Thomas  Ramge  

   Data  Unser  –  Big  Data,  predec4ve  analy4cs  und  wie  wir  Kundendaten  wirklich  intelligent  nutzen  

 Vortrag  SMK  2013  

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Von Tante Emma zum datenbasierten Marketing

Kundenorientierung

Reichweite

Tante Emma

CRM Online- Marketing

Integriertes, datenbasier-tes Marketing

Professionali-sierung des Marketing (Marken, Mafo, Zielgruppen

etc.)

Massenmarketing und großflächiger Handel

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CRM – Oft gescheitert an der Komplexität

CRM: Voraussetzungen und Kernprozesse

Typische Probleme

Fokussierung auf IT-Tools ohne klare Definition der Ziele

1

Mangelnde Einbindung von Marketing und Vertrieb

2

Mangelnde Verknüpfung der Daten 3

Schlechte Datenqualität 4

Kampagnenangebote austauschbar 5

Zu hohe Kosten 6

Strategie

Organisation

Kultur Techno-logie

Kunden Inter-aktion

Kunden identifizieren

Kunden-potenziale

ausschöpfen

Ergebnisse messen

Kunden binden

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360° Segmentierung – Welche Daten relevant sind

Verhalten

Verhaltenstreiber •  Demographika

B2C: z.B. Alter, Beruf, HH Größe B2B: z.B. Branche, MA-Anzahl

•  Psychographika

•  Bedürfnisse –  Notwendig –  Erwünscht

(entlang des Kauflebenszyklus)

Informationssuche •  Passiv (z.B. Surfverhalten) •  Aktiv (gezielte Produktsuche) Responseverhalten auf Marketing

Beratung

Abschluss

Nutzung

Kauf Zusatzprodukte

Reklamation / Kundendienst

Recycling

Kaufhistorie

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Das Marktmosaik – Märkte in beliebiger Granularität bis auf Einzelkundenebene bearbeiten

Das Marktmosaik

Welt

Region

Land

Zielgruppe

Einzelkunde

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Kontrollgruppen – Der Schlüssel zur Messung des wahren Marketingerfolges

Charakteristika von Kontrollgruppen

•  Repräsentative Teilmenge einer Zielgruppe

•  Ausgeschlossen von der jeweiligen Marketingaktion

•  Dient als Basisszenario •  Repräsentativität wird mit

statistischen Verfahren geprüft

Kontrollgruppe Zielgruppe

C

Zeit

Kontroll-gruppe

Erfolg

A

Zeit Kontroll-gruppe

Erfolg

Kampagnenperiode

B

Zeit Kontroll-gruppe

Erfolg

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Commerce

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"Social Burger" – Beispiel für neue Kampagnen

SITUATION •  Erheblicher

Wettbewerbsdruck in der Fast-Food-Industrie

ANSATZ •  Burger King: Whopper umsonst für

Facebook-Verbindung •  Burger King: Social-Media-Kam-

pagne "Create your own burger"

ERGEBNISSE •  Kurzfristige Kundenkontakte

und Zusatzumsatz •  Kundeninteraktion, Produkt-

empfehlungen und Innovationen

Einfach … … komplex

Connect

✓ Create

✗ Communi-cate ✗

Commerce

✗

Connect

✓ Create

✓ Communi-cate

✓ ✓

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Die Umkehrung der Wertschöpfungskette

Traditionelle Organisation Kundenzentrierte Organisation

Entwicklung

Produktion/ Service

Marketing

Vertrieb

Kunde

Innovationen

Fertigung/ Dienstleistung

Absatzwirtschaft

Verkauf

Leistungs- empfänger

Kundenorientierte Produktneu- und -weiterentwicklung

Individualisierte Produkte und Services

Anpassung des Marketingmix an Kundenanforderungen

Kundenberatung, Aufnahme der Anforderungen

Wünsche, Bedürfnisse und Anforderungen

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Die Transparenz-Nutzen-Matrix des datenbasierten Marketings

Geduldete Werber Partner

Unerwünschte Spione Geduldete Spione

•  Transparente Datensammlung, -nutzung und -weitergabe aber wenig Vorteile für den Kunden

•  Klassische Opt-ins zur Datennutzung für Kampagnen –

•  Bsp: Strom, Telefon, Zeitschriften

•  Transparente Datensammlung, -nutzung und -weitergabe

•  Gleichzeitig attraktive USP •  Bsp.: Amazon, eBay,

Vielfliegerprogramme, Rabattkarten (Payback etc.)

•  Hohe Intransparenz über die gesammelten Daten, deren Analyse und Weitergabe

•  Kein klar erkennbarer Kundennutzen daraus

•  Bsp.: einige Finanzdienstleister

•  Hohe Intransparenz über die gesammelten Daten, deren Analyse und Weitergabe

•  Aber: Attraktive USP •  Bsp.: Online Profiling (incl.

Facebook und Google!?)

HOCH NIEDRIG

NIEDRIG

HOCH

Transparenz der Datennutzung

Kundennutzen aus Datenanalyse

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Data Unser oder der "New deal on data"

Anforderungen Grenzen

Datensicherheit garantiert 1

Transparenz der Datenspeicherung und -nutzung inklusiver "Rest Button"/Kunde kann jederzeit alle Daten löschen

2

Mehrwert aus der Datennutzung •  Relevanz •  Frequenz •  Mehrwert

3

Verhältnismäßigkeit - Nur wirklich nötige Daten sammeln und auswerten

4

Regulierung 1

Gütesiegel zur Datennutzung

2

Kundenakzeptanz •  Nutzung der Angebote •  Informationsberücksichtigung •  Einstellung zur "Privatsphäre"

3

Grenznutzen der Datenanalyse

4

Erfolgreiches Marketing

201x

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