Im Marketing werden jeden Tag unendliche Datenmengen produziert. Ob von Websites, sozialen Medien, mobilen Apps oder E-Mail-Kampagnen – Marketer sammeln und verwalten riesige Datenmengen aus verschiedensten Quellen. Aber das Sammeln, Zusammenführen und Aufbereiten der Daten ist nur der erste Schritt; sie in realisierbare Geschäftsinformationen umzuwandeln, ist die wahre Magie. Kundendatenplattformen helfen Unternehmen dabei, diese Kundendaten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, um das CRM werthaltig zu gestalten und die richtige Zielgruppe anzusprechen. Viele Unternehmen haben jedoch immer noch Schwierigkeiten, die wahre Leistungsfähigkeit von CDPs zu realisieren und das Beste aus ihrer Datenbank herauszuholen.

 

Die Rolle moderner Customer Data Platforms

Eine Customer-Data-Plattform (CDP) ist eine Software, die kanalübergreifende Datenpunkte in einer einzigen Datenbank integriert und Marketern eine 360-Grad-Sicht auf ihre Kund:innen bietet. Die zusammengestellten Daten sind in drei Kundendaten-Kategorien gegliedert:

  • Soziodemografische Daten, einschließlich Alter, Bildung oder Nationalität
  • Verhaltensdaten, wie Website-Nutzung oder Kaufhistorie, und
  • Psychografische Daten, die Aufschluss über die Meinungen, Einstellungen und Gefühle der Kund:innen geben.

Die Implementierung einer CDP ist entscheidend, um die Kundenbedürfnisse zu verstehen und die gesamte Customer Journey zu verfolgen. Aufbauend auf den gesammelten Erkenntnissen können Unternehmen effektive Marketingaktivitäten planen und starten und eine koordinierte und konsistente Kommunikation schaffen.

First-Party-Daten entwickeln sich zunehmend zur entscheidenden Wissensquelle und zum wertvollsten Gut im CRM. Im Zuge dessen werden CDPs mehr und mehr zum Standardwerkzeug, das den Erfolg eines Unternehmens maßgeblich beeinflusst. Dennoch nutzen viele Unternehmen ihre Kundendatenplattform nur als einfache Datenquelle. Anstatt mit den First-Party-Daten und der CDP einen strategischen Ansatz zu verfolgen und konsequent den Erfolg zu messen, betreiben viele Marketer ihre Datenplattformen immer noch nur um der Sache willen. Viele sind sich der Möglichkeiten ihrer Tools gar nicht bewusst. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, müssen die Funktionen, die moderne CDPs bieten, optimal genutzt werden. Dabei steht nichts Geringeres auf dem Spiel, als die Gelegenheit, erfolgreiche Kundenbeziehungen aufzubauen, die beständig Profit generieren. Um letztendlich Rentabilität und Wachstum sicherzustellen, kommen Unternehmen um eine effektive und differenzierte Kundenstrategie, die auf intelligenten Erkenntnissen ihrer First-Party-Daten basiert, nicht herum.

Predictive CRM ist der Weg in die Zukunft

Moderne CDPs ermöglichen es Marken, ihren Kund:innen durch die Kombination aus Predictive CRM und individuellem Customer Lifetime Value (CLV) einen echten Mehrwert zu bieten.

Predictive CRM ist der erste Schritt zum Aufbau einer langfristigen Kundenbeziehung. Es ermöglicht Unternehmen, ein angenehmes Kundenerlebnis zu bieten, eine erfolgreiche Customer Journey zu gestalten und robuste und bedeutungsvolle Beziehungen zur Marke zu fördern. Bei Predictive CRM geht es darum, einen kunden-, wert- und zukunftsorientierten Ansatz in Ihren CRM-Praktiken zu verfolgen, indem Sie den individuellen Wert jede:r Kund:in im Auge behalten und ihn auf der Grundlage seiner individuellen Bedürfnisse, seines zukünftigen monetären Wertes (Predictive CLV) und seiner Dringlichkeit ansprechen.

Die Kombination von Predictive CRM und CLV ermöglicht es Unternehmen, ihre Kund:innen kennenzulernen, ihre Bedürfnisse zu verstehen, sie innerhalb des Customer Lifecycles zu identifizieren und zu entscheiden, wie jede:r wertvolle Kund:in am besten angesprochen und gebunden werden kann. Darüber hinaus sorgt die Personalisierung der Customer Experience dafür, dass sich Kund:innen wertgeschätzt fühlen, da jede Marketing-Maßnahme den Bedürfnissen und Vorlieben angepasst ist.

 

Fokus auf den CLV vor anderen Metriken

Moderne CDPs bieten die Voraussetzungen für weit mehr als nur grundlegende CRM-Praktiken. Sie helfen dabei, Kund:innen zufrieden zu stellen und zu binden, indem sie den Fokus auf die richtigen Zielgruppen lenken. Mit modernen Kundendatenplattformen können Unternehmen einen zweiseitigen Blick darauf werfen, wie die Marke von der Kundschaft profitieren kann und wie wiederum jede:r Kund:in von der Marke profitieren kann. Welche Kundenbeziehungen sind die größte Investition wert? Welche versprechen den höchsten Wert für die Zukunft? Diese Fragen können durch Predictive CRM auf der Grundlage des CLVs beantwortet werden.

Bei der Entscheidung, wofür Marketer ihre Marketingbudgets einsetzen wollen, müssen sie zunächst festlegen, welche Kund:innen sie priorisieren wollen. Es ist jedoch schwierig, CRM-Best-Practices zu implementieren, das Budget effizient zu verteilen und Markenbewusstsein bei der richtigen Zielgruppe zu schaffen, wenn Sie keinen klaren Überblick über Ihre verschiedenen Kundengruppen haben.

Hier kommt der CLV ins Spiel: Als wesentliche Kennzahl des CRM beantwortet der CLV diese kritischen Fragen: Gibt jede:r Kund:in bei jedem Kauf gleich viel Geld aus? Kauft jede:r Kund:in regelmäßig ein?

Eines der wichtigsten Features, die CDPs bieten, ist die Kundensegmentierung. Um das Beste aus dieser Funktion herauszuholen und wertvolle Kundensegmente zu schaffen, sollten sich Marketer auf den individuellen prognostischen CLV eine:r jede:n Kund:in konzentrieren. Wie unser CMO Dr. Markus Wübben in seinem Vortrag „CRM 2.0“ – Die Zukunft des B2C-Kundenbeziehungsmanagements ist jetzt erläuterte, ist der CLV „der Nettogegenwartswert der Summe aller zukünftigen Einnahmen aus eine:r Kund:in abzüglich aller mit diese:r Kund:in verbundenen Kosten“. Im Gegensatz zum traditionellen Konzept des Customer Lifetime Value, bei dem einfach nur der vergangene Wert eine:r Kund:in berechnet wird, ermöglicht das prädiktive CLV-Modell Marketingfachleuten die genaue Berechnung des zukünftigen Werts eine:r Kund:in auf der Grundlage ihres oder seines bisherigen Verhaltens, was den CLV zu einer der wichtigsten Kennzahlen für zahlengestützte Entscheidungen im CRM macht.

Mit Hilfe geeigneter Kundendatenplattformen können Unternehmen den voraussichtlichen Lebenszeitwert ihrer Kund:innen ermitteln und bestimmen, in welche einzelnen Gruppen sich Investitionen lohnen. Wenn man einen Überblick über die verschiedenen Kundengruppen hat, ist es einfacher, effiziente und gewinnbringende CRM-Prozesse zu implementieren und das Budget denjenigen zuzuweisen, die für die Marke am interessantesten sind.
Auf der Grundlage des individuellen Predictive CLV jede:r Kund:in und der Dringlichkeit der Ansprache können Unternehmen intelligente prädiktive Audiences erstellen und priorisieren, die sich auf einfache Weise aktivieren lassen.


Priorisierung von Zielgruppen mit der größten Wirkung und Dringlichkeit

Intelligentes Audience Management

 

Up Your CDP Game

Intelligentes Audience Management ist der Motor moderner CRM-Ansätze. Kund:innen mit Werbung zu bombardieren, führt zum Beispiel lange nicht zu mehr Käufen. Vielmehr führt ein hoher Werbedruck oft sogar zu weniger Umsatz. Glücklicherweise können Sie dies leicht vermeiden, indem Sie intelligentes Audience Management implementieren, intelligente Kundensegmente auf der Grundlage von Relevanz und Kundenwert erstellen und die ideale Anzahl und Häufigkeit von Werbeimpulsen bestimmen, um die Conversion zu maximieren.

Moderne CDPs bieten zahlreiche Funktionen, um Ihre kanalübergreifende Marketingstrategie zu unterstützen. Wie bereits erwähnt, geben diese Tools einen detaillierten Hinweis auf jene Kundengruppen, die einen höheren ROI generieren, helfen beim Aufbau einer langfristigen Kundenbindung und bieten verschiedene Tools für das Kundendatenmanagement. Mit anderen Worten: Diese Plattformen machen Ihr Marketing intelligent.

 

Problemorientiertes CRM

Beim Einsatz von KI im Marketing ist es entscheidend, zunächst die zu lösende Herausforderung zu erkennen und zu verstehen, wie die CDP helfen kann, diese zu bewältigen. Bei CrossEngage verwenden wir No-Code Predictive Modeling, das automatisch KI-basierte Kundenanalysen auf der Grundlage des Predictive CLV erstellt.

So definieren Sie einen Anwendungsfall im täglichen CRM-Geschäft:

  1. Beginnen Sie mit der Klärung des Problems, das Sie lösen wollen.
  2. Definieren Sie das Ziel, das Sie erreichen möchten – das kann jede messbare Kennzahl sein, die Sie optimieren möchten (z. B. die Verdoppelung der Conversion Rate Ihres Newsletters).
  3. Beschreiben Sie dann einen Ansatz, der das Problem lösen könnte.
  4. Nun ist es an der Zeit, die Wirksamkeit Ihrer Lösung zu testen: Hat sie Ihr Problem gelöst? Haben Sie Ihr Ziel erreicht?
  5. Sobald Sie die Antworten haben, können Sie entscheiden, welche Tools Sie für die Umsetzung des neuen Ansatzes benötigen.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Sie relevante Anwendungsfälle finden? Dann ist dieses Webinar genau das Richtige. Außerdem finden Sie in unserer Case Study zur Unsubscription Prediction einen detaillierten Überblick darüber, wie unsere Lösung Ihnen helfen kann, Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Ähnliche Themen: