Ein Touchpoint kommt selten allein

Publiziert am Donnerstag, 22. Dezember, 2016 von Bianca Oehl

Intelligente Algorithmen berechnen auf Knopfdruck aus bis zu 100 Touchpoints den optimalen Multichannel-Mix – sei es für verschiedene Produkte, Zielgruppen oder Märkte. Dr. Bianca Oehl und Christoph Spengler von Accelerom und Prof. Dr. Manfred Vogel von der Fachhochschule Nordwestschweiz zeigen in diesem in planung&analyse erschienenen Beitrag, wie Algorithmus-generierte Mixes Praktiker unterstützen können, die Customer Journey zu optimieren.

 


Lesen Sie den Originalbeitrag von Accelerom in planung&analyse 10/16

 

Touchpoints sind alle Kontaktpunkte eines potenziellen oder tatsächlichen Kunden mit einer Marke. Sie sind der Schlüssel zur erfolgreichen Marktbearbeitung. Touchpoints unterscheiden sich jedoch in ihrer quantitativen Reichweite (wie viele Kunden einen konkreten Kontaktpunkt nutzen) und der qualitativen Relevanz voneinander. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, nicht nur einzelne Touchpoints, sondern ganze Touchpoint-Mixes in Bezug auf diese zwei Dimensionen zu beurteilen.

Mit dem vorgestellten Mess- und Analysekonzept wird auf der Grundlage von Befragungen zum Kauf- und Konsumverhalten mittels Algorithmen der optimale Mix zur Abdeckung der Customer Journey für Marketing, Vertrieb, Kommunikation, Media und Service berechnet.

Kunden kommen auf ihrem persönlichen Entscheidungsweg, der Customer Journey, mit den unterschiedlichsten Touchpoints – digital/analog, owned/paid/earned – in Berührung. Das Spektrum reicht vom Plakat über die physische Verkaufsstelle (POS) oder dem Webshop bis hin zum persönlichen Beratungsgespräch.

Jedes Unternehmen versucht dabei, mit seinem ganz individuellen Mix den Kunden bestmöglich zu erreichen und zum Kauf zu führen. Die Qualität solcher Touchpoint-Mixes in Bezug auf die tatsächliche Ursache-Wirkung-Beziehung ist meist unklar. Bereits die Beurteilung eines einzelnen Offline-Touchpoints im Vergleich zu einem Online-Touchpoint ist aus Unternehmenssicht eine schier unmögliche Aufgabe, denn jeder Touchpoint wird – wenn überhaupt – anders gemessen: Es fehlt die Kompatibilität und Präzision der Metriken für die Beurteilung des ganzen Mixes. Hinzu kommt, dass Customer Journeys nicht so linear verlaufen, wie dies manche Modelle gerne vermitteln.

Mit zunehmender Digitalisierung galt lange als Paradigma, „auf allen Touchpoints präsent zu sein“. Dies bedeutet eine steigende betriebliche Komplexität, in der Budgets in immer mehr und darum in immer kleinere Töpfe unterteilt wurden; solange bis die Maßnahmen unter der Wirkungsschwelle liegen. Dieser Ansatz lässt die Frage nach Effektivität, die richtigen Dinge tun, und Effizienz, die Dinge richtig tun, unbeantwortet.

 

Mit cleveren Algorithmen zur besten Lösung

Der Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderungen liegt in einem effizienten und effektiven ganzheitlichen Touchpoint-Management: Nicht nur die wichtigsten Touchpoints nutzen, sondern diejenigen Touchpoints, die in Kombination die höchste Reichweite und Relevanz erzielen.

Wie lässt sich das realisieren? Aussagekräftige Analyse-Tools helfen, bessere Entscheidungen zu fällen. Viele Big-Data-basierte Tools liefern Ergebnisse, die beschreiben, welche unternehmenseigenen Touchpoints die Bestandskunden nutzen. Das ist zwar ein erster Schritt, lässt aber noch Fragen offen: Wie lassen sich Touchpoints bewerten, die von der Konkurrenz verwendet werden? Und mit welchen Touchpoints interagieren potenzielle Neukunden?

An dieser Stelle knüpfen die hier vorgestellte Methode 360°TOUCHPOINT und das darauf aufbauende Tool an. Die Datenbasis für diesen Ansatz bilden Marktforschungsdaten. Das Kundenverhalten der Zielgruppen wird mittels Befragung gemessen – zunächst einmal unabhängig davon, ob es eigene Kunden oder Kunden der Konkurrenz sind. Touchpoints werden in der Befragung mit fünf verschiedenen Metriken verknüpft – jede Metrik ist die Operationalisierung einer Phase der Customer Journey. Das erste Ergebnis dieses Vorgehens sind daher datenbasierte, zielgruppenspezifische Customer Journeys. Diese wissenschaftlich fundierte Herangehensweise, die mit dem Institut für Publizistikwissenschaft und Medienforschung der Universität Zürich erarbeitet wurde, liefert deskriptive Einblicke in das tatsächliche Kundenverhalten. Schnell kommt dabei aber dann die zentrale Frage auf: Wie können wir diese komplexen Customer Journeys managen?

Die erhobenen Werte der fünf Phasen Awareness, Consideration, Exploration, Purchase und Retention liefern Aussagen zu einzelnen Touchpoints und zum Touchpoint-Mix. So haben einzelne Touchpoints beispielsweise eine passive (Operationalisierung der Awareness-Phase) und eine aktive Reichweite (Operationalisierung von Phase 2 – Consideration), während für einen Mix die Total Audience (kombinierte Reichweite) in Prozent berechnet wird. Dies entspricht dem Anteil Personen, der mit einem oder mehreren Touchpoints des Mixes in Kontakt kommt – passiv oder aktiv. In den Phasen 3 bis 5 (Exploration, Purchase und Retention) kommen der Informations-, der Transaktions- und der Attraktivitätswert zum Tragen. Diese drei Werte sind zwischen 0 und 100 skaliert und werden jeweils als Durchschnittswerte angegeben. Sie bilden so den Relevanzaspekt eines oder mehrerer Touchpoints ab.

Die Customer Journey gibt es nicht. Journeys für eine Marke oder ein Unternehmen können je nach Zielgruppe, Produktkategorie, Land oder Absatzkanal stark variieren. Der optimale Mix bedeutet, die besten umsetzbaren Lösungen zu identifizieren.

 

Konfiguration des Algorithmus

Optimale Mixes unterscheiden sich je nach gestecktem Ziel (das Produkt bei der Zielgruppe bekannt machen, Kundenzufriedenheit steigern), der anvisierten Zielgruppe sowie den eingesetzten Touchpoints. Alle drei Elemente können bei der Konfiguration des Algorithmus berücksichtigt werden. Im ersten Schritt wird die Zielgruppe ausgewählt, für die der optimale Mix berechnet werden soll. Im zweiten Schritt wird eine Auswahl der Touchpoints getroffen. Während zwar Daten für alleTouchpoints vorliegen, wird in diesem Schritt die Auswahl sinnvollerweise allein auf die steuerbaren Touchpoints reduziert. Schwierig beeinflussbare Touchpoints wie das persönliche Gespräch zwischen Freunden werden exkludiert. Je nach Zielsetzung kann eine feinere Unterteilung vorgenommen werden, zum Beispiel alle POS-Touchpoints für einen optimalen POS-Mix. Auch ist es möglich, einzelne Touchpoints, die ein Unternehmen definitiv einsetzen will, zu fixieren. So sucht der Algorithmus nach den optimal ergänzenden Maßnahmen. Im dritten Schritt wird die Gewichtung der Phasen vorgenommen: Dabei können für eine umfassende Vertriebsstrategie alle Phasen betrachtet werden. Für eine Teilstrategie, zum Beispiel für Marketing und Kommunikation, wird der optimale Mix mit einer stärkeren Gewichtung der Phasen zu Beginn der Journey ermittelt.

Als Ergebnis liefert der Algorithmus einen für die getroffenen Einstellungen optimierten Mix. Im zugehörigen Cloud-basierten Tool kann nun mittels Szenarientechnologie der optimale Mix weiter überprüft und modifiziert werden und so auch die Frage nach dem „Was wäre, wenn …?“ beantwortet werden: Touchpoints oder Zielgruppen können manuell hinzugefügt oder entfernt werden, die Metriken verändern sich dabei in Echtzeit und der Unterschied zum optimalen Mix wird sofort sichtbar.

Spieglein, Spieglein an der Wand, was ist der beste Mix für dieses Land?

In der Praxis unterliegen Strategien einer großen Anzahl an Restriktionen und Kompromissen. Der Algorithmus-Output mit seiner konsequenten Orientierung am Kunden und der Wirkung von Touchpoints liefert Entscheidern eine fundierte Grundlage, auch in Verbindung mit betrieblichen Restriktionen. Durch die Granularität und Detaillierung wird konkretes Optimierungspotenzial ersichtlich.

Die Möglichkeiten sind dabei vielfältig: Von der Strategie- und Kampagnenplanung über die Steuerung der Kundenzufriedenheit bis hin zu Markenführung und Positionierung, alles mit der Prämisse, Komplexität zu reduzieren und Wirkung zu maximieren. Der ganzheitliche Blick auf Kunden über alle Silos hinweg unterstützt Entscheider darin, Anpassungs- und Veränderungsmaßnahmen der Geschäftsmodelle in Verbindung auch mit der digitalen Transformation zu steuern.

 

Lesen Sie mehr dazu: Fallbeispiel Škoda

 

 

Wir sind gespannt auf Ihre Meinung.

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