Die Wissenschaft hinter der Kundenabwanderung

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Kundentreue und Kundenbindung sind auf dem Online-Marktplatz von größter Bedeutung. Hier erfahren Sie, wie Sie das Beste aus Big Data herausholen und Ihre Kunden zum Wiederkommen bewegen.

Die Wissenschaft hinter der Kundenabwanderung

In jedem Unternehmen steht der Kunde an erster Stelle, was bedeutet, dass die Verbraucher von heute eindeutig das Sagen haben. Da es immer weniger Anreize gibt, einem Unternehmen treu zu bleiben, genügt eine einzige weniger positive Interaktion, und Ihr Kunde kann leicht weiterziehen. Die Realität sieht so aus, dass es wesentlich mehr Geld kostet, neue Kunden zu gewinnen, als bestehende zu halten, und dass es viel teurer ist, abgewanderte Kunden zurückzugewinnen. Deshalb müssen Sie sich immer auf die Verringerung der Kundenabwanderung konzentrieren, falls Sie das noch nicht getan haben.

Das Hauptproblem: Sie müssen Ihre Kunden kennen.

Um frühzeitige Anzeichen für eine potenzielle Abwanderung zu erkennen, müssen Sie sich zunächst einen ganzheitlichen Überblick über Ihre Kunden und ihre Interaktionen über verschiedene Kanäle verschaffen, z. B. Besuche in der Filiale, Kaufhistorie von Produkten, Anrufe beim Kundendienst, webbasierte Transaktionen und Interaktionen über soziale Medien, um nur einige zu nennen. Werfen wir einen Blick auf den Bankensektor als Beispiel.

Die Möglichkeit, die Stimmung der Kunden zu verfolgen, gibt den Banken frühe Hinweise auf Probleme im Kundenservice und/oder Möglichkeiten für ein stärkeres Engagement. Sie ermöglicht es den Banken, das Kundenerlebnis proaktiv zu verbessern und die Bindung an die Marke kontinuierlich zu überwachen, was potenzielle Indikatoren für eine mögliche Abwanderung aufzeigen kann, wie z. B.:

  • Jüngster drastischer Rückgang der Guthaben auf den Konten eines Kunden.
  • Stornierung von automatischen Gutschriften oder Zahlungsausgängen.
  • Negative Kundeninteraktionen bei Kundenanrufen.
  • Rückgang der webbasierten Bankgeschäfte.
  • Rückgang der mobilen Zahlungen und des Wertes der mobilen Transaktionen.

Die Informationen über die Stimmung eines Kunden und seine Erfahrungen über mehrere Kanäle hinweg liegen jedoch in vielen strukturierten und unstrukturierten Datenquellen vor. Die Informationen können in Form von Protokollen von Bankbesuchen oder Callcentern, Website-Interaktionen, Tweets, Facebook-Interaktionen, Community-Foren, Kunden-E-Mails und Kundenumfragen vorliegen. Ungleiche und enorme, schnelllebige Daten, die in Silos gespeichert werden, machen es für Banken schwierig, ein ganzheitliches Verständnis ihrer Kunden zu erlangen, den Stimmungswandel zu verstehen oder Frühwarnzeichen zu erkennen und sie proaktiv mit Retention- oder Cross-Sell-Marketingangeboten anzusprechen.

Wie Big Data Ihnen helfen kann, potenzielle Kundenabwanderung vorherzusagen.

Die schiere Menge an Kundendaten, die Unternehmen zur Verfügung steht, hat es fast unmöglich gemacht, aussagekräftige Erkenntnisse mit herkömmlichen Datenverwaltungstechnologien zu speichern, zu analysieren und abzurufen. Mit Big Data können Sie diese Herausforderungen lösen und sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus verschiedenen Kanälen nutzen.

Native Big-Data-Technologien lösen die Herausforderungen der Datenverwaltung, indem sie die enormen Mengen und die Vielfalt strukturierter und unstrukturierter Daten speichern, analysieren und abrufen, und sie skalieren elastisch, wenn die Datenmenge wächst. Darüber hinaus ermöglichen ausgefeilte Datenabgleichsfunktionen die Beseitigung von Datensilos, die Verknüpfung der Interaktionen eines Kunden über mehrere Kanäle hinweg und die Erstellung eines umfassenden, ganzheitlichen Kundenprofils.

Was nun?

Es bleibt die Frage, ob diese ganzheitliche Sichtweise ausreicht, um potenzielle Abwanderer auf effiziente Weise vorherzusagen. Alles läuft darauf hinaus, dass wir unsere Arbeitsweise ändern müssen. Die Einführung neuerer Technologien kann uns helfen, aber sie wird nicht viel bringen, wenn wir an den traditionellen Denkweisen festhalten. Das bedeutet nur, mehr vom Gleichen zu tun – mit mehr Daten und mehr Menschen.

Bei den traditionellen Ansätzen wurden Modelle entwickelt, um die Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Identifizierung von Zielen mit hohem Abwanderungsrisiko erforderlich sind. Aber sehr oft stellt man das erst fest, nachdem der Schaden bereits entstanden ist. Sie müssen also über das Sammeln von Erkenntnissen hinausgehen und stattdessen Ihre Kundenanalysen auf Ihren Prozess anwenden. Das heißt, in Echtzeit, auf individueller Ebene und im Prozess der Kundeninteraktion. Auf diese Weise können Sie genau feststellen, wo und warum sich der Kunde abwendet und was sein nächster Schritt ist, und Sie können ihn genau zum richtigen Zeitpunkt mit relevanten Nachrichten oder Angeboten ansprechen, um eine Abwanderung zu verhindern.

Fazit

Letztendlich verschaffen das Customer Intelligence Management und die Nutzung von Big Data und maschinellem Lernen in Echtzeit den Unternehmen einen deutlichen Wettbewerbsvorteil, da sie die Abwanderung von Kunden verhindern, das Cross-Selling fördern und die Kundentreue stärken können. Kluge Unternehmen wissen schließlich, dass der erste Kauf nur der Anfang ist und der wahre Geschäftswert darin liegt, den Kunden zu halten.

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