Praxis: Von der Customer Journey Analyse zu kontinuierlichen Customer Insights

Praxis: Von der Customer Journey Analyse zu kontinuierlichen Customer Insights
Mitschnitt-Länge: 20 Minuten
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Customer Journey Mapping im E-Commerce: Datenintegration und priorisierte Maßnahmen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit.

Madeleine Bacz, CRM Managerin bei Internetstores, bietet in ihrem Praxisbericht einen tiefen Einblick in die datengetriebene Optimierung der Customer Journey im internationalen E-Commerce. Der Beitrag hebt sich durch die detaillierte Darstellung der Methodik und die Integration verschiedener Datenquellen hervor. Mit einem klaren Fokus auf die kontinuierliche Verbesserung der Kundenzufriedenheit richtet sich der Bericht an CRM-Manager und Customer Experience Teams, die in Handelsunternehmen tätig sind und ihre Kundenbindung stärken möchten.


Im Zentrum steht die Customer Journey Mapping-Analyse, die durch die Identifikation relevanter Phasen und Kanäle sowie die Aggregation von Daten aus unterschiedlichen Quellen geprägt ist. Methoden wie Mystery Shopping und die Nutzung von Tools wie Tableau und Survey Monkey unterstützen die Analyse. Ein Scoring-Modell hilft, priorisierte Maßnahmen abzuleiten, während die Kombination von Kundenfeedback, internen Expertenmeinungen und Datenanalysen ein vollständiges Bild liefert. Die regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Maßnahmen ist essenziell, um langfristig kundenorientiert zu bleiben.

Wir haben über 130.000 Produkte im Sortiment und im letzten Geschäftsjahr über fünf Millionen Pakete verschickt. – Madeleine Bacz


Ein Kunde ist nicht nur ein Besucher, er ist der Zweck unserer Arbeit. – Madeleine Bacz


Es gibt keine richtige oder falsche Art, die Customer Journey zu definieren. Jedes Unternehmen muss seine eigenen Grenzen setzen. – Madeleine Bacz

  • Eine erfolgreiche Customer Journey Mapping-Analyse erfordert die Identifikation relevanter Phasen und Kanäle sowie die Aggregation von Daten aus unterschiedlichen Quellen.
  • Kundenzufriedenheit kann durch kontinuierliches Feedback, Mystery Shopping und Shadowing gezielt verbessert werden.
  • Ein Scoring-Modell hilft, priorisierte Maßnahmen aus der Analyse abzuleiten und objektiv zu bewerten.
  • Daten allein reichen nicht aus – die Kombination von Kundenfeedback, internen Expertenmeinungen und Datenanalysen liefert ein vollständiges Bild.
  • Die regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Maßnahmen ist essenziell, um langfristig kundenorientiert zu bleiben.

Die datenbasierte Analyse und kontinuierliche Optimierung der Customer Journey ist für CRM-Manager im E-Commerce von strategischer Bedeutung, da sie direkt auf die Steigerung der Kundenzufriedenheit und -bindung abzielt. Ein zentrales Spannungsfeld besteht in der Herausforderung, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und diese mit qualitativen Kundenfeedbacks und internen Expertenmeinungen zu kombinieren. Diese Herangehensweise offenbart strukturelle Widersprüche, insbesondere in der Verantwortungsverschiebung zwischen operativen Teams und strategischen Entscheidern. Die Transformation hin zu einem datengetriebenen Ansatz erfordert nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch einen kulturellen Wandel innerhalb der Organisation, um die Relevanz von Kundenfeedback und interner Expertise gleichwertig zu gewichten.


Der Beitrag zeigt, dass die Kombination aus Customer Journey Mapping, Scoring-Modellen und kontinuierlichem Feedback wesentliche Prinzipien für die Optimierung der Customer Experience sind. Diese Methoden fördern nicht nur die operative Praxis, sondern unterstützen auch strategische Ziele wie die langfristige Kundenbindung. Die regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Maßnahmen fordert die Zielgruppe auf, Customer Journey Mapping als dynamischen Prozess zu verstehen, der kontinuierliche Anpassungen erfordert. Diese Perspektive verschiebt den Fokus von einer einmaligen Analyse hin zu einem fortlaufenden Verbesserungsprozess, der sowohl operative als auch strategische Dimensionen umfasst. Der Beitrag leistet somit einen wertvollen Impuls für CRM-Manager, die Balance zwischen datengetriebener Analyse und kundenorientierter Praxis zu finden und zu halten.

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