Kundendaten

Was ist Customer Intelligence?

Customer Intelligence (CI) ist die Sammlung und Analyse großer Datenmengen, die Unternehmen nutzen, um die besten und effektivsten Wege zu finden, mit ihren Kunden in Kontakt zu treten und zu interagieren. Daten zum Kundenverhalten, werden gesammelt und analysiert, um ein tieferes Verständnis für sinnvollere Geschäftsbeziehungen zu erlangen.

Was sind die geschäftlichen Vorteile von Customer Intelligence?

CI baut kontinuierlich Loyalität und Wiederverkäufe auf, indem es präventiv auf Kunden zugeht und proaktiv Angebote über alle Kundenkontaktpunkte hinweg steuert und optimiert. Außerdem erhöht es die Kundenbindung, indem es die relevantesten Informationen und nahtlose Erlebnisse bietet. Darüber hinaus erfreut es die Benutzer durch dynamischen Kundenkontext über relevante, personalisierte und zielgerichtete Interaktionen. CI maximiert den Return on Investment, indem es die wertvollsten Kunden anspricht.

Warum ist Kundenintelligenz wichtig?

Eine umfassende Sicht auf Kund:innen erfordert die Integration mehrerer Datenquellen, um tiefe Einblicke in das Verhalten zu gewinnen. Betreten Sie Customer Intelligence, ein ausgeklügeltes Kundenanalyse-Ökosystem, das Unternehmen dabei unterstützt, über alle Kanäle hinweg hervorragende Kundenerlebnisse zu bieten. Eine robuste CI-Lösung bietet umsetzbare Empfehlungen für das Beziehungsmanagement. Durch die Integration mehrerer Datenquellen und Systeme wird ein Profil für jede und jeden Einzelnen erstellt, um zu verstehen, was seine Entscheidungen beeinflusst und ihn zu seiner nächstbesten Aktion führt.

Welche spezifischen Facetten der Geschäftsleistung kann CI verbessern?

Customer Intelligence kann flexible Technologieplattformen schaffen, die es Unternehmen ermöglichen, Möglichkeiten der Datenanalyse und des maschinellen Lernens anzuwenden und:

• Erweitern Sie Cross- und Upselling. Durch die Analyse der Neigung der Kund:innen zu neuen Angeboten können Unternehmen die Wirksamkeit von Kampagnen prognostizieren und das Channel-Marketing optimieren. Diese Arbeit wird autonom durchgeführt und stützt sich auf die Verbesserung des maschinellen Lernmodells. Zu den Vorteilen gehören bessere Kampagnen­verkaufs­raten, niedrigere Marketing­kosten und eine bessere Sichtbarkeit des Marketing-ROI.
• Wenden Sie Agenten-/Kanalanalysen an.Durch die Anwendung von Analysen auf das Kundenverhalten nach Kanal und Verkäufer oder Agent können Unternehmen die Art und Weise optimieren, wie sie Kund:innen bedienen und den ROI messen. Dies trägt dazu bei, den Umsatz zu steigern, Dienstleistungen anzupassen und zu verbessern, die Zufriedenheit zu steigern und die Effektivität der Agenten zu verbessern. 
• Optimieren Sie den Contact Center-Betrieb. Analysen, die die Effektivität von Call Centern messen, zeigen Wege auf, um Kosten zu senken, Kundenerlebnisse über ihre bevorzugten Kanäle zu optimieren und Ursachen für Lecks zu identifizieren. 
• Qualifizieren Sie Leads von Drittanbietern. Die Verbesserung der Qualifizierung von Leads aus Kampagnen und Daten von Drittanbietern kann die Effektivität von Marketingressourcen erhöhen und die Kundenzufriedenheit erhöhen. 
• Verringern Sie die Kundenabwanderung. Identifizierung von gefährdeten Kund:innen und Fluktuationstreibern. Die automatisierte Überwachung gefährdeter Kund:innen liefert Erkenntnisse, die präventive Maßnahmen nahelegen.
• Stellen Sie sich Markentreue neu vor. Mit umfassenden Daten zum Verbraucherverhalten können Unternehmen jede Kundin und jeden Kunden an allen Berührungspunkten des Konsums persönlich anerkennen und belohnen, um eine Verbindung und Markenliebe aufzubauen.​

Was sind einige Beispiele aus der Praxis, wie Unternehmen Kundenintelligenz genutzt haben, um die Leistung zu steigern?

Hier sind ein paar…

Ein nationaler Fachhändler bereicherte mehr als 80 % seiner Verbraucherdatensätze und etablierte Zugehörigkeiten, indem er Transaktionsdaten mit Stammdaten verknüpfte, um die Kampagneneffektivität zu verbessern, was zu einer Verbesserung der Rücklaufquote um 14 % führte. 

Eine nationale Versicherungsgesellschaft verbesserte die Identifizierung qualifizierter Interessenten um 45 %, indem sie eine einzige Kundenansicht erstellte, um qualifizierte Interessenten für maßgeschneiderte Angebote aus einem Universum von über 120 Millionen Mitgliedern zu identifizieren. 

Um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Konversionsraten zu erhöhen, führte ein nationales Finanzdienstleistungsunternehmen eine nahtlose, automatisierte Datenintegration zwischen verschiedenen Datenerfassungs-, Analyse- und Targeting-Tools durch, wodurch das Targeting für 97 % der bekannten Kunden personalisiert und ein ROI von 25 % erzielt werden konnte. 

Zur Feinabstimmung seiner bestehenden Loyalty-Management-Programme hat ein führendes Unternehmen für Schönheitsprodukte und -dienstleistungen Personas für 6 Millionen Kund:innen nach demografischem Profil, Kaufverhalten und unerfüllten Bedürfnissen erstellt. 

Eine Intelligenz- und Analyselösung ermöglichte es einem globalen Automobilhersteller, Kundenverhaltensmuster besser zu verstehen. Die Lösung erhöhte Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten durch die Analyse von 13,5 Millionen Antwortdatensätzen zu Verkaufs- und Serviceumfragen.