Was ist Kundenanalytik: Anwendungsfälle, Vorteile, Erfolgsmethoden

Für Unternehmen, die eine Strategie des produktorientierten Wachstums (PLG) verfolgen, ist die Bedeutung von Kundenanalysen kein Geheimnis. Diese Erkenntnisse treiben die Produktentwicklung voran, richten die Marketingbemühungen aus und steigern letztendlich den Gewinn.

Was weniger offensichtlich ist, ist die Frage, welchen Ansatz Sie bei der Gewinnung von Kundendaten wählen sollten. Die Verbraucher sagen Ihnen bereits, was sie wollen, brauchen und mögen. Aber es ist nicht immer einfach, Informationen aus verschiedenen Kanälen so zusammenzustellen, dass sie verwertbar und auf Ihre Ziele abgestimmt sind.

Deshalb sehen wir uns in diesem Artikel Beispiele für Kundenanalysen an und betrachten allgemeine Erfolgsmethoden und spezifische Anwendungsfälle. Außerdem gehen wir näher darauf ein, was Kundenanalyse im Jahr 2024 genau ist.

Was ist Kundenanalytik?

Kundenanalyse ist der Prozess der Sammlung und Analyse von Daten über Kunden, um geschäftliche Entscheidungen und Strategien zu unterstützen.

Sie umfasst Erkenntnisse über das Verhalten, die Vorlieben, die demografischen Daten und mehr. Die besten Kundenanalysen integrieren Daten aus verschiedenen Kanälen, um ein vollständigeres Bild der Customer Journey zu erhalten.

Dieser Prozess verläuft in der Regel in den folgenden Phasen:

1. Datenerfassung

   Hier geht es um die Auswertung von Daten aus relevanten Quellen wie Ihrer Website, Ihren Produkten und Transaktionsdatensätzen. Es gibt Dutzende von Tools, die Sie dafür verwenden können, von Google Analytics bis Hubspot und mehr.

2. Organisation der Daten

   Eine Customer Data Platform (CDP) organisiert Ihre Daten und leitet sie an die richtige Stelle für Analysen.

3. Speicherung der Daten

   Dies ist der Prozess der Strukturierung und Verwaltung von Daten, um sicherzustellen, dass sie sicher und nutzbar sind. Wenn Sie eine gewisse Reife bei der Kundenanalyse erreicht haben, müssen Sie Ihre Daten in einem Lagerhaus speichern, um die Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren. Sie können dann die Produktanalyseplattform Optimizely Warehouse-Native Analytics direkt darauf aufsetzen, um Daten von außerhalb Ihres Produkts direkt mit den Produktdaten zusammenzuführen.

4. Segmentierung von Daten oder erweiterte Analytik

   Bei der Segmentierung werden die gesammelten Daten auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale oder Verhaltensweisen in aussagekräftige Gruppen eingeteilt. Die erweiterte Analyse geht mit Techniken wie Clustering, Regressionsanalyse und Text Mining noch einen Schritt weiter.

5. Visualisierung

   Dies bezieht sich auf den Prozess der Darstellung der analysierten Daten in visuellen Formaten wie Diagrammen, Grafiken und Dashboards. Optimizely Warehouse-Native Analytics automatisiert diesen Schritt, damit Sie klare, umsetzbare Erkenntnisse erhalten.

6. Datenmodellierung

   Kunden mit einem höheren Reifegrad in der Kundenanalyse können diese Technik verwenden. Hier wird maschinelles Lernen auf Daten angewendet, um Vorhersagemodelle zu entwickeln oder Muster, Beziehungen und Trends aufzudecken.

7. Iterative Analytik

   Die Kundenanalyse ist ein fortlaufender Prozess, bei dem Unternehmen kontinuierlich Hypothesen untersuchen und testen, um das sich ändernde Kundenverhalten zu verstehen.

Es gibt vier Hauptquellen für die Kundenanalyse. Diese sind:

• Website-Kundenanalysen. Diese werden aus den Interaktionen mit Ihrer Site gewonnen.
• Transaktionsbezogene Kundenanalysen. Dabei handelt es sich um Finanzdaten wie Zahlungen, Transaktionen und Käufe.
• Produktbezogene Kundendaten-Analysen. Dies sind Daten, die in einer App erfasst werden.
• Von Kunden erstellte Analysen. Dazu gehören Erkenntnisse wie Bewertungen und Feedback an den Kundensupport.

Vorteile von Kundendatenanalysen

Die Analyse von Kundendaten ermöglicht es Ihnen, das Kundenverhalten zu verstehen. Das bedeutet, dass Sie Antworten auf Fragen zu Akquise, Umsatz, Engagement und Kundenbindung erhalten können. Diese Erkenntnisse können dann in jeder Phase der Geschäftstätigkeit genutzt werden, von der Produktentwicklung über das Marketing bis hin zum Kundenservice.

Sie könnten beispielsweise eine Kundendatenanalyse mit der Frage beginnen: "Welche Kanäle bringen die meisten Neukunden?" Von hier aus können Sie eine Produktanalyseplattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics verwenden, um die Kundenakquise über Plattformen wie Ihre Website, LinkedIn und YouTube zu verfolgen.

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

Sie können auch das Engagement bei bestehenden Nutzern steigern, indem Sie Produkt- und Kundendienstteams dabei unterstützen, zu verstehen, was ein großartiges Erlebnis ausmacht. In einer Gartner-Studie aus dem Jahr 2022 gaben 84 % der Führungskräfte im Kundenservice an, dass Kundenanalysen "sehr oder äußerst wichtig" für das Erreichen ihrer Unternehmensziele sind. Und das macht auch Sinn - Probleme proaktiv zu behandeln und bei Bedarf Unterstützung zu leisten, hilft, die Kundenabwanderung zu begrenzen.

Beispiele für Kundenanalysen für verschiedene Anwendungsfälle

In diesem Abschnitt sehen wir uns an, wie der Prozess und die Ergebnisse der Kundendatenanalyse für verschiedene Bereiche eines PLG-Unternehmens aussehen können.

Kundenanalytik für Produktteams

Produktteams können mit Hilfe von Kundendatenanalysen datengestützte Entscheidungen treffen, um die Funktionen einer App und das allgemeine Erlebnis der Benutzer zu verbessern. Sie können auch Trends erkennen, um die zukünftigen Bedürfnisse der Nutzer zu antizipieren und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass das Team hinter einer produktivitätsbezogenen App feststellt, dass eine wachsende Zahl von Nutzern an Wochentagen abends auf die App zugreift, um die Zeitmanagementfunktionen zu nutzen. Sie könnten dann ein neues Tool einführen, das es den Nutzern ermöglicht, Aufgaben für den nächsten Tag zu planen, und analysieren, wie dieses Segment darauf reagiert.

Kundenanalyse für Vermarkter

PLG-Vermarkter nutzen Kundenanalysen, um Einblicke in das Verhalten, die Wünsche und die Bedürfnisse ihrer Kunden zu gewinnen. Dies kann ihnen dabei helfen, Marketingkampagnen stärker zu personalisieren und ein nahtloses Markenerlebnis über alle Kanäle hinweg zu gewährleisten.

Der Einsatz von Kundenanalysen zur Segmentierung einer Zielgruppe und zur Erstellung einer personalisierten Kampagne könnte so aussehen:

1. Das Team segmentiert seine Zielgruppe, um Nutzer zu finden, die häufig mit einer bestimmten Funktion interagieren.
2. Sie versenden Push-Benachrichtigungen und In-App-Banner, die auf diese Zielgruppe zugeschnitten sind und eine ähnliche, kostenpflichtige Funktion bewerben.
3. Sie verfolgen Kennzahlen wie Öffnungsraten für Push-Benachrichtigungen und Click-Through-Raten auf In-App-Bannern.

Mit kanalübergreifenden Erkenntnissen, wie sie eine Plattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics liefert, können Marketingexperten noch einen Schritt weiter gehen. Wenn eine Analyse beispielsweise ergibt, dass Nutzer, die sich mit einer bestimmten Funktion in der App beschäftigen, auch mit verwandten Inhalten in den sozialen Medien interagieren, können Marketer diese Erkenntnisse nutzen, um eine kanalübergreifende Kampagne zu entwickeln.

Sie können auch ein kohärentes Markenerlebnis über alle Berührungspunkte hinweg bieten, um das Wertversprechen der App zu stärken und die Markentreue zu verbessern.

Kundenanalysen für den Kundenservice

Durch den Einsatz von Erlebnisanalytik können Kundenservice-Teams herausfinden, welche Bereiche des Kundenerlebnisses typischerweise Probleme verursachen. Ausgestattet mit diesem Wissen können sie dann proaktiv Schmerzpunkte angehen und Prozesse optimieren.

Das offensichtlichste Beispiel ist eine hohe Abbruchrate von Funktionen. Dies könnte nicht nur den Prozess des Produktteams beeinflussen, sondern auch den Bedarf an gezielten Tutorials oder Hilfsressourcen zur Anleitung der Benutzer aufzeigen.

Kundenanalysen für Business Owner

Letztendlich kann die Kundenanalyse den Business Ownern helfen, ihre Teams zu einem besseren Customer Engagement und einer besseren Kundenbindung zu führen. Indem sie Teams in einer einzigen Produktanalyseplattform 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 die Kundenanalyse gezeigt hat, dass die Nutzer die App oft nur für kurze Zeit 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 Kundenserviceteam könnte dann das Feedback der Benutzer und die Anfragen im Zusammenhang mit dem Onboarding-Prozess überwachen, um sicherzustellen, dass es alle Anfragen proaktiv beantwortet.

Wie man Kundendaten analysiert: Erfolgsmethoden für die Kundenanalyse

In diesem Abschnitt gehen wir auf die Schritte ein, mit denen Sie die besten Ergebnisse aus Ihrer Kundendatenanalyse erzielen können.

1. Definieren Sie klare Ziele

   Jedes Mal, wenn Sie eine Kundendatenanalyse durchführen, müssen Sie sich ein klares Ziel setzen. So können Sie z.B. herausfinden, über welche Kanäle Sie die besten Marketing-Ergebnisse erzielen, oder Bereiche Ihrer App identifizieren, in denen die Nutzer abspringen.
   
   Innerhalb von Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie, anders als bei anderen Produktanalyseplattformen, kostenlose, explorative Analysen durchführen. Dennoch ist es wichtig, dass Sie eine Hypothese aufstellen, die Sie testen möchten. So stellen Sie sicher, dass Sie sich auf die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse konzentrieren, und vermeiden Verzerrungen.

2. Daten zentralisieren

   Es ist wichtig, Kundenanalysen aus verschiedenen Kanälen in einer Lösung zusammenzuführen. Auf diese Weise können Sie sich auf einfache Weise ein genaueres und vollständigeres Bild der Customer Journey über alle Kanäle hinweg machen. Darüber hinaus zeigen aktuelle Studien, dass die Zentralisierung von Kundendaten die Effizienz um bis zu 67% steigern kann.
   
   Wenn Sie sich für Optimizely Warehouse-Native Analytics entscheiden, das direkt auf Ihrem Data Warehouse aufsetzt, vermeiden Sie den Ärger mit Datensilos und müssen nicht die Ungenauigkeiten riskieren, die bei der Verwendung von Reverse-ETL-Tools oder der Übertragung von ETL-Daten aus Ihrer Analyseplattform entstehen.

3. Weisen Sie ein Team von Managern zu

   Auch wenn viele Teams mit den Daten Ihrer Analyseplattform zusammenarbeiten werden, ist es sinnvoll, ein Team von Mitarbeitern oder einen Product Manager mit der Organisation der Prozesse zu betrauen. Wenn Sie dies nicht tun, erhalten Sie möglicherweise Daten, die veraltet, unvollständig oder unstrukturiert sind, was zu irreführenden Antworten führen kann.

4. Iterieren und testen

   Ein iterativer Ansatz bei der Analyse von Kundendaten ermöglicht es Ihnen, auf veränderte Kundenerwartungen und -wünsche zu reagieren. In einer PLG-Umgebung bedeutet dies, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.
   
   Entscheiden Sie sich für Optimizely Warehouse-Native Analytics, um zu iterieren und mühelos zu testen. Ihre Teams können auf Self-Service-Berichtsvorlagen für die Segmentierung von Ereignissen, Trichter, Pfade, Kundenbindung, Auswirkungen und mehr zugreifen. Und die intuitive Benutzeroberfläche ist nicht auf SQL-Abfragen angewiesen.