6 Arten von Kundenanalysen und wann Sie sie verwenden sollten

Seien wir ehrlich - machen Sie wirklich das Beste aus den riesigen Datenmengen Ihrer Kunden, auf denen Sie sitzen? Vom Marketing-Engagement und firmenbezogenen Details bis hin zu Einblicken in die Produktnutzung und Support-Aufzeichnungen verfügen Sie wahrscheinlich über eine Fülle von Daten darüber, wie sich Ihre Kunden verhalten und mit Ihrer Marke umgehen.

Aber die meisten Unternehmen nutzen nicht einmal einen Bruchteil der ihnen zur Verfügung stehenden Kundeninformationen. Datensilos und ineffiziente Engpässe bedeuten, dass die Teams oft blinde Flecken haben und nicht in der Lage sind, sich einen zusammenhängenden Überblick über die gesamte Customer Journey zu verschaffen.

Das ist ein großes Versäumnis, denn das Verständnis für die Bedürfnisse und das Verhalten Ihrer Kunden ist entscheidend, um ein echtes produktorientiertes Wachstum zu erzielen.

McKinsey hat herausgefunden, dass datengesteuerte Unternehmen, die Kundeneinblicke geschickt umsetzen, ihre Konkurrenten beim Umsatzwachstum um 85 % und bei den Bruttomargen um über 25 % übertreffen.

Um Ergebnisse auf diesem Niveau zu erzielen, benötigen Teams einen integrierten Ansatz, der verschiedene Arten von Kundenanalysen kombiniert, um die Punkte in den verschiedenen Phasen der Customer Journey zu verbinden - von der Akquise über die Bindung und Abwanderung bis hin zum Lifetime Value.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen 6 Arten der Kundenanalyse vor, die für die Verbesserung des Erlebnisses Ihrer Kunden unerlässlich sind. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Kundeneinblicke kombinieren können, um Möglichkeiten für Wachstum und Kundenzufriedenheit zu erkennen, die Ihre Geschäftsziele vorantreiben.

Sind Sie bereit, Datensilos zu beseitigen und eine wirklich einheitliche Kundenanalyse in Ihrem Unternehmen zu ermöglichen? Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um zu erfahren, wie die Optimizely Warehouse-Native Analytics-Plattform einen Self-Service-Zugang zu umfassenden Erkenntnissen über die gesamte Customer Journey ermöglicht.

Warum Kundenanalyse wichtig ist

Lassen Sie uns zunächst einmal definieren, was wir unter Kundenanalyse verstehen.

Im Kern geht es bei der Kundenanalyse darum, Daten zu nutzen, um ein tieferes Verständnis für die Bedürfnisse, das Verhalten, die Motivationen und die Reise Ihrer Kunden zu gewinnen. Sie umfasst mehrere wichtige Arten von Analysen.

Dazu gehören:

Deskriptive Analyse, die sich auf das Verständnis von Kundenverhalten und -mustern konzentriert, indem historische Daten untersucht werden. Dies kann die Analyse von Produktnutzungsdaten, Akquisitionsquellen wie Marketingkanälen oder -kampagnen, Supportinteraktionen und allgemeinen Kauftrends umfassen.

Diagnostische Analyse, die Ihnen hilft, die Ursachen für das beobachtete Kundenverhalten zu ermitteln. Zu den Techniken gehören die Kohortenanalyse (Vergleich des Nutzerverhaltens über verschiedene geografische/akquisitorische/planmäßige Abschnitte hinweg) und das Journey Mapping, um Pfade und Absprungpunkte zu visualisieren, sowie die Trichteranalyse, um Hindernisse in den Conversion-Strömen zu erkennen.

Prädiktive Analyse, bei der es um die Vorhersage zukünftiger Kundenaktionen, Risiken und Chancen geht, indem statistische Modelle aus aktuellen und historischen Daten erstellt werden. Zu den üblichen Anwendungsfällen gehören die Vorhersage des Risikos der Kundenabwanderung, die Prognose des Customer Lifetime Value und die Modellierung der Neigung von Kunden, zu konvertieren, ihr Abonnement zu erweitern oder ein Upgrade durchzuführen.

Die präskriptive Analyse, die Erkenntnisse (in der Regel durch maschinelles Lernen) nutzt und spezifische Maßnahmen empfiehlt, um die gewünschten Kunden- und Geschäftsergebnisse zu erzielen. Dazu gehören beispielsweise die Optimierung der Marketingausgaben, die verstärkte Aktivierung wichtiger Funktionen oder die Aktivierung von Kundenkontakten, um die Abwanderung zu verringern.

Warum Kundenanalysen von entscheidender Bedeutung sind

In der heutigen Erlebnisökonomie ist die Erlebnisanalytik nicht nur ein Nice-to-have - sie ist ein absolutes Muss für jedes Unternehmen, das ein nachhaltiges, produktorientiertes und nutzerzentriertes Wachstum anstrebt.

Sehen wir uns an, warum.

Klügere, faktengestützte Entscheidungen
Dank umfassender Kundeneinblicke können Teams ihre Strategien für Kundenakquise, -einführung, -akzeptanz, -bindung und -erweiterung auf der Grundlage harter Daten statt auf der Basis von Vermutungen optimieren.

Identifizieren Sie hochwirksame Produktchancen
Die Analyse von Kundenfeedback und Verhaltensmustern hilft Ihnen dabei, die wirkungsvollsten Formen der Innovation, Optimierung und Personalisierung von Produkten zu priorisieren.

Verbessern Sie das allgemeine Kundenerlebnis
Die besten Kundenanalysen helfen Ihnen, die gesamte Customer Journey über mehrere Kanäle hinweg zu verstehen. Das bedeutet, dass Sie Quellen der Reibung und der Kundenbegeisterung identifizieren und diese durch die Verbesserung von UX-Flows, Support, Onboarding, In-App-Messaging und mehr beheben können.

Steigern Sie die Marketingeffektivität und die Conversions
Durch die Abbildung der gesamten Customer Journey - vom ersten Interesse und der Leadgewinnung bis hin zur Conversion und Expansion - können Marketingteams ihre Kampagnen verbessern und hochwertige Kundengruppen effektiv segmentieren und betreuen.

Proaktive Eindämmung von Abwanderungsrisiken
Die Überwachung des Nutzerverhaltens, der Stimmung und des Kundenzustands zeigt Ihnen Bedrohungen auf und ermöglicht es Ihnen, mit gezielten Erfindungen zum Kundenerfolg sofort zu handeln.

Richten Sie Kundenziele an Geschäftsmetriken aus
Durch die Nutzung von Daten aus dem gesamten Kundenlebenszyklus können sich Teams um abgestimmte, umsatzwirksame Ziele und KPIs versammeln, die die Auswirkungen von Initiativen zur Kundengewinnung, -akzeptanz, -bindung und -erweiterung messen.

Letztlich geht es darum, mithilfe von Kundenanalysen einen 360-Grad-Blick auf die Bedürfnisse, Erlebnisse und Ergebnisse Ihrer Kunden in jeder Phase ihrer Reise zu erhalten. Dieses Maß an Verständnis kann nur durch die Zusammenführung verschiedener Datenquellen erreicht werden, von Marketingkanälen und Produktanalysen bis hin zu Abrechnungssystemen, Supportunterlagen und Voice-of-Customer-Insights.

Aus diesem Grund ist das Aufkommen moderner, warehouse-nativer Plattformen für die Kundenanalyse so entscheidend gewesen. Tools der nächsten Generation für Customer Journey-Analysen wie Optimizely Warehouse-Native Analytics ermöglichen es Unternehmen, Datensilos zu beseitigen und eine wirklich einheitliche Perspektive über den gesamten Kundenlebenszyklus zu gewinnen.

Plattformen wie Optimizely Warehouse-Native Analytics greifen direkt auf Ihr Data Warehouse zurück und ermöglichen es Ihnen, Produktnutzung, Marketingsysteme und CRMs, Abrechnungsplattformen, Kundensupport und vieles mehr für leistungsfähigere Analysen ohne Datenduplizierung oder fragmentierte Ereignisströme zusammenzuführen. Die Self-Service-Lösungen von Optimizely Warehouse-Native Analytics beseitigen technische Engpässe und ermöglichen es Produkt-, Marketing- und Erlebnisanalytik-Teams, Kundendaten einfach zu visualisieren, zwischen verschiedenen Ansichten zu schneiden, zu würfeln und strategisch neu auszurichten sowie mit Ad-hoc-Explorationen tiefer zu gehen.

6 wesentliche Arten der Kundenanalyse für datengesteuertes Wachstum

Die Grundlage für nachhaltiges Wachstum ist es, Ihre Kunden mit Hilfe von Analysen auf einer detaillierten Ebene zu verstehen.

Welche Kundenanalysen Sie priorisieren müssen, hängt von den individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens ab, aber Sie sollten verschiedene Arten kombinieren, um ein vollständiges Bild zu erhalten.

Nutzen Sie diesen Leitfaden als Rahmen, um Ihre Kundendaten in einen umfassenden Überblick zu bringen, der Ihnen hilft, jede Phase der Customer Journey zu optimieren.

1. Analyse der Kundenakquise

   Die Analyse der Kundenakquise konzentriert sich darauf, zu verstehen, wie Kunden Ihre Marke über eine Reihe von Marketingkanälen und -kampagnen entdecken und mit ihr in Kontakt treten, und hilft Marketing- und Wachstumsteams bei der Optimierung ihrer Akquisitionsstrategien. Dazu gehört die Analyse von Daten aus Web- und Marketing-Analyse-Tools, bezahlten Medienkampagnen, SEO- und Content-Performance, Sales Intelligence-Plattformen, CRMs und mehr.

   Zu den wichtigsten Kennzahlen für die Kundenakquise gehören die Kosten für die Kundenakquise, die Conversion Rate, die Anzahl der Interaktionen mit potenziellen Kunden, das Volumen der Markensuche, die Leadgewinnung, die für das Marketing qualifizierten Leads und die vom Vertrieb akzeptierten Leads. Für eine wirklich effektive Analyse der Kundenakquise sollten Sie aber auch nachgelagerte Kennzahlen wie Kundenbindungsraten, Customer Lifetime Value und Nettoumsatzbindung nach Akquisitionsquelle kennen.

   Mit diesem umfassenden Überblick stellen Sie sicher, dass Sie die Kundenakquise nicht nur als Zahlenspiel betrachten, sondern dass Sie die richtigen, wertvollen und dauerhaften Kunden gewinnen, die das langfristige Wachstum fördern.

   Zu einer effektiven Analyse der Kundenakquise gehören:

   • Die Analyse des Trichters, um zu verstehen, wie verschiedene Lead-Quellen den Trichter mit unterschiedlichen Raten durchlaufen und sich auf Kennzahlen wie CAC auswirken.
   • Identifizierung von Abbruchpunkten und Reibungspunkten in Ihrem Kundenpflegeprozess
   • Aufdecken von Mustern, um zu verstehen, welche Kampagnen und Inhalte das anfängliche Interesse und Engagement Ihrer idealen Kundenprofile fördern.
   • Erstellung von Vorhersagemodellen zur Bewertung der Lead-Qualität, der Kaufbereitschaft und der Wahrscheinlichkeit, ein loyaler, hochwertiger Kunde zu werden.
   • Messung, welche Kontaktpunkte bei der Kundenakquise die meisten und hochwertigsten Kunden hervorbringen, unter Berücksichtigung der unmittelbaren Conversion Rates und der nachgelagerten Bindung/Expansion.
   • Analyse spezifischer Kohorten auf der Grundlage von Attributen wie Lead-Quelle, Persona und Unternehmensgröße - und Aufteilung von Kundensegmenten, um Muster in nachgelagerten Metriken zu erkennen.

   Um die Kundenakquise wirklich zu verstehen, benötigen Sie eine integrierte 360-Grad-Ansicht, die Akquisitionsmetriken mit nachgelagerten Produktakzeptanzraten, Kundenzustandsindikatoren, Bindungstrends, Expansionseinnahmen und Customer Lifetime Value verknüpft. Mit modernen, auf dem Warehouse basierenden Datenanalysetools können Sie diese Daten über den gesamten Kundenlebenszyklus gemeinsam untersuchen.

2. Customer Engagement-Analysen

   Bei der Analyse des Customer Engagements geht es darum, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Kunden mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung interagieren und nach der Konvertierung einen Nutzen daraus ziehen. Dazu gehört die Untersuchung von Daten zum Nutzerverhalten aus einer Reihe von Quellen wie Produktanalysen, Tools für das digitale Erlebnis, Kundensupportsysteme, In-App-Nachrichten und mehr.

   Zu den wichtigsten Kennzahlen, die es zu verfolgen gilt, gehören die Anzahl der Produktnutzung, Indikatoren für die Verweildauer der Nutzer, wie z. B. täglich/monatlich aktive Nutzer, angenommene Funktionen, die durchschnittliche Sitzungsdauer, die Anzahl der Support-Tickets, die Net Promoter Scores und die Gesamtbeteiligung im Laufe der Zeit. Eine effektive Erlebnisanalytik geht jedoch über die reine Messung hinaus und versucht zu verstehen, warum sich Kunden auf bestimmte Weise verhalten und wie man die Akzeptanz und die Optimierung ihrer Erlebnisse fördern kann.

   Zu den wichtigsten Aspekten der Customer Engagement-Analyse gehören:

   • Die Analyse von Benutzerströmen und Trichtern, um zu verstehen, wie Kunden durch Ihr Produkt navigieren und verschiedene Funktionen entdecken/annehmen, und um verwirrende Bereiche zu identifizieren.
   • Überprüfung der optimalen Benutzerpfade und spezifischer "Aha"-Momente, die die Kundenaktivierung und -bindung vorhersagen - Verknüpfung von Produktnutzungsmustern mit nachgelagerten Markern wie Wiederholungskäufen, Erweiterungsumsatz und Customer Lifetime Value.
   • Segmentierung des Nutzerverhaltens, um Kohorten auf der Grundlage ihrer Phase in der Customer Journey, der Art des Abonnements usw. besser zu verstehen und das Erlebnis für den Kunden entsprechend anzupassen.
   • Sammeln und Interpretieren von qualitativen Kundeneinblicken aus Umfragen, Produktbewertungen, Kundeninteraktionen und mehr.

3. Erlebnisanalytik für Kunden

   Während die Kundenakquise und das Customer Engagement wichtige Anhaltspunkte liefern, ist für eine echte Optimierung eine End-to-End-Ansicht der gesamten Customer Journey erforderlich. Die Customer Journey-Analysen bilden jeden Berührungspunkt des gesamten Erlebnisses ab, von der ersten Entdeckung der Marke über Conversion, Onboarding, Adoption, Support, Kundenbindung, Expansion und darüber hinaus.

   Sie sollten auf Schlüsselkennzahlen wie hohe Kundenzufriedenheit (CSAT), Loyalitäts- und Bindungsraten, hohe Net Promoter Scores (NPS) und niedrige Customer Effort Scores (CES) abzielen - also darauf, wie viele Schwierigkeiten ein Kunde hat, wenn er versucht, ein Ziel zu erreichen oder ein Problem mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung zu lösen.

   Die Analyse des Kundenerlebnisses sollte auch das Feedback der Kunden (Voice of Customer, VoC) berücksichtigen. Mit den besten Analysen können Sie Kunden- und Geschäftsdaten miteinander verknüpfen, um zu verstehen, wie sich bestimmte Erlebnisse von Kunden auf Geschäftsergebnisse wie Produktakzeptanz, Engagement, Umsatz und mehr auswirken. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten den Umsatz mit bestehenden Kunden steigern. Sie könnten positive und negative CSAT-Bewertungen zusammen mit Kontonutzungs-, Zustands- und Abrechnungsdaten untersuchen. Vielleicht finden Sie heraus, dass schlechte CSAT-Bewertungen mit einer frustrierenden UX verbunden sind, die sich durch hohe Abbrüche im Kundenfluss zeigt, oder sogar mit Abrechnungsproblemen, z. B. wenn Sie keine automatische Paypal-Option anbieten. Diese Art von Einblicken in die Self-Service-Geschäftsanalytik verschafft Ihnen einen Vorsprung bei der Behebung der Grundursache.

   Für eine leistungsstarke Erlebnisanalytik:

   • Kombinieren Sie quantitative Metriken wie CSAT, NPS und CES mit qualitativen Daten aus Kundenfeedback, Kundeninteraktionen und Social Media Listening.
   • Segmentieren Sie Kunden auf der Grundlage ihrer Erlebnisse und prüfen Sie die Unterschiede zwischen den Segmenten, um die Erlebnisse anzupassen.
   • Analysieren Sie die Stimmung und die Emotionen der Kunden im Feedback, um die zugrunde liegenden Faktoren für positive und negative Erlebnisse zu verstehen.
   • Verwenden Sie Sitzungsaufzeichnungen und Heatmapping-Tools, um die Probleme der Kunden zu visualisieren und UX-Probleme zu identifizieren.
   • Analysieren Sie die Bewertungen des Kundenaufwands in jeder Phase der Customer Journey, um Bereiche mit hohem Aufwand zu identifizieren, die Prozessverbesserungen erfordern.
   • Bilden Sie die komplette Customer Journey über alle Berührungspunkte und Kanäle ab, um Schmerzpunkte und Reibungspunkte zu identifizieren und zu verstehen, wie sich das Erlebnis über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg entwickelt.
   • Verknüpfen Sie Metriken zum Kundenerlebnis mit nachgelagerten Metriken wie Kundenbindung, Lifetime Value und Umsatz, um die Auswirkungen auf das Geschäft zu verstehen.

   Je mehr Sie über die richtigen Kundendaten verfügen - Daten, die kontextbezogen relevant sind und konsolidiert und zugänglich sind, damit sie zum richtigen Zeitpunkt genutzt werden können - desto besser wird das Erlebnis für Ihre Kunden sein. Aber es reicht nicht aus, nur die richtigen Daten zu haben. Sie müssen auch über die Tools verfügen (z.B. Customer Data Platforms, um eine einheitliche Sicht auf den Kunden zu schaffen, Customer Journey-Analysen sowie prädiktive und präskriptive Analysetools und -funktionen), um alle Kundenkontaktpunkte zu verstehen, zu lernen, anzupassen und zu steuern, sowie über die Technik (z.B. Geofencing, Gesichtserkennung und biometrische Sensoren) und die Mitarbeiter, um die Daten in relevanter und kontextbezogener Weise anzuwenden.

4. Customer Journey-Analysen

   Wie wir bereits angedeutet haben, sollte die gesamte Customer Journey im Mittelpunkt all Ihrer Analysebemühungen stehen. Es ist jedoch wichtig, die Customer Journey von Anfang bis Ende zu analysieren, um Bereiche zu finden, die den Kunden begeistern, sowie Reibungspunkte in jeder Phase, von der ersten Wahrnehmung über die Akquisition, das Onboarding, die Akzeptanz, das Engagement, die Bindung und die Fürsprache.

   Wichtige Kennzahlen, die Ihnen einen Eindruck von Ihrer Customer Journey vermitteln, sind u.a. die Conversion Raten für Leads in den Phasen oberhalb, in der Mitte und am Ende des Trichters, Kennzahlen zur Produktaktivierung, wie z.B. die Annahme wichtiger Funktionen, Aha-Momente und Signale für die Kundenbindung, wie z.B. die Sitzungsdauer, sowie Kennzahlen zum Customer Lifetime Value (CLV) und zur Umsatzsteigerung.

   Zu den Tipps für aussagekräftige Customer Journey-Analysen gehören:

   • Verwendung von Warehouse-nativen Tools zur Durchführung einheitlicher Analysen unter Verwendung von Daten aus verschiedenen Datenströmen, aus Marketing, Vertrieb, Produktnutzung, Supportsystemen und Kundenstimmen.
   • Segmentierung der Customer Journey nach Segmenten und Analyse spezifischer Kohorten auf der Grundlage von Tariftyp, Anwendungsfall, Branche und mehr.
   • Anwendung der Trichter-Analyse in jeder Phase, um Absprungpunkte, Hindernisse und Schlüsselmomente für die Conversion zu identifizieren.
   • Anreicherung Ihrer Analyse mit Kundenfeedback, das qualitativen Kontext zu den verschiedenen Phasen liefert.
   • Abbildung des Kundenverhaltens und der Customer Journey-Phasen auf nachgelagerte Metriken wie Aktivierung, Adoption, Abwanderung und Lifetime Value.
   • Einsatz von maschinellem Lernen zur Identifizierung und Priorisierung von Möglichkeiten zur Optimierung der Customer Journey.

5. Analyse der Kundenbindung/Kundenabwanderung

   Es ist wichtig, die Faktoren zu verstehen, die zur Kundenabwanderung führen, damit Sie diese proaktiv verhindern und Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundenbindung und des Customer Lifetime Value aufdecken können.

   Die wichtigsten Kennzahlen, auf die Sie sich hier konzentrieren sollten, sind die Abwanderungsrate und die Kundenbindungsrate, aber es ist auch hilfreich, über den Customer Lifetime Value und die Nettoumsatzbindung nachzudenken und die Produktnutzungskennzahlen im Auge zu behalten, die auf Abwanderungsrisiken hinweisen könnten, wie z. B. ein Rückgang der täglich aktiven Nutzer oder eine geringe Akzeptanz von Funktionen.

   Für einen vollständigen Überblick über die Faktoren für Kundenbindung und Abwanderung:

   • Analysieren Sie die Abwanderungsraten insgesamt sowie die nach Kundenattributen wie Tarif, Branche usw. segmentierten Raten.
   • Identifizieren Sie Verhaltensmuster und Nutzungskennzahlen wie eine niedrige Akzeptanz, die auf eine künftige Abwanderung hindeuten.
   • Implementieren Sie ein Customer Health Scoring, um Risikosignale zu überwachen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
   • Verwenden Sie eine Analyseplattform, die bei bestimmten Schwellenwerten für das Abwanderungsrisiko automatische Warnungen ausgibt, damit Sie immer auf dem Laufenden sind.
   • Führen Sie Umfragen zur Kundenabwanderung durch und analysieren Sie VoC-Daten, um die Ursachen für Kündigungen oder Herabstufungen zu ermitteln.
   • Messen Sie die Effektivität von Kundenbindungsprogrammen wie Rückgewinnungskampagnen und Treueanreizen.

6. Analyse der Stimme des Kunden

   Um die Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden genau zu verstehen, müssen Sie Feedback, Meinungen und Stimmungen über verschiedene Kanäle erfassen und analysieren.

   Wenn Sie wirklich auf die Stimme Ihrer Kunden hören, können Sie Verbesserungspotenziale aufdecken und die Zufriedenheit, Loyalität und das Engagement für Ihre Marke steigern.

   Für Voice-of-Customer-Analysen, die zum Handeln anregen:

   • Sammeln Sie VoC-Daten aus einer Vielzahl von Kanälen, darunter Umfragen, Kundeninterviews, Produktbewertungen, Social Listening, Support-Transkripte usw.
   • Nutzen Sie Natural Language Processing und Sentiment-Analysen, um das Feedback in großem Umfang zu analysieren und zu erfahren, wie sich Ihre Kunden fühlen.
   • Priorisieren Sie das dringendste VoC-Feedback auf der Grundlage Ihrer Stimmungsanalyse und des Schweregrads und der Häufigkeit der Auswirkungen, die Sie feststellen.
   • Verknüpfen Sie Ihre VoC-Einblicke mit quantitativen Daten über die Produktnutzung, operative KPIs, Finanzdaten usw.
   • Implementieren Sie geschlossene Prozesse, um sicherzustellen, dass auf Kundenstimmen umgehend reagiert wird.
   • Analysieren Sie VoC-Trends im Laufe der Zeit, um veränderte Bedürfnisse und neue Chancen zu erkennen.
   • Segmentieren Sie VoC nach Kundenattributen, Branchen, Anwendungsfällen für gezielte Einblicke (B2B).

Gewinnung umfassenderer Kundeneinblicke mit Warehouse-nativer Analytik

Die Entwicklung einer wirklich kundenorientierten Unternehmenskultur erfordert einen umfassenden, datengesteuerten Ansatz, der verschiedene Arten von Kundenanalysen zusammenführt - und die Teams in die Lage versetzt, das Beste aus den Daten herauszuholen.

Brian Balfour, Founder und CEO von Reforge, drückt es so aus:

"Wenn Sie neue Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen, öffnet das die Tür zu neuen Fragen. Wenn Sie neue Fragen haben, müssen Sie Ihre Instrumente und Analysen aktualisieren. Wenn Sie sagen, dass der Prozess abgeschlossen ist, heißt das, dass Sie alles über Ihre Nutzer, Ihr Produkt und Ihre Kanäle wissen, was es zu wissen gibt.

Deshalb brauchen Sie leistungsstarke, warehouse-native Tools wie Optimizely Warehouse-Native Analytics an Ihrer Seite. Optimizely Warehouse-Native Analytics ermöglicht es Ihren Teams, immer wieder neue Fragen zu stellen und mit explorativen Ad-hoc-Analysen über verschiedene Datenströme hinweg tiefer zu gehen.

Durch den direkten Zugriff auf Ihr Cloud Data Warehouse beseitigt Optimizely Warehouse-Native Analytics Datensilos und bietet eine einheitliche 360-Grad-Sicht auf alle wichtigen Berührungspunkte auf der Customer Journey Ihrer Kunden.

Mit den Self-Service-Funktionen von Optimizely Warehouse-Native Analytics können funktionsübergreifende Teams ohne technische Engpässe beliebige Datenmengen zerschneiden, würfeln und strategisch neu ausrichten. Ad-hoc-Analysetools ermöglichen es Ihnen, immer wieder neue Schichten zu entfernen, neue Hypothesen zu testen und neue Möglichkeiten zur Optimierung von Kundenakquise, -bindung und -loyalität und mehr zu entdecken.

Mit Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie Datensilos überwinden und das volle Potenzial Ihrer Kundenanalysen ausschöpfen.

Verpassen Sie nicht die Anleitung von Experten, um die Erlebnisanalytik zu meistern und das Erlebnis Ihrer Kunden zu optimieren.