{"id":63301,"date":"2022-04-20T12:31:36","date_gmt":"2022-04-20T12:31:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.globallogic.com\/de\/?post_type=insightsection&#038;p=63301"},"modified":"2025-01-31T07:16:35","modified_gmt":"2025-01-31T07:16:35","slug":"wie-automobilhersteller-data-analytics-nutzen-koennen-um-das-kauferlebnis-zu-verbessern","status":"publish","type":"insightsection","link":"https:\/\/www.globallogic.com\/de\/insights\/blogs\/wie-automobilhersteller-data-analytics-nutzen-koennen-um-das-kauferlebnis-zu-verbessern\/","title":{"rendered":"Wie Automobilhersteller Data Analytics nutzen k\u00f6nnen, um das Kauferlebnis zu verbessern"},"content":{"rendered":"<div class=\"classic_editor_content\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Automobilindustrie ver\u00e4ndert sich st\u00e4ndig und mit ihr das Kauferlebnis. Global Logic Germany ist sich dessen bewusst und bietet innovative L\u00f6sungen, die einigen der gr\u00f6\u00dften Automobilhersteller der Welt dabei helfen, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. Wir nutzen Data Analytics, um ein digitales Kundenerlebnis zu schaffen, das un\u00fcbertroffen ist. Unsere hochmodernen Datenl\u00f6sungen bieten einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber 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 Bed\u00fcrfnissen moderner Autok\u00e4ufer entspricht.<\/span><\/p>\n<h2><b>Die digitale Transformation des Kundenerlebnisses<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das traditionelle Vertriebsmodell der Automobilhersteller ver\u00e4ndert 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 w\u00e4ren bereit, ein Auto online zu kaufen, wenn der Vorgang so einfach w\u00e4re wie der Kauf eines Flugtickets oder die Buchung eines Hotelzimmers. 1 von 4 Verbrauchern w\u00fcrde die Marke wechseln, wenn das Erlebnis beim Autokauf nicht seinen Erwartungen entspr\u00e4che.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Was sagen uns diese Ergebnisse? Das Kundenerlebnis in der Automobilindustrie muss digital ausgerichtet sein, um die Bed\u00fcrfnisse und Erwartungen der Kunden zu erf\u00fcllen.<\/span><\/p>\n<h2><b>Daten: der Schl\u00fcssel zum Erfolg f\u00fcr Automobilhersteller<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Daten sind der Schl\u00fcssel zum Erfolg, wenn es darum geht, diese neuen Kundenanforderungen zu erf\u00fcllen und ein optimales Kundenerlebnis zu bieten. Die Automobilindustrie sitzt auf einer Goldmine von Daten: Jeden Tag werden gro\u00dfe Datenmengen an jedem Ber\u00fchrungspunkt entlang der Customer Journey generiert &#8211; von Kundeninteraktionen und Fahrzeugdaten bis hin zu Social-Media-Beitr\u00e4gen und Traffic-Mustern. Auf diese Weise k\u00f6nnen Automobilhersteller einen 360-Grad-Blick auf ihre Kunden erhalten. Diese Daten k\u00f6nnen dann genutzt werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern und eine personalisierte und nahtlose Customer Journey zu schaffen.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><b>Die Vorteile eines datengesteuerten Kundenerlebnisses f\u00fcr Automobilhersteller<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben, m\u00fcssen Automobilhersteller ein effizientes, bequemes und individuelles Kundenerlebnis bieten. Ein datengesteuertes Kundenerlebnis ist der Schl\u00fcssel zum Erfolg in der Automobilbranche, weil es folgende Vorteile bietet:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Verk\u00fcrzte Markteinf\u00fchrungszeit: Automobilhersteller k\u00f6nnen Daten nutzen, um Kundenbed\u00fcrfnisse zu verstehen und Produkte zu entwickeln, die diesen Bed\u00fcrfnissen entsprechen. So k\u00f6nnen sie neue Produkte schneller auf den Markt bringen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Verbesserte Produktentwicklung: Daten k\u00f6nnen genutzt werden, um Kundenfeedback zu bewerten und notwendige \u00c4nderungen an Produkten in der Entwicklung vorzunehmen. Dies f\u00fchrt zu verbesserten Produkten, die den Kundenbed\u00fcrfnissen besser entsprechen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">H\u00f6herer Umsatz: Ein datengesteuertes Kundenerlebnis kann Automobilunternehmen helfen, ihren Umsatz zu steigern, indem sie die Kundenpr\u00e4ferenzen verstehen und sie mit den richtigen Produkten zusammenbringen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bessere Kundenbindung: Automobilhersteller k\u00f6nnen Daten nutzen, um Risikokunden zu identifizieren und Ma\u00dfnahmen zu ergreifen, um sie zufrieden zu stellen. Dies f\u00fchrt zu besseren Kundenbindungsraten.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><b>Wie Automobilhersteller Data Analytics nutzen k\u00f6nnen, um den Autokauf zu verbessern<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit Hilfe fortschrittlicher Datenanalyse k\u00f6nnen die Automobilhersteller das Kauferlebnis f\u00fcr ihre Kunden verbessern. Es gibt drei Hauptbereiche, in denen die M\u00f6glichkeiten von Big Data zur Verbesserung des Autokauferlebnisses genutzt werden k\u00f6nnen: Customer Behavior Analytics (Analyse des Kundenverhaltens), Predictive Analytics (Pr\u00e4diktive Analyse) und Post-Purchase Measurement (Messung nach dem Kauf).<\/span><\/p>\n<h3><b>Customer Behavior Analytics: Schaffung eines personalisierten Autokauferlebnisses<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Kundenorientierung und Personalisierung sind hier die Schl\u00fcsselw\u00f6rter: Sammlung und Auswertung von Kundendaten, um Gewohnheiten und Trends zu erkennen. Data analytics sind der Schl\u00fcssel, um zu verstehen, worauf der einzelne Kunde Wert legt, um Priorit\u00e4ten zu setzen, welche Funktionen den Kunden angeboten und welche Fahrzeuge ihnen gezeigt werden sollen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Automobilunternehmen besser verstehen, wie Kunden mit ihrem Produkt interagieren, und so das Kundenerlebnis optimieren. Auf diese Weise k\u00f6nnen Automobilunternehmen ein pers\u00f6nlicheres, auf jeden einzelnen Kunden zugeschnittenes Kauferlebnis kreieren.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Data analytics kann auch dazu genutzt werden, die Probleme der Kunden w\u00e4hrend des Autokaufs zu identifizieren. Wenn Automobilhersteller verstehen, warum ihre Kunden frustriert sind, k\u00f6nnen sie \u00c4nderungen vornehmen, um das Erlebnis zu verbessern. Wenn die Daten beispielsweise zeigen, dass die Kunden Schwierigkeiten haben, Finanzierungsoptionen zu finden, die ihren Bed\u00fcrfnissen entsprechen, kann der Automobilhersteller mit den Kreditgebern zusammenarbeiten, um mehr Optionen anzubieten.<\/span><\/p>\n<h3><b>Predictive Analytics: Pr\u00e4ventive Ma\u00dfnahmen zur Erf\u00fcllung von Kundenbed\u00fcrfnissen<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Automobilhersteller k\u00f6nnen mit Hilfe von Data Analytics Kundenbed\u00fcrfnisse vorhersagen und Ma\u00dfnahmen ergreifen, um diese Bed\u00fcrfnisse zu erf\u00fcllen, bevor der Kunde \u00fcberhaupt danach fragen muss. Wenn ein Automobilhersteller beispielsweise wei\u00df, dass sich ein Kunde f\u00fcr ein bestimmtes Automodell interessiert, kann er dem Kunden proaktiv Informationen \u00fcber dieses Modell zusenden. Eine weitere M\u00f6glichkeit, wie Predictive Analytics zur Verbesserung des Autokaufs eingesetzt werden kann, besteht darin, Kunden dabei zu helfen, h\u00e4ufige Fehler zu vermeiden. Wenn aus den Daten hervorgeht, dass Kunden h\u00e4ufig vergessen, Wartungstermine zu vereinbaren, kann der Autohersteller Erinnerungen an die Kunden senden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus kann Predictive Analytics dabei helfen, Risikokunden zu identifizieren und Pr\u00e4ventivma\u00dfnahmen zu ergreifen, um sie zufrieden zu stellen. Wenn der Automobilhersteller wei\u00df, welche Kunden wahrscheinlich zu einem Wettbewerber wechseln werden, kann er diese Kunden mit Kampagnen an sich binden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit Hilfe von Predictive Analytics lassen sich auch M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Cross-Selling und Upselling erkennen. Wenn die Daten zum Beispiel zeigen, dass Kunden, die einen bestimmten Fahrzeugtyp kaufen, auch am Kauf eines bestimmten Zubeh\u00f6rs interessiert sind, kann der Automobilhersteller sicherstellen, dass dieses Zubeh\u00f6r in den Verkaufsprozess einbezogen wird.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Schlie\u00dflich k\u00f6nnen Predictive Maintenance und Analytics das Risiko von R\u00fcckrufaktionen verringern. R\u00fcckrufe sind f\u00fcr jeden Automobilhersteller ein Risiko. Sie k\u00f6nnen kostspielig sein und dazu f\u00fchren, 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 \u00dcberwachung von Sensordaten k\u00f6nnen Automobilhersteller Probleme erkennen, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden. Fortgeschrittene Datenanalysen k\u00f6nnen sogar die Auswirkungen bestimmter demografischer Merkmale und Verhaltensweisen der Kunden auf die R\u00fcckrufaktionen vorhersagen. Dementsprechend k\u00f6nnen Automobilhersteller vorhersagen, bei welchen Kunden das Risiko einer Defekttreue besteht, und Ma\u00dfnahmen ergreifen, um die Auswirkungen zu mildern.<\/span><\/p>\n<h3><b>Messung des Kundenerlebnisses<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Schlie\u00dflich ist die Messung des Kundenerlebnisses unerl\u00e4sslich, um Fortschritte zu verfolgen und bew\u00e4hrte Verfahren zu ermitteln, die im gesamten Unternehmen genutzt werden k\u00f6nnen. Nachdem gepr\u00fcft 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 Gesch\u00e4ftsziele des Unternehmens abgestimmt sein und die folgenden Kriterien erf\u00fcllen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die KPIs sollten umsetzbar sein, so dass sie zur Verbesserung des Kundenerlebnisses genutzt werden k\u00f6nnen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die KPIs sollten messbar sein, so dass der Fortschritt verfolgt werden kann.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die KPIs sollten relevant sein, so dass sie sich auf die wichtigsten Aspekte des Kundenerlebnisses konzentrieren.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die KPIs sollten zeitlich begrenzt sein, damit sie zur Verfolgung der Fortschritte im Laufe der Zeit verwendet werden k\u00f6nnen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einige Beispiele f\u00fcr Kundenerlebnis-KPIs, die von einem Automobilunternehmen gemessen werden k\u00f6nnten, sind:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Net Promoter Score (NPS): Der NPS misst die Zufriedenheit und Loyalit\u00e4t der Kunden. Er wird berechnet, indem der Prozentsatz der unzufriedenen Kunden vom Prozentsatz der zufriedenen Kunden abgezogen wird.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">First Call Resolution Rate (Erstanruf-L\u00f6sungsrate): Die First-Call-Rate misst den Prozentsatz der Kundendienstanrufe, die beim ersten Anruf gel\u00f6st werden.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Customer satisfaction score (Kundenzufriedenheitswert): Der Wert f\u00fcr die Kundenzufriedenheit misst, wie zufrieden die Kunden mit dem Produkt oder der Dienstleistung sind, die sie erhalten haben.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">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.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern, ist es f\u00fcr Automobilunternehmen wichtig, die Kundenzufriedenheit auch nach dem Kauf zu messen. Anhand der in Umfragen nach dem Kauf erhobenen Daten k\u00f6nnen Bereiche ermittelt werden, in denen die Kundenzufriedenheit verbessert werden kann. Die Daten nach dem Kauf k\u00f6nnen dann genutzt werden, um Kundenbindungsprogramme zu entwickeln, die Anreize f\u00fcr weitere K\u00e4ufe schaffen.<\/span><\/p>\n<h2><b>Data Analytics\u00a0 ist ein wichtiger Erfolgsfaktor f\u00fcr Automobilhersteller<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Automobilunternehmen, die keine Datenanalyse nutzen, sind im Nachteil. Auf dem heutigen Markt ist es f\u00fcr Automobilhersteller unerl\u00e4sslich, ein tiefes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr ihre Kunden zu haben, um ein digitales Kundenerlebnis zu schaffen. Diejenigen, die keine Daten f\u00fcr ihre Gesch\u00e4ftsentscheidungen nutzen, werden bei der weiteren Entwicklung der Automobilindustrie zur\u00fcckbleiben.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Global Logic kann auf lange Erfahrung in der Unterst\u00fctzung von Automobilherstellern bei der Nutzung von Daten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses zur\u00fcckblicken. Wir verf\u00fcgen \u00fcber ein Team erfahrener Data Scientists, die sich in der Automobilbranche auskennen und wissen, wie man Daten aus der Automobilbranche effektiv auswertet und analysiert.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Sie das Kauferlebnis f\u00fcr Ihre Kunden verbessern m\u00f6chten, k\u00f6nnen wir Ihnen helfen.<\/span><a href=\"https:\/\/www.globallogic.com\/de\/contact\/\"><b> Kontaktieren Sie uns<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> noch heute, um mehr zu erfahren.<\/span><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Automobilindustrie ver\u00e4ndert sich st\u00e4ndig und mit ihr das Kauferlebnis. Global Logic Germany ist sich dessen bewusst und bietet innovative L\u00f6sungen, die einigen der gr\u00f6\u00dften Automobilhersteller der Welt dabei helfen, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. Wir nutzen Data Analytics, um ein digitales Kundenerlebnis zu schaffen, das un\u00fcbertroffen ist. 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