Multichannel Personalisierung im Aftersales

COVID-19 bleibt eine Bewährungsprobe für die Automobilindustrie. Vor dem Hintergrund stillstehender Produktionsanlagen und leerer Autohäuser, stellte das Werkstattgeschäft auf dem Höhepunkt der Pandemie fast die einzige Einnahmequelle für Händler dar.

Für Aftersales gilt daher umso mehr: Ein zeitgemäßes, personalisiertes Kundenangebot ist für die Zukunft erfolgskritisch. Im dritten Artikel unserer Blogreihe wollen wir beleuchten, wie die Automobilindustrie auf die stetig steigenden Kundenerwartungen mittels „Multichannel Personalisierung“ antworten kann.

Personalisierte und kanalübergreifende Aftersales Angebote für Kunden ermöglichen OEMs eine Umsatzsteigerung von bis zu 200,- Euro pro verkauftem Neuwagen

Bereits vor COVID-19 verpassten Hersteller und Händler die Chance, Kunden im Aftersales an relevanten Touchpoints zu erreichen und zusätzliche Verkäufe zu generieren. Krisenbedingt ist zusätzlich die Verfügbarkeit der eigentlich zentralen physischen Kontakte stark verringert. Finanzielle Konsequenzen sind enorm: Vergleicht man im Zubehörverkauf einen realistisch zu erreichenden Benchmark von rund 450,- Euro pro verkauftem Neuwagen[1] mit dem in der Praxis durchschnittlich erreichten Zubehörumsatz von 250,- Euro, wird enormes Potential deutlich. In der Krise ist dies umso wertvoller!

Mit verfügbaren Daten und Algorithmen haben OEMs die Möglichkeit, eine individuelle Kundenansprache ergänzt durch ein digitales „on demand“ Angebot zu schaffen

Durch einen kanalübergreifenden Personalisierungsansatz können diese Umsatzpotentiale in fünf Schritten gehoben werden.

Abbildung 1: Kundenangebotsprozess der Multichannel Personalisierung

Zunächst bedarf es einer fundierte Datenbasis (Aftersales CUBE). Um diese Basis herzustellen, braucht es einer intelligenten Verknüpfung verschiedener Datenquellen vom Handel, OEM und aus externen Quellen (vgl. Abbildung 2). In einem einfachen Beispiel könnte eine Online-Terminvereinbarung genutzt werden, um kundenspezifische Cross-Selling Angebote zu platzieren. Die notwendigen Daten hierzu wären etwa bereits vom entsprechenden Kunden gekauftes Zubehör (interne Quellen) sowie Wetter und Jahreszeit (externe Quellen).

Die zusammengetragenen Daten bilden im nächsten Schritt die Grundlage für eine prädikative und kundenspezifische Analyse, auf Basis welcher individuelle Potentiale mithilfe von spezifischen Algorithmen abgeleitet werden können. Beispiele hier wären etwa eine Recommender Engine mit NBA/NBO (Vorschlägen zu individuell zum Kunden passenden nächsten Aktionen [Next Best Action] und Angeboten [Next Best Offer]). Eine solche Engine könnte etwa auf Basis der Jahreszeit, dem Zeitpunkt des letzten Kaufs und der individuellen Fahrleistung eine hohe Wahrscheinlichkeit für einen Bedarf an neuen Winterreifen errechnen.

Abbildung 2: Relevante Datenquellen

Ausgehend von diesen Potentialen gilt es, individuelle und digitale Kampagnen zu definieren. Für ein durchgängiges Kundenerlebnis über alle Kundenkontaktpunkte müssen diese kanalübergreifend umgesetzt und bis zum Handelsmitarbeiter hin kommuniziert werden. Im Beispiel Terminvereinbarung könnte dies folgendes bedeuten

• Kundenindividuelle Integration aktueller Angebote in der Terminbestätigung
• Individuell angepasster Angebotspreis über Dynamic Pricing Lösungen
• Transparenz des Angebots beim Händler für entsprechendes follow-up

Durch eine konsequente Erfolgsmessung und Optimierung des Aftersales CUBE kann die transparente Verfolgung der Ziele gewährleistet werden. Eine kontinuierliche Anpassung des Algorithmus basierend auf Informationen zu tatsächlich getätigten Käufen sorgt für zukünftige Weiterentwicklungen.

Capgemini Invent Ausblick

Multichannel Personalisierung trägt erfolgreich dazu bei, zusätzliche Umsatzpotentiale zu aktivieren. Werden die fünf Schritte umgesetzt, schert das Aftersales-Geschäft auf die Überholspur aus, und der Krisenmodus wird im Rückspiegel immer kleiner.

Im nächsten Artikel unserer Blogreihe zum Trend „One Face to the Customer“ zeigen wir, welche Plattformen eingesetzt und verbunden werden müssen, um Kunden ein nahtloses Erlebnis zu bieten.

Vielen Dank an die Co-Autoren Laura Dahlhaus, Isabelle Orlea, Daniel Blöchl, David Rissmann und Maren Kibele

[1] Reiner Zubehör-Umsatz ohne Reifengeschäft, Capgemini-interne Erhebung am Beispiel deutscher OEMs