Kundenprofile sind die Grundlage für gezieltes Marketing und bieten viele Vorteile für jedes Unternehmen. Doch der Datenschutz der Kundendaten spielt auch eine wichtige Rolle. In diesem Artikel erkläre ich Ihnen, was Kundenprofile sind und wie Sie diese im Marketing einsetzen können.
Lassen Sie uns direkt in das Thema einsteigen.
Definition: Was ist ein Kundenprofil?
Definition: Ein Kundenprofil ist das Datenabbild über das individuelle Kaufverhalten eines einzelnen Kunden. Dabei wird jede Transaktion, die mit dem Kunden durchgeführt wurde, in einer Kundendatenbank gespeichert und für das Kundenbeziehungsmanagement genutzt. Dabei werden diese Daten allerdings auch um Demografie (Alter, Geschlecht etc.) und Verhaltensdaten (wie z.B. App-Tracking) angereichert, um so ein umfassendes Informationsprofil zu jedem Kunden zu erstellen.
Durch die Erstellung von umfassenden Kundenprofilen wird es dem Unternehmen ermöglicht, gezielte sowie personalisierte Werbung individuell an jeden Konsumenten und Kunden zu adressieren. So kann berechnet werden, wie affin jeder einzelne Kunde für bestimmte Werbebotschaften oder Produkte ist. Das Kundenprofil erhöht somit die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden einen Einkauf tätigen.
Lassen Sie uns auch auf die Vorteile durch ein Kundenprofil der Konsumenten und Kunden schauen. Für die Konsumenten haben Kundenprofile den Vorteil, dass sie im Marketing ganz individuell auf ihre Bedürfnisse eigegangen wird. So wird für jeden Konsumenten zugeschnittene Werbung, die sich an seinem bisherigen Kaufverhalten orientiert, ausgespielt. Dafür kommt Machine Learning im Marketing zum Einsatz und es wird versucht den Geschmack des Kunden zu treffen.
Kundenprofile dürfen allerdings auch nur unter strengen Datenschutzregeln erstellt werden und unterliegen somit rechtlichen Regeln.
Was für Vorteile hat die Erstellung von Kundenprofilen?
Kundenprofile sind die Grundlage für datengestütztes Marketing und unersetzbar für effizientes Marketing in unserer digitalen Welt. Unternehmen haben kaum noch persönlichen Kontakt zu den Kunden und können nur eine gute Kundenbindung aufbauen, wenn Sie auch über eine gute Datenbasis der Kunden verfügen.
Durch das Anlegen von Kundenprofilen ergeben sich folgende Vorteile für Unternehmen:
- Kundenverhalten verstehen: Sie erhalten tiefes Wissen über Ihre Kunden und deren Kundenverhalten. Verschiedenste Kundenanalysen ermöglichen Ihnen genau zu verstehen, warum und wieso Kunden sich jeweilig Verhalten.
- Up- und Cross-Selling: Durch Kundenprofile können Sie Ihr Marketing nach den Bedürfnissen Ihrer Kunden ausrichten. Ganz gezielt lassen sich zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Produkte anbieten. Mit Machine Learning lassen sich Next Best Offer Modelle erstellen, die Ihnen Kaufwahrscheinlichkeiten berechnen.
- Kundenbindung verbessern: Sie verstehen Ihre Kunden besser und können automatisiert und personalisiert auf deren Bedürfnisse reagieren. Dies führt dazu, dass Ihre Kunden sich verstanden fühlen und eine stärkere Beziehung zu ihrer Marke aufbauen.
- Marketing Automatisierung: Gute Marketing Automatisierung basiert auf guten Kundenprofilen. Es ist kaum möglich Marketing sinnvoll und zielgerichtet zu automatisieren, wenn Sie keine guten Kundenprofile im Marketing anlegen.
- Personalisierung: Nutzen Sie Kundenprofildaten in Empfehlungssystemen zur Personalisierung der Customer Journey sowie jeder Marketingmaßnahme. Die Kundenprofile dienen hier als zentrale Datenquelle.
Diese Vorteile von Kundenprofilen haben einen enormen Einfluss auf den Erfolg Ihres Marketings. Nutzen Sie Ihre Potentiale richtig.
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Wie lassen sich Kundenprofile erstellen? 3 Schritte
Um Kundenprofile zu erstellen müssen wir uns zunächst das Geschäftsmodell genauer anschauen, denn davon hängt die Datenaufbereitung und Analyse maßgeblich ab. Jedes Unternehmen ist verschieden, nutzt andere Tools und verkauft andere Produkte.
Kundenprofile durch Kundensegmentierung mit KI
Um diesen Prozess möglichst breit anwendbar zu machen, habe ich versucht, die wichtigsten Schritte zur Erstellung von Kundenprofilen für Sie in 3 Schritte zusammenzufassen:
Schritt 1: Datenaufbereitung
Zunächst müssen wir die Datenquellen, die für die Profilerstellung zur Verfügung stehen identifizieren. Idealerweise gibt es bereits eine 360 Grad Kundensicht, die alle Kundendaten in einer zentralen Datenbank zusammenfasst. Wenn dem nicht so ist, müssen wir zunächst die CRM-Datenbank und weitere Quellen nach relevanten Feldern absuchen.
Im zweiten Schritt aggregieren wir die Kundendaten auf eine einheitliche Kundennummer. Häufig befinden sich in den Datenbanken unterschiedliche Identifikationsmerkmale für Kunden. Wenn wir eine einheitliche Kundennummer erstellt haben, können wir mit der Aggregation der Daten beginnen. Folgend ein paar Beispiele wie ein Kundenprofil aussehen kann:
- Kundenstammdaten wie Alter, Geschlecht oder Beruf
- Umsatz und Kundenwert
- Kaufaktivität
- Durchschnittliche Warenkorbgröße
- Letzter Einkauf
- Anzahl der Retouren
- Kundenkontakte Inbound & Outbound
- Anzahl Beschwerden
- Usw.
Praxistipp: Jedes Unternehmen hat unterschiedliche Quellen zur Verfügung und kann somit weniger oder sehr aussagekräftige Kundenprofile erstellen. Aber in jedem Fall lohnt es sich auch bei geringen Datenmengen damit anzufangen.
Schritt 2: Erstellung der Kundenprofile
Wenn Sie die Daten aufbereitet haben und für jeden Kunden einige Kennzahlen zusammenstellen können, dann sind Sie bereit Kundenprofile zu erstellen. Dazu gibt es unterschiedliche Möglichkeiten. Sie können mit Durchschnittswerten arbeiten und Kunden zu Gruppen zusammenfassen. Dies ist hilfreich, da sich so das Marketing einfacher auf mehrere Kunden ausrichten lässt.
Auch die Segmentierung der Kundendaten durch eine Clusteranalyse macht durchaus Sinn. So können Sie durch Machine Learning Algorithmen unterschiedliche Kundengruppen in Ihren Daten finden.
Diese Herangehensweise ist grundsätzlich anders als die von der Erstellung von Personas. Oft sehe ich in Praxis Marktforschungsberatungen, die anhand von einer kleinen Menge befragter Kunden, Personas erstellen. Leider entspricht das oft nicht der Realität und diese Personas findet man in den Daten nicht wieder.
Kundenprofile lassen sich vor allem für den Einsatz von künstlicher Intelligenz im CRM und in Empfehlungsystemen zur Personalisierung von Marketingmaßnahmen oder in der Churn Prediction als Eingangsvariablen nutzen. Sie sind somit extrem wichtige Datenquellen für Machine Learning im Marketing.
Schritt 3: Beschreibung der Kundenprofile
Auch die Beschreibung der Kundenprofile macht durchaus Sinn. Ähnlich wie bei dem Vorgehen mit Buying-Personas lassen sich aus den Kundenprofilen interessante Rückschlüsse für das ganze Unternehmen ziehen. Besonders natürlich für das Marketing und den Vertrieb.
So lassen sich Zielgruppen genauer bestimmen und Marketingkampagnen nach deren Bedürfnissen genauer ausrichten.
Kritik: Datenschutz und Kundenprofile
Natürlich gibt es auch viel Kritik an der Erstellung von Kundenprofilen. Vor allem außerhalb der Europäischen Union wird der Datenschutz für die Profilierung von Kunden sehr locker ausgelegt. Große Tech-Konzerne sammeln jeden Datenpunkt über Ihre Kunden und nutzen diese dann zur Profilierung.
In Deutschland und in Europa ist durch das neue Datenschutzgesetz (Datenschutz Grundverordnung) ganz klar geregelt, was bei Kundenprofilen erlaubt ist und was nicht. Aber auch Unternehmen sollten sich immer kritisch hinterfragen, ob und welche Datenpunkte für das Profiling zu nutzen sind und welchen Informationsgehalt Sie daraus ziehen. Denn ohnehin ist ein Großteil der wichtigen Informationen in den Transaktionsdaten enthalten.
Fazit
Ohne Frage, die Bildung von Kundenprofilen hat viele Vorteile für die Personalisierung Ihres Marketings und kann zu einer Marketingoptimierung führen.
Mich würde interessieren, wie Sie Ihre Kundenprofile bilden? Was sind Ihre Erfahrungen?
Ihr Ansprechpartner
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
