Consumer relationship marketing - Cheatsheet

Definition und Bedeutung von Beziehungsmarketing

Definition:

Beziehungsmarketing fokussiert auf den Aufbau, die Pflege und die Stärkung langfristiger Kundenbeziehungen zur Steigerung des Unternehmenserfolgs.

Details:

• Ziel: Kundenbindung und -zufriedenheit
• Interaktion und Kommunikation mit Kunden
• Personalisierte Angebote und Services
• Nutzung von CRM-Systemen
• Langfristige profitablere Kundenbeziehungen
• Messung durch Kundenakquisitions- und Erhaltungsrate

Methoden der Kundensegmentierung

Definition:

Kundensegmentierung: Einteilung eines heterogenen Marktes in homogene Kundengruppen zur gezielten Ansprache und Bearbeitung im Marketing.

Details:

• Geographische Segmentierung: Kunden nach geografischen Kriterien einteilen.
• Demographische Segmentierung: Alter, Geschlecht, Einkommen usw.
• Psychographische Segmentierung: Lebensstil, Persönlichkeit, Werte.
• Verhaltensorientierte Segmentierung: Kaufverhalten, Nutzungsrate, Markentreue.
• Jeder Segmentierungsansatz erfordert spezifische Daten und Analyse-Methoden.

Unterschiedliche Arten von Kundenbindungsprogrammen

Definition:

Verschiedene Programme, die Unternehmen verwenden, um die Kundenloyalität zu erhöhen und Wiederholungskäufe zu fördern.

Details:

• Rabattprogramme: Bieten wiederkehrenden Kunden Rabatte an.
• Punkteprogramme: Kunden sammeln Punkte für Einkäufe, die gegen Prämien eingelöst werden können.
• Mitgliedschaftsprogramme: Spezielle Vorteile für Mitglieder, oft gegen Gebühr.
• Treuekarten: Physische oder digitale Karten, die Vorteile oder Rabatte bieten.
• Exklusive Angebote: Sonderaktionen und Rabatte nur für Stammkunden.
• Community-Building: Schaffung von Foren oder Plattformen für den Austausch unter Kunden.

Methoden zur Messung der Kundenzufriedenheit

Definition:

Methoden zur Messung der Kundenzufriedenheit dienen dazu, das Niveau der Zufriedenheit der Kunden mit Produkten oder Dienstleistungen zu evaluieren.

Details:

• Kundenumfragen: Direktes Feedback von Kunden zu ihren Erfahrungen und ihrer Zufriedenheit
• Net Promoter Score (NPS): Misst die Wahrscheinlichkeit, mit der Kunden das Unternehmen weiterempfehlen
• Kundenbewertungen und -rezensionen: Analyse von Ratings und Kommentaren auf verschiedenen Plattformen
• Servicemetriken: Auswertung von Daten wie Rücklaufquoten, Beschwerderaten und Wiederkaufsquoten
• Kundeninterviews: Tiefgehende Gespräche mit Kunden zur Ermittlung detaillierter Zufriedenheitsfaktoren
• Soziale Medien: Monitoring und Analyse von Kundenmeinungen auf Social-Media-Plattformen
• Customer Effort Score (CES): Misst, wie einfach es für Kunden ist, mit dem Unternehmen zu interagieren

Überblick über CRM-Systeme und deren Funktionen

Definition:

CRM-Systeme (Customer Relationship Management) helfen bei der Verwaltung und Analyse von Kundeninteraktionen und -daten über den gesamten Kundenlebenszyklus. Ziel ist es, Geschäftsbeziehungen zu verbessern und das Kundenmanagement zu optimieren.

Details:

• Zentrale Speicherung von Kundendaten
• Automatisierung von Vertrieb, Marketing und Kundenservice
• Analyse- und Reporting-Tools
• Integration mit anderen Geschäftsanwendungen
• Customer Segmentation und Targeting
• Lead- und Opportunity-Management
• Interne Kommunikation und Zusammenarbeit
• Mobile Zugänglichkeit

Integration von CRM-Systemen mit anderen Business-Tools

Definition:

Integration von CRM-Systemen mit anderen Business-Tools erhöht Effizienz und Effektivität durch nahtlosen Datenfluss und verbesserte Workflows.

Details:

• CRM-Systeme können mit ERP, Marketing-Automation, E-Commerce und sozialen Netzwerken integriert werden.
• API-Schnittstellen spielen eine zentrale Rolle bei der Integration.
• Ermöglicht 360-Grad-Sicht auf Kunden und verbesserte Personalisierung von Marketingmaßnahmen.
• Verringert manuelle Dateneingabe und das Risiko von Datenfehlern.
• Steigert Zusammenarbeit und Informationsaustausch zwischen Abteilungen.

Nutzung von Big Data in der Kundensegmentierung

Definition:

Verwendung großer Datenmengen zur Präzisierung und Verbesserung der Kundensegmentierung, um maßgeschneiderte Marketingstrategien zu entwickeln.

Details:

• Erhebung und Analyse großer Datenmengen zur Identifikation spezifischer Kundenbedürfnisse und -verhalten.
• Algorithmen und Data-Mining-Techniken: Wichtig für das Aufspüren von Mustern und Zusammenhängen in Kundendaten.
• Nutzen: Verbesserung der Zielgruppenansprache, höhere Conversion-Raten, personalisierte Kundenansprache.
• Herausforderungen: Datenschutz, Datenqualität, Integration verschiedener Datenquellen.
• Tools und Technologien: Hadoop, Spark, R, Python, SQL.
• Beispiele: Empfehlungssysteme, dynamische Preisgestaltung, gezielte Werbekampagnen.