Marketing. In seiner langjährigen Tätigkeit für SAS war er maßgeblich daran beteiligt, das SAS Lösungsportfolio für Customer Intelligence im deutschen Markt zu etablieren.


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