Messen, testen, anpassen – Daten sinnvoll nutzen

Kundenerlebnis

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Experience Driven Commerce ist für Händler der Schlüssel zum Erfolg. In unserer Blogserie stellen wir drei Schritte vor, mit denen Händler ihren Kunden eine nahtlose und rundum positive Customer Experience bieten können. Im vorherigen Teil unserer Serie haben wir erläutert, wie Händler ihre Kunden an jedem Touchpoint erreichen und so das perfekte Omnichannel-Erlebnis schaffen. Zum Abschluss unserer Serie beschäftigen wir uns damit, wie Unternehmen den gesammelten Datenberg sinnvoll nutzen.

Es ist eine Sache, Daten über seine Kunden zu sammeln. Eine ganz andere ist es aber, die angehäuften Informationen auch sinnvoll zu nutzen. Um wahren Experience-Driven Commerce zu bieten, müssen Händler zu jedem Zeitpunkt wissen, wie ihre Kunden die angebotenen Erlebnisse wahrnehmen. Hierbei spielen Echtzeitdaten eine entscheidende Rolle. Sie ermöglichen es gewissermaßen, dem Kunden dabei zuzusehen, wie er mit der Marke interagiert.

Händler können aus jeder digitalen Interaktion Rückschlüsse auf die Vorlieben des Kunden ziehen. Dazu sind nicht unbedingt IT-Abteilungen oder Berater nötig. Mit den richtigen Tools können auch Händler selbst die Interaktionen des Kunden verfolgen, um die Customer Journey zu verstehen und bei Bedarf zu korrigieren.

Große Datenmengen schnell verwerten – die Customer Journey optimieren

Für wahren Experience Driven Commerce brauchen Händler einen detaillierten und lückenlosen Blick auf die Customer Journey. Echtzeitanalysen und statistische Modellierung ermöglichen es, große Datenvolumen schnell zu verwerten. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse können Händler nutzen, um jede Interaktion besser zu machen als die vorherige und das Kundenerlebnis so Schritt für Schritt zu optimieren.

Dazu benötigen Händler umfassende Daten und automatisierte Prozesse. Verknüpft man Webseiten, Apps und digitale Technologien im Einzelhandel so, dass ein Mehrwert für den Kunden entsteht, kann man die Conversion Rate steigern und die Kundentreue erhöhen. Zum Beispiel analysierte ein Reisegepäckhersteller systematisch, wie sich dynamischer Content wie verschiedene Produktansichten oder eine Zoom-Funktion auf das Kundenerlebnis und den Umsatz auswirken. Dabei zeigte sich, dass die Verweildauer pro Besuch um 40 Prozent stieg. Außerdem halfen die Daten dem Hersteller, Inhalte mithilfe von Monogrammen oder Anhängern stärker zu personalisieren.

Stehen Marketern aussagekräftige Daten zum Kundenverhalten an jedem Touchpoint zur Verfügung, hilft ihnen das, sich für die richtigen Investitionen zu entscheiden. Durch eine sinnvolle Ausschöpfung seiner Datenquellen kann man seine Zielgruppen segmentieren. Nutzt ein Kunde mehrere Kanäle, kann man ihm über einen geräteübergreifenden Account über die gesamte Customer Journey hinweg ein einheitliches und personalisiertes Kundenerlebnis bieten.

Ein ständiger Optimierungsprozess

Die Kombination aus Anomalie-Erkennung und Echtzeitdaten ermöglicht es Marketern, festzustellen, wo die Customer Journey nicht den Erwartungen des Kunden entspricht. Wenn plötzlich eine große Anzahl an Kunden die Unternehmenswebseite verlässt oder die App löscht, helfen diese Analysen, zu verstehen, warum. Anschließend lässt sich entsprechend gegensteuern.

Nehmen wir zum Beispiel an, die Absprungrate der Unternehmenswebseite steigt an. Aufgrund dieser Anomalie können Händler genauere Analysen starten, die den Grund für die erhöhte Bounce Rate liefern. Mithilfe einer Gewichtungsanalyse kann man die Faktoren ermitteln, die als Auslöser für das Problem in Frage kommen. Verlassen User die Webseite, weil der gesuchte Artikel auf der Homepage nicht auffindbar ist? Springen die Nutzer ab, weil sie vom Smartphone aus die Desktop-Version der Unternehmenswebseite aufrufen, deren Darstellung nicht auf das Mobilgerät abgestimmt ist? Oder liegt es daran, dass eine E-Mail sie auf die Webseite gelotst hat, die auf Grundlage einer gemieteten Adressliste an die falsche Zielgruppe geschickt wurde?

Die richtigen Daten helfen Unternehmen dabei, diese Fragen zu beantworten und schnell Anpassungen vorzunehmen. Allerdings geht es bei den Optimierungen nicht nur darum, Fehler zu beheben. Der gesamte Prozess muss kontinuierlich verbessert werden. Am wichtigsten ist deshalb, dass Händler ihre Digitalangebote so oft wie möglich anpassen.

Das Kundenerlebnis – ein permanentes Experiment

Verfügen Händler über die richtigen Strategien und Tools für algorithmische Attribution, können sie verstehen, welche Abfolge von Ereignissen zu Konversion und welche zum Absprung führt. Je länger ein Kanal genutzt wird, desto mehr Daten können Unternehmen sammeln und desto mehr Tests können sie durchführen. Dadurch können sie das Kundenerlebnis immer weiter optimieren.

Man sollte sich daran gewöhnen, dass die Customer Experience ein permanentes Experiment ist. Da man jede Interaktion messen kann, lässt sich präzise ermitteln, wie Kunden die Beziehung zu einer Marke wahrnehmen. Auf diese Weise kann man das Potential, das in großen Mengen von Kundendaten steckt, nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und gezielte Personalisierungen durchzuführen. Letztlich bringt das die Händler ihrem Ziel näher: Die Conversion Rate zu steigern, sich über wahren Experience Driven Commerce von seinen Mitbewerbern abzuheben und dadurch die Konkurrenz hinter sich zu lassen.