So Bewerten Sie Kundendatenplattformen Für Ihr Unternehmen

Inhaltsverzeichnis

• Überdenken Sie, Wie Sie Den ROI Ihrer GenAI-Investitionen Messen Können
• Kundenerlebnis Vs Kundenservice: Wie Unterscheiden Sie Sich?

Wenn Sie jedoch Umfragen nach dem Kauf versenden, benötigen Sie möglicherweise etwas, das eine Weboberfläche bietet, wie Typeform. E-Mail-Umfragen können normalerweise mit jedem Umfragetool wie SurveyMonkey oder Google Forms durchgeführt werden. „NPS wird von verschiedenen Teams genutzt, um Kundenbindung, Umsatz und Produktverbesserungen voranzutreiben Methoden wie NPS® unterteilen Ihre Kunden aus mehreren Gründen in Promoter, Passive und Kritiker.

Die Kundenbindungsrate (CRR) misst den Prozentsatz bestehender Kunden, die Ihr Unternehmen über einen bestimmten Zeitraum gebunden hat, z. Indem Sie eine 360-Grad-Ansicht Ihres Kundenstamms erstellen, können Sie hochwertige Kunden identifizieren und verstehen, wie Sie sie am besten ansprechen können. Das richtige Analysetool kann diese Datenpunkte in verwertbare Erkenntnisse umwandeln, z. In die Frage, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Geschäft abgeschlossen wird, oder wie hoch der Gesamtwert des Geschäfts ist. Zendesk engagiert sich seit langem für die Bereitstellung vertrauenswürdiger Produkte für unsere Kunden und deren Benutzer.

Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, ihre Zielgruppe besser zu verstehen und bessere Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln. Sie helfen Unternehmen außerdem dabei, die optimale Preisstruktur zu ermitteln, mit Marketingkampagnen die richtigen Kunden anzusprechen, den Umsatz zu steigern und das gesamte Kundenerlebnis (CX) zu verbessern. Sie können Kundendaten von verschiedenen Touchpoints erfassen, darunter Websites, Apps, soziale Medien und Kundenfeedback-Umfragen. Von dort aus können Teammitglieder die Daten analysieren und einen Bericht erstellen – manuell oder mit Kundenanalysesoftware. Unternehmen sollten in der Lage sein, ihre Fähigkeiten zur Identifizierung und Behebung von Datenqualitätsfehlern zu bewerten, um den Reifegrad ihrer Kundendaten zu bestimmen. Unternehmen mit den effektivsten Strategien zur Erkennung und Minderung von Datenqualitätsfehlern verfügen über ein effizientes Kundendaten-Reifegradmodell.

Und Studien zeigen, dass 66 % der Erwachsenen glauben, dass das Wichtigste, was ein Unternehmen tun kann, darin besteht, seine Zeit wertzuschätzen. Natürlich gibt es mehrere Möglichkeiten, eine Umfrage durchzuführen, vom Design über den Zeitpunkt, die Stichprobengröße bis hin zur Art und Weise, wie Sie die Daten analysieren. Unabhängig davon, für welchen Ansatz Sie sich entscheiden, müssen Sie einige grundlegende Schritte unternehmen, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen von der Investition profitiert. Der Kundenzufriedenheitsprozess muss ständig verbessert werden, um neuen Anforderungen gerecht zu werden und eine Stagnation in einem hart umkämpften Markt zu vermeiden.

Für Kunden, die gerne mit Ihrer Marke interagieren, gibt es immer noch Möglichkeiten, ihr Erlebnis noch aufzuwerten. Kundenbindungsprogramme erreichen genau das, indem sie loyalen Benutzern Anreize für häufiges Engagement, Wiederholungskäufe und Kundeninteressen bieten. Diese Programme sorgen dafür, dass Ihre wertvollsten Kunden zufrieden sind, da Sie sie weiterhin für ihre langfristige Treue belohnen. Man kann mit Sicherheit sagen, dass diese Kunden wahrscheinlich auch mit ihrer Erfahrung unzufrieden waren. Die oben genannten drei Stile werden häufig verwendet, aber das sind nicht Ihre einzigen Optionen für Umfragen zur Kundenzufriedenheit. Abhängig von Ihren Zielen können Sie auch längere E-Mail-Umfragen versenden, die beispielsweise demografische Fragen enthalten.

• Wägen Sie die Vor- und Nachteile der Technologien, Produkte und Projekte ab, die Sie in Betracht ziehen.
• Wenn Sie jedoch Umfragen nach dem Kauf versenden, benötigen Sie möglicherweise etwas, das eine Weboberfläche bietet, wie Typeform.
• Abgesehen von der Verwendung grundlegender Engagement-Metriken (wie Likes, Kommentare und Shares) können Sie über den nativen Analyse-/Einblicksbereich jeder Social-Media-Plattform viel über Ihre Kunden erfahren.

Kundenanalysen machen Rätselraten überflüssig und liefern Erkenntnisse, die es Unternehmen ermöglichen, eine klare Vorgehensweise zu finden. Es hilft Ihnen, Ihre Kunden zu verstehen, sodass Sie eine auf ihre Erwartungen zugeschnittene Customer Journey erstellen können. Unternehmen räumen der Erfassung von Kundendaten zunehmend Priorität ein, doch die meisten haben Schwierigkeiten, diese zu nutzen. Laut dem Zendesk Customer Experience Trends Report 2023 berichten 67 Prozent der Unternehmensleiter über unorganisierte Bemühungen bei der https://customer-journey.com/de/ Nutzung und Weitergabe von Kundendaten.

Überdenken Sie, Wie Sie Den ROI Ihrer GenAI-Investitionen Messen Können

Kundenanalysen bestehen aus drei kritischen Kategorien: Customer Journey, Kohortenanalyse und Customer Lifetime Value. Das Unternehmen setzt Dateneinblicke in die Tat um, indem es automatische Antworten auf möglichst viele Fragen erstellt. Unterdessen helfen Standardmakros den Agenten, bei Bedarf bei komplexen Abfragen einzugreifen. Dank dieser Automatisierungen und Auslöser ist das Team in der Lage, 95 Prozent der Tickets innerhalb von drei Stunden zu lösen.

Mit Textanalysetools können Sie schnell, zuverlässig und genau eine Kundenanalyse Ihrer Textdaten durchführen. Vereinbaren Sie eine Demo mit MonkeyLearn und wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Kunden besser verstehen. KI-gesteuerte Textanalysetools für maschinelles Lernen wie MonkeyLearn erleichtern nicht nur die Kundenanalyse erheblich, sondern helfen Ihnen auch dabei, Erkenntnisse über Ihre Kunden zu gewinnen. Hier können qualitative Daten aus offenen Umfrageantworten, Produktbewertungen und Social-Media-Antworten besonders nützlich sein. Verwenden Sie Zitate und Meinungen in den eigenen Worten Ihrer Kunden, um einzelne Personas zu erklären und zu definieren.

Kundenerlebnis Vs Kundenservice: Wie Unterscheiden Sie Sich?

Obwohl viele Unternehmen Zugriff auf Antworten zum Kundenverhalten haben, verlassen sie sich immer noch auf Vermutungen. Anschließend befassen wir uns damit, wie Sie Kundendaten sammeln, validieren und analysieren können. Es kann auch hochwertige Kunden identifizieren und proaktive Möglichkeiten zur Interaktion mit ihnen vorschlagen. Unter Kundenanalysen, auch Kundendatenanalysen genannt, versteht man die systematische Untersuchung der Kundeninformationen und des Kundenverhaltens eines Unternehmens, um die profitabelsten Kunden zu identifizieren, zu gewinnen und zu binden.

Einer der Schlüsselbereiche, in denen CDPs bewertet werden sollten, ist die Frage, wie sie die Kundensegmentierung erleichtern. Die besten CDPs bieten ein robustes System zur Verwaltung einfacher regelbasierter Segmentierung, während viele Innovatoren in diesem Bereich auch Funktionen des maschinellen Lernens einsetzen, um Cluster für die Segmentierung zu identifizieren. Während Spitzentechnologien wie maschinelles Lernen sehr nützlich sein können, liegt der Schlüssel darin, die Grundlage für robuste, regelbasierte und kombinierbare Segmente zu entwickeln, die sehr gezielt eingesetzt werden können.

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Wenn Ihre Kunden schnellere Antworten wünschen, integrieren Sie Self-Service-Optionen für On-Demand-Support in das Kundenportal. Wenn sie eine neue Funktion oder ein neues Produkt wünschen, teilen Sie ihre Kommentare mit dem Produktteam. Wenn sie Social-Messaging-Apps gegenüber E-Mail bevorzugen, interagieren Sie mit ihnen auf den richtigen Kanälen zur richtigen Zeit. Nehmen wir an, dass eine beträchtliche Anzahl von Kunden ihren Support-Interaktionen in Umfragen zur Kundenzufriedenheit (CSAT) eine niedrige Bewertung geben.

Da wir diese Art von Umfrage weiter oben in diesem Beitrag erwähnt haben, müssen Sie eine Art Kundenfeedback-Software übernehmen, wenn Sie sie mit den im vorherigen Abschnitt gegebenen Tipps verwenden möchten. Ihr Kundenzufriedenheitswert sollte immer in einem umfassenderen Datenbild betrachtet werden, einschließlich Kundenaufwandswert, Net Promoter Score (NPS), Konversationsanalysen und mehr. Dies wird Ihnen helfen, die Kundenstimmung und Kundentreue in Bezug auf den von Ihnen angebotenen Service zu verstehen. Früher oder später benötigen Sie eine effiziente Software, um alle eingehenden Informationen zu speichern, zu verfolgen und zu verstehen.

Es untersucht Daten auf positiven oder negativen Kontext und bietet so eine zusätzliche Analysedimension über Volumen oder KPI-Metriken hinaus. Techniken des maschinellen Lernens können diese neuen Muster automatisch erkennen und neue Interessengebiete ins Rampenlicht rücken, sobald sie in Echtzeit auftreten. Durch die Segmentierung der Kunden können Sie ermitteln, welche Gruppe eine höhere Rendite für Ihr Unternehmen bringt, sodass Sie sich stärker auf die Pflege dieser Kunden konzentrieren können. Wenn Sie wissen, wer Ihre Kunden sind und welchen Kommunikationskanal sie am häufigsten nutzen, können Sie sie effektiver erreichen und so die Kosten für die Kundenakquise senken.

Follow-up-Umfragen sind besonders effektiv, da sie die unmittelbare Reaktion des Kunden auf eine Markeninteraktion erfassen. Sie wissen genau, wie sich der Kunde nach einem langen Verkaufsgespräch oder nach einem kniffligen Supportfall fühlt. Anstatt Kunden jedoch zur Teilnahme aufzufordern, müssen Sie lediglich frühere Chats analysieren, die von Ihrer Live-Chat-Software aufgezeichnet wurden. Kunden geben in diesen Gesprächen in der Regel zahlreiche direkte und indirekte Rückmeldungen und diese Informationen sind wertvoll für die Messung der Benutzerzufriedenheit.

Wenn Sie Ihre Mitarbeiter dazu ermutigen, direkt im Chat um Feedback zu bitten, können Sie herausfinden, ob den Benutzern auch andere Aspekte Ihres Unternehmens gefallen – beispielsweise Ihre Website, Ihr Kundenservice und Ihr Vertriebsteam. Durch das kontinuierliche Sammeln von Kundenfeedback können Sie die Mikrotrends der Kundenzufriedenheit erkennen. Sie können Ihre Customer Journey schnell anpassen, um neuen Kunden zu helfen, das Beste aus Ihrer Marke herauszuholen, anstatt verspätete Maßnahmen zu ergreifen.

Das bedeutet, dass ein neuer Konkurrent Ihr Geschäft zerstören könnte und die Kunden nicht zweimal darüber nachdenken, stattdessen bei ihnen einzukaufen. Sie wissen jedoch nicht, warum Ihre Kunden Sie lieben und immer wieder bei Ihnen kaufen. Theoretisch können Sie davon ausgehen, dass ein Kunde, der erneut bei Ihnen kauft, mit Ihren Leistungen und dem Gesamtangebot zufrieden ist.

Während Verbraucher Personalisierung wünschen, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie Marken aufgeben, die „übermäßig personalisieren“, im Vergleich zu Marken, die nicht ausreichend personalisieren, auch mehr als dreimal höher. Während der Weihnachtszeit verzeichnen die meisten E-Commerce-Marken einen Anstieg des Traffics. Ob Black Friday, Cyber ​​Monday oder Last-Minute-Einkäufe am Super Saturday – Käufer sind auf der Suche nach Angeboten. First-Party-Daten gelten als der wichtigste Datentyp, da sie von der Zielgruppe einer Marke erfasst werden. Ein globaler Getränkehersteller könnte beispielsweise soziale Erwähnungen verschiedener Süßstoffe verfolgen, um Reaktionen auf neue Produkte vorherzusagen und die Wirkung auf die Marke zu verstehen.