Customer Analytics

Customer Analytics als Key Enabler für die digitale Transformation und eine kanalübergreifende Kundenerfahrung absolut unabdingbar. Die Digitalisierung beeinflusst nahezu alle Geschäfte umfassend und branchenübergreifend: Neue Kanäle verändern die Kundeninteraktion entlang der gesamten Customer Journey. Parallel steigt die Gefahr, dass innovative Quereinsteiger mit potenziell disruptivem Charakter auf dem eigenen Markt auftauchen. Sie als Unternehmen müssen den Markt und den Kunden immer besser verstehen, um konkurrenzfähig zu bleiben. Ein unternehmensweit stimmiges Kundenbild hilft Ihnen dabei: Erkennen Sie im Voraus die Bedürfnisse Ihrer Kunden – und leiten Sie daraus individuelle und kontextsensitive Handlungsempfehlungen ab!

Kundenfokus stärken - welche Lösungen existieren?

Die bekanntesten Lösungen zu Customer Analytics im Bereich Data Science sind folgende quantitative Methoden: (1) die Kundensegmentierung und (2) die Kundenwertanalyse.

Customer Analytics

Kundensegmentierung

  • Kunden nach Merkmalen klassifizieren (Clustering)
  • Kundenguppen und Segmente für ein besseres Verständnis erstellen
  • Marketingmaßnahmen zielgerichteter durchführen
  • Generierung von langfristigen und loyalen Kundenbeziehungen
Customer Analytics

Customer Lifetime Value (CLV)

  • Der Kundenwert ergibt sich aus der Kundenbeobachtung 
  • Spezifische Kundenunterscheidung anhand des Verhaltens 
  • Identifikation von “guten” und “schlechten” Kunden 
  • Abbilden eins klaren Profils der Vorlieben und Wünsche der Kunden 
  • Definition und Berechnung eines Kundenwerts für bessere Einschätzung der Kosten 
KONTAKT
Verantwortlicher für Customer Analytics Themen

Mit Customer Analytics veredeln Sie den Ertrag Ihrer Geschäftstätigkeit, indem Sie präziser auf die Kunden eingehen können, die Ihnen einen Mehrwert bieten. Identifizieren Sie darüber hinaus frühzeitig unzufriedene Kunden und minimieren sie deren Abwanderungsrate.  

Dr. Eric Trumm, Leiter Data Science Werkstatt 

Dr. Eric Trumm Portrait
Dr. Eric Trumm
Head of Data Science and Innovation

Was ist Customer Analytics?

Customer Analytics ermöglicht es Unternehmen seine Kunden besser zu verstehen. Dazu braucht es nicht nur eine zuverlässige Datenbasis, sondern auch das Know-How daraus die richtigen Entscheidungen abzuleiten. Auf Basis von AI und Data Science werden Lösungen konzipiert, die entlang der Customer Journey entscheidende Trends und Muster in den Kundendaten aufweisen und damit eine fundierte Grundlage für Entscheidungen liefern. Damit können Potentiale schneller erkannt und zielführende Maßnahmen direkt eingeleitet werden.  

Was ist Customer Analytics: Fragen zeichen auf Customer Analytics Buch

Ohne Customer Analytics passiert folgendes:

Fehlende Customer Centricity

Bedürfnisse werden nicht erkannt und nicht gemessen.

Steigende Marketingkosten

Durch eine one for all Kommunikationspolitik entstehen  höhere und nicht attribuierbare Kosten. 

Absinken der Kundenzufriedenheit

Ohne Kundensegmentierung bleiben individuelle Bedürfnisse unerkannt.

Steigende Churn Rate

Unzufriedene Kunden kündigen.

Welche Software-Lösung benutzen wir für Customer Analytics?

Datenmanagement

Kunden-Infrastuktur oder

SAP Data Warehouse Cloud 

.

Prädiktive Analysen

Python/R in Cloud Umgebung (z.B. der Google Cloud Plattform (GCP) 

Reporting/Visualisierung

Kunden-Tool (z.B. Tableau, Qliksense) oder SAP Analytics Cloud 

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