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Oliver Frangakos, Dynata „KIs wie ChatGPT stellen eine Herausforderung für die Qualität von Marktforschungsdaten dar“
veröffentlicht am
Whitepaper Die Digitalisierung der Kundenbeziehung: Customer Feedback, Data Analytics, CRM & Co.
Eingestellt:
Jahrgang:
2015
2015
Herausgeber:
Smart News Fachverlag GmbH
Smart News Fachverlag GmbH
Das Management der Kundenbeziehung hat sich in den letzten 50 Jahren kontinuierlich technisiert, quantifiziert, individualisiert und professionalisiert. Einhergehend mit den zunehmenden Möglichkeiten der IT haben Unternehmensberater und Systemhäuser den Umgang mit dem Verbraucher revolutioniert. Exemplarisch seien Trends und Managementtechniken genannt wie Total Quality Management, Six Sigma, 1:1-Marketing, Prozessoptimierung, Data Base Marketing, CRM, Multi- und Omnikanalmanagement sowie wertorientierte und kennzahlengesteuerter Unternehmensführung.
“You can't manage what you don't measure”. Entsprechend dieser vielzitierten Managementdevise hat sich die Analyse der Kundenbeziehung zu einem wichtigen Wachstumsfeld der Marktforschung entwickelt. Die Messung von Stellschrauben und Erfolgstreibern, von Maßnahmen der Zielerreichungsgraden in Servicequalität, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung hat der Branche über die letzten 30 Jahren einen enormen Schub beschert. Dabei haben sich die Methoden kontinuierlich verfeinert und fortentwickelt. Zugleich haben Probleme im Datenschutz, in der rechtlichen Zulässigkeit der Kundenansprache und in der Repräsentativität von Stichproben auch mögliche Grenzen der Kundenbindungsforschung aufgezeigt. (vgl. dazu marktforschung.dossiers "Repräsentativität 2012 - Fakt, Fake oder Fetisch?" und "Kundenzufriedenheit 2.0 - gekauft und geliked").
Die momentane Digitalisierung gibt dem Thema nochmals eine ganz neue Dynamik. Nicht nur die Kunden selber greifen zunehmen auf digitale Formen der Interaktion zurück. Auch zahlreiche Anbieter haben die Kundenbeziehung mittlerweile komplett digital erfasst, vermessen und analysiert. Die Leistungsfähigkeit der Analysetools hat sich exponentiell entwickelt. Auf Basis von internen Stammdaten, Transaktionsdaten und Kommunikationsdaten sowie extern hinzugekauften Informationen lassen sich Kunden profilieren und Kundenreaktionen kontinuierlich messen. Vor allem lassen sich die Maßnahmen durch fortlaufende Lernschleifen sukzessive optimieren. Besonders die Internetökonomie erlaubt einen beständigen Prozess des Trial and Error. Alleine Google gibt an, pro Jahr 10.000 solcher Experimente durchzuführen. Zugleich geben die neuen Medien vielfältige Möglichkeiten des aktiven Kundenfeedbacks, die sofortige Reaktionen des Unternehmens erlauben.
Dies alles erfolgt teils mit aggregierten, teils mit individualisierten Daten. Aus letzteren resultiert eine zunehmende Verschmelzung zwischen der analytischen Ebene und der laufenden operativen Ebene des Kundenbeziehungsmanagements.
Unternehmensberater sehen in Big Data, Data Analytics und Data Driven Marketing die nächsten großen Geschäftsfelder. Marktforschungsunternehmen unterstützen Berater und Auftraggeber durch ihr Kunden- und Analyse-Know-How. Sie geraten aber immer mehr in den Konflikt zwischen dem in den Standesregeln verankerten Anonymitätsgebot und dem Wunsch der Auftraggeber, Daten und Kundenfeedback unmittelbar und kundenindividuell in operativen Maßnahmen einfließen zu lassen. (siehe marktforschung.dossier "Anonymität: Heiliger Gral oder goldenes Kalb?"), was teils in einer Aufspaltung des Geschäftsmodells in eine Marktforschungseinheit und eine isoliert davon operierende Beratungseinheit resultiert.
Ungeachtet der Möglichkeiten gibt es eine Reihe anderer schwerwiegender Hürden auf dem Weg zur perfektionierten digitalen Steuerung des Kunden. Neben dem Stand der IT in vielen Unternehmen gehören dazu datenschutzrechtliche Fragen sowie ein Engpass an Spezialisten.
In unserem Themendossier wollen wir einen Überblick geben:
Wie ist der Status Quo des digitalisierten Kundenmanagements? Wie entwickeln sich die Erfassung und Nutzung von Kundenfeedback? Wie sieht die Zukunft der Data Analytics aus, und wie können Daten überhaupt rechtssicher eingesetzt werden?
