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Experimentierdaten nutzen, um Kundenbedürfnisse zu verstehen

Für den zweiten Blog unserer fünfteiligen Serie über einen datengesteuerten Ansatz für kundenorientiertes Marketing haben wir mit unserem Partner Ryan Lucht, Director of Strategy bei Cro Metrics, und AB Tasty’s Data Scientist Hubert Wassner, gesprochen. Sie erforschen die Entwicklung der Kundenbedürfnisse und gehen der Frage nach, warum es für Marken heute so wichtig ist, Kundenbedürfnisse zu verstehen, und welche Rolle Experimente bei der Erfüllung dieser Bedürfnisse spielen. Schauen Sie sich unbedingt die Einleitung und Teil 1 der Serie an, falls Sie diese verpasst haben.

Was meinen wir, wenn wir von „Kundenbedürfnissen“ sprechen?

Die versierten Kunden von heute erwarten viel von Marken: vernetzte Erlebnisse, Personalisierung, Innovation und Datenschutz. Sie sind an nahtlose Online-Interaktionen gewöhnt. Sie wollen Produkte leicht finden. Sie wollen ein reibungsloses Einkaufserlebnis und flexible Zahlungsmöglichkeiten. Und wenn eine Marke dies nicht bietet, wechseln sie zu einer anderen. „Das ist eine gute Sache, denn es zwingt uns dazu, uns stärker an unseren KundInnen zu orientieren und unsere Websites benutzerfreundlicher zu gestalten“, sagt Ryan.

Und es zahlt sich aus, die Kundenbedürfnisse zu erfüllen und großartige Kundenerlebnisse zu bieten. In einer CX-Umfrage aus dem Jahr 2020 gaben 91 % der Befragten an, dass sie nach einem positiven Erlebnis mit größerer Wahrscheinlichkeit einen erneuten Kauf tätigen würden, und 71 % sagten, dass sie eine Kaufentscheidung aufgrund der Qualität des Erlebnisses getroffen hätten.

 

Warum ist es für Unternehmen und Marken wichtig, die Bedürfnisse der KundInnen zu verstehen?

Ryan glaubt, dass es wichtig ist, den KundInnen die richtigen Informationen zur richtigen Zeit anzubieten. „Die Kundenbedürfnisse sehen in den verschiedenen Phasen der Customer Journey unterschiedlich aus. Bei einem Experimentierprogramm kommt es auf die Reihenfolge an, in der die Informationen präsentiert werden. Wenn Sie sich zu früh in die Details stürzen, riskieren Sie, Ihre BesucherInnen zu überfordern oder zu langweilen, aber wenn Sie zu lange warten, um Kerninformationen wie eine Rückerstattungsrichtlinie oder einen Teil Ihres Wertversprechens vorzustellen, verlieren Sie Aufträge.“

„Einer unserer Kunden, eine führende Fitnessstudiokette in den Vereinigten Staaten, ist ein gutes Beispiel dafür. Ein wichtiger Teil ihrer Strategie ist es, den KundInnen zu versichern, dass sie sich in ihren Fitnessstudios wohlfühlen – dass ihre Fitnessstudios inklusiv und körperbewusst sind und dass jeder hineinpasst. Das ist ein wichtiges Kundenbedürfnis. Aber auf der Homepage wollten die Kunden zuerst wissen, wo sich das nächstgelegene Fitnessstudio befindet. Also wurden die ortsbezogenen Informationen an erste Stelle gestellt und die Marke wurde erst danach etabliert: Die Zahl der Abonnements stieg sofort. Das hat grundlegende Auswirkungen auf den Umsatz: Wenn man nicht die richtigen Bedürfnisse zur richtigen Zeit befriedigt, lässt man Geld auf dem Tisch liegen.“

Hubert fügt hinzu: „Im Online-Geschäft sind Ihre KonkurrentInnen nur einen Mausklick entfernt. Wenn die NutzerInnen sich also auf Ihrer Website langweilen oder zu lange brauchen, um das zu finden, was sie brauchen, gehen sie einfach woanders hin. Das Erlebnis, das Sie bieten, muss frustrationsfrei sein. In jeder Phase des Kaufprozesses lassen sich Wachstumsergebnisse erzielen, also denken Sie immer wettbewerbsorientiert, denn irgendwo macht es sicher jemand anders besser.“

Ryan stimmt dem zu: „Wenn es darum geht, die Bedürfnisse Ihrer KundInne zu verstehen, ist Ihr Wettbewerbsvorteil umso größer, je mehr Experimente und fortschrittliche Formen der Datenwissenschaft Sie nutzen. Der Grund dafür ist, dass die Kundenbedürfnisse von Marke zu Marke unterschiedlich sind. Eine etablierte Marke kann sich anders verkaufen als eine Nischenmarke oder eine Newcomer-Marke.

 

Wo können die wertvollsten Daten über Kundenbedürfnisse abgerufen werden?

Es gibt Tools, die den Datenzugriff automatisieren. „Bei AB Tasty“, so Hubert, „installieren wir zunächst einen Tag, um Transaktionsdaten zu sammeln. Die EntwicklerInnen können sehen wann die NutzerInnen eine Website besuchen und wann sie sie verlassen und so die Absprungrate messen. Agenturen können auch Informationen über Produkte und Käufe sowie Kennzahlen wie die Conversion Rate, den Zugriff auf die Warenkorbseite, das Verkaufsdatum und die Veränderung der Conversion Rates innerhalb der Engagement-Levels erfassen (siehe Grafik). Sobald Sie über genügend Daten verfügen, können Sie damit beginnen, verschiedene Metriken zu testen, um herauszufinden, welche das Engagement der verschiedenen Zielgruppensegmente erhöhen.“

Engagement Level

 

Passt sich Ihre Website an regelmäßige NutzerInnen an oder behandelt sie sie jedes Mal wie Neue? 

Ryan fragt Führungskräfte gerne: „Glauben Sie, dass jemand, der Ihre Website zum ersten Mal besucht, die gleichen Bedürfnisse hat wie jemand, der zum fünften Mal kommt?“ Und natürlich lautet die Antwort ’nein‘. Denken Sie an ’neu‘ vs. ‚wiederkehrend‘ oder an die Traffic-Quellen – die User kommen von verschiedenen Orten auf die Website: E-Mail, Werbung, Facebook, TikTok, Google. All diese Menschen haben sehr unterschiedliche Kontexte, und das gibt uns hundert verschiedene Testideen. Wenn Ryan dieselbe Gruppe fragt, ob sie eine/n neue/n BesucherIn anders behandelt als eine/n wiederkehrende/n BesucherIn, lautet die Antwort leider immer noch meist „Nein“. Dies ist nur eine der unzähligen Möglichkeiten für Marken, selbst die grundlegendsten Datenpunkte zu nutzen, um Erfahrungen zu differenzieren.

„Es kann sehr schnell sehr komplex werden. Wenn man ein KI- oder ML-Modell einsetzt, ist es wichtig zu verstehen, welche der Variablen, die das Modell untersuchen sollen, tatsächlich korrelativ sind und welche nur Störfaktoren darstellen.“

 

Wie können Daten aus unterschiedlichen Quellen für Tests organisiert/priorisiert werden?

Um Daten so zu kombinieren, dass sie sinnvoll genutzt werden können, erklärt Hubert, dass die gängigsten Tools CRM-Plug-ins sind. „Wenn Ihr User identifiziert ist, können Sie automatisch mehr Informationen von Erstanbietern sammeln, um sie zusammen mit der Customer Journey zu speichern, was Ihnen bei der nachträglichen Segmentierung für Experimente helfen kann.“

Für Ryan geht es bei der Verwendung unterschiedlicher Datenquellen nicht nur um die Priorisierung von Testideen, sondern auch um ein besseres Verständnis der Testergebnisse. „Ich habe noch nie jemanden getroffen, der anhand von Daten vorhersagen kann, welche Testideen erfolgreich sein werden. Wenn sie das könnten, hätte jeder eine atemberaubende Erfolgsquote, aber selbst bei Microsoft, Google und Netflix ist nur eine von zehn Ideen erfolgreich. Denn die Ergebnisse von Experimenten sind nur eine spezifische Erkenntnis. Es kommt darauf an, wie Sie diese Ergebnisse mit anderen Kundendaten oder Analysen verknüpfen, um eine Geschichte zusammenzustellen, von der Sie glauben, dass sie wahr sein könnte, und wie Sie diese Ergebnisse nutzen, um Ihre nächste Testidee zu entwickeln.

 

Wie können Experimente Ihnen helfen, Einblicke in die Kundenbedürfnisse zu gewinnen?

Für Ryan können Erkenntnisse auf zwei Ebenen gewonnen werden. „Ein einzelnes Experiment kann Ihnen sagen, ob Sie der Erfüllung der Kundenbedürfnisse näher kommen oder weiter davon entfernt sind, je nachdem, ob die KundInnen das tun, was Sie sich erhofft haben. Jedes Mal, wenn wir zum Beispiel die Preisgestaltung hervorheben und deutlicher machen, erzielen wir bessere Ergebnisse. Demnach könnte ein Kundenbedürfnis vielleicht ein besseres Preisverständnis sein. Einzelne Experimente helfen uns, aber erst wenn wir viele Experimente durchgeführt haben, erkennen wir die übergeordneten Themen.“

Hubert fügt hinzu: „Meiner Meinung nach sollte man bei der Entwicklung eines Tests eine Frage beantworten statt sich darauf zu fokussieren, etwas zu verbessern. Denn vielleicht verbessert man nichts, aber man lernt etwas und erweitert sein Wissen, und das ist das eigentliche Ziel.“

 

Wie können Erkenntnisse über Kundenbedürfnisse zu einem besseren Kundenerlebnis beitragen? 

„Je besser und detaillierter Sie Ihre KundInnen und deren Bedürfnisse verstehen, desto mehr werden sie den Eindruck haben, dass Sie in der Lage sind, derer Gedanken zu lesen; Sie werden sie zufrieden stellen, ihre Loyalität gewinnen und sich auf dem Markt durchsetzen. Die Unternehmen, die dies tun – viele Experimente machen und sie gut durchführen -, sind die Gewinner. So einfach ist das“, erklärt Ryan.

Beim Testen sollten wir keine Business Fragen stellen, sondern User Fragen und erst dann geschäftliche KPIs hinzufügen“, sagt Hubert. „Es ist wichtig, zuerst kundenorientierte Fragen zu stellen, nicht geschäftsorientierte Fragen. Auf diese Weise können Sie Ihr Geschäft ankurbeln und gleichzeitig Ihre KundInnen besser zufriedenstellen.“

Ryan stimmt dem zu: „Das ist eine sehr positive Sichtweise. Auf diese Weise gewinnen wir bei unseren KundInnen, denn wenn wir ihre Bedürfnisse besser erfüllen, gewinnen alle.“

 


 

Möchten Sie mehr über Datenthemen erfahren? Schauen Sie bald wieder für den dritten Teil unserer Serie über kundenorientierte Daten wieder vorbei!

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