Datengetriebenes Marketing mit psychologischen Customer Insights

Klassische Segmentierungen basieren meist auf vorhandenen Daten, wie bspw. Verhaltensdaten oder bereits angereicherten bzw. hinzugekauften sozio-demographischen Daten und Segmentierungen (bspw. Alter, Einkommen, Jobfunktion, Sinus Millieus, Roper Consumer Styles etc.).

Verhaltensdaten sagen was darüber aus was Menschen in der Vergangenheit gekauft haben. Das ist ein guter Anfang, aber die Aussagekraft für Cross-Selling in andere Bereiche oder Produkte ist nach wie vor eingeschränkt. Ausserdem gibt eine Verhaltenssegmentierung keine Aussage darüber warum Menschen spezifische Produkte kaufen. Und diese Form der Segmentierung gibt auch keinen Aufschluss darüber, wie genau kommuniziert werden muss, um effektiv Verhalten auszulösen.

Sozio-demographische Daten und Segmentierungen geben Aufschluss über potentielle Lebensstile basierend auf soziale Stati und weiteren personenbezogenen Spezifikationen (bspw. Single, Familie, Partnerschaft). Diese Daten sind zum Einen hochgradig variabel und müssen in einer hohen Frequenz aktualisiert werden und zum anderen geben sie ebenfalls kaum Insights darüber warum Menschen kaufen und vor allem wie genau kommuniziert werden muss, um effektiv Verhalten mit der Kommunikation auszulösen. Diese Segmentierungsform hat ihre Berechtigung, aber allein hat sie praktisch kaum Aussagekraft. Und in Massendaten verwässern diese Segmentierungsformen.

Psychometrisches Profiling ersetzt diese Segmentierungen nicht, sondern ergänzt sie bzw. baut sogar auf den anderen Segmentierungen auf und füllt die vorhandenen Customer Insights-Lücken warum Menschen kaufen. Dadurch gibt es mehr Potentiale für Cross-Selling. Gleichzeitig gibt das Profiling ein genaues Framework wie konkret kommuniziert werden muss pro psychologischen Typen (Farben, Design, Text, Produkt), um Interesse zu wecken und Verhalten auszulösen.

Grundsätzlich ist es für die Unternehmen spannend, die verstanden haben, dass Kundendaten ein Asset sind, die den wichtigsten Beitrag zu Customer Experience und somit zur Umsatz- sowie Wertsteigerung des Unternehmens leisten. Dieser Mindset, kombiniert mit dem Willen zur digitalen Transformation mit neuen Technologien wie bspw. KI oder neuen, digitalen Kundentouchpoints, ist das die richtige Grundlage für psychometrisches Profiling.

Daten-getriebenes psychometrisches Profiling ist für alle grösseren KMUs und Konzerne im B2B- & B2C-Markt geeignet, die neben klassischen Verhaltens- & Transaktionsdaten weitere Daten über den Kunden entweder bereits schon haben (wie bspw. sozio-demographische Segmentierungen oder Daten) oder generell in das Thema Customer Data & Insights in der Zukunft stark investieren wollen.

Technologien und Kundeninteraktionsprozesse müssen ebenfalls optimiert bzw. eingeführt werden, damit der Umgang mit wertvollen Customer Insights wie das Profiling das Maximum an Wirkung erzielen kann.

Minimanforderungen wäre transaktionale Daten, sozio-demographische Segmentierungen oder Anreicherungen sowie Produktdaten.

Nice to have wären dann weiterführende Verhaltensdaten, wie bspw. digitale Affinität oder Interaktion auf Werbeinhalte etc.

Normale Datenanalyse oder Data Science-Ansätz basieren auf bereits vorhandenen Transaktions- und Verhaltensdaten und bisher bekannten Segmentierungsformen aus Sozio-Demographie (Sinus Millieus, Roper Consumer Styles, Limbic Types etc.). Die genannten Segmentierungsformen sind weder wissenschaftlich entwickelt worden, noch basieren sie stark auf Psychographie.

Psychometrisches Profiling verknüpft zunächst inhaltlich vorhandene Verhaltens- & sozio-demographische Daten mit reiner Psychographie. Das bedeutet, dass nicht einfach ein zusätzliches Datenelement „eingekauft“ wird, sondern dass es aufgrund von Verhaltensmustern und sozio-demogrpaphischen Datenpunkten um Psychographie ergänzt bzw. angereichert wird. Ein neuer und sehr wertvoller Datenpunkt kommt hinzu.

Für dieses Matching ist spezielles Know-how aus der Psychologie erforderlich, da stets zunächst ein psychologisches daten-getriebenes Regel-Framework entwickelt werden muss für ein inhaltlich sinnvolles Datenmatching. Dieses bildet die Grundlage für  eine Hochrechnung auf den gesamten Kundenbestand. Dieses Regel-Framework können keine generellen Datenanalysten oder Data Science-Spezialisten entwickeln.

Durch psychometrische Insights wird die Customer Journey nicht nur basierend auf Klickdaten verstanden, sondern emotional und psychologisch optimiert.
So können Triggerpunkte, Entscheidungsverhalten und Kaufmotive gezielt angesprochen werden – für eine personalisierte Journey, die wirkt.

Die Customer Journey wird dadurch nicht nur transparenter, sondern auch relevanter. Durch psychometrisches Profiling entstehen tiefere Einblicke in die Motive, Bedürfnisse und Entscheidungslogiken verschiedener Zielgruppen.

Dadurch lässt sich jeder Touchpoint – von der Ansprache über das Angebot bis zur Conversion – deutlich präziser gestalten. Der Effekt: messbar höhere Relevanz, verbesserte Nutzererfahrung und eine signifikante Steigerung der Conversion Rate entlang der gesamten Journey.

Eine ethische Customer Experience stellt den Menschen in den Mittelpunkt – nicht nur die Performance. Sie basiert auf einem transparenten Umgang mit Daten, klarer Kommunikation und dem Anspruch, Kund:innen nicht zu manipulieren, sondern wirklich zu verstehen.

Bei Brandmind bedeutet das:

• Daten werden nicht missbraucht, sondern sinnvoll interpretiert

• Kunden werden nicht getäuscht, sondern ehrlich abgeholt

• Personalisierung erfolgt nicht auf Basis von Tricks, sondern auf echter psychologischer Relevanz

Unsere psychometrischen Modelle analysieren unbewusste Motive – aber nie zum Nachteil des Einzelnen.

Wir glauben an eine neue Form der Kundeninteraktion: datengetrieben, psychologisch fundiert und respektvoll.

Denn eine Customer Experience ist nur dann wirklich erfolgreich, wenn sie auf Vertrauen, Transparenz und Fairness basiert – nicht auf algorithmischer Übergriffigkeit.

Ja, das ist es in der Tat. Denn wir arbeiten zu 100% ohne Personendaten. Wir erhalten Kundenbestände anonymisiert mit Fake-Kunden-ID-Nummern. Es wird auch darauf geachtet, dass nur Daten ausgetauscht werden, die nicht öffentlich zurück verfolgt werden könnten.

Wenn Unternehmen nun in der langen Frist vollständig automatisiert das volle Potenzial des psychometrischen Profilings nutzen wollen, müssen zwingend parallel „ethische Kundeninteraktionsmassnahmen“ eingeführt werden. Das bedeutet, dass das Unternehmen in Richtung Transparenz der Datennutzung in einer kontinuierlichen Kundenkommunikation agieren muss.

Ziel sollte es sein, dass langfristig eine Win-Win-Situaton geschaffen wird. Unternehmen bekommen freiwillig tiefere Customer Insights, die sie nutzen dürfen mit Einwilligung der Kunden und die Kunden erhalten eine massiv bessere Customer Experience mit Mehrwert.

 Wir unterstützen unsere Kunden dabei in ein „ethisches, hyperpersonalisiertes Customer Experience der nächsten Generation“ zu wachsen.