Mit Realtime-Analytics schaffen Unternehmen die Voraussetzung für eine relevante und persönliche Kundenkommunikation. Warum?

Betrachten wir zunächst, wie ein echter Dialog funktioniert: In jedem persönlichen Gespräch greift Ihr Gehirn auf riesige Mengen an Information zurück – ohne, dass Ihnen dies bewusst wird. Sie erinnern sich an vorherige Gespräche und bekannte Eigenschaften Ihres Gesprächspartners. Sie "analysieren" intuitiv, was Ihr Gegenüber sagt und reagieren darauf. Dazu bestimmen Wesen und Intensität der Beziehung, welchen Ton Ihre Antworten haben, ob sie eher förmlich oder ungezwungen sind.

Stellen Sie sich vor, um wieviel besser der Dialog mit einem beliebigen Kunden sein könnte, wenn Sie diese Erkenntnisse auch in der Kommunikation mit Ihren Kunden anwenden könnten. Realtime-Analytics macht solche Anwendungsfälle längst möglich. Doch dafür muss die Entscheidungsintelligenz direkt in die Geschäftsabläufe eingebunden werden. Das heißt, Kundenwissen muss dort gebündelt werden, wo der Kontakt erfolgt, und unmittelbar in die Berechnung der richtigen Botschaft oder eines Next-Best-Offer einfließen.

Analyse in Echtzeit zieht Kontextinformationen und die Historie zur Beziehung zwischen Verbraucher und Unternehmen als Entscheidungsbasis heran. Eine Beschwerde, die vor kurzem eingereicht wurde, ein online bestelltes Produkt oder ein verworfener Warenkorb – all dies fließt unmittelbar in die Beurteilung der aktuellen Situation und den weiteren Dialog mit ein. Der SAS Real-Time Decision Manager bietet die dafür notwendige Technologie.

Wenn „zur rechten Zeit“ auch Echtzeit ist

Ein Beispiel: Eine Bankkundin loggt sich in ihren Online-Account ein, um sich über die Zinsen für ihr Sparkonto zu informieren. Im Anschluss daran schaut sie sich eine FAQ-Seite an sowie Hinweise darüber, wie man ein Konto zu einer anderen Bank transferiert. Ein starkes Signal für die Bank, etwas zu unternehmen! Womöglich ruft sie sogar das Callcenter an, um sich über weitere Möglichkeiten zu erkundigen.

Predictive Analytics versetzt die Service-Mitarbeiter in die Lage, im Sinne der Bank bestmöglich zu reagieren – basierend auf den bisherigen Anfragen der Kundin und ihrer Vorgeschichte. Zudem können sie den Anreiz, den sie ihr bieten wollen, dem Umfang einer möglichen Einlagesumme angemessen gestalten.

Analytics ohne diese Echtzeitinformation hätte unter Umständen dazu geführt, dass in unserem Beispiel das Angebot die Kundin zu spät erreicht. Diese hätte sich womöglich schon via Hotline mit dem Unternehmen in Verbindung gesetzt und der Mitarbeiter, der den Anruf entgegen nimmt, hätte – ohne Wissen um die vorangegangene Online-Recherche – die Gelegenheit verpasst, genau das passende Angebot zu machen. Eine vertane Chance – der viele weitere folgen können.

Sie glauben, Realtime-Marketing sei eine zwar wünschenswerte aber letztlich zu komplexe Spezialdisziplin? Dann empfehle ich Ihnen eine Lektüre aus unserem Center of Excellence: Das White Paper „Customer Intelligence in the Era of Data-Driven Marketing“ zeigt in wenigen pragmatischen Schritten auf, wie Sie schnell und zielsicher zu mehr Agilität in Ihrer Dialogkommunikation gelangen.

Sie haben bereits Erfahrungen im Echtzeitmarketing gemacht? Dann schreiben Sie mir - ich freue mich auf Ihre Einschätzung!