10 leistungsstarke Methoden zur Verhaltenssegmentierung, um Ihre Kunden zu verstehen

By Gary DeAsi

Wissen, wer Ihre Kunden sind, ist großartig, aber wissen, wie sie sich verhalten, ist noch besser.
Jon Miller

Kundensegmentierung war schon immer wichtig. Aber da die Orchestrierung von Kundenreisen, die das Gesamterlebnis eines Kunden widerspiegeln und nicht seine letzte Interaktion innerhalb eines isolierten Berührungspunktes, heute für den Unternehmenserfolg unerlässlich ist, ist eine effektive Segmentierung ein absolutes Muss.

Aber laut einem aktuellen Forrester-Bericht geben nur 33 % der Unternehmen, die eine Kundensegmentierung verwenden, an, dass sie diese als signifikant wirkungsvoll empfinden. Dem Bericht zufolge liegt der Hauptgrund für das Scheitern von Unternehmen darin, dass sie immer noch traditionelle Ansätze zur Kundensegmentierung verwenden, ohne die breite Palette an Kundendaten und fortschrittlichen Analysetechniken zu nutzen, die heute zur Verfügung stehen.

Mit anderen Worten, sie verwenden keinen modernen Ansatz zur Verhaltenssegmentierung.

In diesem Beitrag gebe ich Ihnen einen detaillierten Überblick über 10 verschiedene Ansätze zur Verhaltenssegmentierung, mit denen Sie Ihre Kunden und deren Ziele besser verstehen können, um den Erfolg der Reise zu maximieren und Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Was ist Verhaltenssegmentierung?

Traditionelle Segmentierungsansätze konzentrierten sich hauptsächlich darauf, wer die Kunden sind, und die Segmente basierten auf demografischen Attributen wie Geschlecht oder Alter und firmenbezogenen Attributen wie Unternehmensgröße oder Branche. Aber wie ich in meinem letzten Beitrag über Daten zum Kundenverhalten erläutert habe, reicht es nicht mehr aus, nur zu wissen, wer Ihre Kunden sind.

Bei der Verhaltenssegmentierung geht es darum, Kunden nicht nur dadurch zu verstehen, wer sie sind, sondern auch durch das, was sie tun, und zwar anhand von Erkenntnissen, die aus den Handlungen der Kunden abgeleitet werden.

Die Verhaltenssegmentierung ist eine Form der Kundensegmentierung, die auf Verhaltensmustern basiert, die von Kunden gezeigt werden, während sie mit einem Unternehmen/einer Marke interagieren oder eine Kaufentscheidung treffen. Sie ermöglicht es Unternehmen, Kunden nach ihrem Wissen über, ihrer Einstellung zu, ihrer Nutzung von oder ihrer Reaktion auf ein Produkt, eine Dienstleistung oder eine Marke in Gruppen einzuteilen.

Das Ziel ist die Identifizierung von Kundensegmenten, die es Ihnen ermöglichen zu verstehen, wie Sie die besonderen Bedürfnisse oder Wünsche einer Kundengruppe ansprechen können, Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Customer Journey zu entdecken und ihren potenziellen Wert für Ihr Unternehmen zu quantifizieren.

Warum Kunden nach Verhalten segmentieren?

Hier sind vier Hauptvorteile der Gruppierung von Kunden in verschiedene Segmente auf der Grundlage ihres Verhaltens:

1. Personalisierung. Verstehen Sie, wie verschiedene Kundengruppen mit unterschiedlichen Angeboten zu den geeignetsten Zeitpunkten über ihre bevorzugten Kanäle angesprochen werden sollten, um sie auf ihrem Weg zu erfolgreichen Ergebnissen effektiv zu unterstützen.
2. Vorausschauend. Nutzung historischer Verhaltensmuster zur Vorhersage und Beeinflussung des zukünftigen Kundenverhaltens und -ergebnisses.
3. Prioritätensetzung. Treffen Sie intelligentere Entscheidungen über die optimale Zuweisung von Zeit, Budget und Ressourcen, indem Sie hochwertige Kundensegmente und Initiativen mit den größten potenziellen Auswirkungen auf das Geschäft identifizieren.
4. Leistung. Überwachen Sie Wachstumsmuster und Veränderungen in wichtigen Kundensegmenten im Laufe der Zeit, um den Zustand des Unternehmens zu beurteilen und die Leistung im Vergleich zu den Zielen zu verfolgen. Auf hohem Niveau bedeutet dies, die Größe und den Wert von Kundensegmenten zu quantifizieren und zu verfolgen, wie „positive“ und „negative“ Segmente im Laufe der Zeit wachsen oder schrumpfen.

10 leistungsstarke Methoden zur Verhaltenssegmentierung, mit denen Sie Ihre Kunden besser verstehen können

Traditionell gehen die meisten Experten von sechs primären Arten der Verhaltenssegmentierung aus.

(Quelle)

Während diese sechs „klassischen“ Arten der Verhaltenssegmentierung auch heute noch sehr relevant sind, haben sie sich auch weiterentwickelt und neue Bedeutungen, Anwendungen und Anwendungsfälle angenommen.

In diesem Beitrag werden wir sowohl die „traditionellen“ als auch die „modernen“ Interpretationen jedes Typs untersuchen und gleichzeitig die Liste um einige interessante neue Möglichkeiten ergänzen, wie einige unserer Kunden und Partner die Verhaltenssegmentierung heute nutzen.

Die 10 Methoden der Verhaltenssegmentierung sind:

(Klicken Sie, um zu den einzelnen Abschnitten zu springen)

1. Kaufverhalten
2. angestrebter Nutzen
3. Stadium der Customer Journey
4. Nutzung
5. Anlass oder Zeitpunkt
6. Kundenzufriedenheit
7. Kundentreue
8. Interesse
9. Engagement-Level
10. Benutzerstatus

Ein paar wichtige Punkte, die Sie beachten sollten, bevor wir eintauchen:

• Diese Liste schließt sich NICHT gegenseitig aus.
• Die Art und Weise, wie Sie bei der Definition von Segmenten vorgehen und verschiedene Arten der Verhaltenssegmentierung verwenden, kann je nach Ihrem Unternehmen stark variieren.
• Eine oder mehrere dieser Segmentierungsmethoden können gleichzeitig oder in Kombination mit anderen Segmenttypen verwendet werden.

Kaufverhalten

Wie verhalten sich Kunden auf dem Weg zum Kauf unterschiedlich?

Bei der auf dem Kaufverhalten basierenden Segmentierung geht es darum, Trends zu erkennen, wie sich verschiedene Kunden während des Kaufentscheidungsprozesses verhalten.

Das Kaufverhalten kann uns helfen zu verstehen:

• Wie verschiedene Kunden die Kaufentscheidung angehen
• Die Komplexität und Schwierigkeit des Kaufprozesses
• Die Rolle, die der Kunde im Kaufprozess spielt
• Wichtige Barrieren auf dem Weg zum Kauf
• Welche Verhaltensweisen am ehesten und am wenigsten einen Kauf vorhersagen

Vorhersagende Verhaltenssegmente

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Analyse des Kundenverhaltens während der gesamten Customer Journey und zur Identifizierung von Mustern im Zeitverlauf, erstellen Unternehmen jetzt prädiktive Segmente auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit, dass verschiedene Kunden einen bestimmten Kauf tätigen.

Es gibt zwei gängige Möglichkeiten, vergangenes Verhalten zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse zu nutzen:

• 1. Nutzung vergangener Käufe zur Vorhersage künftiger Käufe
  2. Nutzung des Verhaltens auf dem Weg zumKaufverhaltens zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit eines Kaufabschlusses

Implizite Segmente auf der Grundlage des digitalen Verhaltens

Ein weiterer moderner Ansatz nutzt Muster im digitalen Verhalten, um die Vielfalt der Vorgehensweisen verschiedener Kunden im Kaufprozess zu verstehen, um die wichtigsten Hindernisse zu identifizieren, die Vermarkter auf dem Weg zum Kauf beseitigen müssen.

Abhängig von Ihrem Unternehmen gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, dies zu tun. Lacie Larschan hat in einem kürzlich erschienenen Artikel einige Beispiele für diese Methode im eCommerce vorgestellt. Sie unterteilt die Käufer in sechs verschiedene Verhaltenssegmente mit entsprechenden Buyer Personas, indem sie implizite Annahmen auf der Grundlage ihrer Online-Interaktionen trifft:

• Der „preisbewusste“ Käufer ist ein Schnäppchenjäger, der nach dem niedrigstmöglichen Preis sucht.
• Der „kluge“ Käufer ist ein gründlicher, akribischer Forscher, der jeden einzelnen Faktor verstehen will, bevor er sich auf einen einzelnen einlässt.
• Der „risikoscheue“ Käufer ist ein vorsichtiger, wirtschaftlich vorsichtiger Käufer, der sich schwer tut, einen Kauf ohne die richtige Versicherung, wie z. B. ein gutes, problemloses Rückgaberecht, abzuschließen.
• Der „bedarfsorientierte“ Käufer ist ein Käufer, der die Bestätigung braucht, dass das Produkt beliebt ist und von Gleichgesinnten bestätigt wird.
• Der „Ich kaufe es später“-Käufer ist ein Käufer, dem es an Dringlichkeit mangelt.
• Der „überredbare“ Käufer ist ein Impulskäufer, der für Cross-Sell-Angebote sehr empfänglich ist.

Wenn Sie so viel darüber erfahren können, wie verschiedene Kunden eine Kaufentscheidung durch Verhaltensdaten aus nur einem einzigen Kanal innerhalb einer einzigen Web-Sitzung angehen, stellen Sie sich vor, wie viel mehr Sie entdecken könnten, wenn Sie Daten zum Kundenverhalten verwenden, die Interaktionen über alle Kanäle hinweg über einen längeren Zeitraum umfassen.

Gesuchte Vorteile

Welche primären Vorteile suchen verschiedene Kunden während einer Kaufentscheidung?

Wenn Kunden ein Produkt oder eine Dienstleistung recherchieren, kann ihr Verhalten wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, welche Vorteile, Merkmale, Werte, Anwendungsfälle oder Probleme die wichtigsten Motivationsfaktoren sind, die ihre Kaufentscheidung beeinflussen.

Wenn ein Kunde einem oder mehreren Vorteilen einen wesentlich höheren Stellenwert einräumt als den anderen, sind diese primär gesuchten Vorteile die entscheidenden Motivationsfaktoren für die Kaufentscheidung dieses Kunden.

Ein einfaches Beispiel sind Verbraucher, die Zahnpasta aus verschiedenen Gründen kaufen:

1. Zahnaufhellung
2. empfindliche Zähne
3. Geschmack
4. Preis

Dieses Beispiel für B2C-Zahnpasta lässt sich auf nahezu jedes Unternehmen in jeder Branche anwenden. Bei B2B-Software kann es sich bei den gesuchten Vorteilen um bestimmte Funktionen oder Fähigkeiten, um Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit oder Genauigkeit oder um wichtige Integrationen mit anderen Tools handeln.

Zwei potenzielle Kunden können in Bezug auf ihre demografischen oder firmenbezogenen Merkmale oder aus Sicht einer Customer Persona identisch aussehen, aber sie können sehr unterschiedliche Werte in Bezug darauf haben, welche Vorteile und Funktionen für sie am wichtigsten und am unwichtigsten sind.

Wenn Sie vier Kunden haben, die alle einen anderen Hauptnutzen suchen, und Sie ihnen allen eine Nachricht über denselben Nutzen schicken, dann verfehlen Sie mit 75 % Ihrer Kommunikation das Ziel und verschwenden 75 % Ihrer Zeit und Ihres Budgets.

Indem Sie das Verhalten jedes einzelnen Kunden verstehen, wie er im Laufe der Zeit mit Ihrer Marke interagiert, können Sie die Kunden auf der Grundlage ihrer gewünschten Vorteile in Segmente einteilen und Ihr Marketing für jedes Segment entsprechend personalisieren.

Stufe der Customer Journey

In welcher Stufe der Customer Journey befindet sich ein neuer oder bestehender Kunde gerade?

Durch die Erstellung von Verhaltenssegmenten nach Stufe der Customer Journey können Sie die Kommunikation ausrichten und die Erfahrungen personalisieren, um die Konversionsrate in jeder Stufe zu erhöhen. Darüber hinaus hilft es Ihnen, Phasen zu erkennen, in denen Kunden nicht vorankommen, so dass Sie die größten Hindernisse und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren können.

Die Segmentierung Ihrer Kunden nach Journey-Phasen ist jedoch nicht einfach.

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass ein einziges Kundenverhalten oder eine einzige Interaktion ausreicht, um genau festzustellen, in welcher Journey-Phase sich ein Kunde gerade befindet.

„Dieser Interessent hat sich diesen Inhalt angesehen oder auf diese Anzeige geklickt, also befindet er sich in der Phase ____________“

In den meisten Fällen reichen ein oder zwei Verhaltensdatenpunkte nicht aus, um die aktuelle Journey-Phase eines Kunden genau zu bestimmen.

Kunden, die sich in unterschiedlichen Phasen befinden, interagieren mit Inhalten und Erlebnissen, die für unterschiedliche Phasen konzipiert wurden, über unterschiedliche Kanäle, zu unterschiedlichen Zeiten und in keiner bestimmten Reihenfolge.

Die effektivste Methode zur genauen Bestimmung der aktuellen Phase der Customer Journey ist die Nutzung aller Verhaltensdaten eines Kunden über alle Kanäle und Berührungspunkte hinweg, sodass Sie gewichtete Algorithmen auf der Grundlage von Verhaltensmustern im Laufe der Zeit erstellen können.

Dieses Diagramm zeigt das Verhalten eines einzelnen potenziellen Kunden über einen Zeitraum der letzten vierzehn Tage. Dieser Interessent befindet sich in der Überlegungsphase der Customer Journey, aber seine Verhaltensweisen treten in einer völlig willkürlichen Reihenfolge auf und verlaufen nicht linear von Phase zu Phase. Dies ist ein sehr viel realistischeres Bild davon, wie das Verhalten von Kunden in einem bestimmten Zeitrahmen aussehen kann, wenn sie mit einer Marke interagieren.

Wenn Sie versuchen würden, anhand von ein oder zwei der Verhaltensweisen zu bestimmen, in welcher Phase der Customer Journey sich dieser Interessent befindet, könnten Sie leicht eine falsche Annahme treffen. Wenn Sie beispielsweise anhand eines der ersten beiden Verhaltensweisen urteilen, scheint es, als befände sich der Interessent in der Bewusstseins- oder Bildungsphase. Wenn Sie jedoch die Verhaltensweisen mit Hilfe von Algorithmen gewichten, die auf historischen Mustern beruhen, wird viel deutlicher, dass die Überlegungsphase die wahrscheinlichste Phase der Reise dieses Interessenten ist.

Machen Sie auch nicht den Fehler, anzunehmen, dass Kunden im Laufe der Zeit einfach von selbst in die nächste Phase ihrer Reise übergehen.

Wenn Sie ein Jahresabonnementgeschäft betreiben und davon ausgehen, dass ein Kunde im Laufe des Jahres von der Adoptions- zur Retentionsphase übergegangen ist, kann es zu einem bösen Erwachen kommen, wenn die Zeit für die Erneuerung gekommen ist. Auch hier sind Verhaltensdaten der einzige Weg, um die Wahrheit zu erfahren, oder zumindest so nah wie möglich an sie heranzukommen.

Nutzung

Wie oft (und wie viel) nutzen Kunden Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung? Wie nutzen sie es?

Die Nutzung eines Produkts oder einer Dienstleistung ist eine weitere gängige Methode, um Kunden nach Verhalten zu segmentieren, basierend auf der Häufigkeit, mit der ein Kunde ein Produkt oder eine Dienstleistung kauft oder damit interagiert.

Wie oft reisen Kunden mit Airbnb? Wie oft kaufen Kunden Produkte bei Amazon?

Wie oft loggen sich Kunden eines B2B-SaaS-Unternehmens tatsächlich ein und nutzen Ihre Software? Wie viel Zeit verbringen sie damit? Wie nutzen sie sie? Welche Funktionen nutzen sie?

Das Nutzungsverhalten kann ein aussagekräftiger Indikator für Loyalität oder Abwanderung und damit für den Lifetime Value sein.

In einem kürzlich erschienenen Beitrag mit dem Titel How to Use Customer Behavior Data to Drive Revenue (Wie man Daten zum Kundenverhalten nutzt, um den Umsatz zu steigern) habe ich ein Beispiel dafür gegeben, wie Netflix Daten zur Kundennutzung nutzt, um Verhaltenssegmente auf der Grundlage des monatlichen Inhaltskonsums der Nutzer zu erstellen, was es dem Unternehmen schließlich ermöglichte, die Abwanderungsrate zu senken und den Customer Lifetime Value so weit zu steigern, dass das Unternehmen nach Schätzungen der Geschäftsleitung jedes Jahr 1 Milliarde US-Dollar einspart.

Dieser Anwendungsfall von Netflix ist ein gutes Beispiel für eine mengenbasierte Nutzungssegmentierung.

Segmente auf der Grundlage der Nutzungsmenge oder -häufigkeit

• Heavy User (oder „Super User“) sind Kunden, die die meiste Zeit mit Ihrer Lösung verbringen und/oder am häufigsten kaufen. Dies sind in der Regel Ihre eifrigsten und engagiertesten Kunden, die sich auch am meisten auf Ihr Produkt/Ihre Dienstleistung verlassen können.
• Durchschnittliche oder mittlere Nutzer sind Kunden, die Ihre Lösung halbwegs regelmäßig nutzen oder kaufen, aber nicht sehr häufig. Oft können diese zeit- oder ereignisbezogen sein.
• Leichte Nutzer sind Kunden, die im Verhältnis zu anderen Kunden viel weniger nutzen oder kaufen. Je nach Unternehmen kann es sich dabei sogar um einmalige Nutzer handeln, aber auch hier kommt es auf die relative Nutzung im Vergleich zum restlichen Kundenstamm an.

Diese nutzungsbasierten Verhaltenssegmente sind von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht zu verstehen, warum bestimmte Kundentypen zu Heavy oder Light Usern werden. Durch eine solche Segmentierung können Sie verschiedene Maßnahmen und Ansätze testen, um die Nutzung durch bestehende Kunden zu erhöhen und neue Kunden zu gewinnen, die mit höherer Wahrscheinlichkeit denselben Nutzungsmustern folgen wie Ihre Superuser.

Im Laufe der Zeit ist es wichtig, Veränderungen im Nutzungsverhalten der Kunden zu beobachten. Auf diese Weise können Sie Probleme und Chancen sowohl auf aggregierter Ebene (um die Gesamtleistung des Unternehmens zu messen) als auch auf der Ebene des einzelnen Kunden erkennen (um z. B. festzustellen, ob bei einem Kunden ein hohes Abwanderungsrisiko besteht).

(Quelle)

Handverlesene ähnliche Inhalte: How to Reduce Churn with Customer Journey Analytics

Segmente basierend auf der Qualität der Nutzung

Während Quantität und Häufigkeit der Nutzung sicherlich wertvolle Verhaltenssegmente sein können, bedeutet eine hohe Nutzung nicht immer, dass auch der meiste Wert geliefert wird, sowohl für den Kunden als auch letztendlich für Ihr Unternehmen

Zum Beispiel könnte ein SaaS-Kunde eine Menge Produktnutzungsverhalten aufweisen, aber in Wirklichkeit sind die Dinge vielleicht nicht so toll, wie sie an der Oberfläche erscheinen. Vielleicht nutzen sie:

1. das Produkt nicht so effektiv, wie sie es könnten,
2. nur einen Bruchteil der wichtigsten Funktionen oder Möglichkeiten der Lösung,
3. nur das Produkt, weil sie es müssen, sind aber unzufrieden und wollen langfristig zu einem Mitbewerber wechseln.

In allen drei Beispielen spiegelt die Menge der Nutzung nicht den Wert wider, den sie tatsächlich erhalten.

Dieser Kunde mag zwar die Kriterien eines „Heavy-User“-Segments erfüllen, aber in Wirklichkeit erhält er nicht genug Wert und wird in Zukunft wahrscheinlich ein hohes Abwanderungsrisiko haben (wenn er es nicht schon getan hat).

Anlass- oder zeitbezogen

Wann ist es am wahrscheinlichsten, dass Kunden einen Kauf tätigen oder sich mit einer Marke beschäftigen?

Traditionell beziehen sich anlass- und zeitbasierte Verhaltenssegmente sowohl auf allgemeine als auch auf persönliche Anlässe.

• Universelle Anlässe gelten für die Mehrheit Ihrer Kunden oder Ihrer Zielgruppe. Ein typisches Beispiel sind Feiertage und saisonale Ereignisse, bei denen die Verbraucher mit größerer Wahrscheinlichkeit bestimmte Einkäufe rund um die Feiertage oder zu bestimmten Zeiten des Jahres tätigen.
• Wiederkehrende persönliche Anlässe sind Kaufmuster für einen einzelnen Kunden, die sich über einen bestimmten Zeitraum hinweg ständig wiederholen, z. B. jährliche Anlässe wie Geburtstage, Jahrestage oder Urlaube, monatliche Einkäufe wie Geschäftsreisen oder sogar tägliche Rituale wie die morgendliche Tasse Kaffee auf dem Weg zur Arbeit.
• Seltene persönliche Anlässe beziehen sich ebenfalls auf einzelne Kunden, sind aber unregelmäßiger und spontaner und daher schwieriger vorherzusagen, wie z. B. der Besuch der Hochzeit eines Freundes.

Diese Anlässe lassen sich zwar nur schwer vorhersagen, aber es ist möglich (Sie erinnern sich vielleicht an die Schlagzeilen von vor ein paar Jahren, als Target berühmt geworden ist, indem es Verkaufsdaten verwendet hat, um herauszufinden, wann Windeln und andere Babyprodukte an Frauen vermarktet werden sollten, und zwar auf der Grundlage des Zeitpunkts, zu dem sie zuvor Schwangerschaftstests gekauft hatten. )

Zielsegmente nach Tageszeit, Wochentag usw.

Eine andere, modernere Anwendung der zeitbasierten Verhaltenssegmentierung hat mit Zeiten zu tun, in denen ein Kunde eine höhere Neigung hat, sich mit einer Marke zu beschäftigen oder für Angebote empfänglicher zu sein.

Verhaltensmuster in den Vorlieben einzelner Kunden beim Lesen von E-Mails, beim Surfen in sozialen Netzwerken, bei der Produktrecherche und beim Konsumieren von Inhalten sind alles Beispiele, die genutzt werden können, um Vermarktern zu helfen, die besten Tage und Zeiten zu verstehen, um verschiedene Kunden mit Angeboten anzusprechen.

Netflix, Dominos, Open Table und Hotel Tonight senden mir alle freitags mehr E-Mails als an jedem anderen Tag der Woche. Why? Inhalte, Pizzalieferungen und Last-Minute-Restaurant- und Hotelreservierungen sind alles Dinge, die ich eher am Wochenende konsumiere oder kaufe.

Segmente nach der Zeit, die seit dem letzten Kauf oder der letzten Aktion verstrichen ist

Ein anderer zeitbasierter Ansatz ist die Vorhersage, wann Kunden am ehesten einen Kauf tätigen, basierend auf der Zeit, die seit einem früheren Kauf oder einer früheren Aktion verstrichen ist.

Ein Kunde könnte z. B. in den Wochen oder Monaten nach einem Erstkauf mit größerer Wahrscheinlichkeit erneut einkaufen oder umgekehrt erst nach einer bestimmten Zeitspanne nach einem Erstkauf oder einer Erneuerung einen Up-Sell- oder Cross-Sell-Kauf tätigen. Der bereits erwähnte Schwangerschaftstest von Target wäre ein weiteres Beispiel hierfür.

Kundenzufriedenheit

Wie zufrieden sind Ihre Kunden WIRKLICH?

NPS®-Umfragen und andere ähnliche Kundenfeedback-Mechanismen sind sicherlich wertvolle Methoden, um die Kundenzufriedenheit zu messen, aber Sie können sich nicht allein darauf verlassen.

Dafür gibt es drei Gründe:

1. Typischerweise nimmt nur ein Bruchteil der Kunden teil.
2. Ob Sie nun jährlich, halbjährlich, vierteljährlich oder sogar monatlich oder wöchentlich Umfragen durchführen, zwischen den Datenerhebungen verbleibt eine beträchtliche Zeitspanne, so dass Sie über längere Zeiträume im Dunkeln tappen, in denen sich der Zufriedenheitsgrad eines Kunden drastisch ändern kann.
3. Wie Swati Sahai in ihrem kürzlich erschienenen Beitrag über die Messung der Kundenzufriedenheit dargelegt hat, ist die ausschließliche Verwendung des NPS als Kennzahl für die Kundenzufriedenheit ein ineffektiver Ansatz, da er die sich ändernden Bedürfnisse und Erfahrungen der Kunden in den verschiedenen Phasen der Customer Journey nicht genau widerspiegelt.

Das Verhalten eines Kunden kann eine viel genauere und zuverlässigere Quelle für die Messung der Zufriedenheit sein, insbesondere mit Daten, die in Echtzeit und in jeder Phase der Customer Journey erfasst und aktualisiert werden können.

Es gibt viele Datenquellen, mit denen das Kundenverhalten angezapft werden kann, um die wahre Zufriedenheit eines Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt zu messen. Beweise für negative Kundenerfahrungen lassen sich an vielen Stellen finden und über viele verschiedene Kanäle, Systeme und Tools in Ihrem Unternehmen aufspüren. Das Gleiche gilt natürlich auch für positive Kundenerfahrungen.

Callcenter, Supportportale, Hilfeforen, Abrechnungs- und CRM-Systeme sowie soziale Medien sind nur einige Beispiele aus einer langen Liste von Orten, an denen sich diese Daten befinden könnten.

Indem Sie Ihre Kunden zunächst nach ihrer Zufriedenheit segmentieren – wie bei jeder Segmentierung – können Sie über die geeigneten Maßnahmen für jedes Segment entscheiden und diese dann nach ihren potenziellen geschäftlichen Auswirkungen quantifizieren und priorisieren.

Segment mit hoher Zufriedenheit	Segment mit niedriger Zufriedenheit
Zielgruppen mit Up-Sell- oder Cross-Verkaufschancen Bitte um Referenzen oder Fallstudien Kunden, die für ein Treueprogramm in Frage kommen Analysieren Sie die Kunden in diesem Segment, um Muster zu erkennen, die zu einer hohen Zufriedenheit führen könnten	Unterstützen Sie sie durch Up-Selling, Cross-Sell- und anderen Werbeangeboten Zielgruppen mit Kundenbindungskampagnen ansprechen Persönliche Ansprache durch den Kundendienst oder das Erfolgsteam priorisieren Kunden in diesem Segment analysieren, um potenzielle Ursachen für niedrige Zufriedenheit zu ermitteln

Indem Sie Ihre Kunden nach Zufriedenheit segmentieren, können Sie die Antworten auf Fragen wie diese ermitteln:
Welche Ihrer Kunden sind zu einem bestimmten Zeitpunkt am zufriedensten und am wenigsten zufrieden?

Welche Faktoren haben den größten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit?

Kundentreue

Wer sind Ihre treuesten Kunden? Wie können Sie deren Wert maximieren und mehr Kunden wie sie finden?

(Quelle)

Ihre treuesten Kunden sind das wertvollste Kapital für jedes Unternehmen (wohl mit Ausnahme der Mitarbeiter).) Sie sind billiger zu halten, haben in der Regel den höchsten Lebenszeitwert und, was am wichtigsten ist, können zu Ihren größten Markenvertretern werden; das ultimative Ziel jeder Kundenbeziehung.

Mit Hilfe von Verhaltensdaten können Kunden nach ihrem Loyalitätsgrad segmentiert werden, damit Sie Ihre treuesten Kunden identifizieren und ihre Bedürfnisse verstehen können, um sicherzustellen, dass Sie sie zufriedenstellen.

Loyale Kunden sind perfekte Kandidaten für Programme, die eine besondere Behandlung und Privilegien bieten, wie z. B. exklusive Prämienprogramme, um die Kundenbeziehung zu pflegen und zu stärken und Anreize für weitere Geschäfte zu schaffen.

Einige klassische B2C-Beispiele für solche Programme sind Vielfliegerprogramme von Fluggesellschaften, „Platin“-Kreditkartenmitglieder oder bevorzugte Gäste in Hotels und Kasinos.

Neben der Maximierung der Einnahmen aus treuen Kunden gibt es viele weitere potenzielle Vorteile, die den Lebenszeitwert der Beziehung erhöhen können, wie z. B. Empfehlungen, Referenzen, Befürwortungen und Zeugnisse, die Teilnahme an Fallstudien, die Bereitstellung von Produktfeedback und, was am wichtigsten ist, die Weitergabe positiver Mundpropaganda an Gleichgesinnte.

Nutzen Sie die Segmentierung des Kundenbindungsverhaltens, um wertvolle Antworten auf wichtige Fragen zu erhalten, wie z. B.:

Welche sind die Schlüsselfaktoren und Verhaltensweisen entlang der Customer Journey, die zu Loyalität führen?

Welche Kunden sind die besten Kandidaten für Treue- oder Advocate-Programme?

Wie können Sie Ihre treuesten Kunden bei Laune halten und den Wert, den Sie von ihnen erhalten, maximieren?

Interesse

Wofür interessieren sich verschiedene Kunden?

Die persönlichen und beruflichen Interessen Ihrer Kunden zu verstehen, ist der Schlüssel zur Personalisierung, Kundenbindung und Wertschöpfung.

Interessenbasierte Verhaltenssegmentierung kann entscheidend dazu beitragen, personalisierte Erlebnisse zu bieten, die Kunden binden und wiederkommen lassen. Dies gilt unabhängig davon, ob Ihr Ziel darin besteht, die Produktnutzung zu steigern, Kunden mit Cross-Sell- oder Upsell-Angeboten anzusprechen oder die richtigen Inhalte und Kommunikationen zu liefern, um Kunden zu pflegen und sie auf dem Weg zum Kauf oder zur Befürwortung zu unterstützen.

Netflix, Amazon und Spotify verwenden Empfehlungsmaschinen, um Inhalte und Produkte vorzuschlagen, die vollständig auf den Verhaltensinteressen der Kunden basieren.

Einer der großen Vorteile des Interessenverhaltens ist die Möglichkeit, bestimmte Interessen implizit mit anderen potenziell verwandten Interessen zu verbinden.

Bei jeder Erfassung eines Kundeninteresses gewichten Sie nicht nur das Interesse eines Kunden an einem bestimmten Thema, sondern multiplizieren auch die Anzahl zusätzlicher potenzieller Interessen/Themen, die für die Ansprache dieses Kunden effektiv sein könnten.

Maschinelles Lernen kann bei der Skalierung des Prozesses helfen. Je mehr Kunden sich engagieren und interagieren, desto mehr interessenbasierte Verhaltensweisen können mit der Zeit entdeckt, abgeleitet und gewichtet werden.

Engagement-Level

Wie engagiert sind Ihre Kunden? Wer sind Ihre engagiertesten und am wenigsten engagierten Kunden?

Zuvor habe ich in diesem Artikel über die nutzungsbasierte Verhaltenssegmentierung gesprochen, die sich speziell auf Kundeninteraktionen mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung bezieht. Die Segmentierung von Kunden nach dem Grad ihres Engagements kann zwar die Nutzung einschließen, umfasst aber auch ein breiteres Spektrum von Kundeninteraktionen mit Ihrer Marke, die für die Beurteilung der Stärke der Kundenbeziehung ebenso wertvoll sein können.

Wie Sie „Engagement“ definieren, hängt von Ihrem Unternehmen und Ihrer Rolle ab, aber ich denke, wir sind uns alle einig, dass Engagement im Allgemeinen gut ist.

Wenn ein Kunde positive Erfahrungen mit Ihrer Marke gemacht hat und infolgedessen bereit ist, häufiger zu interagieren und mehr Zeit mit Ihrer Marke zu verbringen, ist dies in der Regel ein gutes Zeichen für positive Ergebnisse, die folgen werden.

Je mehr Zeit ein Kunde mit Ihrer Marke verbringt und positive Erfahrungen macht, desto wahrscheinlicher ist es, dass:

• Das Vertrauen steigt.
• Eine positive Wahrnehmung der Marke entwickelt sich.
• Die Beziehung zur Marke wird gestärkt.
• Sie ziehen einen Kauf in Betracht.

Engagement ist eine wertvolle Kennzahl sowohl im Bereich vor als auch nach dem Kauf der Customer Journey.

Sie können beispielsweise eine auf Engagement basierende Segmentierung verwenden, um zu verstehen, wie engagiert verschiedene potenzielle Kunden in Ihrem Pre-Purchase Funnel sind oder wie aktiv bestehende Kunden in Ihrer Benutzer-Community sind.

Sie können Engagement auf der Ebene einzelner Kunden/Kontakte, auf der Ebene des gesamten Unternehmens oder Accounts oder auf beiden Ebenen messen. In jedem Fall ist die Segmentierung Ihrer Kunden nach dem Grad ihres Engagements sehr wertvoll, um zu verstehen, welche Kunden sich zu einem bestimmten Zeitpunkt am stärksten und am wenigsten mit Ihrer Marke beschäftigen und warum, und vor allem, um herauszufinden, was Sie dagegen tun werden.

Unten finden Sie ein Beispiel von Engagio, einer führenden Plattform für Account-Based Marketing, die Engagement als eine ihrer „Big 5“ ABM-Kennzahlen betrachtet. Die Software von Engagio ermöglicht es den Nutzern, das Verhaltensengagement in Minuten für jede einzelne Rolle eines potenziellen Kundenkontos sowie für jedes Konto insgesamt zu messen:

(Quelle)

Benutzerstatus

Der Benutzerstatus ist eine weitere Möglichkeit, verschiedene Kunden nach ihrer Beziehung zu Ihrem Unternehmen zu klassifizieren.

Nachfolgend finden Sie einige der häufigsten Beispiele für den Benutzerstatus:

• Nicht-Benutzer
• Prospects
• First-time buyers
• Regular users
• Defectors (ex-customers who have switched to a competitor)

Aber es gibt viele verschiedene mögliche Benutzerstatus, die Sie abhängig von Ihrem Geschäft haben können.

Ein Unternehmen mit einem „Free to Pro“-Modell oder einem „Free Trial“-Modell könnte beispielsweise einen Status für „Freemium“-Nutzer oder „Free Trial“-Nutzer haben.

Die richtige Technologie einsetzen

Schließlich ist es ohne die richtige Technologie unglaublich schwierig (an der Grenze zur Unmöglichkeit), mit der Verhaltenssegmentierung heute wirklich erfolgreich zu sein.

Google Analytics, Werbeplattformen wie Google Adwords und Facebook sowie Marketing-Automatisierungssysteme sind allesamt Beispiele für Tools, die Sie für die Analyse, Segmentierung und gezielte Ansprache von Kunden auf der Grundlage ihres Verhaltens nutzen können (und sollten).

Diese Tools können jedoch nur einen Bruchteil des Werts und der Möglichkeiten bieten, die in diesem Beitrag behandelt werden. Sie liefern Ihnen nicht die kanalübergreifenden Journey-Daten, die Sie benötigen, um umfassende Verhaltenssegmente zu erstellen, oder die Journey-gesteuerten Erkenntnisse, die Sie benötigen, um Aktionen auf der Grundlage des Gesamterlebnisses jedes Kunden zu orchestrieren.

Mit Customer Journey-Orchestrierungssoftware können Sie Personalisierungsentscheidungen an jedem Ihrer Touchpoints verbessern und jedem Kunden ein nahtloses Erlebnis bieten. Hochentwickelte Lösungen ermöglichen es Ihnen, neue Zielgruppen zu aktivieren oder bestehende Zielgruppen zu aktualisieren, die durch Kundenattribute und -verhalten definiert sind. Durch den Einsatz einer Plattform, die die Customer Journey und nicht die Interaktionen in isolierten Kanälen in den Vordergrund stellt, kann Ihr Unternehmen den Kunden das bestmögliche Erlebnis auf der Grundlage ihrer individuellen Ziele und Bedürfnisse bieten.

Sie sind dran

Verhaltenssegmentierung ist eine Technik zur Segmentierung von Kunden nach ihrem Verhalten, damit Sie sie besser verstehen und auf ihrer Journey optimal auf sie eingehen können.

Mit den zehn oben beschriebenen Methoden der Verhaltenssegmentierung können Sie Kunden in die Lage versetzen, ihre individuellen Ziele zu erreichen, den ROI zu maximieren, den Customer Lifetime Value zu erhöhen und ein tieferes Verständnis für Ihren Kundenstamm zu entwickeln.