Alle Unternehmen haben ein Ziel: Potenzielle Kunden vom Kauf ihres Produkts oder ihrer Dienstleistung zu überzeugen. In vielen Fällen ist es jedoch so, dass sich Hersteller oder Händler nach dem Kauf nicht mehr im gleichen Maße für ihre Kunden interessieren wie vor dem Kauf. In einer Zeit, in der immer mehr vernetzte Produkte wie das Connected Car auf den Markt kommen und neue Geschäftsmodelle entstehen, verändert sich die Erwartungshaltung der Kunden und Aftersales gewinnt an Bedeutung. Dieser Artikel beschreibt Einsatzmöglichkeiten von Data Science in der Kundenbetreuung nach dem Kauf.

Nach dem Kauf ist vor dem Kauf

Die Beziehung zwischen Kunden und Unternehmen geht heute über den Moment des Kaufs hinaus. Das betrifft nicht nur vernetzte Technologieprodukte wie Autos, Smartphones oder Spielekonsolen, für die Updates, Wartungen und neue Features angeboten werden. Auch bei den „Fast Moving Consumer Goods“ (FMCG) oder im Bereich Mode sind individuelle Angebote und guter Service Voraussetzungen für eine positive, langfristige Kundenbindung.

In diesem Zuge erfährt der Bereich Aftersales eine Aufwertung und wird in seiner Bedeutung und Möglichkeiten noch vielfach unterschätzt. Einer aktuellen Studie von McKinsey zufolge („The changing aftermarket game“) sind im Automotive-Bereich bislang viel zu wenige Unternehmen auf die wachsende Bedeutung von Aftersales vorbereitet. Der Herausforderung, digitale und fahrdatenbasierte Dienstleistungen wie Updates bereitstellen zu können, sehen sich 80 Prozent der befragten Zulieferer noch nicht gewachsen.

Aftersales als Schlüssel zur Customer Experience

Bestimmte Ereignisse wie beispielsweise Rückrufaktionen oder wiederholte Reparaturen senken maßgeblich die Zufriedenheit von Kunden. Unternehmen, die kein Wissen über das Maß an Zufriedenheit ihrer Kunden haben, können bei Kundenabwanderung nur schwer gegensteuern. Im besten Fall befinden sich Kunden nach dem Kauf im „Marketing-Trichter“ (Sales Funnel) eines Unternehmens und erhalten beispielsweise regelmäßig Newsletter, Einladungen zu Kundenevents oder auch eine Glückwunschkarte zum Geburtstag. In den meisten Fällen fehlt jedoch der konkrete Bezug zur individuellen Customer Journey eines Kunden.

Kundenzufriedenheit mit Data Science messen

Bei einem unserer Kunden aus der Automobilbranche haben wir darum ein Tool entwickelt, mit dem die Kundenzufriedenheit messbar gemacht wird. Dazu haben wir Daten aus Kundenbefragungen mit Auswertungen von Gewährleistungs– und Werkstattdaten verknüpft. Bei wiederholten Werkstattbesuchen ließen sich so bestimmte Kundengruppen gezielt ansprechen, einzelne Fälle priorisieren oder zusätzliche Vorteile anbieten.

Durch gezielte Aktionen dieser Artlassen sich im Aftersales zahlreiche weitere Kontaktpunkte zwischen Kunden und Unternehmen herstellen. Händler und Hersteller, die diese Möglichkeiten im Bereich Aftersales nicht nutzen, verspielen dadurch ein enormes Potential. Einer Studie zufolge machen Aftersales-Services im Automobilbereich bis zu 80 Prozent des Gewinnanteils aus.

Vorteile eines umfassenden Aftersales-Ansatzes

Es gibt eine ganze Reihe an Gründen, die für einen Ausbau des Aftersales-Bereichs sprechen: Zum einen können sich Unternehmen durch Aftersales-Service-Angebote von ihren Konkurrenten abheben. Zum anderen steigt durch solche Angebote die Zufriedenheit der Kunden und damit die Bindung ans Unternehmen.

Nicht zuletzt stellt eine breite Palette an Aftersales-Angeboten eine wichtige zusätzliche Ertragsquelle für Unternehmen dar. Vorteile wie diese erschließen sich dabei sowohl im Consumer-Bereich (B2C) als auch im B2B-Bereich. Bei Letzterem lässt sich in den letzten Jahren der vermehrte Einsatz von „Everything-as-a-Service“ oder auch „X-as-a-Service“-Geschäftsmodellen beobachten. Diese basieren immer auf einem datengetriebenen Ansatz.

Die Communities, die es rund um vernetzte Produkte, das iPhone oder bei Tesla gibt, beweisen, wie hoch die Kundenbindung nach dem Kauf ist – diese Produkte zeichnen sich durch ein ausgeprägtes Aftersales-Ökosystem aus. Bei diesen Produkten spielen Updates, Apps oder Abos, die nachträglich hinzu gebucht werden können, eine zentrale Rolle.

Ausbau, Erweiterung und Optimierung digitaler Services

Die Neuausrichtung von Geschäftsmodellen wird unter anderem deswegen notwendig, weil Maschinen durch Ansätze wie Predictive Maintenance immer besser werden, seltener ausfallen und damit eine längere Einsatzdauer haben. Um dennoch Absatz generieren zu können,  setzen Unternehmen vermehrt auf Aftersales – in diesem Zuge erfährt der Aftersales-Bereich im Industrie- und Produktionsumfeld eine Aufwertung. Eine wichtige Voraussetzung dafür sind vernetzte Maschinen beziehungsweise Fertigungsanlagen. Denn: Ein digitalisiertes und vernetztes Umfeld liefert wichtige Ansatzpunkte bei der Planung von zusätzlichen Aftersales-Angeboten (Data Maturity Assessment).

Hier zeigt sich dann, was es heißt, anstatt eines Produkts künftig eine Leistung zu verkaufen: Der Gabelstapler-Hersteller Linde bietet nicht mehr einfach „nur“ Gabelstapler an. In seinem Angebot gibt es auch „Gabelstapler-as-a-Service“, Services im Bereich Logistik, sowie Angebote im Bereich Flottenmanagement und der Prozessverbesserung.

Lesetipp: Lesen Sie auch unseren Blog-Artikel zum Thema „Jedes Unternehmen kann Teil der Industrie 4.0 werden.“

Die Devise lautet: Omnichannel

Durch diese Entwicklung und die Möglichkeiten, die Data Science schafft, gewinnt gerade der Bereich Aftersales massiv an Bedeutung. Dabei gibt es viele Wege, um die Wertschöpfungskette im Aftersales-Bereich zu erweitern: Beispielsweise durch zusätzliche Angebote, Up-Selling- bzw. Cross-Selling-Optionen, personalisierte Empfehlungen, Aktionen oder Rabatte.

Um die Kunden optimal zu erreichen, empfiehlt es sich in diesem Zusammenhang, die Nähe zum Kunden durch Diversifizierung der digitalen Kanäle zu intensivieren. Dies gelingt beispielsweise durch den Ausbau von Angeboten in folgenden Bereichen:

• Social Media & Social Selling
• E-Mail-Marketing
• Content-Marketing
• Homepage-Angebot
• Online-Shops

Aftersales trägt aktiv zum Wachstum bei

In Zukunft kann es sich kein Unternehmen mehr leisten, seine treuen Kunden an die Konkurrenz zu verlieren. Mit einem ausdifferenzierten Aftersales Angebot heben sich Unternehmen aber nicht einfach nur vom restlichen Markt ab, sie verstehen dadurch ihre Kunden auch immer besser. Diese Erkenntnisse – wie die über die Kundenzufriedenheit – liefert Data Science im Aftersales-Bereich.

Besonders bei vernetzten Produkten wie dem Connected Car oder bei vernetzten Fertigungsanlagen lassen sich im Aftersales zahlreiche zusätzliche Optionen anbieten. Dazu zählen Services, die die Nutzung verbessern, Updates, die noch mehr Features und bessere Leistungen ermöglichen oder zusätzliche Optionen, die wahlweise hinzu gebucht werden können. Für einen Automobilhersteller haben wir ein Tool entwickelt, das auslaufende Servicepakete identifiziert und kundenindividuelle Verlängerungs- oder Erweiterungsoptionen empfiehlt.

Die Bindung von Kunden an eine bestimmte Marke wird heute immer schwächer. Hersteller und Händler müssen darum eine positive Customer Experience, insbesondere nach dem eigentlichen Kauf, im Blick behalten. Der Ausbau von Aftersales dient dazu, dem Kunden zu signalisieren, dass sich ein Unternehmen auch nach dem Kauf für ihn interessiert. Die Chance, die sich dadurch insbesondere im Aftersales-Bereich bietet: Neben zusätzlichen Ertragsmöglichkeiten durch Up-Selling, Cross-Selling und individuelle Angebote schafft die Kundenbetreuung nach dem Kauf die Voraussetzung für zufriedene und treue Kunden.