Einleitung

Heutzutage erlaubt es der digitale Fußabdruck der Kunden, viel mehr Daten über ihre Eigenschaften zu sammeln. Beim Surfen im Netz und bei der Interaktion mit Internetshops, Social Media, Werbebannern, E-Mails und mehr hinterlassen sie Spuren, die Rückschlüsse auf ihre Bedürfnisse und Interessen zulassen. Eine genaue Kenntnis der eigenen Kunden ermöglicht es Unternehmen, Kampagnen und Inhalte individuell auf die Bedürfnisse und Interessen ihrer Kunden abzustimmen. Eine personalisierte Kundenkommunikation ist heutzutage unabdingbar für den Aufbau und Erhalt direkter Kundenbeziehungen – und Kundendaten bilden hier die Grundlage. Dieser Artikel liefert einen grundlegenden Überblick über die verschiedenen Kategorien von Kundendaten, aus welchen Quellen man sie gewinnt und wie man sie nutzen kann.

Was gibt es für Kundendaten?

Grundsätzlich lassen sich Kundendaten in drei Gruppen einteilen: soziodemografische Daten, Verhaltensdaten und psychografische Daten. Wenn man sie für die Segmentierung nutzt, werden sie oft kombiniert. Diese aggregierten Daten oder Scores können gewissermaßen als vierte Gruppe angesehen werden.

Soziodemografische Daten

Soziodemografische Daten sagen etwas darüber aus, was Kunden sind. Sie beschreiben die grundsätzliche wirtschaftliche und soziale Situation und geben beispielsweise auch Auskunft über die Nationalität oder die Region, in der Kunden leben.

Nutzung

  • Anzeigenschaltung für Außenwerbung, Print und TV
  • Vorsegmentierung (zum Beispiel „Nur Frauen“)
  • Vorhersagen über Verhaltensweisen
  • Personalisierung von Kampagnen

Daten

  • Alter, Geschlecht
  • Ausbildung, Beruf
  • Daten zum Unternehmen/Arbeitgeber (im B2B-Bereich)
  • Einkommen und Vermögen
  • Familienstand und -größe
  • Nationalität
  • Religion

Quellen

  • CRM-Systeme
  • Öffentliche Quellen
  • Werbe- und Medienagenturen
  • Daten von Drittanbietern

Verhaltensdaten

Verhaltensdaten sagen etwas darüber aus, wie sich Kunden verhalten – sei es Verhalten auf der Unternehmenswebsite, in einer App oder auch ihr Kaufverhalten. Diese Daten sind in der Regel gut messbar und lassen sich bei der Interaktion des Kunden mit dem Unternehmen beobachten und aufzeichnen.

Nutzung

  • Produktpräferenzen
  • Kanalpräferenzen
  • Lokalisierung von Angeboten
  • Preissensitivität
  • Inhaltliche Interessen
  • Vorhersagen über Interaktionen

Daten

  • Nutzungsdaten von Website und App
  • Kaufhistorie und ‑anlässe
  • Standortdaten
  • Genutzte Geräte
  • Mediennutzung

Quellen

  • Systeme für kanalübergreifendes Kampagnenmanagement
  • Point-of-Sale-Systeme
  • Tracking-Lösungen
  • E-Mail-Dienste
  • Netzwerk- und Medienanbieter

Psychografische Daten

Psychografische Daten sagen etwas darüber aus, was Kunden denken und empfinden. Sie geben Auskunft über Meinungen, Haltungen und Empfindungen. Die jeweiligen Erkenntnisse müssen aus Äußerungen oder qualitativen Erhebungen wie dem Net-Promoter-Score (NPS) abgeleitet werden.

Nutzung

  • Inhalte von Nachrichten
  • Werbekampagnen
  • Wettbewerbspositionierung
  • Call-Scripts (Sales, Support)

Daten

  • Persönlichkeit
  • Werte und Einstellungen
  • Zugehörigkeit zu einer (sozialen) Gruppe
  • Emotionen und Werte
  • Reaktionen auf Inhalte

Quellen

  • Inferenz- und Marktmodelle
  • Umfragen
  • Soziale Analysen
  • Kunden-Feedback
  • Interviews

Aggregierte Daten und Scores

Die gewissermaßen vierte Kategorie sind aggregierte Daten oder Scores – Kombinationen der Daten aus den oben beschriebenen Kategorien. Beispiele für aggregierte Daten sind Clustering, Affinitätsmodelle, der CLV oder das RFM-Modell und einfachere Berechnungen wie Durchschnittswerte (etwa die Kauffrequenz). Aggregierte Daten können auch als Scores für die Segmentierung genutzt werden.

Nutzen Sie Ihre Kundendaten?

Kundendaten sind das wichtigste „Rohmaterial” für Marketer, da sie die Grundlage für die Kundensegmentierung und Personalisierung bilden. Aus diesem Grund ist Expertise im Umgang mit Kundendaten für Unternehmen heutzutage eine Notwendigkeit. Kundendaten müssen zentral und in Echtzeit aktivierbar sein, um modernen Anwendungsfällen im Marketing und CRM gerecht zu werden.

83 Prozent der Kunden teilen ihre Daten

83 Prozent der Verbraucher sind vollkommen bereit, ihre Daten zu teilen, wenn sie dafür eine relevantere, personalisiertere Kauferfahrung bekommen.

(Accenture 2018)

91 Prozent der Verbraucher bevorzugen Marken, die sich an sie erinnern, ihre Interessen kennen und Empfehlungen anbieten, die für sie persönlich relevant sind.

(Accenture 2018)

91 Prozent der Kunden mögen relevante Empfehlungen
91 Prozent der Kunden mögen relevante Empfehlungen

91 Prozent der Verbraucher bevorzugen Marken, die sich an sie erinnern, ihre Interessen kennen und Empfehlungen anbieten, die für sie persönlich relevant sind.

(Accenture 2018)

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