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Überzeugende Product Experience #2 – wie kann sie erreicht werden?

16. September 2020
Ida Lorenz, Michael Kugler
Im vorangegangenen Magazinartikel haben Sie anhand vieler Beispiele erfahren, wie eine zielgerichtete Product Experience aussieht und welche grundlegenden Ziele sich dahinter verbergen. Nun gilt es zu klären, wie die konkreten Anforderungen in der Umsetzung aussehen und welche Voraussetzungen im Unternehmen geschaffen werden müssen.

Die Chancen im Unternehmen zu erkennen und den Nutzen für den Kunden auszumachen, um eine Product Experience bieten zu können ist der erste Schritt in die richtige Richtung. Der Mehrwert eines Produkts oder Serviceangebots kann im emotionalen Kauferlebnis, in der Qualität, einem dazu buchbaren Service, der Zeitersparnis oder einem Beratungsgespräch bestehen. Entscheidend ist dabei, dass der Fokus vor allem auf den Kunden bzw. das Produkt gelenkt wird.

online shoppingDen Grundstein für Product Experience zu legen, bedeutet auch, den Blick nach innen zu richten. Und das bedeutet, sich im ersten Schritt dem Datenmanagement zuzuwenden. Dabei spielen Vertriebsdaten aus dem Sales wie Abverkaufszahlen und Daten aus dem Marketing wie Produktbeschreibungen oder Bilder ebenso eine Rolle wie technische Informationen.

Alle verfügbaren Daten sind das „Gold“ eines Unternehmens. Je besser ein Unternehmen diese Daten im Griff hat, im Sinne von Datenqualität und Verfügbarkeit, umso besser kann es auf der anderen Seite diese in Experience Daten überführen und ausspielen.

Kundenrelevante Informationen anzubieten, die auf qualitativ hochwertigen Daten bestehen, bedeutet: „den Kunden verstehen“, „den Kunden in den Mittelpunkt rücken“, „Kundenvorlieben erkennen“ – all die Zuschreibungen, die Unternehmen aus dem Blickwinkel des Kunden erreichen möchten. Was in der Konsequenz dann auch in der Produktzufriedenheit und der Kundenbindung wiedergespiegelt werden würde.

In Bezug auf CX/PX unterscheiden wir drei Datentypen

  • Betriebsdaten aus dem operativen Business,
  • Produktdaten und Media Assets,
  • Experience-Daten (auch Erlebnisdaten genannt).

Betriebsdaten entstehen im Tagesgeschäft und sind überwiegend auf die Vergangenheit bezogen. Dazu zählen Stammdaten (z. B. Kundendaten, Materialdaten), Bewegungsdaten (z. B. Abverkauf, Retourenrate, Einlagerung) und Bestandsdaten (z. B. Lager- und Kassenbestand, Verkaufszahlen).

Produktdaten und Media Assets sind für die Präsentation eines Produkts oder Services essenziell. Dazu zählen textuelle Beschreibungen (z.B. Langtexte, technische Informationen, Produktfeatures), Kategorie-Informationen und visuelle Darstellungen (z.B. Videoclips, Bilder).

Experience-Daten hingegen helfen dabei zu verstehen, wie das Unternehmen von seinen Kunden wahrgenommen wird. Hierzu zählen beispielsweise die Einblicke in die Erfahrungen und Einstellung der Kunden hinsichtlich eines neuen Produktfeatures.

In der Verknüpfung dieser drei Datentypen liegt das große Potenzial der Digitalisierung. Leider erheben nur ein Bruchteil der Unternehmen heute Experience-Daten und noch ein geringerer Teil verknüpft diese mit Produkt- oder Betriebsdaten. Obwohl sich erst aus der Kombination das gesamte wirtschaftliche Potenzial entfalten kann und sich nutzbringende, abgesicherte und hochwertige Erkenntnisse nur im Zusammenhang ableiten lassen.

Nur wenn Sie anhand der Experience-Daten wissen, was Kunden erwarten, können Sie die Ausleitung der Produktdaten diesem Bedarf anpassen. Anhand von Verkaufszahlen (Betriebsdaten) können Sie messen ob diese Aktivitäten die Erwartungen der Kunden erfüllen oder gegebenenfalls nachjustiert werden müssen.

Keine personenbezogenen Daten = keine Individualisierung

Neben den persönlichen Informationen, die Unternehmen aufgrund der Kundenhistorie sammeln (Betriebsdaten), verfügen sie über weitere Datenquellen, welche auf die Interessen von Usern im Shoppingprozess schließen lassen:

  • Welches Gerät der User gerade benutzt: Device, Betriebssystem, Browser
  • An welchem Standort der User sich befindet: Shoppingcenter, Uni, Wohngebiet
  • Woher der User kommt: Facebook, Google, Newsletter etc.
  • Wann der User Informationen sucht: Wochentag bzw. Tageszeit

Diese Daten mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning kombiniert, machen es möglich, gewisse Muster in den Datenmengen abzuleiten. Sie geben Aufschluss über die aktuelle Situation des Users und ermöglichen eine kontextbezogene Ansprache in der aktuellen Interaktion. Einem Kunden, der am Sonntagabend auf seinem Laptop surft, wird also etwas anderes angezeigt als am Montagmorgen, wenn er mit seinem Smartphone in der U-Bahn sitzt.

Technische Mittel um Ihre Produkte perfekt in Szene zu setzen

Grundlegend für erfolgreiches PXM ist es, verfügbare Daten derart verwenden zu können, dass jeder Kunde jedes Produkt personalisiert auf seiner Customer Journey erlebt. Softwaretools unterstützen auf unterschiedliche Weise im Produkt Experience Management. Wir betrachten im Folgenden die technologischen Eckpfeiler.

Eckpfeiler für erfolgreiches Product-Experience-ManagementPXM lässt sich nur umsetzen, wenn eine ganzheitliche Basis für das Produkt Daten Management (Produkt Information Management kurz. PIM) geschaffen wird. Dies gelingt, wenn alle Daten bzw. Digital Assets in einem zentralen System verwaltet werden und dieses über Schnittstellen Daten automatisiert ausspielen kann. In solchen Systemen (PIM und DAM) können Produktdaten über die verschiedenen Fachabteilungen hinweg – sowie für unterschiedliche Business Anforderungen – in Kollaboration gesammelt und verarbeitet werden und garantieren dadurch eine Konsistenz in der Kommunikation.

In der Product Content Syndication (PCS) hingegen geht es um die Verteilung von Produktdaten-Feeds über verschiedene E-Commerce-Verkaufsplattformen und Marktplätze unter Einhaltung der unterschiedlichen Anforderungen. Mit anderen Worten: Sie dient der Synchronisierung von Produktdaten über verschiedene Touchpoints bzw. Berührungspunkte und sorgt für die personalisierte, kontextsensitive und vor allem zielgerichtete Ausleitung der Produktdaten in relevante Kanäle zur rechten Zeit – für den Kunden, für den diese Informationen von Bedeutung sind. Hier findet der Wandel der Produktdaten zu Experience-Daten statt.

Genau dies kann jedoch nur erfolgen, wenn Kundendaten zuverlässig im Unternehmen gesammelt werden (das sog. Daten-Onboarding). Erst dann können Kundenbedürfnisse mit den eigenen Produktdaten verknüpft werden. Die Aufteilung der Datenverarbeitung in drei Stufen zeigt das optimale Vorgehen.

  1. Erkenntnisse wurden gesammelt (Vergangenheit)
    1. Wie hat sich der Kunde in früheren Fällen entschieden?
    2. An welchem Touchpoint hat er sich zum Kauf entschieden?
  2. Erkenntnisse werden gesammelt (Gegenwart)
    1. Wie entscheidet sich der Kunde jetzt?
    2. Auswertung von bspw. Recommendation Engines im Shop
    3. Speicherung des Klick-Pfads oder der Such-Eingaben des Kunden
  3. Ergebnisse werden vorausgesagt (Predictive – die Königsdisziplin)
    1. Wie wird der Kunde sich in Zukunft entscheiden?
    2. Artificial Intelligence und Machine Learning Einsatz, um vorhersagen zu können wie ein Kunde reagieren wird

Hinterlegte Personas und Zielgruppen, auf Basis jeweiliger Kundenbedürfnisse definiert, schaffen dann eine persönliche und emotionale Ansprache.

Die Informationen zum jeweiligen Produkt müssen im PIM dafür vollständig, stets aktuell und für eine erlebnisreiche Darstellung mit Medien wie Bilder und Videoclips angereichert sein. Nur dann kann ein Produkt dem Kunden auf einem Silbertablett präsentiert und optimal in Szene gesetzt werden. DIE Grundvoraussetzung für eine erlebnisreiche Product Experience.

Was bringts denn?

Im Sinne einer ROI-Rechnung eines PIM-System (das die Ausgangsbasis im Management von Produktdaten ist), ist die Frage nicht: Was kostet das System? Sondern: Was kostet es, kein PIM zu haben? Heutzutage müssen Unternehmen ihre Produktdaten im Griff haben, um die Qualität und den Output in die richtigen Kanäle im richtigen Moment sowie richtigen Kontext bieten zu können. Andernfalls werden sie vom Wettbewerb abgehängt und von der Zielgruppe nicht beachtet.

Hier ein paar Daten und Fakten aus dem Datenmanagement
 

Daten und Fakten aus dem Datenmanagement

Die Basis kennen Sie nun. Haben Sie die entsprechenden Tools, um mit PXM zu beginnen?

small steps to the greater goalIst Product Experience Management ein Hype oder ein Game Changer? Weder das eine noch das andere, sagen wir – denn das Thema ist bereits unter uns und in vollem Gange. Es ist keine Science-Fiction, sondern bereits Realität geworden, denn die Wettbewerbssituation im Markt weckt bereits heute Kundenerwartungen, die es zu erfüllen gilt. Unternehmen sollten jetzt starten und die benötigte Basis dafür legen.

Wir als parsionate können Sie hierbei sehr gut unterstützen und gemeinsam eine passgenaue Technologie evaluieren. Oder in unserem X-Bootcamp erstmal vorfühlen: Was bedeutet PXM für mein Unternehmen? Wenn Sie bereits über ein PIM-System verfügen, bietet parsionate Ihnen Health-Checks an, um im vorhandenen System einen IST-Stand der Prozesse, Daten und Technologien zu erheben.

 

Michael Kugler und sein Expertenteam bieten Beratungs- und Implementierungsdienstleistungen mit Schwerpunkt auf Marketing- und Verkaufsprozessen für Hersteller und Händler an. Der Fokus dieses Teams liegt auf den Bereichen "Produkterlebnis", "Kundenorientierung" und "Omnichannel-Commerce" Themen, die bei der digitalen Transformation eine bedeutende Rolle spielen.

Möchten Sie mehr über Product Experience erfahren? Kontaktieren Sie uns! Unser Experience-Team berät Sie gerne.

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