Effektives Customer Engagement mit Big Data – den Kunden verstehen und relevant ansprechen

Das Aufsetzen eines Onlineshops im ansprechenden Design und mit kleinen Zusatzservices ist längst schon keine Besonderheit mehr. Wer im E-Commerce vorne mitspielen will, setzt heute auf optimiertes Customer Engagement. Um dies effektiv betreiben zu können, ist es wichtig, die Interessen und das Verhalten jedes einzelnen Nutzers über seine gesamte Customer Journey hinweg zu kennen. Mithilfe smarter Technologien können diese Daten anonymisiert und automatisiert gesammelt, analysiert und segmentiert werden. So können Nutzer schließlich individuell und mit wirklich relevantem Content im richtigen Kontext angesprochen und zum Kauf motiviert werden. Doch welche Faktoren sind für effektives und relevantes Customer Engagement zu berücksichtigen? Nice to meeting you ... Nur wer seine Nutzer kennt und versteht, ist in der Lage, seine potentiellen Kunden so anzusprechen, dass diese im Webshop bleiben oder zurückkehren und anschließend konvertieren. Durch das Aufbrechen von Datensilos und das Matchen zahlreicher anonymisierter Daten über Verhalten und Interessen der Nutzer können diese individuell angesprochen werden. Technologien, die in Echtzeit diese Daten auswerten und relevanten Content zur richtigen Zeit an Nutzer ausspielen, können potentielle Kunden auf diese Weise zuverlässig und nachhaltig zu realen Kunden machen. Expertenwissen im Bereich der Datenauswertung und des Datenmatchings ist dabei unumgänglich: Es reicht heute nicht mehr, einem Nutzer etwa nur aufgrund seiner eigenen Suchhistorie beliebige Produkte zu empfehlen. Daten schaffen Relevanz Effektives Customer Engagement fußt darauf, dass man sämtliche zur Verfügung stehenden Informationen über den Nutzer analysiert, Erkenntnisse daraus gewinnt und diese sinnvoll einsetzt, um schließlich das Shoppingerlebnis der Nutzer nachhaltig zu steigern. Dies kann über nützliche Services wie auch über relevante Produktempfehlungen geschehen. Der Webshop übernimmt sozusagen die Funktion eines persönlichen Shoppingassistenten. Durch das Aufbrechen bestehender Datensilos und durch das Matching existierender anonymer Nutzerdaten lässt sich beispielsweise erkennen, dass Nutzer X sich für Technik, Sport und Gesundheit interessiert und sich in der Regel für hochpreisige Produkte entscheidet. Der Webshop kann diese Erkenntnis nutzen, um auf entsprechende Produkte im Shop hinzuweisen, die für den Nutzer relevant sind, wie zum Beispiel High-End-Fitness-Tracker oder smarte Körperanalysewaagen. Über Nutzer Y weiß man dagegen, dass er Produkte häufig in den Warenkorb legt, danach jedoch wieder löscht. Ein in Echtzeit ausgespielter Promotion-Code kann nun dafür sorgen, dass er schließlich doch noch den Kauf abschließt. Vertrauen schaffen Über das Ausspielen relevanter Marketingbotschaften, vom Promo-Code über die richtige Produktempfehlung bis hin zur detaillierten Suchhilfe, ermöglicht der Webshop seinen Nutzern ein deutlich optimiertes Shoppingerlebnis. Dies führt dazu, dass Nutzer dem Webshop mehr Vertrauen schenken und offener für dessen Werbebotschaften sind: Im Gegensatz zu beliebigen Produktempfehlungen, die dem Nutzer regelrecht aufgedrängt werden und dazu führen, dass er genervt ist und den Webshop zukünftig meidet, wird eine relevante Ansprache zum richtigen Zeitpunkt als Service und nützliche Hilfestellung wahrgenommen. Das Customer Engagement steigt und der Webshop profitiert in der Folge von nachhaltig steigenden Conversion Rates. Customer Engagement umfasst ein breites Feld und ist in seiner Umsetzung äußerst komplex – die Wünsche und Ansprüche jedes einzelnen Kunden zu kennen und diesen in Echtzeit entgegenzukommen, erfordert dabei technologische Höchstleistungen. Die Anwendung von Big Data im Sinne einer Nutzbarmachung der daraus gewonnenen Erkenntnisse und deren Einsatz in Echtzeit ermöglichen jedoch eine nie da gewesene, umfassende Sicht auf potentielle Käufer, die Webshops zu nachhaltig steigenden Conversions verhelfen und Nutzer zu zufriedenen Käufern macht.