Die 6 besten Möglichkeiten, automatisierte Analysen zu nutzen, um Kundeneinblicke zu gewinnen

Welche Produkt- oder Dienstleistungsseite sieht sich Ihr Kunde gerade an? Warum hat der vorherige Käufer die Seite verlassen und ist nicht zu Ihnen zurückgekehrt? Was genau hält Ihr Publikum bei der Stange, und was bremst die Konversionsrate Ihrer Website?

Sie brauchen sich keine Sorgen zu machen, wenn Sie eine dieser Fragen noch nicht beantworten können. Kundeneinblicke wie diese sind "archäologische Funde", die Sie mit Hilfe der automatisierten Datenanalyse ausgraben müssen. Wir zeigen Ihnen in diesem Leitfaden, wie Sie das tun können.

Während Sie dies lesen, verlassen sich bereits 52 % der B2C- und 25 % der B2B-Unternehmen auf Kundendaten, um ihre Marketingentscheidungen zu treffen.

Lassen Sie sich also mit allem ausstatten, was Sie brauchen, um Ihre Kundendaten in umsetzbare Erkenntnisse und Geschäftswachstum umzuwandeln.

Was ist die Analyse von Kundendaten?

Die Analyse von Kundendaten bezieht sich auf Methoden und Technologien, die zur Sammlung, Strukturierung und Interpretation von Kundendaten in Echtzeit eingesetzt werden.

Dies können sein:

• Daten zum Webverkehr

• Transaktionsdaten

• Informationen über die Nutzung von Produkten/Dienstleistungen

• Verhaltensmuster

• Feedback-Daten, usw.

Anhand der Definition können Sie die drei Hauptaufgaben der Kundenanalyse unterscheiden:

Aufgabe #1. Sammeln → Erfassen von Rohdaten aus verschiedenen Quellen (CRM-System, Social-Media-Plattformen, E-Mail, Website usw.)

Aufgabe #2. Strukturieren → Klassifizieren von Kundendaten und Organisieren dieser Daten für die weitere Auswertung

Aufgabe #3. Interpretieren → Ableitung von Kundeneinblicken und Treffen fundierter Entscheidungen.

Die Bedeutung der Datenanalyse für den Kundenerfolg

Jahrhundert der Goldrausch war, ist das einundzwanzigste Jahrhundert der "Datenrausch". Buchstäblich jedes Unternehmen ist auf der Jagd nach Kundendaten und wertvollen Erkenntnissen daraus. 84 % der Kundendienstleiter bezeichnen die Datenanalyse als äußerst wichtig für ihre Geschäftsziele.

Aber warum die Aufregung, fragen Sie?

Weil niemand die unglaublichen Vorteile der Kundendatenanalyse leugnen kann. Entdecken Sie sie alle im Folgenden.

Visualisierte Customer Journeys

Mit der Echtzeit-Datenanalyse können Sie jeden Schritt Ihrer Kunden während ihrer Einkaufsreise verfolgen. Sie können dann alle Ebenen der Customer Journey wie folgt unter die Lupe nehmen

• Stufen (Aufmerksamkeit, Überlegung, Umwandlung, Kauf und Loyalität)

• Schritte (Surfen, Klicken auf das Angebot, Hinzufügen zum Warenkorb usw.)

• Touchpoints (Landing Page, Chatbot, Newsletter und andere)

• Abteilungen (Marketing, Lagerverwaltung, Logistik, Kundenbetreuung usw.)

Quelle: Brightvessel.com

Sie können jeden Schmerzpunkt identifizieren und die Hindernisse aus dem Weg räumen, indem Sie die Customer Journey auf diese Weise abbilden.

Erkannte Tendenzen im Kundenverhalten

Einer der wichtigsten Vorteile der Datenanalyse ist die Vorhersage des Kundenverhaltens auf der Grundlage der gesammelten Details. Dank der prädiktiven Analyse können Sie erkennen, wie sich Ihre Kunden tendenziell verhalten und welche weiteren Aktionen von ihnen zu erwarten sind.

Einer der Trends im Kundenverhalten ist zum Beispiel die wachsende Nachfrage nach nachhaltigen Produkten: Für 66 % der Kunden steht Nachhaltigkeit beim Kauf an erster Stelle. Wenn Sie eine solche Tendenz bei Ihrer Zielgruppe feststellen, können Sie nachhaltige Produkte direkt auf der Startseite Ihrer E-Commerce-Website präsentieren, um sie für Webbesucher sichtbarer zu machen, oder nachhaltige Verpackungen als Ihre oberste Priorität hervorheben.

Personalisierte Marketingstrategien

Personalisierung ist der Schlüssel zur Kundenzufriedenheit, denn das ist es, was Verbraucher von Marken erwarten. Tatsächlich erwarten 71 % der Kunden von Unternehmen ein personalisiertes Einkaufserlebnis, und 76 % sind frustriert, wenn sie es nicht bekommen.

Und genau dann wird die Datenanalyse zum entscheidenden Faktor. Sie hilft Ihnen, alle Kundenbedürfnisse und -anforderungen zu ermitteln, um mit maßgeschneiderten Marketingkampagnen das Kundenerlebnis zu personalisieren. Es ist, als ob Sie den Puls Ihrer Kunden fühlen und Ihre Werbebotschaften darauf abstimmen könnten.

Höhere Kundenbindung

Wer träumt nicht davon, die Kundenabwanderung zu verringern und Kunden für immer zu halten?

Das ist durchaus möglich, wenn Sie die Datenanalyse und die daraus gewonnenen Erkenntnisse über Ihre Kunden nutzen.

Auf diese Weise können Sie Ihre Kunden sogar in lebenslange Fans verwandeln. Und wie genau? Indem Sie die effektivsten Kundenbindungsstrategien für jeden einzelnen Kunden auf der Grundlage seiner Vorlieben/Abneigungen, Persönlichkeitsmerkmale, Werte, Lebensgewohnheiten usw. auswählen. Sie könnten zum Beispiel die Liste der Prämien in Ihrem Treueprogramm diversifizieren und die begehrtesten Vergünstigungen je nach den Interessen Ihrer Kunden anbieten.

Verbesserte Suchmaschinenoptimierung

Nachdem Sie Erkenntnisse über Ihre Kunden gewonnen haben, können Sie Ihre SEO-Bemühungen erheblich steigern. Die Kenntnis der Nutzer- und Suchintention hilft Ihnen, Folgendes zu erreichen:

• reibungslosere Website-Navigation

• Schlüsselwort-gesättigte Homepage

• Hochgradig konvertierende Blogbeiträge

• Optimierte Produktbeschreibungen

• Geo-Targeting

Letzteres öffnet die Türen zur lokalen SEO. Stellen Sie sich Folgendes vor. Die Analyse Ihrer Kundendaten zeigt, dass Sie es nicht geschafft haben, Ihr lokales Publikum zu erreichen. Ihr Webverkehr ist geografisch verstreut. Jetzt können Sie damit beginnen, Ihre Website für lokale Suchanfragen zu optimieren, um gezielten Traffic und Leads zu erhalten.

Gesteigerte Verkäufe und Einnahmen

Mit extrahierten Kundeneinblicken werden Ihre Marketing- und Vertriebsteams in die Lage versetzt, die richtigen Knöpfe zu drücken und Ihr Unternehmenswachstum voranzutreiben. Ihre Marketingspezialisten wissen, was bei der Lead-Generierung besser funktioniert, um mehr qualifizierte Leads zu generieren und diese in Käufer umzuwandeln. In der Zwischenzeit können Ihre Vertriebsmitarbeiter einen personalisierten Ansatz für den Verkauf von Produkten oder Dienstleistungen entwickeln, um ein hervorragendes Kundenerlebnis zu gewährleisten.

Darüber hinaus gibt es eine Tatsache, die es wert ist, mitgeteilt zu werden. Unternehmen, die eine umfassende Kundendatenanalyse nutzen, übertreffen ihre Konkurrenz um 131 % beim Umsatz und 126 % beim Gewinn.

6 Tipps zur Nutzung automatisierter Datenanalyse für Kundeneinblicke

Im Folgenden gehen wir auf die wichtigsten Dinge ein, die Sie beachten sollten, wenn Sie in der Kundendatenanalyse brillieren möchten.

Setzen Sie auf KI-gestützte Datenanalysetools

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) hat neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnet und die Art und Weise, wie Marken Kundendaten verwalten, grundlegend verändert.

Die manuelle Datenanalyse nimmt zu viel Zeit und Mühe in Anspruch. Ganz zu schweigen von den Fehlern, die wir als Menschen machen können. Im Gegenteil: KI-Tools für die Datenanalyse bieten schnellere und kostengünstigere Lösungen. Außerdem analysieren sie Kundeneinblicke genauer und umfassender und liefern fehlerfreie Berichte für datengesteuerte Entscheidungen.

Im Folgenden finden Sie eine Liste von KI-basierten Tools zur automatischen Analyse von Kundendaten:

• AccuRanker: zur Bestimmung der Suchabsicht

• UserIQ: zur Berechnung des User Health Score und zur Überwachung der In-App-Aktivität

• ChurnZero: zur Erstellung von Kundenbriefen und Ideen zur Reduzierung der Abwanderung

• Hotjar: für die Visualisierung von Buyer Journeys

• MonkeyLearn: für die Durchführung von Stimmungsanalysen

• Treasure Data: für die Synchronisierung von Daten aus allen Touchpoints in ein einheitliches Kundenprofil

Dank prädiktiver Analysealgorithmen kann künstliche Intelligenz Korrelationen und Trends im Kundenverhalten aufzeigen, die für das menschliche Auge oft unbemerkt bleiben.

Gewährleistung von Datenschutz und Cybersicherheit

Nach Angaben von IBM sind bei 44 % der Datenschutzverletzungen während der Pandemie Verbraucherdaten (Namen, Passwörter, E-Mails und sogar Gesundheitsdaten) verloren gegangen. Eine aktuelle Studie zeigt, dass 95 % der Unternehmen im Jahr 2023 von mindestens einer Datenschutzverletzung betroffen sein werden.

Angesichts der enormen Cybersicherheitsrisiken müssen Sie sehr vorsichtig sein, wenn Sie individuelle Kundeninformationen für weitere Datenanalysen sammeln.

Zum einen ist es wichtig, Vorschriften wie die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) in der Europäischen Union oder den Privacy Act in den Vereinigten Staaten zu befolgen. Es wäre auch hilfreich, die lokalen Datenschutzgesetze in 13 US-Bundesstaaten zu klären.

Zum anderen müssen Sie möglicherweise Ihre Cybersicherheitsmaßnahmen überdenken, um den Schutz der Verbraucherdaten zu verbessern:

• Entwickeln Sie eine transparente Datenschutzpolitik und holen Sie die ausdrückliche Zustimmung der Betroffenen ein, bevor Sie ihre Daten verarbeiten.

• Verschlüsseln Sie sensible Daten

• Verwenden Sie Firewalls für Webserver und Systeme zur Erkennung von Eindringlingen

• Richten Sie eine mehrstufige Authentifizierung ein.

• Organisation von Schulungen zum Thema Cybersicherheit für Mitarbeiter

• Einen Reaktionsplan für Cyber-Vorfälle erstellen

Nur 5 % der Unternehmen wenden alle Verfahren und Richtlinien für die Sicherheit und den Schutz der Kundendaten an.

Wie sieht es in Ihrem Unternehmen aus?

Zunächst einmal sollten Sie Ihre Datenschutzrichtlinien überarbeiten und alle Dritten, die auf Ihre Kundendaten zugreifen, auflisten. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie auf Ihrer Website eine GDPR-Cookie-Zustimmungsmeldung mit klaren Optionen zum Akzeptieren, Ablehnen oder Anpassen der Cookie-Einstellungen anzeigen.

Schauen Sie sich diese von s360 als Beispiel an.

Quelle: s360digital.com

Verfolgen Sie bei der Datenanalyse einen Multi-Channel-Ansatz

Sie müssen Kundeneinblicke aus verschiedenen Kanälen gewinnen, um einen ganzheitlichen Überblick über Ihr Publikum zu erhalten und einen soliden digitalen Marketingplan zu erstellen. Die drei wichtigsten sind die Website, soziale Medien und E-Mail.

Website

Bei der Datenanalyse der Website gehen Sie tiefer in die Nutzerdaten ein, z. B. in den Gesamtverkehr, die einzelnen Seitenbesuche, die Interaktionen mit Inhalten usw. So können Sie beispielsweise anhand einer Heatmap oder eines A/B-Tests umfassende Erkenntnisse über die Nutzer sammeln.

Angenommen, Sie möchten mehr Leads in Ihren Verkaufstrichter locken, aber sie kommen nicht rein. Sie merken es vielleicht nicht einmal, aber eklatante Fehler im CTA-Design schaden Ihren Konversionen. Sie können A/B-Tests durchführen und herausfinden, welche CTAs mehr potenzielle Kunden anziehen.

Tools für die Analyse von Website-Daten: Google Analytics 4 (auch bekannt als GA4) - für Traffic und Engagement, AB Tasty - für A/B-Tests, Mouseflow - für Heatmaps

Soziale Medien

Die Analyse von Social-Media-Daten gibt Ihnen einen detaillierten Einblick in die Kundeninteraktion mit Ihren Beiträgen und Anzeigen.

Sie können dann verstehen, wie Sie Ihr Publikum effektiver einbinden und die sozialen Medien für den Verkauf nutzen können, indem Sie sich auf die folgenden Faktoren stützen:

• Likes

• Kommentare

• Ansichten

• Freigaben

• Eindrücke

• Stimmung (positiv, negativ oder neutral)

Ein Beispiel:

Das Leya AI-Team schaltet aktiv Meta-Anzeigen (früher: Facebook-Anzeigen). Die Leistung der Anzeigen ist jedoch jedes Mal anders. Sehen Sie sich diese Videoanzeige an.

Quelle: Facebook.com

Und hier ist eine Bildanzeige, die deutlich weniger Likes, Kommentare und Shares erhalten hat.

Tools für die Analyse von Social-Media-Daten: Buffer, Hootsuite, Social Insider

E-Mail

Die Analyse von E-Mail-Daten konzentriert sich auf die folgenden Merkmale von E-Mails:

• Zustellbarkeit

• Öffnungsrate

• Klickrate

• Lesezeit

• Konversionsrate

• Abmeldequote, usw.

Sobald Sie diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, können Sie bessere E-Mails schreiben, die jeden Kunden begeistern und konvertieren.

Tools für die E-Mail-Datenanalyse: HubSpot, Klaviyo oder SmartLead.ai

Kundensegmentierung einführen

Stellen Sie sich vor, Sie haben Ihre Kundendaten auf einem großen Haufen angesammelt.

Was nun?

Ihr nächster Schritt wäre die Kundensegmentierung.

Durch die Segmentierung von Kunden in verschiedene Cluster oder Kategorien, die auf gemeinsamen Merkmalen basieren, können Marken produktivere Ergebnisse im Marketing erzielen.

Sie brauchen Zahlen?

Hier sind sie. Nach der Segmentierung des B2B-Publikums konnte Scorpion Healthcare die Konversionen auf LinkedIn um 56 % steigern. Außerdem bietet die Segmentierung von Kundendaten ein enormes Potenzial für das E-Mail-Marketing. Die Öffnungsraten segmentierter E-Mails sind in der Regel 14,31 % höher als die von nicht segmentierten Kampagnen.

Zunächst sollten Sie die Kunden in Gruppen einteilen und dann individuelle segmentierte Profile erstellen, die auf charakteristischen Merkmalen basieren, wie z. B.:

• Bedürfnisse: Anforderungen, Bedenken, Schmerzpunkte

• Verhalten: Kaufgewohnheiten und Verhaltensmuster

• Demografie: Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit, Alter, Ausbildung, Beruf

• Geografie: Staat, Region, Klima, Sprache, kulturelle Präferenzen

• Psychografische Daten: Interessen, Lebenswerte, Moralvorstellungen, Temperament, Charaktertyp

• Firmografische Daten (für B2B): Branche, Geschäftsart, Unternehmensgröße, Umsatzvolumen

• Technografische Daten (für B2B): Geräte, Anwendungen, Innovationen

Ein Beispiel:

Kinsta, ein WordPress-Hosting-Anbieter, segmentiert Leads nach firmografischen Faktoren wie Unternehmensgröße, Anzahl der Mitarbeiter/Site und anderen und diversifiziert die Preisoptionen. Außerdem können potenzielle Kunden mit dem Vertriebsteam einen maßgeschneiderten Plan besprechen, der ihren spezifischen Anforderungen entspricht (bedarfsorientierte Segmentierung).

Quelle: Kinsta.de

Tools zur Kundensegmentierung: Heap, Glance, BlastPoint

Priorisierung von Browsing- und Warenkorbabbruchsdaten

Durch die Priorisierung und gründliche Analyse dieser Daten können Sie wirksame Strategien zum Durchsuchen und Verlassen des Warenkorbs entwickeln, um Kunden in einem Online-Shop zu halten.

Sehen wir uns diese Daten im Detail an und untersuchen einige Beispiele.

• #### Abgebrochene Browsing-Sitzungen

Die Daten zum Abbruch von Browsing-Sitzungen erhalten Sie aus den Situationen, in denen Besucher Webseiten ansehen, aber nichts kaufen und die Website verlassen.

Wussten Sie das?

Von 100 Website-Besuchern blättern 39 Personen durch Produkte/Dienstleistungen, aber nur vier tätigen einen Kauf.

Die folgende E-Mail von Lightning Card Collection bringt den Besucher zurück auf die Website und beginnt mit "Wir haben bemerkt, dass Sie die Seite verlassen haben...".

Alternativ können Sie unwiderstehliche, interessengesteuerte Lead-Magneten verwenden (psychografische Segmentierung), um die Nutzer davon abzuhalten, die Seite zu verlassen. Lernen Sie vom Beispiel von Hubstaff. Beim Lesen des Hubstaff-Artikels über die Verwaltung von Remote-Mitarbeitern sieht der Blog-Besucher ein Popup-Fenster mit einem kostenlosen Exemplar des Leitfadens zur Verwaltung von Remote-Teams.

Quelle: Hubstaff.com

• #### Verlassene Warenkörbe

Daten über abgebrochene Warenkörbe stammen aus Szenarien, in denen Kunden Artikel in ihren Warenkorb legen, diesen dann aber wieder verlassen und nicht zur Kasse gehen.

Die durchschnittliche Abbruchquote im E-Commerce liegt bei 70,19 %, was bedeutet, dass nur drei von zehn Kunden den Kauf abschließen, nachdem sie Produkte in den Warenkorb gelegt haben.

Was tun, wenn Ihre Kunden ihren Einkaufswagen ständig verlassen?

Locken Sie sie mit einer E-Mail zur Wiederherstellung des Warenkorbs, wie dieser von King Arthur Baking, zurück in den Online-Shop, um den Kauf abzuschließen.

Tools zur Analyse von abgebrochenen Warenkörben und zur Erstellung gezielter E-Mails: CartStack, OptinMonster, Barilliance

Erstellen Sie eine Feedback-Schleife

Wie läuft es bis jetzt?

Das ist so ziemlich die Formulierung, die Sie kopieren und speichern können, um Ihr Publikum nach seinen Erfahrungen mit Ihrem Produkt/Service zu fragen.

Sie können Ihr Publikum und seine Erwartungen vollständig verstehen, wenn Sie konsequent Kundenfeedback einholen. Organisieren Sie dazu eine kontinuierliche Feedbackschleife mit Kundenumfragen wie diesen:

• Umfrage zur Markenbekanntheit

• Umfrage zum Produktfeedback

• Umfrage zur Segmentierung

• Umfrage zur Veranstaltungsbewertung

• Umfrage zum Net Promoter Score (NPS)

• Umfrage zur Kundenzufriedenheit (CSAT)

• Umfrage zur Bewertung des Kundenaufwands (CES), usw.

Wenn Sie ein SaaS-Unternehmen betreiben, können Sie während einer kostenlosen Testphase Nutzerfeedback erfassen. Sehen Sie, wie Keyhole das macht.

Quelle: Keyhole.de

Alternativ können Sie auch Feedback-Formulare und Umfragen in Ihre Website einbetten. Sehen Sie sich dieses Popup von LEGO an.

Quelle: Lego.de

Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Umfragen per E-Mail zu versenden und die Teilnahmequote zu erhöhen, indem Sie einen Preis oder einen Bonus anbieten. Moosejaw bietet zum Beispiel eine Belohnung von 10 $ für die Teilnahme an der Umfrage.

Tools für die Analyse von Kundenfeedback: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Zähmen Sie die Lawine von Kundendaten mit automatisierter Analytik

Marken, die sich auf die Analyse von Kundeneinblicken konzentrieren, werden ihren Mitbewerbern immer einen Schritt voraus sein, da dies der Schlüssel zu positiven Einkaufserlebnissen, Zufriedenheit und Loyalität ist.

In diesem Artikel haben wir Ihnen bewährte Tools und Strategien an die Hand gegeben, mit denen Sie Kundendaten unter Kontrolle bringen und ihre riesigen, dynamischen und sich schnell verändernden Mengen verwalten können. Gehen Sie proaktiv vor und erreichen Sie Kundenorientierung durch Automatisierung der Datenanalyse.

Starten Sie Ihre kostenlose Testversion von AccuRanker, um einen Einblick in die Suchanfragen Ihrer Kunden zu erhalten und die richtigen Strategien zu entwickeln, um Ihre Konkurrenten auszustechen.