Datenstrategie

Unternehmen vernachlässigen Customer Journey Management

13.07.2020 - 44 Prozent der Unternehmen in Deutschland planen in den kommenden zwei Jahren Investitionen in eine verbesserte Datenanalyse. Ziel ist es, Effizienzprobleme zu beheben. Jedes vierte Unternehmen sieht vor allem in Vertrieb und Marketing sowie in der Produktentwicklung Luft nach oben. Frei verfügbare Daten werden jedoch nicht ausreichend genutzt, beispielsweise über das Kundenverhalten. Zudem verursachen brachliegende Daten auf Servern horrende Kosten.

von Susan Rönisch

Ein Großteil der Daten, die in einem Unternehmen gesammelt werden, zählt bereits heute zu den "Dunklen Daten". Gemeint sind Informationen, die zwar gesammelt, aber nicht weiter genutzt werden. Zwischen 50 und 80 Prozent sollen in diese Kategorie fallen, zeigen Studien. Oftmals sind sich die Unternehmen selbst noch nicht einmal der Existenz dieser Daten bewusst. Die Folge: Das Speichern verursacht unnötige Kosten und birgt Risiken, beispielsweise unbewusste Verstöße gegen Datenschutzregeln. Das sind die Ergebnisse der Studie "Potenzialanalyse Operative Effizienz"   von Sopra Steria und dem F.A.Z.-Institut.

Darüber hinaus wollen viele Unternehmen Daten stärker nutzen, um Abläufe effizienter zu gestalten und Kunden so besseren Service zu bieten. Insbesondere Banken und Versicherer sind aktiv, so die Studie. 61 Prozent der befragten Entscheider im Finanzsektor rufen nach der Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle und neuen Verfahren, beispielsweise für eine genauere Kundensegmentierung. Zum Vergleich: In der verarbeitenden Industrie investieren 43 Prozent der Unternehmen in Data-Analytics-Konzepte, in der öffentlichen Verwaltung und bei Versorgungsunternehmen sind es 24 Prozent.

Unternehmen kennen ihre Kunden immer noch nicht

Laut Studie können viele Unternehmen das eigentliche Potenzial ihrer Kunden in Vertrieb und Marketing nicht einschätzen. An Daten mangelt es Unternehmen dabei aber nicht, vor allem bei Banken nicht. Die Institute erfahren durch Transaktionsdaten sehr viel über die Lebensgewohnheiten ihrer Kunden, und durch die PSD2-Richtlinie können die Kunden ihre Hausbank autorisieren, diese Daten nutzen. Es fehlt allerdings an modernen Instrumenten und Konzepten, um diese Informationen effizient einzusetzen.

In vielen Branchen führen Unternehmen Kundenbefragungen durch, um das Vertriebspotenzial, den Share of Wallet, zu bestimmen. Autoverkäufer tragen Daten über den Fuhrpark in das Kundendatenblatt ein. Vertriebsmanager in der Telekommunikationsbranche nehmen bei Firmenkunden oft die Anzahl der Mobilfunkverträge mit Wettbewerbern auf. Diese Ansätze seien ineffizient. Unternehmen erhalten so in der Regel kein präzises Bild und vergeuden im Ergebnis doch Ressourcen für Aktivitäten bei Kunden, die bereits bestens versorgt sind. Das wollen Unternehmen mit Investitionen in neue Datenanalyseverfahren ändern. Jedes vierte plant darüber hinaus Ausgaben für Künstliche Intelligenz ein, beispielsweise um genauere Prognosen zu erstellen, welche Kunden welches Vertriebspotenzial besitzen.

Nachholbedarf beim Customer Journey Management

Eine verbesserte Kundenkenntnis durch Datenanalyse hilft Unternehmen allerdings nur bedingt. Das größere Potenzial für mehr Effizienz sieht Experte Elmar Stenzel in der Gestaltung der Kundenreisen, dem sogenannten Customer Journey Management. Den Studienautoren zufolge fokussieren sich Unternehmen derzeit stark auf die Analyse von Kundendaten, vernachlässigen aber die Strategien, wie sie bei jedem Kontakt im Sinne der Kunden und am besten automatisiert agieren und reagieren. Unternehmen verzeichnen unnötige Effizienzeinbußen in Vertrieb, Marketing und Kundenservice auch deshalb, weil sie Customer Journeys nicht genügend planen und zum Beispiel Informationen nicht übergeben werden, wenn Kunden von der Kommunikation per App auf einmal zur E-Mail wechseln.

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    Martin Brahm
    (Schober Information Group Deutschland)

    Data Value Management als Basis für die digitale Transformation in Vertrieb und Marketing

    Um die Themen rund um KI bearbeiten zu können, müssen Unternehmen eine gute Vorarbeit leisten: Mit der richtigen Datenstrategie die KI füttern, um richtige Entscheidungen zu treffen, das Thema hybrider Vertrieb zu bearbeiten aber auch Lösungen wie generative KI einsetzen zu können. Wie man solch eine Strategie umsetzt zeigt der Vortrag anhand von Kundencases aus Travel, Automotive und Retail B2B.

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