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Customer Journay analyse tracking Tools
Sonstiges 07.02.2018
Sonstiges 07.02.2018

Produktübersicht Die ganze Customer Journey im Blick

shutterstock.com/Mathias Rosenthal
shutterstock.com/Mathias Rosenthal

Online, mobil, am Telefon, im Laden: Wo tun Kunden was? Wer das Kundenverhalten in Echtzeit auswertet, kann sie gezielt ansprechen. Customer-Journey-Analyse-Tools helfen dabei.

Warum und an welcher Stelle der Customer Journey brechen Kunden ihren Online-Einkauf ab? Was denken sie über die Produkte? Wie stark engagieren sie sich in sozialen ­Medien und Webchannels für die eigene ­Marke, wie hoch stehen Konkurrenzmarken in ihrer Gunst?

Solche Fragen beschäftigen jeden Shop-Betreiber. Um Antworten zu finden, investieren viele verstärkt in die Customer-Journey-Analyse. Wer alles über den Einstiegs- und Ausstiegspunkt seiner Kunden weiß sowie möglichst viele der einzelnen Touchpoints dazwischen kennt, kann herausfinden, wie sein Kunde tatsächlich "tickt" und ­künftige Marketing-Maßnahmen daran ausrichten. So lässt sich das Kundenerlebnis verbessern und Markentreue fördern.

Customer Experience vs. Customer Journey Analyse

Klassische Analyseverfahren zum Erfassen der Kundenerfahrung (englisch Customer Experience) sind meist auf die ­Bedürfnisse einzelner ­Geschäftseinheiten zugeschnitten. Im Unterschied dazu zeichnet sich die Customer-Journey-Analyse durch einen sehr viel breiteren Ansatz aus: Sie verwendet alle zur Verfügung stehenden Daten, um ein möglichst vollständiges Bild der Kundenreise zu zeichnen, und verbindet sie gleichzeitig mit dem geschäftlichen Kontext. 

Käufer nutzen oft bis zu fünf verschiedene Kanäle, um mit Unternehmen zu interagieren. Sie wechseln vom Web zum Telefon, zu sozialen Medien, zum Besuch einer Filiale - je nachdem, was für sie im Moment am bequemsten ist. Dennoch erwarten sie, dass das Unternehmen jederzeit weiß, was bei früheren Interaktionen gesagt und getan wurde.

Cross-Channel in Echtzeit

Customer Journey Analytics hilft zu ­erkennen, wo Kunden waren, welche Absicht sie dort hatten und warum sie einen spezifischen Kanal gewählt haben. Angesichts der unzähligen Wege, die jede Journey nehmen kann, wenn Kunden zwischen verschiedenen Kanälen wechseln, ist es eine Herausforderung anhand der Daten aufzudecken, welche Pfade tatsächlich zu Umsatz, Kundenbindung und Kundenzufriedenheit geführt haben.

Gefragt ist eine neue Art von Lösungen, die prädiktive und Echtzeitanalysen sowie maschinelles Lernen einsetzen, um Kundenverhaltensmuster zu identifizieren. Sie sollen dabei helfen, die Schritte des Kunden, die er wahrscheinlich als Nächstes tätigt, die Wahrscheinlichkeit seiner Abwanderung oder sein Interesse an einem bestimmten Angebot vorherzusagen. Verkäufer können diese Informationen verwenden, um das Kundenerlebnis in Echtzeit zu personalisieren, indem sie entscheiden, welche Angebote oder Nachrichten der Kunde noch während der Interaktion sehen soll.

Forrester Research hat im Report "The Forrester Wave: Customer Journey Analytics Visioning Platforms, Q3 2017" den Markt untersucht und kommt zu dem ­Ergebnis, dass Journey Analytics als praktische Anwendung noch in den Kinderschuhen steckt. Außerdem ist den Marktanalysten zufolge derzeit kein ­Anbieter in der Lage, einen universellen Bedarf abzudecken. Wir stellen im Folgenden unter anderen einige der von Forrester genannten Plattformen vor und nennt ihre Schwerpunkte.

Bloomreach und Clickfox

Bloomreach hat den niederländischen Content-Management-System(CMS)-Anbieter Hippo im Jahr 2016 übernommen. Aus der Verbindung eigener Tools mit Hippos CMS entstand "Bloomreach DXP", laut Anbieter eine flexible, selbstlernende Plattform. Sie besteht aus zwei Komponenten, die Bloomreach "Personalization" und "Experience" nennt. "Experience" ging aus dem früheren Hippo CMS hervor, während "Personalization" ein Analyse- Tool ist

Neben Big-Data-Analysen und der Verarbeitung von Informationen Dritter setzt die Plattform auf Machine Learning und künstliche Intelligenz. Bloomreach zufolge kann die Plattform durch jede registrierte Kundenaktion - seien es Suchanfragen, Content-Klicks oder Shopping-Aktivitäten - selbstständig dazulernen. Dadurch können beispielsweise Produkte, die besonders häufig in Suchen auftauchen, automatisch auf eine attraktivere Platzierung verschoben werden. Dank einer offenen Systemarchitektur lässt sich die Plattform mit anderen Systemen, beispielsweise Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM), verknüpfen. 

Clickfox

Auf zwölf Jahre Erfahrung mit den Themen Big Data Analytics und Customer ­Experience verweist Clickfox. Customer Journeys werden hier weniger als gewöhnliches Marketing-Instrument, sondern vielmehr als eigene Wissenschaft betrachtet. Dafür hat man eine proprietäre ­Beschreibungssprache entwickelt, die "Journey Transformation Language" (JTL). Im Angebot ist eine Produkt-Suite, die sich aus den drei Komponenten "Fox", "Trace" und "Watch" zusammensetzt.

"Fox" als Kernkomponente ist dafür ­zuständig, Daten aus beliebigen Quellen einzulesen und kanalübergreifend zusammenzuführen. Das Tool akzeptiert Input aus jeder Datenquelle. "Trace" analysiert Verhaltensmuster, basierend auf gespeicherten Customer Journeys, und identifiziert Pfade, die etwa besonderen Einfluss auf die Kundenzufriedenheit haben. Intelligente Algorithmen und vom System bereitgestellte Empfehlungen unterstützen den Anwender. "Watch" schließlich ist ein visuelles Analyse-Tool für Big Data, das kontextabhängige Journey-Daten als Key-Performance-Indikatoren (KPI, also Leistungskennzahlen) sichtbar macht.

Engage.cx und Etracker

Engage.cx betont besonders den Echtzeit­aspekt seiner Plattform und die Vorteile für Anwender, die vor allem mit sogenannten "Connected Customern" zu tun haben, also modernen, per Smartphone stets mit der ganzen Welt verbundenen Kunden. Als Echtzeit-Daten- und Interaktionsplattform soll "Engage.cx" sie zielsicher in Stammkunden verwandeln. Die Plattform kombiniert Daten über das digitale Kundenerlebnis mit Daten über das Verhalten in Läden.

Auch hier teilt sich das Angebot in drei Bereiche, die bei Engage "Connect", "Experience" und "Empower" heißen. "Connect" dient der kanalübergreifenden Verhaltensanalyse, unterstützt die Einrichtung von Begrüßungs- und Umfrageseiten und erfasst den Kontext von der Ankunft über das Surfverhalten auf der Seite bis zum Einkauf.  "Experience" individualisiert die Kundenerfahrung und bietet eine API-Anbindung für die Echtzeiterfassung verschiedenster Touchpoints. "Empower" übernimmt die Datenübermittlung an die Mitarbeiter vor Ort, die über Mobile Apps Kundeninformationen in Echtzeit erhalten.

Etracker

Die deutsche Etracker GmbH bietet mit "Analytics" und "Optimiser" zwei Tools zur Verhaltensanalyse und Kundenkommunikation an. "Analytics" untersucht das Kundenverhalten auf Websites sowie in Mobile Apps und erzeugt Umfragen sowie Feedback-Abfragen. Besonders neugierige Analysten können per User-Tracking jede Mausbewegung, jeden Klick und jeden Seitenwechsel eines Besuchers nachvollziehen. So wird exakt sichtbar, wie Kunden auf der Website navigieren und sie durchsuchen.

Die aus der Analyse gewonnenen Ergebnisse lassen sich dann mit "Optimiser" in Aktionen umsetzen. Das Tool übernimmt  das A/B-Testing, die Personalisierung der Website sowie den Versand automatisierter und individualisierter E-Mails, etwa im Fall abgebrochener Warenkörbe. Es stellt ­außerdem eine API zur Verfügung, die es erlaubt, in Echtzeit Trigger auszuwerten und darauf mit dynamisch generiertem Content zu reagieren. Beide Module gibt es als On-Premise-Lösung sowie als Monats-Abo aus der Cloud. 

Kitewheel, Teradata und Thunderhead

Kitewheel, mit Büros in London, Boston und New York, bezeichnet sein System als "Customer Journey Hub". Die zugrunde liegende Idee ist, Kunden kanalübergreifend einheitlich anzusprechen. Kitewheel will dies über Marketing-Automatisierung, CRM, CMS, Analytics und automatisierte Werbung hinweg ermöglichen. Die Plattform führt diese Systeme zusammen, um Journeys im großen Stil zu orchestrieren.

Unter einer einheitlichen Oberfläche versammelt der Hub Funktionen zur Personalisierung von Kundenerfahrungen, für kanalübergreifende Kommunikation, Echtzeitinteraktionen sowie zu Entwurf und Planung ausgearbeiteter Customer Journeys. Dazu dient ein Journey-Editor, der die Arbeit durch vorgefertigte Tem­plates erleichtert. KPI lassen sich für jeden Schritt der Journey definieren, um das Erreichen der gewünschten Geschäftsergebnisse zu überwachen.

Teradata

Data Warehouse Services und Big-Data-Analysen sind die Domäne des Datenbankanbieters Teradata. Unter den zahlreichen Angeboten findet sich auch eine Customer-Journey-Lösung. Teradata betont vor allem deren Umfang. Demnach erhalten Unternehmen hier einen kompletten Customer-Journey-Hub und umgehen so Implementierungsaufwand, der auftritt, wenn Komponenten mehrerer Anbieter inte­griert werden müssen.

So soll die Teradata-Lösung "Customer Experience" es dem Nutzer ermöglichen, die Kunden­erfahrung im Zeitverlauf über alle Kanäle und Touchpoints hinweg in Echtzeit zu optimieren. Eine ­integrierte Pfadanalyse offenbart neben einem besseren Verständnis der Customer Journeys ideale Einstiegspunkte für die Interaktion mit Kunden. Visualisierungen zeigen, wie Kunden eine mehrstufige Kampagne tatsächlich durchlaufen. Selbstlernende Modelle decken die Beziehung zwischen Kundenattributen wie ­Alter, Einkommen oder Lebensereignisse und den Antwortraten auf. Das soll helfen, unter den Usern jene Kunden zu selektieren, die am ehesten auf ein Angebot reagieren.

Thunderhead

Mit dem "One Engagement Hub" will Thunderhead nach eigenen Angaben nichts weniger als "die einzige schnell einsetzbare Omnichannel-Lösung zur Kundenbindung" bieten. Dazu soll der Hub als Interaktionsebene dienen, die Kundenerfahrungen vereinheitlicht und eine nahtlose, konsistente Customer Journey bietet. "One" erkennt demnach die Kunden ­jedes Mal, wenn sie mit der Marke eines Unternehmens in Berührung kommen, und verknüpft kanal- und geräteübergreifendes Verhalten mit bestehenden Daten zu unverwechselbaren Kundenprofilen.

Tiefere Einsichten erzielen leistungsstarke Analyse- und Visualisierungs-Tools. So konzentriert sich die Kundenanalyse darauf, wer die Kunden sind. "Journey Analytics" stellt fest, wie sie sich verhalten. "Conversation Analytics" fokussiert sich darauf, wie sie auf persönliche Gespräche reagieren. Die gewonnenen Einsichten nutzt "One", um jedes Gespräch im Verlauf der gesamten Customer Journey zu personalisieren.

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