Customer Insights Assessment - die Potentiale von Customer Insights richtig nutzen

(openPR) Mit dem Trendthema Big Data sind verschiedene Schlagwörter verbunden, wie zum Beispiel Data Governance, Visualisierung von Daten im Business Reporting oder Predictive Analytics. Was verbirgt sich aber hinter diesen Schlagwörtern? Wie kann man sich im Dschungel von Big Data und Analytics zurechtfinden und welchen Weg sollte man als Unternehmen einschlagen, um die Potentiale von Data Analytics richtig zu nutzen? Im Folgenden wird eine Roadmap aufgezeigt, wie Unternehmen den Aufbau von Customer Analytics planen und wie Maßnahmen eingeleitet und umgesetzt werden können, damit die Potentiale von Customer Analytics genutzt werden.
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Mit der strategischen Zielplanung fängt alles an
Die Bewertung von Customer Analytics sollte immer die strategischen Ziele im Unternehmen, und daraus abgeleitet, die Ziele im Marketing und Customer Relations Management als Startpunkt nehmen. Dies beginnt mit den allgemeinen Geschäftszielen, die sich ein Unternehmen gesetzt hat (wie z.B. Steigerung des Umsatzes, Senkung von Betriebskosten, Einführung neuer Produkte, usw.). Die daraus abgeleiteten Ziele für Marketing- bzw. CRM-Abteilungen oder Data Mining Teams sind dann ein zentraler Ausgangspunkt für die Bewertung und die weitere Nutzung von Customer Analytics Modellen. Ziele für CRM- oder Data Mining-Abteilungen können zum Beispiel die Entwicklung von Kundensegmentierungs- Modellen zur effizienteren Zielgruppenansprache oder die Erhöhung von Responsequoten von Direktmarketing-Maßnahmen sein.

Im nächsten Schritt wird dann ermittelt, welche Analytics Ansätze zu welchen Zwecken bereits im Unternehmen eingesetzt und wie erfolgreich diese umgesetzt werden oder ob noch Verbesserungsansätze bestehen. Auf Basis dieser Bestandsaufnahme kann der Reifegrad einzelner Ansätze sowie der Gesamtreifegrad im Bereich Customer Analytics ermittelt werden.


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