Von Redaktion, Foto: DHBW CAS
Prof. Dr. Emanuel Bayer lehrt am DHBW CAS das Modul Customer Intelligence. Zusammen mit dem Unternehmer Manuel Marini hat er ein Fachbuch zum Thema herausgegeben. Es geht um die Frage, wie Unternehmen Wert schöpfen können mit Kundendaten. Und warum gerade jetzt der richtige Zeitpunkt dafür ist.
Ein Fachbuch entsteht selten zufällig. Bei Emanuel Bayer und Manuel Marini war es ein Gespräch, das den Anstoß gab. Marini ist Unternehmer, sein Unternehmen bietet eine Plattform für Datenintegration an. Bayer ist Professor am DHBW CAS und lehrt dort das Modul Customer Intelligence in Studiengängen wie dem Master Media and Data-driven Business oder dem Master Data Science and Artificial Intelligence. Die beiden unterhielten sich über das Thema und sagten sich: Eigentlich müsste man das mal aufschreiben. Weil es zu diesem Thema noch kein Fachbuch gab, fanden sie schnell einen Verlag.
Das Ergebnis liegt jetzt vor. Die dort dargestellten Strategien und Use Cases bilden den Brückenschlag zu den Inhalten, die Bayer sowohl den Leserinnen und Lesern des Buchs als auch den Studierenden in der Lehrveranstaltung vermittelt.
Der Sweet Spot zwischen Personalisierung und Verfolgung
»Der Begriff ist angelehnt an Business Intelligence. Dahinter steckt die Frage, wie man Wert schöpfen kann mit Kundendaten, fürs Unternehmen, für den Kunden selbst und die Gesellschaft insgesamt«, erklärt Bayer. Grundlegend ist dabei der Ansatz, die oft über verschiedene Systeme verteilten Kundendaten zu bündeln und so einen 360-Grad-Blick auf den Kunden zu erhalten. Auf dieser Basis könne man dann sagen: Ich verstehe dich und kann dir Vorschläge unterbreiten.
»Wichtig dabei ist der Sweet Spot, denn einerseits ist Personalisierung sinnvoll, aber andererseits darf sich der Kunde auch nicht verfolgt fühlen«, sagt Bayer. Es gibt verschiedene Geschäftsbereiche, in denen Kundendaten intelligent genutzt werden können. Am bekanntesten sind Marketing und Vertrieb, aber auch im Service oder bei Fragen zur Compliance kann dies sinnvoll sein. Ein Beispiel aus dem Vertrieb: Wenn ein Unternehmen weiß, welche Produkte ein Kunde hat und welche Laufzeiten die Verträge haben, kann es ihm zum richtigen Zeitpunkt ein neues Angebot unterbreiten oder ihn kontaktieren, wenn es ein besseres Produkt gibt. »Über allem steht das Gebot der Relevanz: die falsche Botschaft zur falschen Zeit, das braucht niemand«, betont Bayer.
Von der Wachstums- zur Effizienzökonomie
Für die effiziente Nutzung von Kundendaten braucht es eine klare Strategie zum Umgang mit Kundendaten sowie die Datenintegration, also das Zusammenführen der Daten aus verschiedenen Systemen wie SAP oder HubSpot. Dafür braucht es eine Art digitalen Adapter, mit dem die Daten konsolidiert und auf einer Plattform zusammengeführt werden können. Genau in diesem Bereich ist Marini als Unternehmer aktiv und kennt viele Praxisbeispiele.
Customer Intelligence ist gerade jetzt besonders relevant, erklärt Bayer. »Wir befinden uns zunehmend in einer Effizienzökonomie und weniger in einer Wachstumsökonomie«, sagt er. Obwohl die Wirtschaft nicht gut laufe, sagten die Firmen: Wir müssen das jetzt angehen. »Denn wenn wir schon nicht mehr Kunden gewinnen, müssen wir mit unseren Bestandskunden besser arbeiten. Und dafür müssen wir sie besser verstehen.« Das gelinge mit Customer Intelligence.
Duale Lehre mit Praxisbeispielen
In seinen Lehrveranstaltungen stellt Bayer Rahmenwerke wie das Customer Intelligence Evolution Framework (CIEF) vor und gibt dann unter anderem die Anwendungsfälle aus dem Buch als Beispiel. »Das ist genau das duale Konzept, wenn ich zeige, wie ein Unternehmen konkret in die Umsetzung gegangen ist, welche Probleme es dabei gab und wie sie gelöst wurden«, erklärt er. Daraus könnten die Studierenden viel lernen und machten dieselben Fehler nicht noch einmal.
»Und ich finde es auch total interessant von ihnen zu hören, was in ihren Unternehmen, bei Bosch oder Kaufland, mit den Kundendaten gemacht wird«, sagt Bayer. Wie kreativ Menschen sind und was sie für Ideen haben, da werde die Liste der Nutzungsmöglichkeiten immer länger.