Effizientes Customer Lifecycle Management dank passgenauer Data Analytics

Das BI-Analysten- und Beratungshaus führte zahlreiche Data Analytics Projekte im Customer Lifecycle Management für Banken, Versicherungen, Energieversorger und im Handel durch. Sie alle zeigten, dass vor allem mithilfe von Data Analytics gewonnene Erkenntnisse die zentrale Voraussetzung für eine effiziente Kundenorientierung sind.

Tatsächlich werden auch im Jahr 2019 noch zu oft vorhandene Kundendaten nicht analysiert und damit nur unzureichend genutzt. Dabei sind in vielen Branchen die Differenzierungsmöglichkeiten der Unternehmen begrenzt – über klassische Faktoren wie Preis oder Produktangebot lassen sich kaum noch signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen. Umso vielfältiger sind die Möglichkeiten, sich z.B. über einen passgenauen Kundenservice positiv vom Wettbewerber abzuheben – zumal die Anforderungen der Kunden diesbezüglich im Zeitalter der Digitalisierung und der immer weiter zunehmenden Vielfalt an Kontaktkanälen, enorm gestiegen sind. Entscheidend ist es, eine umfassende Kundensicht aufzubauen, so dass man idealerweise in jeder Kundenbeziehungsphase (Vorkauf-, Kauf- und Nachkaufphase) über gesichertes Kundenwissen verfügt. So vermeidet man vermeintliche Erfolge von Einzelkampagnen, die bei genauerer Betrachtung jedoch nur kurzfristig wirksam sind und in manchen Fällen mittel- und langfristig der Kundenbeziehung schaden. Die Kunst besteht darin, die Kundenbeziehungen als Ganzes so zu gestalten und im Hinblick auf ihr individuelles Verhalten zu koordinieren, dass aus Kundensicht ein möglichst positives Erlebnis hervorgerufen und aus Unternehmenssicht eine möglichst effiziente Beziehungsdurchführung erreicht wird.

Das Team um Peter Neckel, Leiter des Bereichs Customer Analytics bei mayato, nutzt dazu die große Menge an vorhandenen Daten im CRM beispielsweise, um vom Kunden bevorzugte Kontaktkanäle, ideale Zeitpunkte für Produktangebote, Affinitäten für bestimmte Marketing- oder Servicemaßnahmen sowie Abwanderungstendenzen rechtzeitig zu erkennen. Basierend auf den Prognosen und Analyseergebnissen lassen sich gezielte Gegenmaßnahmen zum richtigen Zeitpunkt ergreifen – und gleichzeitig der gesamte Kundenlebenszyklus im Blick behalten.