Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, dass sie nur allgemeine Informationen über ihre Kunden zur Verfügung haben, jedoch nicht wissen, welches Kundensegment am profitabelsten für sie ist. Wir halten die Lupe auf Ihre Kundendaten und -kontakte und generieren wertvolle Customer Insights, um den Fokus auf das vielversprechendste Kundensegment zu lenken.

Knowledge is Power

Aktuelle Herausforderungen

Wie denken die Verbraucher über Ihr Unternehmen, über Ihre Marke, über Ihre Produkte? Was motiviert sie, Produkte zu kaufen, Dienstleistungen zu nutzen oder es nicht zu tun? Das sind nur einige Fragen, die über Customer Insights beantwortet werden können. Doch die Kundeninformationen können noch tiefergehender ausgewertet werden, um Wünsche, Stimmungen oder Haltungen zu erfahren. Eine Customer Insights-Analyse bringt Ihrem Unternehmen ein besseres Kundenverständnis. Customer Insights sind die nicht direkt offensichtlichen Informationen über Ihre Kunden. Diese Informationen ermöglichen Ihnen, gezielt Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenbeziehung zu setzen.

 

Unsere Vorgehensweise

Wir helfen Ihnen, Ihr Kundenverständnis zu erweitern und unterstützen Sie dabei, kundenzentrierte Strategien für Ihre Unternehmenszukunft zu entwickeln. Dabei kratzen wir nicht nur an der Oberfläche, sondern decken die für Sie wirklich relevanten Interessen und Motive Ihrer Kunden auf und übersetzen diese in handlungsrelevante Insights.

Wir übernehmen die Generierung von Wissen über Kunden, deren Präferenzen und Kaufverhalten und helfen Ihnen, die Auswirkungen Ihrer Marketingmaßnahmen auf das Verhalten Ihrer Kunden zu analysieren.

 

Stichworte:

  • Daten
  • Clusterung
  • Segmentierung
  • Data Mining

 

Die Verfügbarkeit der Daten ist heutzutage über verschiedene Dienstleister oder eigene Tools zur Sentiment-Analyse gewährleistet – einem Verfahren zur vollautomatischen Auswertung von Texten nach Urhebern, Wertungen und Themen. Schließlich durchlaufen die so erhobenen Daten den bereits einleitend skizzierten Weg der Aufbereitung und Auswertung, bevor sie – angereichert um die „klassischen Daten“ – helfen, Segmente zu bilden oder bereits bestehende Scoring-Modelle zu verfeinern.

 

Dabei werden folgende Methoden eingesetzt:

  • Bedürfnisanalyse
  • Customer Journey Analyse
  • Kundensegmentierung
  • Churn Analysen
  • Customer Lifetime Value Definitionen

Unsere Kunden

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Simon Mathis

Director Data

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