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Data-driven Marketing: Wo Marketer ansetzen müssen

Bedarfsgerechte und maßgeschneiderte Angebote für Verbraucher:innen? Dafür braucht es die richtige technologische und analytische Infrastruktur.
Detlev Rubant | 16.05.2022
Data-driven Marketing: Wo Marketer ansetzen müssen © Freepik / laddawanpunna
 

Es ist das Event der deutschen Digitalmarketing-Szene: Im Rahmen des OMR-Festivals in Hamburg treffen sich am 17. und 18. Mai 2022 wieder Superstars und Hidden-Champions der Marketing-Branche, um über aktuelle Herausforderungen, Erfolgsstrategien sowie die Zukunft des digitalen Marketings zu diskutieren. Brandaktuelle Themen der OMR sind datengetriebenes Marketing und die darauf basierende Automatisierung von Marketingaktivitäten. Für die Marketingexpert:innen mögen das keine neuen Begrifflichkeiten sein, doch das Spektrum an Einsatzmöglichkeiten erweitert und verbessert sich kontinuierlich. Wie werden datengetriebenes Marketing und automatisierte Prozesse erfolgreich umgesetzt?

Hohe Ansprüche erfordern neue Wege

Bonusprogrammanbieter vereinen shoppingaffine Verbraucher:innen, attraktive Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen, vielfältige Kanäle sowie relevante Services und Boni. Dadurch verfügen diese Programme über eine sehr hohe Alltagsrelevanz bei Konsument:innen. Und deren Erwartungen sind in den vergangenen Jahren massiv gestiegen: Sie erwarten individualisierte Angebote, die maßgeschneidert sind auf ihre Lebenssituation, ihre Bedürfnisse sowie auf ihre Kanalpräferenzen. Unpassende und unpersönliche Werbebotschaften sind dabei ein absolutes No-Go. Optimale Angebote erfordern heutzutage die Kenntnis der akuten und zukünftigen Bedürfnisse und Verhaltensmuster der Kund:innen. Voraussetzung für die Umsetzung von individualisierten, kanalübergreifend ausgesteuerten Kontaktstrategien sind dabei automatisierte Prozesse sowie eine aussagekräftige Datenbasis.

Daten sind der Schlüssel

Maßgeschneiderte Interaktion und Kommunikation mit Kund:innen lässt sich nur durch den Einsatz von Daten umsetzen. Wenn Teilnehmer:innen bei der Anmeldung ihr Opt-in zur Datennutzung gegeben haben, steht dem Programm eine Vielzahl an Informationen zur Verfügung, die sinnvoll und datenschutzkonform zur personalisierten Ansprache eingesetzt werden können. Multipartner-Bonusprogramme profitieren dabei von ihrer hohen Relevanz und liefern konstant spürbare Mehrwerte, sodass die Verbraucher:innen bereit sind, ihre Einwilligung zur Datennutzung und zur Ansprache zu geben. Welche Partnerunternehmen werden genutzt? Welche Warengruppen und Sortimente sind von Interesse? Welche Kampagnenkontakte und Kommunikationsanstöße haben Teilnehmer:innen auf welchem Kanal erhalten und wie haben sie darauf reagiert? Welche Konsument:innen sind besonders affin für bestimmte Angebote? Doch eine Multichannel-Marketingplattform leistet noch mehr. Während der Nutzung des Programms werden kanal- und branchenübergreifend relevante Informationen erhoben, wobei auch Online- und Offline-Daten miteinander kombiniert werden. So erhalten Partnerunternehmen deutlich tiefergehende Erkenntnisse, als sie zum Beispiel aus eigenen Kundendatenbanken oder Bondaten ableiten können.

Einsatz von automatisierten Verfahren

Um mit dieser Fülle an Informationen umgehen und Insights generieren zu können, müssen sie strukturiert und ausgewertet werden. Hierfür wurden hochperformante Analyse- bzw. Vorhersagemodelle entwickelt. So setzt die Plattform unter anderem auf künstliche Intelligenz, beispielsweise in Form von sogenannten Supervised und Unsupervised Machine-Learning-Verfahren. Unsupervised Verfahren werden unter anderem für Clusteranalysen genutzt, um bestimmte Zielgruppen zu identifizieren, wie zum Beispiel Familien mit Kindern oder besonders reiseaffine Teilnehmer:innen. Die Erkenntnisse über Merkmale und Verhalten dieser Zielgruppen werden schließlich im Content Marketing eingesetzt. Mit Supervised Methoden wird ermittelt, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine vorab definierte Zielvariable bei unterschiedlichen Teilnehmer:innen eintreten wird. So kann beispielsweise ein Score berechnet werden, der zeigt, mit welcher Wahrscheinlichkeit Verbraucher:innen einen Coupon einlösen oder zu relevanten Neukund:innen werden. Ein weiterer Vorteil: Die Modelle werden automatisiert ausgeführt, sodass den Analyst:innen immer die neuesten Werte vorliegen – was viel Zeit und manuellen Aufwand spart. Somit wird deutlich: Erst durch die Strukturierung und Auswertung der vorliegenden Informationen können echte Customer Insights abgeleitet werden, die relevante Mehrwerte liefern. In welcher Lebenssituation befinden sich meine Kund:innen? Sind sie besonders markenaffin oder preissensibel? Welche Incentivierungen sind für sie relevant? Wer erzeugt echte Mehrumsätze? Wer kauft bestimmte Warengruppen? All diese Fragen können so zielgerichtet beantwortet und vorausschauend in der Kommunikation berücksichtigt werden.

Transformation in maßgeschneiderte Kampagnen

Ein Beispiel für automatisierte, datengetriebene Kampagnen sind sogenannte Triggerkampagnen. Sobald Teilnehmer:innen ein vorab definiertes Verhalten (Trigger) zeigen, werden sie unmittelbar über App-Push oder Newsletter angesprochen, um sie in einem Verhalten zu bestärken oder sie zum Beispiel von einer drohenden Abwanderung abzuhalten. Hierfür werden durch supervised Machine Learning Verfahren Scores automatisiert berechnet, auf die auch das Kampagnenmanagement zugreifen kann. Sobald bestimmte Schwellwerte überschritten werden, wird eine entsprechende Kampagne ausgelöst. Die Einsatzmöglichkeiten sind äußerst vielfältig. So kommt dieses Vorgehen unter anderem bei der „Churn Prevention“, der Verhinderung von Abwanderungen, zum Einsatz. Verlängert sich die Zeit zwischen den Karteneinsätzen von Teilnehmer:innen bei einem Unternehmen ungewöhnlich, greift die Kampagne und spricht sie zeitnah über ihre präferierten Kanäle an, beispielsweise mit für sie maßgeschneiderten Coupons. Wird dieses Angebot angenommen, folgt direkt eine weitere Kommunikation, um sie in der Aktivität zu halten. Bleibt der Anstoß unberücksichtigt, folgt ebenfalls ein weiterer Anstoß, gegebenenfalls mit einer höheren Incentivierung oder anderen relevanten Boni. Diese Logiken lassen sich bis auf Sortimentsebene herunterbrechen, so dass auch Kampagnen auf Warengruppenebene umgesetzt werden können. Und das lohnt sich: Churnquoten sinken dadurch um bis zu 37 Prozent. Ebenso kann das Marketingbudget so optimiert eingesetzt werden, da gezielt die Teilnehmer:innen mit einer Kampagne angesprochen werden, die darauf mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit reagieren und echte Zusatz-Umsätze generieren werden.

Optimierte Kommunikation durch relevante Mehrwerte und hochpersonalisierte Angebote

Mithilfe von vielseitigen Datenquellen sowie automatisierten Prozessen gelingt es immer besser, Konsument:innen und ihre Bedürfnisse zu verstehen und die kurzfristige Aussteuerung von individualisierten Angeboten zu ermöglichen. Mit der richtigen technologischen und analytischen Infrastruktur können Verbraucher:innen optimal in ihrer Customer Journey begleitet und mit bedarfsgerechten, maßgeschneiderten Angeboten kontaktiert werden. Auf diese Weise lassen sich die Kampagnenkosten stark reduzieren und signifikant die Zusatzumsätze steigern. Gleichzeitig wird so auch die Zufriedenheit der Kund:innen enorm gefördert und das Einkaufserlebnis für die Konsument:innen optimiert – der Kern einer positiven und nachhaltigen Bindung.