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Customer Analytics

Der Kern von Customer Analytics ist es Unternehmen tatkräftig dabei zu unterstützen ihre Kunden und deren Bedürfnisse besser zu verstehen. Durch Prüfen und Analysieren von entsprechendes Kundenverhalten, entweder von Einzelpersonen oder als Gesamtheit, entschlüsselt Customer Analytics ihre Handlungen und hilft bessere Entscheidungen über z.B. Preisgestaltungen, Einkaufsverhalten oder im Bereich Management zu treffen. Customer Analytics wird oft auch als eine Unterform von Business Analytics angesehen jedoch mit gezielten Blick  und dem Verständnis auf den Kunden.

Vorteile von Customer Analytics

  • Steigerung der Response-Quote dient der Kundenbindung und den ROI Ihrer Marketinginvestitionen, in folge dessen die passenden Kunden mit den qualitativ wichtigsten Informationen und Angeboten versorgt werden 
  • Senkung der Kampagnenkosten durch zielsichere Kundensegmentierung und personalisierte Ansprache, so dass mit hoher Wahrscheinlichkeit die Reaktion auf das Angebot hoch ist
  • Kundenabwanderung senken durch gezielte Vorhersagen und demzufolge eine verstärkte Bindung schaffen durch zielgerichtete Maßnahmen
  • Optimierung der Kundenansprache dank Segment- oder Potenzialanalyse, Bedarfsprognosen oder Risikominimierung

Was ist Customer Service Analytics?

Customer Service Analytics ist der gesamte Prozess des Sammelns und Analysierens von Kundenfeedbacks, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu entdecken. Effiziente und personalisierte Informationen werden interaktiv dem Kunden zur Verfügung gestellt und ein völlig neue und positive Kundenbeziehung entsteht.

Wir leben in einer Zeit, in der wir mehr als je zuvor von Daten umgeben sind, und es gibt viele gute Tipps, die uns zeigen, wie wir Daten besser für uns nutzen können.

Tim Erben
Head of Marketing

6 wichtige Schritte zum Aufbau für leistungsfähige Kundenanalyse

  1. Kennen Sie genau Ihr Ziel. Beginnen Sie mit dem Ziel vor Augen, wenn Sie explizite Fragen über Ihren Kunden haben...
  2. Verfolgen Sie die Metriken und erfassen Sie ihre Daten, um dies anschließend nicht nur zu speichern, sondern auch zu nutzen, um die wichtigsten Kundenanalysemetriken zu tracken...
  3. Analysieren Sie die Daten ganz genau...
  4. Bewerten Sie das Modell...
  5. Entsprechende Maßnahmen ergreifen...
  6. Automatisieren.

 

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