Customer Decision Hub Effektives Konzept für die Automatisierung von Marketingprozessen

Von Roland Brezina, Advisory Solution Architect, Center of Excellence Integrated Marketing Management, SAS Deutschland

Der Schlüsselbegriff: Customer Experience Management (CEM). Er beschreibt den Anspruch, über alle Interaktionspunkte hinweg nachhaltig positive Kundenerfahrungen zu gestalten und zu einer konsistenten Gesamtwahrnehmung von Marke und Unternehmen beizutragen. Und das nicht zum Selbstzweck: Neben der Stärkung der Markentreue stehen Umsatzsteigerung durch Bestands- und Neukunden, erhöhte Empfehlungsbereitschaft sowie Kostensenkung durch geringere Kundenabwanderung in Aussicht.

Die Vielzahl an verfügbaren Datenquellen ermöglicht es heute, das Kundenerlebnis unmittelbar zu analysieren und positiv zu beeinflussen. Mittels moderner Analytik lässt sich beispielsweise schon vor der Kontaktaufnahme einschätzen, ob ein Kunde Angebote lieber per E-Mail oder SMS bekommen möchte, oder wie bestimmte Kundentypen auf spezifische Angebote reagieren. Das reicht bis zur Bestimmung des besten Timings und der wirksamsten Formulierung und gilt gleichermaßen für Bestands- und Neukunden. Big-Data-Analysen ermöglichen eine verstärkte Kundenorientierung, höhere Response-Quoten und einen verbesserten Return on Investment der einzelnen Kampagnen.

Auf dem Weg zur optimalen Kundenansprache

Bevor Unternehmen die Maxime der personalisierten Omnichannel-Ansprache in Echtzeit umsetzen können, gilt es, an den relevanten Stellschrauben zu drehen. Dies umfasst strategische, konzeptionelle und technologische Aspekte. 

Datenqualität verbessern: Stets aktuelle und lückenlose Datenbestände sind eine unverzichtbare Grundvoraussetzung verlässlicher Analytik. Marketiers müssen heute vielzählige Informations- und Datenquellen integrieren, um valide Vorhersagen zum Beispiel über das Kundenverhalten oder den zu erwartenden Werbeerfolg zu treffen. Das vollständige Kundenwissen wird an einer Stelle zusammengeführt und mit sämtlichen Geschäfts- und Kommunikationsregeln zentral verknüpft. 

Ziele definieren: Ein weiterer wichtiger Schritt besteht darin, im Vorfeld festzulegen, welche Ziele genau verfolgt werden. Stehen Reichweite und Umsatz im Fokus oder werden Bestandssicherung und Erhöhung der Cross-Selling-Quote bevorzugt? Sind strategische Vorgaben definiert worden? Werden einzelne Maßnahmen oder Produktbereiche mit Vorrang behandelt? Dabei müssen auch vorhandene Regeln und limitierende Faktoren, wie Kontaktrichtlinien, Budgetgrenzen oder eine kanalspezifische Werbeerlaubnis für den Optimierungsprozess, berücksichtigt werden. 

Wahl der passenden Technologie: Unternehmen sollten sich von einem Experten beraten lassen, der bereits erfolgreich mit analytischen Optimierungstechnologien gearbeitet hat. Die Komplexität typischer Matrixfragestellungen aus Kanal-, Kundensegment- und Angebotsoptionen ist gewaltig, und viele vermeintliche Speziallösungen erweisen sich als chancenlos im Umgang mit anspruchsvollen Kommunikationsszenarien und großen Datenmengen. Ein Partner mit dem notwendigen Know-how kann helfen, die richtigen Fragen zu stellen und in konkreten Testverfahren den Wirkungsgrad der Technologie zu überprüfen.

Umdenken im Management: An einer effektiven Umsetzung von Optimierungskonzepten sind häufig Vertreter unterschiedlicher Disziplinen beteiligt. Daher gilt es, Einvernehmen über die übergeordneten Ziele herzustellen, sprich: im Interesse des Unternehmens zu entscheiden. Das bedeutet in Konsequenz gegebenenfalls eine Verschiebung der Entscheidungshoheiten zulasten einzelner Segment-, Produkt- oder Kanalverantwortlichkeiten. Die Kundenbeziehung wird zum Unternehmenswert und „gehört“ folglich nicht mehr einer einzelnen Instanz oder Organisationseinheit. Nur wenn sich alle in die Prozesse Involvierten für den Erfolg verantwortlich fühlen, lässt sich die Wirksamkeit eines integrierten Kundenmanagements über alle Geschäftsbereiche, Produktlinien und Kampagnen hinweg verbessern. 

Für die operative Umsetzung bedeutet das: eine zentrale Entscheidungsinstanz für alle

Kernstück für die richtige Mischung aus Automatisierung und Personalisierung von Marketingaktionen ist eine zentrale Instanz, die als „Schaltzentrale“ für alle Kundenkontaktpunkte fungiert. Unternehmen müssen verstehen, wo der Kunde herkommt, und ihn auf sämtlichen direkten und indirekten Online- und Offline-Kanälen unterstützen. Hier greift das Konzept des sogenannten „Customer Decision Hub“, bei dem sämtliche Kundeninteraktionen, Regelwerke und Entscheidungsszenarien zusammenlaufen. Diese Drehscheibe hilft, anhand der akuten Kontaktsituation in Echtzeit und automatisiert zu entscheiden, welcher Kunde welche Ansprache in welcher Form erhält. Auf diese Weise stellen Unternehmen sicher, dass Online- und Offline-Ansprache im Sinne von echtem integriertem Marketingmanagement ineinandergreifen.

Ein solches Customer-Decision-Hub-Konzept bietet Unternehmen – egal, in welcher Branche – zahlreiche Vorteile in der Steuerung ihrer Kundenbeziehungen. Dazu gehören das schnellere Umsetzen einer Vielzahl an Kampagnen, die präzisere Segmentierung von Zielgruppen, die Bereitstellung sämtlicher relevanter Informationen (online und offline) im gesamten Unternehmen bei hoher Datenqualität sowie das einfache Anpassen von Kampagnenprozessen.

Quintessenz: eine Gesamtverbesserung der Marketingbilanz. Zum einen lässt sich die Effektivität von Marketingmaßnahmen besser nachvollziehen, indem die Kundeninteraktion an jedem Kontaktpunkt gemessen wird. Zum anderen verschafft Big Data Analytics Unternehmen langfristig ein tieferes Verständnis für ihre Kunden. Dies bildet die Grundlage für Relevanz, die wiederum das Vertrauen in die Marke stärkt und damit eine engere Bindung zum Verbraucher schafft.

PostFinance

Wie modernes Kampagnenmanagement funktionieren kann, zeigt das Beispiel der Schweizer Bank PostFinance: Mit der Big-Data-Analytics-Software von SAS modernisiert das Unternehmen sein Multikanal-Marketing. Mehr als die Hälfte der PostFinance-Kunden wickelt ihre Geldgeschäfte bereits online ab. Das führt zu weniger direktem Kundenkontakt in den Filialen, aus dem sich jedoch wertvolle Impulse für das Marketing ergeben. Die durch Digitalisierung entstandenen neuen Anforderungen kann die Bank mithilfe der integrierten Enterprise-Marketing-Plattform SAS Customer Intelligence bewältigen.

Die Software ermittelt täglich für jeden Kunden, welche Angebote wann für ihn passen, und spricht Empfehlungen für den Kundenkontakt aus. Bei der PostFinance sind das jeden Tag rund 2,7 Millionen Cross-Selling-Vorschläge und 1,6 Millionen Betreuungshinweise für Marketing und Mitarbeitende in den Filialen. Auf diese Weise können Streuverluste in der Kommunikation zwischen Bank und Kunden reduziert werden, was nicht zuletzt für mehr Kosteneffizienz im Marketing sorgt. 

Der Autor

Roland Brezina ist Advisory Solution Architect des Center of Excellence Customer Intelligence bei SAS in Deutschland, Österreich und der Schweiz: Der Diplom-Informatiker und CRM-Spezialist berät seit mehr als 15 Jahren Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung von IT-Strategien im Marketing. In seiner langjährigen Tätigkeit für SAS war er maßgeblich daran beteiligt, das SAS Lösungsportfolio für Customer Intelligence im deutschsprachigen Markt zu etablieren.
Bereits in seiner Zeit vor SAS hat Brezina branchenübergreifende Erfahrungen als Berater für Business-Intelligence-Lösungen und CRM im Umfeld mittelständischer und großer, internationaler Unternehmen gesammelt.