Customer Insights

Dieses kurze Kapitel dient der Vorstellung des fiktiven Onlineshops fake-shop24.de.

Dieses Kapitel ist ein Gastbeitrag von Herrn Professor Stefan Kolb, Leiter des Studiengangs BWL-Digital Commerce Management an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (Standort Karlsruhe). Dieser Gastbeitrag legt die Grundlagen für das Themengebiet Customer Insights. Herr Professor Kolb diskutiert zunächst den Begriff „Customer Insights“ (Abschn. 2.1). Danach nimmt er eine differenzierte Sichtweise auf Customer Insights in Abhängigkeit vom Reifegrad der Angebote des betrachteten Unternehmens ein: So lassen sich Customer Insights sowohl zur Entwicklung neuer als auch zur Weiterentwicklung bestehender Angebote nutzen (Abschn. 2.2).

In diesem stark theoretisch ausgerichteten Kapitel stelle ich eine Reihe von Modellen zur Beschreibung des Konsumentenverhaltens vor. Modelle sind wichtig für uns, da sie die Wirklichkeit vereinfacht abbilden und uns helfen, auch komplizierte Sachverhalte in Zusammenhang mit Kunden und deren Verhalten zu erschließen. Ich beginne das Kapitel mit einer Auseinandersetzung mit dem Begriff des Konsums und des Konsumentenverhaltens (Abschn. 3.1), bevor ich auf ausgewählte Grundlagen zur Modelltheorie eingehe (Abschn. 3.2). Der Schwerpunkt des Kapitels liegt auf der Vorstellung von unterschiedlichen Modellen des Konsumentenverhaltens. Dabei gehe ich auf die klassischen SR- und SOR-Modelle ebenso ein wie auf Partial- und Totalmodelle. Auf diesen klassischen Modellen aufbauend stelle ich neue Modelle des Konsumentenverhaltens vor, die insbesondere die aus der Digitalisierung resultierenden Auswirkungen auf den Konsumprozess reflektieren (Abschn. 3.3).

Der nächste Schritt auf dem Weg zu Customer Insights führt uns zur Kundensegmentierung. Kundensegmentierung bedeutet, dass wir unsere Kunden gem. ihrem Wert für das Unternehmen zu Gruppen zusammenfassen. Mit dem Begriff der Kundensegmentierung, den mit der Segmentierung einhergehenden Zielen sowie den unterschiedlichen Kriterien (= Segmentierungskriterien) und genutzten Verfahren setzen wir uns in diesem Kapitel auseinander.

Dieses Kapitel setzt sich mit Customer Analytics auseinander. Unter Customer Analytics verstehe ich eine auf der Analyse von Kundendaten basierende Vorgehensweise, die auf die Gewinnung von Customer Insights abzielt. Bevor ich jedoch auf Customer Analytics eingehe, zeige ich mit dem von mir entwickelten Datenzyklus einen Rahmen auf, in den ein Unternehmen Customer Analytics einbetten kann (Abschn. 5.1). Der Datenzyklus beschreibt im Kern den Prozess der Datengewinnung, -verarbeitung sowie der Nutzbarmachung von Daten. In dem folgenden Abschnitt gehe ich auf die für das Verständnis notwendigen Grundlagen ein (Abschn. 5.2). Dies sind zum einen die datenbezogenen Grundlagen (Welche Daten stehen uns zur Verfügung?), wobei ich den Schwerpunkt auf Big Data lege, und zum anderen lege ich die Grundlagen zum Themenfeld KI, die eine wesentliche Voraussetzung für fortgeschrittene Analysemethoden in Zusammenhang mit Customer Analytics darstellt. Den Hauptteil dieses Kapitels bilden die vier unterschiedlichen, aufeinander aufbauenden Varianten von Customer Analytics (Abschn. 5.3).

Dieses Kapitel setzt sich mit dem Ansatz der Netzwerkanalyse auseinander. Ich stelle zunächst die Grundlagen der Netzwerkanalyse vor (Abschn. 6.1), bevor ich auf aktuelle Literatur zu dem Thema eingehe (Abschn. 6.2) sowie ausgewählte Aspekte der Netzwerkanalyse in Zusammenhang mit sozialen Medien vertiefe (Abschn. 6.3).

In Kap. 6 haben wir uns mit der Analyse der Nutzer und des Nutzerverhaltens auseinandergesetzt. Bei dieser Analyse tritt immer wieder die Frage auf, warum sich Nutzer auf eine gewisse Art und Weise verhalten. Warum z. B. eine Bestellung abgebrochen wurde oder der Nutzer eine Webseite verlassen hat. Antworten auf diese Fragen kann in vielen Fällen die Analyse der Usability geben: Der Nutzer hat den Bestellvorgang abgebrochen, weil z. B. der Bestellprozess zu langwierig war und zu viele Daten abgefragt worden sind. In diesem Kapitel setzen wir uns deshalb mit genau diesem Thema auseinander. Hierzu gehören eine Definition und eine Abgrenzung (Abschn. 7.1) ebenso wie das Aufzeigen der Bedeutung von Usability für Customer Insights (Abschn. 7.2). Schließlich gehe ich, basierend auf aktuellen DIN-Normen, auf Usability-Prinzipien (Abschn. 7.3) sowie den Usability-Prozess (Abschn. 7.4) ein. Das Kapitel schließt mit Usability Tests (Abschn. 7.5) sowie Beispielen für Usability in unterschiedlichen Branchen (Abschn. 7.6 und 7.7).

Dieses Kapitel fasst die wesentlichen Ergebnisse dieses Buches zusammen und zieht ein Fazit: Sofern ihr euch noch nicht mit Customer Insights auseinandergesetzt habt, ist es höchste Zeit, damit zu beginnen. Falls ihr schon dabei seid: Bleibt am Ball und erhöht schrittweise den Reifegrad, bis an ihr an dem Punkt seid, wo ihr hinwollt.