Warum datengesteuerte Entscheidungsfindung die Grundlage erfolgreicher CX ist

Ohne verwertbare Daten sind Customer Experience-Strategien zum Scheitern verurteilt. Lisa Loftis, Principal of Customer Intelligence Solutions bei SAS, diskutierte in ihrer Präsentation auf unserer MarTech-Konferenz einige interessante CX-Ergebnisse von Futurum Research.

„Eine ihrer wichtigsten Erkenntnisse war, dass die Zukunft von CX in der Echtzeit-Datenerfassungsanalyse und der Möglichkeit liegt, diese Aktivitäten so abzustimmen, dass Sie Kundenanforderungen proaktiv erfüllen und übertreffen können“, sagte sie.

Sie fügte hinzu: „In unserer Philosophie ändern Daten nicht die Organisation – Entscheidungen schon.“

Vermarkter haben die Verantwortung, mehr Daten in ihre Entscheidungsprozesse einzubeziehen, insbesondere angesichts der verfügbaren Technologien. Marketing-Automatisierungsplattformen haben die Entscheidungsfindung effektiver gemacht, indem sie Aufgaben rationalisiert haben, die früher einen Großteil der Zeit von Marketingfachleuten in Anspruch genommen haben.

„Die Automatisierung von Entscheidungen ist kein neuer Schwerpunkt für Marketer und CX-Führungskräfte“, sagte sie. „Das Problem ist, dass die pandemiebedingten digitalen Verhaltensweisen, über die wir gesprochen haben, die Bedeutung der Automatisierung von Entscheidungen in CX erhöht haben.“

Hier sind einige Gründe, warum erfolgreiche CX-Strategien eine datengesteuerte Entscheidungsfindung erfordern.

Daten fügen Kundenkontext hinzu

Daten aus Analyse- und CRM-Systemen können Marketern den dringend benötigten Kontext liefern, um bessere Kampagnenentscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können diese Tools die Grundlage schaffen, die Marken benötigen, um diese Entscheidungen in Zukunft zu automatisieren.

„Man kann allmählich verstehen, wie relevant das Unternehmen für den Kunden ist“, sagte Loftis. „Haben sie Produkte? Haben Sie Produkte, die sie wollen oder brauchen, und wie denken sie über ihre früheren Interaktionen mit Ihnen? Diese Informationen fallen fast ausschließlich in die Kategorie CRM und können verwendet werden, um Dinge wie das Segmentverhalten und die Personalisierung von Angeboten zu verstehen.“

Sie fügte hinzu: „Wir können anfangen zu verstehen, was eine Person motiviert und welchen Einflusswert sie haben kann. Die Daten, die den persönlichen Kontext ausmachen, stammen aus einer Mischung aus den von Dritten gekauften Informationen und den Aktivitäten in den sozialen Medien.“

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Die Automatisierung bestimmt die nächstbesten Aktionen

Loftis lieferte eine anonyme Fallstudie einer großen Bank, die automatisierte Entscheidungsfindung verwendete, und half dabei, die Vorteile der Automatisierung zu veranschaulichen. Sie beschrieb, wie die Kampagne dieser Bank erhebliche Vorteile gebracht hat, indem sie in den ersten Jahren 6 Millionen Leads jährlich und 80.000 bis 100.000 neue Konten pro Jahr bei einem Marketing-ROI von über 100 % generierte.“

Sie legte auch den Prozess dar, nach dem erfolgreiche Marketingteams mit diesen Technologien arbeiten: „Marketinggruppen erstellen individuell zielgerichtete Lead-Listen, die an eine zentrale Entscheidungsmaschine übermittelt werden. Die Engine verwendet eine Kombination aus Predictive Analytics und maschinellem Lernen, Geschäftsregeln und vorgegebenen Einschränkungen, um eine Liste potenzieller Angebote für jeden Kunden zu erstellen.“

Sie fügte hinzu: „Wenn also der Kunde … einen enthaltenen Kanal besucht, kontaktiert der Kanal die Entscheidungsmaschine, um eine Liste möglicher Angebote zu erhalten.“

Marketer tun gut daran, ihr gewähltes Automatisierungssystem zu überprüfen und sicherzustellen, dass der Entscheidungsprozess mit den Unternehmenszielen übereinstimmt. Bei richtiger Bereitstellung können diese Technologien Kundenangebote in Echtzeit optimieren, um die bestmögliche CX zu bieten.

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Streaming von Daten fördert die Entscheidungsfindung

Viele Unternehmen haben sich dem Datenstreaming zugewandt, einer Lösung, die entwickelt wurde, um Probleme mit der Datenpipeline zu lösen, und ihren Wert im Entscheidungsprozess erkannt.

„Das Streamen von Daten ist nicht neu, aber die Art und Weise, wie wir damit umgehen, hat sich in den letzten Jahren ziemlich verändert“, sagte Loftis. „Eigentlich war es eine kleinere Version des Data Warehouse, ein weiteres Datensilo, und es existierte nur aus einem Grund: um Daten zu speichern.“

„Das Problem war, dass es fast immer zu Verzögerungen im Prozess kam“, fügte sie hinzu.

Datenstreaming kann Vermarktern dabei helfen, große Mengen an Kundendaten zu erfassen und zu aggregieren, die für automatisierte Marketingprozesse verwendet werden können. Dies geschieht auch alles in Echtzeit, um sicherzustellen, dass Kunden ein nahtloses Erlebnis genießen.

„Um die Kundenerwartungen zu erfüllen, müssen Streaming-Daten analysiert und darauf reagiert werden, sobald sie in den Stream kommen, nicht Stunden später“, sagte Loftis. „Die Daten und Analyseergebnisse können jederzeit für eine spätere Verwendung gespeichert werden, wenn die Art der Aktionen keine Lieferung in Echtzeit erfordert. Aber die digitalen Engagement-Modelle von heute bedeuten, dass wir Analysen auf die Daten anwenden müssen, während sie sich durch den Stream bewegen.“

Sie fügte hinzu: „Das Ziel einer echten Streaming-Datenplattform ist es, High-End-Analysen direkt auf die Daten anzuwenden.“