Von Big Data zu Smart Data im Customer Service

Wie Smart Data die Kundenbetreuung durch Vorhersagen revolutioniert.

Mit der Digitalisierung tauchten weltweit plötzlich Unmengen an Kundendaten auf. Sie warteten scheinbar nur darauf, von findigen Sales- und Marketingmitarbeitern aufgesammelt, hübsch geordnet, untersucht und für die Kundenbetreuung genutzt zu werden.
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Traum vs. Wirklichkeit

Die Realität sieht leider (noch) anders aus: Unzureichende Programme, unsichere Schnittstellen oder starre Daten-Ablagesysteme kosten nicht nur Zeit, Kunden und dadurch auch eine ganze Menge Geld. Sie zeigen immer nur im Nachhinein wie Probleme entstanden sind, anstatt diese von vornherein zu vermeiden.
Das muss aber nicht sein – richtig genutzt kann Smart Data helfen, die Kundenbetreuung zu revolutionieren.

Smart Data: Geschäftsmann mit grüner Virtual Reality Brille und Sprechblase
Smart Data: Hand, von der ein Finger auf ein Hand drückt, auf dem ein Herz dargstellt ist

Nur mit vollständigen Profilen kann man punkten

Natürlich ist es schon mal ein guter Anfang, Daten überhaupt erst zu sammeln und zu bündeln. Aber erst, wenn ich sie intelligent verbinde, generiere ich dadurch einen wirklichen Mehrwert. Zusammen mit einem gut ausgestatteten Warenwirtschaftssystem („ERP – System“) und einem integrierten Kundenmanagementtool („CRM“) schaffe ich dann ein komplettes Kundenprofil, auf das ich jederzeit und überall Zugriff habe. Auch wenn ich eine rein virtuelle Beziehung zu meinen Kunden pflege.

Auch beim „Online-Dating“ zählt die Persönlichkeit

Obwohl heute ein Großteil des Kontaktes nicht mehr Face to Face verläuft, wollen Kunden – stärker denn je – persönlich umworben werden. Und das geht nur, wenn ich die wirklichen Bedürfnisse meines (virtuellen) Gegenüber kenne. Manchmal schon vor ihm. Und ihm dann zeigen kann, dass nur ich sie erfüllen kann. Business Intelligence und Smart Data sind dabei wichtige Basics, um sich von der unglaublichen Masse an potentiellen (Geschäfts-) Partner abzuheben.

Nebenberuf Daten-Ingenieur?

Müssen wir jetzt alle umschulen? Keine Sorge, um komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge, mittels Predictive Analytics sogar in der Zukunft, vorhersagen zu können, brauchst Du weder eine Ausbildung in Data Mining noch als Social Media Analyst. Die Daten dazu hast Du schon. Du brauchst nur die richtigen Hilfsmittel um sie auch für Deine Zwecke vorausschauend einsetzen zu können. Speziell an deine Branche und Anforderungen angepasste Reports und Analysen helfen Dir dabei.

Ich geb Dir was Du brauchst

Wenn Deine Freundin einer bestimmten Handtasche auf Facebook ihr Herz schenkt, machst Du ihr mit einem Tramper – Rucksack keine besondere Freude. Deinen vegane Teenie-Tochter lädst Du ja auch nicht in die Schnitzelbude ein. Kunden wollen die für sie relevanten Informationen, Produkte und Services. Nicht mehr und nicht weniger. Das setzt voraus, dass ich eine zielorientierte und persönliche Adressierung erreiche. Dazu muss ich sowohl die Kundenhistorie als auch aktuelle Wünsche berücksichtigen, egal ob sie analog oder digital geäußert werden. Vom Telefonat bis zur Email-Anfrage, vom Social Media Posting bis zur Website- und Portalinteraktion. Klick- und Suchverhalten, Social Sentiment Analyse, alles inklusive.

Smart Data: Mann auf Motorrad, der über rote Blöcke fährt

Alles im Blick – und immer einen Sprung voraus

Die Zeiten in denen sich ein Mitarbeiter einzig und allein auf einen Kunden konzentrieren konnten, sind längst vorbei. So vielfältig wie die Herkunft der Kundendaten ist auch die Art, wie Mitarbeiter aus Sales, (Tele-) Marketing und Service mit ihren Kunden (und Kundendaten) in Kontakt treten. Trotzdem müssen alle jederzeit den Überblick behalten, ohne wichtige – aktuelle und zukünftige – Meilensteine zu versäumen. Mit den richtigen Hilfsmitteln ein Kinderspiel. Predictive Analytics helfen mir aus der Big Data Ansammlung wichtige Infos zu gewinnen – wo meine Kunden leben, was sie mögen, was sie kaufen und was nicht. BI Tools wie Microsoft Power BI liefern Analysen und Reports aus allen gesammelten Daten. An Branche und spezielle Anforderungen angepasst und in ein stabiles CRM integriert, ergibt sich so ein mächtiges und vielseitiges Werkzeug für alle an der Customer Journey Beteiligten.

10 Tipps wie Du mit Smart Data Deine Kundenbeziehung verbessern kannst

  • Kundenzentrierte Struktur schaffen: Ausgehend von einer stabilen Basis aus ERP und CRM 365 baust Du Dein individuelles Setup nach Deinen Bedürfnissen
  • Daten verschmelzen und intelligent aufwerten: In Kombination mit Business Intelligence Tools wie Microsoft Power BI und Marketingautomatisierungstools wie ClickDimension wird das CRM (zu einem mächtigen Instrument des Intelligent Customer Engagement (ICE).

  • Know-How teilen: Bring Deine Kundenbeziehung auf ein neues, persönliches Level: Alle Mitarbeiter können Informationen, Hintergründe und Wissen über ihre Kunden jederzeit und überall abrufen, bearbeiten und sich darüber austauschen.

  • Wünsche erfüllen: Untersuche die individuellen Bedürfnisse Deines Kunden aus einer 360 ° Perspektive. Liefere ihm dadurch genau das was er braucht. Zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort. Für maximale Zufriedenheit auf beiden Seiten.

  • Content auf den Punkt bringen: Nichts ist langweiliger und ineffektiver als Content, der nicht auf die jeweilige Zielgruppe individuell zugeschnitten ist. Klingt nach Arbeit, zahlt sich aber aus. Und mit den richtigen Automatisierung-Schritten und Tools ist es ein Kinderspiel.

  • Response-Raten erhöhen: Kunden entscheiden maximal 3 (!) Sekunden ob sie überhaupt ein Mailing öffnen .An die jeweiligen Kunden – und Klickprofile angepasste und individualisierte Mailings, die automatisch getestet und optimiert werden sind nur eine der Möglichkeiten sich das (Geschäfts-) leben zu erleichtern und gleichzeitig maximale Aufmerksamkeit bei der gewünschten Zielgruppe zu erreichen.

  • VIPs identifizieren: Finde heraus wer die Kunden sind, die dir wirklich etwas bringen und erstelle relevante Kampagnen für sie.

  • Reaktion beschleunigen: Zufriedene Kunden sind nicht nur loyale Multiplikatoren (Hallo Empfehlungsmarketing!), sie bieten Dir auch wertvolle Up- und Crosselling-Chancen. Um diese effektiv nutzen zu können, musst Du sie auch mobil und unabhängig von Devices im Blick haben.

  • Strategie optimieren: Überall mittelmäßig zu sein hat noch keinem was gebracht. Finde heraus wo und wie Du jetzt schon punktest und wo Du noch an Dir arbeiten musst und belege das auch durch Fakten. Analyse und Reporting Tools sind längst nicht mehr dem Management vorbehalten, sondern auch wichtige Arbeitsgrundlagen für jeden (Tele-)Marketing-, Sales- und Servicemitarbeiter.

  • Tools sinnvoll nutzen: A/B-Tests zur Überprüfung von Entscheidungen, statistische/ quantitative Analyse für das Eintreten bestimmter Ereignisse und Data Mining, also das Entdecken neuer Muster und Zusammenhänge (beispielsweise Regressionsanalyse oder Assoziations-Analyse) gepaart mit Machine Learning und Predictive Analytics geben Dir die Informationen in die Hand, die Du für künftige strategische und operative Handlungen brauchst.

1-2-3 Smart Data?

Wer sich bei seinem Kundenmanagement also nur mit Excel-Listen behilft, ist beim Thema smarte Kundenbetreuung falsch. Die gute Nachricht: Ein solides CRM dient als Basis. Hat man bereits eines, können die Smart Data Lösungen einfach auf die Anforderungen des jeweiligen Unternehmens angepasst und sofort integriert werden. Ist dann noch ein stabiles ERP angebunden, kann man richtig durchstarten. Ist man mit seinem jetzigen System generell nicht zufrieden hat man die Wahl: Ein gut geplantes Re-Engineering oder Upgrade kann eine Alternative zum Neukauf sein. Oder man erwirbt ein bereits fertiges Komplett – Paket wie Microsoft Dynamics 365, das CRM, ERP und BI – Lösungen bereits integriert hat. Lösungen gibt es viele – welche die individuell optimale ist findet man am besten mit der Hilfe von Experten heraus.

Smart Data: Wegweiserschilder mit den Zahlen 1,2,3

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Außerdem legen wir Ihnen unseren kostenlosen Webcast aus der Serie BI BASICS ans Herz:

Teil 4: Von Big Data zu Smart Data – Predictive Analytics für Nicht-Statistiker
Wo: online
Dauer: 90 Minuten

20.6.2017 | 9:30 Uhr | Infos und Anmeldung

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