Projekt „Customer-Journey-Analyse“

Ein tieferes Verständnis hinsichtlich der von Konsumenten präferierten Werbekanäle, das Zusammenspiel der Werbekanäle und die Art, wie die Werbekanäle mit den Kaufabsichten potenzieller Kunden zusammenhängen, ist für Praktiker und Wissenschaftler vor dem Hintergrund der zunehmenden Digitalisierung von Absatzkanälen gleichermaßen an bedeutend. So befasst sich die ‚Customer-Journey-Analyse‘ im Rahmen dieses Projektes damit, wie Kunden entlang der Kaufphasen mit verschiedenen Berührungspunkten interagieren. Zeitliche Faktoren, wie die Abstände zwischen den Kontakten, blieben bislang dabei jedoch weitgehend unbeachtet. Auch diese Lücke soll durch das Projekt „Customer-Journey-Analyse“ geschlossen werden, indem ein dynamisches Prognosemodell entwickelt wird, das die Prognosegenauigkeit für das Eintreten von Ereignissen in der Customer Journey verbessert.

Hintergrund:

Die Komplexität von Kaufprozessen steigt stetig. Dieses Phänomen ist unter anderem darauf zurückzuführen, dass Kunden mittlerweile über unzählige Berührungspunkte, die sogenannten Customer Touchpoints, mit Unternehmen agieren, die sich über viele Werbekanäle on- und offline erstrecken. Einhergehend mit dieser Entwicklung wird die Gestaltung der Reise des Kunden über verschiedene Berührungspunkte, die sogenannte Customer Journey, als eine wichtige Quelle des unternehmerischen Erfolgs geschätzt.

Problemstellung:

Aufbauend auf dem Konzept der Customer Journey dient die Customer-Journey-Analyse als Instrument, um zu untersuchen, welche Art und welche Anzahl von Berührungspunkten Konsumenten bis zu einer finalen Zielhandlung nutzen. Dabei wird ebenfalls betrachtet, inwiefern Werbekanäle in Abhängigkeit von der Phase des Entscheidungsprozesses genutzt werden, welche Wirkung die Werbekanäle aufeinander haben und welchen Beitrag die einzelnen Werbekanäle mit Blick auf die Zielhandlung (z. B. Kauf) leisten.

Trotz der steigenden Komplexität von Kaufprozessen ist die Analyse der Customer Journey in vielen Unternehmen noch nicht weit fortgeschritten. Aus wissenschaftlicher Perspektive lässt sich mit Blick auf die Customer-Journey-Analyse hingegen ein verstärktes Forschungsinteresse konstatieren. Dies zeigt die aktuelle Literatur.

Dabei liegt der Schwerpunkt zum einen in der Identifikation abschlussstarker Werbekanäle sowie weiterer Einflussfaktoren, die sich auf das Kaufverhalten potenzieller Kunden auswirken. Zum anderen wird in der Forschung die Entwicklung analytischer Modelle zur verbesserten Messung des Beitrags von Werbekanälen am Kaufabschluss und zur Prognose künftiger Ereignisse entlang der Customer Journey vorangetrieben. Diese Untersuchungen in der Literatur zur Prognose zukünftiger Ereignisse haben gemeinsam, dass sie in der Regel die genutzten Werbekanal-Pfade innerhalb der Customer Journey und somit das Verhalten potenzieller Kunden am Berührungspunkt mit einem Unternehmen als Prädiktoren verwenden. Inwiefern sich jedoch der Verlauf der Customer Journey verändert, je nachdem wie viel Zeit zwischen den Kontakten eines potenziellen Kunden mit einem Unternehmen vergeht, findet in der bisherigen Literatur kaum Berücksichtigung.

Ziele des Projektes:

Ziel des Projektes „Customer-Journey-Analyse“ ist es, die genutzten Werbekanal-Pfade von potenziellen Kunden und den Zeitverzug nach ihrem letzten Kontakt mit einem Unternehmen zu nutzen, um ein dynamisches Prognosemodell für das Eintreten von Ereignissen in der Customer Journey zu entwickeln. Das Modell soll es ermöglichen, die Prognosegenauigkeit auf Basis eines fortlaufenden Abgleichs von realen und prognostizierten Werten kontinuierlich zu verbessern.

Vorgehensweise:

Aus dem Modell und den resultierenden Prognoseergebnissen sollen Implikationen abgeleitet werden, die werbetreibende Unternehmen zu einer gezielteren Steuerung ihrer Marketing-Aktivitäten befähigen sollen.

Kooperationspartner:

Zur Untersuchung der Prognosefähigkeit des Modells werden die Daten eines Kooperationspartners aus dem Dienstleistungssektor verwendet, der seine Angebote im Wesentlichen durch Online-Marketinginstrumente vermarktet.

Ausgewählte Publikationen:

• Koch, C./Olbrich, R. 2023: Dynamic Customer Journey Analysis in Multichannel Marketing – Literature Review, Empirical Study and Implications for Researchers and Advertisers in: Olbrich, R. (Ed.), Research papers from the Chair of Marketing, Research Paper No. 10, FernUniversität in Hagen 2023. [pdf download (PDF 953 KB)]
  • ⁠Der Forschungsbericht behandelt den Einsatz dynamischer Customer-Journey-Analysen im Rahmen von Mehrkanalstrategien. Zunächst erfolgt eine Einführung in ausgewählte Grundlagen zur Customer Journey und Customer-Journey-Analyse, um das Konzept und das Instrument literarisch zu verorten. Anschließend wird ein dynamischer Ansatz zur Customer-Journey-Analyse entwickelt und seine Eignung zur kontinuierlichen Prognose zukünftiger Verkäufe im Rahmen einer empirischen Studie überprüft. Auf Grundlage der erzielten Ergebnisse werden abschließend Implikationen für Werbetreibende und Forscher hinsichtlich der Anwendung dynamischer Customer-Journey-Analysen abgeleitet.
• Koch, C./Lindenbeck, B./Olbrich, R. 2023: Dynamic customer journey analysis and its advertising impact, in: Journal of Strategic Marketing, 2023, online available.
  • In diesem Beitrag wird auf Basis von Markov-Graphen ein dynamischer Ansatz zur Analyse von Customer Journeys entwickelt. Dieser Ansatz ermöglicht Werbetreibenden eine präzisere Prognose zukünftiger Verkäufe. Die dynamische Customer-Journey-Analyse aktualisiert die Prognoseergebnisse kontinuierlich durch die rollierende Verarbeitung neuer Daten. Zur Bewertung der Prognosegenauigkeit von Verkäufen mittels der dynamischen Customer-Journey-Analyse werden verschiedene Attributionsmodelle gegenübergestellt und ihre Ergebnisse verglichen.
• Lindenbeck, B. 2021: Implikationen einer Online-Customer-Journey-Analyse, in: Holland, H. (Hrsg.): Digitales Dialogmarketing: Grundlagen, Strategien und Instrumente, 2. Auflage, Wiesbaden 2021, S. 627-650.
  • Im Beitrag wird exemplarisch aufgezeigt, welche Möglichkeiten werbetreibende Unternehmen besitzen, die Analyse verschiedener Kundenkontaktpunkte im Online-Marketing durchzuführen. Zudem werden Implikationen abgeleitet, die es Unternehmen ermöglichen, den Absatz ihrer angebotenen Leistungen positiv zu beeinflussen.
• Olbrich, R./Schultz, C. D./Holsing C. 2019: Electronic Commerce und Online-Marketing: Ein einführendes Lehr- und Übungsbuch, 2. akt. u. erw. Aufl., Wiesbaden 2019, S. 76-100.
• Schultz, C. D./Dellnitz, A. S. 2017: Attribution Modeling in Online Advertising, in: Yang, K. C. C. (ed.), Multi-platform advertising in the global marketplace, Hershey, USA 2017, pp. 226-249.
  • Das Werk umfasst eine Diskussion der wichtigsten heuristischen und analytischen Attributionsmodelle zur Messung der Beiträge von Berührungs-punkten am Werbeerfolg eines Unternehmens. Darüber hinaus werden einige Implikationen und potenzielle Fallstricke von Attributionsmodellen für die unternehmerische Praxis hergeleitet.

Für weitere Informationen zu diesem Projekt stehen Ihnen Herr Christian Koch und Herr Univ.-Prof. Dr. Rainer Olbrich gerne zur Verfügung.

Kontaktdaten:

E-Mail: Lehrstuhl.Marketing
Telefon: +49 2331 987 - 2541

E-Mail: Christian Koch
Telefon: +49 2331 987-2685