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Von Tante Emma zum datenbasierten Marketing
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Data Unser – Big Data, predictive analytics und wie wir Kundendaten wirklich intelligent nutzen I Thomas Ramge, Technologie-Korrespondent des Wirtschaftsmagazins brand eins, auf dem 4. Social Media Kongress

  • 1. Thomas  Ramge       Data  Unser  –  Big  Data,  predec4ve  analy4cs   und  wie  wir  Kundendaten  wirklich  intelligent   nutzen     Vortrag  SMK  2013  
  • 2. Von Tante Emma zum datenbasierten Marketing Kundenorientierung Reichweite Tante Emma CRM Online- Marketing Integriertes, datenbasier- tes Marketing Professionali -sierung des Marketing (Marken, Mafo, Zielgruppen etc.) Massenmarketing und großflächiger Handel
  • 3. CRM – Oft gescheitert an der Komplexität CRM: Voraussetzungen und Kernprozesse Typische Probleme Fokussierung auf IT-Tools ohne klare Definition der Ziele 1 Mangelnde Einbindung von Marketing und Vertrieb 2 Mangelnde Verknüpfung der Daten3 Schlechte Datenqualität4 Kampagnenangebote austauschbar5 Zu hohe Kosten6 Strategie Organisation Kultur Techno -logie Kunden Inter- aktion Kunden identifizieren Kunden- potenziale ausschöpfen Ergebnisse messen Kunden binden
  • 4. 360° Segmentierung – Welche Daten relevant sind Verhalten Verhaltenstreiber •  Demographika B2C: z.B. Alter, Beruf, HH Größe B2B: z.B. Branche, MA-Anzahl •  Psychographika •  Bedürfnisse –  Notwendig –  Erwünscht (entlang des Kauflebenszyklus) Informationssuche •  Passiv (z.B. Surfverhalten) •  Aktiv (gezielte Produktsuche) Responseverhalten auf Marketing Beratung Abschluss Nutzung Kauf Zusatzprodukte Reklamation / Kundendienst Recycling Kaufhistorie
  • 5. Das Marktmosaik – Märkte in beliebiger Granularität bis auf Einzelkundenebene bearbeiten Das Marktmosaik Welt Region Land Zielgruppe Einzelkunde
  • 6. Kontrollgruppen – Der Schlüssel zur Messung des wahren Marketingerfolges Charakteristika von Kontrollgruppen •  Repräsentative Teilmenge einer Zielgruppe •  Ausgeschlossen von der jeweiligen Marketingaktion •  Dient als Basisszenario •  Repräsentativität wird mit statistischen Verfahren geprüft Kontrollgruppe Zielgruppe C Zeit Kontroll- gruppe Erfolg A Zeit Kontroll- gruppe Erfolg Kampagnenperiode B Zeit Kontroll- gruppe Erfolg
  • 7. Commerce "Social Burger" – Beispiel für neue Kampagnen SITUATION •  Erheblicher Wettbewerbsdruck in der Fast-Food-Industrie ANSATZ •  Burger King: Whopper umsonst für Facebook-Verbindung •  Burger King: Social-Media-Kam- pagne "Create your own burger" ERGEBNISSE •  Kurzfristige Kundenkontakte und Zusatzumsatz •  Kundeninteraktion, Produkt- empfehlungen und Innovationen Einfach … … komplex Connect ✓ Create ✗ Communi- cate ✗ Commerce ✗ Connect ✓ Create ✓ Communi- cate ✓✓
  • 8. Die Umkehrung der Wertschöpfungskette Traditionelle Organisation Kundenzentrierte Organisation Entwicklung Produktion/ Service Marketing Vertrieb Kunde Innovationen Fertigung/ Dienstleistung Absatzwirtschaft Verkauf Leistungs- empfänger Kundenorientierte Produktneu- und -weiterentwicklung Individualisierte Produkte und Services Anpassung des Marketingmix an Kundenanforderungen Kundenberatung, Aufnahme der Anforderungen Wünsche, Bedürfnisse und Anforderungen
  • 9. Die Transparenz-Nutzen-Matrix des datenbasierten Marketings Geduldete Werber Partner Unerwünschte Spione Geduldete Spione •  Transparente Datensammlung, -nutzung und -weitergabe aber wenig Vorteile für den Kunden •  Klassische Opt-ins zur Datennutzung für Kampagnen – •  Bsp: Strom, Telefon, Zeitschriften •  Transparente Datensammlung, -nutzung und -weitergabe •  Gleichzeitig attraktive USP •  Bsp.: Amazon, eBay, Vielfliegerprogramme, Rabattkarten (Payback etc.) •  Hohe Intransparenz über die gesammelten Daten, deren Analyse und Weitergabe •  Kein klar erkennbarer Kundennutzen daraus •  Bsp.: einige Finanzdienstleister •  Hohe Intransparenz über die gesammelten Daten, deren Analyse und Weitergabe •  Aber: Attraktive USP •  Bsp.: Online Profiling (incl. Facebook und Google!?) HOCHNIEDRIG NIEDRIG HOCH Transparenz der Datennutzung Kundennutzen aus Datenanalyse
  • 10. Data Unser oder der "New deal on data" Anforderungen Grenzen Datensicherheit garantiert1 Transparenz der Datenspeicherung und -nutzung inklusiver "Rest Button"/Kunde kann jederzeit alle Daten löschen 2 Mehrwert aus der Datennutzung •  Relevanz •  Frequenz •  Mehrwert 3 Verhältnismäßigkeit - Nur wirklich nötige Daten sammeln und auswerten 4 Regulierung1 Gütesiegel zur Datennutzung 2 Kundenakzeptanz •  Nutzung der Angebote •  Informationsberücksichtigung •  Einstellung zur "Privatsphäre" 3 Grenznutzen der Datenanalyse 4 Erfolgreiches Marketing 201x