Laut Google, 89 % der Unternehmen sagen, dass es für das Wachstum wichtig ist, Bedürfnisse zu antizipieren und ein großartiges Benutzererlebnis zu bieten. Die Verbraucher im digitalen Zeitalter sind anspruchsvoller und erwarten einen erstklassigen Kundenservice. Deshalb ist es für ein Unternehmen wichtig, im Voraus zu ermitteln, welche Bedürfnisse seine Kunden haben.
Eine Möglichkeit, die Erwartungen der Kunden zu erfüllen, besteht darin, die Buyer Journey zu verstehen und zu optimieren. Durch die Aufdeckung wichtiger Touchpoints können Unternehmen kritische Momente in der Buyer Journey erkennen und ihre Marketingstrategien verbessern.
Buyer Journey Analytics verstehen
Bei der Buyer-Journey-Analyse geht es darum, die gesamte Erfahrung zu untersuchen und zu verstehen, die ein Kunde bei der Interaktion mit einem Unternehmen oder einer Marke macht. Es bildet verschiedene Berührungspunkte und Phasen ab, von der ersten Wahrnehmung und Überlegung bis zum endgültigen Kauf und darüber hinaus. Das Ziel der Buyer-Journey-Analyse besteht darin, Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Schmerzpunkte der Kunden zu gewinnen, mit dem Ziel, das gesamte Kundenerlebnis zu verbessern und Marketingstrategien zu optimieren.
Die Buyer Journey besteht typischerweise aus mehreren Touchpoints über verschiedene Kanäle hinweg, sowohl on-line als auch offline. Zu diesen Berührungspunkten können die Interaktionen eines Kunden mit der Web site eines Unternehmens, Social-Media-Plattformen usw. gehören. E-Mail Marketing, Kundensupport, physische Geschäfte und mehr. Jeder Berührungspunkt bietet Unternehmen die Möglichkeit, mit Kunden in Kontakt zu treten und deren Entscheidungsprozess zu beeinflussen. Ein gutes Beispiel wäre hier Coca Cola. Der Getränkeriese nutzt es sogar Verkaufsautomaten zu Daten sammeln. Jeder Verkaufsautomat verwendet KI-Algorithmen, die es dem Unternehmen ermöglichen, Echtzeit-Verbraucherdaten für eine sofortige Analyse zu nutzen, was zu maßgeschneiderten Antworten führt, die das gesamte Kundenerlebnis verbessern. KI-Funktionen ermöglichen es jedem Unternehmen, seine Maschine zu nutzen, um spezielle und maßgeschneiderte Getränke effektiv zu bewerben und über aktuelle Geschmackstrends auf der Grundlage der Vorlieben und Bedürfnisse seiner einzelnen Verbraucher auf dem Laufenden zu bleiben.
Nutzung von Buyer-Journey-Daten
Buyer-Journey-Daten können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse liefern, um ihre Marketingstrategien zu verbessern, das Kundenerlebnis zu verbessern und das Wachstum voranzutreiben. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Unternehmen Buyer-Journey-Daten effektiv nutzen können: Kundenverhalten verstehen: Durch die Analyse von Kundeninteraktionen an verschiedenen Berührungspunkten können Unternehmen Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Kunden mit ihrer Marke interagieren und welche Einflüsse sie haben. Dies bietet Unternehmen die Möglichkeit, mit Kunden in Kontakt zu treten und Einfluss zu nehmen ihren Entscheidungsprozess. Ein gutes Beispiel wäre hier Coca Cola. Der Getränkeriese nutzt seine Automaten sogar zur Datenerfassung. Jeder Verkaufsautomat verwendet KI-Algorithmen, die es dem Unternehmen ermöglichen, Echtzeit-Verbraucherdaten für eine sofortige Analyse zu nutzen, was zu maßgeschneiderten Antworten führt, die das gesamte Kundenerlebnis verbessern. KI-Funktionen ermöglichen es jedem Unternehmen, seine Maschine zu nutzen, um spezielle und maßgeschneiderte Getränke effektiv zu bewerben und über aktuelle Geschmackstrends auf der Grundlage der Vorlieben und Bedürfnisse seiner einzelnen Verbraucher auf dem Laufenden zu bleiben.
Nutzung von Buyer-Journey-Daten
Buyer-Journey-Daten können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse liefern, um ihre Marketingstrategien zu verbessern, das Kundenerlebnis zu verbessern und das Wachstum voranzutreiben. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Unternehmen Buyer-Journey-Daten effektiv nutzen können: Kundenverhalten verstehen: Durch die Analyse von Kundeninteraktionen an verschiedenen Touchpoints können Unternehmen Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Kunden mit ihrer Marke interagieren, was ihren Entscheidungsprozess beeinflusst und welche Faktoren sich auf sie auswirken Zufriedenheit.
- Identifizieren Sie Schwachstellen und Chancen: Die Buyer-Journey-Analyse hilft dabei, Engpässe, Lücken oder Schwachstellen in der Buyer Journey zu identifizieren. Durch die Behebung dieser Schwachstellen können Unternehmen das Kundenerlebnis insgesamt verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern.
- Marketingbemühungen optimieren: Die Analyse der Buyer Journey liefert Marketingfachleuten wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung ihrer Strategien. Durch die Identifizierung der Touchpoints, die den größten Einfluss auf Kundenentscheidungen haben, können Unternehmen Marketingressourcen effektiver zuweisen und ihre Botschaften und Kampagnen so anpassen, dass sie in jeder Section besser bei den Kunden ankommen.
- Personalisieren Sie das Kundenerlebnis: Mithilfe der Buyer-Journey-Analyse können Unternehmen personalisierte Erlebnisse bieten, indem sie individuelle Kundenpräferenzen und -bedürfnisse verstehen. Das Verständnis aller Berührungspunkte zeigt, dass Personalisierung am effektivsten ist. Auf dieser Grundlage können Unternehmen gezielte Marketingbotschaften, Empfehlungen und Angebote erstellen, die den Kundenerwartungen entsprechen und zu mehr Engagement und Conversions führen.
Beschleunigung der Buyer Journey Analytics durch automatisiertes Datenmanagement
Bei der Buyer-Journey-Analyse kommt es vor allem auf das Timing an. Je schneller ein Unternehmen analysieren kann, desto größer ist der Wettbewerbsvorteil, den es erzielen kann. Automatisiertes Datenmanagement kann die Datenanalyse erheblich erleichtern, angefangen bei der Extraktion von in mehreren Quellen gespeicherten Daten bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse. Hier ist ein Leitfaden zur Nutzung automatisierter Datenverwaltungstools für eine beschleunigte Buyer Journey-Analyse:
- Daten aus allen Quellen extrahieren: Eine der größten Herausforderungen besteht darin, Daten aus unterschiedlichen Datenquellen zu extrahieren, insbesondere aus unstrukturierten Datenquellen. KI-gestützt Tools zur Datenextraktion kann problemlos Daten aus verschiedenen unstrukturierten Quellen abrufen, darunter CRM-Systeme, Webanalyseplattformen, Marketing-Automatisierung Instruments, Kundensupport-Datenbanken.
- Führen Sie Datenqualitätsprüfungen durch: Sobald die Daten extrahiert wurden, müssen sie bereinigt und validiert werden. Dazu gehört das Entfernen von Duplikaten, das Standardisieren von Formaten, der Umgang mit fehlenden Werten und das Beheben von Inkonsistenzen. Automatisierte Datenverwaltungstools können diesen Prozess rationalisieren und so Zeit und Aufwand sparen. Kartendaten: Eine weitere wichtige Aufgabe bei der Datenanalyse ist Datenzuordnung Von der Quelle zum Ziel. Automatisierte Datenintegrationstools können Daten aus verschiedenen Quellen zur weiteren Analyse problemlos in einem zentralen Repository abbilden. Diese Instruments sind oft mit Job-Schedulern ausgestattet, die Workflows automatisch ausführen können.
- Implementieren Sie Daten-Governance: Richten Sie Daten-Governance-Praktiken ein, um dies sicherzustellen Datensicherheit, Datenschutz und Compliance. Definieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten, richten Sie Zugriffskontrollen ein und implementieren Sie Richtlinien zur Datenverwaltung, um Kundendaten zu schützen und ihre Integrität während des gesamten Analyseprozesses aufrechtzuerhalten.
- Ermöglichen Sie Datenaktualisierungen in Echtzeit: Nutzen Sie automatisierte Datenverwaltungstools, die Datenaktualisierungen in Echtzeit unterstützen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Buyer-Journey-Daten kontinuierlich aktualisiert werden und für Analysen verfügbar sind, sodass Unternehmen zeitnahe Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen treffen können.
- Nutzen Sie Datenanalyse und -visualisierung: Nutzen Sie Datenanalyse- und Visualisierungstools, um Erkenntnisse aus den Buyer-Journey-Daten zu gewinnen. Automatisierte Datenverwaltungstools können nahtlos in diese Analyseplattformen integriert werden und ermöglichen es Unternehmen, erweiterte Analysen durchzuführen, Muster zu erkennen und die Buyer Journey auf sinnvolle Weise zu visualisieren.
- Nutzen Sie maschinelles Lernen und KI: Entdecken Sie den Einsatz von maschinellem Lernen und KI-Algorithmen, um die Buyer Journey-Analyse zu verbessern. Automatisierte Datenverwaltungstools können maschinelle Lernfunktionen integrieren, um versteckte Muster aufzudecken, Kundenverhalten vorherzusagen und personalisierte Empfehlungen bereitzustellen.
- Automatisieren Sie Berichte und Dashboards: Nutzen Sie automatisierte Berichts- und Dashboard-Generierungstools, um Erkenntnisse und wichtige Kennzahlen aus der Buyer Journey-Analyse zu präsentieren. Diese Instruments können vordefinierte Berichte und interaktive Dashboards erstellen, die es Stakeholdern ermöglichen, die Leistung zu überwachen, KPIs zu verfolgen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Abschluss
Im heutigen Wettbewerbsumfeld sind Unternehmen, die der Buyer-Journey-Analyse Priorität einräumen und automatisierte Datenverwaltungstools nutzen, intestine gerüstet, um die Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfüllen und zu liefern
außergewöhnliche Erlebnisse und treiben nachhaltiges Wachstum voran. Durch die Analyse von Kundeninteraktionen über mehrere Berührungspunkte hinweg können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen und gezielte Nachrichten, Empfehlungen und Angebote bereitstellen, die bei einzelnen Kunden Anklang finden.
Die Submit Kundenreisen optimieren: Wachstum durch automatisiertes Datenmanagement vorantreiben erschien zuerst auf Datenfloq.
