Individualität in der Masse: Retention Marketing auf demwegzum individuellen Dialog

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1 Powering Smarter Marketing Individualität in der Masse: Retention Marketing auf demwegzum individuellen Dialog Thomas Seidel Sales Director vision Internet World 2013 München Entwicklung der Onlinenutzung in Deutschland 34,4 38,6 40,8 42,7 43, ,7 53,4 18,3 4, Aus der Internetstudie von ARD/ZDF

2 Meilensteine des Onlinemarketings 24. Oktober 1994 Erste Veröffentlichung eines Online- Webebanners auf dem Portal von hotwired.com für AT&T Meilensteine des Onlinemarketings 2

3 Meilensteine des Onlinemarketings + keine Streuverluste + keine Reaktanzen + Nutzung des Rückkanals für direkte Konversion (Abverkauf) - Ohne Branding kein Abverkauf - Trifft nur die Personen, die bereits ein Bedürfnis haben Meilensteine des Onlinemarketings Retention-Marketing Ansprache von bestehenden Kundengruppen oder Interessenten zur Bedürfnisweckung und zum Abverkauf Kanäle , SMS, Social Media + Begleitung über die gesamte Customer Journey (Bedürfnisweckung) - Einwilligung notwendig = beschränkte Reichweite 3

4 Die Herausforderungen im Retention Marketing Steigende Anzahl von Werbetreibenden im Onlinemarketing erhöht die Zahl der Aussendungen pro Empfänger Wie schaffe ich eine Attraktion zur Informationsaufnahme? Wie schaffe ich ein Bedürfnis für die Conversion? Wie erhalte ich eine Weiterempfehlung / Social Media Sharing? Wie personalisiere ich jede Interaktion des Kunden? Lösungswege Customer Insight Marketing-Automatisierung Personal Recommendations 4

5 22/03/2013 Customer Insight Wer von Ihnen sieht so seine Kundendaten? 5

6 How marketers see data Wie Sie Kundendaten sehen sollten FürNewsletter angemeldet, Vorliebe für Sport angegeben Hat 2011 zweitickets nach Shanghai gekauft Hat die letzten3 kampagnen geöffnet Click-Through der letzten kampagne Mitglieddes Loyalty Programms in München Hat letzten Monat Designerschuhe gekauft Männlich, hat vor4 Monaten eine Winterjacke gekauft 6

7 Präferenzdaten Transaktionsdaten Öffnungsdaten Click-Through Daten Standortdaten Käufer im Hochpreissegment Demografische Daten Customer Insight per drag-and drop 7

8 Customer Insight per drag-and drop Die Mehrwerte von Customer Intelligence Aus Daten entstehen nutzbare Informationen Anwendungsfreundliche Oberflächen machen Auswertungen für nicht IT-affine Personen möglich Marketingverantwortliche können in Echtzeit Zielgruppen analysieren und Strategien verproben Analyse des Kundenwertes Basis einer kundenindividuellen Ansprache 8

9 Ein Beispiel: Spa Finder Deal USA gesamt Nur Kalifornien Ausgesand Geöffnet Open rate 10,4 % Click through Click through rate 3,1% +117% +294% Ausgesand Geöffnet Open rate 22,53% Click through Click through rate 12,22% Marketing Automatisierung 9

10 Triggered Kampagnen Anteil der triggered s am Gesamtvolumen 2012: 22 Prozent 2011: 2,2 Prozent Quelle: MarketingSherpa, DMA Conference 2012 Triggered Kampagnen bieten im Vergleich zu normalen Massenversendungen: 96 % höhere Öffnungsrate 125 % höhere Klickthrough-Rate Bis zu 3-fachen Umsatz Bis zu 7-fachen Gewinn Quelle: DMA Experience Council & Epsilon 2012, Jupiter Research

11 Triggered Kampagnen Reaktivierungs- Nachrichten Leadgenerierung Willkommens- Nachrichten Reviews/Feedback Umfragen Customer Journey Kaufabbruch Bestellbestätigungen Versand- Informationen Status updates Marketingautomatisierung: Back In Stock Automatische Aussendung wenn nicht verfügbare Produkte wieder lieferbar sind 2,5 fache Konversion verglichen mit den Ergebnissen der wöchentlichen Newsletter! 11

12 Marketingautomatisierung: Re-order Erfassung von Produkt- Lifecycle-Daten von Produkten Kunde entscheidet, ob er Nachrichten erhalten möchte Erinnerungen werden intelligent gebündelt, um Marketingermüdungen zu vermeiden 5-fache Konversion verglichen mit wöchentlichen s!!! Marketingautomatisierung: Win Back Nachricht an die Kunden, die 3 Monate nicht eingekauft haben Kostenfreier Versand angeboten VIP Club-Angebote 12

13 Individualisierung Wir haben 6,2 Millionen Kunden, also sollten wir 6,2 Millionen Geschäfte haben. Jeff Bezos, CEO, Amazon Inc

14 Analyse Profiling 14

15 Relevante Alternativen Relevante Up-Sells 15

16 22/03/2013 Relevante Cross Sells Höheres durchschnittliches Ordervolumen 16

17 Predictive Recommendation Ziel ist die Ansprache jeder Person auf individueller Ebene durch die Nutzung von Algorithmen und der Echtzeitanpassung von Webseiten. HolenSiemehrausSEO & PPC Analyse 17

18 Erstellen Sie dynamische Profile Profiling Echtzeitanpassung Relevante Empfehlungen 18

19 Spontaneinkäufe Jeder Retailer hat andere Bedürfnisse Home page 19

20 Einbindung in Mails Personalisierte mit individuellen Produktempfehlungen basierend auf dem bisherigen Nutzungsverhalten im Shop Das Monitoring erlaubt eine umfassende Erfolgskonttrolle über Conversions und Umsätze Mehr Umsatz dank der Personalisierung der gesamten Customer Journey ~15% Umsatzsteigerung 35% Conversionsteigerung 20

21 Das Unternehmen vision Anbieter für Online-Relationship-Marketing als SaaS Erster Anbieter eines Online-Kampagnenmanagement-Systems in Verbindung mit Customer Intelligence und Predictive Recommendations als SaaS Stark wachsendes Unternehmen mit einem Umsatz von 100 Mio.$ p.a. 700 Mitarbeiter in 21 Ländern Mehr als Kunden Versand von mehr als 7 Milliarden s in mehr als Kampagnen weltweit pro Monat Thomas Stand E 097 / GleichamEingang Vortrag: /lp/internetworld

22 Optimiertes -Marketing durch Customer Intelligence 22

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