Was deine Kunden tun, ist nicht dasselbe wie der Grund dafür

Dein Analyse-Dashboard kann dir enorm viel über das Verhalten deiner Kunden verraten.

Ein Kunde hat deine Website besucht.

Er hat sich die Preisseite angesehen.

Eine E-Mail geöffnet.

Auf eine Schaltfläche geklickt.

Ein Produkt gekauft.

Sein Abonnement gekündigt.

All diese Informationen sind wichtig.

Doch eines können Verhaltensdaten allein häufig nicht erklären:

Warum?

Verhalten ist das „Was“

Stell dir vor, deine Analysen zeigen:

72 % der Besucher verlassen die Preisseite, ohne etwas zu kaufen.

Das ist nützlich.

Aber was solltest du ändern?

Vielleicht ist der Preis zu hoch.

Vielleicht verstehen die Besucher die Tarife nicht.

Vielleicht benötigen sie die Zustimmung einer anderen Person.

Vielleicht vergleichen sie Wettbewerber.

Vielleicht vertrauen sie dem Unternehmen noch nicht.

Vielleicht sind sie einfach noch nicht bereit zu kaufen.

Die Verhaltensdaten zeigen dir, was passiert ist.

Sie erklären nicht unbedingt, warum.

Das „Warum“ erfordert eine andere Art von Daten

Hier wird Kundenfeedback wertvoll.

Du kannst fragen:

Was ist der wichtigste Grund dafür, dass du dich heute gegen einen Kauf entschieden hast?

Biete anschließend passende Antwortmöglichkeiten und ein optionales Freitextfeld an.

Jetzt haben deine Verhaltensdaten einen Kontext.

Verbinde Beobachtung mit Erklärung

Betrachte Kundenwissen als zwei Ebenen.

Verhaltensdaten

Was Kunden getan haben.

Einstellungsdaten

Was Kunden denken, fühlen und sagen.

Keine der beiden Ebenen reicht für sich genommen automatisch aus.

Angenommen:

Verhalten:

Bei Kunden, die Funktion A nutzen, ist die Wahrscheinlichkeit einer Verlängerung um 40 % höher.

Das ist interessant.

Frag diese Kunden jetzt:

Was macht Funktion A für dich wertvoll?

Vielleicht stellst du fest, dass die Funktion aus einem anderen Grund wertvoll ist, als dein Team angenommen hat.

Vielleicht spart sie Zeit.

Vielleicht erleichtert sie die Berichterstellung.

Vielleicht nutzen Kunden sie, um eine interne Vorgabe zu erfüllen.

Dieser Unterschied ist wichtig.

Verlange nicht von Kunden, alles zu erklären

Es gibt noch eine wichtige Erkenntnis.

Kundenfeedback ist kein perfekter Ersatz für Verhaltensdaten.

Menschen erinnern sich nicht immer genau.

Menschen antworten möglicherweise so, wie sie glauben, antworten zu sollen.

Absichten führen nicht immer zum entsprechenden Verhalten.

Deshalb verbindet die stärkste Forschungsstrategie häufig beides.

Anstatt nur zu fragen:

„Würdest du dieses Produkt weiterempfehlen?“

kannst du auch die tatsächliche Nutzung sowie das Kauf- und Verlängerungsverhalten untersuchen.

Das Ziel ist nicht, zwischen Analysen und Umfragen zu wählen.

Es geht darum, sie miteinander zu verbinden.

Ein einfacher Ansatz

Nutze diesen Ansatz:

1. Beobachten

Was tun Kunden tatsächlich?

2. Fragen

Welche Gründe nennen sie für ihr Verhalten?

3. Vergleichen

Wo stimmen Verhalten und geäußerte Präferenzen überein, und wo unterscheiden sie sich?

4. Untersuchen

Was erklärt den Unterschied?

5. Handeln

Was sollte das Unternehmen ändern?

So entsteht deutlich fundierteres Kundenwissen.

Beispiel: E-Commerce

Analyse:

Kunden legen Produkt A häufig in den Warenkorb, schließen den Kauf aber nicht ab.

Umfrage:

Was hat dich daran gehindert, deinen Kauf abzuschließen?

Antworten:

• Versandkosten

• Preis

• Ich wollte Alternativen vergleichen

• Die gewünschte Zahlungsmethode war nicht verfügbar

• Ich benötige weitere Informationen

• Ich bin noch nicht bereit zu kaufen

Jetzt hat dein Team mögliche Erklärungen, die es untersuchen kann.

Beispiel: SaaS

Produktanalyse:

Kunden, die Funktion X nutzen, weisen eine höhere Kundenbindung auf.

Umfrage:

Was ist der wichtigste Grund dafür, dass Funktion X für dich nützlich ist?

Vielleicht erfährst du:

„Sie liefert mir einen Bericht, den ich direkt an die Geschäftsleitung schicken kann.“

Das ist eine deutlich stärkere Erkenntnis als lediglich zu wissen, dass die Funktion mit der Kundenbindung korreliert.

Das Marketing kann diesen Vorteil jetzt kommunizieren.

Das Produktteam kann ihn verbessern.

Der Vertrieb kann ihn demonstrieren.

Das Customer-Success-Team kann Kunden die Nutzung vermitteln.

Eine einzige Kundenerkenntnis kann mehrere Abteilungen beeinflussen.

Erfasse mit Enquete die fehlende Ebene

Mit Enquete können Unternehmen Kundenfeedback durch Umfragen sammeln und die Antworten mithilfe von Kennzahlen, Filtern, Trendberichten und AI Insight analysieren.

Du kannst außerdem Website- und URL-Targeting nutzen, um im passenden Moment Fragen zu stellen.

So kannst du ein Verhalten mit einer Frage verbinden.

Zum Beispiel:

Ein Besucher verbringt viel Zeit auf deiner Preisseite.

Dann:

„Welche Informationen würden dir bei der Entscheidung helfen?“

Das ist wesentlich nützlicher als zu raten.

Das beste Kundenwissen nutzt beides

Frage nicht:

„Sollten wir Analysen oder Umfragen nutzen?“

Frage:

„Was kann uns die jeweilige Quelle sagen?“

Analysen können zeigen:

Was passiert ist.

Kundenfeedback kann zeigen:

Was nach Aussage der Kunden passiert ist und warum es ihrer Meinung nach passiert ist.

Zusammen liefern sie ein wesentlich vollständigeres Bild.