Die Marketingforschung scheint sich einig: Es gibt für den Handel keinen Weg vorbei an der Omnikanal­Interaktion mit dem Kunden. Das entspricht auch der Unternehmensrealität, in der sich Marketingmaß nahmen vorrangig an den Kommu­nikationskanälen orientieren. Allerdings gibt es einen fun­damentalen Unter schied zwischen der Omnikanal­Strategie der Werbetreibenden und der Wahrnehmung des Kunden. Letzterer geht keineswegs bewusst, sondern eher intuitiv und situativ mit verschie denen Kanälen um. Der Kunde nimmt einen Händler nicht im Hinblick auf einen bestimm­ten Kanal, sondern als Marke wahr. Kunden erwar ten daher meist unbewusst eine widerspruchs freie Behand lung und ein angenehmes, über alle Kontaktpunkte hinweg konsisten­tes Einkaufserlebnis.

In der Praxis wird der Handelskunde oft durch divergente, widersprüchliche Kommunikation in verschiedenen Online­ und Offl ine­Kanälen irritiert. Statt einer unbewusst als selbst verständlich vorausgesetzten konsistenten und konti­nuierlichen Kundenkontaktstrategie erlebt er Brüche im Informationsfl uss und in der Interaktion mit dem Händler. Zudem wünschen sich Kunden vermehrt Vernetzung und Erfahrungsaustausch mit anderen Konsumenten und nicht nur mit dem Verkäufer.

Händler vor der Omnikanal-Herausforderung

Diese Divergenz von Kundenanspruch und Handelsrealität führt in der Praxis oft zu einem schwer nachvollziehbaren, unbeständigen Kundenverhalten. Aus Händlersicht hat diese Situation weitreichende Implikationen: Eine Vielzahl an Interaktionsmöglichkeiten in unterschiedlichsten Kanälen macht Annahmen und Vorhersagen, insbesondere im

Point of View

Zum Thema

Kundenbezogene Entscheidungsprozesse haben in der Einzelhandelsbranche erheblich an Komplexität gewonnen. Die Diversifikation und gleichzeitige Vernetzung von Absatz- und Interaktionskanälen, die Erwartungshaltung der Kunden an eine individualisierte Ansprache sowie ihre Mobilität zwingen den Handel heutzutage, eine Vielzahl operativer Entschei-dungen bestmöglich, zeitnah und automatisiert zu treffen. Diese Herausforderung ist jedoch erst mit einer neuen Generation von Big Data Analytics wirtschaftlich lös bar: Als Customer Decision Hub fungiert eine zentrale, unterneh-mens weit genutzte Drehscheibe für Kunden-wis sen und alle kundenzentrierten Entschei-dungen, unabhängig von Kommunikationskanal oder Kontaktpunkt. Der Ansatz ermöglicht kontextbasiertes Marketing und eine optimierte Allokation knapper Ressourcen und geht weit über die her kömmliche Kam pagnen- und Marketingsteuerung hinaus.

Innovative Technologie ist ein Erfolgsfaktor im Marketing. Die entscheidende Voraussetzung für erfolgreiches Marketing ist und bleibt aber eine schlüssige Strategie.

Kontextbasierte Kundenkommunikation im Handel

digi talen Bereich, über erwartetes Kundenverhalten schwie­riger. Die Steuerung über konventionelle und erfahrungs­getriebene Regelwerke stößt an ihre Grenzen.

Als Hoffnungsträger gilt vor diesem Hintergrund der Mobile­Kanal. Das Smartphone ist ständiger Begleiter von früh bis spät und wurde so zum Omnikanal­Gerät des Kunden, bei dem die wichtigsten Kommunikationskanäle und Medien zusammenlaufen. In der Handelsrealität bietet das Smart­phone neben vielen Chancen aber auch neue Herausforde­rungen. Mehr noch als in anderen Kanälen ist hier Interaktion in Echtzeit und oftmals parallel zu weiterem Medienkonsum gefordert, was das Handelsmarketing in Zugzwang setzt. Als mobiles Endgerät ist die Nutzung oft auf mobile Situatio­nen limitiert. Werden Vorgänge aber komplexer, so weicht der Nutzer häufig auf „bequemere“ Kontaktpunkte wie Tablet, PC oder Filiale aus. Eine schnelle Rückkopplung in die anderen Kanäle wird daher zur Pflicht, damit Kunden­wissen bei der nächsten Interaktion nutzbar ist.

Konsumenten agieren situativ und intuitiv

Der Kunde beurteilt die Situation naturgemäß völlig anders. Er erwartet, frei von jeglichen Gedanken über Marketingka­näle, jederzeit situativ angemessen und möglichst individuell bedient zu werden. Gleichzeitig reagiert er meist ablehnend auf Überkontaktierung und irrelevante Ansprache. Diesen Anforderungen kann ein Händler mit kontextbasiertem Mar ­ keting entgegenkommen. Es zielt darauf ab, den Kommuni­kations­ und Einkaufskontext der Kunden zu berücksichtigen und eine situative, individuelle Relevanz der Botschaften zu sichern. Die Analytiker von Forrester sehen hierfür eine Contextual­Marketing­Engine als erforderlich an, die ein vertrauensbasiertes Marketing im Massengeschäft des Einzelhandels überhaupt erst ermöglicht. Kontextbasiertes Marketing vermeidet die oft sehr subjektiv wahrgenom ­mene, situationsabhängige Informationsüberfrachtung und begegnet damit dem zunehmenden Druck durch die Datenschutzgesetzgebung auf eine intelligente Weise: Ziel ist die Kommunikation kontextuell relevanter Inhalte, um Kunden erst zum Opt­in zu führen und danach keinerlei Impulse für Opt­outs zu geben.

Gesamtheitliche Marketingoptimierung

Ein bewährter Lösungsansatz zur Sicherung kontextueller Relevanz ist die analytisch unterlegte Optimierung von Marketinginteraktionen. Sie ermittelt im „Moment of Truth“ die kundenindividuell beste Angebots­ oder Informations­variante. Dabei werden sowohl die Kundenperspektive (z. B. Affinität zu Themen oder Produkten) als auch die Unter ­ nehmensperspektive (z. B. Kundenwert, Absatzrestriktionen oder kurzfristige Vertriebsziele) berücksichtigt und adäquat gewichtet. Die nächstbeste Interaktion sollte aber nicht nur regelbasiert ermittelt werden, sondern Vorhersagemodel­lierung und mathematische Optimierung unter Zielvorgaben

und fachlichen Restriktionen kombinieren. Analytische Marketingoptimierung generiert einen deutlichen Mehrwert gegenüber konventionellen, regelbasierten Ansätzen bei sich überschneidenden Zielgruppen für Angebote und bei komplexen Kundenkontaktstrategien, etwa im Zuge einer Initiative für kontextbasiertes Marketing. Das trifft auf Händler mit breitem Produktportfolio und Omnikanal­Kom­munikationsstrategie meist zu.

Die Ergänzung konventioneller Kundeninformationen (z. B. Transaktionsdaten, Online­Ereignisdaten) durch innovative Quellen erweitert zudem das Spektrum für kontextbasierte, mathematisch optimierte Marketinginteraktionen. Hier spielen etwa Lokalisierungsdaten aus Smartphone­Apps oder die iBeacon­Technologie eine große Rolle im Handel.

Big Data: Hype oder realistischer Mehrwert?

Beispiele wie Geo­Lokalisierung heizen die aktuelle Diskussion im Handel um die Nutzung von Big Data, genauer: Big Data Analytics, immer wieder an. Dieses Thema stößt noch immer vielerorts auf Ablehnung, weil es als zu trivial oder zu kom ­ plex eingeschätzt wird und der Wertbeitrag nicht klar ist. Fakt ist aber, dass gerade der Handel und insbesondere der Einzelhandel ein prädestiniertes Einsatzfeld für Big Data Ana lytics sind: Die kontinuierlich wachsende Vielfalt an Produkten, Offerten, Kanälen, Aktionen erfordert mehr als nur Klickpfade und Tortendiagramme für ein strategisch ausgerichtetes, kontextbasiertes Marketing. Zentrale Heraus ­ forderungen: Die analytische Marketingoptimierung ist einerseits für Marketer intuitiv zugänglich zu gestalten. Andererseits sind im Marketingalltag sofort umsetzbare, nachvollziehbare Ergebnisse gefragt. Konzept, quantifizier­barer Mehrwert und Chancen müssen über reine Experten­kreise von Analytikern hinaus im Marketing beworben werden, um Akzeptanz für den neuen Daten­Marketing­Kreislauf zu schaffen.

Die große Chance von Big Data besteht nicht nur darin, bestehende Datenbestände extensiver zu nutzen, sondern auch, neue Datenquellen zu erschließen und sinnvoll in eine Contextual­Marketing­Engine einzubinden. Neben den erwähnten Geodaten betrifft das unstrukturierte Daten, also beispielsweise Texte, Audio und Video. Durch deren Erschließung eröffnen sich dem Handel innovative, sehr differenzierte Möglichkeiten für kontextuelles Marketing.

Customer Decision Hub: integrierter Ansatz für die kundenzentrierte Unternehmenssteuerung

So groß der Einfluss von Analytics und Big Data auf Marke­ting und Kundeninteraktion auch sein mag: Diese Informa­tionen und daraus generiertes Kundenwissen sind aber auch für andere Steuerungsfunktionen in kundenfokussierten Unternehmen wichtig. Anstatt einer isolierten Erkenntnisge­winnung im Marketing ist es daher sinnvoll, die Interdepen­

denzen mit anderen Unternehmensdisziplinen ebenfalls abzubilden. Kontext und Art der Kundeninteraktion haben einen erheblichen Einfluss auf das Risikomanagement, wie etwa bei der Bestimmung von Kreditausfallrisiken im Dis ­ tanzhandel. Eine verbesserte Verhandlungsposition im Einkauf ist mit konsolidiertem Kundenwissen in der Hand des Händlers leichter erzielbar.

Eine weitere Komplexitätsebene schafft der Omnikanal­Ansatz, den aber der Einzelhandel heute fast zwingend in Betracht ziehen muss. Das Ziel einer konsistenten und kontinuierlichen Kommunikation mit jedem einzelnen Kunden ist nur wirtschaftlich erreichbar, wenn das konzentrierte Kundenwissen auch zentral bereitsteht. Die konsequente Lösung für kontextbasiertes Marketing und mathematisch optimierte Kundeninteraktionen über alle Kontaktpunkte hinweg ist ein Customer Decision Hub: Dieses zentrale, unternehmensweit genutzte System ist eine durch Kunden­wissen analytisch getriebene Drehscheibe für kundenbe­zogene Entscheidungen und Kundeninteraktionen, unab­hängig von Kontaktpunkt, Kommunikationskanal oder ­richtung.

Die Abbildung zeigt einen Customer Decision Hub, in dem alle verfügbaren und entscheidungsrelevanten Informationen über Kunden zentralisiert hinterlegt und stets aktualisiert werden. Einerseits sind das etwa demografische Daten, Segmentzuordnungen, kanalspezifische Opt­ins und Opt­outs, die Kontakt­ und Response­Historie sowie Themen­, Kanal­ und Produktaffinitäten. Andererseits sind auch sämtliche Produktangebote, Kampagnen und Vertriebsziele unabhängig vom Marketingkanal hinterlegt. Dieses Konzept ermöglicht, geplant oder in Echtzeit, automatisierte Ent­scheidungen, welcher Kunde bei welchem Anlass welche

Ansprache in welcher Form erhält. Dazu werden Kanäle entweder selbst orchestriert oder via Schnittstellen gesteuert. Ein Customer Decision Hub versetzt Handelsunternehmen in die Lage, eine steigende Zahl paralleler Kampagnen mit einer Contextual­Marketing­Engine umzusetzen, dabei rechtliche Vorgaben einzuhalten sowie Kunden­ und Unter ­ nehmensinteressen bei der Optimierung möglicher Marke­tinginteraktionen zu berücksichtigen. Kunden werden nicht überfordert, Händler riskieren keinen vermeidbaren Vertrauens verlust. Als zentrale Drehscheibe für kundenbe­zogene Entscheidungen begegnet ein Customer Decision Hub zugleich organisatorischen Herausforderungen: In Marketing, Vertrieb, Kunden­Service und komplementären Bereichen (z. B. Risikomanagement) bestehen oft unter­schiedliche Sichten auf denselben Kunden. Mitunter wird auch nach widerstreitenden Zielvorgaben gearbeitet. Hier schafft eine integrierte Sicht Klarheit und Handlungssicher­heit. Zugleich erleichtert diese zentrale Plattform auch den Wirkungsnachweis für Marketingmaßnahmen.

Das Marketing muss zunehmend den Return on Investment von Marketingaktivitäten nachweisen. Der daraus häufig abgeleitete Fokus auf Mikrokonversionsraten vernebelt aber den Blick auf die Über­alles­Effektivität der Strategie und die Werthaltigkeit für das Gesamtunternehmen: „Tun“ wir die richtigen Dinge? Hier fehlt häufig die gemeinsame Vision bzw. strategische Vorgaben von „oben“ sowie die Bünde­lung der Kundengesamtverantwortlichkeit in einer mit entsprechenden Befugnissen ausgestatteten Rolle. Es fehlt zudem oft eine informationelle Verknüpfung der an allen Kontaktpunkten anfallenden Daten und daraus gewonnener Erkenntnisse. Letzteres kann der Customer Decision Hub leisten.

Das Customer Decision Hub­Konzept: eine zentrale Entscheidungsinstanz für alle Kundeninteraktionen.

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Beispiel 1:

Mobile Payment im Einzelhandel als kontextbasierter Interaktionskanal

Mobile Technologien treiben heute die Verkäufe im Einzel­handel mit derselben Kraft voran, wie die digitale Welt den stationären Handel in den letzten zehn Jahren ausgehöhlt hat, als immer mehr Käufer sich Online­Shops zugewandt haben. Dies stellte ein Mobile Payment Provider aus Großbritannien fest. Viele Einzelhändler richten zusätzlich eine Infrastruktur ein, die ihre Geschäfte über Mobilgeräte mit der digitalen Welt verbindet. Der Trend ist eindeutig: 24 Prozent der Konsumenten in Großbritannien nutzten nach Erhebungen des Anbieters während des letzten Weih ­ nachts­Shoppings ihr Mobilgerät in den Geschäften für Preisvergleiche. Da mobile Endgeräte fast rund um die Uhr online sind, stehen Unternehmen extrem große Informati­onsmengen über das Konsumentenverhalten zur Verfügung. Besonders Mobildaten ermöglichen dabei neue Formen der Informationsnutzung, etwa von Standortinformationen, Kaufverhalten, Tagesablauf und Social Media­Daten, die Nutzer freiwillig bereitstellen.

Eine große Supermarktkette in Großbritannien nutzt die Dienste des Mobile Payment Providers, um Kunden zielge­richtet passende Angebote für Geschäfte vor Ort anzubieten und sie zum Kauf zu bewegen. Während die Kette früher jedem Kunden dasselbe Angebot gemacht hat, kann sie heute kontextbasierte, individualisierte Preisreduzierungen und Incentives anbieten, die wirklich dafür sorgen, dass mehr Kunden in das Geschäft kommen. Auch soziale Netz­ werke, Mobile Messaging und Display­Werbung, die auf Nutzer unterschiedlicher Mobilgeräte ausgerichtet sind, spielen eine wichtige Rolle. Mobildaten werden diese neue Entwicklung im Marketingbereich noch weiter vorantreiben. Je mehr Unternehmen schon voraussehen können, wie und wann Konsumenten reagieren werden und ob sie gerade in der Stimmung sind, mit der Marke zu kommuni­zieren, umso erfolgreicher werden ihre Nachrichten sein. Ohne eine zentrale technologische Plattform wie den Custo­ mer Decision Hub wäre diese Form des kontextbasierten Marketings nicht denkbar.

Beispiel 2:

Wirksame Kundenkarten durch analytisch optimiertes Marketing im Einzelhandel

Haushalte bekommen heute eine Flut an Informationen aller möglichen Einzelhändler in ihren Briefkasten. Damit Werbe­coupons dennoch die gewünschten ökonomischen Effekte erzielen, müssen sie die individuellen Affinitäten des ein­ zelnen Kunden treffen. Der Schlüssel zum Erfolg ist selek­tives Marketing auf individueller Basis. Eine belgische Ein ­ zelhandelskette hat das mit einer zentralen analytischen Plattform für Kundenwissen und Coupon­bezogene Ent­scheidungen realisiert.

1,6 Millionen Kartenbesitzer und etwa 11.000 Produkte im Angebot erfordern die Verwaltung und Auswertung einer riesigen Datenmenge. Es sind Kaufwahrscheinlichkeiten auf Grundlage des historischen Kundenverhaltens sowie der in der Unternehmensdatenbank gespeicherten demografi­schen und Haushaltsdaten zu berechnen. Basierend auf diesen Wahrscheinlichkeiten werden dann mittels mathe­matischer Marketingoptimierung 30 Werbecoupons ausge­wählt, die einerseits ein Haushalt wahrscheinlich einlösen wird und die andererseits eine unternehmensweite Kontakt­strategie umsetzen. Die Gutscheine werden aus 400 Produk­ten ausgewählt, die im Zeitraum dieser Promotion­Aktion im Angebot sind. Zugleich werden automatisch alle relevanten Marketingbeschränkungen und Regeln berücksichtigt.

Der Effekt: Das Handelsunternehmen verschickt jetzt dün­ nere Werbebroschüren an jeden Haushalt. Dies hat sich sowohl finanziell als auch ökologisch positiv ausgewirkt. Anstelle von Gutscheinen für alle 400 beworbenen Produkte erhält der Kunde jetzt nur noch 30, diese sind aber von größerem Interesse – was auch die messbare Nutzungs­steigerung belegt. Die verstärkte Nutzung von Gutscheinen führte auch dazu, dass die Karteninhaber durchschnittlich mehr Geld in den Geschäften ausgeben und die Kunden­bindung deutlich gestärkt wurde.