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Technologie, CRM

CRM-Trends 2019

Prof. Dr. Nils Hafner - 14. Februar 2019

Zum vierzehnten Mal formuliert Prof. Dr. Nils Hafner die CRM-Trends des Jahres. Diese basieren wie in den Vorjahren auf etwa 50 Fachinterviews mit Experten wie Technologie-Consultants, Finanzanalysten, Praktikern und Peers an elf Hochschulen weltweit.

Die CRM-Trends für das Jahr 2019 sind:

1 Kunden sind nicht «online» oder «offline».

Kunden sind Menschen. Die Ansprüche der Kunden bezüglich Geschwindigkeit werden grösser. Fast jede von uns untersuchte episodenübergreifende Customer Journey startet heute bei Google, Youtube oder Amazon. Wenn Menschen in Deutschland beispielsweise nach Produkten im Netz suchen, beginnen sie ihre Suche inzwischen häufig direkt bei Amazon, unter anderem um zu sehen, wie Produkte von einer Vielzahl von Menschen bewertet werden. Das hat das Kölner Institut für Handelsforschung herausgefunden. Das gilt zwar vor allem immer noch für Onlinekäufe (50%), in zunehmendem Masse aber auch für Offlinekäufe (20%). Und daraus können wir mitnehmen, dass die Organisationsformen in den meisten Unternehmen zum Kundenmanagement nicht wirklich gut funktionieren, weil sie den Kunden und seine Ansprüche kaum verstehen. Kunden nutzen Onlineangebote, die sie in ihrem realen (offline) Leben unterstützen. Google wird benutzt, um beispielsweise ein Restaurant zu finden, in dem man gut essen kann. Youtube wird benutzt, um kaputte Produkte selbst reparieren zu können. Unternehmen wie Google, Youtube, Amazon haben das sehr gut verstanden: Sie dienen dazu, das Leben der Menschen besser zu machen. Dabei ist diesen Unternehmen sehr klar, wie Kundennutzen entsteht. Und Kunden haben das in breiter Masse für sich entdeckt. Je schneller und bequemer sie mit Onlineangeboten ihre täglichen Aufgaben bewältigen und ihre Ziele erreichen können, desto mehr nutzen sie die Plattformen.

2 Voice Bots vereinfachen und limitieren die Kundenbeziehung zugleich.

Für das Verständnis der CRM-Trends ist wichtig, wie Unternehmen mit einem hohen Kundenwissen Machine Learning nutzen und anwenden. Eine entscheidende Entwicklung dabei ist das «Natural Language Processing» (NLP). Spracherkennung, -verarbeitung und -steuerung bieten enorme Chancen für Bequemlichkeitsdienstleistungen und damit zur Erledigung von Routineaufgaben. Das hat mehrere Vorteile: Erstens kann fast jeder solche Anwendungen bedienen. Manch ein Senior muss sich bei der Bedienung seines PCs enorm konzentrieren und hat Mühe, sich im Internet zurechtzufinden. Die Bedienung von «Alexa» beherrscht er dagegen intuitiv und mit Freude. Hier eröffnen sich spannende Märkte zur Unterstützung beispielsweise älterer Kunden. Zum Zweiten sind Webanwendungen immer noch nicht einfach genug. Banken leiden finanziell sehr darunter, dass sich immer noch ein substanzieller Teil der Anrufe im Callcenter und der Geschäftsstelle auf Kontostandsanfragen bezieht. Anrufen ist immer noch bequemer als sich im E-Banking einzuloggen oder zum Kontoauszugsdrucker zu gehen. Die deutschen Sparkassen haben hier auf der Basis des Google Assistant eine Anwendung gebaut, in der der Kunde einfach seinen «intelligenten» Lautsprecher fragen kann, wie viel Geld er auf dem Konto hat. Zukünftig sollen auch Überweisungen per Zuruf möglich wer-den. Voraussetzung ist allerdings eine Legitimation durch den Kunden. Er gibt so quasi ein Stück Privacy und Sicherheit auf, indem er den Lautsprecher nutzt. Der Bequemlichkeitsgewinn muss ihm das wert sein. In diesem Zusammenhang entstehen für andere Unternehmen Nachteile. Gerade die Sprachsteuerung führt zu einer ungeheuren Abhängigkeit von den Sprachassistenten von Amazon, Google oder Apple. Anwender und Kunden müssen verstehen, wo und wie sie Sprachsteuerung einsetzen können. Dazu benötigt es Ökosysteme. Bei Alexa, Siri oder dem Home Assistant bestimmen aber die GAFAs, wen sie auf ihre Plattform lassen und was derjenige dafür bezahlen muss. Es ist illusorisch anzunehmen, dass bei einer Bestellung eines Produkts oder der Buchung einer Dienstleistung jeder Anbieter auf dem Ökosystem präsent sein wird und kann.

3 Internet of Everywhere macht Micro Moments möglich.

Unternehmen müssen sich also Möglichkeiten schaffen, aus eigener Kraft die Customer Journeys ihrer Kunden zu kennen und beeinflussen zu können. Dazu ist einerseits ein starker Brand notwendig. Kunden sollten nicht googeln müssen, sondern sich direkt bei den Touchpoints dieser Marke informieren. Andererseits muss das Unternehmen wesentlich mehr über die Informations-, Kauf- und Gebrauchsgewohnheiten seiner Kunden wissen. Informationen können hier IoT (Internet of Things)-Anwendungen geben. So lassen sich schon zu Centbeträgen heute Sensoren oder Labels produzieren, mit denen sichergestellt werden kann, dass auch Konsumgüter wie höhenwertige Getränke perfekt die Offlinewelt des Produkts mit der Onlinewelt der zusätzlichen Informationen vernetzen. So hat das norwegische Unternehmen Thinfilm beispielsweise NFC (Near Field Communication)-Labels für verschiedene Weine produziert, die bei Berührung mit dem Smartphone dem Konsumenten zeigen, dass das Produkt echt ist und noch nie geöffnet wurde, und die weitere Informationen über Inhaltsstoffe bieten. Dem Produzenten auf der anderen Seite bietet die Auswertung der Kundenaktivitäten detaillierten Insight, wo der Kauf des Produkts stattfindet, was nach dem Kauf mit dem Produkt passiert und welche Informationen für den Kunden einen Mehrwert bieten. So kann das Unternehmen die Gestaltung konkreter Kundenerlebnisse (CX) wesentlich besser steuern.

4 Von Spielzügen zu Spielregeln. Komplexität durch Marketing-Automation bewältigen.

Bezüglich der Vermarktung gehe ich davon aus, dass 2019 das Dialogmarketing nochmals papierloser und die Kampagnengrössen kleiner werden. Die DSGVO ist der Ausdruck eines Wunsches der Kunden und Bürger nach Privatsphäre. Gleichzeitig entstehen viele Wahlmodelle, bei denen dem Kunden klar gesagt wird, mit welchen Dienstleistungen er sein Leben bequemer machen kann, wenn er bestimmte persönliche Daten freigibt. Das bedeutet, dass wir uns in den Unternehmen vor allem nach der Einwilligung unserer Kunden, bestimmte Daten zu nutzen, organisieren müssen. Ein Wandel von «Spielzügen» - also dem Design von Kampagnen für alle Kunden – hin zu der Entwicklung von «Spielregeln» also eines umfangreichen Regelwerks, wer welche Interessen hat und für die Bewerbung dieser Interessen welche Daten freigegeben hat, ist für das Dialogmarketing unumgänglich. Intelligente Marketing-Automatisierung und Machine Learning sind dabei die Schlüssel-Technologien. Es genügt nicht, dem System einige Spielregeln vorzugeben. Wir müssen stattdessen permanent die Spielregeln auf Personenebene testen, bewerten, vergleichen und weiterentwickeln. Nur so erfahren wir, was die beste nächste Kommunikationsmassnahme ist, die der Kunde nicht nur autorisiert hat, sondern die auch noch Erfolg verspricht. Und dafür brauchen wir schon allein aufgrund der anfallenden Datenmenge und der daraus resultierenden Komplexität eine funktionierende Automation. Denn die allermeisten Unternehmen haben gar nicht das qualifizierte Marketing-Personal, um das per Hand nachzuführen. Solche Systeme müssen aber organisiert und trainiert werden. Die Experten dafür sind rar. Es stellt sich also die Frage, wie Unternehmen hier Expertise aufbauen können, um erfolgreich zu werden.

Prof. Dr. Nils Hafner ist internationaler Experte für den Aufbau profitabler Kundenbeziehungen, Professor an der Hochschule Luzern und Autor des Bestsellers «Die Kunst der Kundenbeziehung». In seinem Blog „Hafner on CRM» schreibt er über die lustigen Seiten des Themas.

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