Big Data-Strategie:
Kundendaten: So bündeln Sie, was Sie wissen

Um aus den vielen Daten, die in einem Unternehmen kursieren, die richtigen Schlüsse zu ziehen, braucht es einen Knoten, an dem alles zusammenläuft. Wie solch ein Customer Decision Hub funktioniert und welche Vorteile es für Marketing und Vertrieb hat, erläutert Datenspezialist Andreas Heiz, SAS.

Text: einem Gastautor

Um aus den vielen Daten, die in einem Unternehmen kursieren, die richtigen Schlüsse zu ziehen, braucht es einen Knoten, an dem alles zusammenläuft. Wie solch ein Customer Decision Hub funktioniert und welche Vorteile es für Marketing und Vertrieb hat, erläutert Datenspezialist Andreas Heiz. Er leitet das Kompetenzcenter SAS Business Analytics for Marketing, SAS Deutschland.

Für den Verbraucher hat die viel zitierte "Digitale Transformation" eine ganz einfache Bedeutung: Er kann voll informierte Kaufentscheidungen komplett autonom treffen. Kann der Anbieter also überhaupt noch steuern, wann welcher Kunde welches Angebot bekommt? Er kann. Aber dazu braucht er angesichts der Komplexität der Interaktion mit den Zielgruppen eine zentrale Instanz, bei der alle Stränge zusammenlaufen. Beim Ansatz des Customer Decision Hubs werden sämtliche relevanten Informationen über die Vielzahl an Kontaktpunkten hinweg gebündelt und Marketing und Vertrieb möglichst in Echtzeit als Grundlage für handlungsfähige Entscheidungen bereitgestellt.

Im Klartext: Alle Daten, ob am Desktop-Rechner, am mobilen Endgerät, im Servicecenter oder Ladengeschäft erzeugt, werden laufend erfasst. Unter Einbeziehung weiterer Informationen wie CRM- oder Offline-Daten wird mit Echtzeit-Analytics eine Entscheidung getroffen, die zu einer angemessenen Handlung/Interaktion mit dem Kunden führt. Mit der Zusammenfassung aller vorhandenen Quellen ergibt sich eine kundenzentrische Sicht, die beispielsweise darüber Auskunft gibt, was der Kunde kauft/gekauft hat, wer er ist, wie er interagiert, wofür er sich interessiert oder was er (nicht) weiß.

Wie funktioniert's?

Im Customer Decision Hub werden alle Interaktionen zwischen Kunde und Marke abgebildet. Dazu gehören verhaltensbasierte, einstellungsbezogene und transaktionale Kennzahlen zum Kunden aus verschiedenen Quellen wie Marketingkampagnen, Point of Sales, Websites, Kundenumfragen, sozialen Medien, Online-Communitys und Treueprogrammen. Hier laufen Erkenntnisse zum Kunden (wer ist er?, wo befindet er sich?, was möchte er?, welche Art der Kontaktaufnahme bevorzugt er?) und zur Kundenbindung (was beeinflusst die Kundentreue, und was veranlasst Kunden dazu, immer wieder zu einem Anbieter zurückzukehren?) zusammen. Diese werden in Bezug gesetzt zu objektiven Metriken, die die Qualität von Marketingprozessen im Verhältnis zum operativen Marketing, zu Ressourcenverteilung, Vermögensmanagement, Budgetkontrollen usw. bewerten. Auf diese Weise lässt sich das Marketingbudget optimal auf verschiedene Kanäle aufteilen. Marketingprogramme können kontinuierlich über Tests, Messungen und Analysen optimiert werden.

Die Kombination aus dynamischem Kanalmanagement und zentraler Koordination verbessert die Kampagnenplanung und -steuerung – und damit letztlich die Kundenkommunikation. Der Customer Decision Hub unterstützt Unternehmen im Kampagnenmanagement, beispielsweise bei der analytischen Segmentierung, Workflow-Erstellung und automatisierten Kampagnenausführung. Darüber hinaus bietet er Zugang zu erweiterten Auswertungen, einschließlich prädiktiver Analysen und Kampagnenoptimierung.

Das Konzept schafft zudem die Voraussetzung für die Automatisierung von Marketingprozessen. Dazu gehören Funktionen für Content Management ebenso wie die Möglichkeit, ereignisbasiert zu kommunizieren und in Echtzeit zu interagieren sowie Next-best-activity-Konzepte für Inbound- und Outbound-Marketing-Programme. Last but not least umfasst das Konzept Marketing-Performance-Management, einschließlich analytischer Marketing-Mix-Optimierung, Szenarienplanung und Werbeerfolgskontrolle.

Fallbeispiel: Gezielte Kundenansprache bei Immonet

Ein konkretes Beispiel, wie dies in der Praxis aussieht, ist Immonet. Der Immobilien-Dienstleister hat mit SAS seine Kundenkommunikation vom Gießkannenprinzip Schritt für Schritt auf die gezielte Kundenansprache umgestellt. Immonet kann auch hochkomplexe Kampagnen innerhalb kürzester Zeit planen und zwischen den involvierten Abteilungen abstimmen: Von der Idee bis zur fertigen Kampagne dauert es oft nicht mehr als eine Stunde. Gezielte Kundenansprache funktioniert so: Stellt ein Makler eine Immobilie mit Luxuscharakter bei Immonet ein, erhält das Vermarktungsteam der Premiummarke Bellevue einen Handlungsappell, den Makler zu kontaktieren und ihm ein Angebot für die Veröffentlichung auf dem Bellevue-Portal zu unterbreiten. Dies zeigt, wie Anbieter mit einer integrierten Analyseplattform nach dem Konzept des Customer Decision Hubs in der Lage sind, mögliche Wünsche und Vorlieben ihrer Kunden zu antizipieren und sie mit maßgeschneiderten Angeboten zu bedienen, ohne sie zu belästigen. Und das ist entscheidend. Denn der Kunde hat heute nicht nur die Macht, sich jederzeit im Markt zu informieren – sondern auch, die "Störenfriede" unter den Anbietern zu ignorieren.

Fazit

Mit dem Customer Decision Hub schaffen Unternehmen eine integrierte Marketingkommunikation über alle Kanäle hinweg, die Internet, E-Mail, mobile Applikationen oder Multimedia genauso abdeckt wie das traditionelle Ladengeschäft. Unternehmen profitieren von maximalem Erfolg und Steigerung ihrer Konversionsraten und Kunden im Umkehrschluss von einer konsistenten Ansprache.

Im Prinzip wird durch diesen Ansatz wieder eine personalisierte Kundenansprache möglich, wie sie an anderer Stelle aufgrund von Technologie (beispielsweise in Form von anonymen Online-Bestellungen) zunächst verloren schien. Und der Vorteil: Im Gegensatz zu der Zeit vor der Digitalisierung ist diese persönliche Ansprache längst nicht mehr auf den Verkäufer im Ladengeschäft beschränkt, sondern holt den Kunden kanalübergreifend genau dort ab, wo er sich befindet.

Andreas Heiz, Leiter des Kompetenzcenters SAS Business Analytics for Marketing, SAS Deutschland

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