Was sind Behavioral Analytics? Grundsätzlich geht es dabei um das Verständnis dessen, was Konsumenten tun und wie sie handeln. Ein klares Bild dieser Verhaltensweisen bedeutet, dass Sie fundierte Ableitungen darüber bilden können, warum Kunden tun was sie tun und wie sie unter bestimmten Bedingungen in der Zukunft handeln könnten.

Einblicke zur Beeinflussung des Kundenverhaltens

In diesem Sinne ermöglicht aussagekräftiges Behavioral Analytics es Marketingprofis, den entsprechenden Kundensegmenten jederzeit die richtigen Angebote zu unterbreiten. Dies macht es zu einem wesentlichen Tool des big data-Marketing. Denken Sie an die viel gelobten Empfehlungsmechanismen von Amazon. Denken Sie an Microtargeting in politischen Kampagnen. Solche Funktionen sind definitiv die vorbildlichste Anwendungsmöglichkeit von Behavioral Analytics.

Behavioral Analytics stellt die Grundlage unseres Wissens über den Kunden dar

Behavioral Analytics stellt die Grundlage unseres Wissens über den Kunden dar

Das Wissen darüber, wie Kunden denken, beginnt damit, genau zu wissen, was sie getan haben hier beginnt Behavioral Analytics. Dabei muss gesagt werden, dass viele Unternehmen nach wie vor Schwierigkeiten haben, den „Otto Normalverbraucher in ihrem Treuepunkteprogramm mit dem auf der Unternehmensseite registrierten „ONormalverbraucher@e-mail.com und den @ONorm, der der Marke in sozialen Netzwerken folgt, in Verbindung zu bringen.

Diese Klarheit über Kundenprofile ist jedoch für grundlegende Einblicke bezüglich dessen erforderlich, wer was, wann und über welche Kanäle gekauft hat. Es ist außerdem von Bedeutung, ein genaues Verständnis dafür zu entwickeln, welche Produkte und Kundentypen am profitabelsten sind. Der nächste Schritt ist dann natürlich das Wissen darüber, warum Kunden handeln, wie sie es tun was wiederum ein Zusammenspiel mehrerer Faktoren erfordert.

Ein besseres Verständnis für Kundeninteraktionen und Dynamiken

Behavioral Analytics kann allerdings mehr als nur das Nachverfolgen von Personen sein. Es geht auch um ein Verständnis der Interaktionen und Dynamiken zwischen Prozessen, Geräten, Zubehör und sogar makroökonomischen Trends im Rahmen einer big data Analyse, was zu neuen Lerneffekten bezüglich operativer Risiken und Chancen führen kann. Werden diese mit umfassenden Einblicken über das Kundenverhalten kombiniert, ist es Unternehmen möglich, ein detaillierteres und genaues Bild darüber zu gewinnen, wohin sich der Markt entwickelt. Dies wiederum ist ein großer Vorteil bei der Verwandlung von proaktiven Investitionen in die größten Chancen.

Die größten Chancen sind vermutlich markt- oder kundenfokussiert, aber auch Verbesserungen in der Lieferkette oder andere operative Entwicklungen, die durch Behavioral Analytics aufgedeckt werden, können zu lohnenswerten Leistungsverbesserungen führen.

Behavioral Analytics in Aktion

  • Finanzdienstleistungen Unternehmen nutzen Behavioral Analytics, um auffällige und abnormale Verhaltensweisen zur Stärkung von Betrugsbekämpfungsfunktionen zu entwickeln; außerdem verbinden sie demografische Daten und Zugriffsmuster mit Kundenprofilen, um Filialen und Geldautomaten zu lokalisieren.
  • Einzelhändler Sie verfolgen den Weg des Kunden kanalübergreifend wann, wo, wie oft und für welche Transaktionsart Kunden die verschiedenen Kanäle nutzen (einschließlich konventioneller Geschäfte); auch das Antwortverhalten bei E-Mail-Kampagnen, mobilen Gutscheinen oder sogar Fernsehanzeigen wird festgehalten.
  • Kommunikation Anbieter erweitern die Kundeninformationen um externe Quellen und Netzwerknutzungsmuster, um ein besseres Bild des Nutzerverhaltens zu gewinnen dank einer 360-Grad-Ansicht erzielte ein europäisches Telekommunikationsunternehmen Kosteneinsparungen von 40%
  • eCommerce-Unternehmen testen Szenarien und verfolgen jeden Klick, um zu verstehen, warum Kunden ihren Warenkorb verlassen oder ihren Kauf nicht abschließen.

Wohin die Reise geht: Behavioral Analytics von morgen

Neben der Marketing- und Kundenforschung hat Behavioral Analytics noch weitere Anwendungsbereiche. Sensordaten halten Zugriffsmuster fest, was zum Beispiel zu intelligenteren Städten führen kann. Weiterhin kann analysiert werden, ob die Kühlkette unterbrochen wurde oder ob Medikamente während des Versands geschädigt wurden. Diese detaillierten und zeitnahen Erkenntnisse zu Waren innerhalb der Lieferketten zeigen eine andere Seite von Behavioral Analytics auf.

Genau wie bei big data besteht das Problem hier nicht darin, ob Unternehmen über alle Daten verfügen, die sie für Behavioral Analytics benötigen. Die Schwierigkeit liegt eher darin, dass sie die optimalen Strategien zur Sammlung, Verwaltung und Analyse der Daten auf skalierbare und umsetzbare Art benötigen, um bessere Einblicke in das Verhalten von Menschen, Prozessen, Zubehör und andere Anlagewerten zu erhalten.

Führende Unternehmen im Bereich big data haben diese Strategien sowie solide Analysefunktionen bereits vor langer Zeit etabliert. Es ist wahrscheinlich kein Zufall, dass diese Unternehmen auch Marktführer sind.

Wohin die Reise geht: Behavioral Analytics von morgen