Client Marketing

Das Kundenmarketing stützt sich auf die Nutzung von Daten und KI, um die Kundenbeziehung zu stärken, die Kundenbindung zu maximieren und das Kundenerlebnis entlang der gesamten Customer Journey zu optimieren. Zu den Aufgaben gehören die Analyse des Kundenverhaltens, die Personalisierung von Interaktionen, die Steuerung von Treueprogrammen sowie die Optimierung von Retentions- und Engagement-Strategien.

Hauptaufgaben

a. Governance und Erfassung von Kundendaten

• Zentralisierung der Daten

  • Abruf, Bereinigung und Strukturierung von Daten aus CRM-Systemen (Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics), Treueplattformen, Kundeninteraktionen (E-Mails, Chats, Anrufe), Transaktionen und externen Quellen (soziale Netzwerke, Zufriedenheitsumfragen).

• Definition der Schlüsselkennzahlen

  • Identifizierung und Verfolgung von Kunden-KPIs (z. B. Retentionsrate, Customer Lifetime Value (CLV), Net Promoter Score (NPS), Engagement-Rate, Kauffrequenz).

b. Reporting und Visualisierung für die Entscheidungsfindung

• Konzeption von Dashboards

  • Erstellung von Visualisierungstools (Power BI, Tableau, Google Data Studio, Python), um die Gesundheit der Kundenbeziehung, Treuetrends und Verbesserungspotenziale in Echtzeit zu überwachen.

• Automatisierung von Berichten

  • Einsatz von KI zur Erstellung von Berichten über Kundenzufriedenheit, wiederkehrendes Kaufverhalten und das Risiko nachlassenden Engagements.

c. Modellierung und Optimierung des Kundenerlebnisses

• Entwicklung von Modellen

  • Erklärend: Analyse der Faktoren, die Zufriedenheit, Treue oder Abwanderung der Kunden beeinflussen (z. B. Customer Journey, Touchpoints, Reklamationen).

  • Prädiktiv: Vorhersage von Kündigungsrisiken (Churn), künftigen Kundenbedürfnissen oder Chancen für Zusatzverkäufe (Upsell/Cross-Sell).

  • Präskriptiv: Empfehlung von Maßnahmen, um Angebote zu personalisieren, das Kundenerlebnis zu verbessern oder Treueprogramme zu stärken.

• Einsatz von KI und Machine Learning

  • Dynamische Kundensegmentierung nach Wert und Verhalten.

  • Personalisierung der Kommunikation (E-Mails, Benachrichtigungen, Angebote) in Echtzeit.

  • Automatisierung von Treueprogrammen und verhaltensbasierten Prämien.

  • Analyse von Kundenfeedback (NLP), um Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

d. Bereichsübergreifende Zusammenarbeit und digitale Transformation

• Schnittstelle zu den Fachbereichen

  • Zusammenarbeit mit den Teams aus Marketing, Kundenservice, Vertrieb und Produkt, um Data-Insights in die Strategien der Kundenbeziehung zu integrieren.

• Technologie- und Regulierungsmonitoring

  • Beobachtung von Innovationen bei Customer Data Platforms (CDP) und Customer-Experience-Management-Tools (CXM) sowie von Vorschriften (z. B. DSGVO, Datenschutzgesetze).

• Begleitung des Wandels

  • Schulung der Teams im Umgang mit Data-/KI-Tools und Förderung einer kundenzentrierten Kultur (customer-centric).

Beispiele für konkrete Projekte

• Reduzierung der Churn-Rate

  • Entwicklung eines