Your next Best Product

05. Oktober 2007 – 01:36:00

Wie kann man von Kunden, die ein Produkt gekauft haben, lernen, um bei anderen Kunden Verkäufe zu generieren? Das Thema Customer Intelligence, versucht genau diese Frage zu beantworten und umzusetzen. Und das geht so:

1. Kundencluster:

• Man nehme den bestehenden Kundenstamm und suche nach gemeinsamen Merkmalen bei Kunden, die ein bestimmtes Produkt gekauft haben. (Beispiel: Alle Kunden, die eine Kreditkarte bestellt haben, sind auch für Fonds zu begeistern).
• Man bündle diese Kunden und deren Merkmale zu sogenannten Kundenclustern. Man bewertet also Kundentypen bezüglich ihrer Affinität für ein gewisses Produkt. 

2. Produktetreppe:

• Ferner definiere man sogenannte „product stepping stones". Diese beschreiben eine allgmeine Entwicklung eines Musterkundens in seinem Produktekaufverhalten. Beispiel: Zuerst eröffnet der Kunde ein Kontokorrent-Konto, dann bestellt er eine Kreditkarte etc.
  

3. Events:

• Diese Informationen können dann im Kundenkontakt genutzt werden. Es wird nur demjenigen Kunden ein Angebot für ein bestimmtes Produkt unterbreitet, der mit hoher Wahrscheinlichkeit auch dafür empfänglich ist. Individualisierte Newsletter für bestimmte Kundencluster können so erstellt, passgenaue Angebote im telefonischen oder persönlichen Kontakt plaziert oder up-selling Aktionen im Web (bspw. E-Banking) durchgeführt werden. Und das in einer Art, die den Kunden dort abholt, wo er gerade steht und ihm das Produkt anbietet, das für ihn eine möglichst hohe Passgenauigkeit aufweist. Damit vermindert man Streuverlust und verhindert, dass sich Kunden belästigt fühlen.

Aus dem Nutzungs- und Kaufverhalten von Kunden zum Beispiel im Internet können wir heute schon eine ganze Menge lernen. Für welches Produkt sich welcher Kunde wann interessiert und oder gekauft hat, ist eine interessante Information, die wiederum im Sinne eines lernenden Systems in den Customer Intelligence Kreislauf gespiesen werden muss. So werden die Kundencluster dynamisch und ein Produktmatching laufend optimiert. Bedingung dazu ist, dass ich den Kunden möglichst früh im Interaktionsprozess identifizieren kann, also in einen geschützten Bereich führen und dort umwerben kann.

Von Tom Buser | Kategorie: CRM
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Tags: Customer Intelligence
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