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Customer insight – gewusst wie!

Antares — Mon, 21 Jul 2008 15:33:46 +0000

Wissen über die eigenen Kunden gehört heute zu den zentralen Erfolgsfaktoren. Mit dem Sammeln von Daten allein ist es aber nicht getan, erst eine vertiefte Betrachtung fördert den gesamten Schatz zutage. Doch nicht jedes Budget lässt eine detaillierte Datenanalyse zu. Und manchmal drängt auch die Zeit.

Tante Emma kannte ihre Kunden. Sie wusste, wie alt sie waren, ob sie Kinder hatten, welchen Beruf sie aus-übten und meist auch, wo sie wohnten. Sie kannte ihren Lebensstil und den Lebensstandard, wusste, wer loyal war und wer ihrem Geschäft zu entgleiten drohte. Und im persönlichen Gespräch vertraute ihr manch treuer Kunde auch schon mal seine Träume und Wünsche an. Tante Emma brauchte kein IT-System für ihr Kundenbeziehungsmanagement. Und auch keine Datenanalysen, um die Bedürfnisse ihrer Kunden zu ergründen.

Heute ist die Situation komplexer, denn in so mancher Beziehung sehen sich… Anbieter und Kunde nie face to face. Und wenn doch, sind oft unterschiedliche Mitarbeiter involviert. Ein mehr oder weniger aussage-kräftiges Bild des Kunden ergeben dann einzig die gesammelten Spuren, die der Kunde bei seinen Besuchen, bei den telefonischen Kontakten oder bei seinen Surftouren hinterlassen hat. Doch wie einst beim persönlichen Gespräch im Tante-Emma-Laden, ist es auch heute wichtig, bei jedem Kontakt auf die individuelle Situation des Kunden einzugehen. Ihm die passenden Antworten auf seine Fragen zu liefern. Seiner Absicht abzuspringen mit einem attraktiven Angebot zu begegnen. Und seine Treue wertzuschätzen.
Um dem Kunden adäquat begegnen zu können, braucht es Wissen über ihn. Dieses lässt sich einerseits aus dem zentral gespeicherten Kundenverhalten gewinnen. Andererseits liefern Datenanalysen zusätzliche Aussagen über seine Bedürfnisse und sein zukünftiges Verhalten. Nicht in jedem Fall ist es nötig und sinnvoll, die Kundendaten in aufwendigen Verfahren zu durchleuchten. Die heutigen technischen Möglichkeiten erlauben es, schnell und günstig wertvolle Informationen zu generieren. Für Unternehmen hingegen, die zur weiteren Optimierung ihrer Markt-bearbeitung zusätzliches Wissen aus ihren Daten schöpfen möchten, empfehlen sich Analyse- und Segmentierungstechniken und individuelle Methoden sowie Prognosemodelle.

Mehr: http://www.rbc.ch/images/RBC_BestPractises_PDF/BestPractise_08/mk_juni08_kundenwissen.pdf
Autor: Tobie Witzig

Customer Experience – Ganzheitliches Markenerlebnis

Antares — Mon, 16 Jun 2008 13:35:37 +0000

Führungskräfte können sich nicht mehr nur auf die klassischen Kommunikationsmittel verlassen, sondern müssen sich genau überlegen, wie sie ihr Marketingbudget auf jene Brand-Touch-Points fokussieren, die den grössten Hebel darstellen, um nachhaltigen Wert für ihre Marke zu generieren. Die Berührungspunkte der Firma werden dabei immer zentraler.

Zeitgemässer Dialog mit Kunden – Data Analytics als Grundlage

Antares — Tue, 18 Mar 2008 09:58:15 +0000

Zeitgemässes Dialogmarketing bedingt den Einsatz gepflegter und segmentierter Daten. Dies wiederum setzt ein funktionierendes Kundenbeziehungsmanagement (CRM) voraus, in welches idealerweise alle Aktions-, Transaktions- und Reaktionsdaten aus Einzelkontakten oder aus Kampagnen einfliessen. Solche vollständigen und gepflegten Datenstämme sind Voraussetzung für ein erfolgreiches Kampagnenmanagement und kundengerechte Angebote. Analyse- und Segmentierungtechniken wie Data Mining und statistische Methoden sind die Werkzeuge, um dieses wertvolle Wissen herauszufiltern…Unternehmen, die ihre Entscheidungen datengestützt treffen, haben bessere Marktchancen. Die für eine Analyse geeignete Methodenwahl sowie die Entwicklung und Auswertung der Ergebnisse liegt nach wie vor in besten Händen bei erfahrenen, professionellen Datenanalysten, auch wenn in den letzten Jahren die Möglichkeiten von vermeintlich einfach gestrickten, automatisierten Daten-Analysen stark zugenommen hat.

Quelle: Marketing + Kommunikation – Jahrbuch ’07