Fortgeschrittene Kundenanalyse mit Methoden der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens
Stellen Sie sich einen mittelgroßen Supermarkt in einer Welt ohne Kundenanalyse vor. Jeder Kunde, der den Laden betritt, bleibt ein Geheimnis. Es ist nicht bekannt, was seine Erwartungen, Interessen und Bedürfnisse sind und was er in der Vergangenheit gekauft hat. Der Inhaber muss sich auf seine Intuition und sein Bauchgefühl verlassen, um zu entscheiden, welche Produkte er in die Regale stellt, welche Werbeaktionen er durchführt und wie er die Kunden bedient und sie zum Kauf anregt.
Heute muss man das zum Glück nicht mehr erraten. Die Kundenanalyse wird durch zuverlässig gesammelte Daten und Datenwissenschaft-Methoden ermöglicht.
Was ist eine Kundenanalyse mit datenwissenschaftlichen Tools?
Kundenanalysen mit Hilfe von Datenwissenschaft-Methoden sind Aktivitäten, die das Kundenverhalten auf der Grundlage von demografischen Daten, historischen Transaktionsdaten, Kundeninteraktionen und vielem mehrerfassen. Auf der Grundlage dieser Daten ist es möglich, das Kundenverhalten zu verstehen und allgemeine Verhaltensmuster für bestimmte Personengruppen zu erstellen. Diese Daten werden dann verwendet, um selbstlernende maschinelle Lernalgorithmen zu erstellen.
Das Ziel dieser Aktivitäten ist es, Markttrends, Kundenbedürfnisse, Muster im Einkaufsprozess und andere wichtige Informationen für den Managementprozess zu erkennen und zu systematisieren.
Eine solche Datenanalyse ermöglicht:
- Herausfinden, welche Erwartungen die Kunden haben, und individuelles Herangehen an jeden einzelnen von ihnen
- Eine effektivere Marketing- und Verkaufsstrategie für bestehende und potenzielle Kunden zu entwickeln
- Durchführen einer genauen Kundensegmentierung, um die Wirksamkeit von Marketingaktivitäten zu verbessern.
- Verbesserung des Kundendienstes und Erhöhung der Kundenbindung (Verhinderung der Abwanderung von Kunden)
- Antizipieren und Reagieren auf Kundenbedürfnisse
- Einführung eines personalisierten Angebots und damit Verbesserung der Umsatzkennzahlen, einschließlich des durchschnittlichen Bestellwerts (AOV – Average Order Value) und des Kundenlebenswertes ( LTV – Customer Lifetime Value)
Wie man anfängt: Grundlagen der erweiterten Kundenanalyse
Bevor wir Ihnen praktische Beispiele zeigen , wie Data-Science-Tools auf Ihre Kundenanalyse angewendet werden können, lassen Sie uns einen Moment innehalten! Um den Analyseprozess zu beginnen, müssen Sie einige Dinge beachten.
1 / Daten
Die Grundlage der Kundenanalyse sind Daten, Instrumente und eine geeignete Methodik zu deren Erhebung.
Ihre Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen: Ihr CRM-System, Ihr Vertriebssystem, Website-Analysen, soziale Medien, Marktforschung, Kundenkarten.
Eine gute Lösung ist die Schaffung einer einzigen Quelle der Wahrheit (Englisch: Single Source of Truth), so dass die Daten immer aktuell und an einem Ort sind. Bei großen Datenmengen empfiehlt es sich, den Einsatz eines so genannten Data Lake oder Data Warehouse in Betracht zu ziehen. Diese Datenstruktur wird die Arbeit von Datenanalysten und Data-Science-Spezialisten sicherlich erleichtern. Wenn die Daten nicht in Datenbanken gruppiert sind, sind die Analysten gezwungen, die Daten zu kombinieren, zu bereinigen und zu vervollständigen, was eine äußerst mühsame und zeitaufwändige Aufgabe ist.
2 / Analytische Instrumente
Business-Intelligence-Tools werden zur Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen eingesetzt. Mit ihrer Hilfe können Sie große Datenmengen schnell analysieren und visualisieren. BI-Plattformen werden in der Regel zur Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte verwendet, um Vertriebsprozesse zu bewerten und effektiv zu verwalten.
Eines der beliebtesten Tools ist Power BI, mit dem Sie eine Vielzahl von Datenquellen integrieren können – Dateien, Datenbanken, Online-Dienste und mehr. Power BI ermöglicht die übersichtliche Visualisierung beliebiger Prozessdaten und erleichtert das effiziente Reporting.
3 / Datenwissenschaftlicher Prozess
Der nächste Schritt ist der Einsatz von Instrumenten zur Analyse der Bedürfnisse und des allgemeinen Verhaltens der Kunden. Hierkommt es darauf an, den Geschäftsbedarf zu ermitteln, die zu analysierenden Prozesse zu verstehen, die geeigneten Analysewerkzeuge auszuwählen und die relevanten Daten für diese Werkzeuge aufzubereiten. Der Datenwissenschaftler erstellt dann ein Modell, das eine mathematische Verallgemeinerung der untersuchten Prozesse darstellt.
Ein sehr wichtiger Teil der Erstellung eines Modells ist das Erlernen des Modells. Beim Training des Modells wird dem Algorithmus eine große Menge an Daten zur Verfügung gestellt, die er verarbeiten kann, um wiederholbare Eigenschaften der untersuchten Phänomene zu finden.
Denken Sie daran, dass der Prozess der Datenwissenschaft nicht zufällig „Wissenschaft“ in seinem Namen trägt. Es ist ein iterativer Prozess der Hypothesenprüfung, der schließlich zu den gewünschten Eigenschaften des Modells führt.
Data-Science-Tools für die Analyse von B2C-/B2B-Kundenbedürfnissen
Werfen wir nun einen Blick auf spezifische Data-Science-Tools, die bei der Analyse von Kundenbedürfnissen eingesetzt werden, und wie diese Lösungen in der B2C/B2B-Branche praktisch angewendet werden können. Wir werden uns dem Thema von der Seite der Herausforderungen nähern, die wir mit konkreten Data-Science-Tools beantworten werden.
Herausforderung 1 / Ungezieltes, chaotisches Marketing, das Budgets verbrennt und keine Ergebnisse liefert
Die Lösung: Profilierung anhand von Kundenkarten
Mit Kundenkarten kann die Vertriebs- und Marketingabteilung mehr über die Kaufgewohnheiten der Kunden erfahren und sie einem bestimmten Segment zuordnen. Dieses Wissen ermöglicht personalisierte Marketingaktivitäten.
Die Methode basiert auf der Schichtung, d. h. der Zuordnung von Kundengruppen zu unabhängigen Gruppen. Eine solche Zuordnung wird mit Hilfe eines Clustering-Algorithmus erstellt. Kunden, die einem bestimmten Cluster zugeordnet sind, haben ihre eigenen spezifischen Merkmale, die es ermöglichen, ideale Angebote für die richtigen Segmente zu erstellen. Kundensegmente können die Grundlage für ein Produktempfehlungssystem oder Marketinginhalte bilden.
Herausforderung 2 / Hoher Prozentsatz an Kundenabwanderung
Die Lösung: Survival-Analyse
Es ist nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen Probleme mit Vertragskündigungen oder dem Wechsel von Kunden zur Konkurrenz haben und nicht wissen, wann und welche Kunden kündigen können. Was wäre, wenn es möglich wäre, früher zu erkennen, welche Kunden abwandern könnten? Es wäre dann möglich, die entsprechenden Schritte für den betreffenden Kunden zu unternehmen, z. B. ein geeignetes Angebot, einen Rabatt oder andere Vertragsbedingungen vorzubereiten…. Schließlich ist die Gewinnung neuer Kunden teurer als die Bindung bestehender Kunden.
Die Überlebensanalyse basiert auf einer Analyse der durchschnittlichen Dauer der Teilnahme am Treueprogramm. In einem Unternehmen kann eine solche Analyse genutzt werden, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, wie lange ein Kunde Ihre Dienstleistungen in Anspruch nehmen wird und welche Faktoren dies beeinflussen.
Sie können die Abwanderung eines Kunden vorhersagen, indem Sie den Verlauf der Interaktionen und seine Kaufentscheidungen analysieren. Vielleicht stellen Sie fest, dass Sie eher Kunden vergraulen, deren durchschnittlicher Kauf pro Monat (oder in einem anderen Zeitraum) unter einer bestimmten Grenze liegt.
Für Mitarbeiter, die im Kundenservice, im Marketing und in der Verkaufsentwicklung tätig sind, sind dies sehr nützliche Informationen, um konkrete Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Das Risiko lohnt sich, denn eine Erhöhung der Kundenbindung um nur 5 % kann dazu führen, dass der bestehende Anteil an den Fixkosten beibehalten wird, was für die Widerstandsfähigkeit des Unternehmens gegenüber allen Arten von Krisen und anderen Störungen sehr wichtig ist.
Herausforderung 3 / Unbefriedigende Warenkorbwerte
Die Lösung: Engines für Empfehlungen
Empfehlungsmaschinen gibt es schon seit mehr als einem Dutzend Jahren, sie entwickeln sich weiter und werden immer besser. Die Kunden wissen personalisierte Angebote zu schätzen, wie beispielsweise die von McKinsey zitierten Daten von Amazon zeigen: 35 % der Einkäufe werden dort durch entsprechende Empfehlungen getätigt.
Im Falle von Empfehlungsmaschinen kann man von einer Reihe verschiedener Empfehlungen sprechen, z. B. von Produktpaar-Empfehlungen, bei denen der Empfehlungsalgorithmus dem Kunden das nächste Produkt vorschlägt. Diese Methode basiert auf der Verkaufshistorie der einzelnen Produkte. Sehr oft werden Produkte in Paaren verkauft, die von einem Algorithmus auf der Grundlage ihrer historischen Häufigkeit angezeigt werden.
Diese Methode kann um eine zusätzliche Personalisierung erweitert werden, die z. B. auf einer Kundensegmentierung beruht. Auf der Grundlage vorheriger Analysen ist es möglich, einen Kunden, der das Produkt X kauft, einem bestimmten Segment zuzuordnen und ihm auf dieser Grundlage noch relevantere Empfehlungen zu zeigen, die seinen Bedürfnissen entsprechen.
So wird beispielsweise der Inhaber eines Bauunternehmens, der Gipsplatten für Wände kauft, einem anderen Segment angehören als ein Fachmann, der dieselben Platten kauft, sich aber mit Dachisolierung beschäftigt. Obwohl sie beide das gleiche Produkt kaufen, benötigen sie unterschiedliches Zubehör.
Herausforderung 4 / Geringer Umsatz pro Kunde im B2B-Bereich
Die Lösung: Erstellung von personalisierten B2B-Warenkörben und Angeboten
Auch hier greifen wir auf die Empfehlungsmaschine und den Einsatz von Tools zurück, um weitere Produkte zu identifizieren, die der Kunde wahrscheinlich kaufen möchte. Dies ist möglich, indem die Interaktions- und Kaufhistorie des Kunden untersucht wird. Diese Datenanalyse ermöglicht die Erstellung eines personalisierten Warenkorbs auf der Website oder eines responsiven Angebots.
Herausforderung 5 / Geringe Effizienz des B2B-Verkaufspersonals
Die Lösung: Kundenempfehlungen für B2B-Verkäufer
Wenn der traditionelle Kanal einen großen Teil des Umsatzes in einem Unternehmen ausmacht, ist es eine gute Idee, den Verkäufern vorzuschlagen, welche Maßnahmen sie bei bestimmten Kundengruppen ergreifen können.
Im Rahmen einer fortgeschrittenen Datenanalyse finden die Mitarbeiter heraus, welche Produkte für den Kunden am wichtigsten sind, welche Nutzer weniger aktiv sind als sonst oder nur ein Produkt aus einem Produktpaar kaufen (das andere wird wahrscheinlich woanders gekauft).
Solche aggregierten Kundeninformationen beschleunigen die Arbeit der Verkäufer und ermöglichen ihnen, auf der Grundlage der Daten gezieltere Maßnahmen zu ergreifen. Die Anbieter werden dem Kunden (oder der Kundengruppe) maßgeschneiderte Produkte anbieten und fundierte Maßnahmen ergreifen, um wichtige Kunden zu halten oder zurückzugewinnen.
Datenwissenschaftliche Methodik hat großes Entwicklungspotenzial
Algorithmen und fortschrittliche Data-Science-Tools sind äußerst nützlich für die Analyse von Kundenbedürfnissen, die Segmentierung und die Verbesserung der Wirksamkeit von Marketingaktivitäten. Kunden erwarten heute Personalisierung, und Lösungen für Data Science und maschinelles Lernen ermöglichen es, effektiv auf Kundenwünsche einzugehen.
In diesem kurzen Artikel haben wir nur einen kleinen Teil der analytischen Möglichkeiten der Datenwissenschaft beschrieben. Wir hoffen, dass die hier gezeigten Beispiele Sie dazu inspirieren, neue Lösungen zur Verbesserung von Effizienz, Rentabilität und Vertriebsprozessen in Ihrem Unternehmen zu implementieren.
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