Serie, Teil 1 06.01.2017, 11:00 Uhr

Kundendaten analysieren und nutzen: Die richtige Strategie

Mit der richtigen Strategie zur Erhebung und Monetarisierung ihrer Kundendaten sichern sich Unternehmen langfristig einen wichtigen Wettbewerbsvorteil.
(Quelle: Fotolia.com/Macrovector)
Von Alexander Krull, Vice President Global ­Sales bei Webtrekk
Es besteht kein Zweifel mehr daran, dass Daten wertvoll sind. Datengiganten wie Google und Facebook verdrängen klassische Weltkonzerne von ihren sicher geglaubten Top-Positionen. Der Internet-Riese Amazon wagt gerade einen Angriff auf die großen etablierten Supermarktketten und bringt damit selbst Aldi und Lidl im Heimatmarkt Deutschland stark in ­Bedrängnis.
Wie schaffen Amazon und Co ein immer größeres Wachstum, die Expansion in etablierte Märkte und Strukturen? Ein Schlüssel dazu sind Daten. Richtig erhoben und sinnvoll eingesetzt bringen sie nicht nur unmittelbar, sondern auch langfristig den Geschäftserfolg.

Im Zentrum steht der Nutzer

Alle diese Unternehmen haben eine wichtige Gemeinsamkeit: eine sehr stark aus­geprägte Nutzerorientierung. Produkte werden stetig hinterfragt, getestet, verbessert und für den Nutzer individuell immer weiter maßgeschneidert. Unerlässliche Basis dafür ist die genauer werdende Analyse des Verhaltens des Nutzers, seiner ­gesamten Customer Journey über alle Marketingkanäle und Endgeräte hinweg.
Ralf Kleber, Chef von Amazon Deutschland, sagte kürzlich: "Es gibt nicht den ­einen Kunden, deshalb müssen wir uns jeden Tag auf seine Bedürfnisse einstellen."
Wie können wir die Kunden mithilfe von Daten besser verstehen? Mit jedem Klick und jeder Bewegung auf der Web­seite gibt der Nutzer Auskunft darüber, was ihn interessiert oder nicht, offenbaren sich Charakterzüge, lässt sich sein Feedback auswerten. Wichtig ist also nicht, ob eine rote oder grüne Darstellung des Warenkorbs mehr Umsatz generiert hat, sondern welche Warenkorbfarbe bei welchem Nutzer mehr Umsatz erzeugt hat. Erst im Kontext, der um den Nutzer entsteht, ergibt sich die erfolgsrelevante Information.
Sicherheitsorientierte Nutzer reagieren stärker auf Blautöne und Erklärungshilfen, wohingegen Schnellentscheider sich von viel Text eher gestört fühlen. Das Produkt, das angesehen wurde, gibt über das konkrete Interesse hinaus möglicherweise Aufschluss über Geschlecht oder Lebensumstände. Dabei sind historische Daten des Nutzers ebenso relevant wie sein Verhalten in Echtzeit auf der Webseite oder der App. Sein persönliches Nutzerprofil wird so mit Informationen angereichert.
Jeden einzelnen Kunden zu analysieren kann sehr aufwendig werden, aber es lohnt sich, bereits Nutzergruppen mit ähnlichen Eigenschaften in "Segmenten" zu gruppieren und diese über Marketingmaßnahmen anders anzusprechen oder auf der Web­seite andere Inhalte anzuzeigen. Damit können Daten helfen, das Nutzererlebnis nach und nach ganz auf das Einzelbedürfnis des Kunden anzupassen und ihn so langfristig besser an den Shop zu binden.

Sensibler Umgang

Ein sensibler Umgang mit den persönlichen Daten der Kunden, insbesondere im DACH-Markt, sei dabei angeraten. Sonst kann es dazu kommen, dass die Kunden sich geradezu verfolgt fühlen und aus dem versprochenen Kundennutzen schnell ein Schaden für den eigenen Shop wird. Noch größer kann dieser Schaden für Nutzer und Shop-Betreiber werden, wenn Daten von verschiedenen Quellen eingekauft oder bei Drittpartnern vermischt werden. Ein Problem, das beispielsweise häufig bei Remarketing-Kampagnen auftritt, ist, dass Nutzersegmente Shop-übergreifend weiterverwendet werden und so plötzlich etwa Nike-Banner an Adidas interessierten Kunden gezeigt werden. Amazon ­behandelt seine Nutzerdaten mit Dritten daher sehr restriktiv und gezielt.
Den Nutzer ins Zentrum zu stellen ­bedeutet also nicht nur, den Kunden bestmöglich zu verstehen, sondern auch seine Daten mit Bedacht einzusetzen; nur dann führt eine datengestützte Kundenansprache auch langfristig zum Erfolg.
Wie können wir also unseren Datenschatz heben und ihn auf eine für alle ­Beteiligten sinnvolle Art und Weise nutzbar machen?

Daten sinnvoll erheben

Die Erhebung der Nutzerdaten ist der Grundstein. Allerdings werden oft bereits ­hier Potentiale verschenkt.  
Den Nutzer zu analysieren ist heute einfach und komplex zugleich. Technisch gibt es fast keine Beschränkungen mehr und mit der Zunahme künstlicher Intelligenz wird auch das inhaltliche Verstehen immer einfacher.
Umso wichtiger ist es, die für das eigene Unternehmen erfolgsrelevanten Faktoren zu finden. Welche Maßnahmen echte ­Erfolgstreiber sein können und welche Daten hierfür zu erheben sind, hängt ganz ­individuell vom Nutzer, aber auch vom Produkt und Marktumfeld des Unternehmens ab und erfordert eine genaue und stetige Analyse.
Für einen Online Shop könnte beispielsweise ein Hebel sein herauszufinden, inwiefern die Position und die Darstellung des Warenkorbs auf der Shop-Seite beim einzelnen Nutzer die Conversion ­Rate steigern, also den Anteil der erfolgreich abgeschlossenen Käufe. Die Conversion Rate über alle Nutzer hinweg ist nur ein ­Indikator dafür, wie sich das Geschäft insgesamt entwickelt. Die Conversion Rate des einzelnen Nutzers lässt sich mit Kenntnis seines individuellen Shopping-Verhaltens optimieren, zum Beispiel über eine farbliche Abhebung. Dies wäre somit ein echter Hebel für den Gesamtumsatz des Shops. Welche Auslöser den Nutzer tatsächlich zum Kaufabschluss führen, kann bei jedem Kunden durchaus verschieden sein.

Maßnahmen überlegen

Überlegen Sie sich eine Reihe von Maßnahmen, die Einfluss auf das Shopping-Erlebnis des einzelnen Nutzers haben könnten. Aus diesen konkreten Fragestellungen ergeben sich dann eine Menge von Kennzahlen, die über die grundsätzlichen Performance-Kennzahlen (Visits, Bounce Rates, Sales, Warenkörbe, Customer Lifetime ­Value etc.) hinausgehen und gemessen werden sollten.
Unser Tipp: Finden Sie Kennzahlen mit einer hohen Varianz wie unterschiedlich oft geklickte Menüpunkte, Buttons, Icons oder Hilfetexte. Sie könnten Aufschluss darüber geben, ob diese Elemente von ­allen Nutzern gleich genutzt oder wahrgenommen werden, und könnten entsprechend individualisiert werden. 
So lässt sich bereits sehr viel auf der ­eigenen Seite analysieren und über den Kunden lernen. Darüber hinaus lassen sich Nutzerprofile über Daten aus den "Referral-Seiten" anreichern (Seiten, über die der Kunde auf die eigene Seite kam). Sie geben Aufschluss darüber, welche ­Social-Media-Kanäle der Nutzer oft frequentiert oder mit welchen Suchwörtern er auf die Seite gelangt ist oder welche Seiteninhalte er vorher besucht hat. Ebenso oft unterschätzt werden die vielen weiteren eigenen Datenquellen und Kommunikationskanäle abseits der Unternehmens-Webseite oder -App. Jede Kommunikation mit dem Nutzer, egal auf welchem Kanal, ist ein weiteres Puzzlestück und rundet dessen Nutzerprofil ab. Auf welche Banner oder Social Media Posts reagiert er oder eben nicht? Jedes veröffentliche Bild, jeder Beitrag oder Link kann getrackt und die Nutzung dem Kundenprofil zugeordnet werden. Voraussetzung dafür ist ein allumfassendes geräte- und kanalübergreifendes Tracking und eine nutzerzen­trierte Zusammenführung der Daten.

Daten nutzerzentriert aggregieren

Um dies zu tun, müssen alle Datenpunkte über verschiedene Endgeräte eines Nutzers erkannt und ihm zugeordnet werden. Konsumenten besitzen heute bis zu 3,5 Geräte mit Internet-Anschluss: also Smartphones, Tablets und PCs. In gemeinsam genutzten Haushalten befinden sich weitere sieben Internet-fähige Geräte, wobei die Ära des Smart Homes gerade erst begonnen hat. Jedes Gerät wird auf unterschiedliche Art und Weise, für unterschiedliche Zwecke und unterschiedliche Phasen im Kaufprozess genutzt. Während Smart­phones beispielsweise für eine schnelle Preisabfrage unterwegs eingesetzt werden, findet der Kauf eher abends auf dem Tablet statt. Gerade beim Messen der gesamten Einkaufskette vom ersten Klick auf ­eine Anzeige bis zur finalen Kaufentscheidung bringt reguläres Cookie Tracking an seine Grenzen. Mit Cross Device Tracking erhält man ­eine vollständige Datenkette anhand einer Nutzer-ID über verschie­dene Geräte, Kanäle und Tage hinweg.
Das Wiedererkennen eines Nutzers über mehrere Geräte ist aber nicht ganz trivial. Amazon fordert seine Nutzer zum Beispiel bei jedem Besuch konsequent ­dazu auf, sich einzuloggen oder die App herunterzuladen. Damit lassen sich wenigstens diese Geräte zweifelsfrei einem Nutzer zuordnen. Ist das Gerätepaar erst mal bekannt, lässt es sich auch ohne weitere Logins jederzeit wieder identifizieren. Dabei nimmt Amazon durchaus in Kauf, Nutzer zu verlieren, die eventuell durch vorgeschaltete Download-Layer oder eine Login-Pflicht abspringen. Langfristig gesehen ist der gläserne Nutzer für Amazon schlicht interessanter und besser monetarisierbar.

Google und Facebook

Google und Facebook verhalten sich ähnlich. Bei fast allen Services wird ein ­Login erfragt. Google Android, mit einem weltweiten Marktanteil von inzwischen knapp 80 Prozent, funktioniert eigentlich nur per Login, anders als dies lange Zeit bei Windows-Betriebssystemen der Fall war. Tatsächlich ist erst Windows 10 mit einem Pflicht-Login versehen. Selbst für Googles Nest-Rauchmelder - ein Smart Home-­Device - ist ein Login erforderlich, was Google somit den Zugang zu weiteren Geräten im Haushalt der Nutzer eröffnet.
Auch wenn die meisten Unternehmen nicht über einen Datenpool wie Google oder Amazon verfügen, sind die eigenen Nutzerinformationen doch wertvoll ­genug und ein Cross-Device-Erkennen realisierbar. Spezialisierte Webanalyse-­Anbieter stellen die nötige Technologie hierfür bereit.
Heute gibt es bereits viele Möglichkeiten, die gesammelten Nutzerdaten so einzusetzen, dass sowohl die Nutzer als auch die Unternehmen davon profitieren. Wie Sie Ihre Daten für Ihren Geschäftserfolg optimal nutzen können, erfahren Sie im zweiten Teil.




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