Teile und herrsche: Zerlege deine Kundendaten in vier Kategorien und hole so mehr aus ihnen heraus

Veröffentlicht am 16.12.2019 von Ines Bahr und Suzie Blaszkiewicz

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Mehr als ein Drittel aller Marketer weiß nicht, wie man eine solide Datenbasis als Grundlage für Entscheidungen verwendet.

Meist haben sie einen Berg an Informationen vor sich liegen und können nicht zwischen nützlichen und irrelevanten Informationen unterscheiden bzw. wissen nicht, wie sie die nützlichen zu interpretieren haben.

Das heißt aber nicht, dass ihre Unternehmen nicht dennoch bereits Daten sammelten, auf deren Grundlage sie analytische Entscheidungen für ihr Unternehmen, den Vertrieb und die Marketingstrategie treffen können.

Gefühlt sagen mindestens 51 % aller Marketer von sich, dass ihre oberste strategische Priorität darin bestehe, die Datenanalyse zur Entscheidungsfindung zu nutzen. Indem kleine Unternehmen vier verschiedene Typen von Kundendaten gezielt analysieren, können sie sich einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Sehen wir uns diese vier Kategorien genauer an und werfen einen Blick darauf, wie wir Marketing und Vertrieb unterstützen können.

Die verschiedenen Arten von Kundendaten

Zuerst sollten wir zwischen den vier verschiedenen Kundendaten unterscheiden, die uns zur Analyse zur Verfügung stehen.

SmartInsights unterteilt die Kundendaten in vier Kategorien, die gesammelt und analysiert werden können.

Beachte hierbei, dass das Kundendatenmanagement, inklusive das Sammeln und Speichern von Daten, den Gesetzen deines Landes und der jeweiligen Standorte deiner Kund*innen unterliegt!

  • Persönliche Daten: Grundlegende Personendaten, mit deren Hilfe man einen Kunden/eine Kundin identifizieren kann.
  • Quantitative Daten: Daten, die Auskunft darüber geben, wie deine Kund*innen mit deiner Marke interagiert haben.
  • Beschreibende Daten: Dringen etwas tiefer in das Leben der Kund*innen ein.
  • Qualitative Daten: Sind Daten, die Rückschlüsse auf Vorlieben und Stimmungen zulassen.

Nachfolgend gehen wir näher auf jede dieser Kategorien ein und erklären, wo man die entsprechenden Daten findet und wie man sie sich zunutze macht.

1. Persönliche Daten: Wer sind deine Kund*innen?

Persönliche Daten: Dies sind grundlegende Informationen, mit deren Hilfe man einen Kunden/eine Kundin identifizieren kann. Sie umfassen u. a. Namen, Geschlecht, Alter, Telefonnummer, E-Mail-Adressen, Social Media-Handle und Berufsbezeichnungen der jeweiligen Personen.

Kleiner Hinweis: Sieh dir einfach mal deine gesammelten Personendaten an und du wirst merken: Du erfährst schon eine ganze Menge über deine Kund*innen. Die persönlichen Daten sind möglicherweise das am schlechtesten gehütete Geheimnis in deinen Kundendaten – schließlich liegt es direkt vor deiner Nase. Aber du wirst überrascht sein, was du mit scheinbar banalen Informationen so anstellen kannst.

Wo du sie findest:
Sehr wahrscheinlich sammelst du bereits persönliche Daten. Du hast die Kontaktdaten von Kunden, die etwas bei dir kaufen oder sich für einen Newsletter anmelden. Und auf Twitter, Facebook und Instagram siehst du die Benutzernamen.

Wenn du eine CRM-Software nutzt, können (und sollten) all diese Informationen dort gespeichert und mit den entsprechenden Feldern und Tags gekennzeichnet werden. Mithilfe der richtigen CRM-Datenstruktur kannst du einen organisierten Datensatz erstellen, der sich leicht analysieren lässt.

 Wie du vorgehst:
Persönliche Daten bilden die Basis für Buyer-Personas, also fiktive Personen, die deinen typischen Kunden bzw. deine typische Kundin repräsentieren. Mit diesen Daten erhältst du fundierte Erkenntnisse darüber, wer deine Produkte kauft oder deine Dienstleistungen in Anspruch nimmt, sprich: Wer deine Zieldemographie ist. Jetzt kannst du mithilfe von Tags und Filtern Kundensegmente erstellen und Marketingbotschaften entwickeln, die speziell auf unterschiedliche Segmente zugeschnitten sind und sie in verschiedenen Phasen des Verkaufszyklus gezielt ansprechen.

2. Quantitative Daten: Inwieweit bringen sich deine Kund*innen ein?

Quantitative Daten: Diese Daten geben dir Auskunft darüber, wie deine Kund*innen mit deiner Website interagieren, welche Produkte sie kaufen, wie sie in den sozialen Medien mit deiner Marke interagieren und ob sie Kontakt mit dem Kundendienst haben.

Die Kundendaten sind in diesem Fall so etwas wie eine Schatzkarte. Wenn du weißt, welchen Weg deine Kund*innen zu deinem Produkt genommen haben, kannst du diesen optimieren und so mehr Conversions erzielen.

Erstell eine Customer Journey Map inklusive der…

  • Suchbegriffe, mit denen deine Kund*innen deine Website finden
  • Geräte, über die deine Kund*innen auf deine Website zugreifen
  • Zeit, die Kund*innen auf den verschiedenen Seiten deiner Website zubringen
  • Kanäle, die die meisten Konversionen erzielen

Wo du sie findest:
Tracking ist eine der wichtigsten Möglichkeiten, um herauszufinden, woher deine Kund*innen kommen. Wenn du mit Tracking-Pixels arbeitest, kannst du alles nachverfolgen: Von dem Gerät, mit dem deine Kund*innen auf deine Website zugegriffen haben, bis hin zu den Websites, über die sie gekommen sind. Weiterhin ist es möglich zu analysieren, wie lange sie auf einer bestimmten Seite waren, wo sie geklickt haben und auf welcher Seite die Konversion stattgefunden hat.

Analyse-Tools wie Google Analytics oder Kissmetrics unterstützen dich beim Tracking vieler verschiedener Metriken, inklusive der bereits genannten.

Wie du vorgehst: 
Marketingausgaben können besser geplant werden, wenn man weiß, welche Kanäle die höchste Konversionsrate bringen. Sieht man, dass Leute, die über die mobile Website kommen, häufiger konvertieren als Nutzer*innen von Desktops, sollte man sichergehen, dass im Kaufprozess über den Desktop keine Probleme auftreten, die zu der geringeren Konvertierungsrate führen.

Findet man heraus, dass Kunden, die über Social Media-Werbung auf der Website gelandet sind, einen höheren ROI erzielen als Kunden, die auf Werbung in Suchmaschinen reagieren, wäre es ratsam, mehr ins Marketing über soziale Netzwerke zu stecken.

3. Beschreibende Daten: Was beschreibt deine Kund*innen am besten?

Beschreibende Daten: Mit diesen Daten bekommt man detailliertere Einsicht in seine Kund*innen. Man erhält tiefgehende Informationen wie den Familienstand, ob jemand Haustiere besitzt, welches Auto er/sie fährt und wie es bei der Arbeit läuft.

Beschreibende und quantitativen Daten zusammen ermöglichen einen tiefen Einblick in seine Kund*innen, was zu optimalen Buyer Personas führt, d. h. diese Buyer Personas sind tatsächlich Abbilder deiner idealen Kund*innen und entsprechen in der Interaktion mit deiner Marke, deinem Produkt und deiner Website deinen tatsächlichen Kund*innen. Sobald du die Buyer Personas deiner Kund*innen erstellt hast, kannst du diese Daten für die prädiktive Analyse einsetzen.

 Wo du sie findest:
Beschreibende Daten lassen sich nicht so leicht finden wie die andere Informationen. Quantitative und persönliche Daten werden normalerweise automatisch gesammelt, für beschreibende Daten musst du mehr Einsatz zeigen.

Ausführliche Umfragen, in denen spezifische Fragen über die Kund*innen gestellt werden, sind die häufigste Methode, um beschreibende Daten zu sammeln. Indem man die richtigen Fragen stellt, erfährt man mehr über relevante persönliche Daten, Vorlieben und Einstellungen. Diese Informationen wiederum ermöglichen es, sich ein genaueres Bild zu machen.

Ein Net Promoter Score (NPS) erkundet, wie wahrscheinlich dich deine Kund*innen einem Freund bzw. einer Freundin empfehlen würden, womit du mehr über das Verhältnis zwischen ihnen und deiner Marke erfährst.

kundendaten net promoter score

Wie du vorgehst: 
Die Idee dahinter ist, dass du genug quantifizierbare Daten über Kund*innen sammelst und so ihre Kaufgewohnheiten und ihr Kaufverhalten vorhersagen kannst. Bei der prädiktiven Analyse werden Unmengen von Hinweisen in beschreibenden Daten dazu verwendet, Vorhersagen über das Kaufverhalten, saisonale Schwankungen und die Produktlebensdauer zu treffen. Diese Informationen wiederum dienen als Grundlage für Marketing- und Vertriebsstrategien, um Kund*innen gezielt zum besten Zeitpunkt anzusprechen.

4. Qualitative Daten: Wie ticken deine Kund*innen?

Qualitative Daten: Die Daten zeigen dir die Vorlieben und Stimmungen deiner Kund*innen. Dazu gehört unter anderem, was sie von deinem Produkt bzw. deiner Dienstleistung halten, welche Meinung sie von deiner Marke (und deinen Wettbewerbern) haben und warum sie etwas gekauft haben.

Bei qualitativen Daten möchte man zwischen den Zeilen lesen und so herausfinden, was Kund*innen wirklich denken und empfinden, ohne direkt danach zu fragen. Stattdessen werden über verschiedene Online-Kanäle und Plattformen Meinungen gesammelt, aus denen sich dann Rückschlüsse ziehen lassen.

Wo du sie findest:
Soziale Medien sind der beste Ansatzpunkt, um etwas über die Stimmung deiner Kund*innen zu erfahren, da hier offen und in deutlichen Worten über Marken, Produkte und Erfahrungen mit dem Kundendienst gesprochen wird. Auch auf Bewertungswebsites findet man ähnliche Informationen, jedoch weniger strukturiert.

Social-Media-Monitoring-Tools finden online Einträge über deine Marke, auch (abhängig vom Tool) auf Sozialen Medien und auf Bewertungswebsites. Natürlich kann man damit auch nach seinen Wettbewerbern suchen und so herausfinden, wie man im Vergleich dasteht.

Wie du vorgehst: 
Social Listening bietet dir zweierlei Einblicke: Wer sind deine treusten Kund*innen und wo gibt es noch Verbesserungspotenzial für deine Produkte und Dienstleistungen? Loyale Kund*innen können zu Markenbotschaftern werden, was unschätzbaren Wert hat. Es ist fünfmal so teuer, einen neuen Kunden zu werben, wie einen bereits vorhandenen zu halten. Mithilfe von Markenfürsprechern ist es jedoch möglich, weitere loyale Kund*innen für sich zu gewinnen.

Tools zum Sammeln von Kundendaten

Um Kundendaten auf Informationen untersuchen zu können, müssen sie erst einmal erhoben werden. Du solltest daher sicherstellen, dass du Daten sammelst, die du auch analysieren kannst:

  • Webtracking: Erfasst mithilfe von Cookies Onlineaktivität und Kundenwünsche und zeigt an, wie Kund*innen mit deiner Website interagiert haben.
  • eCommerce: Erfasst Kontaktdaten und Bestellhistorie sowie die Zeit, die zwischen der ersten Interaktion und dem Kauf vergangen ist.
  • Lead-Capture: Erfasst persönliche Daten.
  • Social Listening: Hilft dir herauszufinden, was Kund*innen über dich und deine Wettbewerber sagen.
  • Umfragen: Helfen dir beim Sammeln von beschreibenden Daten und erfassen die Stimmungen und Meinungen der Kund*innen.

 

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