Individuelle Kundenansprache dank Marketing AutomationMit Daten zu einer optimierten Customer Experience

22. April 2020

Bei der Kundenansprache verlassen sich Unternehmen und Marketer schon lange auf das Konzept der Personas. Doch Kunden wollen heute nicht mehr pauschal als Teil einer Zielgruppe, sondern individuell angesprochen werden. Die unterschiedlichen Motive sowie Einstellungen der einzelnen Personen erfahren Unternehmen aus Daten, die sie aus verschiedensten Quellen zusammenführen und analysieren müssen. Aus den so gewonnen Erkenntnissen lassen sich automatisch ausgespielte, durchgängige Customer Experiences orchestrieren – so kann erfolgreiches People-based Marketing stattfinden.

Neben der Entwicklung von Personas können sich Unternehmen über die Bildung von Customer oder Buyer Journeys den Bedürfnissen ihrer potenziellen Kunden nähern. Dabei gibt es unterschiedliche Phasen mit verschiedenen Touchpoints, wobei die Nutzer unterschiedliche Informationsbedürfnisse haben und verschiedene Faktoren eine Rolle spielen: Sowohl in der Phase der Bedarfserkennung, als auch bei der Evaluation können Emotionen oder eher rationale Faktoren im Vordergrund stehen.

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Jeder Nutzer lässt sich bei der Kaufentscheidung unterschiedlich beeinflussen, zum Beispiel durch den Preis oder die Produktart (etwa Alltagsgegenstand versus Status-Symbol). Durch qualitative Befragungen der Zielgruppen lässt sich das herausfinden.
Konzepte wie Personas und Buyer Journeys basieren jedoch immer auf idealtypischen Überlegungen. Bei diesen Gedankenspielen geht man davon aus, vollständige Informationen über seine (potenziellen) Kunden vorliegen zu haben. In Wahrheit spiegeln diese Annahmen jedoch nur einen Bruchteil der hochkomplexen, individuellen Customer Journeys wider.

Auf dem Weg zur Next Best Action

Daher eignen sich diese Annahmen als Basis, sollten aber mit Daten validiert und weiter spezifiziert werden, um Nutzer-Segmente bilden zu können. An diese können „Next Best Actions“ ausgespielt werden, also die Folge-Aktionen, die je nach Situation des Nutzers am geeignetsten sind. Das kann zum Beispiel eine E-Mail mit Testberichten sein oder ein weiterer Kaufanreiz in Form eines Coupons.

Mit diesen soll der User „gefüttert“ werden, also unterschiedliche Nurtures erhalten, die ihn einen Schritt näher ans Unternehmen führen. Um zu ermitteln, bei welchem Nutzer so eine Aktion wie zielführend ist, gilt es, Daten des einzelnen Users mit den Informationen über ähnliche Käufer abzugleichen. So können Unternehmen die Brücke zwischen der idealtypischen Customer Journey und seiner individuellen Route schlagen.

Kunden- und Käuferdaten aus unterschiedlichen Quellen

Die dafür nötige Datenbasis finden Unternehmen in unterschiedlichen Quellen – etwa in der Kaufhistorie oder dem Warenkorb registrierter Nutzer. Informationen über nicht-eingeloggte User steuern insbesondere die großen Social- sowie Ad-Netzwerke bei. Dort werden an die Interessenten mittels Targetings passende Anzeigen ausgespielt, über die sie auf die Webseite gelangen.

Aus diesem Daten-Pool werden Anwender mit ähnlichem Verhalten in Gruppen eingeteilt und einer Journey Stage zugeordnet. Ein Interessent, der Produkte vergleicht, gehört beispielsweise in die Sparte „Evaluate“. Viele Marketing Clouds clustern solche Segmente automatisch. Die Algorithmen können auch weitere Zusammenhänge entdecken – etwa, ob sich ein Produkt an einem bestimmten Wochentag besonders gut verkauft.

Hindernisse bei der Datenerhebung

Bei der Datenerhebung gibt es allerdings auch einige Hürden. Nutzer springen oft zwischen verschiedenen Endgeräten und Kanälen hin und her, lassen sich nicht mehr eindeutig identifizieren. Die so entstehenden Channel- und Device-Gaps können mit unterschiedlichen Mitteln häufig geschlossen werden. Eine Data Management Platform (DMP) führt die Daten von Nutzern auf verschiedenen Geräten zu Identitäten zusammen.

ID-Services synchronisieren im Hintergrund kanalspezifische Cookies oder es werden beim Visitor Stitching statistische Methoden zur Unterscheidung der User verwendet. Durch die DSGVO, restriktivere Browsereinstellungen und das steigende Datenschutzbewusstsein werden die Möglichkeiten, Third-Party-Daten zu beziehen, jedoch immer weiter eingeschränkt. Viele Marketers setzen daher vor allem auf First-Party-Daten, also Angaben, die die Benutzer freiwillig preisgeben.

Unternehmen müssen in diesem Prozess unbedingt darauf achten, die richtigen Daten zu erheben, um keine falschen Schlüsse zu ziehen. Vielleicht klickt ein Nutzer nicht auf ein Banner, weil er es interessant findet, sondern aus Versehen. Die Zusammenhänge zwischen Messpunkt und Auswirkungen müssen also statistisch signifikant sein und nicht zufällig zustande kommen. Selbst wenn es eine Kohärenz gibt, können sich die Faktoren bei verschiedenen Personen unterscheiden.

Einsatz von Marketing-Automation-Lösungen

Die Daten fließen anschließend in Nutzerprofile ein, die in Customer Data Platforms (CDPs) gespeichert werden. Wichtig zu beachten ist, dass Unternehmen bei der Ablage sowie Verarbeitung personenbezogener Daten die Datenschutzkonformität gewährleisten.

Wie Unternehmen die gewonnen Erkenntnisse später nutzen und welche Technologie dabei zum Einsatz kommt, hängt von der Branche, dem Produkt sowie dem Kundenstamm ab. Es gibt keine „one fits all“-Lösung, das Tech-Stack sollte für die jeweiligen Anforderungen maßgeschneidert sein.

Daten als Basis für automatisierte Customer Experiences

In jedem Fall können Unternehmen aus den Daten zwei wesentliche Vorteile ziehen: Aus bestehenden Käufen leiten sie ab, was sie einem Lead als nächstes zeigen möchten – getreu dem Motto „Kunden, die dieses Produkt angesehen haben, haben sich dann für jenes entschieden“. Zudem sind sie in der Lage, besonders attraktive Kundengruppen beziehungsweise -segmente gesondert zu betrachten. Sie können sogenannte Lookalike Audiences bilden und Nutzer, die bestimmten anderen Kunden ähneln, gezielt bewerben und so Budgets effizient einsetzen.

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Janko Zehe, Quelle: Namics

Je nach Situation erhalten Interessenten und Kunden einen passenden Nurture, der Mehrwert bietet und so ihre Zufriedenheit steigert. Das kann mit geeigneter Marketing-Automation-Technologie gezielt und automatisiert stattfinden. Diese steht und fällt mit den Daten, die sich Unternehmen zunutze machen müssen.

Janko Zehe ist CRM-Experte und Principal Senior Consultant bei Namics.

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