Kundenzentriert und KI-gestützt: Was modernes Customer Management heute erfordert
Wer heute Kunden gewinnen und halten will, braucht mehr als gutes Bauchgefühl. Steigende Akquisitionskosten, fragmentierte Customer Journeys und ungenutzte Kundendaten setzen Unternehmen unter Druck, während KI und Datenanalyse neue Möglichkeiten eröffnen, die viele noch kaum nutzen. Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie allein, sondern in einem systematischen Ansatz, der Strategie, Interaktion und Beziehungsmanagement zusammenbringt, sagt Prof. Dr. Dominik Georgi, Leiter Competence Center Marketing Management & Professor an der Hochschule Luzern.
Der Kunde im Fokus. (Bild: Depositphotos.com9[/caption]
Wie entstehen erfolgreiche Kundenbeziehungen?
Die Antwort ist einfacher als sie klingt und anspruchsvoller in der Umsetzung. Gemäss der Kundenerfolgskette entsteht Kundenwert durch loyale Beziehungen. Loyalität wiederum folgt aus positiven Kundenerlebnissen. Und diese entstehen, wenn Unternehmen konsequent auf Kundenbedürfnisse ausgerichtet sind.
Wert für die Kunden bringt also Wert für das Unternehmen. Im Zentrum dieser Wirkungskette steht das Zusammenspiel zwischen Kundeninteraktionen und Kundenbeziehungen: In den Interaktionen entsteht die Beziehung – und eine gute Beziehung verbessert jede künftige Interaktion.
Vier Ebenen, auf denen Kundenzentrierung entsteht
Kundenzentriertes Denken und Handeln entsteht nicht durch eine einzelne Massnahme. Es braucht eine konsistente Ausrichtung auf vier Ebenen:
Strategische Ebene: Ausgangspunkt ist das Verständnis der Kundenbedürfnisse, sowohl auf Zielgruppenniveau als auch individuell. Personalisierung, also das Eingehen auf individuelle Bedürfnisse, wird dabei immer mehr zur Erwartung statt zur Differenzierung. Entscheidend ist die Verbindung von Inside-out (Marke, Stärken, Positionierung) und Outside-in (Kundenerwartungen, Kundenprozess). KI-gestützte Analyseverfahren helfen heute, diese Bedürfnisse präziser und in Echtzeit zu erfassen, etwa durch Sentiment-Analysen, verhaltensbasierte Segmentierung oder prädiktive Modellierung.
Interaktionsebene: Die Customer Journey ist die Journey der Kunden – nicht die des Unternehmens. Nur wer eine relevante Rolle in dieser Journey spielt, schafft echten Kundennutzen und in der Folge Kundenwert fürs Unternehmen. Das setzt voraus, Journeys nicht nur zu dokumentieren, sondern aktiv zu gestalten und zu orchestrieren.
Beziehungsebene: Kundenbeziehungen entwickeln sich mittel- und langfristig. Kurzfristige Aktionen, die isoliert voneinander stehen, untergraben das, was über Zeit aufgebaut wird. CRM bedeutet hier nicht alleine Software oder Marketing Automation, sondern Haltung: Beziehungen systematisch und wertsteigernd zu gestalten.
Implementierungsebene: Alle im Unternehmen beeinflussen das Kundenerlebnis, auch wer keinen direkten Kundenkontakt hat. Sämtliche Marketingaktivitäten sind Touchpoints in der Customer Journey. Und selbst die Gestaltung einer Rechnung wirkt sich auf die Kundenwahrnehmung aus.
KI und Daten: Vom Hilfsmittel zur strategischen Ressource
Die grösste ungenutzte Reserve in vielen Unternehmen sind die eigenen Kundendaten. Welche Entscheidungen werden heute auf Bauchgefühl getroffen, obwohl Daten vorhanden wären? Diese Frage zieht sich durch alle Ebenen des Customer Managements. In der Praxis zeigt sich: Nicht der Zugang zu Daten ist das Problem, sondern das fehlende Zusammenspiel von Datenkompetenz, Führungswille und Anwendungswissen.
KI verändert dabei nicht nur einzelne Prozesse, sondern das Verhältnis zwischen Unternehmen und Kunden grundsätzlich. Analytische KI macht Kundenbedürfnisse sichtbar, die vorher verborgen blieben. Generative KI ermöglicht personalisierte Kommunikation in einem Massstab, der bisher nicht wirtschaftlich realisierbar war. Prediktive Modelle verschieben den Fokus von der Reaktion zur Antizipation. Wer das als reines Technikthema behandelt, verpasst den strategischen Kern: First-Party-Daten sind eine Unternehmensressource – und der Umgang mit ihnen ist eine Führungsaufgabe.
Welche Kompetenzen sind gefragt?
Das Verständnis für die Kundenperspektive klingt selbstverständlich – schliesslich ist jede Fachperson selbst Kunde. Im Arbeitsalltag aber steht die Unternehmenslogik dem häufig im Wege. Hinzu kommt ein wachsender Bedarf an Daten- und KI-Kompetenz, nicht im technischen Sinne, sondern als Fähigkeit, datengestützte Entscheidungen zu treffen, KI-Tools sinnvoll einzusetzen und die ethischen Grenzen der Personalisierung zu erkennen.
Die Ausdifferenzierung sogenannter Customer-Jobs – Customer Experience Manager, Customer Insights Lead, Customer Success Manager und ähnliche – zeigt, wie stark sich das Feld professionalisiert hat. Wer in diesen Rollen erfolgreich sein will, braucht ein Verständnis, das strategisches Denken, Interaktionsdesign und relationales Management verbindet.
Zusammenführen, was zusammengehört
Der CAS Strategic Customer Management des Instituts für Kommunikation und Marketing der Hochschule Luzern setzt genau hier an. Das Programm verbindet kundenzentrierte Strategie, CX-Management, CRM und datengestützte Transformation – mit KI und Daten nicht als isoliertes Modul, sondern als methodischen Unterton durch alle Inhalte. Der Fokus liegt auf dem, was Führungs- und Fachpersonen im Customer Management wirklich brauchen: ein integriertes Verständnis und die Kompetenz, Veränderungen im eigenen Unternehmen voranzutreiben.
