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Personalisierte Kundenansprache mit Analytics

Die Symbiose aus Daten und Relevanz

Es wird zunehmend schwieriger, die Aufmerksamkeit der Kunden zu gewinnen: Oft sind es nur bestimmte Augenblicke die effizient genutzt werden sollten.

 

Es gewinnt, wer die zunehmend hohen Erwartungen von Konsumenten übertrifft. Diese erwarten sich die beste Unterstützung bei der Kaufentscheidung durch eine reduzierte, kuratierte Produktauswahl.

 

Dabei zählt, was Sie sagen und wie Sie es sagen. Customer Analytics hilft bei der Auswahl der Botschaft und dem passenden Kommunikationskanal.

 

Fazit: Die auf Daten basierte Kundenansprache sorgt durch eine höhere Relevanz für mehr Aufmerksamkeit und führt dadurch zu neuen Daten.

Zielsetzungen

  • Die gesamte Kundenbasis aktivieren
  • Die Conversionrate von Aussendungen steigern
  • Die Nachfrage gezielt steuern
  • Die Kundenbindung verbessern

Wie hilft Customer Analytics bei der personalisierten Kundenansprache?

Kundenansprache starten kann, muss ein gutes Verständnis von den möglichst aktuellen Interessen und Aktivitäten der potentiellen Kunden geschaffen werden. Die Customer Analytics-Plattform stellt den Zugang zu den relevanten Datenquellen her, die in vielen Unternehmen bereits bestehen, aber oft nicht so integriert sind, dass Deep Listening beginnen kann.

 

Zur Kundenselektion werden Techniken wie die Datengetriebene Kundensegmentierung genutzt. Während Persona meist so eingesetzt werden, wie Kunden sein sollen, findet die Datengetriebene Kundensegmentierung heraus welche Kundengruppen es tatsächlich gerade gibt. Hier wird auch sichergestellt, dass nur Daten jener Kunden verarbeitet werden, deren Einverständniserklärung vorliegt.

 

Die Ergebnisse der Kundensegmentierung sowie die Informationen darüber, wo sich der Kunde in der Customer Journey befindet bilden die Grundlage, um ein sinnvolles nächstes Angebot zu finden. Genauso individuell wie Kunden sind auch die Unternehmen die sie ansprechen möchten: Dabei gilt es, alle relevanten Daten zu verbinden und zu nutzen.

 

Üblicherweise werden für ein Next best offer so genannte Recommender eingesetzt.

 

Schließlich muss noch entschieden werden, welcher Kommunikationskanal die beste Resonanz für den jeweiligen Kunden verspricht: E-Mails, klassische Briefe oder Telefonanrufe werden dabei gezielt eingesetzt.

Q&A: Clemens Müller über die personalisierte Kundenansprache

Clemens Müller

Clemens Müller Leiter Customer Analytics

Datenschutz ist in der öffentlichen Wahrnehmung angekommen. Kann Marketing überhaupt noch individuelle Kundendaten in der Kommunikation nutzen?

 

Müller: Dem Ausmaß an verfügbaren Daten und den technischen Möglichkeiten sind mittlerweile zwar kaum noch Grenzen gesetzt. Entscheidend ist die Akzeptanz zur Datennutzung seitens der Kunden. Wir haben es tatsächlich mit einer sensibilisierten Öffentlichkeit zu tun, und entlang der Diskussion zur DSGVO und den Datenskandalen ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um mit digitalen Services einen klaren Mehrwert für Verbraucher zu schaffen. Daran hängen nicht weniger als der Ruf der Marketing Abteilungen bzw. der Unternehmen und deren kommerzieller Erfolg.

 

 

Was sind die Lehren aus dem Praxiseinsatz?

Müller: Wenn beim Konsumenten das Gefühl der Überwachung entsteht, dann wird die Datengetriebene Kommunikationsmaßnahme nicht sehr erfolgreich sein können. Sinnvoller ist es, das Ausmaß an Personalisierung mit Bedacht zu wählen.

 

 

Wohin geht die Reise aus technischer Sicht ?

Müller: Die Möglichkeiten im maschinellen Sehen und Hören sind überwältigend und immer einfacher abrufbar. Auch für kleinere Unternehmen. Unter dem Begriff „Cognitive Computing“ stehen schon heute Algorithmen mit einer sehr geringen Eintrittshürde zur Verfügung, die kleine Ausschnitte des menschlichen Gehirns imitieren. Früher mussten Bilder noch mit Schlagworten versehen werden, heute werden Informationen wie Alter, Geschlecht, Stimmung bei Bedarf automatisch erkannt.

 

 

Wo ist die praktische Relevanz aus Sicht der personalisierten Kundenansprache?

Müller: Es geht immer mehr darum, wie Themen maschinell kommuniziert werden. Aus Sicht des Konsumenten und der „Aufmerksamkeitsönonomie“ kann die Botschaft nun so kommuniziert werden, wie notwendig. Der Konsument spart sich also Zeit. Das Unternehmen kann zwar nicht auf Werbung verzichten aber geht dadurch verantwortungsvoll auf seine Kunden zu.

Anwendungsbeispiel: Webshop im Großhandel

Herausforderungen

  • Ein wachsendes Online-Angebot verschärft den Wettbewerb
  • Der Wachstumskurs soll dennoch fortgesetzt werden
  • Der bestehende Webshop bot nicht die Möglichkeitzur proaktiven Kundenansprache mit den für sie relevanten Themen
  • Kunden haben Warenkörbe zusammengestellt, den Verkaufsvorgang jedoch dann unterbrochen und nicht fortgesetzt

Lösung

  • Durchführung einer Datengetriebenen Kundensegmentierung
  • Implementierung von Wundermailing für Produkt- und Inhaltsempfehlungen sowie der Auswahl relevanter Empfänger
  • Versand eines wöchentlichen Newsletter
  • Nutzung des Kundenfeedbacks durch Tracking der Klicks auf die Newsletter-Inhalte sowie Produktverkäufe

Vorteile

  • Deutliche Steigerung der Konvertierung von Warenkörben
  • Es können nun auch vormals „unbekannte“ Kunden informiert werden um Umsatz zu generieren

Anwendungsbeispiel: Reisebranche

Herausforderungen

  • Kundendaten wurden in separaten Datensilos gespeichert (Web, Newsletter, Buchungsplattform)
  • Keine eindeutige Sicht auf den Kunden
  • Keine Personalisierung durch Marketing möglich

Lösung

  • Aufbau eines „Golden Record”-Kundenprofils
  • Implementierung einer Schnittstelle zur digitalen Marketing-Plattform für personalisiertes Marketing
  • Erstellung von individuellen Produktempfehlungen im Newsletter

Vorteile

  • Ausspielung von passenden Angeboten für die richtigen Kunden
  • Gezieltes personalisiertes Marketing ist nun in Verbindung mit der bestehenden digitalen Marketing-Plattform möglich
  • Steigerung der Conversion-Rate bei Senkung der Send-Outs, Halbierung der Anzahl der Unsubscriber
Clemens Müller
Leiter Customer Analytics
pmOne GmbH
Maria-Jacobi-Gasse 1
1030 Wien
+43 1 8902852-0
Clemens Müller
Michael Baumann
Senior Data Scientist
pmOne Analytics GmbH
Technologiepark 21
33100 Paderborn
+49 89 4161761-0
Dr. Michael Baumann