{"id":47013,"date":"2024-08-13T08:28:59","date_gmt":"2024-08-13T06:28:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.comosoft.eu\/?p=47013"},"modified":"2025-09-19T10:54:57","modified_gmt":"2025-09-19T08:54:57","slug":"3-effektive-schritte-zur-steigerung-der-kundenzufriedenheit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.comosoft.eu\/de\/2024\/08\/13\/3-effektive-schritte-zur-steigerung-der-kundenzufriedenheit\/","title":{"rendered":"3 effektive Schritte zur Steigerung der Kundenzufriedenheit durch gezielte Angebote"},"content":{"rendered":"

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3 effektive Schritte zur Steigerung der Kundenzufriedenheit durch gezielte Angebote<\/h1>\n

Verbesserung des Kundenerlebnisses im Einzelhandel: Strategien zur Steigerung der Kundenzufriedenheit.<\/h2>\n

Kunden \u00a0lieben Sonderangebote. Eine Studie im The Neurocritic<\/em><\/a>\u00a0ergab, dass der Erhalt eines Online-Gutscheins die gleiche neurochemische Reaktion hervorruft wie eine positive soziale Interaktion. Warme Gef\u00fchle sind nur der Anfang. Sonderangebote haben einen erheblichen Einfluss auf das Verbraucherverhalten, verbessern die Kundenzufriedenheit, bauen tiefere Verbindungen auf und steigern den Gewinn. In einer Umfrage von RetailMeNot aus dem Jahr 2018<\/a> gaben vier von f\u00fcnf Befragten an, dass sie w\u00e4hrend des gesamten Einkaufsprozesses an ein gutes Angebot oder einen Rabatt denken. Und satte 93% aller Befragten gaben an, dass sie bei einem H\u00e4ndler, der gute Rabatte anbietet, wieder einkaufen w\u00fcrden. Daher ist die Steigerung der Kundenzufriedenheit ein essenzieller Faktor f\u00fcr eine gelungene Product Experience.<\/em><\/p>\n

Die Bedeutung von Angeboten nimmt zu, wenn Einzelh\u00e4ndler die n\u00e4chste gro\u00dfe Welle von Verbrauchern ber\u00fccksichtigen: die Millennials. In derselben Umfrage gaben sieben von zehn Befragten im Alter von 18 bis 34 Jahren an, dass sie einen Kauf nicht abschlie\u00dfen k\u00f6nnten, ohne vorher nach einem Angebot zu suchen. Acht von neun Befragten gaben an, dass w\u00e4hrend einer Suche, ein Angebot einer unbekannten Marke oder neuen Shops sie zu einem Erstkauf bewegen w\u00fcrde.<\/p>\n

Datenflut im Einzelhandel: Strategien zur effizienten Nutzung von Produkt- und Kaufdaten f\u00fcr gezielte Angebote<\/h2>\n

Wenn also Angebote und Werbeaktionen von entscheidender Bedeutung sind, warum brauchen dann Marketingleiter und Merchandising-Planer Hilfe bei der Umsetzung der richtigen Angebote? Die Antwort lautet, dass es heute einfach zu viele Daten <\/strong>gibt. Allein die Riesenmenge an Produkt- und Kaufdaten macht es unm\u00f6glich, das ideale Angebot manuell zu planen.<\/p>\n

Nehmen Sie als Beispiel Produktdaten. F\u00fcr jedes der Tausenden von Produkten, die ein gro\u00dfer Einzelh\u00e4ndler zu verwalten hat, gibt es Hunderte, wenn nicht Tausende von einzelnen Datenpunkten \u2013 von Produktinformationen, die in einem PIM gespeichert sind, \u00fcber Bilder und andere Assets, die in einem DAM gespeichert sind, bis hin zu anderen Datensystemen f\u00fcr Preisgestaltung und Bestand.<\/p>\n

Im Idealfall sind all diese Datenquellen hochgradig strukturiert und miteinander verkn\u00fcpft. Aber selbst mit gut strukturierten Daten ist die Planung des idealen Sonderangebots aus Millionen von Datenpunkten ein klassisches Nadel-im-Heuhaufen-Problem. Die einzige Option die bleibt, ist das Vertrauen in Ihr Bauchgef\u00fchl.<\/p>\n

Die andere Seite des Datenproblems betrifft das Kaufverhalten der Kunden. Ein Teil davon ist strukturiert, vor allem wenn K\u00e4ufe \u00fcber ein Treueprogramm get\u00e4tigt werden, aber ein Gro\u00dfteil davon ist unstrukturiert in Form von Kundenfeedback und Produktbewertungen. Dies wirft ein neues Problem auf. Ein Gro\u00dfteil dieser Daten stammt von unseren intelligenten Ger\u00e4ten – Kan\u00e4le f\u00fcr Marketingkampagnen und Sonderangebote. Werbe- und Marketingleiter k\u00f6nnen diese Kan\u00e4le potenziell nutzen, haben aber oft nicht die Zeit oder die Ressourcen, um ma\u00dfgeschneiderte, individualisierte Angebote zu erstellen.<\/p>\n

Schritt 1: Datenkonsistenz herstellen, um Datenstauung im Marketing zu beheben<\/h2>\n

Der erste Schritt zur L\u00f6sung des PIM\/DAM-Problems besteht darin, die Datenkonsistenz in den Marketingaktivit\u00e4ten eines Einzelh\u00e4ndlers sicherzustellen. Dies ist eine Herausforderung, da ein Gro\u00dfteil der Daten von Herstellern stammt, die m\u00f6glicherweise unterschiedliche Namen f\u00fcr Datenfelder haben oder Informationen ganz fehlen. Gl\u00fccklicherweise k\u00f6nnen Systeme wie LAGO (und unsere Datenbankverwaltungsdienste<\/a>) Einzelh\u00e4ndlern dabei helfen, eine “einzige Quelle der Wahrheit” \u00fcber alle ihre Datenquellen hinweg zu erreichen.<\/p>\n

Sobald die Produktdaten und Assets vereinheitlicht sind, kann der Einzelh\u00e4ndler sicherstellen, dass alle Elemente der Werbekampagne \u00fcber alle Medienkan\u00e4le hinweg konsistent und fehlerfrei sind. Dies muss bei gedruckten Katalogen<\/a> der Fall sein, selbst wenn mehrere Versionen ben\u00f6tigt werden, um geografische oder demografische Marketinganforderungen zu erf\u00fcllen. F\u00fcr die vielen verschiedenen digitalen Ver\u00f6ffentlichungskan\u00e4le<\/a> ist dies jedoch unabdingbar. Ohne eine konsistente, kanal\u00fcbergreifende Marketingplattform ist die Erstellung pr\u00e4ziser Sonderangebote sehr zeitaufw\u00e4ndig.<\/p>\n

Schritt 2: Personalisierte Erlebnisse schaffen durch gezielte Nutzung von Kundendaten<\/h2>\n

Das Aufkommen von mobilen und E-Commerce-Systemen ist f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler sowohl ein Problem als auch eine Chance. Mobile Ger\u00e4te sind ein immer leistungsf\u00e4higerer, zweiseitiger Kanal, um Produkte zu finden, zu kaufen und dar\u00fcber zu sprechen, ob zu Hause oder im Gesch\u00e4ft. Bei umsichtiger Nutzung und unter Ber\u00fccksichtigung des Datenschutzes der Kunden k\u00f6nnen die daraus resultierenden Daten dazu verwendet werden, personalisierte Nachrichten zu erstellen, Empfehlungen zu geben und Sonderpreise und Sonderangebote f\u00fcr regelm\u00e4\u00dfig gekaufte Produkte anzubieten.<\/p>\n

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Kundendaten sind von unsch\u00e4tzbarem Wert, wenn es darum geht, eine personalisierte One-to-One Kommunikation<\/a> oder ein “direktes individualisiertes Marketing” zu entwickeln. Ein solches System kombiniert bekanntes Verhalten und Vorlieben mit relevanten Produktdaten und Bildern. Es kann dann eine konsistente und fehlerfreie Ausgabe an Print- und Digitalkan\u00e4le liefern. Die individualisierten Mitteilungen und die darin enthaltenen (ebenfalls auf den Kunden zugeschnittenen) Sonderangebote oder Werbeaktionen k\u00f6nnen im Laufe der Zeit auf der Grundlage von Folgek\u00e4ufen verfeinert werden und somit zur Steigerung der Kundenzufriedenheit beisteuern.<\/p>\n

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Schritt 3: Mit KI und Datenvisualisierung zur optimalen Angebotsplanung im Einzelhandel<\/h2>\n

In der Vergangenheit war die Planung des richtigen Sonderangebots eine Frage der Intuition und des Gl\u00fccks. Doch selbst wenn Merchandising-Planer \u00fcber ein hohes Ma\u00df an Erfahrung bei der Erstellung attraktiver Angebote verf\u00fcgen, hat der Tag nicht genug Stunden, um diese Angebote f\u00fcr so viele Kan\u00e4le und Produkte zu planen.<\/p>\n

Gl\u00fccklicherweise kann die Flut der verf\u00fcgbaren Daten, richtig gehandhabt, die Quelle der L\u00f6sung sein. Der kollaborative Workflow<\/a> von Comosoft erm\u00f6glicht es Kampagnenplanern, Kreativen und Entscheidern, zusammenzuarbeiten und ein virtuelles Whiteboard zu nutzen, um die Seite zu visualisieren und die Produkte auszuw\u00e4hlen, die am besten f\u00fcr die Kampagne und ihre Sonderangebote geeignet sind. Die vereinheitlichten PIM- und DAM-Daten unterst\u00fctzen die Visualisierung und rationalisieren die Auswahl auf der Grundlage von Preisen, Margen, Best\u00e4nden und anderen wichtigen Faktoren. Die Ergebnisse werden automatisch an die Design- und Produktionsabteilungen f\u00fcr die Ausgabe in Print- und Digitalkan\u00e4len weitergeleitet. Aber das ist nur der Anfang.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) kann Daten jeglicher Art nutzen, um ein System so zu trainieren, dass es aussagekr\u00e4ftige Muster erkennt und Ma\u00dfnahmen empfiehlt – entweder durch menschliche Entscheidungstr\u00e4ger oder eigenst\u00e4ndig. In einer k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrten Fallstudie hat KI effektiv Werbeaktionen im Einzelhandel geplant und optimiert. Mithilfe von Trainingsdaten aus Comosoft LAGO und einem KI-Tool von DecaSIM<\/a> konnte eine Lebensmitteleinzelhandelskette die Kundenbindung an ihre Werbung erh\u00f6hen und so den Umsatz und den Gewinn um etwa 8% steigern. Das KI-Tool erkannte aussagekr\u00e4ftige Einkaufsmuster und identifizierte, indem es die Schlussfolgerungen an LAGO zur\u00fcckgab, verwandte Produkte, die w\u00e4hrend der Kampagne besonders beworben werden sollten.<\/p>\n

Die Angebots- und Warenplanung muss nie wieder ein “Schuss ins Blaue” sein.<\/h3>\n

Durch die Analyse des allgemeinen und regionalen Kaufverhaltens der Kunden und ihrer Reaktion auf fr\u00fchere Angebote kann ein KI-Modell Einzelhandelsvermarkter durch ein Meer von Daten zu einem zuverl\u00e4ssigen Mittel f\u00fcr die Planung effektiver, loyalit\u00e4tsf\u00f6rdernder Angebote f\u00fchren.<\/p>\n

Das wichtigste Ziel f\u00fcr Werbe- und Marketingleiter im Einzelhandel ist heute dasselbe wie vor Jahrzehnten: ein ansprechendes, zufriedenstellendes Kundenerlebnis zu schaffen, um eine dauerhafte Loyalit\u00e4t aufzubauen. Sonderangebote und Promotionen waren schon immer wichtig, um dieses Ziel zu erreichen. Mit fortschrittlichen Datenvisualisierungs- und KI-Tools, die uns zur Verf\u00fcgung stehen, war die Planung und Durchf\u00fchrung solcher Angebote noch nie so einfach.<\/p>\n

Erfahren Sie mehr \u00fcber Comosoft LAGO<\/a> und sein Potenzial, Ihre Handelsdaten und Marketingstrategie zu ver\u00e4ndern. Oder buchen Sie eine Demo<\/a> und \u00fcberzeugen Sie sich selbst.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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