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Datenbasiert Neukunden gewinnen im Einzelhandel

Datenbasiertes Marketing ist das beste Instrument, um die maximale Anzahl an Neukunden mit einem begrenzten Marketing-Budget zu gewinnen. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie dies funktioniert und worauf Sie achten sollten, wenn Sie Ihre Angebote nicht nur online, sondern auch offline verkaufen.

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Was ist Data Driven Marketing?

Data-driven Marketing, oder datenbasiertes Marketing, ist die Form des Online-Marketing, welche Daten nutzt, um Online-Marketing-Massnahmen zielgerichteter und damit erfolgreicher zu gestalten. Auf der einen Seite muss dazu die Performance genau gemessen werden, auf der anderen Seite müssen diese Daten ausgewertet werden, um Massnahmen zu bestimmen und durchzuführen, welche die Effizienz respektive den ROI erhöhen (mehr über datenbasiertes Marketing bei Searchmetrics).

Data Driven Marketing mit Fokus auf Neukunden

Um datenbasiert potentielle Neukunden zu identifizieren, wird im ersten Schritt eine Basis-Zielgruppe definiert, welche als Vorbild für die Neukunden dient. Dazu wird typischerweise eine Gruppe von bestehenden Kunden verwendet, welche bereits das gewünschte Verhalten an den Tag legt. Beispielsweise können dies Kunden sein, welche in Ihren Filialen Einkäufe mit überdurchschnittlichen Warenkorbwerten erzielt haben (erfahren Sie mehr über Basis-Zielgruppen bei Facebook).

Danach werden durch Machine Learning Personen gesucht, die der Basis-Zielgruppe ähneln. Personen welche bereits Kunde sind, können ausgeschlossen werden, um gezielt nur Neukunden zu gewinnen. Durch die Analyse von Millionen Datenpunkten über jeden einzelnen Nutzer, können die Personen gefunden werden, welche am ähnlichsten sind wie die Basis-Zielgruppe. Als Resultat werden Streuverluste bei den Media-Ausgaben vermieden und der erzielte Umsatz wird optimiert (Mehr über Machine Learning zur Neukunden-Identifikation bei Google).

Die Erfolgsfaktoren bei der Daten-basierten Neukundengewinnung

Beim datenbasierten Marketing ist, nebst allgemeinen Faktoren, insbesondere alles rund um die genutzten Daten von zentraler Bedeutung:

Die richtigen Daten sammeln

Es sollten Daten über die Kunden gesammelt werden, welche das gewünschte Verhalten am besten wiederspiegeln. Für ein Detailhandelsunternehmen könnten dies z.B. die digitalen Profile von den Kunden sein, welche am POS besonders rentable Einkäufe getätigt haben (mehr über die richtigen Daten bei ZHAW).

Daten korrekt zusammenführen

Bei der Zusammenführung von Daten sollte darauf geachtet werden, dass alle möglichen Verknüpfungen der Datenpunkte abgebildet werden. Das kann z.B. bedeuten, dass verschiedene Nutzer-Identifikatoren wie Cookies oder Account- und Device-IDs Plattform-übergreifend verbunden werden (mehr über die richtigen Datenzusammenführung bei Mbmedien). 

Daten richtig analysieren

Je mehr Daten Sie zur Verfügung haben, desto besser sind Ihre Aussichten – desto schwieriger ist es aber auch, diese richtig zu analysieren. Es empfiehlt sich die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine-Learning, welche von Anbietern wie Google und Facebook zur Verfügung gestellt werden (mehr über die Datenanalyse bei Peakdemand).

Messung und Rückführung der Resultate

Alle Resultate sollen gemessen und in den Prozess zurück geführt werden. Durch die Rückkoppelung der Resultate als Input-Daten, entsteht ein System, das von sich aus lernen kann. Beispielsweise können die digitalen Kundenprofile der erzielten Verkäufe am POS und deren Warenkorbwert in die Basis-Zielgruppe zurück gemeldet werden (mehr dazu bei Gonnado unter Offline-Conversion-Tracking).

Werden diese Faktoren berücksichtigt, steht das Fundament einer erfolgreichen Neukundengewinnung.

Was Retailer im Speziellen berücksichtigen sollten

Retailer erzielen typischerweise den Grossteil des Umsatzes im stationären Handel, wobei auch der Online-Shop eine entscheidende Rolle in der Customer-Jurney einnimmt. Daher sollten Retailer insbesondere auch folgende Punkte berücksichtigen:

Standorte der Filialen

Retailer sollten die Standorte der Filialen und die Standorte der Nutzer unbedingt miteinbeziehen. Die Nähe eines potentiellen Kunden zur nächsten Filiale beeinflusst die Kaufwahrscheinlichkeit erheblich. Daher sollten alle Filialen unter Berücksichtigung der Geodaten in den Datenpool integriert werden (mehr dazu bei Marketingscout).

Identifikation On- und Offline

Ebenfalls sollten Retailer die Daten über das Verhalten ihrer Kunden im Onlineshop mit dem Verhalten in den Filialen verknüpfen. Denn rund die Hälfte aller stationären Käufe stehen in Verbindung mit einer vorangehenden Interaktion im Internet. Nur durch die Verknüpfung dieser Daten, entsteht ein Gesamtbild der Customer-Jurney (mehr zum ROPO-Effekt bei Worldsites).

Starten Sie Ihre datenbasiete Neukundengewinnung

Das in diesem Artikel umschriebene Vorgehen lässt sich mit den verfügbaren Online-Marketing-Tools realisieren. In der Umsetzung sind typischerweise nebst dem Online-Marketing-Team auch Personen aus den Bereichen CRM, Verkauf und Softwareentwicklung mit einzubeziehen. Lassen Sie sich zudem von den publizierten Fallstudien über Data-driven-Marketing-Beispiele inspirieren oder lesen Sie mehr über die Affiliate Marketing Lösung für Retailer mit Gonnado.

 

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