Data Design Thinking ermöglicht es, die richtigen Kundendaten im Unternehmen auf kreative, innovative und vor allem pragmatische Weise zu erheben

von andrea hickethier

Kundendaten erheben mit Data Design Thinking   

Hand aufs Herz: Sind Ihre Mitarbeiter alle Feuer und Flamme, wenn es um das Thema Kundendatenerhebung und -verarbeitung geht? Wahrscheinlich eher nicht. Das zumindest erleben wir bei der Mehrheit der Kunden, mit denen wir arbeiten. Die gute Nachricht ist: Mit Data Design Thinking können Sie in Ihrem Unternehmen dieses hoch wettbewerbsrelevante Thema kreativ, innovativ und vor allem pragmatisch vorantreiben. 

Data Design Thinking

Was ist Data Design Thinking?

Data Design Thinking ist eine Methode die aus Verstehen, Beobachten, Sichtweise definieren, Ideenfindung, Prototyp-Entwicklung und Testphase besteht. Die Methode wird eingesetzt, um die Bedürfnisse der Kunden herauszustellen und kreative Lösungen für datengetriebene Herausforderungen zu modulieren.

 

Wie lässt sich das in der Praxis umsetzen?

Die Aussage „Wer die Kundendaten hat, hat die Macht!“ sagt zwar so einiges – ist aus unserer Sicht aber nicht ganz vollständig. So geht es nicht nur darum, die Daten zu besitzen, sondern vielmehr darum, zu wissen, welche zielführenden Handlungen mit den Daten ausgeführt und tatsächlich umgesetzt werden können.  

 

Wie ist es bei Ihnen? Gibt es in Ihrem Unternehmen ein klares Zielbild, welche Kundendaten Ihr Unternehmen braucht, um seine Geschäftsziele zu erreichen? Und wie kommen Sie an diese Daten?  

 

Mit einigen wenigen Schritten und mit Hilfe der Data-Design-Thinking-Methode kann Großes bewirkt werden

In einem Workshop erarbeiten wir zusammen mit unseren Kunden insgesamt fünf Punkte. Das Beste: Mit den Ergebnissen daraus können die Teilnehmer direkt in die Umsetzung gehen.  

#1 Verstehen Sie die Design Challenge

Definieren und formulieren Sie die Design Challenge. In der Praxis hören wir von unseren Kunden häufig folgendes Problem: „Wir haben kein gemeinsames Verständnis, welche Kundendaten wir heute und in Zukunft benötigen, um unser Geschäft zu verbessern.“ Nutzen Sie in dieser Phase die „5-Warum-Methode“* um die Design Challenge in ihrer Ursache zu verstehen. Oft werden folgende Gründe genannt:    

„Wir haben aus den Augen verloren, was unser Kunde will – unser Fokus ist das schnelle Geschäft.“ 

„Wir pflegen auch die Hobbies unserer Kontakte in der Datenbank. Macht das überhaupt Sinn?“  

„Unsere Mitarbeiter haben keine Transparenz darüber, was eine Adresse kostet.“ 

„Das Verkaufsverhalten wurde bisher nicht dem veränderten Kundenverhalten angepasst. Was kann ich tun?“ 

… 

 

*Quelle: Saichi Toyota, founder of automotive manufacturer Toyota

#2 Beobachten Sie und definieren Sie eine Sichtweise  

Es ist an der Zeit, in die Schuhe Ihrer Kunden zu schlüpfen. Wir arbeiten gerne mit drei unterschiedlichen Personas: „Horst“, „Emma“ und „Max“.  

data design thinking

Diese Stereotype helfen unseren Kunden, sich schnell in die Perspektive der unterschiedlichen  Kundentypen hineinzuversetzen und die Problemlösung aus Sicht des Kunden zu denken. Stellen Sie sich die Frage, wie Sie diese drei unterschiedlichen Kundentypen besser kennenlernen und ihre verborgenen Ergebnisse besser aufdecken können. Nutzen Sie dafür unter anderem Kundensteckbriefe, in welchen alle relevanten Informationen vermerkt sind. Nachdem Sie sich mit den Personas vertraut gemacht haben, versuchen Sie pro Kundentyp folgende Fragen zu beantworten, um Ihre Beobachtungen und Sichtweisen mit dem Datenkontext direkt zu kombinieren: 

 

  • „Welche Kundendaten brauchen Sie von Horst, Emma und Max um diese schneller als bisher zu akquirieren und gleichzeitig auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen?“ 
  • „Welche Kundendaten brauchen Sie von Horst, Emma und Max, damit diese auf Marketingaktionen besser reagieren (z.B. höhere Abschlussquote) und um gleichzeitig auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen (z.B. Informationsüberflutung vermeiden)?“ 
  • „Welche Kundendaten brauchen Sie von Horst, Emma und Max um doppelt so viel Umsatz zu machen und gleichzeitig auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen?“ 
  • „Welche Kundendaten brauchen Sie von Horst, Emma und Max, damit Sie noch schneller zum Kaufabschluss kommen und um gleichzeitig auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen?“ 
  • „Welche Daten brauche wir, um die Abwanderung von Kunden  wie Horst, Emma und Max zu Wettbewerbern zu verhindern und gleichzeitig auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen?“ 
  • „Welche Daten brauchen wir, um mit den Kunden Horst, Emma und Max Cross-Selling machen zu können und gleichzeitig auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen?“ 
  • „Welche Kundendaten fehlen Ihnen, um Kundenbeschwerden von Horst, Emma und Max effizienter abzuwickeln und gleichzeitig auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen?“ 

 

Nutzen Sie eine Mind Map um Ihre Ergebnisse pro Kunde einzutragen. 

data design thinking2

#3 Entwickeln Sie Ideen 

Mit Hilfe der „Customer Journey Methode (Kundenreise)“ können Sie in dieser Phase Ideen entwickeln, an welchem „Reisepunkt“ Sie von Horst, Emma & Max – realistisch gesehen  – welche Daten bekommen können und wie Sie diese abgreifen können. Im Zentrum stehen hier die Bedürfnisse und Motivationen der jeweiligen Kundentypen in Bezug auf deren persönliche Daten, Vorlieben etc. Hinweis: Die rechtliche Prüfung der generierten Ideen erfolgt noch nicht in dieser Phase. Spezifizieren Sie mit dieser Methode die notwendigen Kundendaten für sechs unterschiedliche Anwendungsfälle ausgehend von den in #2 aufgeführten Fragen. 

data design thinking3

#4 Bauen Sie Prototypen 

Erstellen Sie unabhängig von Ihren aktuellen und bestehenden Strukturen einen Prototypen für die zuvor spezifizierten Datenerhebungs- und Verarbeitungsideen. 

#5 Testen, testen, testen

Testen Sie den Prototypen am besten direkt in Zusammenarbeit mit Ihren Kunden. Lernen Sie aus den Ergebnissen und entwickeln Sie Ihren Ansatz so dynamisch weiter. 

 

Mit Hilfe von Data Design Thinking können Sie in Ihrem Unternehmen in kurzer Zeit eine Datenerhebungsstrategie aus Kunden- und Unternehmenssicht definieren. Data Design Thinking hilft Ihnen, sich diesem Thema mit einem neuen Denkansatz zu nähern. Im Zeitalter der Daten ist eine klare Datenerhebungs- und -verarbeitungsstrategie unerlässlich, damit  Unternehmen ihre Potentiale voll entfalten können. 

 

Dieser Artikel ist auch auf LinkedIn verfügbar.

Ihr Ansprechpartner

Experte
Michael Erz ist Partner bei rpc - The Retail Performance Company und leitet den Bereich Consulting.
Michael Erz
Partner
Über
Michael Erz, der den Consulting-Bereich von  rpc mit Schwerpunkt auf Strategy & Growth leitet, ist seit 2013 maßgeblich am Auf- und Ausbau unserer Beratungs- und Business-Technologie-Dienstleistungen beteiligt. Sein breites Kompetenzspektrum reicht von der Unterstützung der Vertriebsstrategie bis hin zur Konzeption und Optimierung von Geschäftsmodellen.
Aktuelles
CRM Rollout: Planung und ImplementierungMehr lesen...
Die Vorteile von Remote User TrainingsMehr lesen...
Das Target Operating Model für höhere KundenorientierungMehr lesen...
Kontakt

Auch noch interessant