Sammeln, speichern, analysieren, Folgerungen ziehen und dann wieder von vorne

Durch die Digitalisierung können Verlage leichter als bisher den direkten Zugang zu den eigenen Kunden suchen und Kundendaten sammeln. Doch worauf kommt es bei der Analyse und Weiterverarbeitung an? Referent Harald Henzler (Foto) gibt einen Ausblick aufs Webinar zum Thema.


„Blackbox Kunde. Mit Kundendaten bessere Produkte entwickeln und vermarkten. Ein Einstieg“ heißt das Webinar von Harald Henzler und buchreport am Dienstag, 5. Juli, 11 Uhr. Hier melden Sie sich an. 

Publikumsverlage haben, anders als Fachverlage, lange Zeit über keine Kundendaten verfügt. Wie aktiv sind sie heutzutage beim Sammeln und Auswerten von diesen?
Durch den Druck im klassischen Handel und den Angstgegner Amazon haben alle erkannt, dass sie selber den Kontakt zu ihren Kunden suchen müssen. Da sich Publikumstitel wunderbar für die Diskussion in den sozialen Netzwerken eignen, ist das schon mal die erste Quelle für Kundendaten. Die meisten Publikumsverlage sehen die sozialen Netzwerke deshalb nicht mehr nur als unnützen Zeitvertreib, weil darüber keine Bücher verkauft werden. Sie sind eine Quelle für Rückmeldungen zu den eigenen Titeln und natürlich die Plattform, um Multiplikatoren anzusprechen und an sich zu binden. Random House bietet den Bloggern eine eigene Plattform, KiWi spricht die Leser mit eigenen Blogs und dem Blick hinter den Kulissen an und Ullstein investiert in eine Empfehlungsplattform – um nur mal ein paar Beispiele zu nennen.
Die Herausforderung liegt jetzt aber vor allem darin, diese Daten richtig zu interpretieren und wieder in die Produktentwicklung und das Marketing zurückzuspielen. Diese Prozesse sind meistens noch nicht etabliert.  
Welcher Typ von Kundendaten ist dabei entscheidend?
Hier empfiehlt sich die Standardantwort der Juristen, „es kommt darauf an“. Und zwar darauf, welches Ziel ich verfolge und ob ich mit den Daten auch etwas anfange. Dem folgend können Daten zum Kaufverhalten, zur Produktnutzung oder Kundenbedürfnis oder oder oder gesammelt werden.
Oft werden Daten gesammelt, ohne dass sie hinterher ausgewertet werden. Oder dass ihre Auswertung keinerlei Konsequenzen zeigen. Kundendaten, die keine Veränderungen bewirken, sind zu hinterfragen. Entweder ich habe doch nicht genau zugehört und bekomme dann genau das geliefert, was ich hören wollte. Oder ich stelle die falschen Fragen oder ich habe den Prozess nicht so strukturiert, dass ich aufgrund der Kundendaten im nächsten Schritt besser werde. A/B-Tests hören sich leicht an, sind aber eine Kunst für sich, wenn man sie ernst nimmt. Und sie sind ein Kern der digitalen Ökonomie: Sammle dauernd Daten über das Kundenverhalten und du wirst mit jedem Schritt besser. Aber dazu musst du vorher genau definieren, was du als nächstes wissen willst. 
Worauf kommt es bei der Analyse und der darauf basierenden Entwicklung von Marketingkampagnen und neuen Produkten besonders an?
Am klassischen Ablauf hat sich nicht viel geändert: Sammeln, speichern, analysieren, Folgerungen ziehen. Und dann wieder von vorne. Diese Schritte müssen nur gut aufeinander abgestimmt werden, weil bei jeder Folgetätigkeit die vorangegangene zerstört werden kann. Das ist wie bei einem wissenschaftlichen Experiment, bei dem die Probanden identifiziert, die Blutproben entnommen und die Daten gespeichert wurden – aber am Ende durch ein Missgeschick vertauscht werden, ohne dass ich sie wieder zuordnen kann. Dann war alles umsonst.
Bei Marketingkampagnen zählt vor allem die Erfahrung und der Aufbau von Vergleichswerten. Dann können die vielen Faktoren richtig interpretiert werden, die zu positiven wie negativen Kampagnen geführt haben. Da so vieles Einfluss hat, sind voreilige Schlüsse meist nicht so leicht zu treffen. Noch komplexer ist das bei der Produktentwicklung. Auch hier ist die richtige Interpretation des Kontexts nicht immer einfach und bedarf Erfahrung.

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