Bei Customer Relationship Management (CRM) sind Trends wie künstliche Intelligenz (KI), Marketing Automation oder Chatbots in aller Munde. Das ist allerdings häufig Zukunftsmusik und in den meisten Projekten noch keine Realität. Zuerst müssen Unternehmen die Grundlagenarbeit leisten – das heißt, ihre Daten zusammenführen und nutzbar machen.
Daten – die Basis für erfolgreiches CRM
Um bestehende und potenzielle Kunden gezielt ansprechen zu können, müssen Unternehmen die Bedürfnisse ihrer Kunden verstehen – und zwar an jedem Punkt der Customer Journey. Allerdings ticken nicht alle Konsumenten gleich, weshalb Marketer sie in Personas einteilen. Hinzu kommt, dass sich potenzielle Käufer während ihrer Customer Journey in unterschiedlichen Phasen in ihrem Entscheidungsprozess befinden – vom Informationsstadium bis zum konkreten Kauf. Unternehmen müssen dem Interessenten daher immer wieder auf seine aktuellen Bedürfnisse zugeschnittene Inhalte und Angebote liefern, um ihn nicht zu verlieren. Das funktioniert nur, wenn Unternehmen die richtigen und aussagekräftige Daten erheben, sodass sie passend zur Situation des Empfängers Botschaften ausspielen – und zwar automatisiert. Dieser Ansatz ist Teil des „Next Best Action“-Marketings, auch People-Based-Marketing genannt.
Erhebung von Nutzerdaten
Nutzerdaten erhalten Unternehmen aus unterschiedlichen Quellen. Organisationen im B2B-Bereich erfassen beispielsweise Stammdaten, Bestellungen oder Warenkörbe in ERP-Systemen, wohingegen die Erhebung von Daten im B2C-Bereich komplizierter ist. Mithilfe von Analytics-Systemen ist es zwar möglich zu erfassen, wann welcher Anwender auf welchen Link geklickt hat, allerdings ist es schwer, ihn genau zu identifizieren, da nicht jeder (potenzielle) Kunde auf der Webseite ein Profil anlegt. Hier können Unternehmen mithilfe von anderen Kanälen Daten sammeln: Über Zielgruppen-Targeting werden beispielsweise Interessenten mit Anzeigen auf Social- oder Ad-Netzwerken angesprochen und auf die Webseite weitergeleitet. Auch auf diesem Weg können Daten über Nutzer gesammelt werden, die in den Datenpool einfließen.
In einem nächsten Schritt können Unternehmen mithilfe von Marketing Clouds, wie beispielsweise von Salesforce oder Adobe, Nutzer mit ähnlichem Verhalten in Gruppen zusammenfassen. Die Systeme werten hierzu die Daten aus und erstellen mithilfe von Machine Learning sogenannte Cluster. Das ermöglicht weitere Einblicke, um Marketingmaßnahmen besser planen zu können. Darüber hinaus können diese Cloud-Lösungen Handlungsempfehlungen geben.
Herausforderungen bei Datenerhebung
Damit keine Zusammenhänge angenommen werden, die in Wahrheit zufällig sind, ist es wichtig, dass die richtigen Informationen gemessen werden und es eine statistische Signifikanz zwischen ihnen und den vermuteten Auswirkungen gibt. Zudem müssen Nutzer eindeutig identifiziert werden – selbst, wenn sie sich auf der Webseite nicht einloggen. Das funktioniert beispielsweise mit Visitor Stitching und statistischen Mitteln. Damit die verschiedenen Geräte eines Konsumenten identifiziert werden können, werden neben der IP-Adresse und dem Zeitpunkt seines Logins beispielsweise auch der Standort erhoben. All diese Informationen werden in einer Customer Data Platform (CDP) gesammelt. Diese verwaltet IDs von verschiedenen Geräten und Kanälen und speichert anonyme und personenbezogene Nutzerprofile. Wenn diese jedoch mit CRM-Profilen verknüpft werden und personenbezogene Daten enthalten, müssen zwingend die Datenschutzregeln der DGSVO eingehalten werden.
Fazit: Am Anfang muss eine genaue Zielvorstellung stehen
Auf Basis der erhobenen Daten können Marketing-Cloud-Lösungen automatisierte Kampagnen – passend zum Nutzer und idealerweise entlang der gesamten Customer Journey auf allen Kanälen – ausspielen. Allerdings können diese Tools nur erfolgreich eingesetzt werden, wenn das Unternehmen weiß, was es mit seiner Marketing-Kampagne erreichen will. Es benötigt eine genaue Zielvorstellung und die muss ganz am Anfang stehen. Einen individuellen Mehrwert für den Kunden können Unternehmen nicht bieten, wenn sie nur einzelne Schritte digitalisieren oder Technologien wie einen Chatbot einsetzen, nur weil es gerade im Trend liegt. Vielmehr müssen alle Prozesse – vom Backend bis zum Touchpoint beim Kunden – neu gedacht werden. Unternehmen müssen den Kunden individuell identifizieren und die zugehörigen Daten bündeln, um ein personalisiertes Angebot zu erstellen, das zu seinen Bedürfnissen passt.
Autor: Janko Zehe, Senior Principal Consultant und CRM Practice Lead bei Namics
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