Wie Automobilhersteller Data Analytics nutzen können, um das Kauferlebnis zu verbessern

Die Automobilindustrie verändert sich ständig und mit ihr das Kauferlebnis. Global Logic Germany ist sich dessen bewusst und bietet innovative Lösungen, die einigen der größten Automobilhersteller der Welt dabei helfen, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. Wir nutzen Data Analytics, um ein digitales Kundenerlebnis zu schaffen, das unübertroffen ist. Unsere hochmodernen Datenlösungen bieten einen umfassenden Überblick über die Customer Journey, von der Recherche vor dem Kauf bis hin zu Service-Interaktionen nach dem Kauf. So helfen wir Automobilherstellern, ein nahtloses, personalisiertes Erlebnis zu schaffen, das den Bedürfnissen moderner Autokäufer entspricht.

Die digitale Transformation des Kundenerlebnisses

Das traditionelle Vertriebsmodell der Automobilhersteller verändert sich durch den digitalen Wandel und damit auch die Kundenerwartungen, was durch die COVID-Pandemie noch beschleunigt wird. Kunden erwarten jetzt ein Autokauferlebnis, das digital ist. 77 % der Kunden wären bereit, ein Auto online zu kaufen, wenn der Vorgang so einfach wäre wie der Kauf eines Flugtickets oder die Buchung eines Hotelzimmers. 1 von 4 Verbrauchern würde die Marke wechseln, wenn das Erlebnis beim Autokauf nicht seinen Erwartungen entspräche. 

Was sagen uns diese Ergebnisse? Das Kundenerlebnis in der Automobilindustrie muss digital ausgerichtet sein, um die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

Daten: der Schlüssel zum Erfolg für Automobilhersteller

Daten sind der Schlüssel zum Erfolg, wenn es darum geht, diese neuen Kundenanforderungen zu erfüllen und ein optimales Kundenerlebnis zu bieten. Die Automobilindustrie sitzt auf einer Goldmine von Daten: Jeden Tag werden große Datenmengen an jedem Berührungspunkt entlang der Customer Journey generiert – von Kundeninteraktionen und Fahrzeugdaten bis hin zu Social-Media-Beiträgen und Traffic-Mustern. Auf diese Weise können Automobilhersteller einen 360-Grad-Blick auf ihre Kunden erhalten. Diese Daten können dann genutzt werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern und eine personalisierte und nahtlose Customer Journey zu schaffen. 

Die Vorteile eines datengesteuerten Kundenerlebnisses für Automobilhersteller

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Automobilhersteller ein effizientes, bequemes und individuelles Kundenerlebnis bieten. Ein datengesteuertes Kundenerlebnis ist der Schlüssel zum Erfolg in der Automobilbranche, weil es folgende Vorteile bietet:

  • Verkürzte Markteinführungszeit: Automobilhersteller können Daten nutzen, um Kundenbedürfnisse zu verstehen und Produkte zu entwickeln, die diesen Bedürfnissen entsprechen. So können sie neue Produkte schneller auf den Markt bringen.
  • Verbesserte Produktentwicklung: Daten können genutzt werden, um Kundenfeedback zu bewerten und notwendige Änderungen an Produkten in der Entwicklung vorzunehmen. Dies führt zu verbesserten Produkten, die den Kundenbedürfnissen besser entsprechen.
  • Höherer Umsatz: Ein datengesteuertes Kundenerlebnis kann Automobilunternehmen helfen, ihren Umsatz zu steigern, indem sie die Kundenpräferenzen verstehen und sie mit den richtigen Produkten zusammenbringen.
  • Bessere Kundenbindung: Automobilhersteller können Daten nutzen, um Risikokunden zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen, um sie zufrieden zu stellen. Dies führt zu besseren Kundenbindungsraten.

Wie Automobilhersteller Data Analytics nutzen können, um den Autokauf zu verbessern

Mit Hilfe fortschrittlicher Datenanalyse können die Automobilhersteller das Kauferlebnis für ihre Kunden verbessern. Es gibt drei Hauptbereiche, in denen die Möglichkeiten von Big Data zur Verbesserung des Autokauferlebnisses genutzt werden können: Customer Behavior Analytics (Analyse des Kundenverhaltens), Predictive Analytics (Prädiktive Analyse) und Post-Purchase Measurement (Messung nach dem Kauf).

Customer Behavior Analytics: Schaffung eines personalisierten Autokauferlebnisses

Kundenorientierung und Personalisierung sind hier die Schlüsselwörter: Sammlung und Auswertung von Kundendaten, um Gewohnheiten und Trends zu erkennen. Data analytics sind der Schlüssel, um zu verstehen, worauf der einzelne Kunde Wert legt, um Prioritäten zu setzen, welche Funktionen den Kunden angeboten und welche Fahrzeuge ihnen gezeigt werden sollen. 

Darüber hinaus können Automobilunternehmen besser verstehen, wie Kunden mit ihrem Produkt interagieren, und so das Kundenerlebnis optimieren. Auf diese Weise können Automobilunternehmen ein persönlicheres, auf jeden einzelnen Kunden zugeschnittenes Kauferlebnis kreieren. 

Data analytics kann auch dazu genutzt werden, die Probleme der Kunden während des Autokaufs zu identifizieren. Wenn Automobilhersteller verstehen, warum ihre Kunden frustriert sind, können sie Änderungen vornehmen, um das Erlebnis zu verbessern. Wenn die Daten beispielsweise zeigen, dass die Kunden Schwierigkeiten haben, Finanzierungsoptionen zu finden, die ihren Bedürfnissen entsprechen, kann der Automobilhersteller mit den Kreditgebern zusammenarbeiten, um mehr Optionen anzubieten.

Predictive Analytics: Präventive Maßnahmen zur Erfüllung von Kundenbedürfnissen

Automobilhersteller können mit Hilfe von Data Analytics Kundenbedürfnisse vorhersagen und Maßnahmen ergreifen, um diese Bedürfnisse zu erfüllen, bevor der Kunde überhaupt danach fragen muss. Wenn ein Automobilhersteller beispielsweise weiß, dass sich ein Kunde für ein bestimmtes Automodell interessiert, kann er dem Kunden proaktiv Informationen über dieses Modell zusenden. Eine weitere Möglichkeit, wie Predictive Analytics zur Verbesserung des Autokaufs eingesetzt werden kann, besteht darin, Kunden dabei zu helfen, häufige Fehler zu vermeiden. Wenn aus den Daten hervorgeht, dass Kunden häufig vergessen, Wartungstermine zu vereinbaren, kann der Autohersteller Erinnerungen an die Kunden senden.

Darüber hinaus kann Predictive Analytics dabei helfen, Risikokunden zu identifizieren und Präventivmaßnahmen zu ergreifen, um sie zufrieden zu stellen. Wenn der Automobilhersteller weiß, welche Kunden wahrscheinlich zu einem Wettbewerber wechseln werden, kann er diese Kunden mit Kampagnen an sich binden.

Mit Hilfe von Predictive Analytics lassen sich auch Möglichkeiten für Cross-Selling und Upselling erkennen. Wenn die Daten zum Beispiel zeigen, dass Kunden, die einen bestimmten Fahrzeugtyp kaufen, auch am Kauf eines bestimmten Zubehörs interessiert sind, kann der Automobilhersteller sicherstellen, dass dieses Zubehör in den Verkaufsprozess einbezogen wird.

Schließlich können Predictive Maintenance und Analytics das Risiko von Rückrufaktionen verringern. Rückrufe sind für jeden Automobilhersteller ein Risiko. Sie können kostspielig sein und dazu führen, dass die Kunden das Vertrauen in eine Marke verlieren. Predictive Maintenance basiert auf der Idee, Daten zu nutzen, um vorherzusagen, wann etwas ausfallen wird. Durch die Überwachung von Sensordaten können Automobilhersteller Probleme erkennen, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden. Fortgeschrittene Datenanalysen können sogar die Auswirkungen bestimmter demografischer Merkmale und Verhaltensweisen der Kunden auf die Rückrufaktionen vorhersagen. Dementsprechend können Automobilhersteller vorhersagen, bei welchen Kunden das Risiko einer Defekttreue besteht, und Maßnahmen ergreifen, um die Auswirkungen zu mildern.

Messung des Kundenerlebnisses

Schließlich ist die Messung des Kundenerlebnisses unerlässlich, um Fortschritte zu verfolgen und bewährte Verfahren zu ermitteln, die im gesamten Unternehmen genutzt werden können. Nachdem geprüft wurde, welche Kundenerfahrungsdaten derzeit gemessen werden und wie diese Daten zur Leistungsverbesserung genutzt werden, sollten die Daten zur Entwicklung einer Reihe von KPIs verwendet werden, die sich auf die wichtigsten Aspekte der Kundenerfahrung konzentrieren. Die KPIs sollten auf die Geschäftsziele des Unternehmens abgestimmt sein und die folgenden Kriterien erfüllen:

  • Die KPIs sollten umsetzbar sein, so dass sie zur Verbesserung des Kundenerlebnisses genutzt werden können.
  • Die KPIs sollten messbar sein, so dass der Fortschritt verfolgt werden kann.
  • Die KPIs sollten relevant sein, so dass sie sich auf die wichtigsten Aspekte des Kundenerlebnisses konzentrieren.
  • Die KPIs sollten zeitlich begrenzt sein, damit sie zur Verfolgung der Fortschritte im Laufe der Zeit verwendet werden können.

Einige Beispiele für Kundenerlebnis-KPIs, die von einem Automobilunternehmen gemessen werden könnten, sind:

  • Net Promoter Score (NPS): Der NPS misst die Zufriedenheit und Loyalität der Kunden. Er wird berechnet, indem der Prozentsatz der unzufriedenen Kunden vom Prozentsatz der zufriedenen Kunden abgezogen wird.
  • First Call Resolution Rate (Erstanruf-Lösungsrate): Die First-Call-Rate misst den Prozentsatz der Kundendienstanrufe, die beim ersten Anruf gelöst werden.
  • Customer satisfaction score (Kundenzufriedenheitswert): Der Wert für die Kundenzufriedenheit misst, wie zufrieden die Kunden mit dem Produkt oder der Dienstleistung sind, die sie erhalten haben.
  • Customer effect score (Bewertung des Kundenaufwandes): Die Bewertung des Kundenaufwands misst, wie viel Aufwand die Kunden empfinden, um das Produkt oder die Dienstleistung zu nutzen.

Um die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern, ist es für Automobilunternehmen wichtig, die Kundenzufriedenheit auch nach dem Kauf zu messen. Anhand der in Umfragen nach dem Kauf erhobenen Daten können Bereiche ermittelt werden, in denen die Kundenzufriedenheit verbessert werden kann. Die Daten nach dem Kauf können dann genutzt werden, um Kundenbindungsprogramme zu entwickeln, die Anreize für weitere Käufe schaffen.

Data Analytics  ist ein wichtiger Erfolgsfaktor für Automobilhersteller

Automobilunternehmen, die keine Datenanalyse nutzen, sind im Nachteil. Auf dem heutigen Markt ist es für Automobilhersteller unerlässlich, ein tiefes Verständnis für ihre Kunden zu haben, um ein digitales Kundenerlebnis zu schaffen. Diejenigen, die keine Daten für ihre Geschäftsentscheidungen nutzen, werden bei der weiteren Entwicklung der Automobilindustrie zurückbleiben.

Global Logic kann auf lange Erfahrung in der Unterstützung von Automobilherstellern bei der Nutzung von Daten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses zurückblicken. Wir verfügen über ein Team erfahrener Data Scientists, die sich in der Automobilbranche auskennen und wissen, wie man Daten aus der Automobilbranche effektiv auswertet und analysiert.

Wenn Sie das Kauferlebnis für Ihre Kunden verbessern möchten, können wir Ihnen helfen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr zu erfahren.

Author

Data Analytics verbessern das Kauferlebnis in der Automobilindustrie

Author

Marie-Kristin Hofmann

Marketing Specialist

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