Von Gastautor Timur Özer, Sales Director Nordeuropa bei Turn
Beim hyper-personalisierten Marketing kommt es darauf an, möglichst detaillierte Kundenprofile zu erstellen. Hierzu können Händler eine Vielzahl an Datenquellen nutzen – die selbst erhobenen Daten reichen längst nicht mehr aus. Es geht darum, das Nutzerverhalten eines Kunden an jedem Punkt seiner Customer Journey kennenzulernen und zu analysieren. Wonach sucht er? Mit welchem Device? Wie ist sein Kaufverhalten? Nur wenn die Antworten auf diese Fragen mit Daten von Suchmaschinen und Informationen aus sozialen Netzwerken kombiniert werden, entsteht ein verlässliches Gesamtbild.
Beispiel 1: Radfahrer dort abholen, wo sie stehen
Der britische Fahrradhändler „Evans Cycles“ stand vor der Herausforderung, auch Gelegenheitsradfahrer für sein Angebot zu gewinnen. Das Problem: Anders als leidenschaftliche Zweiradfans liest diese Zielgruppe keine Fahrradzeitschriften und hält sich auch nicht auf thematisch passenden Webseiten auf. Sie mussten deshalb über andere Werbekanäle erreicht werden – zum Beispiel über personalisierte Anzeigen auf Nachrichtenportalen. „Evans Cycles“ nutzte hyper-personalisiertes Marketing, um Gelegenheitsradfahrer gezielt anzusprechen. Die Kosten pro Akquisition konnten so um 47 Prozent reduziert und der Umsatz im Vergleich zum Vorjahr um 80 Prozent gesteigert werden.
Beispiel 2: Reichweite verringern, Wirkung maximieren
Der US-amerikanische Rollladenhersteller „3 Day Blinds“ vollzog in seiner Marketingstrategie einen radikalen Schnitt. Anstatt wie bisher auf Reichweitenmaximierung zu setzen, stellte das Unternehmen eine möglichst effiziente Datennutzung in den Mittelpunkt und fokussierte seine Marketingaktivitäten auf Personen, die sich erwiesenermaßen bereits mit der Marke beschäftigt hatten. In der Folge konnte „3 Day Blinds“ Akquisitionskosten um ein Fünftel senken und den ROI für die Kosten pro Lead um 140 Prozent erhöhen.
Beispiel 3: Das Produkt zum Kunden tragen
Kurz vor dem Weihnachtsgeschäft begann ein Modehändler damit, die Customer Journey seiner Kunden nachzuverfolgen. Kunden konnten fortan mit personalisierten, produktbezogenen Anzeigen angesprochen werden. Jede Anzeige bezog sich dabei auf ein Produkt, das sich ein Kunde zwar bereits angesehen, aber noch nicht gekauft hatte. Die Einnahmen des Unternehmens sind seither um 171 Prozent gestiegen.
Fazit: Daten verantwortungsvoll nutzen
Die Beispiele zeigen, wie Big Data genutzt werden kann, um Kunden zu gewinnen und zu binden. Unternehmen sollten sich der neuen Möglichkeiten bedienen, hierbei aber Grenzen respektieren – insbesondere in Bezug auf Datenschutz. Das hat auch die Recherche “The Promise of Privacy” von Turn in Kooperation mit Forbes gezeigt: Konsumenten sind mit der Weitergabe ihrer Daten einverstanden, wenn sie darin einen Mehrwert erkennen. Ziel muss es also sein, ein für beide Seiten – Kunden und Händler – gewinnbringendes Arrangement zu finden.
Zum Autor: 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. Vor Turn war Timur Özer als Account Executive bei Microsoft Deutschland für die Betreuung von Agenturen und deren jeweiligen Kunden in Deutschland zuständig. Auch bei AOL hat Özer bereits Erfahrung gesammelt.
