Was ist Customer Analytics: Anwendungsfälle, Vorteile, Erfolgsmethoden

Für Unternehmen, die auf einer Product-Led-Growth-(PLG-)Strategie aufbauen, ist die Bedeutung von Customer Analytics kein Geheimnis. Diese Erkenntnisse treiben die Produktentwicklung voran, richten die Marketingbemühungen aus und steigern letztlich das Ergebnis.

Weniger offensichtlich ist, welchen Ansatz Sie zur Gewinnung von Kundendaten-Erkenntnissen wählen sollten. Verbraucher sagen Ihnen bereits, was sie wollen, brauchen und mögen. Doch Informationen aus verschiedenen Kanälen so zusammenzuführen, dass sie umsetzbar und auf Ihre Ziele abgestimmt sind, ist nicht immer einfach.

Deshalb betrachten wir in diesem Artikel Beispiele für Customer Analytics, indem wir allgemeine Erfolgsmethoden und konkrete Anwendungsfälle berücksichtigen. Wir schauen uns außerdem genauer an, was Customer Analytics im Jahr 2024 eigentlich ist.

Customer Analytics ist der Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten über Kunden, um Geschäftsentscheidungen und -strategien zu fundieren.

Es bezieht Erkenntnisse über Nutzerverhalten, Vorlieben, demografische Merkmale und mehr ein. Die besten Customer Analytics integrieren Daten aus verschiedenen Kanälen, um ein vollständigeres Bild der Customer Journey zu zeichnen.

Dieser Prozess folgt in der Regel diesen Phasen:

Es gibt vier Hauptquellen für Customer Analytics. Diese sind:

Kundendaten-Analysen ermöglichen es Ihnen, Kundenverhalten zu verstehen. Das bedeutet, dass Sie Antworten auf Fragen zu Akquise, Umsatz, Engagement und Bindung erhalten. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um jede Phase des Betriebs zu fundieren – von der Produktentwicklung über das Marketing bis hin zum Kundenservice.

Zum Beispiel könnten Sie eine Kundendaten-Analyse mit der Frage beginnen: „Welche Kanäle bringen die meisten Neukunden?“ Von hier aus können Sie eine Product-Analytics-Plattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics nutzen, um die Kundenakquise über Plattformen wie Ihre Website, LinkedIn und YouTube hinweg zu verfolgen.

Das Ergebnis dieser Antworten führt oft zu mehr Umsatz. Mit stärker datengesteuertem Marketing können Sie Zielgruppen anhand detaillierterer Attribute segmentieren, Kampagnen personalisieren, Upsells effektiver bewerben und eine durchweg starke Customer Journey schaffen.

Sie können das Engagement bestehender Nutzer auch steigern, indem Sie Produkt- und Kundenservice-Teams dabei unterstützen, zu verstehen, was ein großartiges Erlebnis ausmacht. In einer Gartner-Studie aus dem Jahr 2022 gaben 84 % der Kundenservice-Verantwortlichen an, dass Customer Analytics „sehr oder äußerst wichtig“ für das Erreichen ihrer Unternehmensziele seien. Und das ergibt Sinn – Probleme proaktiv zu behandeln und dort Support zu bieten, wo er gebraucht wird, hilft, Churn zu begrenzen.

In diesem Abschnitt betrachten wir, wie der Prozess und die Erkenntnisse von Kundendaten-Analysen für verschiedene Bereiche eines PLG-Unternehmens aussehen können.

Produktteams können Customer Analytics nutzen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die Funktionen und das gesamte Nutzererlebnis einer App zu verbessern. Sie können auch Trends erkennen, um die zukünftigen Bedürfnisse der Nutzer vorwegzunehmen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu bleiben.

Stellen Sie sich als Beispiel vor, dass das Team hinter einer Produktivitäts-App bemerkt, dass eine wachsende Zahl von Nutzern die App an Wochentagen abends nutzt, um Zeitmanagement-Funktionen zu verwenden. Sie könnten dann ein neues Tool einführen, das es Nutzern ermöglicht, Aufgaben für den folgenden Tag zu planen, und analysieren, wie dieses Segment darauf reagiert.

PLG-Marketer nutzen Customer Analytics, um Erkenntnisse über Kundenverhalten, -wünsche und -bedürfnisse zu gewinnen. Das kann ihnen helfen, persönlichere Marketingkampagnen zu erstellen und ein nahtloses Markenerlebnis über alle Kanäle hinweg sicherzustellen.

Customer Analytics zu nutzen, um eine Zielgruppe zu segmentieren und eine personalisierte Kampagne aufzubauen, könnte so aussehen:

Mit Erkenntnissen aus verschiedenen Kanälen, wie sie eine Plattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics liefert, können Marketer noch einen Schritt weiter gehen. Wenn eine Analyse zum Beispiel zeigt, dass Nutzer, die mit einer bestimmten Funktion in der App interagieren, auch mit verwandten Inhalten in den sozialen Medien interagieren, können Marketer diese Erkenntnis nutzen, um eine kanalübergreifende Kampagne zu entwickeln.

Sie können außerdem ein stimmiges Markenerlebnis über alle Touchpoints hinweg bieten, das Wertversprechen der App untermauern und die Markentreue stärken.

Durch die Nutzung von Customer Analytics können Kundenservice-Teams aufdecken, welche Bereiche der Kundenerfahrung typischerweise Probleme verursachen. Mit diesem Wissen ausgestattet, können sie dann Schmerzpunkte proaktiv angehen und Prozesse straffen.

Das offensichtlichste Beispiel ist eine hohe Rate an Funktionsabbrüchen. Das fundiert nicht nur den Prozess des Produktteams, sondern könnte auch den Bedarf an gezielten Tutorials oder Hilfsressourcen zur Anleitung der Nutzer aufzeigen.

Letztlich kann Customer Analytics Unternehmensinhabern helfen, ihre Teams zu besserem Nutzerengagement und besserer Bindung zu führen. Indem sie Teams innerhalb einer einzigen Product-Analytics-Plattform vereinen, können sie eine nahtlose Zusammenarbeit im Einklang mit der Customer Journey sicherstellen.

Stellen Sie sich im Beispiel der Produktivitäts-App von vorhin vor, dass Customer Analytics zeigte, dass Nutzer die App oft nur für kurze Zeiträume nutzen, bevor sie sie ganz aufgeben. Das Produktteam könnte dann mit dem Marketingteam zusammenarbeiten, um eine Reihe von Onboarding-Tutorials und Funktionsanleitungen innerhalb der App zu erstellen. Das Kundensupport-Team könnte dann Nutzerfeedback und Anfragen zum Onboarding-Prozess überwachen, um sicherzustellen, dass es alle Fragen proaktiv beantwortet.

In diesem Abschnitt erkunden wir die Schritte, die es Ihnen ermöglichen, die besten Ergebnisse aus Ihren Kundendaten-Analysen herauszuholen.