Kein ROI ohne Relevanz in der Versicherungsbranche

Bei der Geschäftsstrategie von heute dreht sich alles darum, neue Erkenntnisse zu integrieren und einen umfassenden Erfolgsplan zu erstellen. Laut einer Studie von McKinsey erzielen Unternehmen, die Customer Analytics intensiv nutzen, eher überdurchschnittliche Gewinne. Damit nicht genug, sie übertreffen auch weniger analytisch orientierte Mitbewerber, bleiben über den gesamten Kundenlebenszyklus an der Spitze und erfreuen sich einer deutlich überlegenen Kundenbindung. Wie genau hilft Analytics Unternehmen?

Ein Großteil dieses Erfolges ist darauf zurückzuführen, wie schnell Unternehmen heute auf Kundenbedürfnisse reagieren und sich darauf konzentrieren, für die Kunden relevante Systeme und Richtlinien zu etablieren. Analysen geben Unternehmen Einblicke in die Kundenpräferenzen, die ihre Inhalte und Botschaften so zuschneiden, dass sie für die Kunden relevant bleiben und auf eine rechtzeitige Gelegenheit warten, um Angebote zu machen, die den Wünschen ihrer Kunden entsprechen. Sie nutzen ihre Erkenntnisse, um bessere und relevantere und wertvollere Interaktionen zu erzielen, die sogar neue Kunden zu treuen Kunden machen, sodass sie wiederkommen, um mehr zu erfahren. Auch durch diese Maßnahmen behalten sie die unerschütterliche Loyalität langjähriger Kunden.

Wichtige Möglichkeiten, wie Unternehmen für Kunden relevant bleiben, sind unter anderem:

Aktualität: Der Zeitpunkt, um Relevanz zu ermitteln, ist, wenn der Kunde Interesse an Ihrem Produkt zeigt und nicht zu einem anderen Zeitpunkt. Ihre Verkaufspläne, Ziele und Kennzahlen haben für einen Kunden keine Relevanz. Stellen Sie Ihr Produkt vor, wenn ein Kunde so etwas möchte, und lehnen Sie sich zurück, um zu sehen, wie der Deal zustande kommt.

Personalisierung: Verwenden Sie Analysen, um die Abbildung der Entscheidungsreise eines Kunden zu verstehen, die Chancen und Reibungspunkte mit den Kundeninteressen zu verstehen.

Hochrechnung: Extrapolieren Sie die von Analytics gebotenen Erkenntnisse, um Ihre Kundendemografie mit hoher Granularität abzudecken, indem Sie eine breite Palette von Attributen wie Verhalten, Demografie, Standort, Alter oder sogar die Phase des Kunden in der Kaufreise verwenden. Verwenden Sie sie, um personalisierte Nachrichten zu erstellen, die nur über das sprechen, wonach sie suchen, bis hin zu einer Farbe oder Größe.

Segmentierung: Verwenden Sie Daten, um Kundensegmente anhand umfassender Kriterien zu definieren und tiefer einzutauchen, um Ihre Nachricht anhand ihrer Eigenschaften und Attribute personalisiert und relevant für jede Gruppe zu gestalten. Dies können Dankesnotizen, Feedback-Anfragen, neue Angebote ähnlicher Produkte mit einem Sonderrabatt oder andere personalisierte Anreize sein.

Mitarbeiterorientierung: Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter schulen und orientieren, um den Kunden ein personalisiertes Erlebnis zu bieten, sei es bei der Bereitstellung einer Dienstleistung oder der Beantwortung einer Anfrage. Sie müssen lernwillig und flexibel sein, ihr Gelerntes von einer Kundeninteraktion zur anderen zu übertragen, um ihren Ansatz zu überarbeiten.

Kundenabsicht verstehen: Erfolgreiche Unternehmen lernen, positive Signale der Kundenabsicht oder negative Signale ihrer Weigerung, sich zu engagieren, anhand ihres Verhaltens zu erkennen. Diese Fähigkeit, die Absichten eines Kunden zu erkennen und richtig zu lesen, qualifiziert einen Versicherer für den Erfolg. Versicherer nutzen heute Daten von Drittanbietern, die einen tieferen Einblick in die Gesundheitsbedürfnisse der Kunden, den Lebensstil und das Risikoverhalten wie Freizeitaktivitäten, Reiseentscheidungen oder sogar das Gewicht bieten, um zu entscheiden, wie sie eine Police an die Bedürfnisse eines Kunden anpassen besondere Bedürfnisse. Daten können Unternehmen heute helfen, Absichten zu antizipieren, indem sie Vorhersageanalysen verwenden, die auf früheren oder verwandten Käufen anderer Kunden basieren, die sie zum Kauf eines bestimmten nächsten Produkts geführt haben, und Upselling-Initiativen und -Angebote fördern.

Kunden für freiwillige Daten belohnen: Kunden neigen heute dazu, Daten freiwillig und ohne Anreize preiszugeben. Unternehmen bieten Kunden, die bereit sind, Daten zu teilen, die ihre Prioritäten, Gewohnheiten und Vorlieben offenbaren, kostenlose Werbegeschenke und Prämien an.

Upsell- oder Cross-Selling-gekennzeichnete Kunden: Marken behandeln hochwertige Kunden unterschiedlich. Kunden, die anrufen, erhalten eine Vielzahl von Optionen und Auswahlmöglichkeiten, da die anrufenden Agenten ihnen relevante Produkte und Dienstleistungen oder sogar ein Upgrade anbieten.

Die meisten Unternehmen sehen einen enormen Wert und eine vervielfachte Kapitalrendite, wenn sie einen solchen relevanten Ansatz verfolgen. Sie müssen erkennen, dass echte Erkenntnisse aus der Analyse nicht möglich sind, ohne detaillierte, relevante und nützliche Informationen über Kunden zu sammeln, die in Echtzeit-Business Intelligence umgewandelt werden können. Für den Erfolg des Ansatzes ist es auch äußerst wichtig, dass alle Agenten, Vertreter, Manager und andere mit Kundenkontakt dieselbe Einstellung und Vorgehensweise im Umgang mit den Kunden verfolgen.

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