Was Ist Customer Analytics? Customer Data Analytics?

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Kundenanalysen bestehen aus drei kritischen Kategorien: Customer Journey, Kohortenanalyse und Customer Lifetime Value. Das Unternehmen setzt Dateneinblicke in die Tat um, indem es automatische Antworten auf möglichst viele Fragen erstellt. Unterdessen helfen Standardmakros den Agenten, bei Bedarf bei komplexen Abfragen einzugreifen. Dank dieser Automatisierungen und Auslöser ist das Team in der Lage, 95 Prozent der Tickets innerhalb von drei Stunden zu lösen.

Diese Tools lassen sich auch mit beliebten Vertriebs- und Marketinganwendungen, Web-Content-Management-Systemen, E-Mail, sozialen Plattformen und Kundenbindungsprogrammen verbinden. Kundenanalysen ermöglichen es Unternehmen, personalisierte Erlebnisse zu schaffen, indem sie Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und Bedürfnisse der Kunden liefern. Unternehmen können die Daten analysieren und Muster und Trends erkennen, die ihnen helfen zu verstehen, wonach Kunden suchen und wie sie mit ihren Produkten oder Dienstleistungen interagieren. Kunden im digitalen Zeitalter haben jederzeit Informationen darüber, wo sie Waren und Dienstleistungen finden, was sie kaufen können und wie viel sie voraussichtlich bezahlen werden.

„Qualitative Daten sind das Nirvana, nach dem viele von uns suchen, denn sie bieten uns die menschlichste Version der Kundenzufriedenheit mit dem zusätzlichen Vorteil von Skalierbarkeit und Reproduzierbarkeit. Die Kundenzufriedenheitsbewertung oder Customer Satisfaction Score (CSAT) misst im Durchschnitt, wie zufrieden oder unzufrieden Kunden mit Ihrem Produkt, Ihren Dienstleistungen oder Ihrem Kundenerfolgsprogramm sind. Normalerweise wird die Kundenzufriedenheit auf einer Skala von 1–3, 1–5 oder 1–7 abgefragt. Sie können Ihren Kundenzufriedenheitswert berechnen, indem Sie die Summe aller Bewertungen addieren und die Summe durch die Anzahl der Befragten dividieren.

Obwohl viele Unternehmen Zugriff auf Antworten zum Kundenverhalten haben, verlassen sie sich immer noch auf Vermutungen. Anschließend befassen wir uns damit, wie Sie Kundendaten sammeln, validieren und analysieren können. Es kann auch hochwertige Kunden identifizieren und proaktive Möglichkeiten zur Interaktion mit ihnen vorschlagen. Unter Kundenanalysen, auch Kundendatenanalysen genannt, versteht man die systematische Untersuchung der Kundeninformationen und des Kundenverhaltens eines Unternehmens, um die profitabelsten Kunden zu identifizieren, zu gewinnen und zu binden.

Diese Kommentare sind einzigartig, weil sie sich auf die Botschaften Ihrer Marke konzentrieren, nach denen man bei einer Folgeumfrage oder Live-Chat-Mitschrift nur schwer fragen kann. Der Customer Satisfaction Score (CSAT) ist das am häufigsten verwendete Maß für die Kundenzufriedenheit. Ihre Umfrageskala kann 1 – 3, 1 – 5, 1 – 7 oder 1 – 10 sein, und es gibt keine allgemeingültige Einigung darüber, welche Skala am besten zu verwenden ist. Tatsächlich ist es ziemlich einfach, die Messung der Kundenzufriedenheit in Ihre aktuelle Kundenerfolgsstrategie zu integrieren. Der erste Schritt zur Überwindung dieses Problems besteht darin, zuzugeben, dass es Raum für Verbesserungen gibt. Der zweite Schritt besteht darin, die Kundenzufriedenheit zu messen, um herauszufinden, wo Sie aktuell stehen.

  • Die Stimmungsanalyse ist ein unglaublich nützliches Werkzeug zur Analyse aller Quellen unstrukturierter Daten.
  • Hierbei handelt es sich lediglich um einige vereinfachte Datenkategorien, die es zu beachten gilt, sie beschränken sich jedoch nicht auf branchenspezifische Daten, die möglicherweise nur für Ihren Geschäftsfall gelten.
  • Sobald Sie sich für diese Fragen entschieden haben, können Sie sich mit der Vorgehensweise beim Sammeln von Kundendaten befassen.
  • Um aussagekräftige Erkenntnisse zu erhalten, muss sich die Gruppe darauf einigen, welche Geschäftskennzahlen das Kundenerlebnis umfassend betrachten können.

Nach dem Studium der Daten stellen Sie möglicherweise fest, dass die schlechte Bewertung auf lange Wartezeiten beim Kundenservice zurückzuführen ist. Durch die Einführung eines Kundenanalyseprozesses erhalten Unternehmen Zugriff auf eine Fülle von Wissen, die sonst ungenutzt blieben, wenn sie sich an traditionelle Forschungsmethoden halten würden. Es reduziert die Zeit, die zum Sammeln und Analysieren von Daten erforderlich ist, und liefert gleichzeitig umsetzbarere Erkenntnisse.

Analysen können Muster im Kundenverhalten aufzeigen, die darauf hinweisen, wann bei einem Kunden das Risiko einer Abwanderung besteht. Das Unternehmen kann dann Maßnahmen ergreifen, um sie zu binden, indem es entweder ein Problem behebt oder Treueanreize anbietet. Bei der Kundenanalyse werden Daten aus Kundeninteraktionen gesammelt und interpretiert, um mehr über die Bedürfnisse und Erwartungen der Käufer zu erfahren. Abhängig von Ihrem Geschäftsmodell gibt es unterschiedliche Möglichkeiten, transaktionale Kundendaten zu sammeln.

Folgebefragungen

Logan Grasby von Inspired Go erklärt, dass die Einrichtung effektiver Filter für die Erfassung und Verwaltung hochwertiger Daten unerlässlich ist. Da Verbraucher sich der Datenschutzbestimmungen immer bewusster werden, möchten sie genau wissen, wie Marken ihre Daten verwenden. Um den Datenaustausch zu fördern, planen 44 % der Marken bereits, transparenter zu machen, wie sie Kundeninformationen nutzen. „Die Änderung wird die Werbung grundlegend verändern und sie wird die Funktionsweise von Werbeplattformen und die Art und Weise, wie Datenverfolgung funktioniert, grundlegend verändern“, sagt er. Ende Juni 2022 brachte Mozilla Firefox 102 auf den Markt und damit auch die Unterstützung für die neue Funktion zum Entfernen von Abfrageparametern, um die Privatsphäre der Benutzer zu verbessern. Mit dieser Ankündigung gibt es keine Garantie dafür, dass Marken sich auf UTM-Codes verlassen können, um die Leistung von Kampagnen und Inhalten zu verfolgen – und andere Browser könnten der Ankündigung folgen.

Organisationen können aus den Ergebnissen des Tools Erkenntnisse ableiten und diese nutzen, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im https://customer-journey.com/de/umfragen/ Fall des vorherigen Beispiels könnte sich die Organisation dafür entscheiden, ihr Instagram-Marketingbudget zu erhöhen oder personalisierte Angebote an Frauen in Neuengland zu senden. Unternehmen, die die Kaufgewohnheiten und Lebensstilpräferenzen ihrer Kunden genau verstehen, können das Verhalten dieser Menschen leichter vorhersagen und so die Customer Journey optimieren. Mit den besten E-Commerce-Plattformen können Sie Ihr Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Resource Planning (ERP) mit Ihren Arbeitsabläufen verbinden. Mit Shopify Plus können Sie alle Tools und Systeme anschließen, die Sie bereits verwenden, sodass Sie Leistungsanalysen anzeigen und Automatisierungsflüsse in Ihrem gesamten Unternehmen verwalten können. David Rekuc, CEO der DTC-Hautpflegemarke Bambu Earth, erklärt, dass die Kaufabsicht während der Feiertage steigt, auch wenn Hautpflegeprodukte traditionell keine Geschenkartikel sind.

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Was Ist Kundenanalyse?

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Das Sammeln hochwertiger Kundendaten erfordert ein gewisses Maß an Datenqualitätskontrolle. Marken müssen darüber nachdenken, wie sie Systeme implementieren können, um Daten von geringerer Qualität herauszufiltern und sich auf wichtige Datensätze zu konzentrieren. Die DTC-Zahnpflege-Abonnementmarke Quip bittet Kunden aktiv um Bewertungen, um ihre Vorlieben besser zu verstehen. Als Bonus zeigt die Marke die positivsten Bewertungen auf ihrer Website als sozialen Beweis an. Kunden wenden sich normalerweise an das Support-Team, wenn sie Hilfe bei der Verfolgung von Bestellungen, der Einrichtung eines Kontos oder bei der Beschwerde über ein Problem benötigen.

Zweitens können Sie die Tatsache nutzen, dass viele (oder zumindest einige) Kunden nach einem Kauf auf Ihre Website zurückkehren. Wägen Sie die Vor- und Nachteile der Technologien, Produkte und Projekte ab, die Sie in Betracht ziehen. Eine Möglichkeit, mit diesem Berg an Dokumenten umzugehen, besteht darin, die Antworten auf einige verschiedene Personen aufzuteilen. Lassen Sie jeden versuchen, zehn davon zu bewerten, kommen Sie dann erneut zusammen und bewerten Sie Ihr Bewertungssystem neu. Lassen Sie eine Person (das sollte ich sein – ich bin unabhängig!) alle Antworten lesen.

Mit Textanalysetools können Sie schnell, zuverlässig und genau eine Kundenanalyse Ihrer Textdaten durchführen. Vereinbaren Sie eine Demo mit MonkeyLearn und wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Kunden besser verstehen. KI-gesteuerte Textanalysetools für maschinelles Lernen wie MonkeyLearn erleichtern nicht nur die Kundenanalyse erheblich, sondern helfen Ihnen auch dabei, Erkenntnisse über Ihre Kunden zu gewinnen. Hier können qualitative Daten aus offenen Umfrageantworten, Produktbewertungen und Social-Media-Antworten besonders nützlich sein. Verwenden Sie Zitate und Meinungen in den eigenen Worten Ihrer Kunden, um einzelne Personas zu erklären und zu definieren.

Da Einstellungsdaten größtenteils qualitativ und subjektiv sind, ist es ratsam, sie mit quantitativen Daten zu kombinieren, um konkrete Ergebnisse zu erhalten. Schauen wir uns die verschiedenen Arten von Kundendaten an, die Sie sammeln müssen, um Ihre Geschäftsstrategie zu verbessern. Sie benötigen Google Analytics und eine gute Umfragesoftware wie Survicate, die eine native Integration zwischen den Tools bietet.

Predictive Customer Analytics prognostiziert anhand historischer Daten, was Ihre Kunden wahrscheinlich tun werden. Ihr Support-Team kann dann die Kundenbedürfnisse antizipieren und Muster erkennen, was zu einem besseren Erlebnis führt. Nutzen Sie offene Umfragefragen oder lesen Sie Rezensionen und Social-Media-Kommentare, um die richtigen Informationen zu sammeln.