8. Dezember 2016 von Thomas Reimer
Digitalisierung von Marketing und Vertrieb mit Microsoft Teil 2
Ein intelligentes CRM-System unterstützt den Vertrieb mit statistisch fundierten Vorhersagen, um lediglich erfolgsversprechende Verkaufschancen zu verfolgen. So wird das Bauchgefühl zum Großteil durch fundierte Analysen ersetzt − und zwar im gesamten Vertriebsprozess. Das Ergebnis ist einfach: Mehr qualifizierte Leads bei deutlich weniger Kosten. Eine „intelligente Pipeline“ enthält somit nur noch qualitativ erhärtete Verkaufspotenziale.
Neue Möglichkeiten
Ein intelligentes CRM-System erweitert die klassischen Funktionen eines operativen CRM zur Vertriebs- und Marketingautomatisierung. Die Funktion der gezielten Vorhersage von Kundenpotenzialen und Verhaltensweisen ermöglicht folgende innovative Anwendungsbereiche:
- Kundentargeting und Profile Management: Eine feingranulare Kundensegmentierung und Abbildung von Personas im CRM.
- Fit Scoring: Eine automatische Identifizierung von Interessenten mit hohem „Fit“ für Produkte oder Angebote des Unternehmens.
- Lead und Behavior Scoring: Die Bewertung von Leads für eine exakte Bewertung des Potenzials und der Erfolgswahrscheinlichkeit.
- Predictive Lead Generation: Eine Lead-Qualifizierung durch statistische Vorhersagen auf Basis historischer Daten und externer Impulse.
Tracking als Weg der Kundenansprache
Der digitale Kunde hat den Kaufprozess bereits zu weiten Teilen durchlaufen, wenn er zum ersten Mal den Anbieter kontaktiert. Somit ist es im Zeitalter der Digitalisierung zwingend erforderlich, die Customer Journey bereits vor der ersten Kontaktaufnahme zu erschließen. Ein modernes CRM-System bietet hierfür Tracking-Funktionen, die das Verhalten von Interessenten auf Webseiten, sozialen Netzwerken oder auf Marketing E-Mails verfolgen und aus anonymen Besuchern qualifizierte Personen machen. Mit Webtracking kann somit für einen bestehenden Kunden oder Interessenten die digitale Customer Journey im CRM-System abgebildet werden. Aus anonymen Benutzern werden auf diese Weise identifizierte Unternehmen, dann identifizierte Besucher und schließlich qualifizierte Besucher.
Die Verwendung von Online-Nutzerdaten zur Kundenansprache ist für ein erfolgreiches Marketing von zentraler Bedeutung. Neben internen Tracking-Daten können auch externe Daten verwendet werden, um die Customer Journey außerhalb der eigenen Kundenschnittstellen zu erfassen. Die sogenannten „Intent“-Daten − also intentionsgetriebene Daten – bieten dafür eine gute Möglichkeit. Sie signalisieren Kaufvorhaben im Internet und stammen von 3rd Party Sites wie Publishern, sozialen Netzwerken oder Suchmaschinen. Mittlerweile stellen Anbieter wie Magnetic oder Bombora auch für den B2B-Markt aufbereitete und aggregierte Intent-Daten bereit.
Die Auswertung dieser internen und externen Daten zur Customer Journey erfordert vor allem analytische Fähigkeiten und Werkzeuge, die sich nahtlos in das CRM-System integrieren und so die oft fehlende „Intelligenz“ schaffen. Microsoft nutzt für diese Erweiterung die sogenannten Azure Machine Learning Services. Damit können statistische Vorhersageverfahren für Vertrieb und Marketing individuell erstellt und in das CRM integriert werden. Es existieren bereits vordefinierte Modelle, beispielsweise zum Lead Scoring oder von Cross-Sell- und Up-Sell-Empfehlungen, die als „Next Best Offer“ bezeichnet werden.
Für weitergehende Anwendungen kann das CRM-System auch um einen externen Dienst erweitert werden, der wiederum an individuelle Anforderungen angepasst werden kann und auch externe Intent-Daten berücksichtigt. Infer Inc. ist einer der führenden Anbieter von Predictive Technologien für Vertrieb und Marketing, mit dem ein tieferes Kundenverständnis aufgebaut und die Pipelinequalität verbessert werden kann. Durch die Integration in Microsoft Dynamics CRM und Microsoft Power BI werden Funktionen wie Predictive Lead Scoring oder Whitespace Analysen ohne Umwege über komplexe Data Warehouse oder Business Intelligence Systeme für Vertrieb und Marketing verfügbar gemacht.
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