Den Kundenwunsch von den Daten ablesen

Die Notwendigkeit der digitalen Transformation ist mittlerweile bis zu den traditionellsten Gewerben vorgedrungen. Und da die Währung dieses Zeitalters Daten sind, sammeln und analysieren Unternehmen aller Art täglich unvorstellbare Mengen an Kundeninformationen. Die Herausforderung besteht dabei darin, nicht nur die richtigen Informationen zu sammeln, sondern diese auch sinnvoll zu aggregieren und zu interpretieren. Erstaunlich ist dabei die große Diskrepanz zwischen den Daten, die wir als Privatperson täglich erzeugen und den Daten, die Unternehmen tatsächlich in ihre Analysen mit einbeziehen. Ein Paradebeispiel hierfür sind standortbasierte Services.

Laut Statista nutzten 2015 über 91 Prozent aller Befragten zwischen 14 und 60+ Jahren zumindest gelegentlich standortbasierte Services[1], etwa, um ein Taxi zu rufen oder ein Hotel oder Restaurant zu finden. Dennoch werden solche Nutzerdaten in den meisten Unternehmensanalysen noch stiefmütterlich betrachtet – ein Fehler. In Zukunft werden genau solche Geodaten einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil ermöglichen – branchenübergreifend.

Für eine Versicherungsgesellschaft kann etwa ein Abgleich von Wohn- und Arbeitsorten ihrer Kunden mit Überschwemmungs- oder Hurrikane-Gebieten ein verbessertes Risikomanagement ermöglichen. Mobilfunkanbieter können die Netzverfügbarkeit auf dem wahrscheinlichen Weg zur Arbeit vorhersagen und die Kundenservice-Kosten bei Netzwerkstörungen reduzieren. Die Polizei kann durch Analyse von Kriminalitätshochburgen ihre Ressourcen besser planen.

Daten gegen individuelle Leistungen und Angebote

Dabei geht es keinesfalls darum, gegen den Willen oder ohne das Wissen der Kunden möglichst viele ihrer Daten zu sammeln. Eine kürzlich durchgeführte Studie zu digitaler Kommunikation[2] zeigt jedoch, dass die meisten Kunden bereit sind, Daten wie Wohnort, Postleitzahl, Berufsgruppe oder Geburtstag anzugeben, wenn sie im Gegenzug individuelle Leistungen und Angebote erhalten. Entscheidend dafür sind allerdings Kontext und Mehrwert – und hier können Geodaten einen entscheidenden Beitrag leisten.

Das WLAN eines Einkaufszentrums etwa kann genutzt werden, um den Standort eines Käufers sowie die von ihm besuchten Geschäfte zu identifizieren und so seine Bedürfnisse besser zu verstehen. So können ihm Gutscheine für oft besuchte Läden oder Hinweise zu passenden Rabattaktionen zugesendet werden. Er erlebt damit erhöhten Service-Komfort, der die Kundenbindung auf ein neues Level hebt. Weitere Mehrwerte der Geodaten-Analyse sind für den Verbraucher oft nicht sichtbar, zahlen aber dennoch auf sein Wohl ein. Kann eine Bank etwa den Standort eines Kunden-Smartphones lokalisieren und mit dem Durchführungsort einer Anweisung synchronisieren, erleichtert das die Erkennung betrügerischer Transaktionen – und verbessert den Kundenschutz.

Mehrwert von Geodaten

Obwohl der Mehrwert von Geodaten in Unternehmensanalysen für viele Branchen nicht von der Hand zu weisen ist, haben die wenigsten Firmen Experten für geographische Informationssysteme (GIS) in ihren Reihen, die solche Anwendungen entwickeln und integrieren können. Wer nicht mit Service-Anbietern für GIS zusammenarbeiten möchte, kann bereits von den folgenden Schritten profitieren:

Algorithmen in sozialen Medien nutzen

Über bezahlte Werbung auf Facebook, LinkedIn und Twitter können Kunden ortsbasiert angesprochen werden. Ein Restaurant in Hamburg kann via bezahltem Tweet einen Rabattcode ausspielen, der ausschließlich Nutzern in der Nähe angezeigt wird (sogenanntes Geo-Fencing). Oder ein Versicherungsunternehmen kann lokale Angebote auf LinkedIn gezielt an alle Menschen in bestimmten Regionen senden. Dieses Vorgehen ist simpel, kann aber erfolgreich zur Reichweiten- und Umsatzgenerierung beitragen und das Markenbewusstsein schärfen.

Weitere Datenquellen hinzuziehen

Zugriff auf GIS-Daten von Drittanbietern zu erhalten, ist oftmals sehr einfach und ermöglicht wertvolle Rückschlüsse auf den eigenen Kundenstamm. Plant etwa ein Einzelhändler eine neue Filiale, kann er hierfür demografische und sozioökonomische Daten sowie Kriminalitätsstatistiken über eine Stadtkarte legen. Hierdurch ergibt sich ein klares Bild der Käufergruppe, ihrer Kaufkraft und potenzieller Risiken.

Business Intelligence (BI) optimieren

Viele Unternehmen sind in der Analyse ihrer Kundendaten sehr routiniert, vernachlässigen aber Standortdaten in ihrer Customer Journey, obwohl diese im besten Fall Kunden- und Geschäftsentwicklungen prognostizieren können. Eine Filterung von Geschäftsdaten nach Zielgruppe, PLZ oder Region kann etwa die umsatzstärksten Regionen, Reaktionen auf POS-Aktionen oder die Qualität des Kundenservice geografisch darstellen. Hierdurch wird der Mehrwert von BI maximiert und neue Analyse-Möglichkeiten für Partnerschaften, Umsatz, Kunden und potenzielle Kunden geschaffen werden.

Mit diesen einfachen Maßnahmen können Unternehmen branchenübergreifend das Vertrauen ihrer Kunden stärken und ihnen mit ihren eigenen Geodaten noch näherkommen.

[1] Statista, Nutzung von Location-Based Services nach Altersgruppen in Deutschland, 2015 https://de.statista.com/statistik/daten/studie/609380/umfrage/nutzung-von-location-based-services-nach-altersgruppen-in-deutschland/

[2] Die Umfrage wurde im Mai 2016 von Coleman Parkes Research in Deutschland, Frankreich und Großbritannien durchgeführt. Dazu wurden 234 Unternehmen (davon 80 in Deutschland) befragt.

Zum Autor: Marc Hirtz ist Geschäftsführer von Pitney Bowes Deutschland und Vice President Continental Europe/Software Business. In dieser Rolle verantwortet er das Customer-Engagement-, Location-Intelligence- und Customer-Information-Management-Geschäft in Westeuropa.

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