Der lange Weg zum kundenzentrierten Unternehmen

Die Mehrzahl der Unternehmen in Deutschland, zumindest im B2C-Kontext, wusste lange Zeit nichts oder nur sehr wenig über die eigenen Kunden. Versandhandelsunternehmen gehörten zu den ersten, die den Wert personenbezogener Daten kannten und versuchten, diese zu nutzen. Mit Anbruch des Zeitalters der Digitalisierung änderte sich dies zunehmend. Getrieben von den Pionieren der Digitalisierung aus dem Silicon Valley, versuchen nun immer mehr Unternehmen, ihren Kunden “kennenzulernen” – also Daten über ihn zu sammeln und diese systematisch zu nutzen. Dabei bergen sowohl das Erheben, als auch die Nutzung personenbezogener Daten große Herausforderungen.

Nutzung vorhandener Daten vs. Erhebung neuer Daten

Die Vordenker und Marktführer in Sachen Customer Centricity profitieren von großen Datenmengen, die sie im Verlauf von Jahren und Jahrzehnten über ihre Kunden gesammelt haben. Wenn wir hier von Daten sprechen, meinen wir im wesentlichen personenbezogene Daten, verhaltensbasierte Daten und Transaktionsdaten. Darüber hinaus hatten diese Unternehmen den besonderen Vorteil, dass sie und ihre Prozesse sozusagen um diesen Daten herum entstanden sind. Sie standen also wesentlich weniger als viele traditionelle Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Struktur und ihre Prozesse auf die neuen Gegebenheiten anpassen zu müssen.

Unternehmen, die erst jetzt anfangen, kundenzentriert zu werden, treffen meist eine der beiden folgenden Ausgangssituationen an: Es sind noch keine oder nur sehr wenige Daten der oben genannten Kategorien verfügbar oder aber, es sind bereits große Mengen an Daten verfügbar, die aus unterschiedlichsten Gründen nicht genutzt werden. Zu diesem Gründen zählen häufig:

1. Fehlen entsprechender Marketing-Permissions (bedeutet, der Kunde hat nie seine Einwilligung zur Nutzung seiner Daten zu einem anderen Zweck als der Auftragserfüllung gegeben)
2. Die Daten sind in zahlreichen Silos verstreut
3. Die Qualität der Daten ist unzureichend (veraltete Daten, falsche Kontaktdaten, Dubletten, etc…)

Meistens liegt eine Kombination aus all dem vor. Letztlich führen eben diese Gründe dann unweigerlich zu folgender Überlegung: Macht es Sinn, diese Daten in einem meist sehr aufwändigen Prozess zu bereinigen und nutzbar zu machen oder ist es besser, bei Null zu starten und eine komplett neue Datenbasis aufzubauen.

Wie auch immer die Entscheidung ausfällt, eine der größten Herausforderungen wird fortlaufend darin bestehen, kontinuierlich kundenbezogene Daten zu generieren und aktuell zu halten, um so ein besseres Verständnis für Bedürfnisse, Interessen und Situation Ihrer Kunden zu gewinnen.

Das Kundenbindungsprogramm als Tool zur Datengenerierung

Genau hier können Loyalty-Programme eine bedeutende Rolle spielen. Die Grundidee eines Loyalty-Programms ist es letztlich, dem Kunden Anreize zu bieten, Informationen über sich im Gegenzug gegen besondere Vorteile zur Verfügung zu stellen und diese nutzbar zu machen.

Damit ergeben sich zwei zentrale Fragen, die vorab geklärt werden müssen:

1. An welchen Anreizen könnten Ihre Kunden interessiert sein und welches System ergibt folglich Sinn?
2. Welche Daten sollen erhoben werden und zu welchem Zweck?

Die Beantwortung letzterer Frage ist vor allem deshalb wichtig, um bereits vorab zu verhindern, dass Daten zum Selbstzweck erhoben werden, die niemals verwendet werden und so Ihr System im Handumdrehen in eine Datenmüllhalde verwandeln.

Auf diese und viele weitere Aspekte bei der Planung und Einführung eines Kundenbindungsprogramms gehen wir in unserem strategischen Leitfaden ein, unter anderem auf unterschiedliche Loyalty-Mechaniken und -Konzepte sowie deren Vor- und Nachteile. Darüber hinaus geben wir Denkanstöße zum Business Case sowie zur Systemauswahl und geben schließlich Empfehlungen zu möglichen Betriebsmodellen.

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