Der Grundgedanke der Customer Journey ist einfach. Das Verhalten der Kunden soll vom ersten Kontakt mit einer Marke oder einem Produkt bis hin zur Kaufentscheidung so gut wie möglich verstanden und gesteuert werden. Dank Advanced Analytics beziehungsweise Marketing Analytics lassen sich heute zielgerichtet Informationen über die Kunden auf ihrer Customer Journey auswerten. Damit lassen sich zentrale Fragen beantworten – „Welcher Kanal und welche Maßnahme wecken die Aufmerksamkeit?“ und „Welche Interaktion und Kundenerfahrungen führen zu Folgehandlungen?“ Das Ziel der Customer Journey ist es, dem Kunden zum richtigen Zeitpunkt die richtige Information zur Verfügung zu stellen oder ihn auf individuell richtige Art anzusprechen.

Im Zeitalter der Digitalisierung gewinnt die Customer Journey an Bedeutung. Der Prozess der Customer Journey wird immer komplexer und bietet zugleich mehr Möglichkeiten zur Gestaltung. Heute geht es nicht mehr nur darum, den Kunden auf seiner Customer Journey zu lenken, sondern darum, sein Verhalten besser zu verstehen. Denn die Gewohnheiten der Kunden haben sich ebenso stark verändert wie die Einsichten in Geschäftsprozesse, die damit verknüpft sind. Insofern resultiert aus einem verbesserten Verständnis von Customer Journey und Kundenverhalten auch eine optimale Anpassung von Marketingmaßnahmen und Geschäftsstrategien.

Der Repurchase

Eine wichtige Erkenntnis, die aus den Datenanalysen gewonnen werden konnte: Die Maßnahmen, um einen Neukunden zu akquirieren, sind um das sechs- bis siebenfache teurer, als diejenigen, die dazu dienen, Bestandskunden zu behalten.

Darum sind die Bemühungen, die Kundenzufriedenheit zu steigern, die Kundenbeziehung fortzusetzen und die Bestandskunden zum Wiederkauf zu bewegen, schon allein aus ökonomischen Gründen der Königsweg der Customer Journey. Konsumgüter, die nach einer bestimmten Zeit neu gekauft werden, zählen dementsprechend zu den bevorzugten Gegenständen, um die sich die Customer Journey dreht. Das gilt im gesteigerten Maße für Luxusgüter wie Autos oder hochwertige Elektronikartikel.

Für einen führenden Automobilhersteller konnten wir erfolgreich durch die Analyse von Fahrzeugdaten den Zeitpunkt vorhersagen, an dem seine Kunden über einen Neukauf nachdachten. Auf dieser Basis können zielgerichtet Kundenansprachen mit passgenauen Angeboten erfolgen.

In einem weiteren Projekt konnten wir für einen unserer Kunden gezielt die Wechselursachen identifizieren, die am wahrscheinlichsten zur Abwanderung (Churn) seiner Kunden führen. Insgesamt konnten wir so über 90% aller Churn-Kunden bestimmen. Dadurch konnten individuelle Gegenmaßnahmen ergriffen werden, um die Kunden doch zum Wiederkauf zu bewegen.

Linktipp: Warum Data-Science-Projekte langfristig von der DSGVO profitieren werden

Das Dilemma von Schokoriegeln und Zahncreme

Einen besonderen Stellenwert nehmen verderbliche Waren und die Fast Moving Consumer Goods ein. Letztere werden aufgrund ihrer hohen Wiedereinkaufsfrequenz auch „Schnelldreher“ genannt. Darunter fallen Konsumgüter wie Lebensmittel, Kosmetika, Hygieneartikel, Tabakwaren, Zeitungen und andere Güter des täglichen Bedarfs. Da Kunden diese Güter spontan kaufen, sie schnell an Aktualität verlieren oder ihre Haltbarkeit begrenzt ist, spielt die Planung des Warenbestands für den Handel eine zentrale Rolle.

Das große Dilemma von Schokoriegeln, Zahncreme und Rasierschaum: Die Kunden beschäftigen sich im Netz kaum mit der Produktgruppe der Fast Moving Consumer Goods. Entsprechend schwer ist es, eine Datengrundlage zu erhalten und eine funktionierende Marketing-Strategie zu entwickeln. Eine der Schlüsseltechnologien, die in diesem Fall zu einem vertieften Verständnis der Customer Journey führen kann, ist Big Data. Machine Learning im stationären Handel kann extrem profitabel sein.

Die richtigen Daten machen den Unterschied

Weiß ein Hersteller von verderblichen Waren wie beispielsweise von Sushi, dass die Customer Journey seiner Kunden stark vom Wetter abhängig ist, kann er sich darauf einstellen. Wenn bei gutem Wetter die Nachfrage um 15 % steigt, kann er entsprechend mehr frische Zutaten bestellen.

Ebenso entscheidend ist es zu wissen, welche konkreten Auswirkungen Marketingmaßnahmen haben. Angenommen der Sushi-Hersteller entscheidet sich für eine Flyer-Aktion und schickt all seinen Bestandskunden ein Angebot per Post: aus vergangenen Aktionen weiß er bereits, dass diese Aktion dazu führen wird, dass 37 % aller angesprochenen Bestandskunden sich für eine Bestellung entscheiden. Findet die Flyer-Aktion bei gutem Wetter statt, können Synergie-Effekte eintreten und der Umsatz weiter gesteigert werden.

Auf diese Weise können Unternehmen, die kontinuierlich ihre Datenbestände erweitern, ihre Umsatzentwicklung sehr genau vorhersagen. Das hilf ihnen sowohl dabei Umsätze zu steigern, als auch Verluste durch zu große Lagerbestände zu vermeiden.

Datenanalysen ermöglichen einen Blick in die Zukunft

Das Beispiel zeigt deutlich, dass sich eine datenbasierte Customer Journey vom reinen Marketing-Instrument zu einem strategischen Mittel weiterentwickelt. Je genauer ein Unternehmen das Verhalten seiner Kunden abschätzen kann, desto besser kann es sein Geschäftsmodell an die Customer Journey anpassen. Wir sprechen im Zusammenhang einer Data Strategy auch von „Data2Value“, weil so aus den Daten ein echter Mehrwert entsteht.

Predictive Analytics ermöglicht Prognosen über die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse. Die Voraussetzung dafür ist, dass Unternehmen Daten erheben, die für die Customer Journey relevant sind. Dies gelingt durch ein intelligentes Touchpoint Management. Dabei geht es nicht ausschließlich um Touchpoints online im Netz wie eine Firmenhomepage oder ein Online-Shop. Kunden Touchpoints können auch, wie das Beispiel des Sushi-Herstellers zeigt, traditionelle Maßnahmen wie Flyer sein, deren Auswirkungen sich datentechnisch erfassen lassen.

Die Vorteile einer digitalisierten Customer Journey

Ohne Data Intelligence wird die Customer Journey im Zeitalter der Digitalisierung nicht mehr funktionieren. Das führt dazu, dass heute die Kunden mehr denn je ins Zentrum des unternehmerischen Interesses rücken. Aus der Kundenzentrierung resultieren eine Reihe von Vorteilen in Bezug auf die Customer Journey:

1. Personalisierung: Individuelle Kundenansprache wird möglich und eine Conversion damit wahrscheinlich.
2. Messbarkeit der Wirksamkeit: Der Erfolg von Marketingmaßnahmen bleibt nicht mehr dem Zufall überlassen, sondern wird zu einer messbaren Größe.
3. Verbesserung der Bestandskundenpflege: Kundenprofile erleichtern es, auf die Bedürfnisse einzugehen und den perfekten Moment zu finden, um die Customer Journey fortzuführen.
4. Steigerung der Kundenzufriedenheit: Je besser die Customer Journey verstanden wird, desto besser kann ein Unternehmen auf die Bedürfnisse seiner Kunden eingehen und desto zufriedener sind die Kunden.
5. Erhöhung der Bereitschaft zur Weiterempfehlung: Die persönliche Weiterempfehlung von zufriedenen Kunden ist mehr wert als jede andere Marketingmaßnahme.

Diese fünf Hauptvorteile einer digitalisierten Customer Journey bedarf einer Grundvoraussetzung. Nämlich die Einsicht, dass die Customer Journey nicht mit dem Kauf eines Produkts aufhört. Insbesondere im anbrechenden Zeitalter des vernetzten Internets der Dinge und der vernetzten Produktion stellen Produkte eine Schnittstelle zwischen Unternehmen und ihren Kunden dar. Mehr denn je wird die Frage entscheidend sein, wie die Customer Journey nach dem Kauf eines Produkts weitergeht.