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Neue KPIs braucht die Customer Journey: Erfolgs­mes­sung im kunden­ge­trie­benen Marketing

Dieser Artikel ist Teil unserer Serie Kunden­ge­trie­benes Marketing.

  1. Data-driven Marke­ting vor dem Aus: Nun kommt das kunden­ge­trie­bene Marketing!
  2. Kunden­seg­men­tie­rung neu denken
  3. Customer Data Platforms als Säulen einer neuen Infrastruktur
  4. Neue KPIs im kunden­ge­trie­benen Marke­ting (dieser Artikel)
  5. Die Rolle des Daten­schutzes im kunden­ge­trie­benen Marketing

Unter­nehmen können auf diverse Quellen zugreifen, um Infor­ma­tionen darüber zu erlangen, wer ihre (poten­ti­ellen) Kundinnen und Kunden sind und welche Touch­points zur Marke und den Produkten diese nutzen. Reportings liefern den Unter­nehmen Kennzahlen, nicht aber gleich­zeitig die Befähi­gung, auf dieser Grund­lage auch unmit­telbar die richtigen Entschei­dungen zu treffen. Viele Quellen bedeuten einen Wust an Daten, der statt eines klaren Bildes vom Kunden eher einen „Overkill“ mit sich bringt und Unter­nehmen daran hindert, die passsenden Antworten auf ihre (business-relevanten) Fragen zu finden. Die umsetz­baren Ablei­tungen fehlen. Daher wird es Zeit für ein neues Kennzahlen-Frame­work im Marke­ting: agil, dynamisch und zu Aktionen verleitend.

Abhilfe können hier vorge­la­gerte Überle­gungen strate­gi­scher Art leisten. Was wollen wir in Zeitraum X errei­chen (Objec­tive)? Welche Maßnahmen können uns dabei unter­stützen (Goal)? Und – jetzt kommen wir wieder zurück zu den Daten – welche Metriken helfen uns dabei, zu beurteilen, ob unsere Maßnahmen erfolg­reich sind bzw. die erhoffte Wirkung zeigen (KPI)?

Wer sich nun an das OKR-Modell erinnert fühlt, liegt damit richtig. Damit wir die richtigen Fragen stellen können, müssen wir uns über unser Vorhaben erst einmal im Klaren sein. Nun können uns die Daten auch passende Antworten liefern. Wenn wir die Kunden­bin­dung in unserem Online­shop stärken möchten, sollten wir die Customer bzw. User Journey unserer Kunden analy­sieren. Wie inter­agiert sie oder er mit unserem Shop? Wo gibt es evtl. Engpässe oder negative Erleb­nisse (Customer Experi­ence) in der Inter­ak­tion mit unserem Unternehmen?

Diese Fragen lassen sich anhand von Frame­works beant­worten, die dabei unter­stützen, das Kunden­er­lebnis schema­tisch darzu­stellen. Die Modelle, wie z. B. der STDC-Ansatz von Google (See-Think-Do-Care), unter­teilen die Kunden­in­ter­ka­tion in einzelne Phasen. Jede der Phasen kann anhand von Daten bzw. Metriken auf ihren „Erfolg“ hin bewertet werden.

Mit dem STDC-Modell würden Unter­nehmen z. B. in der „See“-Phase beurteilen, ob neue Reich­weite – also Attrac­tion – aufge­baut werden konnte. Betrachtet werden die Kennzahlen „neue Besucher“, „Engag­ment Rate“ oder „Impres­sion Share“. Die „Do“-Phase fokus­siert sich auf die Trans­ak­tionen der Kunden, der Erfolg dieser Phase der Customer Journey lässt sich über die Metriken „Conver­sion Rate“, „Cart Abandon­ment“ oder „Average Order Value (AOV) messen.

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 können.

Perspek­tiv­wechsel im Marke­ting: kunden- statt funnel­ge­trieben agieren

Eine Lösung dafür bietet die Perspek­tive des kunden­ge­trie­benen Marke­tings. Indem wir den Blick auf den Kunden selbst richten und nicht mehr „nur“ auf die Phasen des Funnels, errei­chen wir eine neue Qualität der Erfolgsmessung.

Dafür müssen wir die Hoheit über unsere Kunden­daten zurück­erlangen und diese in einer „single source of truth“ zusam­men­führen. So werden wir unabhängig von Dritten und können 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 können dabei helfen, Nutzer noch besser zu verstehen und die Journey passender zu kontex­tua­li­sieren. So können wir den Nutzer selbst noch mehr in den Fokus stellen und neue Metriken zur Erfolgs­mes­sung heranziehen.

Wesent­lich spannender als das bishe­rige Kaufver­halten der Kunden, das sich über einen histo­ri­schen Customer Lifetime Value erfassen lässt, sind voraus­schau­ende Analysen zum  Kaufver­halten der Zukunft (Predic­tive Analy­tics). So lassen sich durch­ge­führte Maßnahmen inner­halb einer Customer Journey besser bewerten. Die „predicted purchases“ und ein vorher­ge­sagter AOV geben eine Einschät­zung darüber, wie sich Kunden im kommenden Zeitraum X verhalten werden. Stimmt die Vorher­sage oder konnte das Verhalten positiv sogar beein­flusst werden? Wie wertvoll ist ein bestimmter Kunde im Zeitraum X für das Unter­nehmen (RLV – Residual Lifetime Value)? Die „Customer Lifespan“ wird zum neuen dynami­schen Richt­wert in der Erfolgs­mes­sung der Kundenbindung.

Der neue Ansatz des kunden­ge­trie­benen Marke­tings eröffnet die Möglich­keit, dynami­sche und kunden­zen­trierte Metriken in die Erfolgs­mes­sung eines Unter­neh­mens einfließen zu lassen. Die Konse­quenz sind bessere Budge­t­al­lo­ka­tion und ein gestei­gerter ROI über kontex­tua­li­sierte Perso­na­li­sie­rung der Customer Journey.

Der Original-Beitrag zum Thema ist zuerst erschienen in der OneToOne.

Für einen übergrei­fenden Einstieg ins Thema kunden­ge­trie­benes Marke­ting empfehlen wir unser White­paper Bye bye daten­ge­trie­benes Marke­ting: Es lebe das kunden­ge­trie­bene Marke­ting, das hier angefor­dert werden kann.

Autor

Timo Burmeister

Timo Burmeister ist Senior Consul­tant bei elabo­ratum. Seine Beratungs­schwer­punkte liegen im digitalen Marke­ting vor allem in den Berei­chen Search Experi­ence, Data Analy­tics, UX und Behavioral Econo­mics. Er verfügt über weitrei­chende Erfah­rungen in der Konzep­tion, Durch­füh­rung und Erfolgs­mes­sung von Online-Kampagnen. 

Kontakt: timo.burmeister@nullelabo​ratum​.de