6 leistungsstarke Strategien zur Kundenbindung für datengesteuerte Unternehmen im Jahr 2024

Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie haben viel in die Kundenakquise investiert und es zahlt sich endlich aus, denn Ihre Nachfragemaschine läuft und neue Nutzer strömen Monat für Monat herein. Aber wenn Sie diese Bemühungen nicht mit soliden Strategien zur Kundenbindung verbinden, werden selbst die beeindruckendsten Akquisitionszahlen kein echtes, nachhaltiges, produktorientiertes Wachstum bewirken.

Die harte Wahrheit ist: Wenn Sie es nicht schaffen, Ihre hart erkämpften Kunden aktiv zu binden, die Produkttreue zu erhöhen und den Lifetime Value zu maximieren, werden diese Akquisitionserfolge schnell verblassen.

Die Statistiken sprechen für sich: Forscher der Harvard Business School haben herausgefunden, dass eine Steigerung der Kundenbindung um nur 5% den Gewinn um 25-95% steigern kann.

Die besten Produkt-, Daten- und Marketingteams legen Wert darauf, die Bedürfnisse und das Verhalten ihrer Kunden über die gesamte Customer Journey hinweg zu verstehen. Isolierte Analysen reichen nicht aus: Sie brauchen einen datengesteuerten Ansatz, der Ihnen einen vollständigen Überblick darüber verschafft, wie Kunden über alle Kanäle und Berührungspunkte hinweg mit Ihrem Produkt interagieren.

In diesem Artikel finden Sie 6 datengestützte Taktiken zur Kundenbindung, die Ihnen helfen, die sich verändernden Bedürfnisse der Nutzer zu erfüllen, die Produktbindung zu erhöhen und den Customer Lifetime Value zu maximieren. Indem Sie sich die Leistungsfähigkeit der Customer Journey-Analysen zunutze machen, erfahren Sie, wie Sie die Kundenbindung verbessern können, indem Sie Loyalitätstreiber identifizieren, Abwanderungsrisiken erkennen und jede Interaktion mit Ihren Nutzern optimieren.

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Kundenbindung verstehen

Im Kern beschreibt Kundenbindung die Fähigkeit eines Unternehmens, dauerhafte, loyale Kundenbeziehungen aufzubauen und zu verhindern, dass bestehende Nutzer abwandern oder zur Konkurrenz überlaufen.

Der Trichter der Kundenbindung zeigt verschiedene Phasen auf, die Ihre Nutzer idealerweise durchlaufen sollten. Dazu gehören:

Aktivierung, bei der es darum geht, neue Kunden effektiv einzubinden und ihnen "Aha"-Momente zu verschaffen, in denen sie schnell den Kernwert Ihres Produkts erleben.
Engagement, bei dem es darum geht, dass Ihre Kunden Ihr Produkt aktiv nutzen, und zwar durch Aufklärung, Aufbau von Beziehungen und kundenorientierte Produktentwicklung.
Conversion, bei der Sie bestehende Kunden dazu bringen, ihr Abonnement zu verlängern, weitere Käufe zu tätigen, die Nutzung zu erweitern oder ein Upgrade durchzuführen.
Loyalität, bei der es darum geht, ein Gefühl der Produkttreue zu schaffen und Kunden zu Fürsprechern zu machen, indem Sie ihnen einen echten Mehrwert bieten.

Kundenbindung hat viele klare Vorteile. Dazu gehören Kosteneinsparungen, da es viel billiger ist, Ihren bestehenden Kundenstamm zu monetarisieren, als neue Kunden zu akquirieren, zumal die Kundenakquise laut den von HubSpot konsolidierten Daten immer schwieriger wird. Kundenbindung bedeutet auch höhere Einnahmen durch Upsell- und Cross-Selling-Möglichkeiten über die gesamte Lebensdauer des Kunden. Wenn Sie sich auf die Kundenbindung konzentrieren, verbessern Sie im Idealfall das allgemeine Erlebnis für die Nutzer, heben sich von anderen Marken ab und bauen einen guten Ruf Ihrer Marke auf.

Neben der direkten Messung der Kundenbindungsraten sollten Sie auch den Customer Lifetime Value (den Gesamtumsatz, den ein Kunde erzielt, solange er mit Ihrem Unternehmen zusammenarbeitet) und die Kundenabwanderung (den Prozentsatz der Kunden, die in einem bestimmten Zeitraum verloren gehen) überwachen.

Eine hohe Kundenbindung bedeutet in der Regel einen höheren Customer Lifetime Value (CLV), da loyale Kunden über einen längeren Zeitraum hinweg weiterhin Produkte kaufen oder Dienstleistungen abonnieren. Im Gegensatz dazu haben Unternehmen mit einer hohen Abwanderungsrate und einer niedrigen Kundenbindung oft Schwierigkeiten, den CLV zu maximieren und müssen ständig Akquisitionskosten aufwenden, um verlorene Kunden zu ersetzen.

Wenn Sie diese Kennzahlen im Auge behalten, können Sie Ihre Leistung besser einschätzen und einen plötzlichen Anstieg der Kundenabwanderung oder einen Rückgang der Kundenbindung erkennen.

Aber KPIs zur Kundenbindung sind nur der erste Schritt.

Um den gesamten Trichter der Kundenbindung effektiv zu optimieren, sind umfassendere Customer Journey-Analysen von entscheidender Bedeutung.

Leider ist es mit vielen aktuellen Analyselösungen fast unmöglich, sich ein vollständiges Bild davon zu machen, wie sich Kunden von der Akquise bis hin zur langfristigen Bindung und Umsatzsteigerung - oder Abwanderung - entwickeln.

Herkömmliche Produktanalyselösungen halten die Produktnutzungsdaten in einem Silo. Um mit diesen Tools der ersten Generation die Punkte zwischen den Produktnutzungsmetriken und dem entscheidenden Kunden- und Geschäftskontext zu verbinden, sind doppelte Daten und entweder mühsame Reverse-ETL-Prozesse oder komplexe Abfragen mit komplexen Business Intelligence-Tools erforderlich, die nicht für ereignisbasierte Analysen ausgelegt sind.

Um jedoch wirklich zu verstehen, was die Kundenbindung fördert und die Abwanderung vorhersagen zu können, benötigen Sie eine 360°-Perspektive auf die genaue Interaktion der Kunden mit Ihrer Marke, von Anfang bis Ende. Dazu gehören z.B. die Interaktion mit Omnichannel Marketing-Inhalten, das Onboarding und die Nutzung von Produkten, Finanztransaktionen, Kundensupport-Tickets, Versandinformationen und vieles mehr.

Wenn Sie die verschiedenen Berührungspunkte mit Ihren Kunden nicht untersuchen, entgehen Ihnen wichtige Informationen darüber, was die Kundenbindung fördert - oder verhindert. Es kann sogar sein, dass Sie nicht einmal in der Lage sind, genaue Kundenbindungs- und Abwanderungsraten zu berechnen, da Ihnen beispielsweise Kunden, die ihr Abonnement über Anrufe beim Kundensupport und nicht innerhalb des Produkts kündigen, völlig entgehen.

Im Folgenden beschreibt Yali Sassoon von Snowplow das Problem:

"Die Teams kommen mit diesen Tools der ersten Generation so weit, dass sie auf Mauern stoßen.

Mit den Lösungen der ersten Generation können Sie also einen interessanten Trichter aufbauen - aber was ist, wenn Sie verstehen wollen, ob es zwei oder drei verschiedene Wege gibt, die ein Kunde von hier nach dort nehmen könnte? Oder vergleichen Sie die Wege, die ein Kunde durchläuft, und beginnen Sie zu verstehen, was zu einem frühen Zeitpunkt in der Reise eines Benutzers passiert, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass er ein wertvoller Benutzer wird oder zum ersten Mal konvertiert oder abwandert? Was ist, wenn Sie mehrere Produkteinheiten haben und die Customer Journey innerhalb und zwischen all diesen verschiedenen Produkten verstehen wollen?"

Glücklicherweise können Sie mit der nächsten Generation von Analysetools diese Fragen beantworten - und mehr.

Self-Service-Tools der nächsten Generation für Customer Journey-Analysen wie Optimizely Warehouse-Native Analytics arbeiten direkt mit Ihrem Data Warehouse als einzige Quelle der Wahrheit. Das bedeutet, dass Sie ganz einfach benutzerdefinierte Dashboards erstellen, Ad-hoc-Fragen untersuchen, Ihre Analysen zerlegen und granulare Kundenprofile aus den Daten in jeder Phase des Lebenszyklus zusammenstellen können.

Mit einem datengesteuerten Ansatz, der auf einem modernen modularen CDP Tech-Stack basiert, können Sie wirklich fundierte Strategien zur Kundenbindung entwickeln.

6 datengesteuerte Strategien zur Kundenbindung für 2024

Nachdem wir nun die Grundlagen der datengesteuerten Kundenbindung kennengelernt haben, wollen wir uns nun ansehen, wie Sie Ihre Strategie auf der Grundlage tiefgreifender Erkenntnisse über Ihre Kunden aufbauen können. Wir stellen Ihnen 6 zukunftsorientierte Kundenbindungsmethoden vor, mit denen Sie eine dauerhafte Produktbindung erreichen und Kundenbeziehungen mit hohem Lifetime Value pflegen können.

1. Segmentierung und Anpassung auf der Grundlage von Kundenkenntnissen

   Generische Produkterlebnisse, die für alle passen, werden Ihre neuen Kunden nicht fesseln und keine langfristige Loyalität aufbauen. Die Kunden von heute erwarten, dass Produktinteraktionen, Erlebnisse und Botschaften auf ihre spezifischen Bedürfnisse, Verhaltensweisen und Vorlieben zugeschnitten sind. Das bedeutet, dass der erste Schritt darin besteht, Ihre potenziellen und aktuellen Kunden zu verstehen und sicherzustellen, dass Sie sowohl über quantitative Kundendaten als auch über qualitatives Kundenfeedback und Erkenntnisse verfügen.
   
   Nutzen Sie dann die Kundendaten, um dynamische Profile und Verhaltenskohorten zu erstellen. Verwenden Sie moderne Tools, mit denen Sie eine 360°-Ansicht der ursprünglichen Akquisitionsquelle und der Kampagneninteraktionen bis hin zum Produktnutzungsverhalten, der Supporthistorie, dem kanalübergreifenden Engagement, den Transaktionen usw. zusammenstellen können.
   
   Untersuchen Sie die Daten, um die verschiedenen Pfade der Customer Journey aufzuzeigen, Muster zu identifizieren, die das Verhalten bei der Annahme von Funktionen und bei der Kundenbindung bestimmen, und die Möglichkeiten der Personalisierung zu ermitteln, die den größten Einfluss haben.
   
   Als Nächstes sollten Sie personalisierte Nachrichten und maßgeschneiderte Erlebnisse für Ihre Produkte entwerfen, vom Onboarding über Push-Benachrichtigungen bis hin zu gezielten Angeboten.
   
   Analysieren Sie die Daten fortlaufend, um Ihre Segmentierung zu verfeinern, Personalisierungsregeln zu verfeinern und Erlebnisse zu optimieren. Sie können hier auch prädiktive Modellierung verwenden - denken Sie daran, wie Netflix ständig die Daten der Nutzer aktualisiert, um Empfehlungen mit früheren Vorlieben, Nutzungsmustern, Tageszeiten und mehr abzugleichen und den Kunden auf Schritt und Tritt einen personalisierten Mehrwert zu bieten.

2. Nutzen Sie die Kanäle Ihrer Kunden

   Kunden über irrelevante Kanäle anzusprechen, ist ein todsicherer Weg, um Beziehungen zu zerstören. Sie sollten Ihre Kunden dort abholen, wo sie sich bereits aufhalten - sei es über Mobile Apps, soziale Medien, Web-Erlebnisse, E-Mail, SMS, Chat-Apps oder darüber hinaus.
   
   Hier sind einige Tipps:
   • Befragen Sie Ihre Kunden nach ihren bevorzugten Kanälen für die Markenkommunikation und erfassen Sie kontinuierlich Daten über ihre Aktivitäten und Präferenzen.
   • Erstellen Sie einen Plan für Omnichannel-Kampagnen, der die bevorzugten Kanäle, die Häufigkeit und die Verhaltensmuster jedes Nutzers bei >Marketing, Produktnutzung und geschäftlichen Interaktionen berücksichtigt. Nutzen Sie Produktanalysetools der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics, die für ein modulares Cloud-Warehouse der Customer Data Platform (CDP) entwickelt wurden und Ihnen ein vollständiges Bild der Benutzerberührungspunkte über mehrere Kanäle hinweg vermitteln.
   • Liefern Sie hyper-personalisierte Nachrichten, Angebote und Inhalte über alle Kanäle hinweg und passen Sie nicht nur an , was Sie anbieten, sondern auch wie und wo Sie es anbieten, basierend auf den Präferenzen der Nutzer.
   • Personalisieren Sie sowohl den Kundensupport als auch die Marketingkanäle. Denken Sie an moderne Fintechs wie Monzo - anstatt Kunden aufzufordern, bei Problemen anzurufen, bieten sie auch einen schnellen In-App-Chat und E-Mail-Support mit 24/7-Optionen.
   Sie können auch einen automatischen Kanalwechsel auf der Grundlage des Nutzerverhaltens einrichten. Wenn ein Nutzer beispielsweise Ihre E-Mails seit 60 Tagen nicht mehr geöffnet hat, könnten Sie eine Push-Benachrichtigung oder eine In-App-Nachricht auslösen, um den Nutzer auf einem Kanal anzusprechen, den er mit größerer Wahrscheinlichkeit wahrnimmt.

3. Erstellen Sie unwiderstehliche Treueprogramme

   Treueprogramme sind eine bewährte Methode, um Anreize für Kunden zu bieten, bei Ihnen zu bleiben, mehr Produkte zu kaufen und zu Fürsprechern Ihrer Marke zu werden. Der Schlüssel liegt jedoch darin, zu verstehen, was Ihre Kunden wirklich zur Teilnahme motiviert. Annahmen darüber, welche Belohnungen die Kunden wünschen, können zu vergeudeten Ausgaben für Kundenbindungsinitiativen führen, die das Ziel verfehlen.
   
   Studieren Sie stattdessen Ihren Kundenstamm, um dessen einzigartige Motivationen, Engagement und Kanäle sowie die Vorlieben für Prämien zu verstehen.
   
   Entwerfen Sie dann kreative Treueprogrammstrukturen und Anreize, die auf diese Motivationen und Nutzungsmuster abgestimmt sind. Bei Sephora können Mitglieder zum Beispiel Punkte für Einkäufe im Geschäft und im E-Commerce sammeln, aber auch für das Teilen in sozialen Netzwerken und das Engagement in der App.
   
   Sie könnten auch mehrere Loyalitätsstufen in Betracht ziehen, um Ihren Kundenstamm zu segmentieren, indem Sie Signale wie Produktnutzung, Engagement im Support, Umsatz und Lifetime Value analysieren. Geben Sie Ihren besten Kunden mit Prämien, Rabatten oder exklusiven Erlebnissen das Gefühl der Wertschätzung.

4. Reagieren Sie auf die Stimme Ihrer Kunden

   Selbst mit leistungsstarken Analysefunktionen können Sie sich nicht allein auf quantitative Daten verlassen, wenn Sie versuchen, die Kundenabwanderung zu verringern und die Kundentreue zu fördern. Sie müssen auch die Stimme des Kunden über qualitative Kanäle wie Umfragen, Bewertungen und Social Listening erfassen und verinnerlichen. Diese VOC-Signale sind Goldminen für die Identifizierung von Kundenbindungsrisiken und Umsatzchancen.
   
   Hier sind einige bewährte Tipps:
   • Führen Sie intensive VOC-Forschung durch Benutzerinterviews und Fokusgruppen durch.
   • Erfassen Sie programmatisch Feedback wie Benutzerumfragen, Feedback, Vorschlagsboxen und Bewertungen. Sie können gezieltes produktinternes Feedback einholen, indem Sie Fragen zu wichtigen UX-Abläufen stellen und funktionsspezifischen Input erhalten, indem Sie die Benutzer auffordern, Funktionen hochzustufen oder Verbesserungen über interaktive Foren oder User Voice Boards zu fordern.
   • Stellen Sie sicher, dass Ihre Analysen aus einer Vielzahl von Kanälen stammen. So können z.B. Konversationen mit dem Kundensupport eine wichtige Quelle für VOC-Daten sein, die Ihnen zeigen, warum Kunden abwandern und was sie an das Unternehmen binden würde.
   • Teilen Sie Ihren Kunden proaktiv Aktualisierungen und Änderungen mit, um zu zeigen, dass Sie ihr Feedback gehört und darauf reagiert haben.
   • Schließen Sie den Kreis, indem Sie VOC-gesteuerte Verbesserungen mit anderen Produkt- und Customer Journey-Kennzahlen verknüpfen.

5. Erkennen Sie Abwanderungsrisiken frühzeitig

   Um ein nachhaltiges Produktwachstum zu erzielen, müssen Sie Warnzeichen, die darauf hindeuten, dass Kunden abwanderungsgefährdet sind oder ihr Abonnement zurückstufen, genau beobachten.
   
   Die kontinuierliche Analyse von Signalen des Nutzerverhaltens in Bezug auf Produktnutzung, Interaktionen mit anderen Kanälen, Supportanfragen, Engagement in der App und mehr kann Ihnen helfen, ein tieferes Verständnis für Abwanderungsrisiken zu erlangen.
   
   Verwenden Sie fortschrittliche Customer Journey-Analysen wie Optimizely Warehouse-Native Analytics, um Dashboards und Visualisierungen zu erstellen, die Ihnen einen umfassenden Einblick in Verhaltens- und Geschäftsmetriken geben.
   
   Darauf sollten Sie besonders achten:
   • Signifikante Rückgänge bei aktiven Nutzern, Sitzungen, der Nutzung wichtiger Funktionen oder anderen Schwellenwerten für die Produktnutzung im Vergleich zu einer historischen Basislinie.
   • Produktverhaltensmuster, die auf Verwirrung hindeuten - wie z.B. übermäßiges Erkunden von Menüs, Fehlerhäufigkeit oder ständiges Hin- und Herwechseln zwischen Aufgaben.
   • Erhöhte Anzahl von Support-Tickets oder Verschlechterung des Benutzerzustands, insbesondere in der Nähe von Verlängerungszeiträumen.
   • Stagnation bei Freemium-Benutzern, die wichtige Funktionen nicht nutzen oder keine Conversions anstreben.
   • Zahlungsprobleme und Probleme bei der Rechnungsstellung für zahlende Kunden.
   Mit Lösungen der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie dann tiefer in die Tiefe gehen, Modelle strategisch neu ausrichten, Daten zusammenfügen und Ad-hoc-Antworten auf Ihre Fragen erhalten.
   
   Sie können automatische Warnmeldungen für bestimmte KPI-Metriken, Kohortenverhalten und Produktanomalien einrichten, damit Sie schnell mehr Kontext erhalten und reagieren können. Anschließend sollten Sie gefährdete Nutzer proaktiv mit Rückgewinnungskampagnen ansprechen, die auf ihre Abwanderungstreiber und einzigartigen Vorlieben personalisiert sind. Dazu können In-App-Erlebnisse, direkte Kundenansprache und Werbeangebote oder Anreize gehören.

6. Befähigen Sie Ihre Kunden, einen Mehrwert zu finden

   Eine wichtige Methode zur Förderung eines dauerhaften Benutzer-Engagements und zum Schutz vor Abwanderung besteht darin, Kunden zu befähigen, sich selbst zu versorgen und den von ihnen benötigten Nutzen aus Ihrem Produkt zu ziehen.
   
   Anstatt die Benutzer durch starre "One-Size-Fits-All"-Produktschulungs- und -Supportabläufe zu zwingen, sollten Sie Self-Service-Erlebnisse und eine Reihe von Supportoptionen anbieten.
   
   Beim Onboarding zum Beispiel werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass einige Benutzer Selbstbedienungskanäle wie Wissensdatenbanken oder In-App-Tooltipps bevorzugen, während andere eine intensivere, interaktive oder personalisierte Beratung wünschen.
   
   Beginnen Sie damit, einheitliche Customer Journey-Daten zu visualisieren und zu untersuchen, um gemeinsame Blocker, Wissenslücken und Möglichkeiten zur Schaffung von Mehrwert in verschiedenen Segmenten zu identifizieren.
   
   Erstellen oder verbessern Sie dann die Produktdokumentation, Onboarding- und Schulungsressourcen sowie die Inhalte des Help Centers, damit sich die verschiedenen Kunden auf unterschiedliche Weise in Ihrem Produkt zurechtfinden können. Dazu könnten ausführliche Wissensdatenbanken gehören, die häufige Hindernisse beseitigen, präskriptive Lernpfade und Anleitungen zu Anwendungsfällen für verschiedene Personas sowie interaktive Produkttouren und Rundgänge in Video-, Webinar- oder Click-Through-Formaten.
   
   Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie maßgeschneiderte Self-Service-Ressourcen auf der Grundlage von Nutzersignalen, Meilensteinen oder Knackpunkten auslösen, wie z.B. KI-Chatbots und digitale Assistenten, die Inhalte auf der Grundlage des aktuellen Kontexts und der voraussichtlichen Bedürfnisse des jeweiligen Kunden anbieten.

Tiefere Einblicke in die Kundenbindung mit Next-Gen-Analysen

Um ein dauerhaftes Customer Engagement zu erreichen und die Kundenbindung zu fördern, bedarf es datengestützter Strategien, die auf einheitlichen Erkenntnissen über die Customer Journey beruhen.

Das bedeutet einen vollständigen 360-Grad-Einblick in das Verhalten, die Vorlieben und die Antriebskräfte der Kunden über den gesamten Lebenszyklus hinweg, von den ersten Marketingkontakten bis hin zum Produkt-Onboarding, der Nutzung von Funktionen, Abrechnungsdaten, Supportgesprächen, dem laufenden Markenengagement und geschäftlichen KPIs.

Self-Service-Lösungen wie Optimizely Warehouse-Native Analytics machen es Ihnen leicht, dieses gesamte Spektrum an Daten zu untersuchen und die Signale für die Kundenbindung, das Abwanderungsrisiko und die hochwertigen Verhaltensmuster zu erkennen, die für die Kundenbindung und -loyalität ausschlaggebend sind.

Optimizely Warehouse-Native Analytics bricht Datensilos auf und macht Schluss mit zeitintensiven, inkonsistenten, doppelten Daten und komplexen SQL-Abfragen.

Das versetzt Teams in die Lage:

• Kundendaten ganzheitlich zu modellieren und zu analysieren, indem Produktnutzung, Marketing-Engagement, Support-Historie und Geschäftskontext zusammengeführt werden - alles auf der Grundlage sicherer, modularer First-Party-Daten aus dem CPD-Warehouse.
• Sie können nahtlos zwischen benutzerfreundlichen Berichtsvorlagen und visuellen Ad-hoc-Explorationen über beliebige Datenmengen hinweg strategisch neu ausrichten und nach beliebigen Dimensionen unterteilen, um schnell Antworten zu erhalten.
• Prognostizieren Sie Abwanderungsrisiken durch fortschrittliche Verhaltenskohortenanalysen und segmentieren Sie Benutzer nach präzisen Ereignisfolgen, Zeitspannen zwischen Meilensteinen und zugehörigen Attributen wie Plan, Region usw.
• Definieren und verfolgen Sie funktionsübergreifende Metriken, die Kampagnen und Produktverbesserungen mit nachgelagerten Conversions, Umsätzen und Kundenbindung verknüpfen.

Mit diesen zentralisierten Customer Journey-Analysen erhalten die Teams die nötige Transparenz, um die Kundenbindung durch gezielte Strategien zu optimieren, die den tatsächlichen Bedürfnissen der Benutzer entsprechen.