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Mit Daten Kunden gewinnen und binden – zwei Praxisbeispiele

Timur Özer an 4. Juli 2016 - 15:51 in e-Commerce Studien & Fachartikel
Mit Daten Kunden gewinnen und binden

Mit Daten Kunden gewinnen und binden (© bbernard – Shutterstock.com)

Früher wurden Werbeanzeigen nach dem Gießkannenprinzip ausgeliefert: Wahllos, massenhaft und ohne vorhergehende Analyse der Interessen eines Nutzers. Heute haben Marken die Möglichkeit, es besser zu machen – mit intelligentem, hyper-personalisiertem Marketing. Denn Anzeigen, die individualisierte Inhalte zeigen, schaffen mehr Zufriedenheit auf Seiten des Nutzers, treiben das User-Engagement in die Höhe und sorgen für höhere Erlöse. Sogar die Kundenbindung – ein entscheidender Erfolgsfaktor im schnelllebigen digitalen Zeitalter – lässt sich mit ihnen erhöhen. Benötigt werden lediglich die richtigen Technologien.

Entdecken Sie die Wege der Customer Journey

Wie funktioniert hyper-personalisiertes Marketing? Der erste Schritt ist immer die Erstellung eines möglichst umfassenden Kundenprofils. Marken müssen hierbei proaktiv vorgehen: Auf keinen Fall sollten sie sich alleine auf die Daten verlassen, die sie von ihren Kunden beim Kauf erhalten. Denn die Customer Journey beginnt schon wesentlich früher. Wonach sucht ein Kunde, bevor er ein Produkt kauft? Welches Device nutzt er? Wie sieht sein typisches Kaufverhalten aus? Wenn diese Daten mit dem Angebot von Drittanbietern kombiniert werden – zum Beispiel mit Informationen aus sozialen Netzwerken – entsteht ein sehr detailliertes Kundenprofil. Die folgenden zwei Praxisbeispiele veranschaulichen das ganze Potenzial dieses Vorgehens.

Ein Radhändler erobert einen neuen Markt

Der britische Fahrradhändler Evans Cycles stand vor der Herausforderung, Gelegenheitsradfahrer als Kunden zu gewinnen. Anders als leidenschaftliche Zweirad-Enthusiasten lässt sich diese Zielgruppe nicht über Fahrrad-Zeitschriften und -Webseiten erreichen. Sie muss dort abgeholt werden, wo sie sich aufhält – zum Beispiel durch gezielte Anzeigen in sozialen Netzwerken oder auf Nachrichtenportalen. Evans Cycles nutzte hyper-personalisiertes Marketing, um Gelegenheitsradfahrer als Kunden zu gewinnen. Im Vergleich zu klassischen Werbeformen konnten die Kosten pro Akquisition um 47 Prozent reduziert werden. Der Umsatz stieg im Vergleich zum Vorjahr um 80 Prozent.

Rollladenhersteller minimiert seine Reichweite – und maximiert seine Wirkung

Der US-amerikanische Rollladenhersteller 3 Day Blinds entschloss sich für einen radikalen Schritt in seiner Marketingstrategie. Anstatt weiter auf eine Maximierung der Reichweite zu setzen, rückte er eine möglichst effiziente Nutzung von Kundendaten in den Mittelpunkt. Sämtliche Marketingaktivitäten zielten nun auf Personen ab, die sich erwiesenermaßen bereits mit den Produkten der Marke beschäftigt hatten. Auch 3 Day Blinds konnte seine Akquisitionskosten auf diese Weise senken – um ein Fünftel – und dank ROI für die Kosten pro Lead um 140 Prozent erhöhen.

Fazit

Die beiden Beispiele zeigen, wie Big-Data-Analysen genutzt werden können, um die Kundenbindung zu erhöhen und Neukunden zu gewinnen. Hyper-personalisiertes Marketing funktioniert – so viel steht fest. Es wäre dennoch falsch, einfach planlos vorzupreschen. Besonders die Datenschutz-Bedenken möglicher Kunden gilt es im Blick zu behalten. Die Studie “The Promise of Privacy”, die Turn in Kooperation mit Forbes durchgeführt hat, gibt diesbezüglichen Aufschluss: Konsumenten sind mit der Weitergabe von Daten einverstanden, so ein wichtiges Ergebnis, wenn sie darin einen Mehrwert für sich erkennen.

Timur Özer

Timur Özer ist Sales Director für Nordeuropa beim DSP-Betreiber (Demand Side Platform) Turn. In dieser Rolle verantwortet Özer den Kontakt zu unabhängigen Media-Agenturen. Dabei soll „Programmatic Buying“ im Vordergrund stehen. Vor Turn war Timur Özer als Account Executive bei Microsoft Deutschland für die Betreuung von Agenturen und deren jeweilige Kunden in Deutschland zuständig. Insgesamt ist er schon neuen Jahre im Online-Marketing tätig. Auch bei AOL hat Özer bereits Erfahrung gesammelt. Als Key Account Manager im norddeutschen Raum war er dort einer der ersten Mitglieder des AOL Advertising-Teams in Hamburg und zeichnete sich verantwortlich für die Betreuung von Agenturen und Kunden.

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