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Sehr gute Kunden sehr gut behandeln

Wie Sie erfolgreich eine segmentierte, dynamische Kundenansprache realisieren

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Key-Facts

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Seit 1999 unabhängiger Lösungsanbieter im Database Dialogmarketing Begleitet datengetriebene Marketingprozesse v.a. hinsichtlich Vereinfachung und Automation über alle Kanäle. Am Standort Karlsruhe internationales Kompetenz-Team vereint. U.a. folgende Unternehmen setzen unsere Lösungen ein:

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Erik Meierhoff

Consultant

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Kurzvorstellung der Referenten

Jörg Bulach

Consultant Marketing Services

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Quelle: Webanalyticsblog

Was KPIs nicht verraten

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Sales + 29%: Gut oder schlecht fürs Geschäft?

Was? Aufträge, Produkte, Umsatz

Wer? Kundenwert, Kundensegment, „Ehda“

Warum? Incentivierte vs. Vollzahler

Strategie? AOV vs. CR vs. ROI

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Was KPIs nicht verraten

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Marketingaktionen planen

Quelle: daffy.wordpress.com

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TO-DOs:

Kunden selektieren

Sortiment festlegen

Werbemedium gestalten

Werbekanal festlegen

Incentives/Verstärker planen

Probleme:

Reihenfolge festlegen

Vielzahl von Kombinationsmöglichkeiten

Vielzahl von Interdependenzen

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Marketingaktionen planen

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Marketingaktionen planen

Kunde Wirkung Ursache

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Marketingaktionen planen

Wer sind meine guten Kunden? Segmentierung des Kundenbestands nach … Aktivität in Vergangenheit (retrospektiv, Saisonraster, …)

Umsatz-Cluster (retrospektiv)

Customer-Value (prospektiv oder retrospektiv)

Affinitäten hinsichtlich Werbe-Kanal Affinitäten hinsichtlich Bestell-Kanal Affinitäten hinsichtlich Sortiment … Lernen Sie Ihre Kunden von allen Seiten kennen!

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Marketingaktionen planen

Idee: Kundenmatrix zur Steuerung/Bewertung/Prognose

Webinar 1 – Clustern!!!

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Marketingaktionen planen

Idee: Kundenmatrix zur Steuerung/Bewertung/Prognose

Webinar 1 – Clustern!!!

Dismissed

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Marketingaktionen planen

Stattdessen… Fangen Sie klein an und werden im Laufe der Zeit größer

-1 -2 -3

Hui+ X X X 14%

Hui X X 8%

Hui- X X 7%

Aha X 16%

Naja X X 7%

Hm … X 9%

Pfui X 16%

Extra-Pfui 23%

AnteilBezeichnungDimension Kauf in Saison

( Quart al, M onat , Halb jahrr , Jahr)Bezeichnung

Outdoor-

EinsteigerKinder-Outdoor Herren-Schuhe

Modebewusste

Outdoor-

Familie

Wintersport

Hui+ 6% 0% 4% 2% 2%

Hui 3% 0% 2% 1% 1%

Hui- 3% 0% 2% 1% 1%

Aha 6% 1% 5% 2% 2%

Naja 3% 0% 2% 1% 1%

Hm … 4% 0% 3% 1% 1%

Pfui 6% 1% 5% 2% 2%

Extra-Pfui 9% 1% 7% 3% 3%

<100 100-500 501-1000 >1000

Telefon 3% 2%

Online 1% 6% 10%

Print 2% 11% 24%

Social Media 2%

SMS

Stationär 3% 14% 22%

Unterraster

Hui+Value

Kan

allangfristig

Beispiel Aktivitätsraster ergänzt um Webinar 1

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Marketingaktionen planen

Stattdessen… Fangen Sie klein an und werden im Laufe der Zeit größer

-1 -2 -3

Hui+ X X X 14%

Hui X X 8%

Hui- X X 7%

Aha X 16%

Naja X X 7%

Hm … X 9%

Pfui X 16%

Extra-Pfui 23%

AnteilBezeichnungDimension Kauf in Saison

( Quart al, M onat , Halb jahrr , Jahr)Bezeichnung

Outdoor-

EinsteigerKinder-Outdoor Herren-Schuhe

Modebewusste

Outdoor-

Familie

Wintersport

Hui+ 6% 0% 4% 2% 2%

Hui 3% 0% 2% 1% 1%

Hui- 3% 0% 2% 1% 1%

Aha 6% 1% 5% 2% 2%

Naja 3% 0% 2% 1% 1%

Hm … 4% 0% 3% 1% 1%

Pfui 6% 1% 5% 2% 2%

Extra-Pfui 9% 1% 7% 3% 3%

<100 100-500 501-1000 >1000

Telefon 3% 2%

Online 1% 6% 10%

Print 2% 11% 24%

Social Media 2%

SMS

Stationär 3% 14% 22%

Unterraster

Hui+Value

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allangfristig

Beispiel Aktivitätsraster ergänzt um Webinar 1

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Marketingaktionen planen

Bringen Sie Kunde, Inhalt und Aktion zusammen …

Spreadsheets = intuitiv und beliebt … ABER! ... verlieren Sie nicht den Überblick

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Auf der Suche nach der Zahl des Tages

Werbemittel

So

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Kundensegment

So

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Cluster

So

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Marketingaktionen planen

Bringen Sie Kunde, Inhalt und Aktion zusammen …

Haben Sie keine Angst vor … Data-Mining-Tools

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Marketingaktionen planen

Entscheidungsproblematik

Welchen Kunden, welches Werbemittel mit welchem Incentive, mit welchem Sortiment über welchen Kanal … „Decision Tree“ / „Entscheidungsbaum“

Klassifiziert und leitet formale Regel her

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Marketingaktionen planen

„Decision Tree“ Identifiziert und beschreibt typische Charakteristika

für eine Selektion von Kunden oder Artikeln Charakteristika sind in formale Regeln integriert und

lassen sich somit auf andere „Grundgesamtheiten“ übertragen, z.B. Selektion Kampagne

Kunde Wirkung Ursache

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Marketingaktionen planen

„Decision Tree“ Selektion (Abhängige)

Käufer aus Werbemedium X Käufer aus Sortiment Y Käufer über Kanal Z …

aus einer Grundgesamtheit Kundenbestand Adressaten einer Kampagne …

Beschreibende Merkmale (keine metrischen Daten!) Kauf aus Sortiment in Periode 1,2,3,4 (0/1-Kodierung)

Kauf aus Werbemedium in Periode 1,2,3,4 (0/1-Kodierung)

Letzte Aktivität Aktivität in Periode -1,-2,-3,-4 (0/1-Kodierung)

Umsatz in Periode-1,-2,-3,-4 (banded, z.b. Quantile) …

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Marketingaktionen planen

Ergebnisse eines „Trees“ Box-Tree

Visualisierung der Entscheidungsregeln und Klassifikationen

Gains-Chart

Visualisierung der Güte eines „Tree-Models“

Tree-Grid Detaillierte Übersicht über die einzelnen Knoten eines Trees,

z.B. Response, Profit, Kosten, Umsatz

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Marketingaktionen planen

Box Tree

Dimension Rule

...% ...Count % of... ...Count ...% Mdtot Oberteile Herren 1.0

Analysis 33.09% 317 3.09% 10,274 8.72% Mdtot Waesche 1.0

Non-Analysis 66.91% 641 0.60% 107,589 91.28% Mdtot Accessoires 0.0

Base 100% 958 0.81% 117,863 100%

Gain 3.80 Index 517.88 Z-Score 17.25

Root Node

Node 11 (Gain=3.80, Rank=1)

Focus Node

Details für jeden Knoten

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Marketingaktionen planen

Gains-Chart

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Marketingaktionen planen

Tree Grid (Endknoten) Absteigend sortiert nach Gain/Index …

Beste Knoten oben, schlechteste unten

„Unprofitable Knoten für Werbemittel HK“

Node_Id Analysis Count Base Count % of Analysis % of Base Analysis % Gain Index Cost Profit Revenue ROI

11 594 1.795 3,19% 0,94% 33,09% 3,80 518 2.513,4 € 12.338,0 € 5,91

7 3.345 10.627 17,98% 5,56% 31,48% 3,61 481 14.878,4 € 68.748,8 € 5,62

17 587 2.037 3,15% 1,07% 28,79% 3,30 423 2.851,9 € 11.812,2 € 5,14

19 693 2.965 3,73% 1,55% 23,39% 2,68 320 4.150,5 € 13.184,0 € 4,18

15 3.572 20.938 19,20% 10,96% 17,06% 1,96 215 29.313,5 € 59.982,6 € 3,05

23 1.222 7.354 6,57% 3,85% 16,62% 1,91 209 10.295,0 € 20.251,2 € 2,97

20 1.439 14.435 7,74% 7,55% 9,97% 1,14 116 20.209,6 € 15.771,2 € 1,78

9 1.407 15.577 7,56% 8,15% 9,04% 1,04 104 21.807,4 € 13.377,0 € 1,61

16 1.177 15.863 6,33% 8,30% 7,42% 0,85 84 22.208,8 € 7.213,0 € 1,32

24 798 11.553 4,29% 6,05% 6,91% 0,79 78 16.174,5 € 3.783,6 € 1,23

13 1.898 30.220 10,20% 15,81% 6,28% 0,72 70 42.308,2 € 5.150,9 € 1,12

21 1.128 23.676 6,06% 12,39% 4,76% 0,55 52 33.146,6 € -4.942,9 € 0,85

22 743 34.063 3,99% 17,82% 2,18% 0,25 23 89.367,7 € -54.558,1 € 0,39

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Marketingaktionen planen

Kombinieren von Ergebnissen aus „Decision Tree“

Selektionen der „Besten“ lassen sich kombinieren

Decision Tree liefert Bauklötze, die sie nach Belieben passend zur Aktion zusammensetzen

Beispiel: „Ausverkäufer soll größeren Schwerpunkt auf Damenmode, Herrenmode und Outdoor haben …“

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Marketingaktionen planen

Beispiel: „Tree-Baukasten“

Profitabelste Knoten Outdoor Periode X

Profitabelste Knoten Ausverkäufer

Profitabelste Knoten Damen-/Herrenmode

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Marketingaktionen planen

Beispiel: Optimierte Selektion „Incentives“ für Schlechtere

Umsatzseitig gute Ergebnisse, aber zur geringe Aktivquote macht Werbemittel in der Breite zu schlecht

ABER! … rechnet sich das auch?

Node Id Analysis Count Base Count % of Analysis % of Base Analysis % Gain Index Profit

13 1.733 12.284 25,87% 4,49% 16,23% 5,77 669 23.687,9 €

19 806 6.305 10,46% 2,30% 12,79% 4,54 506 9.045,4 €

14 353 5.345 4,58% 1,95% 6,61% 2,35 244 2.928,8 €

20 683 10.614 8,87% 3,88% 6,43% 2,29 238 5.555,0 €

21 718 13.610 9,32% 4,97% 5,27% 2,32 192 4.856,3 €

3 667 12.979 8,66% 4,74% 5,14% 1,83 187 4.375,7 €

17 186 4.883 2,41% 1,78% 3,81% 1,35 137 713,6 €

11 576 15.360 7,48% 5,61% 3,75% 1,33 135 2.123,2 €

23 769 34.838 9,98% 12,72% 2,21% 0,78 78 -2.901,3 €

22 269 12.860 3,50% 4,70% 2,10% 0,74 74 -1.277,2 €

15 135 13.580 1,75% 4,96% 0,99% 0,35 35 -3.498,7 €

24 316 34.392 4,10% 12,56% 0,92% 0,33 32 -9.223,2 €

16 232 96.746 3,02% 35,34% 0,24% 0,09 8 -35.364,9 €

Beste

Unprofitabel

Incentive!

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Lohnt sich der Aufwand?

$$$

Quelle: daffy.wordpress.com

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Erfolgsmessung

Testanlage: „Incentives“

Tests kosten Geld, aber … ohne Tappen Sie im Dunkeln!

A B

Auflage 40.000 20.000

Nachfrage 213.920 € 60.520 €

Nachfrage pro Erhalter 5,3 € 3,0 €

Response 2,8% 1,7%

Lift durch Incentive 2,3 €

Incentive

repräsentativer Zufallssplit

Incentive v s . No Incentive

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Erfolgsmessung

A/B-Testing vs. Conversion

Lieber einmal Geld investieren … als regelmäßig falsch zu liegen

A B Auflage 200.000

Öffnungsrate 30%

davon Click-Through 25%

davon Conversion 10%

Reagierer 1.500

Nachfrage pro Reagierer 100,0 €

Auflage 150.000 50.000 Nachfrage pro Erhalter 0,8 €

Nachfrage 525.000 € 115.000 €

Nachfrage pro Erhalter 3,5 € 2,3 €

Lift durch E-Mail 1,2 € Nachfrage pro Erhalter 0,8 €

VS

repräsentativer Zufallssplit

Conversion-Messung

E-Mail v s . No E-Mail

A/B-Testing

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Erfolgsmessung

Es geht auch komplizierter …

Wichtig … hinreichend große Testgruppen … ansonsten sind Testergebnisse nicht valide, sondern zufällig!

A B C D

50.000 50.000 50.000 50.000

A vs. B was bringt E-Mail zusätzlich zu Print?

A vs. C was bringt Print zusätzlich zu E-Mail?

B vs. C was bringt mehr E-Mail oder Print?

A vs. D was bringen Print und E-Mail zusammen?

B vs. D was bringt Print?

C vs. D was bringt E-Mail?

v s .Print + E-Mail nur Print nur E-Mailkein Print/kein E-

Mailv s .v s .

repräsentativer Zufallssplit

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Erfolgsmessung

Und noch komplizierter …

Ist also nichts unmöglich, so lange … die Aussendungsmengen ausreichen

Beis

pie

l u

nseres

Ou

tdo

or-v

ersen

ders

A B C D E

60.000 60.000 60.000 60.000 60.000

A vs. B was bringt Hartwaren zusätzlich?

A vs. C was bringt Ausverkäufer und Hartwaren zusammen?

B vs. C was bringt Ausverkäufer zusätzlich?

A vs. D was bringen Nachfaß, Ausverkäufer und Hartwaren zusammen?

B vs. D was bringen Nachfaß und Ausverkäufer zusammen?

C vs. D was bringt Nachfaß zusätzlich?

A vs. E was bringen HK, Nachfaß, Ausverkäufer und Hartwaren?

B vs. E was bringen HK, Nachfaß und Ausverkäufer?

C vs. E was bringen HK und Nachfaß?

D vs. E was bringt HK?

v s . HK

repräsentativer Zufallssplit

v s . kein Anstoß

HK + Nachfaß

+Ausverkäufer +

Hartwaren

v s .HK + Nachfaß +

Ausverkäufer v s . HK + Nachfaß

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Was wollt Ihr uns sagen …?

100% erhalten Standard-Newsletter oder Hauptkatalog

75% erhalten verschiedene

Spezialkataloge/-E-Mails

60% erhalten „Sales“

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Sehr gute Kunden sehr gut behandeln …

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Reisende soll man ziehen lassen – oder?

Pro + Contra Kundenabwanderung + Reaktivierung

Nächster Teil: 13.01.2011

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©2010 Key-Work Consulting GmbH Kriegsstraße 100 · 76133 Karlsruhe

Tel. 0721 78203-0 www.key-work.de

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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