Serie, Teil 2 23.01.2017, 08:05 Uhr

Kundendaten analysieren und nutzen: Datenschätze heben

Wir erklären, wie Unternehmen mit der richtigen Strategie zur Erhebung und Monetarisierung ihrer Kundendaten langfristig erfolgreich bleiben.
(Quelle: Fotolia.com/Macrovector)
Von Alexander Krull, Vice President Global ­Sales bei Webtrekk
Daten aktivieren ist derzeit in aller Munde - aber was heißt das ­eigentlich? Mit dem Hype um Big Data wurde deutlich, wie wertvoll Informationen, die aus einer Menge von Daten extrahiert wurden, sein können. Big Data war Evolutions­stufe 1, nämlich das Erkennen von Mustern.
Der nächste logische Schritt heißt nun, die Daten nutzbar zu machen: Werden die so gewonnenen Erkenntnisse ­automatisiert an die Marketingkanäle, das eigene Shop­-System oder die Webseite übermittelt, um entsprechende Handlungsweisen einzuleiten, spricht man von Datenaktivierung.

Verbessertes Retargeting von Bestandskunden

Retargeting - die persönliche Ansprache über die gerade genutzte Website hinaus - stellt eine der ersten erkennbaren Ausprägungen im neuen Zeitalter der automatisierten Kundenzentrierung dar. Die Nutzer, die die eigene Seite/den ­eigenen Shop besucht haben, werden auf sogenannten Retargeting-Listen gespeichert und können dann gezielt auf Drittseiten neu angesprochen werden, etwa über Google ­Adwords oder Display Ads.
Heute können mit Retargeting nicht nur viel feinere User-Segmente und -Interessen genau ausgesteuert werden, diese Nutzersegmente können darüber hinaus vielen weiteren Marketingkanälen zugespielt werden. Dabei sind historische Nutzer­daten ebenso wertvoll wie der letzte abgebro­chene Kaufvorgang. Beispielsweise können "Big Spenders", die in der Vergangenheit eher hochpreisige Warenkörbe hatten, aber schon länger nicht mehr eingekauft haben, gezielt mit Angeboten zurück in den Shop gelockt werden.
Ein genau durchdachtes und gezieltes Retargeting kann enorm erfolgreich sein, der Trend geht hin zu "weniger Stalking, mehr Talking". Nutzer reagieren zunehmend sensibel auf sie verfolgende Banner. Die Rate der Adblocker-Nutzung zur Unterbindung solcher Werbeformate ist seit dem Aufkommen der Retargeting-Technologien schnell auf über 25 Prozent angewachsen.
Privacy Guidelines der EU wurden verschärft, sicherlich nicht zuletzt seit der massiven Verbreitung dieser Art des Marketings. Wenn Werbungtreibende diese Möglichkeiten der erneuten Ansprache geschickt einsetzen und Nutzer daraus einen echten Mehrwert für sich erkennen, ist das dennoch ein idealer Weg, die eigenen Nutzerdaten sinnvoll einzusetzen.

Effizientes Targeting neuer Kunden

Neukundengewinnung ist die große He­rausforderung für viele Online Shops. Der Preis für die Generierung eines Neukunden liegt um ein Vielfaches höher als das Bewerben von Bestandskunden. Auch hier helfen die getrackten Daten der eigenen Nutzer weiter. Ähnlich wie beim ­Retargeting können Nutzersegment-Listen angelegt werden, die dem Profil des ­gewünschten Neukunden entsprechen. Spielt man diese an seine Marketingkanäle aus, etwa Google Adwords und Facebook, können sogenannte Lookalikes (Nutzer, die sich in irgendeiner Form ähneln) ­angesprochen werden. Sie entsprechen dem Nutzerprofil, sind aber noch keine Kunden. Damit ergeben sich spannende Möglichkeiten der gezielten Nutzeransprache. Nutzersegmente können Demografie-Informationen enthalten oder auch solche zu Interessen. Sie definieren die Art der Neukundenansprache und lassen Erfolgsprognosen zu. Eine an Mode interessierte Nutzergruppe, die eine bestimmte Brand mag, lässt den Schluss zu, wie das spätere Einkaufsverhalten und die Preissensibilität aussehen, und kann so teurer oder günstiger angeworben werden. Das senkt die Kosten für die Neukundenansprache erheblich.
Allerdings: Spielt man diese Segment­informationen an Werbenetzwerke weiter, so gibt man immer Informationen über seine Nutzer und Geheimnisse seines  Shops oder Geschäfts preis. Diese Netzwerke werden von vielen Werbungtreibenden genutzt, und es ist davon auszugehen, dass die gesendeten Nutzerinformationen dort auch weiterverwendet werden. So ist zu beobachten, dass einem Nutzer, der sich für Kopfhörer von Bose interessiert, nach circa zwei Wochen Kopfhörer-Produkte der Konkurrenzmarken angeboten werden. Daher ist gut zu überlegen, bei welchen Daten es sich lohnt, dass sie preisgegeben werden. Nutzerdaten sollten als Wettbewerbsvorteil erkannt und entsprechend sorgfältig behandelt werden.

Personalisierte Inhalte

Die sinnvollste Art der Datenaktivierung (das große Ziel der Datenerhebung) ist das Anpassen der Inhalte und Produkte an das individuelle Nutzerverhalten. Wer die ­automatisierte Personalisierung anhand von Nutzerdaten beherrscht, ist langfristig beim Rennen im digitalen hyper-connecteten Zeitalter mit dabei. Der Nutzer hat einen klaren Mehrwert und wird ein loyaler und zufriedener Kunde, der gern ­wiederkehrt und den Shop im besten Fall weiterempfiehlt. Auch Google wird einen Shop oder eine Webseite, die den Nutzer zufriedenstellt, im organischen Such­ergebnis weiter vorn platzieren.
Das ultimative Ziel wäre natürlich eine für jeden Nutzer personalisierte Seite: also ein sehr skalierbares System und ausge­feilte Algorithmen mit Unterstützung von künstlicher Intelligenz. Bis dahin gibt es jedoch schon eine ganze Reihe von ein­fachen Möglichkeiten, nutzerspezifische Inhalte auszusteuern.

Effizienter Einsatz von Rabatten

Statt jedem Nutzer denselben Rabatt anzubieten, können Gutscheinaktionen gezielt an Nutzersegmente und -verhalten gekoppelt werden. Im Beispiel der genannten Big Spenders spielen Gutscheine keine treibende Rolle für die Kaufentscheidung. Sie könnten durch eine andere Form der Aktivierung ersetzt werden: etwa das Versprechen einer schnellen Lieferung. Bei zögerlichen Käufern oder Erstkäufern können größere Rabatte hingegen sehr wirkungsvoll sein. Loyale Käufer erwarten unter Umständen regelmäßig Rabatte. Ein genaues Aussteuern kann die Kosten für Gutscheinaktionen und Rabatte um bis zu 30 Prozent senken und die Effektivität in jedem Nutzersegment gezielt steigern.

Inhalte maßschneidern

Schwieriger wird es beim Personalisieren ganzer Webseiten- oder Shop-Inhalte. Gleichzeitig liegen hier die größten Potenziale. Beispielsweise laden nicht an Fußball interessierte "Bild"-Leser ein gutes Viertel der Webseite ungenutzt mit und überblättern diese Inhalte, die aber wertvollen Raum einnehmen. Dieser Platz könnte weitaus effizienter genutzt werden, wäre die Seite für einen nicht Fußball-affinen Nutzer angepasst.
Diese Lücke füllen derzeit noch Outbrain und andere Paid-Content-Lieferanten mit maßgeschneiderten Artikelempfehlungen basierend auf den historischen Nutzungsdaten. Webseitenbetreiber verschenken hier nicht nur Daten an Dritte, sondern auch eigene Umsatzpotenziale. Eigene Artikelempfehlungen, gekoppelt an Nutzersegmente ließen sich leicht mit gut erhobenen Nutzerdaten umsetzen.

Shopping-Angebote maßschneidern

Besonders große Potenziale gibt es bei den Online Shops. Für eine auf den Nutzer zugeschnittene Produktpalette und Produkt­sortierung greifen Nutzerdaten und Shop-System meist noch nicht eng genug ineinander.
Abhilfe können als ersten Schritt Produkt-Recommendation-Widgets leisten, die am Seitenrand oder über den regulären Produktergebnissen angezeigt und für den Nutzer hochgradig personalisiert werden. Dabei geht es nicht mehr nur um bereits angesehene Produkte, sondern um personalisierte Produkt­ergebnisse aus dem, gerade im Modebereich, komplexen Nutzungsverhalten.

Aktionen an Echtzeitverhalten koppeln

Mit den richtigen Tools können die User basierend auf ihrem Echtzeitverhalten angesprochen werden. So kann ein Nutzer beim Verlassen der Webseite, also ein Nutzer mit "Exit-Intent", gezielt Gutschein­angebote erhalten, um ihn auf der Seite zu halten. Oder er wird aufgefordert, sich für den Newsletter anzumelden, damit später über diesen Kanal erneut eine Ansprache möglich ist. Es gibt heute eine Reihe von Echtzeitaktionen, die erkannt werden können und die gekoppelt mit Nutzerdaten interessante neue Marketingmöglichkeiten eröffnen. Das hängt von der jeweiligen Intention und auch Kreativität ab.

Marketing Predictions

Nutzer werden personalisiert getargetet, retargetet, auf der Seite maßgeschneidert empfangen und sorgsam gepflegt: doch was dann? Wer diese Etappen gemeistert hat, ist bestens gewappnet für die komplexen Herausforderungen der Industrie 4.0. Der finale Schritt für ein nutzerzentriertes Marketing wäre, Nutzerbedürfnisse vorherzusagen und proaktiv anzusprechen.
Mit dem Ausbau der künstlichen Intelligenz wird das bis hinunter zum einzelnen Nutzer möglich werden. Bis dahin lassen sich aus dem Verhalten anderer Nutzer desselben Nutzersegments die Schritte ­ableiten, die wahrscheinlich die nächsten erfolgen werden.

Fazit

Erfolgreiche Unternehmen nutzen die Chancen, die ein hyper-connectetes Zeitalter bietet, und haben Daten als den Erfolgstreiber erkannt. Sie stellen den Nutzer ins Zentrum ihrer Bemühungen, weil die Zukunft des Unternehmens nicht zuletzt durch eine individualisierte, beschleunigte Kommunikation und daraus resultierende Kundenzufriedenheit gesichert wird.




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