Ein­lei­tung

Reine Infor­ma­tio­nen sind heut­zu­tage für Kun­den genauso ver­füg­bar wie für ein Unter­neh­men. Die Her­aus­for­de­rung für die Unter­neh­men ist also, die Kun­den­in­for­ma­tio­nen zu struk­tu­rie­ren und ziel­ge­rich­tet ein­zu­set­zen. Ein Kunde möchte nicht erfah­ren, wel­che Pro­dukte ein Unter­neh­men anbie­tet, dazu gibt es schließ­lich das Inter­net. Er erwar­tet, dass seine Bank, Ver­si­che­rung oder Werk­statt weiß, wann es sinn­voll ist bei­spiels­weise Geld anzu­le­gen, eine Risi­ko­le­bens­ver­si­che­rung abzu­schlie­ßen oder das Auto zu war­ten, noch bevor etwas kaputt gegan­gen ist.

Die­ser Blog­ein­trag stellt ein daten­ge­trie­be­nes Mar­ke­ting­kon­zept vor, das Unter­neh­men eine Mög­lich­keit bie­tet, ziel­ge­rich­tet auf Kun­den­wün­sche ein­zu­ge­hen, mög­li­cher­weise bevor der Kunde weiß, dass er die­sen Wünsch hat: Next Best Action.

Die Anfänge des daten­ge­trie­be­nen Mar­ke­tings rei­chen zum Beginn der 2000er zurück. Damals gelang es der ame­ri­ka­ni­schen Super­markt­kette Tar­get, durch das Ana­ly­sie­ren des Kauf­ver­hal­tens sei­ner Kun­den die Schwan­ger­schaft einer Teen­age­rin zu ent­de­cken, noch bevor ihr Vater davon erfuhr. (For­bes)

In den letz­ten Jah­ren hat die Not­wen­dig­keit eines ziel­ge­rich­te­ten und per­so­na­li­sier­ten Mar­ke­tings (Inbound-Mar­ke­ting) stark zuge­nom­men. Ein Grund ist, dass die Akzep­tanz des Kun­den gegen­über der klas­si­schen Form des Mar­ke­tings, wie es per Post­wurf­sen­dung, Radio­wer­bung, Fern­seh­wer­bung, Flyer, Spam, Tele­fon­mar­ke­ting und klas­si­scher Wer­bung (dem soge­nann­ten Out­bound-Mar­ke­ting) üblich ist, deut­lich abge­nom­men hat. Ande­rer­seits hat die Nut­zung des Inter­nets durch den Kun­den erheb­lich zugenommen.

Was ist Next Best Action?

Next Best Action ist im Grunde genom­men eine Wei­ter­ent­wick­lung der Kun­den­ana­lyse von Tar­get aus den frü­hen 2000ern. Es ist ein daten­ge­trie­be­nes Mar­ke­ting­kon­zept, bei dem im Gegen­satz zum Direkt­mar­ke­ting nicht das Pro­dukt, son­dern der Kunde und seine Bedürf­nisse im Zen­trum ste­hen. Dem Kun­den wer­den bei die­sem Mar­ke­ting­kon­zept ziel­ge­rich­tete und per­so­na­li­sierte Pro­dukt­vor­schläge mit einer hohen Abschluss­wahr­schein­lich­keit gemacht. Idea­ler­weise noch bevor der Kunde über­haupt die­sen Wunsch äußert. Diese ermit­tel­ten Pro­dukt­vor­schläge kön­nen sowohl durch einen Ver­trieb­ler gemacht als auch auto­ma­ti­siert im Inter­net aus­ge­spielt wer­den, wenn ein Kunde bei­spiels­weise seine Adresse ändert oder eine Über­wei­sung per Online­ban­king tätigt.

Wie wir die Next Best Action ermittelt?

Diese Pro­dukt­vor­schläge kön­nen auf ein­fa­chen Metho­den beru­hen, wie bei­spiels­weise einer simp­len Clus­ter­ana­lyse („Wird oft zusam­men gekauft“, „Kun­den die diese Pro­dukt kau­fen, kau­fen auch“). Auch eine Mus­ter­er­ken­nung wie im Fall der schwan­ge­ren Teen­age­rin, bei der Tar­get Pro­dukte iden­ti­fi­ziert hatte, die oft von Schwan­ge­ren gekauft wer­den, ist mög­lich. Kom­ple­xere Modelle beru­hen auf der Basis von kom­ple­xen ana­ly­ti­schen Model­len oder Machine Lear­ning, die neben dem Kauf­ver­hal­ten auch andere Kun­den­da­ten wie Wohn­ort, Bewe­gungs­pro­file, Zah­lungs­ver­kehrs­da­ten oder Google Ana­ly­tics Daten des Kun­den berück­sich­ti­gen. Hier­bei kom­men dann kom­pli­zier­tere Algo­rith­men wie „Ran­dom Forest“ oder, falls die Vor­schläge in Echt­zeit berech­net wer­den, auch neu­ro­nale Netze zum Einsatz.

Was sind die Vor­teile von Next Best Action?

Mit Hilfe die­ser kun­den­ori­en­tier­ten Form des Mar­ke­tings wird nicht nur die Abschluss-/Ver­kaufs­quote durch opti­male Pro­dukt­vor­schläge ver­bes­sert, son­dern auch die Kun­den­bin­dung und Kun­den­zu­frie­den­heit gestei­gert, da der Kunde nicht durch über­flüs­sige Wer­bung ver­är­gert wird. Außer­dem ver­bes­sert Next Best Action die Cross- sowie die Up-Sel­ling­quote, da die Pro­dukt­vor­schläge Omni-Chan­nel weit und auto­ma­ti­siert aus­ge­spielt wer­den können.

Ein Bei­spiel aus dem Finanzsektor

Das fol­gende Bei­spiel zeigt, wie eine Umset­zung eines Next Best Action Use Cases im Finanz­sek­tor aus­se­hen kann und wel­chen ver­trieb­li­chen Mehr­wert diese Form des Mar­ke­tings für ein Unter­neh­men hat.

Ins­be­son­dere Ban­ken besit­zen viele zusätz­li­che und teil­weise sen­si­ble Infor­ma­tio­nen über ihre Kun­den, zum Bei­spiel in Form von Anschrift oder Zah­lungs­ver­kehrs­da­ten. Wie eine Bank mit die­sen Infor­ma­tio­nen umgeht, ist für die Kun­den­bin­dung von gro­ßer Wich­tig­keit. Auf Basis die­ser Infor­ma­tio­nen wer­den für aus­ge­wählte Pro­dukte der Bank (Giro­konto, Kre­dit­karte, etc.) Abschluss­wahr­schein­lich­kei­ten je Pro­dukt je Kunde mit­tels Machine Lear­ning berech­net. Anschlie­ßend wer­den für einen Kun­den bei­spiels­weise die drei Pro­dukte mit der höchs­ten Abschluss­wahr­schein­lich­keit bestimmt. Diese Infor­ma­tio­nen kön­nen dem Ver­trieb (Kun­den­be­ra­ter, Ver­triebs­steue­rer) zur Ver­fü­gung gestellt wer­den oder auch dem Kun­den auto­ma­tisch bei Anmel­dung im Online-Ban­king ange­zeigt wer­den. Bei dem nächs­ten Kun­den­kon­takt kön­nen diese Infor­ma­tio­nen genutzt wer­den, um einen Ver­triebs­er­folg zu erzie­len. Der nächste Kun­den­kon­takt kann ein Besuch in der Filiale, ein Anruf beim Kun­den­be­treuer oder ein Log-In beim Online­ban­king sein. Ein Vor­teil der Next Best Action Stra­te­gie ist, dass die Pro­dukt­vor­schläge Omni-Chan­nel weit aus­ge­spielt wer­den kön­nen und somit auch der Cross- und Up-Sell ver­stärkt wird. Um die Wahr­schein­lich­keit eines Ver­triebs­er­folgs wei­ter zu erhö­hen, wer­den die Pro­dukt­emp­feh­lun­gen noch um Anspra­che­gründe und per­so­na­li­sier­tem Con­tent ergänzt. Anspra­che­gründe sind, wie der Name ver­mu­ten lässt, Vor­schläge für den Bera­ter, ein Ver­kaufs­ge­spräch zu begin­nen oder die Pro­dukt­vor­schläge zu begrün­den und nach­voll­zieh­ba­rer für den Kun­den zu machen. So kann auch ein zufäl­li­ger Kun­den­kon­takt, wie zum Bei­spiel das Ändern der Anschrift, ver­trieb­lich genutzt wer­den. Für die Anspra­che­gründe wer­den unter ande­rem Infor­ma­tio­nen aus den Zah­lungs­ver­kehrs­da­ten des Kun­den ver­wen­det. So las­sen sich zum Bei­spiel Anspra­che­gründe wie „poten­zi­ell Kind bekom­men“ oder „mög­li­cher Ren­ten­ein­tritt“ aus den Zah­lungs­ver­kehrs­da­ten ablei­ten. Diese wer­den dann mit einer Next Best Action ver­knüpft, um einen plau­si­blen und kun­den­ori­en­tier­ten Pro­dukt­vor­schlag zu machen. Per­so­na­li­sier­ter Con­tent ist Wer­bung, die extra für Ziel­grup­pen ent­wi­ckelt wurde. Die­ser Con­tent wird bei einer auto­ma­ti­schen Aus­spie­lung der Pro­dukt­vor­schläge im Inter­net angezeigt.

Fazit

Next Best Action erfüllt die Anfor­de­run­gen der Kun­den an ein moder­nes Mar­ke­ting­kon­zept durch per­so­na­li­sierte und ziel­ge­rich­tete Pro­dukt­vor­schläge. Die Unter­neh­men erhö­hen durch Next Best Action nicht nur die Abschluss­quote, son­dern auch die Cross- sowie die Up-Sel­ling­quote. Außer­dem wer­den Kun­den­zu­frie­den­heit und Kun­den­bin­dung ver­bes­sert, wovon sowohl der Kunde als auch das Unter­neh­men pro­fi­tiert. Die Mög­lich­keit der Auto­ma­ti­sie­rung von Next Best Action redu­ziert die Kos­ten für Mar­ke­ting und Per­so­nal. Durch in Echt­zeit ermit­telte Vor­schläge, die Omni-Chan­nel weit aus­ge­spielt wer­den, kann so jeder Kun­den­kon­takt ver­trieb­lich genutzt wer­den. Next Best Action ermög­licht, die große Menge an Infor­ma­tio­nen, die ein Unter­neh­men über einen Kun­den besitzt, ziel­ge­rich­tet eingesetzt.