6 Arten von Kundenanalysen und wann sie einzusetzen sind

5. Juni 2024

Sie verfügen wahrscheinlich über eine Fülle an Daten darüber, wie sich Ihre Kunden verhalten und mit Ihrer Marke interagieren – von Marketing-Engagement bis hin zu firmografischen Daten.

Seien wir ehrlich – nutzen Sie die riesigen Kundendatenbestände, auf denen Sie sitzen, wirklich optimal? Von Marketing-Engagement und firmografischen Details bis hin zu Erkenntnissen über die Produktnutzung und Supportdaten verfügen Sie wahrscheinlich über eine Fülle an Daten darüber, wie sich Ihre Kunden verhalten und mit Ihrer Marke interagieren.

Doch die meisten Unternehmen nutzen nicht einmal einen Bruchteil der ihnen zur Verfügung stehenden Kundeninformationen. Datensilos und ineffiziente Engpässe führen dazu, dass Teams oft mit blinden Flecken zurückbleiben und keine zusammenhängende Sicht über die gesamte Customer Journey gewinnen können.

Das ist ein riesiges Versäumnis, denn die End-to-End-Bedürfnisse und -Verhaltensweisen Ihrer Kunden zu verstehen ist entscheidend, um echtes produktgetriebenes Wachstum voranzutreiben.

McKinsey hat festgestellt, dass datengetriebene Organisationen, die Kundeninsights versiert operationalisieren, ihre Mitbewerber beim Umsatzwachstum um 85 % und bei den Bruttomargen um über 25 % übertreffen.

Um Ergebnisse auf diesem Niveau zu erzielen, brauchen Teams einen integrierten Ansatz, der verschiedene Arten von Kundenanalysen vereint, um die Punkte über die verschiedenen Phasen der Journey hinweg zu verbinden – von der Akquise über das Engagement, die Kundenbindung und die Abwanderung bis hin zum Customer Lifetime Value.

In diesem Artikel führen wir Sie durch sechs Arten von Kundenanalysen, die für die Verbesserung des Erlebnisses Ihrer Kunden unerlässlich sind. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Kundeninsights kombinieren, um Chancen für Wachstum und Kundenbegeisterung zu identifizieren, die Ihre Geschäftsziele wirklich voranbringen.

Bereit, Datensilos zu beseitigen und wirklich einheitliche Kundenanalysen in Ihrer gesamten Organisation zu ermöglichen? Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie die warehouse-native Plattform von Optimizely Warehouse-Native Analytics Self-Service-Zugang zu umfassenden Insights über die gesamte Customer Journey hinweg bietet.

Warum Kundenanalysen wichtig sind

Beginnen wir damit zu definieren, was wir unter Kundenanalysen verstehen.

Im Kern ist Kundenanalyse die Praxis, Daten zu nutzen, um ein tieferes Verständnis für die Bedürfnisse, Verhaltensweisen, Beweggründe und Journeys Ihrer Kunden zu gewinnen. Sie umfasst mehrere zentrale Arten von Analysen.

Dazu gehören:

Deskriptive Analysen, die sich darauf konzentrieren, Kundenverhalten und -muster durch die Untersuchung historischer Daten zu verstehen. Dies kann die Analyse von Produktnutzungsdaten, Akquisequellen wie Marketingkanälen oder Kampagnen, Supportinteraktionen und allgemeinen Kauftrends umfassen.

Diagnostische Analysen, die Ihnen helfen, die Grundursachen hinter beobachtetem Kundenverhalten zu identifizieren. Zu den Techniken gehören die Kohortenanalyse (Vergleich von Nutzerverhalten über verschiedene Segmente nach Region/Akquise/Tarif), das Journey Mapping zur Visualisierung von Pfaden und Absprungpunkten sowie die Trichteranalyse zur Identifizierung von Hürden in Conversion-Abläufen.

Prädiktive Analysen, bei denen es darum geht, künftige Kundenaktionen, Risiken und Chancen vorherzusagen, indem statistische Modelle aus aktuellen und historischen Daten erstellt werden. Häufige Anwendungsfälle sind die Vorhersage abwanderungsgefährdeter Kunden, die Prognose des Customer Lifetime Value sowie die Modellierung der Neigung von Kunden, zu konvertieren, ihr Abonnement zu erweitern oder ein Upgrade durchzuführen.

Präskriptive Analysen, die Insights (in der Regel durch Machine Learning) nutzen und konkrete Maßnahmen empfehlen, um gewünschte Kunden- und Geschäftsergebnisse zu erzielen. Dazu können die Optimierung von Marketingausgaben, die Steigerung der Aktivierung wichtiger Funktionen oder das Auslösen von Outreach zur Kundengesundheit zur Reduzierung der Abwanderung gehören.

Warum Kundenanalysen geschäftskritisch sind

In der heutigen Erlebnisökonomie sind Kundenanalysen nicht nur ein Nice-to-have – sie sind ein absolutes Muss für jede Organisation, die nachhaltiges, produktgetriebenes, nutzerzentriertes Wachstum anstrebt.

Schauen wir uns an, warum.

Klügere, evidenzbasierte Entscheidungen
Mit umfassenden Kundeninsights können Teams Strategien für Kundenakquise, Onboarding, Adoption, Engagement, Kundenbindung und Expansion auf Basis harter Daten statt auf Bauchgefühl optimieren.

Produktchancen mit hoher Wirkung identifizieren
Die Analyse von Kundenfeedback und Verhaltensmustern hilft Ihnen, die wirkungsvollsten Formen von Innovation, Optimierung und Personalisierung bei Produkten zu priorisieren.

Das gesamte Kundenerlebnis verbessern
Die besten Kundenanalysen helfen Ihnen, die vollständige, kanalübergreifende Customer Journey zu verstehen. Das bedeutet, dass Sie sowohl Quellen von Kundenfrust als auch von Begeisterung identifizieren und beheben können – indem Sie UX-Abläufe, Support, Onboarding, In-App-Nachrichten und mehr verbessern.

Marketing-Effektivität und Conversions steigern
Die Abbildung der gesamten Customer Journey vom anfänglichen Interesse und der Leadgewinnung bis hin zu Conversion und Expansion ermöglicht es Marketingteams, Kampagnen zu verbessern und hochwertige Kundengruppen effektiv zu segmentieren und zu pflegen.

Abwanderungsrisiken proaktiv mindern
Die Überwachung von Nutzerverhalten, Stimmung und Kundengesundheit zeigt Ihnen Bedrohungen auf und ermöglicht es Ihnen, mit gezielten Customer-Success-Maßnahmen rasch zu reagieren.

Kundenziele an Geschäftskennzahlen ausrichten
Durch das Anzapfen von Daten über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg können Teams sich auf abgestimmte, umsatzwirksame Ziele und KPIs ausrichten, die die Wirkung von Akquise-, Adoptions-, Bindungs- und Expansionsinitiativen messen.

Letztlich besteht der Schlüssel darin, Kundenanalysen zu nutzen, um eine 360-Grad-Sicht auf die Bedürfnisse, Erlebnisse und Ergebnisse Ihrer Kunden über jede Phase ihrer Journey hinweg zu gewinnen. Dieses Maß an Verständnis lässt sich nur erreichen, indem mehrere Datenquellen vereint werden – von Marketingkanälen und Produktanalysen bis hin zu Abrechnungssystemen, Supportdaten und Voice-of-Customer-Insights.

Genau deshalb war das Aufkommen moderner, warehouse-nativer Kundenanalyseplattformen so entscheidend. Next-Gen-Customer-Journey-Analytics-Tools wie Optimizely Warehouse-Native Analytics versetzen Organisationen in die Lage, Datensilos zu beseitigen und eine wirklich einheitliche Perspektive über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg zu gewinnen.

Indem es direkt aus Ihrem Data Warehouse schöpft, lässt Optimizely Warehouse-Native Analytics Sie Produktnutzung, Marketingsysteme und CRMs, Abrechnungsplattformen, Kundensupport und mehr zusammenführen – für leistungsstärkere Analysen ohne Datenduplizierung oder fragmentierte Event-Streams. Die Self-Service-Lösungen von Optimizely Warehouse-Native Analytics beseitigen technische Engpässe und ermöglichen es Produkt-, Marketing- und Customer-Experience-Teams, Kundendaten mühelos zu visualisieren, zwischen Ansichten zu segmentieren und umzuschalten und mit Ad-hoc-Exploration tiefer einzutauchen.

6 essenzielle Arten von Kundenanalysen für datengetriebenes Wachstum

Ihre Kunden auf granularer Ebene durch Analysen zu verstehen ist das Fundament für nachhaltiges Wachstum.

Welche Kundenanalysen Sie priorisieren müssen, hängt zwar von den individuellen Bedürfnissen Ihres Unternehmens ab, doch sollten Sie eine Vielzahl von Arten kombinieren, um ein vollständiges Bild zu erhalten.

Nutzen Sie diesen Leitfaden als Rahmen, um Ihre Kundendaten in eine umfassende Sicht zu kanalisieren, die Ihnen hilft, jede Phase ihrer Journey zu optimieren.

1

Analysen zur Kundenakquise

Analysen zur Kundenakquise konzentrieren sich darauf zu verstehen, wie Kunden Ihre Marke über eine Reihe von Marketingkanälen und Kampagnen erstmals entdecken und mit ihr interagieren, und helfen Marketing- und Wachstumsteams, ihre Akquisestrategien zu optimieren. Dabei werden Daten aus Web- und Marketing-Analytics-Tools, bezahlten Medienkampagnen, SEO- und Content-Performance, Sales-Intelligence-Plattformen, CRMs und mehr analysiert.

Zu den zentralen Kundenakquise-Kennzahlen gehören Kundenakquisitionskosten, Conversion Rate, Anzahl der Interessenteninteraktionen, Suchvolumen für Markenbegriffe, Leadgewinnungsraten, Marketing Qualified Leads und Sales Accepted Leads. Doch für wirklich effektive Analysen zur Kundenakquise sollten Sie auch nachgelagerte Kennzahlen wie Kundenbindungsraten, Customer Lifetime Value und Net Revenue Retention nach Akquisequelle verstehen.

Diese vollständige Sicht stellt sicher, dass Sie Akquise nicht nur als Zahlenspiel betrachten – sondern als die Aufgabe, die richtigen hochwertigen, treuen Kunden zu gewinnen, die langfristiges Wachstum vorantreiben.

Effektive Analysen zur Kundenakquise umfassen:

  • Die Nutzung von Trichteranalysen, um zu verstehen, wie unterschiedliche Lead-Quellen mit unterschiedlichen Raten durch den Trichter konvertieren und Kennzahlen wie CAC beeinflussen.
  • Das Identifizieren von Absprungpunkten und Reibungsbereichen in Ihren Lead-Nurturing-Abläufen
  • Das Aufdecken von Mustern, um zu verstehen, welche Kampagnen und Inhalte erstes Interesse und Engagement Ihrer idealen Kundenprofile auslösen.
  • Den Aufbau prädiktiver Modelle zur Bewertung von Lead-Qualität, Kaufneigung und der Wahrscheinlichkeit, ein treuer, hochwertiger Kunde zu werden.
  • Das Messen, welche Akquise-Touchpoints die meisten und hochwertigsten Kunden bringen, wobei sowohl unmittelbare Conversion Rates als auch nachgelagerte Bindung/Expansion betrachtet werden.
  • Die Analyse spezifischer Kohorten anhand von Attributen wie Lead-Quelle, Persona und Unternehmensgröße – sowie das Segmentieren von Kundengruppen, um Muster in nachgelagerten Kennzahlen zu identifizieren.

Um Kundenakquise wirklich zu verstehen, benötigen Sie eine integrierte 360-Grad-Sicht, die Akquisekennzahlen mit nachgelagerten Produktadoptionsraten, Indikatoren zur Kundengesundheit, Bindungstrends, Expansionsumsatz und Customer Lifetime Value verknüpft. Mit modernen, warehouse-nativen Datenanalyse-Tools können Sie diese vollständigen Daten zum Kundenlebenszyklus gemeinsam erkunden.

2

Analysen zum Kundenengagement

Bei Analysen zum Kundenengagement geht es darum, Insights darüber zu gewinnen, wie Kunden nach ihrer Conversion mit Ihrem Produkt oder Service interagieren und daraus Wert ziehen. Dabei werden Nutzerverhaltensdaten aus einer Reihe von Quellen wie Produktanalysen, Tools für digitale Erlebnisse, Kundensupportsystemen, In-App-Nachrichten und mehr untersucht.

Zu den zentralen Kennzahlen gehören Produktnutzungszahlen; Stickiness-Indikatoren wie tägliche/monatliche aktive Nutzer; genutzte Funktionen; durchschnittliche Sitzungsdauern; das Volumen an Support-Tickets; Net Promoter Scores; und das allgemeine Engagement-Niveau im Zeitverlauf. Doch effektive Engagement-Analysen gehen über oberflächliche Messungen hinaus und versuchen, zutiefst zu verstehen, warum sich Kunden auf bestimmte Weise verhalten und wie sich Adoption fördern und ihre Erlebnisse optimieren lassen.

Zu den wichtigsten Aspekten von Analysen zum Kundenengagement gehören:

  • Die Analyse von User Flows und Trichtern, um zu verstehen, wie Kunden durch Ihr Produkt navigieren und verschiedene Funktionen entdecken/annehmen, und um Bereiche der Verwirrung zu identifizieren.
  • Das Überprüfen der optimalen Nutzerpfade und spezifischen „Aha“-Momente, die Kundenaktivierung und -bindung vorhersagen – indem Produktnutzungsmuster mit nachgelagerten Markern wie Wiederholungskäufen, Expansionsumsatz und Customer Lifetime Value verknüpft werden.
  • Das Segmentieren des Nutzerverhaltens, um Kohorten anhand ihrer Phase in der Produkt-Journey, des Abonnementtyps usw. besser zu verstehen und das Kundenerlebnis entsprechend anzupassen.
  • Das Sammeln und Interpretieren qualitativer Kundeninsights aus Umfragen, Produktbewertungen, Supportinteraktionen und mehr.
3

Analysen zum Kundenerlebnis

Kundenakquise und -engagement liefern zwar wichtige Perspektiven, doch echte Optimierung erfordert eine End-to-End-Sicht auf die vollständige Customer Journey. Customer Journey-Analysen bilden jeden Touchpoint des Gesamterlebnisses ab – von der ersten Markenentdeckung über Conversion, Onboarding, Adoption, Support, Kundenbindung und Expansion bis darüber hinaus.

Sie sollten zentrale Kennzahlen wie hohe Kundenzufriedenheit (CSAT), Loyalität und Bindungsraten; starke Net Promoter Scores (NPS); und einen niedrigen Customer Effort Score (CES) anstreben – also wie viel Mühe ein Kunde aufbringen muss, um ein Ziel zu erreichen oder ein Problem mit Ihrem Produkt oder Service zu lösen.

Die Analyse des Kundenerlebnisses sollte auch das Zuhören bei Voice-of-Customer (VoC)-Feedback umfassen. Die besten Analysen ermöglichen es Ihnen, Kunden- und Geschäftsdaten zu verbinden, um zu verstehen, wie sich konkrete Kundenerlebnisse auf Geschäftsergebnisse wie Produktadoption, Engagement, Umsatz und mehr auswirken. Angenommen, Sie möchten Expansionsumsatz von Bestandskunden erzielen. Sie könnten positive vs. negative CSAT-Werte zusammen mit Kontonutzung, Health Scores und Abrechnungsdaten genauer betrachten – und vielleicht feststellen, dass schlechte CSAT-Bewertungen mit einer frustrierenden UX zusammenhängen, die sich in hohen Absprüngen im Ablauf zeigt, oder sogar mit Abrechnungsproblemen, etwa dem Fehlen einer automatisierten PayPal-Option. Diese Art von Self-Service-Business-Analytics-Insights verschafft Ihnen einen Vorsprung, um die Grundursache anzugehen.

Für leistungsstarke Analysen zum Kundenerlebnis:

  • Kombinieren Sie quantitative Kennzahlen wie CSAT, NPS und CES mit qualitativen Daten aus Kundenfeedback, Supportinteraktionen und Social-Media-Listening.
  • Segmentieren Sie Kunden anhand ihrer Erlebnisse und prüfen Sie Unterschiede zwischen Segmenten, um Erlebnisse anzupassen.
  • Analysieren Sie Kundenstimmung und -emotionen im Feedback, um die zugrunde liegenden Treiber positiver und negativer Erlebnisse zu verstehen.
  • Nutzen Sie Session-Recording- und Heatmapping-Tools, um Kundenschwierigkeiten zu visualisieren und UX-Probleme zu identifizieren.
  • Analysieren Sie Customer Effort Scores in jeder Journey-Phase, um Bereiche mit hohem Aufwand zu identifizieren, die Prozessverbesserungen benötigen.
  • Bilden Sie die vollständige End-to-End-Customer-Journey über alle Touchpoints und Kanäle hinweg ab, um Schmerzpunkte und Reibungsbereiche zu identifizieren und zu verstehen, wie sich ihr Erlebnis über den Kundenlebenszyklus hinweg entwickelt.
  • Verknüpfen Sie Kennzahlen zum Kundenerlebnis mit nachgelagerten Kennzahlen wie Kundenbindung, Lifetime Value und Umsatz, um die geschäftliche Wirkung zu verstehen.

Je mehr Sie über die richtigen Kundendaten verfügen – Daten, die kontextuell relevant sind und konsolidiert und zugänglich sind, um zur richtigen Zeit genutzt zu werden – desto besser wird das Erlebnis für Ihre Kunden. Doch es reicht nicht aus, die richtigen Daten zu haben; Sie brauchen auch die Tools (etwa Customer Data Platforms, um eine einheitliche Sicht auf den Kunden zu schaffen, Journey-Analysen sowie prädiktive und präskriptive Analysetools und -funktionen), um alle Kunden-Touchpoints zu verstehen, daraus zu lernen, sich anzupassen und sie zu betreiben, die Technologie (etwa Geofencing, Gesichtserkennung und biometrische Sensoren) sowie die Menschen, um die Daten auf relevante und kontextualisierte Weise anzuwenden.

4

Customer Journey-Analysen

Wie bereits angedeutet, sollte die vollständige Customer Journey im Zentrum aller Ihrer Analysebemühungen stehen. Doch es ist wichtig, die Customer Journey gezielt End-to-End zu analysieren und in jeder Phase – von der ersten Awareness über Akquise, Onboarding, Adoption, Engagement und Kundenbindung bis hin zur Fürsprache – sowohl Bereiche der Kundenbegeisterung als auch Reibungspunkte zu finden.

Wichtige Kennzahlen, die Ihnen ein Gefühl für Ihre Customer Journey vermitteln, sind Lead-Conversion-Raten über die Phasen am oberen/mittleren/unteren Ende des Trichters; Produktaktivierungskennzahlen wie die Adoption wichtiger Funktionen; „Aha“-Momente und Nutzer-Stickiness-Signale wie die Sitzungsdauer; sowie Customer Lifetime Value (CLV) und Kennzahlen zur Umsatzexpansion.

Tipps für aussagekräftige Customer Journey-Analysen umfassen:

  • Die Nutzung von warehouse-nativen Tools, um einheitliche Analysen mit Daten aus mehreren Streams durchzuführen – aus Marketing, Vertrieb, Produktnutzung, Supportsystemen und Voice-of-Customer-Quellen.
  • Das Aufschlüsseln von Journeys nach Segment und das Analysieren spezifischer Kohorten anhand von Tariftyp, Anwendungsfall, Branche und mehr.
  • Das Anwenden von Trichteranalysen über jede Phase hinweg, um Absprungpunkte, Hürden und zentrale Conversion-Momente zu identifizieren.
  • Das Anreichern Ihrer Analyse mit Voice-of-Customer-Feedback, das qualitativen Kontext zu verschiedenen Phasen hinzufügt.
  • Das Zuordnen von Kundenverhalten und Journey-Phasen zu nachgelagerten Kennzahlen rund um Aktivierung, Adoption, Abwanderung und Lifetime Value.
  • Die Nutzung von Machine Learning, um wirkungsvolle Optimierungsmöglichkeiten der Journey zu identifizieren und zu priorisieren.
5

Analysen zu Kundenbindung/Abwanderung

Es ist entscheidend, die Faktoren zu verstehen, die Kundenabwanderung antreiben, damit Sie ihr proaktiv vorbeugen und Chancen aufdecken können, um Kundenbindung und Customer Lifetime Value zu verbessern.

Die wichtigsten Kennzahlen, auf die Sie sich hier konzentrieren sollten, sind Abwanderungsrate und Bindungsrate, doch es ist auch hilfreich, an Customer Lifetime Value und Net Revenue Retention zu denken und Produktnutzungskennzahlen im Auge zu behalten, die auf Abwanderungsrisiken hindeuten könnten, etwa ein Rückgang der täglich aktiven Nutzer oder geringe Funktionsadoption.

Für volle Sichtbarkeit auf Bindungs- und Abwanderungstreiber:

  • Analysieren Sie die gesamten Abwanderungsraten sowie Raten, die nach Kundenattributen wie Tarif, Branche usw. segmentiert sind.
  • Identifizieren Sie Verhaltensmuster und Nutzungskennzahlen wie geringe Adoption, die zukünftige Abwanderung vorhersagen.
  • Implementieren Sie ein Customer Health Scoring, um Risikosignale zu überwachen und proaktiven Outreach auszulösen.
  • Nutzen Sie eine Analyseplattform, die automatisierte Warnungen bei bestimmten Abwanderungsrisikoschwellen bietet, damit Sie stets auf dem Laufenden sind.
  • Führen Sie Abwanderungsumfragen durch und analysieren Sie VoC-Daten, um die Grundursachen hinter Kündigungen oder Downgrades aufzudecken.
  • Messen Sie die Effektivität von Kundenbindungsprogrammen wie Winback-Kampagnen und Loyalitätsanreizen.
6

Voice-of-Customer-Analysen

Um die Bedürfnisse und Präferenzen Ihrer Kunden zutiefst zu verstehen, müssen Sie Feedback, Meinungen und Stimmungen aus verschiedenen Kanälen erfassen und analysieren.

Wirklich auf die Stimme Ihrer Kunden zu hören kann Ihnen helfen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und Zufriedenheit, Loyalität und Markenfürsprache zu steigern.

Für Voice-of-Customer-Analysen, die zum Handeln führen:

  • Sammeln Sie VoC-Daten aus einer breiten Palette von Kanälen, darunter Umfragen, Kundeninterviews, Produktbewertungen, Social Listening, Support-Transkripte usw.
  • Nutzen Sie Natural Language Processing und Sentiment-Analyse, um Feedback in großem Maßstab zu analysieren und ein Gespür dafür zu bekommen, wie sich Ihre Kunden fühlen.
  • Priorisieren Sie das dringendste VoC-Feedback auf Basis Ihrer Sentiment-Analyse und der Schwere und Verbreitung der Wirkung, die Sie feststellen.
  • Verbinden Sie Ihre VoC-Insights mit quantitativen Daten zu Produktnutzung, operativen KPIs, Finanzkennzahlen usw.
  • Implementieren Sie Closed-Loop-Prozesse, um sicherzustellen, dass Kundenstimmen umgehend berücksichtigt werden.
  • Analysieren Sie VoC-Trends im Zeitverlauf, um sich verändernde Bedürfnisse und aufkommende Chancen zu identifizieren.
  • Segmentieren Sie VoC nach Kundenattributen, Branchen und Anwendungsfällen für gezielte Insights (B2B).

Mit warehouse-nativen Analysen umfassendere Kundeninsights erschließen

Eine wirklich kundenbesessene Kultur zu entwickeln erfordert einen umfassenden, datengetriebenen Ansatz, der verschiedene Arten von Kundenanalysen zusammenführt – und Teams befähigt, das Beste aus den Daten herauszuholen.

So formuliert es Brian Balfour, Founder und CEO bei Reforge:

„Während Sie aus Ihren Daten frische Erkenntnisse gewinnen, öffnet das die Tür zu neuen Fragen. Mit neuen Fragen müssen Sie Ihre Instrumentierung und Analyse aktualisieren. Zu sagen, der Prozess sei ‚abgeschlossen‘, heißt zu sagen, Sie verstehen alles, was es über Ihre Nutzer, Ihr Produkt und Ihre Kanäle zu wissen gibt.“

Genau deshalb brauchen Sie leistungsstarke, warehouse-native Tools wie Optimizely Warehouse-Native Analytics an Ihrer Seite. Optimizely Warehouse-Native Analytics befähigt Teams, immer wieder neue Fragen zu stellen und mit Ad-hoc-explorativen Analysen über verschiedene Datenstreams hinweg tiefer einzutauchen.

Indem es direkt auf Ihr Cloud-Data-Warehouse zugreift, beseitigt Optimizely Warehouse-Native Analytics Datensilos und bietet eine einheitliche 360-Grad-Sicht über alle wichtigen Touchpoints auf den Journeys Ihrer Kunden hinweg.

Mit den Self-Service-Funktionen von Optimizely Warehouse-Native Analytics können funktionsübergreifende Teams ohne technische Engpässe zwischen beliebigen Datenmengen segmentieren und umschalten. Ad-hoc-Analysetools ermöglichen es Ihnen, immer weiter Schichten freizulegen, neue Hypothesen zu testen und frische Chancen aufzudecken, um Kundenakquise, Engagement, Kundenbindung und mehr zu optimieren.

Mit Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie Datensilos überwinden und das volle Potenzial Ihrer Kundenanalysen erschließen.

Verpassen Sie nicht die Expertenanleitung, um Kundenanalysen zu meistern und das Erlebnis Ihrer Kunden zu optimieren.