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Data Driven Experience Daten strategisch sowie zielgerichtet aggregieren und nutzen

Autor / Redakteur: Ronald Schulz* / Lena Müller

Die richtigen Daten zu generieren und belastbare Analysen für eine optimale User Experience zu erstellen, erfordert ein strukturiertes Datenmanagement, Expertise und einen klaren Blick auf die Unternehmensziele. Ein kontinuierlicher Prozess, bei dem Strategie und Weitsicht gefragt sind, um eine Data Driven Experience zu erreichen.

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Ziel der Datenerhebung sollte sein, Hinweise für die Gestaltung der Kontaktpunkte zu bekommen und daraus Handlungsbedarfe abzuleiten.
Ziel der Datenerhebung sollte sein, Hinweise für die Gestaltung der Kontaktpunkte zu bekommen und daraus Handlungsbedarfe abzuleiten.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Daten sollen dabei helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Ob es gilt, die Führungsebene, das Team oder die Kund:innen zu überzeugen – allzu oft steckt noch mehr Bauchgefühl hinter einer Entscheidung als eine valide Datenanalyse. Bei der Data Driven Experience geht es darum, zu verstehen, was genau diejenigen, die überzeugt werden sollen, wollen und brauchen, um an jedem Kontaktpunkt die bestmögliche Nutzungserfahrung zu bieten. Für die Qualität von Nutzungserfahrungen ausschlaggebend sind zum einen die Gestaltung jedes einzelnen Kontaktpunktes, damit jede Interaktion ein hochwertiges und konsistentes Erlebnis bereithält. Zum anderen müssen individuelle Kundenbedürfnisse personalisiert berücksichtigt werden. Ein anschauliches Beispiel: Hatte ein Hotel einen Gast, der sich vegetarisch ernährt, so macht es wenig Sinn, diesem ein Angebot für ein Wochenend-Spezial mit Steak-Menü zu schicken und beim Website-Besuch auf die dazugehörige Landingpage zu leiten. Es reicht jedoch nicht, Daten und Informationen einfach zu sammeln und anzuhäufen. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Daten schon im Vorfeld zu selektieren und mit den strategischen Unternehmenszielen abzustimmen. Daten müssen einen Nutzen bringen, sowohl dem Unternehmen, als auch den Nutzer:innen, die sie preisgeben. Wie finden Unternehmen also eine sinnvolle Herangehensweise?

Zweck der Datenerhebung

Um nicht aus blindem Aktionismus heraus alle Daten zu aggregieren, hilft zuallererst die Frage, warum und für welchen Zweck Daten erhoben werden sollen. Typische Ziele sind Leadgenerierung, Stärkung des Markenimages, Prozessoptimierung, und eben auch Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Kundenerfahrung, sowie Optimierung des Nutzungserlebnisses. Gleichzeitig gilt es, individuelle Kundenbedürfnisse zu erkennen und zu bedienen. Beruhen hier Entscheidungen nicht auf Daten, sondern auf Bauchgefühl oder Trial and Error, ist die Gefahr zu groß, falsch zu liegen und Kund:innen oder Nutzer:innen zu verprellen. Hier muss eine Datenanalyse zugrunde liegen. Dafür braucht es entsprechende Expertise und neue Rollen im Unternehmen, etwa Data Scientists, Data Analysts, Data Officers oder Datenmanager. Daten müssen auch aus verschiedenen Silos zusammengeführt werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und Aktionen ableiten zu können. Dafür müssen Daten immer aktuell und valide sein, und sie müssen vor allem mit Erlaubnis erhoben werden.

Woran lassen sich Nutzungserfahrungen messen? Die Qualität hängt vor allem von Faktoren wie der Nutzbarkeit, also etwa der Gestaltung und Funktionalität von Website oder Shop, und der Leistungsfähigkeit ab. Subjektive Faktoren wie Ästhetik oder Einzigartigkeit im Vergleich zum Wettbewerb spielen ebenfalls eine Rolle. Ziel der Datenerhebung sollte sein, Hinweise für die Gestaltung der Kontaktpunkte zu bekommen und daraus Handlungsbedarfe abzuleiten.

Geeignete Datenquellen

Hier besteht die Herausforderung darin, die Metriken und Messwerte zu identifizieren, die die besten Rückschlüsse im Hinblick auf die Zielsetzung erlauben. Für die gängigen Metriken gibt es geeignete Methoden, die quantitativ oder qualitativ messen, die mittels Befragungen erhoben oder aus Bewegungs- und Interaktionsdaten ablesbar sind. Wichtig ist hier zu beachten: Nicht jedes Team hat Zugriff auf alle Daten. Eine Demokratisierung der Daten und Tools ist für alle, die mit digitalen Kanälen arbeiten, unverzichtbar, damit die relevanten Informationen auch zur Verfügung stehen. Welche Methoden am sinnvollsten sind, kann pauschal nicht beantwortet werden, sondern hängt immer von den zeitlichen, technischen und finanziellen Rahmenbedingungen ab. Die Auswahl der Methode muss jedoch im Hinblick auf die zu erreichenden Ziele erfolgen. Die Leistungsfähigkeit lässt sich quantitativ an Geschwindigkeit, Ladezeit oder Zugänglichkeit messen. Zur Nutzbarkeit können Test-User zur Menüführung und zur Funktionalität auf verschiedenen Endgeräten und auch zur Barrierefreiheit qualitativ befragt werden, ihr Verhalten lässt sich aber auch etwa über Eye-Tracking quantitativ messen. Engagement und Konversion lassen sich aus Nutzer- und Interaktionsdaten ablesen, sowie aus dem Net Promoter Score, Visitor Intent und Task Kompletion erheben. Die rein subjektive Einschätzung der Abgrenzung zum Wettbewerb kann hingegen nur erfragt werden.

Bestandsaufnahme und fortlaufende Optimierung

Im laufenden Betrieb bietet es sich an, die bereits vorhandenen Datenquellen und Tools zur Analyse zu betrachten. Wenn bereits verwendete Technologien eines Anbieters erfolgreich im Einsatz sind, dann macht ein Sprung zu einem anderen Anbieter möglicherweise weniger Sinn. Kommt allerdings im Zuge der Bestandsaufnahme eine umfassende Überarbeitung des Webauftritts in Betracht, kann etwa ein neues Analysetool oder ein neues Content Management System in Betracht gezogen werden. So hat die Stadtwerke Rostock AG mit dem Relaunch ihrer Onlinepräsenz speziell für die verschiedenen Zielgruppen eigene Customer Journeys gestaltet. Sie beinhalten Trackingsysteme und Funktionsmodule, die die Wirksamkeit der Kundenansprache messen. Die Website kann daraufhin optimiert werden. Ein solch umfassender Relaunch ist jedoch ein erheblicher Projektaufwand. Eine Optimierung sollte nicht bis zum letztmöglichen Zeitpunkt aufgeschoben werden. Daten und Erkenntnisse daraus gibt es ja fortlaufend, also sollte im besten Fall auch fortlaufend optimiert werden – Kunden und ihre Ansprüche entwickeln sich stetig weiter, ebenso sollten Anpassungen stetig erfolgen.

Sind Systeme implementiert, die Kunden- und Nutzungsdaten messen können, lassen sich daraus handlungsorientierte Erkenntnisse gewinnen, immer mit dem Ziel, konkrete Maßnahmen möglichst automatisiert abzuleiten. Der fortlaufende Prozess lässt sich in einem Kreislauf darstellen:

  • Die Erfassung von Daten für eine Rundumsicht auf Kund:innen und Nutzer:innen an allen Berührungspunkten
  • Die Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen in einen „Goldenen Datensatz“, dem zentralen Kundenprofil
  • Das Identifizieren von Mustern und Verhaltensweisen verschiedener Zielgruppen
  • Die Gestaltung einer personalisierten Customer Journey
  • Personalisierte Inhalte und Angebote für verschiedene Zielgruppen mit jeweils relevanten Inhalten

Der Kreislauf ist so zu verstehen, dass sowohl das Hinterfragen des Status Quo und das Anpassen, genau wie das Optimieren, kontinuierlich stattfinden.

Umfassender Nutzen

Für das Unternehmen steht selbstredend das Erreichen der gesetzten Unternehmensziele an vorderster Stelle. Kund:innen und Nutzer:innen hingegen profitieren von der Preisgabe ihrer Daten im Tausch von einem individuellen und passenden Nutzungserlebnis – sie fühlen sich verstanden und betreut. Das verhilft zu einer starken Bindung. Von Customer Excellence sprechen wir, wenn die Kundenwünsche nicht nur verstanden, sondern an jedem Interaktionspunkt erfüllt werden.

*Ronald Schulz ist Head of Data & Content Driven Services bei der T-Systems Multimedia Solutions GmbH.

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