10 Möglichkeiten zum Value-Exchange für den Ausbau Ihrer First-Party-Daten

In den letzten Jahren bildeten First-, Second- und Third-Party-Daten die Grundlage des Kundenverständnisses in Unternehmen. Jetzt steht die Branche an einem Wendepunkt, denn Verbraucher und große Technologieunternehmen wie Google legen zunehmend Wert auf Datenschutz. So stellt Google die Nutzung von Third-Party-Cookies in seinem Chrome-Browser Ende 2023 ein und auch Apple oder Facebook legen mit Maßnahmen nach.

 

Um weiterhin personalisierte Angebote unterbreiten zu können, müssen sich Unternehmen mit Alternativen zu den bisherigen Third-Party-Cookies auseinandersetzen. Das Generieren von First-Party-Daten – den Daten, die Unternehmen selbst sammeln und besitzen – erhält daher immer mehr Beachtung.

 

Auch nimmt der Datenschutz bei Verbrauchern an Relevanz zu. Kunden werden sich immer mehr bewusst, dass sie ihre Daten an Marken weitergeben. Deshalb sollten Marken nun mehr bieten, um Informationen zu erhalten, die Kunden vorher freiwillig preisgeben.

 

Um selbst generierten Kundendaten zu erhalten, müssen Unternehmen einen sogenannten „Value Exchange“ schaffen, der dem Endverbraucher Anreize bietet, wertvolle Daten bereitwillig zu teilen.

Mit diesen Tipps schaffen es Unternehmen, den Value Exchange erfolgreich zu steigern:

 

1. Ausweitung des eigenen Loyalty-Programms

Die meisten Einzelhändler bieten bereits Treueprogramme an. Wenn sie diese Programme noch ausweiten, können sie die Markentreue noch verstärkten. Zugang zu exklusiven Produkten, VIP-Erlebnissen, Veranstaltungen und bevorzugtem Kundenservice sind Anreize für Kunden, grundlegende Daten über sich selbst, aber auch Präferenzdaten anzugeben, die für die künftige Neuausrichtung von Produkten von großem Wert sind.

 

2. Schaffung von Abo-Modellen für Produkte und Dienstleistungen

Wenn Unternehmen wieder kaufbare Produkte anbieten, kann die Einrichtung eines Abonnementdienstes dabei unterstützen, wiederkehrende Einnahmen zu erzielen und Daten zu sammeln. Im vergangenen Jahr boomte die Abo-Branche, da Verbraucher beträchtliche Summen ausgaben, um ein regelmäßiges „Überraschungs-Erlebnis“ zu haben. Abonnementmodelle helfen dabei, Profile einzelner Kunden zu erstellen, damit Unternehmen ihr Angebot individuell personalisieren können.

 

3. Aufbau einer Community

Für die treuesten und profitabelsten Kunden sollten Unternehmen in Betracht ziehen, eine Community zu gründen, in der sie sinnvolle Beiträge zur Produktentwicklung, Ideen, Tests und Werbung leisten können. Diese Kundeninformationen liefern Unternehmen wertvolle Erkenntnisse, die sie für die Produkt- und Marketingplanung nutzen und gleichzeitig die Markentreue stärken können. Außerdem erhalten Unternehmen dadurch detaillierte Präferenz- und Verhaltensdaten ihrer treuesten Kunden.

 

4. Durchführung von Progressive Profiling

Progressive Profiling ist eine wirksame Methode zur Gewinnung von First-Party-Daten. Indem sie Kunden an wichtigen Key Points der Customer Journey Fragen als Pop-ups stellen, können Unternehmen Einblicke in die Erfahrungen und das Verhalten der Kunden gewinnen. So erhalten sie Daten, um Personalisierungs-Maßnahmen für Kunden zu optimieren.

 

5. Verknüpfung der Web- und Mobile-App-Experience mit der Marketing- und Commerce-Funktion

Daten über digitales Verhalten sind wertvoller, wenn sie mit einer eindeutigen, erkennbaren Person verknüpft sind. Unternehmen ermutigen Kunden, sich in ihr Konto einzuloggen, indem Sie zusätzliche Dienste anbieten, die über das hinausgehen, was für allgemeine Besucher verfügbar ist. Zu diesen Diensten zählen Auftragsaktualisierungen in Echtzeit, Live-Chats oder für App spezifische Werbeaktionen.

 

6. Wunschlisten für mehr Customer Convenience

Wunschlisten sind eine großartige Möglichkeit, damit Unternehmen keine Verkaufsmöglichkeiten verpassen, auch wenn Produkte nicht mehr auf Lager sind. Wenn Kunden die Möglichkeit haben, gewünschte Produkte zu einer Wunschliste hinzuzufügen, können Unternehmen sie z. B. darauf hinweisen, wenn die Produkte wieder vorrätig sind oder der Preis gesunken ist.

 

7. Erstellen von Gated Content-Angeboten

Bei B2B-Vermarktern ist das Konzept des Gated Content bereits etabliert. Dabei gewähren Unternehmen nur dann Zugang zu Inhalten, wenn Nutzer ein kurzes Formular mit ihrem Namen, ihrer E-Mail-Adresse, ihrer Branche und anderen demografischen Informationen ausfüllen. B2C-Marken können diesen Ansatz ebenfalls nutzen, indem sie Inhalte erstellen und anbieten, die Kunden interessieren.

 

8. Tests und Umfragen nutzen

Eine der einfachsten Möglichkeiten Kundendaten zu generieren, ist der Einsatz von Tests, Spielen und Umfragen auf den eigenen digitalen Plattformen. Besonders hoch sind die Opt-in-Raten häufig über mobile Apps. Unternehmen können aus vielen verschiedenen Arten von Spielen und „Surprise-and-delight“-Taktiken wählen, um Kunden zu binden - die dazu beitragen, präferierte Daten zu sammeln und Kundenerfahrungen zu personalisieren.

 

9. Überdenken der Post-Purchase Experience

Der Verkauf eines Produkts oder einer Dienstleistung bietet umfangreiche Möglichkeiten, First-Party-Daten zu sammeln. Wenn Retailer ihre Kunden dazu anregen, neue Produkte für zusätzliche Vorteile wie etwa einen VIP-Kundenservice und erweiterte Garantien zu registrieren, können sie die Kunden kontaktieren, wenn Garantien ablaufen. Das erleichtert auch Cross- und Upsell-Möglichkeiten.

 

10. Das Beste aus der In-Store Experience

Die meisten Einzelhandelsumsätze (70 Prozent) werden nach wie vor in Geschäften vor Ort getätigt. Auch im Geschäft vor Ort gibt es Möglichkeiten, Kunden zu identifizieren und ihnen ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Eine Möglichkeit, Kunden im Geschäft zu erkennen, sind z.B. Rabattcodes und Gutscheine, die sie über ihr Smartphone im Geschäft erhalten und sowohl online als auch offline einlösen können.

 

Die richtigen technologischen Grundlagen schaffen

Um First-Party-Daten von Kunden zu sammeln und optimal zu nutzen, ist eine konsolidierte Technologiegrundlage unerlässlich. Jede Kampagne, jedes Programm und jedes Angebot muss mit einer Sicht auf den individuellen Kunden beginnen. Ohne diese ist es nicht möglich, effektive Erkenntnisse aus den gesammelten Daten zu ziehen. Mit einer einheitlichen Kundensicht kann künstliche Intelligenz die Daten jedoch schnell analysieren und verwertbare Erkenntnisse über Kunden und Zielgruppen anzeigen. Dadurch verbessern Unternehmen langfristig ihre Personalisierungsmaßnahmen, ihr Omnichannel-Marketing und erhöhen den Value Exchange.