CRM verbessern: Bausteine, Systeme und ein paar Studien


Menschen bei einer Weinverkostung https://www.pexels.com/de-de/foto/menu-menschen-zeigen-kunde-8765700/
Inhalt

Was ist CRM?

CRM ist die Abkürzung für Customer Relationship Management, also Kundenbeziehungssteuerung, zum Zwecke der Verbesserung der Geschäftszahlen. In diesen Bereich fällt alles an Kommunikation und Services, bei denen direkt mit den Kunden interagiert wird. CRM kann dabei Massenkommunikation sein, wenn beispielsweise viele Kunden einen identischen Newsletter bekommen, oder hochgradig individualisiert, wenn jeder Kunde maßgeschneiderte Botschaften erhält.

Im Unterbereich Strategisches CRM geht es vor allem um das Management, also das Ermöglichen von Prozessen, um Kundenbeziehungen zu optimieren sowie um die Effizienzsteigerung.

Im Operativen CRM geht es ums Doing, also beispielsweise die Content-Produktion oder das Datenhandling. Beide Strömungen müssen eng zusammenarbeiten, damit Erkenntnisse gewonnen werden und innerhalb einer lernenden Organisation erfolgreich genutzt werden.

Stefan Golling Konzepte, Köln

Stefan Golling, Köln. Seit 2011 Freelance Creative Director, freier Texter, Creative Consultant und Online-Marketing-Berater mit Kunden von Mittelstand bis S&P 500. Erfahrung: 1998 mit Radiowerbung in Stuttgart gestartet, 2000 als Junior-Werbetexter zu Publicis München, 2001 Counterpart Köln, 2002 als Copywriter zu Red Cell Düsseldorf (heißt heute Scholz & Friends), dort ab 2007 Creative Director.

Was ist das Ziel von CRM?

Das Ziel von CRM ist, nachhaltig gutes Geschäft zu machen, im Idealfall inklusive profitablem Wachstum. Um diese Ziele zu erreichen, muss man Kunden gewinnen, diese halten und bei drohender Abwanderung wieder einfangen.

Damit dies gelingt, muss man den Kunden glücklich machen. Hierfür gibt es viele Bausteine, die miteinander verwoben werden und die in teils komplexen Funnels abgebildet werden.

Ein Beispiel für eine Customer Journey beim Autokauf:

  • Ein Kunde sucht ein neues Auto und ist bereit, einen Neuwagen per Finanzierung zu kaufen.
  • Der erste Touchpoint ist vielleicht ein Medium: Auf einer Fach-Website sieht der Kunde einen Vergleichstest, oder sieht bei einem General-Interest-Titel ein Werbebanner, oder bei Insta einen Spot bzw. ein Influencervideo. Es kommt zu keinem Klick.
  • Der Kunde informiert sich auf der Website des Herstellers über das Fahrzeug und konfiguriert es. Er speichert die Konfiguration und legt dafür ein User-Konto an. Jetzt haben wir einen Lead, womit wir ins Reich des CRM wechseln.
  • Der Kunde ist noch weit von einer Kaufentscheidung entfernt und schaut sich erstmal YouTube-Videos an, auch zu Wettbewerbsmodellen.
  • Jetzt könnte man automatisiert eine E-Mail aussenden, um a) an die Konfiguration zu erinnern, b) ein Feature vorzustellen (oder ein Content-Stück, wie ein Test-Video), c) einen Presseartikel vorzustellen (Testsieger beim Test von AutoXY) d) Konfigurationsberatung anzubieten und e) Preise bei 3 Händlern zu erhalten – also eine Funktionalität wie sie CarWow bietet. Dafür muss ich dem Lead eine Landingpage zur Verfügung stellen, bei der er „Get a quote“ anklicken kann. Bei Tesla geht es noch besser, da kann man direkt ins Inventory schauen, auf „kaufen“ klicken und hat nach Eingabe der Kreditkartendaten das Auto gesichert.
  • An irgendeinem Punkt der Customer Journey gibt es einen Ansprechpartnerwechsel hin zum Verkäufer beim Händler. Dieser braucht dann die CRM-Daten, um sich ein Bild über den Kunden zu machen. Im Idealfall schafft es der Verkäufer, einen Abschluss zu erzielen und ggf. sinnvolles Cross-Selling zu betreiben, wie mit Ausstattung oder Zubehör.
  • Den Kunden weiter bespielen: Der erste Jahresservice steht an? Natürlich ruft das Call Center des Autohauses den Kunden an und bietet Servicetermine an. Für die Selfservice-Kundschaft gibt es zusätzlich die Möglichkeit der Online-Terminvereinbarung. Perfekt ist es, wenn der Verkäufer im Beratungsgespräch die prognostizierte Jahresfahrleistung abgefragt hat, um zum richtigen Zeitpunkt anrufen zu können. Oder das Auto meldet sich selbst zum Service an.
  • Ins CRM können auch Daten zu Werkstattaufenthalten fließen: Wer in einem Jahr 3x wegen Defekten und Rückrufen in der Werkstatt war, ist garantiert nicht super zufrieden. Hier bietet sich dann an, solche Kunden beim nächsten Servicefall mit einem Goodie bei Laune zu halten, wie mit einem schönen Ersatzwagen oder einem Hol- und Bringservice.
  • Damit aus Kunden Fans werden, gehören zum Thema CRM bzw. Loyalität dann auch Direktmarketing-Tools wie Kundenmagazine, Eventeinladungen oder Serviceangebote. Denn wer weiß: Vielleicht ist der Kunde gerade schon auf der Suche nach einem weiteren Wagen?
  • Auch kann man die Kundenzufriedenheit jährlich ermitteln, getarnt als Gewinnspiel und mit dem Ziel, das Verhalten des Kunden besser vorhersagbar zu machen.
  • Irgendwann könnte ein Fahrzeugwechsel anstehen: Auf Basis von CRM-Daten wie Jahresfahrleistung, Budget und aktuellem Fahrzeug kann man mittels Mailing Empfehlungen für Alternativen aussprechen.

CRM-Bausteine sind:

  • CRM KPIs: Vor dem Losrennen sollte man das Ziel kennen. Im CRM gibt es zahlreiche KPIs, die mal mehr, mal weniger Sinn ergeben.
    Beispiele für zwei wichtige KPIs:
    Akquisekosten pro Neukunde (CAC): Schwer zu ermitteln. Klar, man kennt die direkten Aufwände für Direkt- und Perfomancemarketing, aber eigentlich muss man die Kosten für Imagewerbung, PR und klassische Werbung mithineinnehmen.
    Kundenwert (CLV): Wie viel Profit bringt mir der Kunde über den Zeitraum X? Dieser KPI ist sehr wichtig, um unprofitables Wachstum zu vermeiden. Das Problem ist hier, dass Akquisekosten meist zu Beginn der Kundenbeziehung auflaufen und womöglich erst nach Monaten oder Jahren wieder eingespielt sind. Ebenso sind Annahmen ein Risiko: Ob ein Neukunde im Laufe der Kundenbeziehung 1.000 Euro oder 100.000 Euro Umsatz bringen wird, ist erst nach gewisser Zeit erkennbar.
  • Kundensegmentierung & Lead Scoring: Wer 100.000 Kunden hat, muss diese sinnvoll clustern, um mit einer überschaubaren Zahl an CRM-Kampagnen klar zu kommen. Ebenso kann man nicht alle Kunden mit teuren Goodies bei Laune halten, weswegen man Leads bzw. Kunden in verschiedene Schubladen stecken sollte. Manuell ist das eine fiese Arbeit, weswegen Machine Learning ratsam ist.
  • Direktmarketing: Mittels E-Mailings, Newslettern, Werbebriefen, Katalogen, Kundenmagazinen und vielem mehr kann ich vor allem Bestandskunden kostengünstig erreichen. Üblich sind mehrstufige Mailings, um verschiedene Storys zu erzählen und damit neue Köder auszulegen. Transaktionsmails fallen hier auch darunter, in denen man Cross- und Upselling betreiben kann. Solche Mails sind kundenindividuell und entsprechend erfolgreich.
    Ein Beispiel: Die Versicherung Pfefferminzia (welche sonst!) hat Kunden mit nur einem Produkt. Man könnte ihnen weitere Versicherungen anbieten. Die Kunst ist es hier, die richtigen Angebote und Botschaften an die richtigen Kunden auszusenden. Machine Learning ist hier ein gutes Hilfsmittel, um die Basics zu berücksichtigen, wie Vertragshistorie und Vertragsdaten, wie den Marker „Wohnt in eigenem Einfamilienhaus“ oder „Ist das ein Typ, der Vollkasko abschließt.“ Auch kann man Bestandskunden in Hinblick auf Produkt-Kombinationen untersuchen – vielleicht gibt es eine Korrelation von Auslandsreisekrankenversicherungsabschluss und Zahnzusatzversicherung, dann kann man die Auslands-KV-Kunden ohne Zahnzusatz mal anschreiben. Der Wohnort ist auch ein starker Marker, wie eine Studie aus der Schweiz zeigt[1].
    Die Datenebene hilft also, Direktmarketing-Kampagnen zu entwickeln und diese dann automatisiert auszusenden. Dabei sind immer noch die Botschaften entscheidend: Welchen Nutzen kann ich dem Kunden bieten? Ist es der Preis? Sind es die Leistungen? Ist es der Service? Gibt es eine Innovation?
    An diesem Beispiel sieht man ganz gut, dass CRM, wenn es auf sich allein gestellt ist, schwer hat. Ohne attraktive Produkte oder Verkaufsargumente wird man kaum Abschlüsse machen.
  • Churn Prevention: Wenn man einen Kunden gewonnen hat, kann er auch sehr schnell wieder weg sein. Dumm daran ist, dass der Kunde vielleicht geht, bevor die Akquisekosten wieder drin sind. Man kann versuchen, Kundenbeziehungs-Lifecycle-Triggermomente herauszufinden, bei denen Kunden zur Kündigung neigen. Hier muss man dann vorher mit einem Angebot reingrätschen. Das ist ein typischer Einsatz für KI im Marketing.
    Typischerweise ist das ein Thema für Abo-Anbieter wie Telekommunikationsanbieter, aber nicht nur. Im Auge behalten muss man auch, dass das Bitte-bleib-doch-lieber-Kunde-Angebot so austariert werden muss, indem beispielsweise lukrative Kunden ein besseres Angebot erhalten als geizige Kleinkunden. Dazu gibt es auch eine Studie[2].
    Unlustigerweise kann die Churn-Rate sogar steigen, wenn die Retention-Angebote zu gut. Die (trägen) Kunden kommen sich dann anscheinend veräppelt vor und fangen an, nach noch besseren Deals am Markt zu suchen. Auch hierzu gibt es eine Studie[3].
    Ebenfalls kontraintuitiv: Sich mit Kampagnen auf die Hochrisiko-Abwanderer konzentrieren. Warum? Die sind sowieso bald weg. Reisende soll man nicht aufhalten. Churn-Verhinderung ist also manchmal rausgeworfenes Geld. Man sollte sich also auf die möglichen Wechsler konzentrieren, die auf Angebote positiv reagieren. Hierzu gibt es eine Studie[4].
    Wenn wir schon bei kuriosen Beispielen sind: Down-Selling-Angebote können zu höherer Kunden-Loyalität führen – der Anbieter wird damit zum Freund, der gute Tipps gibt – während Upselling-Versuche die Leute nerven. Dazu gibt es eine Studie aus dem Bereich Gastro[5].
    Ein Churn-Beispiel: Ein Autohauskunde hat ein Leasing über 3 Jahre laufen. Danach wird er vielleicht ein neues Auto brauchen. Da sich bei den Kunden rumgesprochen hat, dass Lieferzeiten teils bei einem Jahr und länger liegen, fangen Kunden durchaus eineinhalb Jahre vor dem Auslaufen des Leasings mit der Suche nach einem Folgemodell an. Wenn sie da schnell bei einer Fremdmarke fündig werden, ist man den Kunden los.
    Was tun? Ein Jahr nach Leasingstart könnte man den Kunden dazu motivieren, das geleaste Auto zu bewerten. Wie macht es sich im Alltag? Was ist gut? Was nervt? Und vor allem: Was soll das nächste Auto sein? Auf der Grundlage dieser Daten – und den aktuellen Lieferfristen – kann man dem Kunden ein paar Wochen oder Monate später eine Vorreservierungsoption fürs Folgefahrzeug schicken.
  • Call Center: Wenn man Telefon-Support anbietet – oder per Telefon berät und verkauft – muss das Call Center aufs CRM zugreifen können. Nichts nervt Kunden mehr, als am Telefon alle Daten durchgeben zu müssen, die das Call Center ohnehin schon haben müsste.
  • Sales / Vertrieb / Außendienst: Bei beratungsintensiven Produkten ist das für den Geschäftsabschluss wichtigste Glied in der Kette der Key Accounter oder teils auch der Vertriebsinnendienstler. Diese benötigen Tools, um Daten einzusehen und zu erfassen. Für den Außendienst kann hier auch eine Vertriebs-App sinnvoll sein, die CRM und interaktive Kundenberatung vereint.
    Ein Beispiel: Ein Außendienstler geht mit dem Kunden auf dem Tablet einen Produktkonfigurator durch. Die Daten landen im ERP- und CRM-System. Daraufhin kann der technische Vertriebsinnendienst schon mal ein Angebot erstellen und dieses zügig raussenden. Der Außendienstler wird entlastet, da er sich den Austausch mit dem Innendienst spart.
  • ERP-Anbindung: Um Kunden sinnvolle Empfehlungen für künftige Käufe zu geben, muss man die bisherigen Bestellungen kennen.
  • Website- / App-Anbindung: Die Daten aus dem CRM-System lassen sich für die Individualisierung der Website verwenden, beispielsweise über die Verknüpfung von CRM und CMS. So werden maßgeschneiderte Customer Journeys möglich.
    Der Haken an der Sache: Damit es perfekt läuft, müsste der User sich erstens immer brav einloggen, und zweitens macht das Erstellen von Customer Journeys mit allen Touchpoints massig arbeitet, und drittens kann man in die Köpfe der Leute nicht wirklich hineinsehen.
    Ein Beispiel: Ein Geschäftskunde eines Autoherstellers hat zuletzt ein Nutzfahrzeug neu gekauft. Wir wissen, dass die Firma eher klein ist. Wir kennen die Größe des geschäftlichen und privaten Fuhrparks nicht. Welches Auto könnte der Kunde als Nächstes brauchen? Wir wissen es nicht. Vielleicht sucht er gerade privat nach einem Sportwagen, oder nach einem geschäftlichen E-Fahrzeug. Eigentlich wissen wir ziemlich wenig. Über Machine Learning könnte man versuchen, eine Clusterung hinzubekommen. Dort könnte beispielsweise herauskommen, dass Frauen Ende 40, die auf dem Land wohnen, gerade anscheinend besonders gern kompakte SUVs mit Automatik kaufen, und zwar in folgenden Farben. Man bekommt statistisch plausible Daten, die als individuelle Prognose aber nicht immer zuverlässig sind.
    Man könnte auch versuchen, mehr über den einzelnen Kunden zu erfahren. Eine Möglichkeit wäre eine Umfrage wie die „Wahl zum Modell des Jahres“, bei der ein Auto verlost wird – und der Kunde soll einfach sein Lieblingsmodell anklicken und kann dieses dann gewinnen. Damit ist der Kontakt schon mal um eine Fahrzeugpräferenz erweitert.
    Allerdings ist ein Auto, das man gewinnen und also nicht bezahlen muss nicht vergleichbar mit einem Auto, das man bezahlen muss. Wenn der Kunde bekanntermaßen ein Schnäppchenjäger ist, zu erkennen daran dass der Lead z.B. über CarWow reinkam, dann kann man sich Angebote zum UVP sparen. Solchen Leuten kann man aber alle Schnäppchen reinkippen, vielleicht schlagen sie ja zu.

CRM-Systeme und -Software: eine Frage der Vorlieben

Sobald größere Teams involviert sind, kommt man um ein CRM-System nicht drumherum. Beliebt sind beispielsweise Microsoft Dynamics, Salesforce oder HubSpot. HubSpot hat eine kleine Sonderrolle, da man es relativ einfach als Content Management System einsetzen kann.

Am Ende kann man mit allen Systemen glücklich werden, und man muss es auch, da die wenigsten Leute in CRM-System-Kaufentscheidungen involviert sind.

Fazit

CRM hat viele Bausteine, die selten ideal genutzt werden. Entweder fehlen Daten, Datenanalysen, Datenverknüpfungen oder die schlicht die Manpower, um die vielen guten Ideen umzusetzen.

Deswegen sind zwei Dinge gar nicht verkehrt: Erstens „Mut zur Lücke“, da es ein perfektes CRM vielleicht nie geben wird und man deshalb besser direkt loslegt. Und zweitens „Mut zur Kreativität“, denn letztlich muss man vor allem an den Kundennutzen denken, und den gilt es über gute Produkte und überzeugendes Storytelling rüberzubringen.

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[1] Staudt, Y.; Wagner, J. Factors Driving Duration to Cross-Selling in Non-Life Insurance: New Empirical Evidence from Switzerland. Risks 2022,10, 187. https://doi.org/10.3390/risks10100187

[2] Aurélie Lemmens, Sunil Gupta (2020) Managing Churn to Maximize Profits. Marketing Science 39(5):956-973. https://doi.org/10.1287/mksc.2020.1229

[3] Ascarza, E., Iyengar, R., & Schleicher, M. (2016). The Perils of Proactive Churn Prevention Using Plan Recommendations: Evidence from a Field Experiment. Journal of Marketing Research, 53(1), 46-60. https://doi.org/10.1509/jmr.13.0483

[4] Ascarza, E. (2018). Retention Futility: Targeting High-Risk Customers Might be Ineffective. Journal of Marketing Research, 55(1), 80-98. https://doi.org/10.1509/jmr.16.0163

[5] Norvell, T., Kumar, P., & Contractor, S. (2018). Assessing the Customer-Based Impact of Up-Selling Versus Down-Selling. Cornell Hospitality Quarterly, 59(3), 215-227. https://doi.org/10.1177/1938965518762836

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