Die Art und Weise, wie Kunden mit Marken interagieren, hat sich radikal verändert. In Zeiten der Digitalisierung ist „Customer Engagement“ deutlich vielschichtiger geworden. Es geht nicht länger nur um die Pflege und Verwaltung von Kundenbeziehungen, sondern um die Schaffung und Optimierung eines einheitlichen Kundenerlebnisses über alle Kontaktpunkte hinweg. Die Basis dafür ist ein genaues Bild des Kunden und seiner Bedürfnisse. Dafür sammeln Unternehmen eine Vielzahl von Daten, analysieren sie und versuchen ihre Kommunikation mit den Kunden darauf abzustimmen – und das natürlich möglichst in Echtzeit. Wie zeitgemäßes Customer Engagement aussehen kann, erklärt Michael Hubrich, Senior Vice President MEE bei SAP hybris für den Geschäftsbereich Customer Engagement & Commerce, im Interview mit etailment.

Michael Hubrich, SAP hybris
Michael Hubrich, SAP hybris

Was bedeutet „Customer Engagement“ heute?

Michael Hubrich: Es bedeutet, dass dem Kunden ein konsistentes, kontextbezogenes und relevantes Kundenerlebnis über alle Kanäle oder Geräte hinweg geboten wird – und zwar in Echtzeit. Es geht um den Dialog mit dem Kunden und darum, aufmerksam zu sein, wenn es um sein Verhalten und seine Absichten geht. Ein Unternehmen kann mir als Kunden gerne Werbung präsentieren, aber sie muss im Kontext zu mir stehen.

Wie können Kundendaten die Interaktionen mit dem Kunden verbessern und wie werden diese Daten eruiert?

Michael Hubrich: Kundendaten und Customer Intelligence sind die Grundlage für die Schaffung eines einheitlichen Kundenprofils. Nur wer seinen Kunden genau kennt: seine Kontaktpunkte mit dem Unternehmen, sein Verhalten, seine Bedürfnisse und Absichten, kann ihn wirklich individuell ansprechen – zur richtigen Zeit und im richtigen Kontext. Um ihn so gut zu kennen und interpretieren zu können, müssen Daten aus verschiedenen Quellen in einem System zusammen geführt werden. Diese Datenquellen liegen zum Beispiel im Unternehmen – dazu gehören Informationen zur Kaufhistorie, Produktrücknahmen, Call-Center-Aufzeichnungen, E-Mails oder Web-Chat-Inhalte. Sie kommen aber auch vom Kunden direkt, beispielsweise durch sein Browsing- oder Click-Verhalten sowie Echtzeitdaten wie Standort, Stimmung oder Informationen aus Social-Media-Quellen. Jedes explizite und implizite Verhalten des Kunden, das über Analysemethoden, prädiktive Algorithmen oder maschinelles Lernen gewonnen wird, macht sein Profil genauer.

Kann anhand der Daten tatsächlich identifiziert werden, welcher Zeitpunkt und welche Informationen für eine Kommunikation mit dem Kunden richtig sind?

Michael Hubrich: Durch das Sammeln und Analysieren von Daten können entsprechende Systeme erkennen, welche Botschaften, wann und über welchen Kanal an den Kunden gehen bzw. wann bestimmte Botschaften oder Werbeinhalte lieber vermieden werden sollten. Dazu ist es allerdings wichtig, dem Kunden genau „zuzuhören“, um eine Echtzeit-Interpretation seiner jeweiligen Situation erstellen zu können. Ein Kunde kann heute Geschäftsreisender sein, ist nächste Woche aber mit der Familie unterwegs und hat damit vollkommen andere Bedürfnisse – er lässt sich also nicht in eine vorgefertigte Schublade stecken.

"Man muss dem Kunden genau „zuhören“, um eine Echtzeit-Interpretation seiner jeweiligen Situation erstellen zu können. Ein Kunde kann heute Geschäftsreisender sein, ist nächste Woche aber mit der Familie unterwegs und hat damit vollkommen andere Bedürfnisse – er lässt sich also nicht in eine vorgefertigte Schublade stecken"

Auf Basis von Informationen aus diversen Quellen und mit Hilfe von selbstlernenden Systemen sind Unternehmen in der Lage, schon den jeweils nächsten Kundenkontakt relevanter zu machen und so kontinuierlich zu verbessern.

Wie wichtig ist die schnelle Verarbeitung von Daten?

Michael Hubrich: In der heutigen digitalen Welt gibt es viele Datenquellen, die wertvolle Kundeninformationen liefern können. Die Herausforderung besteht darin, die Daten möglichst in Echtzeit zu einem vollständigen Bild des Kunden zu entwickeln. Und wer ein bestmögliches Kundenerlebnis bieten möchte, muss den Kunden darüber hinaus immer einen Schritt voraus sein und braucht dafür Echtzeit-Informationen wie Standort oder Surfverhalten, gemischt mit leistungsstarken Vorhersageanalysen, um ihre Absichten zu begreifen und die richtigen Angebote und Informationen zu unterbreiten.  

Was passiert eigentlich „in Echtzeit“ und welche Vorteile bringt die Datenverarbeitung in Echtzeit?

Michael Hubrich: Es geht um das Sammeln,  Zusammenführen und Konsolidieren von Daten, mit dem Ziel, aus einer Vielzahl von Daten schnell tragfähige Erkenntnisse für die jeweilige Situation des Kunden zu gewinnen. Auf dieser Basis lassen sich zielgerichtet Angebote und Tipps unterbreiten, beispielsweise ein Coupon für ein Schnellrestaurant beim Betreten einer Einkaufspassage. Mittels dieser schnellen Erkenntnisse kann zudem das Kundenverhalten antizipiert und künftige Aktionen durch gezielte Prognosen optimiert werden. Mit der hybris Marketing-Lösung erfassen wir zum Beispiel über 3.000 Algorithmen in Echtzeit um präzise Vorhersagen beispielsweise zur Konsumneigung,  Stimmungslage, ABC-Klassifizierung oder dem Customer Lifetime Value treffen zu können.

"Auf Basis des Echtzeit-Einblicks steht der vollständige Kontext zu jedem Kunden an jedem Point-of-Engagement zur Verfügung"

Wie stark lassen sich Interaktionen, Informationen und Angebote personalisieren und  dadurch sogar zukünftiges Kaufverhalten voraussagen?

Michael Hubrich: Auf Basis des Echtzeit-Einblicks, steht der vollständige Kontext zu jedem Kunden an jedem Point-of-Engagement zur Verfügung. Entsprechend der Unternehmensziele kann dann entschieden werden, mit welcher Aktion, beispielsweise einem Angebot, einer Werbung oder einer Erinnerung, der Kunde angesprochen wird. Die jeweilige Kundenreaktion trägt wiederum zum Lerneffekt bei und hilft dabei, das kontextuelle Marketing noch relevanter zu machen. Die Nutzung von verschiedenen Punktzahl-Modellen, Möglichkeiten zum Engagement Scoring oder Informationen zur Kanalaffinität oder der Konsumneigung helfen ebenfalls dabei, die Kundenansprache zu optimieren.  

Ist es für den Kunden nicht erschreckend, wenn über seine Daten bereits antizipiert wird, was er kaufen will?

Michael Hubrich: Die Frage ist eigentlich eher, wieviel persönliche Informationen ist der Kunde bereit, für sein personalisiertes Kundenerlebnis zu geben? Einerseits bemängeln Kunden, dass sie „missverstanden“ werden und uninteressante, für sie nicht relevante Angebote bekommen, anderseits scheuen sie sich aber davor Informationen über ihre  Vorlieben und Interessen herauszugeben. Es ist also ein Geben und Nehmen: Wenn ich als Kunde möchte, das ein Unternehmen mir wirklich zuhört und mir dann auf mich zugeschnittene Angebote macht, muss ich die nötigen Informationen zur Verfügung stellen und dem Unternehmen so weit vertrauen, dass es die Informationen dazu nutzt, um mein Kundenerlebnis zu verbessern. Zielgerichtetes Marketing funktioniert nur wenn es für mich als Kunde relevant ist.
Es geht dabei um den Mehrwert für den Kunden, wenn das verstanden wird, verliert sich der „Gruselfaktor“. Allerdings ist das Sammeln von persönlichen Daten ein heikles Thema. Es muss sichergestellt sein, dass mit den Daten nur das geschieht, was der Kunde will – es muss also zum Beispiel immer eine Opt-In und Opt-Out-Möglichkeit geben – und die Unternehmen müssen sich strikt an regulatorische Vorgaben halten. Sie müssen beweisen, dass sie fähig sind, die Informationen zum Wohl der Kunden einzusetzen.