Kundenprofil: Treibstoff für effektives Marketing

Jede noch so ausgeklügelte Marketingmassnahme muss zwangsläufig ins Leere laufen, wenn nicht eindeutig klar ist, mit wem man es auf der Kundenseite zu tun hat. Marketing bedeutet, das eigene Angebot an die Bedarfslage derjenigen anzupassen, die es nutzen sollen. Dazu ist erforderlich, möglichst viele Informationen über die potentiellen Kunden zu sammeln.

Kundenprofil

Das alleine führt allerdings noch nicht zum ersehnten Erkenntnisgewinn. Erst, wenn die Daten so aufbereitet und strukturiert sind, dass sich daraus Gemeinsamkeiten und Unterschiede ableiten lassen, sind die gesammelten Informationen zur Verwendung für Marketingteams geeignet. Die effektivste Methode hin zu diesem Ziel ist das Kundenprofil. Es stellt sozusagen den Personalausweis des Kunden in Bezug auf sein Konsumverhalten, seine Vorlieben und seine soziale Einordnung dar. Was es bei der Anlage von Profilen zu beachten gibt, lesen Sie hier.

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Was genau ist ein Kundenprofil?

Ein Kundenprofil lässt sich als digitales Abbild des Kaufverhaltens eines einzelnen Menschen beschreiben. Es enthält fortlaufende Informationen über die bisher abgewickelten Transaktionen, die dem Kundenbeziehungsmanagement zur Verfügung stehen.

Die eigentliche Effizienz erhält das Profil allerdings erst durch die Verknüpfung der Transaktionsinformationen mit den demografischen Angaben zur Person. Das beginnt mit ganz allgemeinen Angaben wie Alter, Geschlecht, Wohnort und ähnliches, setzt sich dann aber mit komplexeren Interaktionsdaten fort, beispielsweise Informationen, die durch das App-Tracking gewonnen werden.

Diese präzise Form der Kundenerfassung ermöglicht präzise personalisierte Werbung, die ihre Adressaten genau an ihrer Bedarfs– und Interessenlage abholt. Diese Form der Individualisierung ist ein bidirektionaler Prozess: Auf der einen Seite lassen sich Kampagnen exakt an die in den Profilen enthaltenen Informationen anpassen. Auf der anderen Seite dienen die Angaben in den Profilen auch als Qualifizierungswerkzeug. Mit ihnen lässt sich berechnen, wie empfänglich der potentielle Kunde für die Botschaft der geplanten Kampagne ist und mit welcher Wahrscheinlichkeit es zur Konversion kommt.

Auch für die Kunden selbst bringen Profile spürbare Vorteile mit sich.

Personalisierte Werbung stellt eine typische Win-Win-Situation dar. Dem verkaufsfördernden Effekt für die Unternehmen steht eine hochgradig individualisierte Kundenansprache gegenüber. Die Interessenten erhalten exakt die Informationen, die ihrer persönlichen Bedarfslage entsprechen und werden nicht mit nutzlosen Standardinformationen überschwemmt.

Auch künstliche Intelligenz, wie sie vor allem bei der Marketing Automation zum Einsatz kommt, ist auf präzise und aussagekräftige Profile angewiesen. Die sich am Kundenverhalten orientierenden automatische Prozesse benötigen umfangreiche, bis ins Detail gehende Informationen über jede einzelne Kontaktperson, und das in einer einheitlichen, für das maschinelle Lernen geeigneten Datenstruktur. Nur so kann das System erkennen, dass sich Herr Müller für andere Produkte aus dem Unternehmensportfolio interessiert als Herr Keller, und Frau Gerber andere Urlaubsziele bevorzugt als Frau Schmid.

Das sind die wichtigsten Vorteile von Kundenprofilen

In Zeiten von Big Data und automatisierten Marketingverfahren ist es so gut wie unmöglich, persönlichen Kontakt mit der eigenen Kundenbasis zu halten. An die Stelle der individuellen Beziehungspflege muss zwangsläufig eine leistungsstarke Datenbasis treten, wie sie das Profil darstellt. Sie verlagert die Pflege und Förderung der Kundenbindung auf die digitale Ebene, um auch grosse und grösste Interessentengruppen individuell ansprechen zu können. Die Nutzung von Profilen eröffnet Unternehmen dabei eine Reihe von Vorteilen:

  • Personalisierung: Profile sind die zentrale Informationsquelle für jede Art personalisierter Werbung. Ob die präzise Steuerung der Customer Journey, genau auf den Punkt fokussiertes E-Mail-Marketing oder jede andere Kampagne – präzise und gut strukturierte Daten sind in jedem Fall unerlässlich.

  • Kundenverhalten: Über Profile erhalten sie einen tiefen Einblick in die Lebenswelt Ihrer Kunden und Interessenten und lernen, ihr Verhalten zu verstehen und zu interpretieren. Sie lernen, was Ihre Zielgruppe bewegt und warum. Sie lernen, was ihr wichtig ist und worauf sie positiv reagiert. Das ist unersetzliches Informationsgut für zukünftige Kampagnen.

  • Kundenbindung: Um Kunden längerfristig an das Unternehmen zu binden, sind wirkungsvolle Verfahren der Marketing Automation unerlässlich. Doch gerade sie benötigen umfangreiche Informationen, um den Kunden besser kennenzulernen. Kundenprofile liefern dazu die grundsätzlichen Daten.

  • Up-Selling und Cross-Selling: Die laufende Transaktionsdokumentation im Profil hält die Information über den Kunden immer auf dem neuesten Stand. Das sind unverzichtbare Echtzeitinformationen, wenn es darum geht, Ihren Kunden immer zum richtigen Zeitpunkt genau das richtige Produkt oder die richtige Dienstleistung anzubieten. Gerade Next Best Offer-Analysen sind auf eine detaillierte und sauber strukturierte Datenbasis dringend angewiesen.

So erstellen Sie das perfekte Kundenprofil

Um es vorweg zu sagen: Das ideale Profil für den Einsatz in jedem Unternehmen gibt es nicht. Ihr Profil muss zu Ihnen passen - das bedeutet: Es muss Ihren Geschäftsgegenstand ebenso widerspiegeln wie das zugrundeliegende Geschäftsmodell und Ihr Vertriebsziel.

Erst, wenn Sie über diese Faktoren Klarheit geschaffen haben, kann es an den Entwurf Ihres Profils gehen. Nur wenn das Profil exakt sitzt, lassen sich bei der Datenaufbereitung und der Datenanalyse optimale Ergebnisse erzielen.

Es gibt viele Wege, um zu effektiven Profilen zu gelangen. Die hier vorgestellte Methode ist ein praktikabler Weg hin zu guten Ergebnissen:

Phase eins: Aufbereitung

Kundendaten sind im Unternehmen oft auf unterschiedliche Quellen verteilt, und das auch noch mit unterschiedlichen Strukturen. Mit anderen Worten: der Datensatz von Quelle eins passt nicht zum Datensatz von Quelle zwei.

Wenn das der Fall ist, kommt zunächst die Konstruktion einer gemeinsamen Datenstruktur, die für die zukünftige Arbeit mit der neuen, zentralen Datenbank formatiert wird. In sie müssen nun die Daten der einzelnen Quellen überführt werden. Eine sorgfältige Dublettenprüfung schliesst diesen Prozess ab.

Besteht bereits eine zentrale Kundendatenbank, muss sie gegebenenfalls optimiert werden, um umfassende Profile zu ermöglichen. Neue Datenfelder könnten notwendig werden, und andere sich als überflüssig erweisen. Diese Daten sollten mindestens erfasst werden:

  • Stammdaten (Name, Alter, Geschlecht, Beruf, etc.)

  • Umsatz und Kundenwert

  • Durchschnittliches Bestellvolumen (Warenkorbgrösse)

  • Dokumentation der Kaufaktivität

  • Anzahl Kundenkontakte Inbound und Outbound

  • Anzahl der Beschwerden

  • Anzahl Retouren

  • Datum des letzten Einkaufs

Diese Auflistung stellt nur eine Art Daten-Basisbestand dar. Je nach Geschäftsmodell und Unternehmensziel lässt sich die Datenstruktur beliebig ausbauen oder verändern.

Phase zwei: Erzeugung

Ist die Datenbasis erfasst und entsprechend strukturiert, ist es Zeit, die Profile zu erzeugen. Es gibt unterschiedliche Methoden, um zum Ziel zu kommen. Welche Sie anwenden, hängt wesentlich von Ihrer Zielsetzung ab.

Der einfachste Weg ist die Bildung von Durchschnittswerten. Ein anderer das Zusammenfassen in Kundengruppen. Sehr effektiv ist die Segmentierung im Rahmen einer Clusteranalyse. Sie ist insbesondere hilfreich, wenn es darum geht, die Kundendaten im Rahmen der Marketing Automation für Prozesse des maschinellen Lernens zu verwenden.

Eine alternative Herangehensweise ist die Erstellung von Personas, um sie dann mit der Datenbasis abzugleichen. Das mag bei besonders grossen Kundendatenbeständen durchaus ein gangbarer Weg sein. Allerdings birgt er das Risiko in sich, dass die aus kleinen Kundengruppen entwickelten Personas im realen Datenbestand nur wenige Entsprechungen finden.

Die erzeugten Profile eignen sich neben dem Einsatz im Customer Relationship Management und in Empfehlungssystemen auch als Eingangsvariablen für die Erfassung von Kundenmigrationsbewegungen durch die Churn Prediction. Mit einem Wort: Machine Learning ist ohne Kundenprofile nicht denkbar.

Phase drei: Beschreibung

Die Beschreibung von Kundenprofilen liefert interessante Rückschlüsse auf den Kunden, die sich im gesamten Unternehmen nutzen lassen, vor allem bei Vertrieb und Marketing. Das ermöglicht die präzise Bestimmung von Zielgruppen und eine exakte Ausrichtung von Marketingkampagnen.

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Lead-, Conversion- und Umsatzsteigerungam Fallbeispiel ELPRO.

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Der datenschutzrechtliche Aspekt bei Kundenprofilen

Kundenprofile sind ein ständig wiederkehrendes Thema bei der Diskussion um den Datenschutz, vor allem innerhalb der Europäischen Union. Während die entsprechenden Bestimmungen in anderen Teilen der Welt streckenweise ziemlich locker gestaltet sind, schafft in Europa die Datenschutzgrundverordnung (DSGV) klare Verhältnisse. Sie regelt bis ins Detail, was bei der Anlage von Profilen zulässig ist.

Auch Unternehmen sollten in Eigenverantwortung einen prüfenden Blick auf die Datendichte ihrer Profile werfen. Möglichst viele Informationen zu sammeln, ist ein instinktiver Drang, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Dennoch lassen sich bei näherer Betrachtung eine Reihe von Einzelinformationen vermeiden, da sie für das Marketing nicht wirklich erforderlich sind.

Darüber hinaus liefern bereits die Transaktionsdaten viele relevante Informationen. Ihre getrennte Erfassung ist daher nicht unbedingt erforderlich.

Kundenprofile sind die Basis für personalisiertes Marketing, insbesondere beim Einsatz von Big Data und automatisierten Verfahren, die auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning beruhen. Wesentliche Voraussetzung für aussagekräftige Profile ist allerdings eine konsistente und ausführliche Datenbasis. Sie sollte im Vorfeld durch die Konsolidierung der bereits vorhandenen Datenquellen hergestellt werden.

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