Kundendaten sind ein Game Changer für neue D2C-Akteure

Die Umstellung auf D2C kann für Unternehmen zahlreiche Vorteile mit sich bringen. Höhere Gewinnspannen und die Möglichkeit, den Umsatz zu steigern, sind zweifelsohne verlockend. Einer der größten Vorteile sind jedoch die Kundendaten. Wenn sie richtig genutzt werden, können sie die Geschäftsabläufe und die Interaktion mit Kunden revolutionieren. Die Investitionsrendite ist dann nur noch das i-Tüpfelchen.

Für viele Hersteller ist der finanzielle Nutzen, einschließlich höherer Gewinnspannen und gesteigerter Umsätze, die Hauptmotivation für die Umstellung auf D2C. Sie sind immer weniger bereit, einen großen Teil des Verkaufspreises ihrer Produkte an die Händler abzugeben. Zudem fallen in der Regel zusätzliche Kosten an, wenn sie wollen, dass die Händler ihr Angebot von dem der Wettbewerber abhebt.

Aber das ist noch nicht alles. Schon bei der Planung wie man eine zufriedenstellende Kapitalrendite und höhere Gewinne erzielen kann, zeigt sich schnell, dass der Schlüssel zum Erfolg und einer der größten Nutzen die Kundendaten sind, die man mit D2C erhält.

Holen Sie sich Ihre Kundendaten

Im traditionellen B2C-Vertrieb interagieren die Hersteller normalerweise nicht direkt mit den Verbrauchern und haben daher keine Möglichkeit, Daten über deren Verhalten zu sammeln. Wenn sie Informationen über die Kunden, ihre Vorlieben oder ihre Einstellung zur Marke und ihren Produkten benötigen, geben sie in der Regel eine Marktforschung in Auftrag. Alternativ können sie auch versuchen, die benötigten Informationen von den Händlern zu erhalten, wofür sie oft extra bezahlen müssen.

Und selbst wenn Distributoren und Einzelhändler bereit sind, Kundendaten an die Hersteller weiterzugeben, stoßen sie auf rechtliche Einschränkungen. Denn dafür müssen sie zunächst die Erlaubnis jedes einzelnen Kunden einholen. Angesichts der Verschärfung der Datenschutzgesetze in den letzten Jahren ist das sogar noch schwieriger geworden.

Mit D2C ist das anders. Damit gewinnen Hersteller mehr Kontrolle über jeden Schritt des Vertriebs und Kundendienstes, wodurch sie eine unschätzbare Ressource erhalten – enorme Mengen an Daten über Ihre Kunden und deren Verhalten.

D2C erfordert einen neuen Ansatz für das Datenmanagement

Die Realität sieht so aus, dass die meisten Unternehmen, die bisher mit Distributoren und Wiederverkäufern zusammengearbeitet haben, wenig Erfahrung mit der Verwaltung großer Mengen von Kundendaten haben.

Natürlich sammelt jede Firma Informationen über ihre B2B-Kunden. Aber zum einen sind die meisten dieser Informationen anders geartet als die, die über Endkunden gesammelt werden, und zum anderen sind sowohl die Anzahl der Käufer als auch das Datenvolumen nicht vergleichbar.

Sie können die Daten einiger hundert oder sogar einiger tausend Geschäftskunden verwalten, ohne hochentwickelte und oft extrem teure IT-Systeme einsetzen zu müssen. Darüber hinaus findet die Kommunikation mit den Kunden weitgehend persönlich statt. Daher benötigen sie in der Regel keine ausgefeilten Tools und integrierten Systeme, um die gesamte Kundenbeziehung zu automatisieren.

Die Situation ändert sich schlagartig, wenn sie zu D2C wechseln. Plötzlich beläuft sich die Zahl der Kunden auf Zehn- oder Hunderttausende, im Falle von Konsumgütern sogar auf Millionen.

Die Menge der Daten, die dann gesammelt und verarbeitet werden müssen, um einen kontinuierlichen Kundenservice aufrechtzuerhalten, wächst jeden Tag exponentiell an. Noch größer ist die Menge der Daten, die zwar nicht für die Auftragsabwicklung und den Kundensupport benötigt werden, jedoch für andere Zwecke, wie z. B. die Personalisierung.

Der Weg von der Datenerfassung bis zur Umwandlung der Daten in verwertbare Erkenntnisse ist vielschichtig und umfasst zahlreiche Aspekte, die Unternehmen in ihrer Datenstrategie berücksichtigen sollten. Die wichtigsten davon wollen wir im Folgenden erörtern.

Angebot fesselnder Interaktionen

Welche Art von Daten erfasst werden und wie wertvoll diese für Unternehmen sein werden, hängt weitgehend von der Menge und Art der Interaktionen ab, die sie auf ihrem E-Commerce-Portal anbieten.

Sie können natürlich einfach eine Standardvorlage für einen Onlineshop verwenden und das Verhalten der Kunden beobachten. Damit werden sie jedoch das Potenzial des Online-Kanals nicht voll ausschöpfen. Es lohnt sich auf jeden Fall, eigene Ideen für interessante Funktionen und Interaktionen zu entwickeln, die das Kundenerlebnis weiter verbessern und sie von ihren Mitbewerbern abheben.

Auf diese Weise können Firmen neben Transaktions-, Verhaltens- oder Geolocation-Daten auch sogenannte Zero-Party-Daten gewinnen. Dabei handelt es sich um alle Arten von Informationen über ihre Kunden, welche diese entweder auf Anfrage oder von sich aus zur Verfügung stellen.

Manchmal ist es am einfachsten, den Verbraucher direkt nach seinen Präferenzen zu fragen. Wenn man ihnen beispielsweise die Möglichkeit gibt, Produktbilder mit einem Klick zu bewerten (Daumen hoch oder Daumen runter), erspart man sich die spätere Analyse.

Die Verbraucher von heute kennen den Wert ihrer Daten. Daher müssen D2C-Unternehmen ihnen einen echten Nutzen bieten, damit sie nicht nur ihre persönlichen Daten, sondern auch andere Informationen mit ihnen teilen. Das erreichen sie beispielsweise durch Gamification oder andere unterhaltsame Elemente. Aber vor allem müssen sie dem Kunden einen echten Mehrwert bieten. Das könnte ein ansprechendes Einkaufserlebnis sein sowie relevante Produktempfehlungen oder Inhalte, die besser auf die Erwartungen des Kunden zugeschnitten sind.

Datenerfassung

Wenn Hersteller wissen, welche Daten sie erheben wollen, und wie sie diese von ihren Kunden erhalten, müssen sie herausfinden, wie sie sie erfassen können.

Bei quantitativen und stark strukturierten Daten wie persönlichen Angaben und verschiedenen Präferenzen ist das einfach. Viele davon werden von Kunden bei der Registrierung, beim Abonnieren eines Newsletters, bei der Aufgabe einer Bestellung oder beim Ausfüllen von Umfragen übermittelt.

Diese Informationen sind für die Auftragsabwicklung und den laufenden Kundendienst sehr wichtig. Allerdings sind sie weniger relevant, wenn sie genauere Informationen über die sich ändernden Gewohnheiten eines Kunden, seine Erwartungen, seine Einstellung zur Marke, seine Produktstimmung oder seine Kaufbereitschaft benötigen.

Solche Erkenntnisse lassen sich in erster Linie aus Verhaltensdaten ableiten. Daher sollten Unternehmen alle Kundenaktivitäten in ihrem Onlineshop in Echtzeit beobachten. Während einige dieser Interaktionen, wie z. B. Klicks, in ihren IT-Systemen permanent gespeichert werden, werden zur Erfassung vieler anderer spezielle Methoden und Tools benötigt.

Entsprechende technische Lösungen bieten unzählige Möglichkeiten. Lediglich bei rechtlichen Fragen im Zusammenhang mit dem Schutz der Privatsphäre gibt es Einschränkungen.

Datenschutz und Compliance

Beim Umgang mit Kundendaten gibt es strenge Datenschutzvorschriften zu beachten – allen voran die DSGVO. Besonders herausfordernd wird es bei internationalen Tätigkeiten, die sogar über die EU hinausgehen. Nicht nur, dass man dafür immer mehr Vorschriften beachten muss. Die Restriktionen werden auch immer schärfer.

Letztendlich läuft so gut wie gar nichts mehr ohne die Zustimmung der Kunden. Außerdem müssen die Nutzer die Möglichkeit haben, ihre Daten einzusehen, zu bearbeiten und ihre Einwilligung zu widerrufen. Deshalb stellen die rechtskonforme Erfassung und Verwaltung von Daten mit Sicherheit eine große Herausforderung dar.

Integration von Daten

Das E-Commerce-Portal ist nur eine von vielen Quellen, die Kundendaten generieren. In der Praxis ist jeder Vertriebs- und Kundendienstkanal eine weitere Quelle für potenziell unschätzbare Informationen.

Außerdem werden in den Backend-Systemen von Unternehmen, vor allem in ERP und CRM, riesige Datenmengen gesammelt. Darüber hinaus gibt es auch externe Quellen wie soziale Medien, Datenbroker, Datenaggregatoren und Analyseplattformen.

Zudem können die Daten in all diesen separaten Systemen strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein und in einer Vielzahl von Formaten vorliegen, z. B. als elektronische Dokumente (DOCs, PDFs, TXTs), E-Mail- oder Online-Chat-Nachrichten, Aufzeichnungen von Telefonaten, Fotos, Videos usw.

Wenn Unternehmen präzise datengestützte Entscheidungen treffen wollen, brauchen sie eine einzige zuverlässige Quelle für alle Kundendaten. Selbstverständlich müssen sie bei einer solchen Konsolidierung sicherstellen, dass diese Daten von hoher Qualität sind.

Möchten Sie mehr über Datenintegration erfahren? Dann klicken Sie hier!

Datenqualität

Wenn Informationen aus mehreren, unterschiedlichen Quellen stammen, kommt es fast zwangsläufig zu verschiedenen Problemen mit der Datenqualität, wie z. B. Unglaubwürdigkeit, Inkonsistenz, doppelte Datensätze, ungenaue, unvollständige oder veraltete Informationen. Und je mehr Daten gesammelt werden, desto schwieriger wird es.

Die meisten Probleme mit der Datenqualität entstehen, wenn Informationen manuell eingegeben werden, sei es von Kunden oder von Mitarbeitern. Daher ist es sehr wichtig, alle Funktionen, die zur Datenerfassung verwendet werden, richtig zu konzipieren und Tools zur Überprüfung der Datenkorrektheit wie Feldvalidierung, Bedingungsregeln oder automatische Vervollständigung zu implementieren.

Weitere Probleme können entstehen, wenn Daten aus vielen verschiedenen Systemen in ein zentrales Repository migriert werden. Deshalb muss man ein ganzheitliches Framework für die Verbesserung der Datenqualität entwickeln.

Ein solches Datenqualitätsmanagementsystem ermöglicht die kontinuierliche Überwachung aller Aspekte der Datenqualität, die Fehlererkennung und automatisierte Behebung. Da viele Fehler ähnlicher Natur sind und dieselben Ursachen haben, können sie mit Hilfe vordefinierter Datenqualitätsregeln relativ einfach beseitigt werden. Die schwierigsten Fälle, die sich nicht automatisch beheben lassen, können immer noch von Menschen bearbeitet werden.

Klicken Sie hier, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie die Datenqualität in Ihrem Unternehmen sicherstellen können.

Data Analytics

Sobald Unternehmen damit begonnen haben, Daten in einem zentralen Speicher zu konsolidieren und ein automatisiertes Datenqualitätsmanagementsystem bereitzustellen, ist der nächste Schritt die Datenauswertung. Dazu bedarf es einer professionellen Datenanalyse, damit sie das gesammelte Wissen systematisieren und wertvolle Schlussfolgerungen ziehen können. Diese helfen dann, weitere Entscheidungen und Maßnahmen zu treffen.

Sie können mit allgemeinen Analysen beginnen, um ihre Zielgruppe besser zu verstehen, typische Customer Journeys zu identifizieren oder ihre eigenen Hypothesen zu überprüfen.

Wenn sie Machine Learning in ihre Datenanalyse einbeziehen, steigern sie den Wert noch. Damit können sie Verhaltensmuster erkennen, mit denen sie Kundenprofile genauer definieren, Marketingkampagnen gezielter ausrichten oder das Nutzererlebnis in ihrem Onlineshop deutlich verbessern können.

Je mehr Kundendaten verfügbar sind, desto bessere Erkenntnisse und Schlussfolgerungen lassen sich erzielen.

Mit einem ausreichend großen Datenvolumen und einem breiten Spektrum an gesammelten Informationen können Unternehmen Advanced Analytics anwenden, um sogar das künftige Verhalten ihrer Kunden vorherzusehen.

Mit Predictive Analytics können sie nicht nur neue Chancen erkennen und besser auf die Bedürfnisse der Nutzer ihres Portals eingehen, sondern auch potenziellen Krisen und Kundenverlusten effektiver vorbeugen.

Aus Daten werden Maßnahmen

Das Sammeln und Analysieren von Daten ist erst der Anfang. Das Entscheidende ist, dass Unternehmen wissen, wie sie die gewonnenen Erkenntnisse nutzen und einen messbaren Nutzen daraus erzielen können.

Dieses Ziel lässt sich insbesondere dadurch erreichen, dass Erkenntnisse aus der Datenanalyse genutzt werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern, wozu auch die Personalisierung des E-Commerce-Portals gehört.

Die Entscheidung zum Umfang der Personalisierung muss jeder selbst treffen. Das beginnt mit einfachen Maßnahmen, z. B. Erinnerungen an kürzlich angesehene Produkte oder die Anzeige von Inhalten, die den Interessen des Kunden entsprechen. Darüber hinaus lassen sich immer fortschrittlichere Mechanismen implementieren, die eine tiefgehende Personalisierung praktisch aller Elemente und Inhalte ermöglichen.

Suchen Sie nach Ideen, wie Sie Ihre E-Commerce-Plattform personalisieren können? Laden Sie unsere kostenlosen E-Books herunter.

Das Wichtigste ist, auf das Kundenverhalten sofort zu reagieren. Dazu bedarf es einer sogenannten Echtzeit-Personalisierung. Währenddessen sollten Anbieter die Reaktionen ihrer Kunden weiter beobachten und entsprechendes Feedback einholen. Das ist ein kontinuierlicher Kreislauf, in dem sich das Kundenerlebnis mit jeder neuen Information weiter verbessern lässt.

Technologie ist die Lösung

Um ein personalisiertes Kundenerlebnis auf der Grundlage von Datenanalysen zu schaffen, benötigen Unternehmen eine integrierte Umgebung, die mit den richtigen Tools ausgestattet ist, um jeden der oben genannten Aspekte zu behandeln.

Wenn sie D2C starten, werden sie plötzlich mit Daten überschwemmt. Dann brauchen sie einen Mechanismus, der Daten aus verschiedenen Quellen aufnimmt und integriert, ihre höchste Qualität sicherstellt, die Daten analysiert, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen liefert und schließlich die Kommunikation und die Customer Journey personalisiert.

Natürlich kann eine solche komplexe Lösung aus einzelnen Komponenten (Anwendungen) zusammengestellt werden, die für unterschiedliche Bereiche zuständig sind. Alternativ kann man auch eine umfassende Plattformlösung verwenden, die mit allen erforderlichen Modulen ausgestattet ist, um einzelne Aufgaben zu erfüllen.

Eine dieser Lösungen sind Kundendatenplattformen (CDPs), die nicht nur Daten aus verschiedenen Quellen konsolidieren und bereinigen, um eine vollständige 360-Grad-Kundensicht zu schaffen, sondern auch mit vielen anderen Funktionen ausgestattet sind, die meistens benötigt werden. Dazu gehören Funktionen für DSGVO-konformes Datenmanagement, Reporting und Datenanalyse, Prozess- und Marketingautomatisierung sowie Predictive Analytics.

Tatsache ist, dass Unternehmen, die keine Erfahrung mit solchen Technologien haben, sich schwer tun werden, die richtige Software zu finden. Und dann gibt es noch viele andere Themen, mit denen sie sich befassen müssen, wie z. B. die Implementierung, Konfiguration, Anpassung und Integration neuer Tools mit bestehenden Systemen in eine zusammenhängende und maximal automatisierte Umgebung. Hier bietet es sich an, einen erfahrenen IT-Partner hinzuzuziehen.