Als Geschäftsinhaber ist es für den Erfolg von größter Bedeutung, Ihre Kunden und deren Reise zu verstehen. Customer Journey Analytics liefert wertvolle Einblicke in das gesamte Kundenerlebnis, von der ersten Interaktion bis zum endgültigen Kauf und darüber hinaus. Lassen Sie uns weiter besprechen, was Customer Journey Analytics ist, welche Bedeutung sie hat und wie Unternehmen sie nutzen können, um das Wachstum voranzutreiben und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Customer-Journey-Analytics
Unter Customer Journey Analytics versteht man den Prozess der Analyse des Kundenerlebnisses an jedem Berührungspunkt der Customer Journey. Dabei geht es darum, zu verfolgen und zu analysieren, wie Kunden Kanalkombinationen nutzen, um mit einem Unternehmen zu interagieren. Customer Journey Analytics hilft Unternehmen zu verstehen, wie Kunden mit ihrer Marke interagieren, und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage des Kundenverhaltens zu treffen.
Warum nutzen Unternehmen Customer Journey Analytics?
Es gibt mehrere Gründe, warum Unternehmen Customer Journey Analytics nutzen. Sie beinhalten:
- Mithilfe der Customer-Journey-Analyse können Unternehmen die Auswirkungen des Kundenverhaltens auf Geschäftsergebnisse wie den Customer Lifetime Value, die Kundentreue und das Umsatzwachstum messen.
- Es hilft Unternehmen, Einblick in jede wichtige Kundeninteraktion zu gewinnen und liefert wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung.
- Customer Journey Analytics umfasst fortschrittliche Analysemethoden wie Predictive Analytics, Echtzeitanalysen und Kundensegmentierung, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die sich direkt auf das Endergebnis auswirken können.
- Mit Customer Journey Analytics können Unternehmen Kundenreisen analysieren und optimieren, Reibungsquellen identifizieren und Verbesserungen basierend auf den potenziellen Auswirkungen auf das Kundenerlebnis und die Geschäftsziele priorisieren.
- Dabei geht es darum, Customer Journey Maps zu erstellen, Daten zum Kundenverhalten zu sammeln und dabei Erfolgskennzahlen und Meilensteine zu definieren.
Komponenten der Customer Journey Analytics
Zu den Komponenten der Customer Journey Analytics gehören:
- Customer Journey Map: Dieses Bild stellt jeden Schritt dar, den der Kunde mit Ihrem Unternehmen durchläuft. Es umfasst den Kaufprozess, Benutzeraktionen, Emotionen, Schmerzpunkte und Lösungen.
- Analysetools: Diese Tools überwachen, verfolgen und analysieren Website-Daten, Konvertierungsdaten und detaillierte Daten über mehrere Kanäle hinweg. Kundendatenplattformen (CDPs) unterstützen die Analyse der Customer Journey durch die Erstellung einzelner Kundenansichten.
- Datenanalyse: Dabei geht es darum, die Daten zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen, die Sie in Ihre Geschäftsstrategie einfließen lassen können. Beispielsweise könnte ein E-Commerce-Unternehmen feststellen, dass die Aufforderung an Kunden, ein Konto zu erstellen, um einen Kauf abzuschließen, dazu führt, dass der Kunde den Kauf abschließen muss.
- Neue Strategien testen: Basierend auf den Erkenntnissen der Datenanalyse werden neue Strategien getestet, um das Customer Journey-Erlebnis zu verbessern. Dies könnte das Hinzufügen einer Gast-Checkout-Option, eine schnellere Kontoerstellung mit weniger Schritten und das Versenden von E-Mails mit abgebrochenen Warenkörben umfassen.
- Verhaltenssegmentierung: Dies ist eine Form der Kundensegmentierung basierend auf dem Verhalten der Kunden. Es ermöglicht Vermarktern, die Kampagnenleistung durch verbessertes Targeting zu steigern.
- Echtzeitmodellierung und -analyse: Dazu gehört die Analyse von Daten, die Generierung umsetzbarer Erkenntnisse zur Optimierung von Journeys und die kontinuierliche Messung der Leistung von CX-Initiativen. Es ermöglicht Echtzeitmodellierung und -analyse und orchestriert Maßnahmen zur Optimierung von Fahrten.
- Datenbasierte Erkenntnisse und Aktionen: Customer Journey Analytics ermöglicht es Ihnen, Ursache, Wirkung und konkrete Schritte zur Veränderung bestimmter Interaktionen oder der gesamten Customer Journey zu erkennen. Wenn Kunden auf bestimmte Prozesse oder Interaktionen schlecht reagieren, können Sie testen, wie sich Änderungen in Ihren Customer Journeys auf ihre zukünftigen Entscheidungen auswirken.
Die Vorteile der Nutzung von Customer Journey Analytics für Unternehmen
Customer Journey Analytics bietet Unternehmen mehrere Vorteile, darunter:
- Messung des ROI von CX-Initiativen: Mit Customer Journey Analytics können Unternehmen den Return on Investment (ROI) ihrer Customer Experience (CX)-Initiativen messen. Durch die Analyse von Kundenreisen und die Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten können Unternehmen die Auswirkungen ihrer Bemühungen auf Kundenzufriedenheit, Kundenbindung und Umsatz verfolgen.
- Verbesserung des Kundenerlebnisses: Customer Journey Analytics bietet wertvolle Einblicke in das Kundenerlebnis, identifiziert Schwachstellen, Engpässe und Reibungsbereiche und ermöglicht es Unternehmen, das Gesamterlebnis durch Optimierung, Rationalisierung von Prozessen und Personalisierung von Interaktionen zu verbessern.
- Reduzierung der Kundenabwanderung: Customer-Journey-Analysen helfen dabei, das Kundenverhalten auf der Grundlage vergangener Aktionen vorherzusagen und ermöglichen es Unternehmen, Kunden zu identifizieren, bei denen das Risiko besteht, dass sie das Unternehmen verlassen, und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu binden. Unternehmen können die Kundenzufriedenheit und -treue erhöhen, indem sie Interaktionen personalisieren und auf Kundenanliegen eingehen, wodurch die Abwanderungsraten gesenkt werden.
- Umsatz steigern: Das Verstehen der Customer Journey und das Erkennen von Transaktionshindernissen optimiert Prozesse, verbessert die Konversionsraten und Cross-Selling- und Upsell-Möglichkeiten. Personalisierte Nachrichten- und Gast-Checkout-Optionen verbessern das Kundenerlebnis.
- Steigerung der betrieblichen Effizienz: Customer Journey Analytics hilft Unternehmen dabei, Trends zu erkennen, Abläufe zu optimieren und die Effizienz zu verbessern, indem sie Bereiche identifizieren, in denen Unterstützung erforderlich ist, und in Self-Service-Optionen investieren.
So implementieren Sie Customer Journey Analytics
Um die Customer-Journey-Analyse effektiv umzusetzen, befolgen Sie diese Schritte:
#1. Erstellen Sie User Journey Maps
User Journey Maps stellen die Schritte der Kunden bei der Interaktion mit einem Unternehmen visuell dar. Diese Karten helfen Unternehmen, die Customer Journey zu verstehen und Kontaktpunkte für Verbesserungen zu identifizieren. Dies kann mithilfe von Prototyping-Tools oder Post-it-Notizen zur Visualisierung von Benutzeraktionen erfolgen. Nehmen wir beispielsweise an, dass Sie den Verlauf des Abspielens eines Songs in einer Musik-App wie Spotify messen möchten. In diesem Fall müssen Sie die gesamte Reisekarte erstellen, einschließlich der Schritte wie Aufrufen der Website, Herunterladen der App, Erstellen eines Logins, Suchen nach einem Lied und Abspielen des Liedes.
#2. Sammeln Sie relevante Daten
Unternehmen müssen Daten über Customer Journeys ermitteln und sammeln. Dazu können Daten aus verschiedenen Quellen gehören, beispielsweise Website-Analysen, CRM-Systeme, Kundenfeedback und Transaktionsdaten. Die Daten sollten umfassend sein und alle relevanten Touchpoints und Kanäle abdecken. Im Spotify-Beispiel umfassen relevante Datenpunkte beispielsweise die Anzahl der Suchvorgänge, die Anzahl der abgespielten Songs und die Dauer jedes Songs. Definieren Sie die Ziele und Meilensteine der Reise, damit Sie wissen, was gemessen werden muss und wie Erfolg aussieht.
#3. Analysieren Sie die Kundendaten
Identifizieren Sie die Datenquellen und erfassen Sie Verhaltensdaten während der gesamten Customer Journey. Sobald Sie die Daten gesammelt haben, können Sie mit der Analyse beginnen und wichtige Kennzahlen entlang kritischer Abläufe der Reise messen. Dies wird Ihnen helfen zu verstehen, wo Kunden ihre Zeit verbringen, was Frustration verursacht und welche Verhaltensweisen zu umsatzgenerierenden Ergebnissen führen. Nutzen Sie diese Informationen, um die Customer Journey effektiv zu messen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
#4. Definieren Sie Erfolgskennzahlen
Unternehmen sollten Erfolgskennzahlen und Meilensteine entlang der Customer Journey definieren. Zu diesen Kennzahlen gehören Kundenzufriedenheitswerte, Konversionsraten, durchschnittlicher Bestellwert und Kundenbindungsraten. Durch die Definition von Erfolgskennzahlen können Unternehmen ihre Fortschritte verfolgen und die Auswirkungen ihrer Initiativen messen.
Customer Journey Analytics-Tool
Ein Customer Journey Analytics (CJA)-Tool ist ein Tool, das dabei hilft, die Customer Journey anhand von Kundendatenpunkten zu analysieren und zu messen, um das gesamte Kundenerlebnis zu verbessern. Dabei geht es darum, Daten zum Kundenverhalten über mehrere Touchpoints und Kanäle hinweg im Laufe der Zeit zu sammeln und zu analysieren, um die Auswirkungen des Verhaltens auf die Geschäftsergebnisse zu verstehen.
Beispiele für ein Customer Journey Analytics Tool
Zu den Beispielen gehören:
#1. Amplitude
Amplitude bietet eine Journeys-Funktion, mit der Sie Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselungen der umgewandelten und abgesetzten Benutzerpfade anzeigen können. Es hilft Ihnen, die Reibungspunkte in Ihrem Kundenerlebnis zu verstehen und eine Strategie zu entwickeln, um diese zu beheben. Durch die Definition der Start- und Endpunkte der Reise können Sie sehen, wie viel Prozent der Pfade umgewandelt und wie viel Prozent verloren gegangen sind.
#2. Mixpanel
Mixpanel ist ein weiteres Customer-Journey-Analysetool, das Einblicke in das Nutzerverhalten über verschiedene Touchpoints hinweg liefert. Es ermöglicht Ihnen, Benutzeraktionen in Echtzeit zu verfolgen und zu analysieren und auf der Grundlage dieses Verhaltens Benutzerreisen zu erstellen. Dies kann Ihnen helfen, Engpässe zu erkennen, Interaktionen zu personalisieren und datengesteuerte Verbesserungen des Kundenerlebnisses vorzunehmen.
#fünfzehn. Google Analytics
Obwohl es sich nicht speziell um ein Tool zur Analyse der Customer Journey handelt, kann Google Analytics auch zur Analyse und Messung der Customer Journey eingesetzt werden. Durch das Einrichten von Conversion-Zielen, das Erstellen von Trichtern und die Verwendung des Verhaltensflussberichts können Sie Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Benutzer auf Ihrer Website oder App navigieren, und Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren.
Adobe Customer Journey Analytics
Adobe Customer Journey Analytics ist ein Analysetool, mit dem Benutzer Daten aus der Adobe Experience Platform mithilfe der Leistungsfähigkeit des Analysis Workspace analysieren und visualisieren können. Es kann große Datenmengen verarbeiten und wird mit der Fähigkeit der Plattform kombiniert, verschiedene Datenschemata und -typen zu speichern. Mit dem Experience Data Model (XDM) können Daten einheitlich dargestellt und zur Erkundung organisiert werden. Experience Query Services ermöglicht Benutzern das Abfragen und Bearbeiten von Daten mithilfe von SQL-kompatiblen Tools und Frameworks.
Customer Journey Analytics erweitert die Funktionen von Adobe Analytics, indem es kanalübergreifende Funktionen bietet und Einschränkungen in früheren Versionen beseitigt. Die Adobe Experience Platform, auf der Customer Journey Analytics basiert, bietet mehrere weitere Funktionen, die Kundendaten und -inhalte aus jedem System zentralisieren und standardisieren.
Funktionen der Customer Journey Analytics der Adobe Experience Platform
Dazu gehören folgende:
- Mehrkanal-Datenanalyse: Die Plattform ermöglicht es Ihnen, Ihre Kundendaten aus jedem von Ihnen gewählten Kanal, ob online oder offline, einzubinden und diese Daten wie Ihre vorhandenen digitalen Daten zu analysieren.
- Cross-Channel-Fähigkeiten: Die Plattform erweitert den Umfang von Adobe Analytics durch benutzerfreundliche Cross-Channel-Funktionen und ermöglicht so die Kombination bestehender Implementierungen aus mehreren Datensätzen
- Datenumwandlung: Customer Journey Analytics umfasst Datenvorbereitungsfunktionen, die Ihnen dabei helfen, Ihre Daten zu transformieren, bevor sie in den Data Lake der Adobe Experience Platform eingegeben werden.
- Unbegrenzte Variablen und Ereignisse: Die Konzepte von eVars, Requisiten und Ereignissen existieren nicht mehr. Daher konzentrieren sich Daten in erster Linie auf Dimensionen und Metriken, und Datensätze können eine unbegrenzte Anzahl eindeutiger Dimensionen und Metriken aufweisen
- Datenkorrektur: Sie können Adobe Experience Platform verwenden, um Daten zu entfernen oder zu korrigieren
- Datenverarbeitung in Echtzeit: Alle Ereignisdaten mit einem Zeitstempel, der weniger als 24 Stunden alt ist, werden eingestreamt. Alle Ereignisdaten mit einem Zeitstempel, der mehr als 24 Stunden alt ist (auch wenn sie sich im selben Batch wie neuere Daten befinden), gelten als Backfill und werden mit einer niedrigeren Priorität aufgenommen .
- Data Science-Integration: Mit Customer Journey Analytics können Sie mithilfe der Datenwissenschaft tiefgreifende Einblicke und Analysen gewinnen
Hubspot für Customer Journey Analytics
Um einen Bericht mit Customer-Journey-Analysen in HubSpot zu erstellen, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
- Greifen Sie auf den Abschnitt „HubSpot-Berichte“ zu. Gehen Sie in den Analysetools auf „Berichte“ und „Berichte“. Sie sollten eine Eingabeaufforderung für Customer Journey-Berichte sehen.
- Klicken Sie auf „Bericht erstellen“, um Ihren Customer Journey Analytics-Bericht zu erstellen.
- Wählen Sie die Touchpoints oder Elemente aus, die Sie in Ihre Visualisierung einbeziehen möchten. Sie können beispielsweise Lebenszyklusphasen auswählen, um zu sehen, wie sie mit verschiedenen Phasen der Marketingreise interagieren. Alternativ können Sie einen allgemeinen Trichter erstellen, um Übermittlungen wie Seitenaufrufe zu bilden.
- Ziehen Sie die relevanten Touchpoints per Drag-and-Drop auf die Journey-Analytics-Leinwand. Wenn Sie beispielsweise Seitenbesucher als ersten Touchpoint verfolgen möchten, ziehen Sie das Element „Seitenbesucher“ auf die Leinwand.
- Speichern Sie Ihren Customer-Journey-Bericht, indem Sie auf „Speichern“ klicken und wählen Sie dann das Dashboard aus, zu dem Sie ihn hinzufügen möchten. Dadurch können Sie später auf den Bericht zugreifen und ihn anzeigen.
- Sobald der Bericht im Dashboard angezeigt wird, können Sie mit ihm interagieren und auf bestimmte Touchpoints klicken, um die damit verbundenen Kontakte anzuzeigen. Sie können die Daten auch zur weiteren Analyse exportieren.
Welches sind die 5 E's in der Customer Journey?
Die 5 E's in der Customer Journey sind:
- Locken: Dies ist die erste Phase, in der Kunden in das Erlebnis einbezogen werden. Dabei geht es darum, eine Einladung oder einen Auslöser zu erstellen, der ihre Aufmerksamkeit erregt und ihr Interesse weckt.
- Geben Sie ein: In dieser Phase betritt der Kunde das Erlebnis. Es ist wichtig zu berücksichtigen, wie Kunden in dieser Phase interagieren und welche Ereignisse oder Aktionen sie in das Erlebnis einbeziehen.
- Engage: Die Engagement-Phase ist das Höhepunkt- oder Kernerlebnis, das der Kunde genießen soll. Dabei geht es darum, die Aufgaben oder Aktionen zu definieren, die der Kunde ausführen wird, während er mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung interagiert. In dieser Phase ist es auch wichtig zu bestimmen, was eine erfolgreiche Konvertierung ausmacht.
- Beenden: Jede Erfahrung hat ein Ende; In dieser Phase geht es darum, den Ausgang mit Anmut und Stil zu bewältigen. Erwägen Sie, die Customer Journey abzuschließen und einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
- Erweitern: Die erweiterte Phase konzentriert sich auf das, was nach der ersten Erfahrung kommt. Dabei geht es darum, Folgeaktionen wie E-Mails oder Benachrichtigungen zu identifizieren, die den Kunden binden und an zukünftigen Interaktionen interessiert halten.
Was sind die vier Hauptkomponenten der Kundenanalyse?
Die vier Hauptkomponenten der Kundenanalyse sind:
#1. Beschreibende Analytik
Diese Komponente analysiert das historische Kundenverhalten, um zu verstehen, wie, was und wo Kunden einkaufen. Es hilft Unternehmen, das Kundenverhalten in der Vergangenheit zu verstehen und Kunden in umsetzbare Kundensegmente zu unterteilen. Deskriptive Analysen konzentrieren sich auf die Beantwortung von Fragen wie „Welche Kanäle generieren die meisten Neukunden?“ und „Was sind unsere profitabelsten Einnahmekanäle?“
#2. Diagnostische Analytik
Diese Komponente hilft Unternehmen, das „Warum“ hinter dem Kundenverhalten zu verstehen. Es geht über die deskriptive Analyse hinaus, um die zugrunde liegenden Gründe für Kundenaktionen aufzudecken. Mithilfe von Diagnoseanalysen können Fragen beantwortet werden wie: „Warum denken Kunden, dass ein bestimmtes Produkt nicht ihren Erwartungen entspricht?“
#3. Prädiktive Analytik
Bei dieser Komponente geht es darum, historische Kundendaten zu nutzen, um zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen. Es hilft Unternehmen, Trends vorherzusagen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage erwarteter Kundenaktionen zu treffen. Predictive Analytics kann Fragen beantworten wie „Bei welchen Produkten wird in der kommenden Saison mit einem Umsatzrückgang gerechnet?“
#4. Präskriptive Analytik
Diese Komponente liefert Vorschläge, wie das Kundenverhalten beeinflusst oder angesprochen werden kann. Es geht über prädiktive Analysen hinaus und bietet umsetzbare Empfehlungen zur Optimierung des Kundenerlebnisses. Präskriptive Analysen können Fragen beantworten wie „Wie können Social-Media-Kampagnen und Online-Anzeigen den Umsatz um 25 % steigern?“
Diese vier Komponenten arbeiten zusammen, um das Kundenverhalten umfassend zu verstehen und Unternehmen in die Lage zu versetzen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Was ist KPI in der Customer Journey?
KPI steht für Key Performance Indicator. In Customer Journeys sind KPIs Kennzahlen, mit denen der Erfolg von Kundenerlebnisinitiativen und die Zufriedenheit der Kunden während ihrer gesamten Customer Journey gemessen und bewertet werden.
Beispiele für KPI in der Customer Journey
#1. Kundenzufriedenheit (CSAT)
CSAT ist eine Kennzahl, die den Grad der Zufriedenheit der Kunden mit ihrer Erfahrung misst. Sie wird häufig mithilfe von Umfragen oder Feedback-Formularen gemessen. Ein hoher CSAT-Wert zeigt an, dass die Kunden mit ihrer Erfahrung zufrieden sind, während ein niedriger Wert auf Verbesserungsmöglichkeiten hinweist.
#2. Durchschnittliche Lösungszeit
Diese Kennzahl misst die durchschnittliche Zeit, die ein Kundenbetreuer benötigt, um ein Kundenproblem zu lösen. Eine kürzere Lösungszeit weist auf einen effizienten Kundensupport hin und kann die Kundenzufriedenheit steigern.
#3. Net Promoter Score (NPS)
NPS ist eine weit verbreitete Kennzahl, die die Kundentreue und die Wahrscheinlichkeit misst, eine Marke, ein Produkt oder eine Dienstleistung weiterzuempfehlen. Die Berechnung basiert auf einer einfachen Umfrage, bei der Kunden gebeten werden, ihre Empfehlungswahrscheinlichkeit auf einer Skala von 0 bis 10 einzuschätzen. Basierend auf ihren Antworten werden die Kunden dann in Promotoren, Passive oder Kritiker kategorisiert. NPS bietet Einblicke in die Interessenvertretung der Kunden und kann dabei helfen, Bereiche mit Verbesserungspotenzial in der Customer Journey zu identifizieren.
#4. Customer Effort Score (CES)
CES misst, wie einfach Kunden mit einem Unternehmen interagieren und Support erhalten oder Probleme lösen können. Sie wird oft durch Umfragen oder Feedback-Formulare gemessen und hilft dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen die Customer Journey vereinfacht und effizienter gestaltet werden kann.
#5. Wirksamkeit von Marketingkampagnen
Dieser KPI misst den Return on Investment (ROI) für Marketingkampagnen und bewertet die Auswirkungen der Marketingbemühungen auf das Gesamtwachstum des Unternehmens. Es hilft zu bewerten, wie gut die Marketingkampagnen auf die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden abgestimmt sind, was letztlich das Kundenerlebnis beeinflusst.
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Bibliographie
