Die meisten Unternehmen sammeln Unmengen von Daten von ihren Kunden . Das Sammeln der Daten ist jedoch nur die halbe Miete. Noch wichtiger ist, was Sie damit machen. Und genau hier kommt Data Mining ins Spiel.
Was ist „Data Mining“?
Kurzum: Beim Data Mining werden gesammelte Daten analysiert, um Trends aufzuspüren, die vorher nicht sofort offensichtlich waren. Dies kann Kaufgewohnheiten oder Vorlieben aufdecken, die Ihnen helfen können, ein besseres Marketing für einen bestimmten Kunden zu betreiben oder besser auf ihn einzugehen.
Es scheint, als ob das einzige wirkliche Hindernis für ein umfassendes Data Mining technologische Einschränkungen wären. Es geht jedoch nicht so sehr darum, wie viel Sie wissen, sondern wie Sie diese neuen Informationen nutzen.
Wie kann ich Daten analysieren?
Welche Arten von Informationen Sie sammeln, steht in Beziehung mit der Methode, mit der die Daten ursprünglich gewonnen wurden. Umfragen, Feedback-Analysen, demografische Informationen und andere Methoden können helfen, bestimmte Arten von Informationen zu extrahieren.
Es gibt verschiedene Methoden, um Daten zu durchsuchen. Die folgenden Begriffe wirken zunächst vielleicht etwas einschüchternd. Es ist jedoch wahrscheinlich, dass Sie bereits einige dieser Methoden kennen oder sogar bereits angewendet haben.
Assoziationsanalyse
Dies ist eine Methode, die viele Einzelhändler anwenden, mitunter ohne sich dessen bewusst zu sein. Die Assoziationsanalyse zielt darauf ab, zu untersuchen, was ein Kunde gekauft hat, und diese Informationen zu nutzen, um vorherzusagen, was er in Zukunft kaufen wird.
Online-Händler verwenden diese Informationen, um Produkte zu empfehlen, die sich auf die Artikel in einem Warenkorb beziehen, oder um ähnliche Produkte zu empfehlen, die andere Kunden ebenfalls gekauft haben. Nicht selten empfehlen sie auch Zubehör oder Ergänzungsartikel.
Offline-Händler nutzen diese Informationen, um das Laden-Layout zu verbessern. Einkaufsdaten können auch bei der Schulung von Vertriebsmitarbeitern zu weitverbreiteten Upsell- und Cross-Selling-Strategien hilfreich sein.
Verkaufsprognose
Bei dieser Methode geht es nicht darum, vorherzusagen, was ein Kunde kauft, sondern wann er voraussichtlich wieder etwas kaufen wird. Dies ist besonders für Einzelhändler nützlich, die Verbrauchsgüter verkaufen. Diese Methode betrachtet die verfügbaren Kunden in Ihrem geografischen Gebiet und die Konkurrenz.
Kundentreue
Dies ist weniger eine Methode, sondern vielmehr eine Praxis, die zur Sammlung von Kundeninformationen führt. Treueprogramme bieten dem Kunden Vorzüge in Form von Punkten, Werbeaktionen, Rabatten oder anderen Anreizen, Ihr Geschäft aufzusuchen.
Gleichzeitig erfassen Treueprogramme auch Kundenkontaktinformationen und das Kaufverhalten. Diese Informationen können dann genutzt werden, um spezifische Produkte gezielter gegenüber diesen Kunden zu vermarkten.
Kundensegmentierung
Irgendwann werden Sie Ihre Kunden in bestimmte Segmente einteilen wollen, die stärker fokussiert sind. Da Treueprogramme wichtige demografische Datenpunkte liefern können, sind sie besonders nützlich, um Ihre Kunden in kleinere Gruppen einzuteilen.
Quelle: https://www.slideshare.net/jhasumit/customer-segmentation-approach
Wenn Sie genügend Informationen sammeln, können diese Gruppen in bestimmte Segmente eingeteilt werden, wie z. B. Kunden, die auf Werbe- oder Rabattaktionen reagieren, Kunden, die eher an einem Wochenende einkaufen oder Kunden, die eine Vorliebe für Produkte einer bestimmten Marke haben.
Diese Informationen können weiter verwendet werden, um diese Kunden gegebenenfalls gezielt anzusprechen. Wenn Sie z. B. wissen, dass X Kunden auf ein bestimmtes Aktionsangebot reagieren, können Sie die Wirksamkeit dieser Aktion planen und vorhersagen.
Zufriedenheitsdaten
Kunden sind oft bereit, ihre Gedanken zu teilen und können wertvolles Feedback geben. Durch die Analyse dieses Feedbacks erhalten Sie wertvolle Einblicke in die Customer Journey Ihres Kunden. Was lief richtig? Was lief falsch? Welche Änderungen würden sie sich wünschen?
Data Mining wird typischerweise als ein breit angelegter wissenschaftlicher Ansatz zur Optimierung des Verkaufs angesehen. Häufig handelt es sich um einen Ansatz, der einer technischen Denkweise entspricht und der statistische Muster erzeugt, ohne dabei Rücksicht auf die Anwendung dieser Muster zu nehmen.
Zufriedenheitsdaten in Form von Kunden-Feedback sind eine direktere und persönlichere Methode, um spezifische Informationen zu erhalten, die direkt von der Erfahrung des Kunden beeinflusst werden. Diese Informationen können verwendet werden, um Verbesserungen an Ihrem Laden-Layout, Ihren Kundenservicerichtlinien, Produktangeboten und vielem mehr vorzunehmen.
Als Teil eines jeden Kundenbeziehungs-Management-Plans ist die Erhebung von Zufriedenheitsdaten in Form von Kunden-Feedback für jeden Einzelhändler von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht nicht nur den Austausch positiver Informationen, sondern bietet auch eine Plattform für ehrliche Kritik und Verbesserungsvorschläge.
Einzelhändler, die darüber nachdenken, in Data Mining zu investieren, sollten das Feedback-Management unbedingt in Ihre Überlegungen einbeziehen. Statistische Analysen können Muster aufdecken und bei der Verkaufsprognose helfen, ja. Ehrliches Feedback von echten Kunden aber kann Ihnen viel mehr verraten.
