Marken muss es gelingen, ein besseres Kundenverständnis zu entwickeln. Dazu haben wir mit Tim Mackey, Principal Security Strategist, Synopsys, gesprochen.

Illustration: Geralt Absmeier

Es sind mehr und mehr Websites und Suchmaschinen verfügbar, die (wie etwa DuckDuckGo) einen besseren Schutz von Verbraucherdaten versprechen. Wie kann es Marken gelingen, ein tieferes Kundenverständnis zu entwickeln und vertrauenswürdige Transaktionen aufzubauen?

Wer Dienste bereitstellt, dem entstehen Kosten, ob für Mitarbeiter oder das Hosting der Computerinfrastruktur. Wird ein Service kostenlos angeboten, muss es eine andere Einnahmequelle geben, um die Kosten auszugleichen. Wenn das Finanzierungsmodell wenig transparent ist, besteht immer die Gefahr, dass Benutzerdaten Teil der Einnahmequelle sind. Die erste vertrauensbildende Maßnahme besteht darin, den Nutzern Transparenz darüber zu geben, was mit ihren implizit oder explizit zur Verfügung gestellten Daten passiert. Nur, wenn der Benutzer weiß, wo seine Daten gespeichert sind und wozu, kann er sinnvoll damit umgehen. Mangelnde Transparenz schürt sonst die Befürchtungen mit jeder Datenschutzverletzung aufs Neue.

Wie wichtig ist Personalisierung für das Vertrauen?

Wenn jemand personenbezogene Daten weitergibt, erwarten Verbraucher zu Recht, dass ein Unternehmen im Rahmen der Dienstleistung, die es erbringt, vertrauenswürdig mit diesen Daten umgeht. Verantwortung betrifft hier Themen wie »Verschlüsselung«, »Kein Verkauf an Dritte«, »Zugriffsbeschränkungen« und »Daten nicht missbrauchen«. Datenmissbrauch unter dem Deckmantel der Personalisierung ist der sicherste Weg, Verbraucher gegenüber einer Marke misstrauisch zu machen. Nehmen wir das Beispiel, dass jemand zu einem Urlaub in Barcelona recherchiert und plötzlich auf komplett anderen Webseiten mit Werbung zu Urlaubsangeboten in Barcelona überschwemmt wird.

Welche Rolle spielt ein besseres Verständnis für den Lebensstil und die konkrete Lebenssituation eines Kunden – also der menschliche Faktor neben dem Data Mining?

Unternehmen versuchen zuweilen eine engere Kundenbeziehung aufzubauen, indem sie Daten nutzen, die ihnen nicht direkt zur Verfügung gestellt wurden. Wenn ein Florist, der Blumenarrangements für eine Beerdigung vorbereitet hat, eine Beileidskarte an die trauernde Familie schickt, ist das vielleicht angemessen. Meldet sich derselbe Florist allerdings proaktiv bei den trauernden Familienmitgliedern zu Jahrestagen oder zur Geburt eines Kindes, verspielt er ziemlich sicher seinen Vertrauensvorschuss. Beim Data Mining gerät der gesunde Menschenverstand leider oft ins Hintertreffen.

In letzter Zeit wurde das Vertrauen der Verbraucher gleich mehrfach erschüttert. Welche Beispiele aus jüngster Zeit wiegen aus Ihrer Sicht besonders schwer?

Ein perfektes Beispiel dafür, wie man Vertrauen nachhaltig schädigt kommt von Google. Anfang letzter Woche räumte Google ein, dass sich beim Google-Home-Lautsprecher das Mikrofon unabsichtlich einschaltet, ohne dass das Aktivierungskennwort vorher verwendet wurde. Nicht der erste Fall dieser Art übrigens. Verbraucher haben ohnehin Bedenken, wie sprachgesteuerte Dienste implementiert werden, und wer auf die aufgezeichneten Daten Zugriff hat oder haben könnte. Der versehentliche Missbrauch aufgezeichneter Daten ist kaum hilfreich, Vertrauen zu schaffen. Man kann noch einen Schritt weiter gehen. Im Extremfall wirken solche Vorfälle sogar branchenweit nach, wie im Fall von Clearview AI. Das Unternehmen verwendete im Internet verfügbare Fotos, um seine Technologie zur Gesichtserkennung für die Strafverfolgung zu promoten. Die Folge sind pauschale Verbote einiger Gerichtsbarkeiten zum Einsatz von Gesichtserkennungstechnologien und Einschränkungen etwa für Amazon oder IBM, und dazu wie deren Gesichtserkennung verwendet werden darf.

Sind Daten und KI die entscheidenden Komponenten, um Vertrauen zu schaffen?

Ich würde sagen, das Gegenteil ist der Fall – Data Mining und KI haben bei unsachgemäßer Nutzung eher das Potenzial Vertrauen zu verspielen.

Wenn Sie eine KI trainieren, brauchen Sie Datenquellen. Oft sind diese Datenquellen aber in gewisser Weise verzerrt, etwa enthalten Datenbanken für Straftaten nur Informationen über Verbrechen, bei denen die Täter gefasst wurden. Je nach Auswahl und Eingrenzung der Trainingsdaten beziehungsweise der darin enthaltenen Informationen, zieht man leicht falsche Schlüsse aus den Ergebnissen. Wenn man beispielsweise eine Datenbank mit Festnahmedaten für das KI-Training verwendet, könnte die KI schlussfolgern, dass Anwohner in der Umgebung von Kneipen häufiger auffällig werden.

Welche Zusammenhänge bestehen hinsichtlich von Vertrauen, Datennutzung und Demografie?

Das Datenmanagement folgt keinen Generationsgrenzen, aber die Bedingungen für die Vertrauenswürdigkeit eines Unternehmens hängen mit der demografischen Entwicklung zusammen. Vertrauen ist stark von gesellschaftlichen Normen beeinflusst. Das zeigt sich etwa in der Bereitschaft von Jugendlichen, Online-Diensten freiwillig eine Unmenge an persönlichen Daten zur Verfügung zu stellen. Nicht selten bereuen das die Betreffenden später. Dann nämlich, wenn beispielsweise der zukünftige Arbeitgeber den persönlichen Hintergrund eines Bewerbers oder einer Bewerberin umfassender recherchiert. Das Lebensalter spielt definitiv eine Rolle bei der Bereitschaft Daten weiterzugeben oder eben nicht. Firmen sollten diesen Kontext bei der Datennutzung berücksichtigen. Tun sie das im Sinne der Verbraucher, schafft das Vertrauen und stärkt die Kundenbindung.

Verbraucher besser zu verstehen, hängt stark davon ab, wie schnell Daten verarbeitet werden können und welche Erkenntnisse sie liefern. Wie »Echtzeit« kann Datenverarbeitung in Echtzeit sein?

Wenn ich verstehen will, warum Verbraucher so und nicht anders agieren, muss ich nach dem Warum fragen. Warum wurde ein bestimmter Kauf getätigt? Warum gerade dieses Modell? Warum wurde der zuerst angezeigte Artikel nicht gekauft? Warum wurde die Website vor dem eigentlichen Kauf bereits dreimal besucht? Warum wird ein Produkt gerade in meinem Shop gekauft? In der Realität beziehen sich Echtzeitdaten zu diesen Fragen immer auf einen individuellen Kauf durch eine Einzelperson. Datenanalysen der Kundenaktivitäten sollten zielorientiert sein, einschließlich Durchführung von A/B-Tests der verschiedenen Ergebnisse. Die Gefahr solcher Tests ist allerdings, sich allein auf Kundenprofile zu fokussieren, die für Marke und Umsatz unmittelbar nutzbringend zu sein scheinen.

Was raten Sie Firmen, die Daten in Echtzeit nutzen, und die das Vertrauen der Verbraucher stärken wollen?

Erstens: Agieren Sie transparent, legen Sie offen, welche Daten Sie sammeln und wie Sie diese verwenden. Zweitens: Beseitigen Sie mögliche Reibungsverluste im Kaufprozess. In den seltensten Fällen ist ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung die einzige Option. Ist der Kaufprozess oder Transaktionsabschluss holprig, ist es unwahrscheinlich, dass es nochmals zu einem Kauf kommt. Drittens: Versuchen Sie, sich im Umgang mit Ihren Kunden von anderen abzuheben. Wenn Kunden das Gefühl bekommen, dass Sie sich mehr für ihre Daten interessieren als für den Kunden selbst, ist der Weg zum Mitbewerber nicht weit.

Ein Fazit von Ihrer Seite?

Die Betreiber vieler Online-Shops sind einfach zu wenig bereit, in den Aufbau nachhaltiger Kundenbeziehungen zu investieren. Stattdessen geht es um schnelles Geld mit wenig Aufwand. Ein perfektes Beispiel sind »Influencer«. Beim Influencer-Marketing vertraut der Kunde aber dem Influencer und nicht dem Unternehmen.

82 Artikel zu „Kundenbeziehung Vertrauen“

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Optimale Customer Experience braucht Benutzerfreundlichkeit und Vertrauen

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