Intelligente Datenanalyse Teil III.


02.11.2017, Lesezeit: ~3min

Um Kundenbedürfnisse besser verstehen zu können, müssen Kundendaten auf intelligente Art und Weise analysiert werden, damit die Ergebnisse Rückschlüsse auf das Einkaufsverhalten der Kunden erlauben – man spricht von Business Intelligence (BI).

BI kann in verschiedenster Art und Weise, in unterschiedlichstem Ausmaß und in den diversesten Bereichen und Branchen angewandt werden. Jedenfalls geht es immer darum, Kundenkaufverhalten besser zu verstehen und durch gezielte Marketingmaßnahmen die Kundenloyalität zu erhöhen.

Wir haben viele verschiedene Kernkompetenzen im Bereich Business Intelligence[1]. Die folgenden beiden Anwendungsbeispiele demonstrieren nur zwei davon:

Kundensegmentierung

Sie haben doch sicher die eine oder andere Kundenkarte in Ihrer Geldtasche oder als App auf Ihrem Smartphone gespeichert? Sie verwenden diese wahrscheinlich regelmäßig in Geschäften. Bei der Kassa wird die Karte oder die App gescannt und Sie erhalten für Ihren Einkauf z.B. Treuepunkte. Oft wird Ihnen gemeinsam mit der Rechnung auch noch ein Gutschein für den nächsten Einkauf gegeben. Wie oft haben Sie sich schon über ein unpassendes Angebot geärgert und den Bon sofort weggeworfen? Würde die Supermarktkette Ihre Kundendaten intelligent analysieren und verstehen, Kundensegmente bilden und diese in Ihren Marketingaktionen berücksichtigen, hätte sie schon längst verstanden, dass Sie keinen Hund, sondern eine Katze besitzen, kein Baby, sondern ein Volksschulkind haben, sich an gesunden Zähnen erfreuen und somit kein Zahnhaftmittel benötigen und niemals Schwarztee, sondern immer nur Früchtetee kaufen.

Die gezielte Anwendung von intelligent erarbeiteten Kundensegmenten auf Marketingaktivitäten bewirkt nicht nur eine Steigerung der Kundenzufriedenheit, sondern auch der Kundenloyalität und führt somit zu langfristig höheren Umsatzerträgen. 

 In-store Analytics

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten für eine Bank – vielleicht arbeiten Sie tatsächlich für eine Bank?! Stellen Sie sich weiter vor, Sie befinden sich in einem der 24 Stunden SB-Foyers Ihrer Bank. Viele Leute kommen und gehen, aber wissen Sie wer diese Leute sind? Was sie genau machen? Welche Werbeeinschaltungen von diesen Personen überhaupt wahrgenommen werden? Wie lange sie sich im SB-Foyer aufhalten?

Ihre Kunden verlassen Ihre Bank wieder, ohne dass Sie irgendetwas über sie wissen oder gelernt haben. Nun stellen Sie sich vor, dass Sie mit Hilfe einer speziellen real-time Software (in Kombination mit entsprechender Hardware) genau erkennen könnten, wer diese Kunden sind, was sie in Ihrem SB-Foyer tun, welche Marketingkampagnen sie wahrnehmen, in welcher Stimmung sie sind. Viele kundenspezifische Kriterien wie Alter, Geschlecht, ethnische Herkunft, Stimmungszustand, Aktionen und Wege, Wiederkehrer, etc. können mit Hilfe dieser Software erfasst, ausgewertet, aufbereitet und in Echtzeit präsentiert werden. Sie als Bank erfahren hier nicht nur mehr über den Kunden und sein Verhalten, sondern Sie sind damit auch in der Lage z.B. Ihre Beraterverfügbarkeit in der Filiale zeitlich besser zu planen, Marketingaktionen im 24 Stunden SB-Foyer gezielter und individualisierter einzusetzen und das SB-Foyer optimaler zu gestalten.

Mit In-store Analytics Aktionen können Sie nicht nur Ihre Kundenzufriedenheit erheblich steigern, sondern werden auch Ihrer Konkurrenz ein paar Schritte voraus sein und höhere Kapitalerträge erzielen.

Conclusio

Es ist unumgänglich, dass sich die Welt weiterdrehen wird. Genauso unumgänglich ist es für erfolgreiche Unternehmen, sich mit ihren Kunden und der Veränderung ihrer Wünsche intensiv und kontinuierlich auseinanderzusetzen – jetzt und in der Zukunft.

Nur Unternehmen, die wirklich verstehen wer ihre Kunden sind, welche Bedürfnisse und Wünsche sie haben und was bzw. wer sie beeinflusst, werden es schaffen, diese Kunden langfristig an sich zu binden, sich nachhaltig von der Konkurrenz abzuheben und schlussendlich seine Kapitalerträge kontinuierlich zu steigern.

„Nichts in der Geschichte des Lebens ist beständiger als der Wandel.“

-Charles Darwin-


Claudia Priglinger


[1] siehe Blog ‚ Intelligente Datenanalyse

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