Big Data: Methoden zur Verbesserung der Customer Experience

Da Daten eine wesentliche Rolle für den Erfolg eines Unternehmens spielen, ist die intensive Nutzung von Big Data fundamental. Die Harvard Business Review schreibt: „Je stärker die Unternehmen sich selbst als „datenbasiert“ bezeichneten, desto besser schnitten sie in objektiven Messungen finanzieller und operationeller Ergebnisse ab. Insbesondere Betriebe, die hinsichtlich datengestützter Entscheidungsprozesse in ihrer Branche im oberen Drittel lagen, waren im Durchschnitt fünf Prozent produktiver und erzielten sechs Prozent mehr Gewinn als ihre Mitbewerber.”

Datengestützte Entscheidungsprozesse führten zu durchschnittlich fünf Prozent mehr Produktivität und 6 sechs Prozent mehr Gewinn im Vergleich zum Wettbewerb.

Auch wenn Big Data als effizientes Instrument zur Entscheidungsfindung dienen könnte – etwa 80 Prozent davon sind in der Regel leider nutzlos. Die restlichen 20 Prozent haben potenziell einen hohen Vorhersagewert hinsichtlich des Kundenverhaltens und der Kundenvorlieben. Möchte man die Customer Experience optimieren, müssen diese 20 Prozent herausgefiltert werden, um Indikatoren für die Wünsche der Kunden zu ermitteln. Testing, Segmentierung und Targeting sind für Unternehmen mit datengestützten Entscheidungsprozessen, die wichtigsten Instrumente in diesem Prozess.

• Online-Testing: Ein Testing-Tool zeigt den Besuchern einer Webseite gleichzeitig jeweils verschiedene Inhalts-, Design- und Navigationsvarianten an. Der Test wird dynamisch optimiert, um die Kombinationen zu identifizieren, mit denen höhere Conversion Rates erzielt werden können. Die Informationen, die mit Hilfe dieser „Test and learn“-Methode aus der Kontrollgruppe gewonnen werden, können zur gesicherten Entscheidungsfindung ebenso hilfreich sein wie zur sofortigen Nutzung von businessrelevanten Uplifts. Auf diese Weise können Sie schrittweise Erfolge erzielen, die letztendlich einen höheren Mehrwert in puncto Return of Investment und Gewinn aufweisen als eine schlagartige Erneuerung.
• Automatisierte Segmentierung: Die automatisierte Segmentierung ist ein weiteres Verfahren zur kontinuierlichen Gewinnung von Besucherdaten, mit denen ermittelt werden kann, wie einzelne Zielgruppen am besten angesprochen werden. So können Sie Verbesserungen der Conversion Rates segmentspezifisch verfolgen, Testvarianten bedarfsweise auf einzelne Segmente anwenden und Nutzer zusätzlich geräteabhängig ansprechen. Da mit jeder Interaktion eine große Datenmenge einhergeht, müssen Entscheidungen extrem schnell, häufig in weniger als 10 Millisekunden getroffen werden. Das macht den Einsatz ausgereifter mathematischer Modelle erforderlich.
• Behavioral Targeting: Anhand mathematischer Modelle misst ein Tool das Verhalten der Besucher und ihre Reaktionen auf Inhalt und Angebot. In kürzester Zeit passt es Inhalt und Angebot an die Verbraucherinteraktionen an, um ein Maximum an Engagement, Conversion Rates und Umsatz zu erzielen. Durch die Überwachung des Besucherverhaltens und der Besucherreaktionen auf den Inhalt, können Sie das Online-Erlebnis auf jeden Kunden individuell zuschneiden. Hierzu werden sämtliche vorhandenen Informationen ausgewertet, einschließlich der Daten aus CRM- (Customer Relationship Management) und POS-Systemen sowie aus sozialen Netzwerken und anderen externen Quellen.

Wertvolle Echtzeitdaten

Den Fokus auf Echtzeitdaten zu richten ist eine wesentliche Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von Testing-, Segmentierungs- und Targeting-Tools. Einfacher gesagt: Die aktuellsten Daten sind oft die besten und haben den höchsten Vorhersagewert. Ein Klick auf den Preiskalkulator einer Website ist ein deutlicher Hinweis auf die Absichten des Besuchers, unabhängig davon, was ältere Daten möglicherweise nahelegen.

Die meiste Aussagekraft weisen Echtzeitdaten auch in Hinblick auf künftige Besucher- oder Kundeninteraktionen mit dem Unternehmen auf. Da das Web in zunehmendem Maße als primäre Anlaufstelle für Recherchen dient, liefert es die allerersten Daten zu Interessen und Absichten der Nutzer.

Echtzeitdaten und Customer Experience miteinander verbinden

Wer das Potenzial großer Datenmengen zur Optimierung der Customer Experience nutzen möchte, sollte sich mit grundlegenden Aspekten wie Strategie, Unternehmenskultur, Kompetenzen, Daten und Tools auseinandersetzen.

• Strategie: Unternehmen und Marken definieren sich über ihre Kunden. Eine gängige Strategie in der Online-Welt ist es, so viele potenzielle Kunden wie möglich anzulocken. Im CRM-Bereich dagegen wird traditionell eine Pool-Strategie verfolgt: Wer sind die Kunden, was wollen sie und was können wir tun, damit sie häufiger kommen und mehr Umsatz bringen? Um Big Data strategisch sinnvoll zu nutzen, müssen diese beiden Ansätze miteinander verknüpft werden. Das Internet sorgt dafür, dass das Geschäft läuft, indem es die Nutzer in den Sales Funnel leitet. CRM-Systeme helfen bei der Ermittlung potenzieller Kunden, der Conversion und der Durchführung kontinuierlicher, stufenweise umgesetzter Verbesserungen, die Kundenloyalität schaffen. Testing, Segmentierung und Targeting sind die Instrumente, die beides miteinander verbinden.
• Unternehmenskultur: Testing, Segmentierung und Targeting können die Geschäftsabläufe eines Unternehmens verändern: Ein iterativer, datengestützter Prozess ist der verlässlichere Weg, um Geschäftsziele zu erreichen als die gute alte, durch historische Daten oder Marktstudien genährte Marketing-Intuition. Dieser Prozess bildet zudem die Interaktionsschnittstelle zwischen verschiedenen Teilen des Unternehmens – seien es Menschen oder Systeme –, indem er sie in einem symbiotischen, datenbasierten Dialog zusammenbringt. Da diese Interaktionen E-Commerce-Initiativen unterstützen, profitieren auch andere Bereiche wie Vertrieb und Produktentwicklung entsprechend vom Informationsaustausch und den gewonnenen Erkenntnissen.
• Kompetenzen und Ressourcen: Das Aufkommen großer Datenmengen erhöht den Bedarf an Experten in Datenwissenschaft, Datenmodellierung und Ökonometrie. Abgesehen von diesen Spezialgebieten sind wahrscheinlich viele Kompetenzen, die zur Nutzung von Big Data gebraucht werden, bereits im Unternehmen vorhanden. Hier ist eine effiziente Zusammenarbeit gefragt, um die vorhandenen Potenziale gewinnbringend einzusetzen. Daten in Kundenteams einzusetzen hat eine lange Tradition, ebenso wie die Nutzung von Daten im Online-Bereich. Beides miteinander zu verbinden, kann den Durchbruch bedeuten.

Viele Kompetenzen, die zur Nutzung von Big Data gebraucht werden, sind im Unternehmen bereits vorhanden.

• Daten: Das große Potenzial von Big Data und Cloud Computing kann ein Unternehmen in Versuchung führen, massive Veränderungen vorzunehmen. Doch ein auf zwei Jahre angelegtes Umstrukturierungsprogramm kann heutzutage überflüssig werden, bevor die Ergebnisse auf dem Tisch liegen. Es empfiehlt es sich daher, keine langfristigen Projekte zu planen, sondern stufenweise vorzugehen und Lösungen und Architekturen einzusetzen, mit denen Sie kurzfristige Ergebnisse erzielen. Hierzu benötigen Sie flexible Technologien, die sich schnell einführen lassen.
• Tools: Eine Technologie, die große Datenmengen gewinnbringend ausschöpft, muss in ihrer Struktur so pragmatisch sein, dass sich die Vorteile rasch bemerkbar machen. Gleichzeitig muss sie erweiterbar sein, so dass sich eine Investition in Tools, Kompetenzen und Personal über einen Zeitraum von drei bis fünf Jahren auszahlt. Wichtig ist die Frage, ob die richtigen Tools vorhanden sind, um anhand verschiedener Kundenprofile pragmatische Tests durchführen und aus ihnen lernen zu können. Auf diese Weise können Sie ermitteln, ob Sie auch die Kundengruppen werben und binden, die für ein profitables Geschäft nötig sind.

Ein Marathon, kein Sprint

Manche Unternehmen überfrachten die Nutzung großer Datenmengen mit großen Zielen. Sie wissen, dass diese Informationen ihre Geschäftsabläufe grundlegend verändern werden, wenn sie dabei richtig vorgehen.

Das kann auch zutreffen. Aber das Schöne an Big Data ist, dass es kontinuierlich von Ihren Kunden optimiert werden können, so dass Sie schneller an Ihr Ziel gelangen. Nicht vergessen: Die Nutzung von Big Data ist ein Marathon, kein Sprint. Gelingt es einem Team, sich auf die kontinuierliche Umgestaltung im Rahmen einer „Test and learn“-Kultur zu konzentrieren, können die stufenweise erzielten ROI- und Umsatzverbesserungen die Vorteile einer großen, innovativen Änderung übertreffen.

Testing, Segmentierung und Targeting in Verbindung mit Big Data und einer Analyseplattform bilden ein starkes Fundament für ein besseres Online-Erlebnis und somit auch für Ihren Wettbewerbsvorteil. Doch dieser Ansatz erfordert ein Umdenken in der Art und Weise, wie ein Unternehmen an die Customer Experience herangeht und evidenzbasierte Entscheidungen in den Mittelpunkt der Unternehmenskultur stellt. Unternehmen, die eine solche Kultur einführen und sie zum Kern ihrer Big-Data-Strategie machen, erfahren mehr über ihre Kunden und entwickeln bessere Beziehungen zu ihnen.

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