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Neue KPIs braucht die Customer Journey: Erfolgs­messung im kunden­ge­trie­benen Marketing

Dieser Artikel ist Teil unserer Serie Kunden­ge­trie­benes Marketing.

  1. Data-driven Marketing vor dem Aus: Nun kommt das kunden­ge­triebene Marketing!
  2. Kunden­seg­men­tierung neu denken
  3. Customer Data Platforms als Säulen einer neuen Infrastruktur
  4. Neue KPIs im kunden­ge­trie­benen Marketing (dieser Artikel)
  5. Die Rolle des Daten­schutzes im kunden­ge­trie­benen Marketing

Unter­nehmen können auf diverse Quellen zugreifen, um Infor­ma­tionen darüber zu erlangen, wer ihre (poten­ti­ellen) Kundinnen und Kunden sind und welche Touch­points zur Marke und den Produkten diese nutzen. Reportings liefern den Unter­nehmen Kennzahlen, nicht aber gleich­zeitig die Befähigung, auf dieser Grundlage auch unmit­telbar die richtigen Entschei­dungen zu treffen. Viele Quellen bedeuten einen Wust an Daten, der statt eines klaren Bildes vom Kunden eher einen „Overkill“ mit sich bringt und Unter­nehmen daran hindert, die passsenden Antworten auf ihre (business-relevanten) Fragen zu finden. Die umsetz­baren Ablei­tungen fehlen. Daher wird es Zeit für ein neues Kennzahlen-Framework im Marketing: agil, dynamisch und zu Aktionen verleitend.

Abhilfe können hier vorge­la­gerte Überle­gungen strate­gi­scher Art leisten. Was wollen wir in Zeitraum X erreichen (Objective)? Welche Maßnahmen können uns dabei unter­stützen (Goal)? Und – jetzt kommen wir wieder zurück zu den Daten – welche Metriken helfen uns dabei, zu beurteilen, ob unsere Maßnahmen erfolg­reich sind bzw. die erhoffte Wirkung zeigen (KPI)?

Wer sich nun an das OKR-Modell erinnert fühlt, liegt damit richtig. Damit wir die richtigen Fragen stellen können, müssen wir uns über unser Vorhaben erst einmal im Klaren sein. Nun können uns die Daten auch passende Antworten liefern. Wenn wir die Kunden­bindung in unserem Onlineshop stärken möchten, sollten wir die Customer bzw. User Journey unserer Kunden analy­sieren. Wie inter­agiert sie oder er mit unserem Shop? Wo gibt es evtl. Engpässe oder negative Erleb­nisse (Customer Experience) in der Inter­aktion mit unserem Unternehmen?

Diese Fragen lassen sich anhand von Frame­works beant­worten, die dabei unter­stützen, das Kunden­er­lebnis schema­tisch darzu­stellen. Die Modelle, wie z. B. der STDC-Ansatz von Google (See-Think-Do-Care), unter­teilen die Kunden­in­ter­kation in einzelne Phasen. Jede der Phasen kann anhand von Daten bzw. Metriken auf ihren „Erfolg“ hin bewertet werden.

Mit dem STDC-Modell würden Unter­nehmen z. B. in der „See“-Phase beurteilen, ob neue Reich­weite – also Attraction – aufgebaut werden konnte. Betrachtet werden die Kennzahlen „neue Besucher“, „Engagment Rate“ oder „Impression Share“. Die „Do“-Phase fokus­siert sich auf die Trans­ak­tionen der Kunden, der Erfolg dieser Phase der Customer Journey lässt sich über die Metriken „Conversion Rate“, „Cart Abandonment“ oder „Average Order Value (AOV) messen.

Nun haben wir es aber mit zwei Heraus­for­de­rungen zu tun: Zum einen handelt es sich bei den eben benannten Metriken um stark „funnel-lastige“ Kennzahlen, basierend auf histo­ri­schen Daten, und weniger um kunden­zen­trierte Metriken. Zum anderen werden wir viele dieser Daten, die meist von Dritt­an­bietern stammen, in Zukunft nicht mehr erheben bzw. auswerten können.

Perspek­tiv­wechsel im Marketing: kunden- statt funnel­ge­trieben agieren

Eine Lösung dafür bietet die Perspektive des kunden­ge­trie­benen Marke­tings. Indem wir den Blick auf den Kunden selbst richten und nicht mehr „nur“ auf die Phasen des Funnels, erreichen wir eine neue Qualität der Erfolgsmessung.

Dafür müssen wir die Hoheit über unsere Kunden­daten zurück­erlangen und diese in einer „single source of truth“ zusam­men­führen. So werden wir unabhängig von Dritten und können eine ganzheit­liche „Customer Intel­li­gence“ aggregieren.

Hierdurch versetzen wir uns in die Lage, die Customer Journey nicht mehr als linearen Funnel zu verstehen, sondern als dynamische Inter­aktion zu gestalten (Hyper-Perso­na­li­sierung). Neue Daten-Dimen­sionen wie Psycho­graphie und Intention können dabei helfen, Nutzer noch besser zu verstehen und die Journey passender zu kontex­tua­li­sieren. So können wir den Nutzer selbst noch mehr in den Fokus stellen und neue Metriken zur Erfolgs­messung heranziehen.

Wesentlich spannender als das bisherige Kaufver­halten der Kunden, das sich über einen histo­ri­schen Customer Lifetime Value erfassen lässt, sind voraus­schauende Analysen zum  Kaufver­halten der Zukunft (Predictive Analytics). So lassen sich durch­ge­führte Maßnahmen innerhalb einer Customer Journey besser bewerten. Die „predicted purchases“ und ein vorher­ge­sagter AOV geben eine Einschätzung darüber, wie sich Kunden im kommenden Zeitraum X verhalten werden. Stimmt die Vorhersage oder konnte das Verhalten positiv sogar beein­flusst werden? Wie wertvoll ist ein bestimmter Kunde im Zeitraum X für das Unter­nehmen (RLV – Residual Lifetime Value)? Die „Customer Lifespan“ wird zum neuen dynami­schen Richtwert in der Erfolgs­messung der Kundenbindung.

Der neue Ansatz des kunden­ge­trie­benen Marke­tings eröffnet die Möglichkeit, dynamische und kunden­zen­trierte Metriken in die Erfolgs­messung eines Unter­nehmens einfließen zu lassen. Die Konse­quenz sind bessere Budge­t­al­lo­kation und ein gestei­gerter ROI über kontex­tua­li­sierte Perso­na­li­sierung der Customer Journey.

Der Original-Beitrag zum Thema ist zuerst erschienen in der OneToOne.

Für einen übergrei­fenden Einstieg ins Thema kunden­ge­trie­benes Marketing empfehlen wir unser White­paper Bye bye daten­ge­trie­benes Marketing: Es lebe das kunden­ge­triebene Marketing, das hier angefordert werden kann.

Autor

Timo Burmeister

Timo Burmeister ist Senior Consultant bei elabo­ratum. Seine Beratungs­schwer­punkte liegen im digitalen Marketing vor allem in den Bereichen Search Experience, Data Analytics, UX und Behavioral Economics. Timo Burmeister verfügt über weitrei­chende Erfah­rungen in der Konzeption, Durch­führung und Erfolgs­messung von Online-Kampagnen. 

Kontakt: timo.burmeister@nullelabo​ratum​.de