Auf dem Weg zur Marketing Automation Konferenz diskutieren wir derzeit gerade:
- Unterschiedliche Projektherausforderungen in der Optimierung der Umsetzung von automatisierter Kundenansprache und -kommunikation
- Leicht umsetzbare Use Cases
- Aspekte der Personalisierung
- Die alten und neuen Besonderheiten des Kundendatenmanagements
Das Ziel der Anstrenungen im Zusammenhang mit Marketing Automation sind massenhafte relevante Kundenansprachen und durchgeführte Kundendialoge.
Die Qualität dieses Handelns ergibt sich dabei aus der erzielten individuellen Relevanz der Kundenansprache beziehungsweise der folgenden Interaktionen und Dialoge auf Kundenseite. Die Relevanz ist wiederum abhängig von der passgenauen Adressierung der Motivation hinter dem Kundenhandeln.
Eine besondere Bedeutung nimmt hierbei das situative Element des Kundenhandelns ein. Denn während die demografischen Kriterien und allgemeinen Einstellungen und Interessen von Kunden in der Regel über die Zeit überwiegend konstant bleiben, variieren die situativen Interessen und Absichten ständig.
Mehr Relevanz durch die Berücksichtigung des situativen Kontextes
Die Berücksichtigung des individuellen Kontextes einer kundenseitigen Interaktion zahlt in die Zufriedenheit und Beziehung der Kunden zum Unternehmen ein. In Zeiten, in denen es für Unternehmen zunehmend schwieriger und teurer wird, den Unternehmenserfolg ständig über neue Kontakte und Kunden zu realisieren, geht es deshalb darum, möglichst viel aus bestehenden und realisierten Kontakten herauszuholen.
Schauen wir uns den situativen Kontext eines Kundenhandelns genauer an, so müssen unterschiedliche Dimensionen berücksichtigt werden, die den situativen Kontext beschreiben und für eine aus Kundensicht relevante Ansprache einen großen Unterschied machen können:
- Situationsvariablen: In welchem konkreten Nutzungs- und Interaktionskontext stehen die Kunden mit dem Unternehmen (zum Beispiel mobil oder Desktop? Mit einem Suchbegriff über Google kommend? Über einen identifizierbaren Link aus einem Newsletter? Aus Deutschland oder internationalem Sprachraum?)
- Absicht beziehungsweise Intention (Customer Intent) des Kundenhandelns: In welcher Nutzungs- und Entscheidungsphase befinden sich die Kunden? Ist der Kontakt überhaupt ein Kunde oder ein Interessent? Ist das Handeln Teil eines konkreten Handlungsstranges (zum Beispiel Kaufentscheidung)?
- Spezifischer Auslöser (Micro-Moment) des Kundenanliegens: Was war der Auslöser (Trigger) für die Interaktion (zum Beispiel eine Frage zu Hintergrund-Infos rund um ein Thema oder Produkt, ein konkretes Service-Anliegen oder ein Problem in der Kundeninteraktion)?
Für die Berücksichtigung des individuellen und situativen Kontextes bieten sich für die Unternehmen unterschiedliche Herangehensweisen. Grundsätzlich lässt sich zunächst unterscheiden, ob die Berücksichtigung auf Seiten des Kunden durch eine Selbstauswahl (Selbstselektion) oder über die technischen Lösungsansätze auf Unternehmensseite erfolgen:
Selbstselektion über inhaltlich adressierten Micro-Moment
Das Unternehmen bietet für verschiedene Kontexte unterschiedliche Angebote und sorgt dafür, dass diese in den Suchmaschinen oder via Anzeigen über Werbenetzwerke gefunden werden. Zum Beispiel Inhalte oder spezifische Themenseiten, an die der Kunde anbeißen kann, wenn es ihm schmeckt. Hierbei geht es um Content und Inbound Marketing.
Selbstselektion über einen Echtzeit-Dialog
Das Unternehmen bietet eine Dialogmöglichkeit in Live- und Echtzeit (aka Chatbot, Voicebot oder sonstige Conversational AI-basierte Dialogform) und kann im Echtzeit-Dialog die Absicht der Kunden ermitteln und entsprechend bedienen. SIehe hierzu auch unsere "Chatbot & Conversational Experiences Konferenz".
Anonyme Kontextualisierung (Implizite Personalisierung)
Das Unternehmen versucht, den Grund beziehungsweise die Absicht hinter dem Besuch und der Nutzung der Unternehmensressourcen in Echtzeit zu verstehen und mit den passenden Inhalten und Angeboten zu beantworten.
Explizite Personalisierung
Das Unternehmen kennt die Nutzer, hat diese eindeutig über Cookies oder Logins identifiziert sowie Daten über ihre Interessen und Vorlieben vorliegen. Es kann aufgrund einer Echtzeit-Analyse von Daten und Inhalten sowie Angeboten den besten Match ermitteln.
Die besondere Bedeutung der Kundenabsicht in der Customer Journey
Die Absicht hinter jeder Kundeninteraktion zu erkennen und zu lesen, ist entscheidend für das Verständnis dessen, was die Person „wirklich“ will. Das Ziel dieser Erkenntnis ist, die Beziehung zwischen Unternehmen und Kunden zu entwickeln und daraus zu lernen.
Menschen zögern zunehmend, starren Prozessen zu folgen, die nicht auf sie zugeschnitten sind. Auch folgen sie oftmals keinen linearen Verhaltensmustern, sondern springen eher zwischen unterschiedlichen Momenten, Entscheidungsphasen und Touchpoints hin und her. Die Herausforderungen der Customer-Journey-Analyse und die Ableitung geeigneter Maßnahmen hat Harald Henn hier eindrücklich beschrieben.
DIe Berücksichtigung der Absichten ist daher immens wichtig. Auch die Erfassung jeder Handlung beziehungsweise Nicht-Handlung ist eine Erkenntnis. Mit allem, was Kunden tun, zeigen sie, was sie wollen oder nicht wollen. Absichtsanalysen und -interpretationen müssen immer individualisiert werden und Daten aus vergangenen und gegenwärtigen Transaktionen, Affinitäten und Verhaltensweisen einbeziehen.
Was steckt hinter Intentionen, wie können wir Intentionen erkennen? Ein grundlegendes Verständnis menschlicher Bedürfnisse (Maslowsche Bedürfnishierarchie) einerseits und Beziehungsaufbau andererseits hilft uns dabei. Das sind Daten, die helfen, einen Einblick in die Kundenabsicht zu geben, die auf potenzielle Kauf- oder Serviceaktionen hinweist. Letztlich geht es darum, alle verfügbaren Datenquellen zu analysieren und zu nutzen, um die Absicht im Moment des Interesses zu erkennen und zu verstehen.
Die eigentliche Herausforderung für Unternehmen besteht darin, die Absichten der Kunden zu analysieren und Inhalte in Echtzeit oder zumindest nahezu in Echtzeit bereitzustellen. Gute Daten sind also das A und O, wie auch Bjoern Negelmann hier im Beitrag schreibt.
Unterstützung der Intent-Erkenntnisgewinnung durch Marketing Automation
Um an jedem Touchpoint die Absicht erkennen, zumindest eine Hypothese aufstellen und automatisch die richtigen Inhalte platzieren zu können, müssen Touchpoints so gestaltet sein, dass sie kontinuierlich ausgewertet und optimiert werden können. Daran sollten Unternehmen denken, wenn sie Touchpoints wie Website, Landingpages oder E-Mails gestalten. Wer die Kundenabsicht ermitteln will, sollte im ersten Schritt das Verhalten der Kunden über einen gewissen Zeitraum hinweg analysieren und danach Trends bestimmen.
Dazu gehören wiederkehrende Suchanfragen oder interaktionsfördernde Website-Inhalte, die zu einer Konversion führen, wie etwa ein Kauf, eine Terminbuchung, eine Newsletter-Anmeldung oder eine Stellenbewerbung. Marketer können sich dann gezielt an potenzielle Kunden wenden, die diese Aktionen durchführen. So lässt sich anhand von Suchdaten-Trends die Kundenabsicht ermitteln und das eigene Marketing sukzessive effektiver gestalten.
Vertiefend werden wir dazu auf der Marketing Automation Konferenz am 8. September sprechen. Im Mittelpunkt stehen Impulse und Empfehlungen von ExpertInnen bezüglich der Umsetzung und Ausgestaltung von Marketing-Automation-Ansätzen sowie eine Reihe von Projektberichten aus der Praxis.
