Welche Antworten Daten liefern können
Die folgenden drei Use Cases basieren auf Daten, die in den meisten Organisationen im Tagesgeschäft entstehen, aber nicht systematisch genutzt werden.
Lernen aus Kaufverhalten
Bestelldaten enthalten oft zumindest Antworten auf folgende Fragen: Wer kauft? Welche Leistungen? Wie oft? Wann? Durch welchen Kontakt oder welche Promotion wird der Kauf ausgelöst? Zusätzlich liefern Daten zu Beschwerden und deren Inhalt, zu Retouren und zu Wiederkaufsraten Hinweise auf Zufriedenheit einzelner Kunden und deren Ursachen sowie auf die Qualität von Leistungen.
Gemeinsam können diese Informationen helfen, Kaufwahrscheinlichkeiten für bestimmte Leistungen zu schätzen, Raten für Retouren vorherzusagen und Abwanderung sowie deren Ursachen frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.
Controlling von Marketingaktivitäten
Eine Vielzahl von Daten zur Kommunikationsresonanz machen Marketing messbar, wie beispielsweise Klicks, Abmeldungen, Produktstudium, Verweildauer, Reaktionen auf Mailings oder Präsenz bei persönlichen Events. So lässt sich erkennen, welche Inhalte bei welchen Zielgruppen wirken. Diese Information ermöglicht die Reduktion von Streuverluste sowie das Customizing von Inhalten und Frequenz anhand der Präferenz von Kunden.
Kombiniert man diese Daten auf individueller Basis mit realistischen Deckungsbeitragsschätzungen, dann liefern Customer Lifetime Value – Analysen Hinweise, welche Kunden eine Betreuung in der geplanten Intensität überhaupt rechtfertigen.
Optimierung von Aktivitäten
Aus den beiden vorherigen Punkten ergibt sich der dritte zwangsläufig: Die Nutzung von Daten, um gezielt Potenziale zu schätzen. Damit können Organisationen für jeden Kunden vorhersagen, wie er auf unterschiedliche Leistungen, auf Up- oder Cross-Selling-Hinweise oder auf sonstige Kommunikation reagieren würde – und ob sich durch individuelle Anpassungen diese Reaktionswahrscheinlichkeit steigern ließe.
Aus diesem Wissen ergeben sich Konsequenzen für Vertrieb, Produktmanagement oder Kommunikation, wie beispielsweise die Gestaltung personalisierter Angebote, Kosten-Nutzen-Rechnungen für teure Maßnahmen wie Besuche oder Incentives, sowie Hinweise zur Formulierung personalisierter Botschaften.
Natürlich benötigen Organisationen für all diese Fragestellungen einen ausreichend großen Datenbestand, der in strukturierter Form aufbereitet werden muss, bevor diese Analysen gestartet werden können. Sobald dieses Gerüst steht und die Fragestellungen mithilfe geeigneter Statistik beantwortet sind, liefert diese Investition ohne großen Mehraufwand kontinuierlich upgedatet die gewünschten Antworten und damit die Basis für sowohl effektiveres als auch effizienteres Handeln.
