Sehr gute Kunden sehr gut behandeln. Wie Sie erfolgreich eine segmentierte, dynamische Kundenansprache realisieren

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1 Sehr gute Kunden sehr gut behandeln Wie Sie erfolgreich eine segmentierte, dynamische Kundenansprache realisieren

2 Key-Facts 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: 2

3 Kurzvorstellung der Referenten Erik Meierhoff Consultant Jörg Bulach Consultant Marketing Services 3

4 Was KPIs nicht verraten Quelle: Webanalyticsblog 4

5 Was KPIs nicht verraten 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 5

6 Quelle: daffy.wordpress.com 6

7 TO-DOs: Kunden selektieren Sortiment festlegen Werbemedium gestalten Werbekanal festlegen Incentives/Verstärker planen Probleme: Reihenfolge festlegen Vielzahl von Kombinationsmöglichkeiten Vielzahl von Interdependenzen 7

8 Ursache Kunde Wirkung 8

9 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! 9

10 Idee: Kundenmatrix zur Steuerung/Bewertung/Prognose Webinar 1 Clustern!!! 10

11 Idee: Kundenmatrix zur Steuerung/Bewertung/Prognose Webinar 1 Clustern!!! Dismissed 11

12 Kanal Marketingaktionen planen Stattdessen Fangen Sie klein an und werden im Laufe der Zeit größer Beispiel Aktivitätsraster ergänzt um Webinar 1 Bezeichnung Dimension Kauf in Saison (Quart al, M o nat, Halb jahrr, Jahr) Anteil 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% Bezeichnung Outdoor- Einsteiger Kinder-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% langfristig Unterraster Hui+ Value < >1000 Telefon 3% 2% Online 1% 6% 10% Print 2% 11% 24% Social Media 2% SMS Stationär 3% 14% 22% 12

13 Kanal Marketingaktionen planen Stattdessen Fangen Sie klein an und werden im Laufe der Zeit größer Beispiel Aktivitätsraster ergänzt um Webinar 1 Bezeichnung Dimension Kauf in Saison (Quart al, M o nat, Halb jahrr, Jahr) Anteil 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% Bezeichnung Outdoor- Einsteiger Kinder-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% langfristig Unterraster Hui+ Value < >1000 Telefon 3% 2% Online 1% 6% 10% Print 2% 11% 24% Social Media 2% SMS Stationär 3% 14% 22% 13

14 Bringen Sie Kunde, Inhalt und Aktion zusammen Spreadsheets = intuitiv und beliebt ABER!... verlieren Sie nicht den Überblick 14

15 Sortiment Sortiment Sortiment Auf der Suche nach der Zahl des Tages Werbemittel Kundensegment Cluster 15

16 Bringen Sie Kunde, Inhalt und Aktion zusammen Haben Sie keine Angst vor Data-Mining-Tools 16

17 Entscheidungsproblematik Welchen Kunden, welches Werbemittel mit welchem Incentive, mit welchem Sortiment über welchen Kanal Decision Tree / Entscheidungsbaum Klassifiziert und leitet formale Regel her 17

18 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 Ursache Kunde Wirkung 18

19 Selektion (Abhängige) Käufer aus Werbemedium X Käufer aus Sortiment Y Käufer über Kanal Z aus einer Grundgesamtheit Kundenbestand Adressaten einer Kampagne Decision Tree 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) 19

20 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 20

21 Box Tree Details für jeden Knoten Node 11 (Gain=3.80, Rank=1) Focus Node Root Node Dimension Rule...%...Count % of......count...% Mdtot Oberteile Herren 1.0 Analysis 33.09% % 10, % Mdtot Waesche 1.0 Non-Analysis 66.91% % 107, % Mdtot Accessoires 0.0 Base 100% % 117, % Gain 3.80 Index Z-Score

22 Gains-Chart 22

23 Tree Grid (Endknoten) Absteigend sortiert nach Gain/Index Beste Knoten oben, schlechteste unten Node_Id Analysis Count Base Count % of Analysis % of Base Analysis % Gain Index Cost Profit Revenue ROI ,19% 0,94% 33,09% 3, , ,0 5, ,98% 5,56% 31,48% 3, , ,8 5, ,15% 1,07% 28,79% 3, , ,2 5, ,73% 1,55% 23,39% 2, , ,0 4, ,20% 10,96% 17,06% 1, , ,6 3, ,57% 3,85% 16,62% 1, , ,2 2, ,74% 7,55% 9,97% 1, , ,2 1, ,56% 8,15% 9,04% 1, , ,0 1, ,33% 8,30% 7,42% 0, , ,0 1, ,29% 6,05% 6,91% 0, , ,6 1, ,20% 15,81% 6,28% 0, , ,9 1, ,06% 12,39% 4,76% 0, , ,9 0, ,99% 17,82% 2,18% 0, , ,1 0,39 Unprofitable Knoten für Werbemittel HK 23

24 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 24

25 Beispiel: Tree-Baukasten Profitabelste Knoten Ausverkäufer Profitabelste Knoten Damen-/Herrenmode Profitabelste Knoten Outdoor Periode X 25

26 Beispiel: Optimierte Selektion Incentives für Schlechtere Umsatzseitig gute Ergebnisse, aber zur geringe Aktivquote macht Werbemittel in der Breite zu schlecht Node Id Analysis Count Base Count % of Analysis % of Base Analysis % Gain Index Profit ,87% 4,49% 16,23% 5, , ,46% 2,30% 12,79% 4, , ,58% 1,95% 6,61% 2, , ,87% 3,88% 6,43% 2, , ,32% 4,97% 5,27% 2, , ,66% 4,74% 5,14% 1, , ,41% 1,78% 3,81% 1, , ,48% 5,61% 3,75% 1, , ,98% 12,72% 2,21% 0, , ,50% 4,70% 2,10% 0, , ,75% 4,96% 0,99% 0, , ,10% 12,56% 0,92% 0, , ,02% 35,34% 0,24% 0, ,9 Beste Incentive! Unprofitabel ABER! rechnet sich das auch? 26

27 Lohnt sich der Aufwand? $$$ Quelle: daffy.wordpress.com 27

28 Erfolgsmessung Testanlage: Incentives Incentive A B repräsentativer Zufallssplit Incentive vs. No Incentive Auflage Nachfrage Nachfrage pro Erhalter 5,3 3,0 Response 2,8% 1,7% Lift durch Incentive 2,3 Tests kosten Geld, aber ohne Tappen Sie im Dunkeln! 28

29 Erfolgsmessung A/B-Testing vs. Conversion A/B-Testing Conversion-Messung A B Auflage repräsentativer Zufallssplit Öffnungsrate 30% vs. No VS davon Click-Through 25% davon Conversion 10% Reagierer Nachfrage pro Reagierer 100,0 Auflage Nachfrage pro Erhalter 0,8 Nachfrage Nachfrage pro Erhalter 3,5 2,3 Lift durch 1,2 Nachfrage pro Erhalter 0,8 Lieber einmal Geld investieren als regelmäßig falsch zu liegen 29

30 Erfolgsmessung Es geht auch komplizierter repräsentativer Zufallssplit A B C D Print + vs. nur Print vs. nur vs. kein Print/kein E- Mail A vs. B A vs. C B vs. C A vs. D B vs. D C vs. D was bringt zusätzlich zu Print? was bringt Print zusätzlich zu ? was bringt mehr oder Print? was bringen Print und zusammen? was bringt Print? was bringt ? Wichtig hinreichend große Testgruppen ansonsten sind Testergebnisse nicht valide, sondern zufällig! 30

31 Beispiel unseres Outdoor-versenders Erfolgsmessung Und noch komplizierter repräsentativer Zufallssplit A B C D E HK + Nachfaß +Ausverkäufer + vs. Hartwaren HK + Nachfaß + Ausverkäufer vs. HK + Nachfaß vs. HK vs. kein Anstoß A vs. B A vs. C B vs. C A vs. D B vs. D C vs. D A vs. E B vs. E C vs. E D vs. E was bringt Hartwaren zusätzlich? was bringt Ausverkäufer und Hartwaren zusammen? was bringt Ausverkäufer zusätzlich? was bringen Nachfaß, Ausverkäufer und Hartwaren zusammen? was bringen Nachfaß und Ausverkäufer zusammen? was bringt Nachfaß zusätzlich? was bringen HK, Nachfaß, Ausverkäufer und Hartwaren? was bringen HK, Nachfaß und Ausverkäufer? was bringen HK und Nachfaß? was bringt HK? Ist also nichts unmöglich, so lange die Aussendungsmengen ausreichen 31

32 Was wollt Ihr uns sagen? 60% erhalten Sales 100% erhalten Standard-Newsletter oder Hauptkatalog 75% erhalten verschiedene Spezialkataloge/ - s 32

33 Sehr gute Kunden sehr gut behandeln 33

34 Nächster Teil: Reisende soll man ziehen lassen oder? Pro + Contra Kundenabwanderung + Reaktivierung

35 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 2010 Key-Work Consulting GmbH Kriegsstraße Karlsruhe Tel

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