Kundengetriebenes Marketing: Neue KPIs f�r die Messung der Customer Journey

Bild: Gerd Altmann / Pixabay

03.09.2020 - Ein Overkill an Daten bremst das Marketing eher aus, als es zu den richtigen Entscheidungen zu f�hren. Wie ein neues Kennzahlen-Framework helfen kann, die Customer Journey genauer abzubilden und die passenden Antworten f�r ein besseres Kundenerlebnis zu finden.

von Dimitrios Haratsis

Durch die Vielzahl an Datenquellen, die wir heutzutage nutzen k�nnen, um uns ein Bild von "unserem" Nutzer und seiner Interaktion mit uns, unserer Brand oder unseren Produkten zu machen, geschieht oftmals das Gegenteil: Wir wissen �berhaupt nicht mehr, welche Daten wir als erstes betrachten sollen. Dieser "data overkill" hindert uns daran, die passenden Antworten auf unsere (business-relevanten) Fragen zu finden. In der Praxis bekommen wir durch Reportings in regelm��igen Abst�nden Kennzahlen ausgespuckt, die im besten Falle eine positive Tendenz nach oben aufweisen, aber uns nicht dazu bef�higen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die umsetzbaren Ableitungen fehlen. Das Gebot der Stunde lautet daher, ein neues Kennzahlen-Framework zu definieren: agil, dynamisch und zu Aktionen verleitend.

Abhilfe k�nnen hier vorgelagerte �berlegungen strategischer Art leisten.

Was wollen wir in Zeitraum X erreichen (Objective)?
Welche Ma�nahmen k�nnen uns dabei unterst�tzen (Goal)?
Und - jetzt kommen wir wieder zur�ck zu den Daten - welche Metriken helfen uns dabei, zu beurteilen, ob unsere Ma�nahmen erfolgreich sind bzw. die erhoffte Wirkung zeigen (KPI)?

Wer sich nun an das OKR-Modell erinnert f�hlt, liegt damit richtig. Damit wir die richtigen Fragen stellen k�nnen, m�ssen wir uns �ber unser Vorhaben erst einmal im Klaren sein. Nun k�nnen uns die Daten auch passende Antworten liefern. Wenn wir die Kundenbindung in unserem Onlineshop st�rken m�chten, sollten wir die Customer bzw. User Journey unserer Kunden analysieren. Wie interagiert sie oder er mit unserem Shop? Wo gibt es evtl. Engp�sse oder negative Erlebnisse (Customer Experience) in der Interaktion mit unserem Unternehmen? (vgl. Kundengetriebenes Marketing: CDPs als der Kernpfeiler einer neuen Infrastruktur )

Kennzahlen sind zu funnel-lastig

Um diese Fragen zu beantworten, existieren Frameworks, die dabei unterst�tzen, das Kundenerlebnis schematisch abzubilden. Die Modelle unterteilen die Kundeninteraktion in einzelne Phasen. Jeder der Phasen kann anhand von Daten bzw. Metriken auf ihren "Erfolg" hin bewertet werden.

Klassischerweise w�rden wir anhand des STDC-Modells beurteilen, ob in der "See"-Phase - im Sinne von Attraction - neue Reichweite aufgebaut werden konnte. Hier blicken wir auf Metriken wie "neue Besucher", "Engagement Rate" oder auch "Impression Share". In der transaktionslastigen "Do"-Phase geben uns "Conversion Rate", "Cart Abandonment" oder auch der "Average Order Value (AOV)" Auskunft �ber den Erfolg des Journey-Abschnitts.

Nun haben wir es aber mit zwei Herausforderungen zu tun: Zum einen handelt es sich bei den eben benannten Metriken um stark "funnel-lastige" Kennzahlen, basierend auf historischen Daten, und weniger um kundenzentrierte Metriken. Zum anderen werden wir viele dieser Daten, die meist von Drittanbietern stammen, in Zukunft nicht mehr erheben bzw. auswerten k�nnen.

Neue Metriken zur Erfolgsmessung

Eine L�sung daf�r bietet die Perspektive des kundengetriebenen Marketings (vgl. Datengetriebenes Marketing ist tot, es lebe das kundengetriebene Marketing . Indem wir den Blick auf den Kunden selbst richten und nicht mehr "nur" auf die Phasen des Funnels, erreichen wir eine neue Qualit�t der Erfolgsmessung. Daf�r m�ssen wir die Hoheit �ber unsere Kundendaten zur�ckerlangen und diese in einer "single source of truth" zusammenf�hren. So werden wir unabh�ngig von Dritten und k�nnen eine ganzheitliche "Customer Intelligence" aggregieren. Hierdurch versetzen wir uns in die Lage, die Customer Journey nicht mehr als linearen Funnel zu verstehen, sondern als dynamische Interaktion zu gestalten (Hyper-Personalisierung).
Neue Daten-Dimensionen wie Psychographie und Intention k�nnen dabei helfen, Nutzer noch besser zu verstehen und die Journey passender zu kontextualisieren. So k�nnen wir den Nutzer selbst noch mehr in den Fokus stellen und neue Metriken zur Erfolgsmessung heranziehen.

Bessere Budgetallokation

Ein historischer Customer Lifetime Value gibt bekannterma�en Aufschluss �ber das bisherige Kaufverhalten. Wesentlich spannender ist es jedoch, zu analysieren, wie das Kaufverhalten in Zukunft aussieht (Predictive Analytics). So lassen sich durchgef�hrte Ma�nahmen innerhalb einer Customer Journey besser bewerten. Die "predicted purchases" und ein vorhergesagter AOV geben uns eine Einsch�tzung dar�ber, wie sich unser Kunde im kommenden Zeitraum X verhalten wird. Stimmt die Vorhersage oder konnte das Verhalten positiv sogar beeinflusst werden? Wie wertvoll ist dieser Kunde im Zeitraum X f�r unser Unternehmen (RLV - Residual Lifetime Value)? "Customer Lifespan" wird zum neuen dynamischen Richtwert in der Erfolgsmessung der Kundenbindung.

Auch lassen sich Kunden(-segmente) durch Wahrscheinlichkeiten, "alive" zu sein, in einer anderen Qualit�t bewerten. So l�sst sich in Kombination bspw. mit einem RLV das Marketingbudget effizienter in Segmente allokieren, die ansonsten vielleicht abgewandert w�ren. Der neue Ansatz des kundengetriebenen Marketings er�ffnet die M�glichkeit, dynamische und kundenzentrierte Metriken in die Erfolgsmessung eines Unternehmens einflie�en zu lassen. Die Konsequenz sind bessere Budgetallokation und ein gesteigerter ROI �ber kontextualisierte Personalisierung der Customer Journey. (vgl. Die neue �ra der Segmentierung - wie Nutzer passgenauer angesprochen werden k�nnen )

Maturit�tsmodell f�r kundengetriebenes Marketing

Grafik: elaboratum

Dimitrios Haratsis

Bild: elaboratum

ONEtoONE-Autor Dimitrios Haratsis ist Advisor im kundengetriebenen Marketing bei elaboratum und namhafter Experte auf dem Gebiet des datengetriebenen Marketings sowie der Marketing Technology. Er ber�t Unternehmen zur Entwicklung von datengetriebenen Strategien in der Post-Cookie-�ra.

Bild: Patricia Rathke

Patricia Rathke (Seismic Software France)

The Missing Link in der B2B-Buyer Journey oder was James Bond, Marketing und Vertrieb gemeinsam haben

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Das funktioniert, wenn Marketing und Sales eine Sprache sprechen!

... und was haben James Bond, Marketing und Vertrieb nun gemeinsam? Ohne die richtigen Tools sind sie nicht erfolgreich! James Bond hat daf�r Q - und ihr? Der Vortrag zeigt, wie eine Sales Enablement Plattform der Q f�r Marketing und Vertrieb sein kann!

5 Takeaways
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- Marketing und Sales Experience (nicht nur im CRM) verbinden - eine Sprache sprechen!
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Vortrag im Rahmen der Zukunftskonferenz 2023. Trends f�r ECommerce, Marketing und digitales Business am 07.12.22, 11:15 Uhr