CRM-Analytik verstehen: Wie Daten intelligentere Geschäftsentscheidungen fördern

Intelligente Geschäftsentscheidungen benötigen eine solide Datengrundlage. Moderne Customer Relationship Management Systeme sind in der Lage, sehr große Informationsmengen zu speichern und diese mittels KI-Tools effizient nutzbar zu machen. CRM-Analytik schafft die Basis dafür, das Kundenverhalten besser zu verstehen. Durch das Sammeln von Daten über Interaktionen, Präferenzen und Kaufverhalten entsteht ein umfassendes Kundenbild. Aus diesem wiederum können Trends identifiziert und Verhaltensvorhersagen getroffen werden, die zur Optimierung der Marketing- und Vertriebsprozesse führen.

CRM-Analytik fördert intelligentere Geschäftsentscheidungen dadurch, dass diese auf echten Fakten, nicht nur auf Annahmen beruhen. Gleichzeitig identifizieren Analysetools Probleme und Schwachstellen innerhalb des Sales Funnels und bieten datenbasierte Lösungen an.

Der folgende Artikel erklärt ausführlich die Zusammenhänge zwischen Informationsspeicherung, Analyse und Bewertung sowie die Vorgehensweise, wie aus den gewonnenen Erkenntnissen Geschäftsentscheidungen zu treffen sind, die den langfristigen Erfolg des Unternehmens sichern.

1. Informationen mittels Analyse in für Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse verwandeln

CRM-Analytik ist eines der leistungsfähigsten Werkzeuge, um aus Kundeninformationen, die als Rohdaten vorliegen, Erkenntnisse für konkrete Marketingmaßnahmen und Vertriebsaktivitäten zu gewinnen. Die professionelle Auswertung vorliegender Daten und Interaktionen gestattet Geschäftseinblicke, auf deren Grundlage sich Unternehmensprozesse optimieren lassen, die letztendlich in einer Umsatzsteigerung und verbesserter Kundenzufriedenheit münden.

Wie erfolgt die analytikgestützte Verkaufsoptimierung konkret?

Im ersten Schritt müssen alle relevanten Kundendaten in einem leistungsfähigen Customer Relationship Management System erfasst werden. Zu den wichtigsten Informationen gehören:

• demografische Daten

• der gesamte Kommunikationsverlauf

• Social-Media-Aktivitäten

• Informationen über die unternehmenseigene Website und den Onlineshop

• Umfragen, Bewertungen und Feedbacks

• die Kaufhistorie mit dem erzielten Umsatz

In den folgenden Schritten müssen die gesammelten Informationen auf Inkonsistenzen, Fehler und Duplikate geprüft, das heißt bereinigt werden. Mithilfe statistischer Methoden erfolgt nun die Analyse, um Zusammenhänge zu erkennen. Bestimmte Muster und Trends im Kaufverhalten werden anschließend visualisiert, um komplexe Beziehungen besser verstehen zu können. Aus den Ergebnissen lassen sich Handlungsempfehlungen ableiten, die in den nachfolgenden Abschnitten genauer beschrieben werden.

2. Datenbasierte Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Kundenverhalten und Verkaufsdaten

Wie aus Rohdaten mittels CRM-Analytik Erkenntnisse gewonnen werden können, wurde bereits im Abschnitt zuvor erläutert. Die Ergebnisse gestatten datenbasierte Entscheidungen.

Das Kaufverhalten, wie Präferenz für bestimmte Produktgruppen, Bestellmengen oder die Häufigkeit von Einkäufen weisen auf Muster hin. Gleiches gilt für die Interaktionskanäle – Telefon, E-Mail, Social-Media – aus denen sich die Effektivität der Kommunikation je Kanal ermitteln lässt. Schließlich helfen Engagement-Daten, wie Öffnungsraten von E-Mails oder Reaktionen auf Marketingkampagnen bei der Beurteilung dieser Aktionen.

Aus aufbereiteten Daten zum Kundenverhalten können zielgerichtete und personalisierte Marketingkampagnen erstellt werden. Sie zeichnen sich durch maßgeschneiderte Angebote aus.

Die Analyse der im CRM erfassten Daten befähigen das Unternehmen, nicht nur die Verkaufsstrategie zu optimieren, sondern auch den Service und damit die Kundenzufriedenheit auf ein neues Level zu heben. Feedback-Auswertungen und die Erfolgsmessung bei der Bearbeitung von Supportanfragen zeigen Möglichkeiten auf, in welchen Bereichen der Service effizienter arbeiten muss.

3. Key Performance Indicators (KPIs) ermöglichen genaue Aussagen zum Kaufverhalten

Customer Relationship Management Systeme stellen die Datengrundlage zur Verfügung, damit Unternehmen ihre Leistungsfähigkeit bestimmen und optimieren können. KPIs geben einen umfassenden Überblick über alle Kundenaktivitäten, identifizieren Trends im Kaufverhalten, lassen Schlussfolgerungen auf zukünftige Verhaltensweisen zu und bieten damit beste Voraussetzungen für eine analytikgestützte Verkaufsoptimierung. Entscheidende Kennzahlen für den Unternehmenserfolg sind besonders die Konversationsrate, der Customer Lifetime Value und das Verkaufswachstum.

Die Konversionsrate misst den Erfolg von Marketingmaßnahmen. Erfasst werden zum Beispiel Websitebesuche, Downloads oder Öffnungsraten im E-Mail-Marketing. Durch CRM-Analytik lässt sich der Fortschritt der über die Konversionen erzeugten Leads im gesamten Sales Funnel erkennen. Mit dem Customer Lifetime Value wird der Wert gemessen, den ein Kunde während seiner gesamten Historie für das Unternehmen generiert. Das Verkaufswachstum misst die Veränderung des Umsatzes über einen bestimmten Zeitraum und lässt Schlussfolgerungen über die Performance verschiedener Produktgruppen zu.

Durch die kontinuierliche Analyse von KPIs können Unternehmen zukünftige Chancen und Risiken erkennen, ihre Verkaufsstrategie anpassen und die operative Effizienz steigern. Präzise Messungen der Kundeninteraktionen über den gesamten Sales Funnel helfen dabei, strategische Maßnahmen auf der Grundlage von Fakten statt Vermutungen zu ergreifen. Damit wird sichergestellt, dass Investitionen gezielt dort getätigt werden, wo sie den größten Mehrwert für das Unternehmen bieten.

4. Prädiktive Analytik hilft, das Kundenverhalten vorherzusehen

Die prädiktive Analytik im CRM gilt als eine der innovativen Möglichkeiten zur Nutzung systematisch gesammelter Informationen. Basierend auf historischen Daten, erlaubt das Modell, Verhaltensweisen von Kunden zu prognostizieren. Die Vorhersagen werden mithilfe statistischer Modelle und durch KI-gestütztes maschinelles Lernen – mehr dazu später – erstellt.

Durch Analyse bereits getätigter Einkäufe kann beim Vorliegen einer ausreichend großen Datenmenge die Schlussfolgerung getroffen werden, welche Kunden in naher Zukunft eine erneute Kaufentscheidung treffen werden und welche nicht. Die Auswertung von Kundeninteraktionen und Zufriedenheitsdaten ermöglicht eine Prognose des Churn-Risikos, also der Absprungrate, was bedeutet, dass Konsumenten für das Unternehmen verloren gehen.

CRM-Analytik bietet durch die Anwendung prädiktiver Modelle Unterstützung bei der Planung von Budgets und Ressourcen für Marketingaktionen. Mit der Ermittlung des Customer Lifetime Values wird der Wert einer Kundenbeziehung ermittelt. Optimierte Kundenbindungsprogramme, personalisierte Ansprache sowie Cross- und Upselling-Angebote sorgen dafür, das Churn-Risiko proaktiv zu minimieren.

5. KI-gestützte CRM-Analytik erweitert das Potenzial für die datenbasierte Entscheidungsfindung

Künstliche Intelligenz transformiert CRM-Reporting-Tools auf eine völlig neue Ebene. Durch tiefgehende Analysen vorhandener Kundendaten lassen sich prädiktive Vorhersagen zum Kundenverhalten treffen, wie sie bereits im vorhergehenden Abschnitt beschrieben wurden.

Eine der herausragenden Fähigkeiten KI-gestützter CRM-Analytik ist die Bereitstellung von Echtzeiteinblicken. Die Möglichkeit, riesige Informationsmengen in kürzester Zeit auszuwerten und eine direkte Datenvisualisierung im CRM bereitzustellen, gestattet es Unternehmen, sofort auf Veränderungen des Kundenverhaltens durch aktuelle Markttrends zu reagieren. Weichen wichtige KPIs plötzlich von Prognosen ab, gewährleisten Live-Dashboards und Ad-hoc-Analysen die rechtzeitige Reaktion und Anpassung von Marketing- und Vertriebsaktionen.

KI schafft zudem eine deutlich verbesserte Effizienz bei der Erstellung von Berichten. Diese werden automatisch unter Vorgabe von Filtern und Terminen aus den CRM-Daten generiert. Maschinelles Lernen sorgt dafür, dass die Inhalte stetig an die spezifischen Geschäftsanforderungen angepasst werden. Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) lassen sich leicht verständliche Dokumente zur schnelleren Entscheidungsfindung erstellen.

6. Anpassbare Dashboards zur visuellen Darstellung von Metriken einsetzen

Skalierbare Dashboards sind für das Management von Kundenbeziehungen – insbesondere zur Datenvisualisierung im CRM - unverzichtbar geworden. Die Darstellung der Informationen in Form von Diagrammen, Grafiken oder interaktiven Elementen erleichtern die Interpretation komplexer Zusammenhänge bei der Auswertung großer Datenmengen. Dadurch lassen sich schneller Trends, Muster oder auffällige Abweichungen im Kundenverhalten feststellen.

Die stetige Überwachung wichtiger KPIs und eine visuelle Aufbereitung helfen dabei, Daten auf einen Blick zu erfassen und besser zu verstehen. So kann ein Vertriebsleiter durch Balkendiagramme auf dem Dashboard sofort erkennen, wenn ein neues Produkt zu konstant steigenden Umsätzen führt, das Vorgängermodell dagegen in den Verkaufszahlen stark einbricht und deshalb aus dem Sortiment genommen werden sollte.

CRM-Analytik mit individuell gestalteten Dashboards besitzt einen großen Vorteil. Teammitglieder aus Produktentwicklung, Marketing und Vertrieb haben teils unterschiedliche Anforderungen an die Informationsdarstellung. Anpassbare Benutzeroberflächen lassen die Konzentration auf die wesentlichsten Kennzahlen zu und vermeiden damit eine Informationsüberlastung.

7. Verkaufsstrategien über optimierte Marketingkampagnen und Sales Funnels verbessern

Gezielt eingesetzt, optimiert CRM-Analytik sowohl Marketingkampagnen als auch die Effektivität des Sales Funnels. Über die Messung der Kampagnenperformance lässt sich die Wirkung von Marketingmaßnahmen bestimmen. Dabei wird ermittelt, welche Botschaften über welche Kanäle am besten funktionieren. Durch Analyse der Kundendaten lassen sich Zielgruppen anhand des bisherigen Kaufverhaltens und der genutzten Medien für die Interaktion definieren. Personalisierte Angebote erhöhen die Relevanz für Zielgruppen. Schlagen sich die Maßnahmen nicht in einem Anstieg der Konversationsrate nieder, wird das über ein speziell konfiguriertes Dashboard registriert und ermöglicht die zeitnahe Anpassung der Kampagne.

Durch A/B-Tests können verschiedene Elemente der Marketingaktivitäten optimiert werden, um die Conversion-Rate zu steigern. Ein Anstieg der Konversionen ist allerdings nicht automatisch mit höheren Verkaufszahlen verbunden. Hier setzt die Analyse des Sales Funnels mit der Identifizierung von Schwachstellen, wie beispielsweise Problemen bei der Zahlungsabwicklung, und deren Beseitigung an.

8. Kunden-Datenanalyse nutzen, um die Customer Experience zu verbessern

Durch systematische Auswertung der im CRM gespeicherten Daten lassen sich weitreichende und exakte Informationen über das Verhalten, die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden gewinnen. Diese Erkenntnisse müssen dazu genutzt werden, Kundenbeziehungen zu stärken und die Customer Experience stetig zu verbessern.

Auf die personalisierte Ansprache mit der Unterbreitung von Angeboten, die den Wünschen entsprechen, und einen spezifischen Kundenservice wurde bereits in den vorangegangenen Abschnitten hingewiesen. Ergänzt werden sollen diese Serviceleistungen noch durch zusätzliche Aspekte.

Neben der direkten persönlichen Ansprache ist der Zeitpunkt für die Aufnahme einer Kommunikation von großer Bedeutung. CRM-Analytik und künstliche Intelligenz helfen dabei, diesen zu bestimmen. Automatisierungsfunktionen mit Geburtstagsglückwünschen, Bonusangeboten innerhalb eines Treueprogramms oder höflichen Erinnerungen zur Bewertung von Serviceleistungen fördern die Kundenbindung.

Analysedaten weisen zudem auf potenzielle Probleme hin. Abnehmende Kundenaktivitäten oder negative Feedbacks müssen in proaktive Maßnahmen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses münden.

9. Echtzeit-Datenverarbeitung im CRM unterstützt unternehmensweite Zusammenarbeit

Die gemeinsame Nutzung einer einheitlichen Informationsplattform fördert die Zusammenarbeit der verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens entscheidend. CRM-Analytik ermöglicht dabei die effiziente Kommunikation in Echtzeit.

Wesentliche Vorteile dieser Strategie sind:

• Zugänglichkeit relevanter Kundendaten, wie Interaktionen, Präferenzen, Kaufhistorie, für alle Mitarbeiter

• optimale Leadgenerierung und Weitergabe, das heißt, Qualifizierung von Leads anhand definierter Kriterien durch die Marketingabteilung und direkte Weitergabe an den Vertrieb zur Initiierung der Angebotserstellung

• konsistente Kommunikation mit einheitlicher Kundenansprache über alle Abteilungen hinweg

Die Wirkungsweise lässt sich am besten anhand eines Beispiels erklären. Bei der Neukonzeption von Produkten greift das Entwicklerteam auf die im CRM gespeicherten Kundenfeedbacks zum Vorgängermodell zurück. Kundenbedürfnisse werden auf diese Weise berücksichtigt. Gemeinsam mit dem Marketingteam wird ein spezielles Angebot entwickelt und den Kunden personalisiert kommuniziert. Gleichzeitig erhält der Support Informationen zum Produktstart und den verschickten Kundenangeboten, ist damit also auf Anfragen vorbereitet.

10. Per Checkliste das geeignete Customer Relationship Management System auswählen

Die Auswahl eines leistungsfähigen und für den speziellen Einsatzfall geeigneten CRM-Systems ist einer der bestimmenden Faktoren für die Zusammenarbeit mit den Kunden und innerhalb des Unternehmens. Eine Checkliste hilft bei der Auswahl. Sie sollte – unabhängig von möglichen branchenspezifischen Faktoren – folgende Kriterien berücksichtigen:

• Benutzerfreundlichkeit durch intuitive Bedienoberfläche, Anpassbarkeit und kurze Einarbeitungszeit

• Vielseitige Funktionalität mit CRM-Analytik unter Einbeziehung künstlicher Intelligenz, das heißt Dashboards mit leistungsfähiger Visualisierungsmöglichkeit, prädiktive Voraussagen, Erfolgsmessung über KPIs, Berichterstellung, automatisierte Workflows mit Benachrichtigungsfunktionen

• Skalierbarkeit in Bezug auf wachsende Datenmengen, die zu verarbeiten sind, und expandierende Unternehmensgröße

• Mobile Anwendungsmöglichkeiten inklusive Offline-Funktionalität und cloudbasierter Zugriff

• Integrationsmöglichkeiten über Schnittstellen und offene APIs zur Datenmigration

• Datensicherheit durch granular einstellbare Zugriffsberechtigungen, ein Backup-Konzept mit mehrstufigen Sicherungslösungen und die datenschutzgerechte Speicherung der Kundendaten (DSGVO-konform)

• Kosten hinsichtlich Gesamtwirtschaftlichkeit unter Einbeziehung von Lizenzierung, Implementierung, Wartung und Schulung

• Kundensupport unter Berücksichtigung der Erreichbarkeit

Moderner Vertrieb setzt auf analytikgestützte Verkaufsoptimierung mit einem leistungsfähigen CRM

Analytik-Tools sind in der Lage, die in einem CRM gesammelten Informationen fundiert aufzubereiten, damit Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Demografische Daten, Interaktionen und der gesamte Sales Funnel bilden die Grundlage für Vorhersagen und ermöglichen datenbasierte Entscheidungen. Diese werden durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Datenaufbereitung und Berichtserstellung zusätzlich unterstützt.

Anpassbare Dashboards gestatten die visuelle Darstellung von Metriken, die das Kundenverhalten widerspiegeln und wichtige Rückschlüsse über den Erfolg von Marketing- und Vertriebsaktivitäten liefern. Sie bilden zugleich die Basis für erfolgreiche Verkaufsstrategien.

Die Echtzeit-Datenverarbeitung im CRM unterstützt eine abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und wird damit zur wichtigsten Basis gesteigerter Kundenzufriedenheit. Für den langfristigen Erfolg datenbasierter Vertriebskonzepte ist ein leistungsfähiges CRM erforderlich. Per Checkliste sollte dieses anhand der konkreten Anforderungen im Unternehmen ausgewählt werden.

Bitrix24 bietet mit seinem Customer Relationship Management System eine Vielzahl von Möglichkeiten für moderne CRM-Analytik. Die Software bietet eine Vielzahl von Analyse-Tools, mit denen Unternehmen datenbasierte Entscheidungen vorbereiten und treffen können. Das beginnt bereits mit dem Kontaktmanagement und dem Import von Daten. Ganz gleich, über welchen Kanal Kundendaten erfasst werden, ob telefonisch, per SMS, über die Unternehmenswebsite oder Social-Media-Accounts, sie werden im CRM gespeichert und einem Dublettencheck unterzogen. Das sorgt für stets aktuelle Kundeninformationen. Aufträge und Leads sind direkt mit dem Kundenprofil verknüpft, alle Interaktionen mit den Mitarbeitern des Unternehmens werden gespeichert.

Konsistente Daten bilden die Basis für Berichte und Marketingaktionen. Mit dem KI-gestützten Assistenten CoPilot lassen sich überzeugende Marketingtexte erstellen oder Telefonanrufe transkribieren. Zu den wichtigsten Vorteilen, die das Bitrix24-CRM bietet, gehören die umfangreichen Automatisierungsmöglichkeiten. Über anpassbare Automatisierungsregeln und Trigger erfolgt der automatische Versand von Kundenbenachrichtigungen per SMS oder E-Mail. Leads oder Aufträge werden in die Vertriebspipeline verschoben, verbunden mit der Benachrichtigung des zuständigen Mitarbeiters.

Die Flexibilität des CRM-Systems ist dadurch gekennzeichnet, dass es neben einer Desktop-Version – cloudbasiert oder selbstgehostet – auch als mobile App mit vollem Leistungsumfang bereitsteht.

FAQs