Aus Rohdaten umfassende Kundenprofile mit operationalisierbaren Attributen berechnen

Personalisierung und Automatisierung stützt sich auf Kundenprofile, die von Data Management durch eine Berechnungslogik bereitgestellt werden.

Es ist großartig, wenn dein Data Management viele Rohdaten verarbeiten kann. Wenn deine Datenquellen sprudeln und du über eine effiziente Datenspeicherung verfügst. Jetzt kommt es auf die Datenveredelung an, damit du dein Marketing über Automatisierung und Personalisierung intelligent und wirkungsvoll aussteuern kannst. Dazu brauchst du eine Berechnungslogik für Kundenprofile, die verwertbare Kundenattribute beinhalten. Wir empfehlen dabei die drei folgenden Schritte:

1. Die wesentlichen Bausteine der Kundenprofile definieren

Überlege dir, welche Daten du überhaupt benötigst, um Kundenprofile zu erstellen, die dein Marketing weiterbringen. Wie die Grundstruktur in der Datenbank aussehen soll und welche Blöcke du bilden solltest. Schon an dieser Stelle ist die Expertise eines erfahrenen Data Architects gefragt. Denn erstens solltest du hier bereits wissen, welche konkreten Anwendungsfälle am Ende herauskommen sollen – mit etwas Erfahrung hast du dabei gleich gängige und vielleicht auch überraschende Use Cases im Blick. Zweitens gilt es, etwas Ökonomie walten zu lassen: Je mehr Daten in die Berechnungslogik fließen, desto mehr Rechenkapazität wird verbraucht. Ein nicht so gut durchdachtes Konzept wird dich im Betrieb belasten.

Damit du im Rahmen deiner Daten- und Systemarchitektur business-relevante Kundenprofile zur Verfügung stellen kannst, müssen zunächst die relevanten Attributgruppen festgelegt werden – hier ein beispielhafter Aufbau.

2. Attribute definieren, die aussagekräftige Kundenprofile ausmachen

Im nächsten Schritt geht es schon um den Weg der Verdichtung. Um die Kundenattribute, die letztlich in den Kundenprofilen stecken. Auch wenn es an dieser Stelle vielleicht etwas abstrakt und theoretisch klingt, ist bei diesem Zwischenschritt der Datenveredelung vor allem praktisches Anwendungsdenken gefragt. Denn du solltest hier im besten Fall sehr gute Vorstellungen über künftige Use Cases auf Basis der Kundenprofile einbringen.

3. Die Rohdaten zu diesen informativen Kundenattributen transformieren

Schließlich müssen die Rohdaten ganz konkret mithilfe einer Berechnungslogik und funktionaler Spezifikationen in Kundenattribute mit Aussagekraft gewandelt werden. Diese bilden dann wiederum die Grundlage für Personalisierung und Automatisierung, kurz: für State-of-the-Art kundenzentrisches Marketing mit einem Data Management, welches die Potentiale der Digitalisierung zu heben versteht.

Von den Rohdaten zu funktionalen Spezifikationen einer Berechnungslogik

Du siehst: Es gibt viel zu definieren. Es ist viel Konzeption und Planung vonnöten, bis aus Rohdaten Kundenprofile und schließlich kundenzentrische Use Cases entstehen. Dafür entsteht in diesem Prozess eine Struktur, die dich über einen langen Zeitraum mit Wirkung – über immer bessere Personalisierung und steigender Relevanz für deine Kunden – und Effizienz – über die verstärkte Automatisierung der Kommunikation in immer mehr Use Cases – belohnt.

*Was sind Use Cases?

Alle Aspekte des Data Management, insbesondere die Prozesse der Datenverdichtung und Datenveredelung, sollten darauf ausgerichtet sein, fachliche Use Cases zu unterstützen. Unter einem Use Case verstehen wir dabei einen konkreten, klar spezifizierten, geschäftsrelevanten Anwendungsfall, der auf den bereitgestellten Daten basiert. Ein typisches Beispiel für einen derartigen Anwendungsfall im Bereich CRM ist die schärfere Selektion und gezieltere Ansprache von Kunden anhand berechneter Profilmerkmale, in denen sich die Neigungen jedes einzelnen Konsumenten zu bestimmten Produktgruppen, zu Kaufzeitpunkten, zu Preislagen oder zu Preisnachlässen widerspiegeln.

Die bessere Abstimmung der Marketingaktionen auf die Bedürfnisse der Kunden führt unmittelbar zu höheren Responsequoten und zu Ertragssteigerungen. Zur Optimierung der Bestell- und Lieferprozesse im Online-Bereich ist es hilfreich, die Retourenneigung jedes einzelnen Kunden zu kennen. Diese kann für eine individuelle Risikobewertung und für eine bessere Regelung der Liefer- und Zahlungsbedingungen genutzt werden. Dagegen profitiert der Customer Service von der Kenntnis der Betreuungs- und Beratungsintensität der Kunden, um eine gezieltere Planung und Steuerung der Call-Center-Ressourcen zu bewerkstelligen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Diese Beispiele sollen verdeutlichen, dass die datengestützten Optimierung von Geschäftsprozessen in entscheidendem Maße von der Berechnung und Bereitstellung sachgerechter und zweckdienlicher Attribute abhängt.

Gerne unterstützen wir bei der Datenveredelung und Berechnung von Attributen, um operationalisierbare Kundenprofile zu erstellen. Unsere Data Architects begleiten dich dabei mit einem bewährten Prozess und klar definierten Deliverables. Vereinbare einen unverbindlichen Gesprächstermin mit uns.

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