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Roundtable mit Norbert Schuster, Stefan Schempp & Christoph Korn
Das sind die Themen:
Annehmen von Misserfolg als Lernchance: Marketing-Automatisierungsprojekte stehen oft vor strukturellen und wissensbasierten Herausforderungen. Es ist entscheidend, Misserfolge nicht als Ende, sondern als Startpunkt für Verbesserungen zu betrachten.
Kundenbedürfnisse und -empathie im Fokus: Der Erfolg der Marketing-Automatisierung hängt von der Fähigkeit ab, Kundenbedürfnisse genau zu verstehen und auf diese einzugehen. Eine sorgfältige Planung, die Entwicklung von Personas und die Priorisierung von Empathie und Datenqualität sind entscheidend für den Aufbau effektiver Marketingstrategien und die Optimierung der Customer Journey.
Bedeutung von Verständnis und Visualisierung: Ein häufiger Grund für das Scheitern von Marketing-Automatisierungsaktivitäten ist das mangelnde Verständnis ihres Potentials und der benötigten Mentalitätsänderung innerhalb des Teams. Erfolg erfordert ein klares Verständnis der Prinzipien der Marketingautomatisierung und die Einbindung verschiedener Abteilungen, um eine ganzheitliche Sichtweise und Annahme der Technologie zu fördern.
Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb: Spezifische Ziele und transparente Kommunikation sind Schlüssel für effektive Marketing-Automatisierungsmaßnahmen. Eine enge Zusammenarbeit und abgestimmte Ziele zwischen Marketing und Vertrieb ermöglichen es, die Effizienz zu steigern und die Kundenansprache zu optimieren, was letztlich den Unternehmenserfolg vorantreibt.
Bedeutung der IT-Integration und Datenmanagement: Mangelnde Beteiligung der IT bei der Definition von Datenarchitektur und Systemintegration kann Projekte zum Scheitern bringen. Die IT sollte unterstützen, ohne die Führung zu übernehmen, wobei der Fokus auf der Schaffung synergetischer Teams liegt.
Datenschutz und Compliance: Datenschutzbestimmungen sind eine wesentliche Säule für den Erfolg von Marketing-Automatisierungsprojekten. Eine klare Datenschutzstrategie, die mit den Unternehmenszielen abgestimmt ist, sowie ein schrittweises Vorgehen sind unerlässlich, um Compliance sicherzustellen und gleichzeitig die Digitalisierung effektiv voranzutreiben.
Mut und Optimismus als Antriebskräfte: Es erfordert Mut, Optimismus und auch eine gewisse Naivität, um Marketing-Automatisierungsaktivitäten erfolgreich zu starten und durchzuführen. Diese Eigenschaften sind entscheidend, um Innovationen voranzutreiben und die kontinuierliche Verbesserung und Anpassung der Marketingstrategien zu fördern.
Wenn Sie das nächste Mail live bei einem unserer Experten Roundtables dabei sein wollen, schauen Sie hier vorbei.
Personalisierung ist heute Standard und Hyperpersonalisierung wird zum neuen Maßstab. Aus der „Werbung für alle“ wird zunehmend „Werbung für mich“. Kein Wunder, dass Prospekte und Kataloge vielerorts eingestellt werden. Aber nicht, weil Print überholt ist, sondern weil es Formate der „alten Welt“ sind. Massenmailings, die ohne zielgerichtete Empfänger als alleinstehendes Medium schnell wieder im Papierkorb landen. Die „neue Welt“ der Print-Werbung hingegen ist digital, datengetrieben und automatisiert. Sie braucht weder CSV-Dateien noch FTP-Server. Ihre Formate heißen zum Beispiel Selfmailer und Brief, werden in kanalübergreifende Customer Journeys integriert und so weit personalisiert, dass sie den einzelnen Kunden in seiner individuellen Lebenswelt erreichen.
Print-Mailings als Performance-Kanal im CRM
Marketingabteilungen stehen ständig vor der Herausforderung, sich für die „richtigen“ Kanäle entscheiden zu müssen. Sie wiegen Pros und Kontras ab, schauen sich KPI’s und mögliche Kosten an. Bei all diesen Überlegungen dürfen sie eins nie aus den Augen verlieren: den Kunden. Das Ziel eines kundenzentrierten Marketingansatzes ist, die größtmögliche Nähe zu jedem einzelnen Kunden mit der größtmöglichen Relevanz herzustellen. Das lässt sich am Beispiel von Print gut illustrieren.
Ein strategischer Teil des Cross-Channel-Marketings
Ein zielgerichtetes und hyperpersonalisiertes Print-Mailing, vielleicht eine Postkarte zum Geburtstag oder ein Brief zur Reaktivierung bestehender Kunden, ist nicht nur ein neuer Touchpoint mit Überraschungspotenzial, sondern wird auch zum strategischen Teil der Cross-Channel-Strategie. Durch die Einbindung in die digitale Customer Journey können die Erfolge genau gemessen und dabei ganz gezielt weiter personalisiert werden. Ein Massenmailing wie das bereits erwähnte Prospekt, das weder personalisiert noch segmentiert wird, und mit hohen Streuverlusten als einzelne Marketingmaßnahme für sich allein steht, passt hingegen nicht in solch einen kundenzentrierten und datengetriebenen Marketing- Mix.
Einige Performance-Indikatoren von Direct-Mail-Kampagnen kurz und knapp zusammengefasst:
Personalisierte und automatisierte Print-Mailings erreichen in der Regel Conversion Rates von vier bis zehn Prozent [1].
Direct-Mail-Kampagnen mit Kundenzentrierung (Segmentierung & Personalisierung) zeigen eine bessere Performance von 30 bis 50 Prozent [2].
(Hyper-)Personalisierung kann für einen Umsatz-Uplift von 20 bis 40 Prozent sorgen [2].
Verbesserte Workflows und reduzierte Aufwände können die Kosten um bis zu 85 Prozent senken und dadurch den Return on Investment (ROI) signifikant steigern [3].
Direct Mail Automation Software
Stellen wir uns einmal vor, ein großes Unternehmen aus der Fashion- Branche (das kann natürlich auch eine andere sein) möchte seinen Media- Mix im Bestandskundenmarketing um Print erweitern, beispielsweise innerhalb des frisch gestarteten Loyalty-Programms. Was müsste das Unternehmen tun? Damit Direct Mail Automation, also die digitalisierte Aussteuerung von Print-Mailings innerhalb des Cross-Channel- Marketings, funktioniert, braucht es eine Software. Diese wird als Integration an die bereits genutzte Marketing-Cloud oder Customer Data Platform (CDP) angebunden. Die dadurch zur Verfügung stehenden Kundendaten können genutzt werden, um Print-Mailings einfach und nahtlos in digitale Customer Journeys zu integrieren. Auf diese Weise können Kunden personalisiert und automatisiert erreicht werden. Voraussetzung sind valide Daten über reale Kunden, weshalb Direct Mail Automation vor allem innerhalb des Bestandskundenmarketings den größten Mehrwert mit sich bringt.
Wann Personalisierung zur Hyperpersonalisierung wird
Eine einfache Personalisierung beginnt schon mit der Anrede. Der Kunde wird in einem Brief oder auf einer Postkarte mit dem Vor- und/ oder Nachnamen begrüßt. Auch individuelle Gutscheincodes sind die ersten Elemente, die personalisiert werden sollten, da sie sonst beliebig im Internet verbreitet werden. Das ist nichts Neues und gehört mittlerweile zum Standard, denn Kunden haben sich an einen gewissen Personalisierungsgrad gewöhnt.
Personalisierung nach Kundensegmenten
Im nächsten Schritt kommen die Kundensegmente ins Spiel. Eine gängige Methode ist nach wie vor die Segmentierung nach Geschlecht. Innerhalb des Bestandskundenmarketings bietet sich auch der Customer Lifetime Value (CLV) als Unterscheidungskriterium an. Stimmungsbilder oder Visuals werden dann so eingesetzt, dass sie die identifizierten Gruppen gezielt ansprechen. Incentives wie Gutscheine oder Preisvorteile können ebenfalls für unterschiedliche Segmente personalisiert werden. So erhalten beispielsweise VIP-Kunden mit einem hohen CLV höhere Gutscheinwerte oder andere exklusive Vorteile.
Echte Hyperpersonalisierung
Sobald nicht nur ein Kundensegment angesprochen, sondern das Print- Mailing auf den individuellen Kunden ausgerichtet wird, sprechen wir von Hyperpersonalisierung. Produktempfehlungen sind dann exakt auf die Vorlieben und das Kaufverhalten eines einzelnen Kunden zugeschnitten. Außerdem können verschiedenste Personalisierungselemente kombiniert werden. Neben 1:1-Bildpersonalisierung können in einem einzigen Print-Mailing ganze Textbausteine, Gültigkeitszeiträume oder Sprachen personalisiert werden. Die Druckdatei ähnelt dann eher einem weißen Blatt Papier, da die Druckfelder erst durch den Datenaustausch entsprechend der Designvorgaben gefüllt werden.
Smarte Print-Kampagnen
Hyperpersonalisierung ermöglicht es dadurch auch, mehrere Use Cases in einer Kampagne zu bündeln – das sogenannte „Use Case Bundling“. Eine Kampagne enthält dann mehrere Use Cases, sofern alle im gleichen Format geplant werden. Das senkt nicht nur die Ausgaben, da weiterhin vom Portovorteil für hohe Auflagen profitiert werden kann. Die Empfänger können auch wesentlich spitzer gewählt und zielgerichteter angesprochen werden. Für unser fiktives Fashion-Unternehmen könnte eine Print-Mailing-Kampagne beispielsweise so aussehen:
Use Case Bundling: gleiches Format (zum Beispiel Brief ), unterschiedliche Use Cases (zum Beispiel Second Order Push & Reaktivierung)
1:1-Bildpersonalisierung: Produktempfehlung auf Basis der letzten Einkäufe
Gutscheinwert: orientiert sich am Customer Lifecycle oder am CLV
Verschiedene Einlösungsmöglichkeiten: Onlineshop (Gutschein- code), Store (Barcode), App (QR-Code)
InternationalerVersand: Texte in verschiedenen Sprachen je nach Zielmärkten
Content-Elemente: Anreiz zur Anmeldung im Loyalty-Programm für Second Order Push, Hintergrundinformationen oder andere Incentives für Reaktivierung
Die Grundlagen schaffen
Wie eigentlich immer im Leben, ist Konfuzius’ Weisheit auch auf Hyperpersonalisierung anwendbar: „Der Weg ist das Ziel.“ Und dieser Weg beginnt bei den Kundendaten. Unser fiktives Unternehmen zeichnet sich durch sein heterogenes Produktsortiment, also viele verschiedene Produkte und Produktkategorien aus dem Fashion-Bereich, und eine sehr große, heterogene Kundenbasis aus. Nur mit validen Kundendaten sowie der sinnvollen Nutzung dieser Daten kann das Marketing die Kunden gezielt und ohne Gießkannenprinzip ansprechen. Die Menge der individuellen Interessen, Kaufhistorien und Produktvorlieben ist für manuelle Arbeit schlicht zu groß, um daraus wirklich relevante Anreize ableiten zu können. In diesem Kontext ist Hyperpersonalisierung das Mittel zum Zweck – und zwar um möglichst viel Relevanz für den Kunden zu schaffen.
Das Ziel ist es, die Bedürfnisse des Kunden zu erkennen und ihn gezielt anzusprechen. Dafür brauchen Unternehmen spezifische Informationen über jeden einzelnen Kunden – und das über möglichst alle Touchpoints hinweg, die an einem zentralen Ort zusammenfließen. Das erreichen sie mit einem zentralisierten Datenmanagement. Durch die Nutzung einer Customer Data Platform (CDP) oder einer Marketing-Cloud werden alle relevanten Kundendaten gesammelt und synchronisiert. Sie fungieren damit als Knotenpunkt in der Datenverwaltung und sind der Ausgangspunkt aller Marketingaktivitäten, in deren Zentrum der einzelne Kunde steht. Diese Datenbasis ist enorm wichtig, denn sie ermöglicht nicht nur hyperpersonalisierte Print-Mailings, sondern personalisiertes und automatisiertes Marketing über alle Kanäle hinweg.
First-Party-Daten akquirieren
Überall, wo Touchpoints zum Kunden bestehen – vom Onlineshop, über den Store, die App, den Newsletter bis hin zum Loyalty-Programm – können Unternehmen etwas über ihren wichtigsten Schatz in Erfahrung bringen: das Verhalten und die Interessen der Kunden. Die sogenannten First-Party-Daten. Valide Daten aus erster Hand, die in Echtzeit genutzt werden können. Mit der DSGVO, dem Wegfall von Third Party Cookies und dem Vertrauensverlust, den Third-Party-Daten im Allgemeinen erlitten haben, werden sie zunehmend zum Herzstück der Datenverwaltung im CDP oder der Marketing-Cloud. Die Daten werden in einheitlichen Kundenprofilen gesammelt, analysiert und verknüpft. Für das Marketing können schon kleine Nuancen einen großen Unterschied in der Performance machen.
Ein Beispiel aus dem Kundensegment „weiblich“: Während sich Kundin 1 für Oberteile in verschiedenen Farben interessiert, schaut sich Kundin 2 ebenfalls Oberteile an, aber nur in einer bestimmten Farbe. Kundin 1 kauft in der Regel ausschließlich Oberteile, Kundin 2 hingegen kauft über verschiedene Produktkategorien Auf Basis dieser Informationen würden beide Kundinnen auf ihre Vorlieben zugeschnittene, also hyperpersonalisierte, Print-Mailings erhalten. Während Kundin 1 verschieden farbige Oberteile aus unterschiedlichen Kollektionen empfohlen bekommt, findet Kundin 2 auf ihrem Print-Mailing passende Produkte aus unterschiedlichen Produktkategorien einer Kollektion, die ihrem favorisierten Farbspektrum entspricht.
Dieses sehr einfache Beispiel in Abb. 4 zeigt recht deutlich, welchen wichtigen Stellenwert relevante First-Party-Daten in der Hyperpersonalisierung haben.
Intelligente Tools: Recommendation Engines
Aus der Gesamtmenge der Daten, die durch Kundeninteraktionen akquiriert werden, kann dann wiederum abgeleitet werden, was für einen Kunden potenziell interessant wäre. Also welches Produkt er in Zukunft kaufen oder welche Dienstleistung er am ehesten in Anspruch nehmen würde. Ermöglicht werden diese Vorhersagen durch ausgeklügelte, hochkomplexe Systeme – die sogenannten Recommendation Engines.
Sie basieren immer auf künstlicher Intelligenz, denn sie berechnen Wahrscheinlichkeiten. Die großen Datenmengen, die im CDP oder der Marketing-Cloud abliegen, werden in die Recommendation Engine eingefüttert. Danach wird das System angelernt. Das geschieht mittels Anleitungen, die auf Basis zugrunde liegender Regeln manuell programmiertwerden. Diese Anleitungentrainierendie Recommendation Engine darauf, zu erkennen und zu lernen, welche Verbindungen von Datenpunkten relevant sind. Auf diese Weise wird die Maschine dazu befähigt, auf Basis der Daten aus der Vergangenheit Vorhersagen für die Zukunft zu berechnen. Wie eine Art Wetterbericht – nur für Produktempfehlungen, Vorlieben und Interessen.
Der Markt für Recommendation Engines entwickelt sich aktuell sehr stark. Es gibt die Möglichkeit, die Lösungen spezialisierter Anbieter zu nutzen und diese direkt an die Marketing-Cloud oder das CDP anzubinden. Die meisten Marketing-Cloud-Betreiber bieten auch eigene Formen von Recommendation Engines an oder arbeiten mit Drittanbietern ihres Vertrauens. Welche Lösung die beste ist, hängt sehr stark vom jeweiligen Produktangebot und der Kundenstruktur des Unternehmens ab. Nicht empfehlenswert im Hinblick auf Hyperpersonalisierung ist die ausschließliche Nutzung einer Recommendation-Lösung innerhalb des Onlineshopsystems, denn diese ist auf die Kundeninteraktionen auf der Webseite limitiert. Ist die Recommendation Engine hingegen an die Marketing-Cloud oder das CDP angebunden, kann sie auf die Daten sämtlicher Kanäle und Touchpoints zurückgreifen.
Customer Insights generieren
Eine Recommendation Engine lebt davon, genug relevante und valide Daten zu bekommen. Sie sind ihr Treibstoff. Der Einsatz einer Recommendation Engine wiederum ermöglicht erst extreme Formen der Hyperpersonalisierung. Es baut also alles aufeinander auf. Komplexe KI-Systeme wie Recommendation Engines liefern die besten Ergebnisse, wenn sie aus unterschiedlichen Informationstypen mit großen Mengen an Kundendaten angereichert werden – und das kontinuierlich. Woher diese Daten stammen, ist ganz unterschiedlich. Je mehr Kanäle und Touchpoints ein Unternehmen aufbaut, desto mehr stehen grundsätzlich zur Verfügung.
Das kann der Onlineshop sein, ein Loyalty-Programm, der Store, die App und andere Quellen, die mehr über die Interessen und das Verhalten der Kunden verraten. Aus Datenschutzgründen und im Sinne der DSGVO muss für jede Information, die über den Kunden gespeichert und verarbeitet wird, seine Einwilligung eingeholt werden. Dies sollte immer transparent und rechtskonform geschehen, um unter anderem das Vertrauen der Kunden nicht aufs Spiel zu setzen. Laut der aktuellen Ausgabe der „State of the Connected Customer“-Studie von Salesforce [4] verstehen nur 27 Prozent der befragten Verbraucher vollständig, wie Unternehmen ihre personenbezogenen Informationen nutzen.
Außerdem wünschen sich 86 Prozent mehr Transparenz hinsichtlich der Nutzung ihrer persönlichen Daten. Gleichzeitig erwarten 52 Prozent, dass Angebote immer personalisiert sind. Kunden sind also durchaus bereit, relevante Daten zu teilen, wenn sie verstehen, wofür, und sie darin einen Benefit für sich sehen. Ein eigenes Loyalty-Programm erscheint vor diesem Hintergrund als ein spannendes und langfristiges Element in der CRM-Strategie. Es werden nicht nur viele Datenpunkte generiert, sie speisen sich auch gegenseitig und vor allem einvernehmlich mit einem echten Nutzen für die Kunden.
Attraktive Use Cases definieren
In der Regel erzielen Unternehmen mit Direct-Mail-Kampagnen innerhalb des Bestandskundenmarketings die größten Erfolge. Welche Use Cases sich am besten eignen, hängt sehr stark vom Geschäftsmodell, dem Produktportfolio und der Kundenstruktur ab. Ausgehend von unserem Fashion-Unternehmen mit einem heterogenen Produktsortiment und einer großen, heterogenen Kundenbasis könnten folgende Use Cases für Hyperpersonalisierung besonders attraktiv sein.
Use Case „Second Order Push”
Der Use Case „Second Order Push“ lässt sich wunderbar mit Produktempfehlungen hyperpersonalisieren. Da der Kunde erst ein Mal gekauft hat, liegen alle grundlegenden Informationen über seine Person bereits vor, jedoch noch nicht ganz so viele über sein Kaufverhalten. Dieser Case ist deswegen recht einfach, um in die Hyperpersonalisierung einzusteigen. Auf Basis seiner ersten Bestellung können zum Beispiel Zusatzprodukte, Bestseller oder Saisonware über 1:1-Bildpersonalisierung empfohlen werden. Als Kaufanreiz werden in der Regel klassische Gutscheine eingebunden. Das Ziel ist es, auf den Kundendaten weiter aufzubauen und den Kunden langfristig zu binden. Es ist ebenfalls eine gute Gelegenheit, um ihn ins Loyalty-Programm einzuladen. Second Order Pushes können entscheidend dazu beitragen, dass aus einem Erstkäufer ein treuer Kunde wird.
Use Case „Reaktivierung“
Auch der Use Case „Reaktivierung“ bietet spannende Möglichkeiten für Hyperpersonalisierung. Er zielt darauf ab, einst aktive Kunden wieder zu reaktivieren. Über inaktive Kunden liegen in der Regel schon viele Informationen vor, allerdings keine aktuellen Daten. Ein Klassiker ist hier das „Wir vermissen dich“-Mailing. Um es persönlicher und damit noch relevanter für den Kunden zu gestalten, können zum Beispiel ausgehend von der Kaufhistorie neue Produkte oder Marken empfohlen werden.
Anreize wie der Saisonwechsel oder aktuelle Themen wie Nachhaltigkeit können als Anlass für eine Reaktivierung genutzt werden. Wenn der Kunde in der Vergangenheit Produkte aus recycelten Stoffen oder Bio-Baumwolle gekauft hat, könnten nachhaltige Produktneuheiten besonders relevant sein und sein Interesse wecken. Die Reaktivierung bietet ganz nebenbei die Möglichkeit, die entsprechenden Kundendaten zu aktualisieren.
Megatrend Loyalty-Programm
Ein Loyalty-Programm bietet das größte Spektrum an Gestaltungs- möglichkeiten für hyperpersonalisierte Print-Mailings. Über Kunden, die im Treueprogramm angemeldet sind, liegen viele aktuelle Daten vor, die für die Hyperpersonalisierung genutzt werden können. Neben Produktempfehlungen mit 1:1-Bildpersonalisierung bietet sich personalisiertes Empfehlungsmarketing an. Kunden, die schon einen gewissen Treuestatus erreicht haben, bekommen dann neben ihrem eigenen Gutscheincode noch einen weiteren zum Teilen mit Familie und Freunden. Über den Treuestatus, zum Beispiel Gold-, Silber- und Bronzestatus, der über ein Stufenprogramm von den Kunden erreicht werden kann, können Gutscheine, Geschenke oder exklusive Vorteile wunderbar segmentiert werden.
Customer Centricity
Bei allen Use Cases gilt es vor allem als Erstes zu prüfen, auf welchem Wissensstand der Kunde ist. Während Erstkunden nur wenig bis gar kein Wissen über das Unternehmen oder die Marke und die Produkte haben, sind treue Kunden mit VIP-Status bestens informiert. Sie wollen als erstes über Neuigkeiten Bescheid wissen und haben ein größeres Interesse an der Brand. Hingegen sollte eine Reaktivierung gleichermaßen kurz und knapp, aber so relevant wie möglich gestaltet werden, denn der Kunde war länger nicht aktiv. Im Sinne der Customer Centricity ist es also essenziell, Use Cases mehr aus Kundenperspektive und weniger aus Kampagnenperspektive zu betrachten.
Erfolge messbar machen & tracken
Die wichtigste Performance-Größe für den Direct-Mail-Kanal ist die Conversion Rate. Diese liegt im Durchschnitt bei vier bis zehn Prozent, wobei hyperpersonalisierte Print-Mailings immer bessere Erfolge erzielen als standardisierte. Einzeln für sich betrachtet, sagt so eine Prozentzahl noch recht wenig aus. Aber in Relation zu anderen KPIs wie Warenkorbgrößen oder ROI messen sich die Erfolge an der erzielten Conversion Rate.
Eine niedrige Conversion Rate wirkt sich auch auf den ROI aus. Um die Conversion Rate berechnen zu können, müssen die aus der Kampagne resultierenden Einkäufe getrackt und dem jeweiligen Empfänger zugeordnet werden. Im Digitalmarketing funktioniert Tracking in der Regel über spezielle URLs oder andere Matching-Mechanismen wie Cookies. Direct Mail ist ein physischer Kanal innerhalb der digitalen Customer Journey. Deswegen hängt die Messbarkeit davon ab, dass der Empfänger über das Print-Mailing motiviert wird, im digitalen Raum, zum Beispiel dem Onlineshop, eine bestimmte Aktion auszuführen und diese eindeutig dem Print-Kanal zugeordnet werden kann.
Voucher-, QR- & Barcodes
Im Print-Mailing-Bereich ist das eleganteste Mittel, den Erfolg zu messen, ein personalisierter Gutscheincode. Die Kombination aus Zahlen und Buchstaben ermöglicht einerseits die genaue Zuordnung der Kampagne und die Identifizierung des Empfängers. Gleichzeitig motiviert der Voucher-Code den Adressaten, die gewünschte Aktion – in den meisten Fällen einen Kauf – auszuführen. Der Gegenwert des Gutscheins, also der Rabatt oder Preisvorteil, sollte smart gewählt werden. Er muss für den Kunden Anreiz genug sein, aber auch wirtschaftlich für das Unternehmen Sinn ergeben.
Im überwiegenden Teil Europas geben die Kunden ihre Gutscheincodes bei Bestellungen im Onlineshop manuell ein. Manche Unternehmen hinterlegen die persönlichen Codes direkt im Kundenkonto, sofern der Kunde als Nutzer registriert ist. Eine andere technische Spielart ist der QR-Code. In Europa, vor allem in Deutschland, funktionieren QR-Codes aktuell nur bei einer technisch affinen Zielgruppe, denn sie sind hierzulande weitaus weniger populär als beispielsweise in Asien. Dennoch sind QR-Codes eine technisch gute Lösung zum Tracken von Einkäufen, denn sie können viele personalisierte Informationen zu Empfängern, der Kampagne und dem eingelösten Gutschein enthalten. Außerdem muss der Kunde nichts manuell eintippen, ein Scan mit dem Smartphone genügt.
Über die direkte Weiterleitung zum Webshop kann der Einkauf ohne Unterbrechung fortgesetzt werden. Dabei werden alle relevanten Informationen des QR-Codes übermittelt und können in die Berechnung der Conversion Rate einfließen. Auch Barcodes finden sich auf Print- Mailings, um die Einlösung vor Ort im Store zu ermöglichen. Die Conversion Rate kann in dem Fall nur ermittelt werden, wenn das Kassensystem mit der digitalen Infrastruktur des Unternehmens, zum Beispiel der Marketing-Cloud oder dem CDP, verbunden ist. Im Gegensatz zu QR-Codes, die sehr viele Daten enthalten können, sind Bar-Codes limitiert.
A/B-Tests für hyperpersonalisierte Print-Mailings Hyperpersonalisierung bedeutet nicht, dass jedes Print-Mailing für jeden Kunden einzeln entworfen wird. Vielmehr wird vorab ein Satz an Regeln definiert, nach welcher Logik hyperpersonalisiert wird. Soll die Recommendation Engine zufällige Produktempfehlungen ermitteln oder wird ganz gezielt geschaut, in welcher Produktkategorie der Kunde die meisten Käufe getätigt hat? Solche Regeln werden vorab für alle Empfänger gleichermaßen definiert. Marketingabteilungen schauen dann innerhalb eines A/B-Tests nicht, welches konkrete Produkt am besten konvertiert, sondern welche Logik besser performt hat. Da jeder Kunde andere Produkte empfohlen bekommen hat, muss die Analyse auf der Metaebene stattfinden – bei den definierten Regelsets. So könnte für Gruppe A innerhalb eines A/B-Tests die Regel definiert werden, ausschließlich Produktempfehlungen aus einer Kategorie, aber über alle Preislevel zu ermitteln.
Für die Vergleichsgruppe, Gruppe B, würde die Regel lauten, Produkt- empfehlungen über alle Kategorien, aber nur in einem bestimmten Preisniveau – nämlich ungefähr in dem Preisniveau, in dem der Kunde bisher eingekauft hat. Die Produkte, die auf dem Print-Mailing zu sehen sind, werden für jeden Kunden hyperpersonalisiert, aber die Logik dahinter ist für alle dieselbe. Die Herausforderung für Unternehmen ist, diese Regeln zu definieren und aus den vielen Möglichkeiten die besten abzuleiten. Hier empfiehlt es sich, auf den Support des Customer Success Managements und des Solution Engineerings seitens der Direct Mail Automation Software zurückzugreifen, da sie viele Erfahrungswerte einbringen und Empfehlungen ableiten können.
Herausforderungen
Datengetriebenes und damit kundenzentriertes Marketing bedeutet neue Möglichkeiten, aber auch neue Anforderungen. Wenn Datenverwaltung und-qualitätbeispielsweisenichtreifgenugsind, ist Hyperpersonalisierung als Performance-Treiber kaum wirtschaftlich umsetzbar. Gerade in der Planungs- und Skalierungsphase von hyperpersonalisierten Print- Mailings werden gleichermaßen Kompetenzen aus IT, CRM und Marketing benötigt. Fehlender Wissenstransfer oder ineffiziente Zusammenarbeit können hier wichtige Agilität kosten. Insbesondere große Unternehmen mit einem heterogenen Produktsortiment und einer großen Kundenbasis sind hier gefragt, da ineinandergreifende Arbeitsprozesse und das Aufbrechen von Silos entscheidend sind für die Performance des digitalisierten Print-Kanals. Für mehr Customer Centricity braucht es möglicherweise auch einen Shift innerhalb des Managements.
Reifegrad der Daten
Gerade das CRM und demzufolge das Bestandskundenmarketing leben von der Verfügbarkeit relevanter Daten über das Kaufverhalten und die Treue der Kunden. Wenn diese Daten im Unternehmen, in Entscheidungsprozessen und Abteilungen fest verankert sind, spricht man von einem hohen Reifegrad. Unternehmen, die bereits über eine solche Reife im Datenmanagement verfügen, können sich vom Wettbewerb deutlich abheben.
Aber auch Unternehmen, die in ihrer Entwicklung noch nicht so weit sind, können nur profitieren. Denn der Entwicklungsschritt hin zu mehr Personalisierung wirkt wie ein Modernisierungsmotor auf das gesamte Unternehmen. Sobald die notwendige Basis da ist, von einer zentralisierten Datenverwaltung in einer Marketing-Cloud oder einem CDP, über die Akquirierung relevanter Datenmengen mit großem Fokus auf First-Party-Daten bis hin zum Einsatz einer Recommendation Engine, kann Hyperpersonalisierung das Marketing über alle Kanäle hinweg bereichern und für echte Kundenerlebnisse sorgen.
Veränderte Arbeitsprozesse
Marketingaktivitäten, die auf Daten basieren, erfordern enge Zusammenarbeit und vor allem Wissenstransfer über die Abteilungen hinweg. Die Grenzen zwischen „Technik“ und „Design“ sind fließender geworden. Die Hyperpersonalisierung von Print-Mailings verbindet Digitalisierung mit der analogen Welt. Insofern hat sie sehr technische Komponenten, vom Daten-Handling bis hin zur Konfiguration der Kampagnen in der Software, aber auch sehr klassische Design- Komponenten. Denn Briefe, Selfmailer und Postkarten sind etwas Physisches, das beim Kunden im Briefkasten landet, und optisch sowie inhaltlich überzeugen müssen. Was diesen Prozess auszeichnet, ist ein gewisses Abstraktionsvermögen. Alle Elemente, die personalisiert werden, müssen vorab abstrahiert werden und in den Designprozess einfließen.
Zusammenfassung
Die Verbindung von Direct Mail Automation Software, smartem Datenmanagement und kundenzentriertem Marketing machen Hyperpersonalisierung im Print möglich. Dass Print-Mailings in die Customer Journey integriert, Erfolge gemessen und Umsätze gesteigert werden können, macht den Kanal umso attraktiver für Unternehmen. Vor allem im Bestandskundenmarketing lassen sich so vielseitige Use Cases umsetzen, die beim einzelnen Kunden eine hohe Relevanz erzeugen.
Blog der optilyz GmbH (2022): Umsatzsteigerung statt Kosteneffizienz: Der ROI in Direct – https://optilyz.com/de/opt-blog/umsatzsteigerung-statt- kosteneffizienz-der-roi-in-direct-mail/ – Zugriff 06.08.2022
LOB (2022): Report 2022 State of Direct – https://www.lob.com/ebooks/the-state-of-direct-mail – Zugriff 06.08.2022
optilyz GmbH Blog (2022): Checkliste: Einstieg in die Hyperpersonalisierung. – https://optilyz.com/de/opt-blog/checkliste-einstieg-in-die-hyperpersonalisierung/
optilyz GmbH Blog (2022): Checkliste: In 5 Schritten zum erfolgreichen Loyalty-Programm. – https://optilyz.com/de/opt-blog/checkliste-in-5-schritten- zum-erfolgreichen-loyalty-programm/
optilyz GmbH Blog (2022): First-Party-Datenstrategie: 3 Dinge, die Sie jetzt schon tun können. – https://optilyz.com/de/opt-blog/first-party-datenstrategie-3- dinge-die-sie-jetzt-schon-tun-koennen/
Laut der „Bilanz des Helfens“ der GfK im Auftrag des Deutschen Spendenrats e.V., liegt die größte Spendenbereitschaft weiterhin bei der älteren Generation von 70+. Im Jahr 2021 stieg das Spendenniveau im Vergleich zum Vorjahr um mehr als 7%. Während in den Vorjahren die Zahl der Spender immer weiter zurückging, konnte dieser Trend durch die große Spendenbereitschaft im Zusammenhang mit der Flutkatastrophe 2021 in Deutschland gebrochen werden. Gerade bei jüngeren Spendergruppen konnten deutliche Zuwächse beobachtet werden.
Damit sich dieser positive Trend jedoch auch in Zukunft verfestigt, sollten Spenden-Organisationen ihren Fokus neben der Gewinnung von jüngeren Generationen als Spender auch auf die aktive Bindung dieser legen, um so ihr langfristiges Bestehen zu sichern.
Die klassische RFM-Analyse hat ausgedient
Der Großteil der Spenden-Organisationen beschränkt sich bei der Auswahl relevanter Zielgruppen bei Kampagnen zur Spendergewinnung auf ökonomische Selektionen. Betrachtet man dies aus Sicht einer RFM-Analyse (Recency, Fequency, Monetary) werden dabei lediglich die Faktoren Monetary (gespendeter Betrag) und Recency (Datum der letzten Spende) in die Zielgruppenauswahl miteinbezogen. Durch dieses Vorgehen bilden Spenden-Organisationen eine Vielzahl von Segmenten auf Basis von Spendenbetragsintervallen und des letzten Spendenzeitpunkts. Prognosemodelle, mit deren Einsatz Spenden-Wahrscheinlichkeiten zur Erzielung eines bestimmen Nettoerlöses ermittelt werden, sind nur vereinzelt im Einsatz.
Durch diese Art der Zielgruppen-Selektion (RFM) erhält allerdings ein 18-jähriger Spender genau dieselbe Kommunikation wie ein 90-Jähriger. Ist das noch zeitgemäß, wenn man bedenkt, dass Personalisierung und Customer Journey Management in anderen Branchen Marketing Treiber Nummer eins sind?
Warum die „Donor Journey“ Abhilfe schaffen kann
Gehen wir noch einmal zurück zu den anfangs erwähnten aktuellen Spendenzahlen: Die meisten Spender finden sich in dem Alterssegment 70+, wobei auch hier aufgrund der demografischen Entwicklung, ein Rückgang der Spender zu verzeichnen ist. In Anbetracht dieser Altersstruktur ist es eigentlich kein Wunder, dass die meisten Spenden heute noch über Offline-Kanäle generiert werden und ein Großteil der Spendenorganisationen vor der Pandemie gerade einmal 1-4% des Gesamtspendenvolumens über digitale Kanäle erzielte. Wie aber wird sich dies in den nächsten zehn Jahren entwickeln? Insbesondere die sozialen Netzwerke sowie eine professionelle Online-Präsenz spielen hier eine immer größere Rolle. Laut einer aktuellen BITKOM Studie erfahren mehr als ein Viertel (26%) der Personen die Geld spenden in sozialen Netzwerken von Spendenaktionen.
Für viele Spenden-Organisationen ist der Blick in die etwas fernere Zukunft schwierig, da erst einmal die Finanzierung geplanter und in der Durchführung befindlicher Projekte im Vordergrund steht. Fakt ist: Auch in jüngeren Altersgruppen besteht noch viel Potenzial, neue Spender zu akquirieren. Spenden-Organisationen müssen Wege finden, diese jüngeren Zielgruppen zielführend anzusprechen.
Auch in dieser Branche gilt: Einen neuen Spender zu gewinnen ist teuer und kann bis zu 250 € pro Spender kosten. Spenderbindung hingegen ist, wie auch in anderen Branchen, günstiger und sollte daher von den Organisationen mit hoher Priorität betrieben werden. Genau hier setzt die sog. „Donor Journey“ an, das heißt, dass Spenden-Organisationen, die in der Lage sind, Spender auf ihrem gesamten Spenden-Lebenszyklus mit gezielter, personalisierter Kommunikation über die bevorzugten Kanäle zu begleiten, in Zukunft gewinnen werden. Automatisierte Kommunikationskonzepte, die über die gewöhnlichen Dankesschreiben hinaus gehen, werden den Erfolg von Organisationen maßgeblich vorantreiben.
Was aber hält Spenden-Organisationen heute von der Umsetzung von Donor Journey Management und damit verbundener Personalisierung ab?
3 Hürden, die Charities überwinden müssen
Datenqualität und Nutzbarkeit
Über 20.000 Stiftungen und Wohltätigkeitsorganisationen gibt es aktuell in Deutschland. Große Spenden-Organisationen wie der WWF Deutschland verzeichnen bis zu 800.000 Förderer, aber auch mittelgroße Organisationen wie z.B. der ASB Hessen verzeichnen bis zu 100.000 Mitglieder. Im Grunde genommen eine gute Basis für die Analyse von Spendern und deren Verhalten und Reaktionen auf Kampagnen. Leider fehlt es den meisten Organisationen aber an den nötigen Daten und Variablen, da ihnen neben den Kontaktdaten lediglich das Datum, der Verwendungszweck und der Zahlungsbetrag der Spenden zur Verfügung steht. Nicht selten haben Software-Umstellungen dazu geführt, dass historische Daten verloren gegangen sind, auf die nun kein Zugriff mehr besteht oder die falsch rekonstruiert wurden. Zusätzlich ist gerade im Spendenbereich das Thema akademische und kirchliche Titel zur korrekten Anrede (potenzieller) Spender ein sehr sensibles Thema.
Hohe Komplexität und fehlendes Vertrauen
Die Durchführung von Zielgruppen-Selektionen liegt, wie in vielen anderen Branchen auch, häufig in der IT-Abteilung. Dies steigert allerdings die Komplexität der Sache und führt zu fehlendem Verständnis für die Notwendigkeit exakter Segmentierung auf Basis historischer Spender-Daten in der Marketing Abteilung. Nicht selten wird es gescheut, diesen Bereich in Angriff zu nehmen, da das Vertrauen in entsprechende Software-Lösungen schlichtweg fehlt. Auch einen passenden Partner zu finden, der als ausgelagerter Data Scientist agiert, und passgenaue Selektionen für die Personalisierung liefert, ist nicht immer leicht zu finden. Schließlich kostet all das auch Geld, Geld das im ersten Schritt zumindest, nicht in das zu fördernde Projekt fließt. Dies führt uns direkt zur nächsten Hürde.
Einen ROI höher als 1 zu erzielen
Auch Marketing Aktivitäten für Spenden-Kampagnen müssen irgendwie finanziert werden. Spenden Organisationen sehen sich allerdings einem besonders großen Druck gegenüber, einen guten ROI von > 1 erzielen, damit entsprechende Mittel in die Projekte fließen. Daher ist verständlich, dass es Organisationen noch schwerfällt, dieses sensible Thema in die Hände einer Software zu geben, die diese Prozesse automatisiert. Vertrauen ist hier das A und O.
Sicherlich gibt es weitere Herausforderungen, denen Spenden-Organisationen jetzt oder auch in Zukunft gegenüberstehen werden. Eines ist aber sicher, spätestens durch die Realisierung der demografischen Entwicklung, wird sich das Verhalten der Spender weiter verändern. Online-Kanäle werden wichtiger und Personalisierung und das Verständnis für das veränderte Spendenverhalten werden den Erfolg in der Branche maßgeblich beeinflussen. Die Anzahl der Spenden-Organisationen wird mit hoher Wahrscheinlichkeit weiter steigen, sodass die einzelne Organisation sich durch passgenaue Kommunikation mithilfe moderner Technologie von der Konkurrenz abheben muss.
Sie sind eine Spenden-Organisation und wollen sich genauer mit den Themen Zielgruppen-Selektionen, Analytics, Personalisierung und Donor Journey auseinandersetzen, um für die Zukunft gut aufgestellt zu sein?
Wir unterstützen Sie gerne. Vereinbaren Sie einfach eine unverbindliche und selbstverständlich kostenfreie Online-Demo mit uns und wir zeigen Ihnen, wie Sie die Hürden überwinden können.
- KI optimiert Marketing-Workflows und schafft Raum für strategische Aufgaben - Erfolgsmessung: Moderne KPIs und Multi-Attribution-Modelle nutzen - Datentransparenz und Datenschutz stärken Vertrauen und Markentreue
Im Jahr 2025 wird das digitale Marketing zunehmend komplexer und wettbewerbsintensiver. Um erfolgreich zu bleiben, müssen Marketingverantwortliche ihre Strategien anpassen und sich auf fünf zentrale Prioritäten konzentrieren, berichtet MarTech. Diese Prioritäten helfen dabei, die Marke langfristig zu positionieren und nachhaltige Erfolge zu erzielen.
1. Künstliche Intelligenz (KI) integrieren KI verändert die Arbeitsweise von Marketingteams, indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und die Analyse von Konsumentenverhalten und Kampagnenperformance beschleunigt. Sie ermöglicht eine personalisierte Ansprache und relevantere Kundenerlebnisse über verschiedene Kanäle hinweg.
2. Erfolgsmessung modernisieren Traditionelle KPIs reichen nicht mehr aus, um die Komplexität moderner Konsumentenreisen zu erfassen. Marketingmanager sollten moderne Messmethoden wie Multi-Attribution-Modelle und aktualisierte Media-Mix-Modelle einsetzen, um zu verstehen, wie verschiedene Kanäle und Touchpoints zum Erfolg beitragen.
3. Fokus auf Mehrwert statt nur Effizienz Statt ausschließlich auf Effizienz zu setzen, sollten Unternehmen ihre Ressourcen in qualitativ hochwertige Inhalte und nachhaltige Partnerschaften investieren. Die Priorisierung von Engagement, Kundenloyalität und relevanten Maßnahmen führt zu langfristigem Markenerfolg.
4. Datenschutz als Fundament des Vertrauens Datenschutz ist nicht nur eine gesetzliche Verpflichtung, sondern ein wesentlicher Faktor für die Vertrauensbildung. Marketingstrategien müssen den Grundsatz der Datensparsamkeit verfolgen, transparente Datenpraktiken einführen und sicherstellen, dass alle Datenschutzbestimmungen wie GDPR eingehalten werden.
5. Datentransparenz und Qualität verbessern Gute Entscheidungen erfordern gute Daten. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre internen Datensammlungen konsistent und akkurat sind. Eine enge Zusammenarbeit mit Partnern und die Einhaltung von Branchenstandards sind notwendig, um Datenqualität und -transparenz zu gewährleisten.
- First-Party-Daten sind begrenzt auf bestehende Kunden, bieten aber Qualität und Genauigkeit - Silos innerhalb von Organisationen verhindern eine einheitliche Datennutzung - Ergänzung von First-Party-Daten durch Second- und Third-Party-Daten verbessert Zielgenauigkeit
In der Welt des digitalen Marketings steht First-Party-Daten im Zentrum vieler Strategien, doch sie allein genügen nicht mehr. Zunehmende Datenschutzregulierungen und der Wegfall von Third-Party-Cookies zwingen Marketer, ihre Herangehensweise zu überdenken. First-Party-Daten bieten zwar hohe Qualität und Genauigkeit, sind jedoch beschränkt auf bestehende Kunden. Dies begrenzt das Potenzial zur Neukundengewinnung und erfordert eine Ergänzung durch Second- und Third-Party-Daten, um Zielgruppen effektiver anzusprechen.
Herausforderung Fragmentierung Die Herausforderung liegt oft in der Fragmentierung dieser Daten innerhalb der Organisation, was zu unvollständigen Kundeprofilen und uneinheitlichen Marketingbemühungen führt. Lösungen wie integrierte Datenplattformen und Partnerschaften für Second-Party-Daten bieten Möglichkeiten, diese Hürden zu überwinden und eine ganzheitlichere Sicht auf die Kunden zu gewinnen.
Verborgene Muster erkennen Zusätzlich zur Datenerweiterung ist der Einsatz fortschrittlicher Analytik und maschinellen Lernens entscheidend. Predictive Analytics hilft, verborgene Muster zu entdecken und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Einheitliche Datenplattformen erleichtern die Verwaltung und Integration verschiedener Datenquellen, was zu verbesserten Kundeninsights und kohärenteren Marketingstrategien führt.
Die Sicherstellung der Einwilligung und der transparenten Datennutzung sind Schlüsselfaktoren, um Vertrauen aufzubauen und langfristige Kundenbeziehungen zu fördern.
- Oracle Advertising Suite wird bis zum 30. September 2024 abgeschaltet - Marken setzen zunehmend auf Datenintegration in Data Lakes statt auf Drittanbieter-Cookies - Oracle scheiterte an Datenschutzproblemen und fehlender Integration
Oracle Advertising wird bis zum 30. September 2024 alle seine Tools einstellen. Trotz zahlreicher Übernahmen scheiterte Oracle daran, diese Komponenten in eine funktionierende Marketing-Cloud zu integrieren, die mit Wettbewerbern wie Adobe und Salesforce mithalten kann. Zentrale Herausforderungen waren die Abhängigkeit von Drittanbieter-Cookies und die fehlende Einwilligung zur Datenverfolgung. Zudem verlor Oracle nach dem Cambridge Analytica-Skandal seine Datenfreigabevereinbarung mit Facebook und kämpfte mit den zunehmend strengen Datenschutzvorschriften wie der DSGVO. Diese Faktoren führten dazu, dass Oracle Advertising kaum Akzeptanz fand und Umsatzrückgänge verzeichnete, berichtet Adweek.
Trend zur Zentralisierung von Daten in Data Lakes Ein weiterer Grund für das Scheitern von Oracle Advertising ist der Trend, dass Marken ihre Daten in Data Lakes wie Snowflake, Databricks, Teradata VantageCloud oder Amazon Redshift zentralisieren. Diese Ansätze ermöglichen eine einheitliche Intelligenz und Aktivierung und vermeiden Dateninseln und Redundanzen.
Chancen zur Optimierung der Marketingstrategien Mit dem Ende der Oracle Advertising Suite haben Marken, die das Produkt derzeit nutzen, nun die Möglichkeit, ihre Marketingstrategien auf Basis von First-Party-Daten zu optimieren. Statt auf veraltete Drittanbieter-Cookies zu setzen, können Marken in einem modernen Data Stack auf lizenzierbare Daten innerhalb ihres Data Warehouse zugreifen, was eine einfache Segmentierung und Aktivierung ermöglicht. Messung und Workflows sind nahtlos mit angeschlossenen Business Intelligence- und Analysetools integriert.
Präzisere Segmentierung durch Partnerdaten Mit Oracle Advertising können Marken ihre First-Party-Daten durch den Abgleich mit Drittanbieterdaten aus verfügbaren Marktplätzen anreichern und so Zielgruppensegmente erstellen, die verhaltensbezogene, demografische und andere Daten miteinander kombinieren. In einem modernen Datenstack kann die erweiterte Datenanreicherung mit Partnerdaten erfolgen, diese eine präzisere Segmentierung und Modellierung ermöglicht. Tools wie TransUnion, Acxiom und Merkle unterstützen die Aktivierung dieser Daten über eine Customer Data Platform (CDP).
Direkte Datenaktivierung und nahtlose Integration Die direkte Aktivierung von Daten wird durch die Nutzung eines Data Warehouses mit einer CDP erleichtert, was mehr Flexibilität bietet und eine nahtlose Integration über verschiedene Kanäle hinweg ermöglicht. Verifizierungen und Messungen werden von etablierten Anbietern wie Integral Ad Science und DoubleVerify übernommen.
Rund 416 Werbemails landen pro Monat im Postfach eines durchschnittlichen Empfängers. Ein aussagekräftiger Betreff und die persönliche Anrede sind ein guter Türöffner. Doch wie lässt sich der Leser am besten animieren? Leslie Harrington, Executive Director der “Color Association of The United States” bringt es auf den Punkt: “Wir reagieren auf verschiedenen Ebenen auf Farben. Es gibt soziale und kulturelle Ebenen, ebenso wie persönliche Beziehungen mit bestimmten Farben. Außerdem gibt es eine angeborene Reaktion auf Farben.“ Welchen großen Effekte Farben im E-Mail-Marketing haben und wie dadurch der Erfolg von Kampagnen beeinflusst wird, erklärt Alexis Renard, CEO von Mailjet:
Assoziation mit dem eigenen Markenbild
Werden bestimmte Farben in E-Mail-Kampagnen verwendet, ist es empfehlenswert zunächst über die Assoziation mit der eigenen Marke nachzudenken. Entscheidend für die Farbauswahl ist, welche Gefühle und Verbindungen bei den Empfängern hervorgerufen werden sollen, die mit dem Markenbild konform gehen. Die kürzlich veröffentlichten Studie ‘Impact of Color in Marketing’ kommt zu dem Schluss, dass 90 Prozent der Entscheidungen für bestimmte Produkte allein auf der Farbe beruhen können. Rot zum Beispiel gilt als ‘laute Farbe’ und ist in umfangreicher Nutzung ein deutliches Zeichen für gewünschte Aufmerksamkeit. Blau hingegen gilt als die Farbe der Ehrlichkeit, Loyalität und des Vertrauens. Obwohl sie die beliebteste Farbe bei Männern ist, gilt Blau als sanfte Farbe mit einer beruhigenden Wirkung. Anders das warme Orange, das Optimismus und Vertrauen bietet. Assoziationen wie sonnige Tage und helles Licht sorgen dafür, dass Orange als besonders positiv und stimulierend empfunden wird.
Farbassoziationen testen!
In unserem Alltag sind Farben bereits vordefiniert: Im Straßenverkehr zum Beispiel steht Grün für „Freie Fahrt“, Rot hingegen als unmissverständliches Warnsignal. Ein Experiment von Hubspot hat sich damit beschäftigt, wie bereits vordefinierte Farben genutzt werden können, um die Conversion-Rate zu steigern. Tatsächlich bekam eine rote Schaltfläche mit Call-to-Action 21 Prozent mehr Aufmerksamkeit als eine grüne.
Das Ergebnis zeigt, dass trotz allgemein geläufiger Farbassoziation die Wirkung in den Kampagnen vorher, z.B. durch einen A/B-Test, überprüft und anhand der Ergebnisse die Kampagne optimiert werden sollte. Denn jeder Kunde ist anders und die Reaktion auf eine Farbe kann von verschiedenen Faktoren abhängig sein, etwa der Laune, dem Aufenthaltsort, dem verwendeten Gerät, der Wahl der Farbkombination.
Das Geschlecht spielt eine Rolle
Ein anderer Aspekt bei der Wahl der richtigen Farbe für E-Mail-Kampagnen ist das Geschlecht der Empfänger. Die Psychologie der Farben kann geschlechtsspezifisch sein, denn bestimmte Farben werden von Männern und Frauen jeweils besser als andere wahrgenommen, wie KISSmetrics vor kurzem gezeigt hat: Zwar haben Männer und Frauen gleiche Präferenzen in der Wahl zwischen hellen und dunklen Farben. Doch im Unterschied zu den kräftige Farben liebenden Männern bevorzugen Frauen deutlich softere Töne.
Mit den richten Farben den Spamfilter umgehen
Die Spam-Algorithmen der Internetanbieter filtern vorrangig nach Schlagwörtern, die als Spam-Auslöser gespeichert sind. Was viele nicht wissen: auch das Verhältnis von Bildern zum Text kann ausschlaggebend für Spam sein. Als Faustregel gilt: 25 Prozent Bilder und 75 Prozent Text, wobei auch hier Format und Farbe eine wichtige Rolle spielen. Allerdings zeigt die Praxis, dass zum Beispiel die umfangreiche Nutzung von Rot in Texten einer der wichtigsten Auslöser ist. Die meisten Spam-Filter arbeiten mit einem Scoring-System. Jedes der erwähnten Attribute steht für einen gewissen Punktwert. Je mehr Punkte eine E-Mail erreicht, desto wahrscheinlicher ist es, dass diese im Spam-Ordner landet. Unternehmen sollten also auch bei der Farbwahl darauf achten, den Spam Score niedrig zu halten.
Fazit:
Die Psychologie der Farben kann Marketern im E-Mail-Marketing einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Damit Kampagnen erfolgreich ihre Empfänger erreichen, sollten folgende Aspekte immer im Hinterkopf behalten werden:
•Passt die Farbkombination von Text, Bildern und Hintergrund zur Marke?
•Wurden zu viele ‘laute’ Farben verwendet?
•Welche Farben führen bei einer Handlungsaufforderung zu einer höheren Conversion-Rate?
•Welchen Gemütszustand sollen Nachricht und Farbwahl auslösen?
