Customer Insights und die Customer Journey sind eng miteinander verzahnt. Wenn Unternehmen online, via social oder am PoS auf ihre Kunden treffen, entstehen wertvolle Daten. Damit Unternehmen an diesen Kontaktpunkten auch überzeugen, müssen sie den Kunden bereits ein bisschen kennen. Und diese Erkenntnisse für die Ansprache nutzen. Dazu darf kein Schritt des Kreislaufs ausbleiben. Also nicht vor lauter Aufregung über das neue Analytics-Tool die Datensicherheit vergessen oder einfach ethische Fragen ignorieren.

Am Anfang steht die Datenbeschaffung. Daten aus dem Kunden-Touchpoint werden einerseits in Echtzeit verarbeitet – möglich ist das dank der Methoden des Streaming bzw. Event Processing. Andererseits werden sie zum Aufbau der Kundenhistorie in Datenbanken abgelegt. Ebenso wie auch die Daten von Partnern und Drittanbietern wie Marktforschern oder aus Open Data. All diese Daten werden regelmäßig gesammelt und historisiert in einem Data Lake abgelegt. Ansätze wie Big Data und NoSQL sind für die Haltung zeitgemäß, geeignete Datenbanken sind Hadoop, Cassandra, MarkLogic, Neo4J, MongoDB, um nur einige wenige zu nennen.

 

 

Bevor es in die konkrete Analyse geht, sollten Sie nochmal inne halten: Hat der Kunde Ihnen die Haltung und die Nutzung der Daten für Analysezwecke überhaupt explizit erlaubt? Sehen Sie sich in der Lage, auf Anfrage des Kunden all seine Daten im Data Lake und in den Analyseergebnissen herauszufinden und im Fall der Fälle auch zu löschen? Und zwar effektiv und zeitnah? Das Recht auf Löschung bzw. Vergessenwerden ist zwar kein Novum, wird aber auch durch die Rechtsverbindlichkeit der europäischen Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) nächstes Jahr mehr Dringlichkeit erlangen. Eine rein manuelle Arbeitsweise wird dann nicht mehr effizient und schnell genug sein. Sie brauchen Prozesse, Verantwortliche und IT-seitige Unterstützuung.

 

 

Haben Sie die Daten außerdem entsprechend dem Stand der Technik geschützt? Im Sinne der Datensparsamkeit und auch um einige legale Anforderungen der europäischen Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO bzw. GDPR) zu adressieren, empfiehlt es sich, kundenbezogene Daten zu anonymisieren oder zu pseudonymisieren – und zwar bevor Sie sie speichern und verwenden. Apropos Datensicherheit, auch gegen Cyberattacken muss Ihre Customer-Insights-Lösung gewappnet sein. Um Datenmissbrauch innerhalb des Unternehmens zu erkennen, empfehlen sich Programme, die Datennutzungsprotokolle und Logfiles fortlaufend analysieren, Anomalien erkennen und zeitnah Verdachtsfälle anzeigen.

 

 

Nun geht es an die Analyse der Daten. Aber bevor Sie beginnen, müssen Sie eine 360-Grad-Sicht des Kunden aufbauen. Ansätze wie Stammdatenmanagement und Datenvirtualisierung helfen Ihnen dabei, Daten aus verschiedenen Quellen auf logischer und technischer Ebene zusammenzubringen. Um die Kundendaten dann auch unmittelbar und online analysieren zu können, nutzen Sie am besten Geschäftsregeln oder Prädiktive Modelle, die zuvor offline erarbeitet wurden. Alternativ lassen sich auch Machine-Learning-Ansätze anwenden, die selbst aus den Daten lernen und ihre Bewertungsalgorithmen eigenständig aktualisieren.

 

 

Vielleicht kommen Ihnen an dieser Stelle die Erkenntnisse über Ihren Kunden bahnbrechend vor. Aber ist die Nutzung dieser Ergebnisse auch ethisch korrekt? Stiften Sie Nutzen für den Kunden oder benachteiligen Sie ihn gerade? Sind Sie bereit Ihr Vorgehen bei der Analyse transparent zu machen.

 

 

 

Hier schließt sich nun der Kreis: Sie spielen das Wissen aus der Kundendatenanalyse zurück in die operativen Geschäftsprozesse. Die Kundenerfahrung soll positiv sein. Ihr Kunde will überzeugt davon sein, dass Sie ihn über alle Kanäle hinweg kennen und gut beraten und betreuen. Haben Sie schon mal überlegt, anstelle von oder zusätzlich zu klassischen CRM-Lösungen noch auf Künstliche Intelligenz (KI) zu setzen? Innovative KI-Lösungen können nicht nur analysieren, sondern auch agieren: so ist es möglich, via Chat und Voice Bots Sprache zu erzeugen oder auch physische Robotik einzusetzen.

 

 

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