Der Verkaufstrichter (Englisch: Sales Funnel) wurde ursprünglich zur Darstellung der Customer Journey von der Kundengewinnung bis zum Kaufabschluss konzipiert. Anhand der gewonnenen Erkenntnisse kann man anschließend die Meilensteine der Customer Journey optimieren. Unserer Erfahrung nach bietet hier Customer Analytics eine wertvolle Hilfe, um einen optimalen Sales Funnel erstellen zu können. In diesem Artikel geben wir daher einen Überblick über grundlegende Konzepte eines Sales Funnels und zeigen auf, wie man einen Sales Funnel erstellen und durch Customer Analytics optimieren kann.
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Welche Phasen hat ein Sales Funnel?
Bei vielen Nutzern einer Unternehmenswebseite darf davon ausgegangen werden, dass sie sich bereits im Internet hinsichtlich eines bestimmten Produkts oder einer Dienstleistung informiert haben. Ein Marketing Funnel wird daher generell in die Phasen Attract, Convert und Close unterteilt.
In der ersten Attract-Phase recherchieren Kunden nach Informationen zu Produkten und Dienstleistungen und finden Content Marketing-Inhalte oder andere Marketingmaßnahmen von Unternehmen. Interessierte Nutzer werden anschließend über individualisierte Landing-Pages, Formulareinträge und andere Elementen in der zweiten Phase in Leads verwandelt. In der dritten Close-Phase kommt es schließlich zur Conversion, d. h. zum Kaufabschluss. Die Kundensegmentierung findet mit Hilfe von Customer Analytics statt.
Sales Funnel erstellen: Customer Analytics und Kundensegmentierung
Im Verlauf der einzelnen Marketing Funnel-Phasen verringert sich die Anzahl der Nutzer. Das ist nicht zwingend ein schlechtes Zeichen für die Unternehmens-Webseite. Die Nutzer möchten sich eventuell nur informieren und zu einem späteren Zeitpunkt kaufen. Ebenso kann es sein, dass die Kunden aktuell schlichtweg keine Zeit haben, um den Kaufabschluss durchzuführen. Die Gründe sind vielfältig, daher führen nicht alle Leads zwangsläufig zu einer Conversion.
Das wichtigste Instrument für die Beurteilung von Conversion Rates sind die diversen Sales Funnel-Phasen. Idealer Ausgangspunkt für die Betrachtung ist dabei der obere Teil des Sales Funnels. Von dort aus kann man sich bis zu den abgeschlossenen Deals am unteren Rand des Sales Funnels durcharbeiten und die Conversion-Rates zwischen den Stufen ermitteln. Die Conversion Raten beziehen sich dabei auf den Prozentsatz der Opportunities, die Vertriebsmitarbeiter von einer Phase zur nächsten bis zum Deal führen.
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Wie kann Customer Analytics helfen, wenn Sie einen optimalen Sales Funnel erstellen wollen?
Customer Analytics hilft Unternehmen, das Kundenverhalten zu interpretieren und zu verstehen. Somit kann ein Unternehmen bessere Entscheidungen hinsichtlich Preisgestaltung, Marketingmaßnahmen und Management treffen. Durch Kundenanalysen erhalten Unternehmen hierzu umfassende Einblicke in die Verwendung ihrer Produkte. Auf der Makroebene werden wichtige Trends aufgedeckt, beispielsweise wie Verbraucher ein Produkt entdecken, welche Funktionen ihnen am besten gefallen, und was Kunden dazu veranlasst, ein Produkt nicht zu kaufen. Auf der Mikroebene können Unternehmen mithilfe von Customer Analytics nachvollziehen, wer ihre Verbraucher sind. Unternehmen können Kunden nach Demografie, Interessen und Verhalten segmentieren. Die einzelnen Customer Journeys lassen sich so in pseudonymierten Buyer Personas konvertieren. Somit gewinnen Unternehmen einen Einblick in die Vorlieben einer bestimmten Zielgruppe.
Diverse Unternehmensbereiche können von Customer Analytics profitieren. Die Marketingabteilung kann Kunden segmentieren und Zielgruppen erzeugen. Im Vertrieb werden Leads, interessierte Verbraucher und Kunden bewertet und die dazugehörenden Daten analysiert.
Kundensegmentierung mit Hilfe von Sales Funnel oder Marketing Funnel
Damit die Daten analysiert werden können, arbeiten Marketing und Vertrieb eng zusammen, um Kunden durch die Sales Funnel-Phasen zu begleiten. Die Phasen gestalten sich dabei wie folgt:
- Visits: Kunden werden als Besucher auf der unternehmenseigenen Webseite ermittelt.
- Leads: Diese Kunden werden als Leads identifiziert, die spezifisch Produkte oder Dienstleistungen suchen.
- Marketing Qualified Leads: Die Leads weisen bestimmte für das Marketing wertvolle Eigenschaften auf.
- Opportunities: Bei diesen Gelegenheiten lassen sich Nutzer zu Kunden konvertieren.
- Kunden: Der Lead wird schließlich zum Kunden.
Es existieren qualitativ unterschiedliche Leads, wenn Sie einen Sales Funnel erstellen:
- Qualifizierte Leads sprechen auf Marketingmaßnahmen an.
- Gering qualifizierte Leads sind dann interessant, wenn sie sich intensiv mit unternehmenseigenen Produkten und Dienstleistungen befassen und ein hohes Interesse daran zeigen.
- Nicht oder wenig interessierte Leads sind für ein Unternehmen unbedeutend.
Zunächst können Sie Kundensegmente mit Hilfe von Sales Funnel erstellen. Daraufhin können Marketing- und Vertriebs-Workflows erzeugt werden, wie beispielsweise spezifische Call-to-Actions (CtA) oder wertvolle Blog-Inhalte, die bestimmte Kundengruppen interessieren. Die Segmentierung wird mit der Marketing- und der Vertriebsabteilung eines Unternehmens in einen Marketing Funnel überführt.
In der Attract-Phase sollte auf produktspezifische Informationen verzichtet werden. Hilfreich sind Inhalte, die sich auf allgemeine Fragen von Kunden zu den unternehmenseigenen Produkten und Dienstleistungen beziehen. Kunden kann man mit Hilfe eines Interviews oder einer Online-Umfrage dazu befragen, in welchem Kontext Probleme beim Produktkauf auftraten und wie die Lösung der Kunden dazu aussah. Damit “rutschen” die Kundenkontakte weiter in den Marketing Funnel.
Während der Convert-Phase sollte man Produkte und Dienstleistungen detailliert und transparent beschreiben. Außerdem sollte man die Value Proposition für die Kunden klar herausstellen. Kunden befinden sich während dieser Phase bereits im Entscheidungsprozess.
In der Close-Phase können Produkte und Dienstleistungen dann ausführlich und mit Nachdruck beworben werden.
Einsatz von Machine Learning zur Leadgenerierung
Bei der Optimierung von Sales Funnel stellt die Kombination verschiedener Datenquellen im Unternehmen durch maschinelles Lernen oft ein wirkungsvolles Verfahren dar. Informationen aus dem CRM (Customer Relationship Management)- und ERP (Enterprise Resource Planning)-System können mithilfe von KI-Algorithmen zusammengeführt werden.
Diese Prozesse können effizient mithilfe von Algorithmen des Maschinellen Lernens (ML) und entsprechenden Zuweisungslogiken (Welcher Kunde passt in welche Kundenkategorie?) durchgeführt werden. Selbstlernende Algorithmen erlernen die Zuweisungslogiken eigenständig und optimieren diese kontinuierlich.
Durch diese kombinierten Daten können mithilfe von Künstlicher Intelligenz Leads generiert werden.
Wie funktioniert die Leadgenerierung mithilfe von KI?
Mithilfe der Algorithmen des Maschinellen Lernens können wertvolle Erkenntnisse über Kunden gewonnen werden. Durch den Einsatz von KI kann man die Kundenmerkmale identifizieren, die einen qualifizierten Lead ausmachen. Mithilfe dieser Informationen erfolgt die Generierung von Leads, die für ein Verkaufsgespräch zur Verfügung stehen. Ein noch fortgeschritteneres Verfahren zur Auswertung von Leads ist das Predictive Lead Scoring.
Wie funktioniert das Predictive Lead Scoring?
Predictive Lead Scoring konzentriert sich auf die Erkennung der Merkmale von erfolgsversprechenden Leads. Beim Predictive Lead Scoring werden anhand der Unternehmensanforderungen maßgeschneiderte Bewertungsmodelle erzeugt. Diese Modelle können dabei flexibel an verändernde Marktbedingungen angepasst werden. KI-gesteuerte CRM- und ERP-Plattformen werten daraufhin auch zusätzliche Informationen über die Aktivitäten von Kunden aus. Dazu können beispielsweise Informationen aus sozialen Medien, IoT-Daten oder E-Mail- und Kalender-Daten gehören.
Mithilfe von Predictive Lead Scoring lassen sich besonders wertvolle Leads identifizieren und diverse Prognosemodelle erzeugen. Durch diese Prognosemodelle lassen sich Unternehmensziele präziser definieren und der Einsatz von Ressourcen besser planen. Außerdem kann man Frühwarnsignale für die Abweichungen von Unternehmenszielen definieren.
Fazit
In diesem Blog-Artikel haben wir erläutert, was unter einem Marketing Funnel zu verstehen ist und wie man einen Sales Funnel erstellen kann, um Kunden zu segmentieren. Zudem haben wir erläutert, wie Sie im Rahmen von Customer Analytics Datenverkehr und Leads generieren und diese Leads in Conversions verwandeln können. Im Abschluss sind wir noch auf die zahlreichen Möglichkeiten von Machine Learning für die Leadgenerierung eingegangen.
Weiterführende Quellen:
Grigsby, Mike: Advanced Customer Analytics – targeting, valuing, segmenting and loyalty techniques
Jenny, S. & Herzberger, T.: Growth-Hacking
Liebermann, M. & Keiles, E.: Smash the Funnel – The Cyclonic Buyer Journey
Von Hirschfeld, T. S. & Josche, T. (2017): Lean Content Marketing: Groß denken, schlank starten. Praxisleitfaden für das B2B-Marketing