Mit Personalisierung Kundenzufriedenheit und Umsätze steigern Erfolgreiche Praxisbeispiele

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1 Mit Personalisierung Kundenzufriedenheit und Umsätze steigern Erfolgreiche Praxisbeispiele Dr. Philipp Sorg (Senior Data Scientist) Peter Stahl (Senior Business Development Manager) 24. März 2015, Internet World Infoarena 1

2 DER WEG DES KUNDEN OFFSITE ONSITE OFFLINE 4 2

3 VORSTELLUNG DER REFERENTEN DR. PHILIPP SORG > Senior Data Scientist, econda GmbH > Data Mining, Research, Innovation PETER STAHL > Senior Manager Business Development, econda GmbH > Consulting, Presales, Innovation 3

4 ECONDA Digital Intelligence econda Data-Driven Suite Web Analytics Customer Analytics Service Web Targeting & Personalization Realtime Recommendations Data Services Produkt Central Data Platform 4

5 PIA // PERFORMANCE INTERACTIVE ALLIANCE Multichannel Marketingsuite 5

6 INHALT Der Weg des Kunden Personalisierung Kundenzufriedenheit und Umsätze steigern 6

7 INHALT Der Weg des Kunden Multikanal Kontaktpunkte Personalisierte Ansprache Personalisierung Kundenzufriedenheit und Umsätze steigern 7

8 DER WEG DES KUNDEN Bei einer erfolgreichen Multikanalpersonalisierung sollten viele Kanäle Informationen zuliefern und über entsprechende Mehrwertszenarien gegenseitig voneinander profitieren. OFFSITE SEA, SEO, Display, Affiliate, , Social ONSITE Landingpages, Recommendations, Apps, Mobile Push OFFLINE Point of Sale, Post, Katalog, Callcenter, SMS, TV 4 8

9 CHANCEN UND GRENZEN Personalisierung wird bedingt durch mehrere Einflussfaktoren, die je Szenario unterschiedlich stark berücksichtigt werden müssen Technik RAUM FÜR PERSONALISIERUNG 9

10 INHALT Der Weg des Kunden Personalisierung Individuelle Empfehlungen / Inhalte Onsite/Mailings Kundenzufriedenheit und Umsätze steigern 10

11 PERSONALISIERUNG ONSITE ITEM ITEM RECOMMENDATIONS > Cross Selling (Produktdetailseite, ) > Up Selling (Warenkorb, Checkout-Prozess, ) ONE TO ONE RECOMMENDATIONS > Individualisierte Landing Pages > Next Best Offers(Data Mining) 11

12 PERSONALISIERUNG IN MALINGS MAILINGS AUF ZIELGRUPPEN > Newsletter mit Topseller > Relevante Produkte zu Kampagnen ONE TO ONE MAILINGS > Warenkorbabbrecher > Ergänzende Produkte zur Bestellung > Next Best Offers(Data Mining) 12

13 MULTIKANAL PERSONALISIERUNG Viele weitere Kanäle werden durch die PIA Marketing Suite unterstützt und/ oder flexibel integriert Analytics Data Mining CRM ERP PIA Central Data Platform POS TV Call Center Mobile Print Web Social 13

14 INHALT Der Weg des Kunden Personalisierung Individuelle Empfehlungen / Inhalte Onsite/Mailings Kundenzufriedenheit und Umsätze steigern Erfolgreiche Szenarien Praxisbeispiele 14

15 SUCCESS STORY ONSITE SZENARIO > Ergänzungsprodukte Up-Selling > Cross-Selling > Post-Conversion ZIEL > Umsatzsteigerung > Passende Produkte unter Berücksichtigung von modischen Aspekten 15

16 BUSINESS RULES Datenquellen und Business Rules in econda Cross Sell für individuelle und umsatzrelevante Regelwerke Konfigurationsinterface mitvorschauauf Live Daten BEISPIELE Regeländerunge n mit sofortiger Wirkung > KategoriesensitiveBlacklists Empfehle keine Herrenartikel zu Damenartikeln > KategoriesensitiveWhitelists Zu Bogner nur Bogner 16

17 NEUKUNDEN Nutzung der Recommendations EMPFEHLUNG GEKAUFT EMPFEHLUNG GEKLICKT UMSATZ (LIFETIME) Alle Kunden 16% kaufen empfohlene Produkte 38%nutzen Recommendations bereits beim ersten Kauf Neukunden haben weniger Klicks aber gleichbleibende Kaufperformance. 17

18 NEUKUNDEN OBERES UMSATZSEGMENT Nutzung der Recommendations EMPFEHLUNG GEKAUFT EMPFEHLUNG GEKLICKT UMSATZ (LIFETIME) Alle Kunden 30%der A-Kunden kaufen Empfehlungen Performance der Recommendations ist bei A-Kunden doppelt so hoch. 18

19 BESTANDSKUNDEN Nutzung der Recommendations EMPFEHLUNG GEKAUFT EMPFEHLUNG GEKLICKT UMSATZ (LIFETIME) Mehr als 50%der Bestandskunden nutzen Recommendations Recommendations sind wichtiger Faktor für Kundenzufriedenheit bei Bestandskunden. 19

20 RECOMMENDATION & SEARCH Wirkung auf Konversion EMPFEHLUNG GEKLICKT BESTELLUNG SUCHE 20

21 RECOMMENDATION & SEARCH Wirkung auf Konversion EMPFEHLUNG GEKLICKT BESTELLUNG SUCHE Suche wirkt positiv auf die Konversionsrate Alle Kunden 21

22 RECOMMENDATION & SEARCH Wirkung auf Konversion EMPFEHLUNG GEKLICKT BESTELLUNG SUCHE Alle Kunden Empfehlungen wirken positiv auf die Konversionsrate 22

23 RECOMMENDATION & SEARCH Wirkung auf Konversion EMPFEHLUNG GEKLICKT BESTELLUNG SUCHE Alle Kunden Suche und Empfehlungen ergänzen sich positiv in ihrer Wirkung auf die Konversionsrate 23

24 PLATZIERUNG DER RECOMMENDATIONS Die auf den Kunden-Entscheidungsprozess angepassten Platzierungen und Regelwerke realisieren unterschiedliche Potentiale von Empfehlungen Empfehlung geklickt Empfehlung gekauft Cross-Selling Post-Conversion Up-Selling Platzierungen sollten nicht gegeneinander bewertet, sondern individuell optimiert werden. 24

25 SUCCESS STORY MAILING SZENARIO > Erinnerung der Zielgruppe Warenkorbabbrechermit individuellen Produkten ZIEL > Konversion und Umsatz steigern > Zielgenaue Produkterinnerungen und Empfehlungen auf Farbe, Größe etc. (Produktvarianten) 25

26 SUCCESS STORY MAILING Die Verbindung verschiedener Informationsquellen ermöglicht eine erfolgreiche Kontaktstrategie Analytics Stream Onlineshop& Filialen SERVICE PROVIDER Campaign Automation Recommendation Rules Every minute Shopping basket abandons Select Shopping basket template 26

27 SUCCESS STORY MAILING Die Performance dieser Kontaktstrategie lässt sich eindeutig im Konversionsfunnel nachweisen Standard Mailing Warenkorbabbrecher Mailing Personalisierung vervielfacht den Funnel-Durchfluss 27

28 SUCCESS STORY MAILING Für die Gruppe der Warenkorbabbrecher lassen sich durch Mailings stetig relevante Umsätze generieren Campaign Automation 36%vs. 15% Post-Conversion von Warenkörben Gleicher Tag (neuer Besuch) 1 Woche später 28

29 MITPIA PERSONALISIERUNG VORANTREIBEN POS TV Call Center Mobile Print Web Social Mut zur Personalisierung es lohnt sich Der Kunde erwartet Personalisierung Kein großer Projektaufwand SPRECHEN STARTEN SIE SIE MIT MIT UNS! / BESUCHEN SIE UNS! Halle B1/D316 29

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