Kundenanalyse oder Kundendatenanalyse ist die Verwendung von Kundendaten, um Kundenbedürfnisse und -erwartungen zu verfolgen, zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. 

Kundendaten können Einfluss auf alle Aktivitäten eines Unternehmens haben – von der Durchführung von Marketingkampagnen über Geschäftsentscheidungen bis hin zur Festlegung von Prioritäten bei der Produktentwicklung. 

Die Kundenanalyse eine wichtige Komponente der Customer Experience(CX). Sie erfasst die Wahrnehmungen, die sich aus allen Kundeninteraktionen mit einem Unternehmen ergeben. Unternehmen können Kundenanalysetools nutzen, um durch optimierte Kundeninteraktionen die CX zu verbessern. Die Tools können Unternehmen bei allen Aspekten der CX unterstützen, von der Customer Journey über die Kundengewinnung bis hin zur Kundenbindung, um letztendlich das Geschäftsergebnis eines Unternehmens zu verbessern. 

Die Customer Experience schafft eine emotionale Verbindung zu einem Kundenstamm und verhilft Unternehmen durch die Gewinnung zusätzlicher Kunden, die Steigerung des Umsatzes und eine stärkere Kundentreue zu einem Wettbewerbsvorteil.

Ein Unternehmen, das sich auf Kundendaten stützt, kann schneller fundiertere Entscheidungen treffen und auf neue Chancen und Herausforderungen reagieren. Daher sollten Unternehmen so viel wie möglich über ihre Kunden lernen und diese Informationen analysieren.

Unternehmen können Metriken wie Kaufhistorie und Umfragedaten nutzen, um Kundengewohnheiten und -wahrnehmungen besser zu verstehen. Sie können Kunden über mehrere Touchpoints hinweg verfolgen und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Sie können untersuchen, wie Kunden über ihre Produkte und die Branche und die Wirtschaft im Allgemeinen denken. 

Kundenanalysen helfen auch dabei, die Rentabilität von Marketingbemühungen und Produktdesignentscheidungen zu verstehen. Die Untersuchung von Kundendaten kann beispielsweise relevante demografische Informationen zutage fördern, etwa darüber, welche Kundensegmente die meisten Produkte kaufen. Das Unternehmen kann dann eine Kundensegmentierung vornehmen, wobei es Nachrichten personalisiert und das Werbebudget erhöht, um rentable Kunden anzusprechen.

Die Verwendung von Analysen zur besseren Konvertierung und Bindung von Kunden verbessert die Rentabilität und führt potenziell zu höheren Umsätzen durch positive Mundpropaganda. 

• Identifizierung
• Erfassung
• Unternehmen
• Analyse
• Maßnahme

Unternehmen müssen zunächst festlegen, welche Kundendaten sie erfassen möchten und wie sie diese erfassen möchten. Beispiele für Kundendaten, die Unternehmen in Betracht ziehen sollten, sind geografische Daten, Transaktionsdaten, Feedback und Kundensupportinformationen.

Nachdem die Daten festgelegt wurden, die verfolgt werden sollen, müssen Unternehmen die Systeme zur Erfassung dieser Daten einrichten. Dazu können Anmeldeformulare, Umfragen, Überwachungstools für Websites und die sozialen Medien und vieles mehr gehören. Unternehmen sollten darauf achten, nur die Daten zu erfassen, die sie benötigen, und diese so zu speichern, dass die Kunden geschützt sind.

Viele Unternehmen verfügen über eine Customer Data Platform (CDP), die ihnen bei der Organisation ihrer Daten helfen kann. Das ist besonders wichtig, wenn ein Unternehmen Daten aus mehreren Quellen bezieht. Unternehmen müssen außerdem den Zugriff auf ihre Datenplattformen auf die Personen beschränken, die ihn benötigen, und möglicherweise einen schreibgeschützten Zugriff auf eine Weise bereitstellen, die leicht widerrufen werden kann.

Als Nächstes müssen Unternehmen Kundendaten analysieren, was sie mit einer Mischung aus KI und menschlichen Maßnahmen tun können. Sie benötigen eine Plattform, die Datenvisualisierungen bereitstellt, damit ihre Teams die Daten besser verstehen können. Und maschinelles Lernen kann viel mehr Berechnungen pro Stunde durchführen als Menschen und liefert tiefere Erkenntnisse, die Mitarbeiter in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können.

Jetzt müssen Unternehmen die gesammelten Daten und Erkenntnisse nutzen, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Sie können unter anderem entscheiden, ob sie ihre Marketingstrategie, die von ihnen hergestellten Produkte und die Branchen, in denen sie tätig sind, sowie die Art und Weise, wie sie auf Kunden reagieren, ändern möchten.

Unternehmen können mehrere wichtige Datenpunkte heranziehen, um den Erfolg ihrer gesamten Customer-Experience-Strategie zu bestimmen. Es gibt vier Hauptkategorien von Business-Intelligence-Analysen, die auch für die Kundenanalyse relevant sind.

• Beschreibende Analyse
• Diagnostische Analysen
• Vorhersageanalysen
• Präskriptive Analyse

Deskriptive Analysen beziehen sich auf historische Datenpunkte, die ein Unternehmen überprüfen kann, um zu verstehen, was passiert ist. Jahresberichte, Verkaufsberichte und Kundenfeedback können Unternehmen helfen zu verstehen, wie Kundenentscheidungen die Ergebnisse beeinflusst haben. Diese Gruppe von Analysen befasst sich nur mit dem, was passiert ist, nicht damit, warum es passiert ist oder was als nächstes passieren sollte.

Bei der diagnostischen Analyse werden historische Daten analysiert, um die Ursache von etwas besser zu verstehen. So kann beispielsweise ein Unternehmen, das einen starken Rückgang bei den Verlängerungen verzeichnet hat, anhand der Nutzungsdaten feststellen, ob Kunden die Lösung nicht mehr nutzen. Wenn der Net Promoter Score (NPS) eines Unternehmens gesunken ist, kann das auf ein Problem mit dem Kundenservice hinweisen. Möglicherweise haben Anrufe bei der Kundenbetreuung zu lange gedauert oder waren nicht hilfreich genug.

Vorausschauende Analysen verwenden historische und aktuelle Daten, um prädiktive Modelle zu erstellen, mit denen abgeschätzt werden kann, wie sich das Verhalten und die Präferenzen der Kunden in Zukunft verändern werden. So können beispielsweise Erkenntnisse darüber gewonnen werden, wie sich Preiserhöhungen auf das Kundenverhalten auswirken würden. Vorausschauende Analysen können auch vorhersagen, wie sich die Verkaufszahlen entwickeln, wenn ein Produkt mit einer neuen Funktion ausgestattet wird. Sie können außerdem dabei helfen zu verstehen, wie sich Preiserhöhungen auf die Nachfrage auswirken. Wenn sich das Kundenverhalten ändert, kann mit ihrer Hilfe herausgefunden werden, welche Maßnahmen das Unternehmen ergreifen muss, um sich anzupassen und die Bedürfnisse dieser Kunden zu erfüllen.

Die präskriptive Analyse geht noch einen Schritt über die vorausschauende Analyse hinaus. Sie sagt nicht nur voraus, was passieren wird, sondern hilft Unternehmen außerdem zu verstehen, was sie tun sollten. Präskriptive Analysefunktionen nutzen zunehmend maschinelles Lernen und andere KI-Tools, um viele verschiedene Datenpunkte zu verarbeiten und Empfehlungen bereitzustellen. Wenn ein Unternehmen die Preise erhöhen will, kann die prädikative Analyse Vorschläge unterbreiten, die dabei helfen, die Verluste aufgrund der Kunden, die den neuen Preis nicht zahlen wollen, zu minimieren. Es können neue Segmente vorgeschlagen werden, die dazu beitragen können, die Lücken, die die preisbewussten Kunden hinterlassen, zu schließen.

Es gibt verschiedene Arten von Daten, die Unternehmen über verschiedene Kategorien hinweg verfolgen sollten.

• Demografische Daten
• Psychografische Daten
• Kaufdaten
• Umfrageergebnisse

Unternehmen können ihren Kunden verschiedene Fragen stellen, die ihnen helfen, ihre wahren Gefühle gegenüber ihren Produkten zu verstehen. Beim Customer Satisfaction Score (CSAT) beispielsweise werden Personen gebeten, ihre Zufriedenheit auf einer Skala von 1 bis 5 zu bewerten. Die Antworten mit 4 oder 5 werden dann durch alle Antworten geteilt. Der Net Promoter Score (NPS) ist ein Prozentsatz, der berechnet wird, indem Personen gefragt werden, ob sie Unternehmen oder Produkte ihren Netzwerken weiterempfehlen würden. Der Customer Effort Score (CES) verfolgt schließlich, wie schwierig es für einen Kunden war, das zu erreichen, was er erreichen wollte.

Hierzu gehören unter anderem der Wohnort der Kunden, ihre berufliche Tätigkeit, ihr Alter und ihr Geschlecht. Mithilfe dieser Daten können Unternehmen ihr Marketingbudget gezielter auf bestimmte Regionen und Kundensegmente verteilen.

Diese Daten geben Aufschluss darüber, wie Kunden über Dinge wie ihre Werte, ihre Persönlichkeit und ihre Weltanschauung denken und fühlen. Beispiele für psychografische Informationen sind Hobbys, Persönlichkeiten und Kaufpräferenzen.

Unternehmen können verschiedene wichtige Kaufdaten verfolgen, z. B. Verkäufe über einen bestimmten Zeitraum hinweg. Sie können Kundenabwanderungsraten berechnen, die angeben, wie viele Kunden in einem bestimmten Zeitraum abgewandert sind. Der Customer Lifetime Value (CLV) gibt an, wie viel ein Kunde insgesamt bei einem Unternehmen ausgeben wird.

Unternehmen können verschiedene wichtige Kaufdaten verfolgen, z. B. Verkäufe über einen bestimmten Zeitraum hinweg. Sie können Kundenabwanderungsraten berechnen, die angeben, wie viele Kunden in einem bestimmten Zeitraum abgewandert sind. Der Customer Lifetime Value (CLV) gibt an, wie viel ein Kunde insgesamt bei einem Unternehmen ausgeben wird.

Das Erfassen von Kundendaten ist ein wichtiger Bestandteil jeder Kundenanalysepraxis. In folgenden Bereichen können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.

• Cookies
• CRM-Dashboards
• E-Mails
• Soziale Medien
• Umfragen
• Websites

Werbe-Cookies verfolgen Online-Aktivitäten im offenen Web. Hierbei gibt es zwei Arten: Erstanbieter- und Drittanbieter-Cookies. Bei Erstanbieter-Cookies handelt es sich um Daten, die Websites direkt von Kunden erhalten, z. B. E-Mail-Adressen, Standorte und Kaufpräferenzen. Drittanbieter-Cookies hingegen verfolgen die Benutzeraktivitäten auf verschiedenen Websites und geben halb anonymisierte Informationen zwischen Parteien weiter. Beispielsweise könnte eine Person, die auf einer Website einen Ehering kaufen möchte, den Kauf aber nicht abschließt, beim Surfen auf CNN.com eine Anzeige für dieselbe Website sehen.

Unternehmen können Aufzeichnungen über ihre Kunden und relevante Informationen in einem CRM speichern. Diese sind besonders wertvoll für Business-to-Business (B2B)-Unternehmen, die tendenziell einen kleineren Kundenstamm haben. CRMs können Kommunikationsaufzeichnungen, Verkaufsinformationen, das Datum, an dem Informationen in die Datenbank eingegeben wurden, und vieles mehr verfolgen.

E-Mails sind oft eine wichtige Komponente der Kundenbindung eines Unternehmens. Viele bitten Kunden, ihre E-Mail-Adresse anzugeben, um Zugang zu Rabatten oder einmaligen Angeboten zu erhalten. Entsprechend senden viele Unternehmen ihren Kunden zwei oder drei E-Mails pro Woche. Um das Kundeninteresse zu ermitteln, sollten Unternehmen verfolgen, ob Kunden diese E-Mails öffnen und auf Links klicken.

Unternehmen können Unterhaltungen über sich und ihre Produkte in den sozialen Medien verfolgen. So können sie die Kundenstimmung überwachen, um zu verstehen, was Kunden über die Marke und ihre Produkte denken, auch wenn sie nicht direkt an das Unternehmen schreiben.

Unternehmen können Kunden und Interessenten gezielt Fragen stellen, die für ihre Produkt- und Markenperspektive relevant sind. Kunden können ehrliches Feedback zu den Stärken und Schwächen des Unternehmens und seiner Produkte geben.

Unternehmen können Websitedaten verfolgen, um verschiedene wichtige Fragen zu beantworten. Sie können feststellen, ob die Anzahl der Website-Besuche zu- oder abnimmt. Sie können verfolgen, wie viel Zeit Kunden auf der Website verbringen und welche Seiten sie häufig besuchen. Wenn die FAQ-Seite beispielsweise zu den am häufigsten besuchten Seiten gehört, muss das Unternehmen möglicherweise besser erklären, wie seine Lösungen funktionieren.

Es gibt mehrere Merkmale einer modernen Kundenanalysepraxis.

• KI-gestützte Erkenntnisse
• Integration mit der Produktentwicklung
• Echtzeitanalyse

Unternehmen können KI-Tools wie maschinelles Lernen nutzen, um Kundendaten zu verarbeiten und so noch umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelles Lernen kann mehr Datenpunkte schneller verarbeiten, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Generative KI kann Mitarbeitern dabei helfen, gründlicher darüber nachzudenken, wie sie Marketing betreiben und auf Kundenbedürfnisse reagieren sollten.

Unternehmen müssen nicht nur Kundenanalysen erfassen, sondern diese Erkenntnisse auch in umsetzbare nächste Schritte umsetzen. Fortschrittliche Unternehmen nutzen Informationen von Kunden, um ihre bestehenden Produkte zu verbessern und möglicherweise neue auf den Markt zu bringen, um der Nachfrage gerecht zu werden.

Unternehmen müssen mehr Entscheidungen schneller treffen, damit sie ihre Strategien im laufenden Betrieb an die sich ändernden Kundenbedürfnisse anpassen können. Der Prozess der Erfassung von Analysen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit liefert wertvolle Erkenntnisse, die zu einem Wettbewerbsvorteil führen können. Wenn sich beispielsweise die Kundenpräferenzen dahingehend ändern, dass Kunden trotz geringerer Qualität lieber weniger ausgeben, muss eine Marke möglicherweise vorübergehend ihre Preise senken.

Kundenanalysen bieten Unternehmen zahlreiche Vorteile, die alle darauf ausgerichtet sind, mehr über die Kunden zu erfahren. Sie helfen dabei, auf verschiedene Weisen besser auf die Bedürfnisse bestehender und neuer Kunden eingehen zu können und Geschäftsziele zu erreichen. Unternehmen können Kundenanalysen nutzen, um Abwanderung zu vermeiden, leichter neue Kunden zu gewinnen und neue Wachstumschancen auszuloten. Alle positiven Aspekte, die sich aus dem Einsatz von Kundenanalysen ergeben, können einem Unternehmen helfen, die Kosten zu senken und die Rentabilität zu steigern.

• Umsatz steigern
• Abwanderung minimieren
• Neukunden gewinnen

Mit fortschrittlichen Kundenanalysen können Unternehmen verschiedene Möglichkeiten zur Verbesserung des Absatzes identifizieren, von einer besseren Zielgruppenansprache über effizientere Verkaufszyklen bis hin zur Identifizierung neuer Produktmöglichkeiten.

Unternehmen, die Kundenanalysen durchführen, können Wege finden, die Zufriedenheit ihrer Kunden zu gewährleisten. Sie wissen möglicherweise, welche früheren Probleme dazu geführt haben, dass Kunden das Unternehmen vermehrt verlassen haben, und können diese dann vorrangig angehen. Sie können die Kundendaten nutzen, um ihren Kundenservice zu verbessern, und so die Abwanderung verlangsamen.

Unternehmen können vorhandene Kundendaten nutzen, um neue Kunden besser anzusprechen. Sie können beispielsweise für bestimmte Segmente Inhalten verwenden, von denen sie wissen, dass sie diese Zielgruppe ansprechen.

Unternehmen, die Kundendaten erfassen, müssen diese schützen. Die Kundenanalyse bietet zwar viele Vorteile, bringt es auch einige Herausforderungen mit sich.

• Kosten für die Speicherung
• Verunsicherung der Kunden
• Gefahr von Datendiebstahl
• Datenschutzbestimmungen

Unternehmen müssen in die richtigen Tools und Technologien investieren, um Kundendaten sicher zu erfassen und zu speichern. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen kontinuierlich bewerten, wie sie ihre Kundendaten erfassen und speichern, ihre Infrastruktur optimieren und skalierbare Lösungen einführen, die ein Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung herstellen.

Cookies verfolgen Kunden im offenen Web, was einigen Kunden Unbehagen bereitet. Wenn Kunden bemerken, dass ihnen Anzeigen auf verschiedene Websites folgen, kann es sein, dass sie sich mit diesem Tracking unwohl fühlen.

In letzter Zeit werden Cookies immer seltener verwendet, da einige Browser sie nicht unterstützen und Kunden sie mit Hilfe von Datenschutzfunktionen blockieren. Unternehmen wissen, dass sie möglicherweise nicht mehr so viele Cookie-Daten von Drittanbietern haben wie früher und sich auf Erstanbieterdaten und andere Signale verlassen müssen, um ihre Kunden zu verstehen und erfolgreich anzusprechen.

Kriminelle versuchen, Kundendaten von Unternehmen auf der ganzen Welt zu stehlen. Einem IBM Bericht zufolge beliefen sich die durchschnittlichen weltweiten Kosten einer Datenschutzverletzung im Jahr 2024 auf 4,88 Millionen US-Dollar. Es entstehen hohe Kosten, wenn Unternehmen Kunden entschädigen oder Bußgelder zahlen müssen. Darüber hinaus kann es auch zu Reputationsschäden kommen, wenn die Medien über den Verstoß berichten, insbesondere wenn das Unternehmen mit den Folgen nicht gut umgeht. Unternehmen müssen aktiv werden, um ihre Kundendaten zu schützen, indem sie Tools und Maßnahmen zur Cybersicherheit einsetzen.

Regierungen erlassen Gesetze zum Schutz der Kunden, und Unternehmen müssen sich an diese Vorschriften halten. Wenn Kundendaten nicht geschützt werden, kann dies katastrophale Folgen haben, von Geldstrafen bis hin zu rechtlichen Problemen. Führungskräfte müssen verstehen, welchen Gesetzen und Vorschriften ihr Unternehmen unterliegt, und über die richtigen Prozesse verfügen, um diese einzuhalten.