Am Anfang steht der Kunde - am Ende auch

Die vier Cs

Um ihren Kunden gerecht zu werden und sich ihre Treue langfristig zu sichern, dürfen Unternehmen ihr Customer-Experience-Management nicht isoliert betrachten, sondern sollten es in den Kontext eines größeren Branding-Ökosystems stellen - hier kommen die vier Cs ins Spiel.

Customer Intelligence: Analytics sorgt dafür, dass Unternehmen immer die richtigen Informationen an der Hand haben, um ihre Kunden gezielt anzusprechen. Dieser Teil des Ökosystems setzt direkt an den Daten und den Erkenntnissen an, die sich daraus gewinnen lassen.

Competency: Die vorhandenen Ressourcen möglichst effizient einzusetzen ist die Voraussetzung, dass Marketing-Kampagnen nicht im Sande verlaufen. Eine ansprechende Website reicht nicht aus, um den Kunden zufriedenzustellen. Wenn im Backend - beispielsweise bei den operativen Prozessen oder der Datenanalyse - Fehler gemacht werden, hilft auch die schöne Fassade nicht weiter.

Commitment: Werden die richtigen operativen Prozesse zur richtigen Zeit angestoßen, fördert dies automatisch auch die Kundenzufriedenheit. Dazu gehört zum Beispiel, dass nötige Rückerstattungen geleistet oder dass abwanderungsgeneigte Kunden proaktiv angesprochen werden.

Customer Experience: Das Kundenerlebnis ist Resultat des Engagements eines Unternehmens und fließt gleichzeitig als Information zurück in die Customer Intelligence, die dort genutzt werden kann, um weitere Optimierungsprozesse anzustoßen.

Je mehr neue Datentypen und -quellen eingebunden werden, desto besser lassen sich analytische Modelle auf die vier Phasen anwenden. Dies bildet die Voraussetzung für ein verbessertes Kundenerlebnis.

Intelligente Interaktionen mit analytischem Dialog-Marketing

Auf vier Feldern entscheidet sich die Qualität des Customer-Experience-Managements:

• Informations-Management: Die gesammelten Daten werden mit Hilfe von Analytics, Daten-Management und -integration sowie Data Mining in nützliche Informationen umgesetzt.

• Kanalübergreifende Koordination: Alle wichtigen Daten müssen verknüft werden. Unternehmen müssen sämtliche Kundendaten in ein Repository einfließen lassen, damit Offline- und Online- Daten optimal zusammenspielen.

• Interaktionen: Entscheidungen werden auf Basis von Big Data Analytics getroffen. Die Analyse erfolgt in Echtzeit, erfasst alle Kanäle und bezieht sämtliche historischen und aktuellen Informationen ein. Nachdem die bestmögliche Interaktion ermittelt wurde, kann mittels Analytics der Kundenkontakt optimiert werden.

• Abschluss und Auswertung: Die Angebotszustellung an den Kunden und seine Akzeptanz oder Ablehnung müssen in der Response- Historie vermerkt werden. Das bildet die Grundlage für das weitere kontextabhängige Marketing.