Erfahren Sie alles über die wichtigsten aktuellen Trends im Marketing. Mit welchen Entwicklungen müssen Marketer in diesem Jahr rechnen? Wie können Sie sich am besten vorbereiten? Eines ist sicher: Kundenbindung schlägt Akquisition.
Hier geht's zum Vortrag: https://www.youtube.com/watch?v=TyNsCv-u6Ew
10. What’s your style?
Grob gesagt…
Zero-Party-Daten sind
Daten, die einem der
Kunde freiwillig gibt.
50/50
Do you separate work outfit and non-work outfit?
Mostly pants
Pant or skirt?
Casual chic
How would you describe the items you have?
Outfits that make me look taller
You feel most comfortable when wearing …
Your Style
12. Konzeptioneller Unterschied von
Zero- und First-Party-Daten
Zero-Party-Daten First-Party-Daten
Nutzer liefert der Marke die Daten aktiv
und aus freien Stücken
Die Marke beobachtet den Nutzer, aber erst
nachdem dieser seine Zustimmung gegeben hat
Daten
Bitte
sehr!
13. Vorteile von
Zero-Party-
Daten
1. Nicht „creepy“
2. Präferenzen müssen nicht von
First-Party-Daten abgeleitet
werden
3. Aber: Sehr gut mit First-Party-
Daten kombinierbar
18. iOS Mail Protection
Nutzer können verbergen:
1. E-Mail-Adresse
2. Öffnen von E-Mails
3. Standort
4. IP-Adresse
19. Ist ja nur Apple…
https://www.litmus.com/blog/email-client-market-share-august-2021/
~50 % sind
jetzt schon
betroffen!
38,2 %
10,4 %
1,2 %
35,6 %
6,0 %
4,3 %
2,1 % 1,1 % 0,7 % 0,1 %
outlook.com
20. Das hat Auswirkungen auf die
Funktionsweise von ESPs
Die Erfolgsmessung durch
Öffnungsraten funktioniert
nicht mehr
Automatisierungsszenarien, die einen
„Geöffnet-Trigger“ verwenden, sind
nicht mehr möglich
AB
A/B-Tests und
Segmentierung auf Basis
der Öffnungsraten sind
nicht mehr möglich
Geolokalisierung ist nur noch ungefähr
möglich
(da Apple den Nutzer:innen eine zufällige IP-Adresse aus
der Region zuweist)
Die Optimierung der
Versandzeiten nach
Öffnungsverhalten ist nicht
mehr möglich
Diese Änderungen gelten nur für Nutzer, die
die Apple Mail App verwenden und nicht
für diejenigen, die die Gmail-App auf ihrem
iPhone nutzen.
23. Was ist der
Customer Lifetime Value?
(CLV)
„Der CLV ist der Barwert (Net Present Value) der Summe aller
zukünftigen ‚Einnahmen‘ von eine:r Kund:in, abzüglich aller
mit diese:r Kund:in verbundenen Kosten.“
24. Was ist
„predictive CRM“?
Mithilfe von predictive CRM können Unternehmen
Vorhersagen über das Kundenverhalten in den
Bereichen Vertrieb, Marketing und Service treffen.
Die Analyse des bisherigen Kundenverhaltens dient dazu
die Kundenbindung zu stärken und Möglichkeiten für
Cross-Selling bzw. Up-Selling zu ermitteln, um den
Customer Lifetime Value zu maximieren.
25. Beispiel:
Spam-
to-
Case
Herausforderung
Lösung
Resultate
Hohe Abmeldequote, doch Management will mehr und
mehr Newsletter senden.
Predictive-CRM-Modell, welches die individuelle
Abmeldewahrscheinlichkeit berechnet.
74 % weniger versendete E-Mails
58 %weniger Abmeldungen 0 % verlorener Revenue
> 1 Mio. € in gesicherter Umsatz
(durch verhinderte Abmeldung)
Frequenzoptimierung
des Newsletters
27. Net Revenue Retention Rate
Beispiel: Definition 2021 Revenue Retention Rate
2020 2021
Net Revenue
Retention
Rate
2021
2020
0.5
A
B
A
B
Die 2021 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis
zwischen dem Umsatz 2021 aller Kunden, die im Jahr 2020 gekauft
haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2020.
Acquisition
28. Predicted Net Revenue Retention Rate
Beispiel: Definition 2022 Revenue Retention Rate
2021 2022
Net Revenue
Retention
Rate
2022
2021
0.5
A
B
A
B
Die 2022 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis
zwischen dem prognostizierten Umsatz 2022 aller Kunden, die im
Jahr 2021 gekauft haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2021.
Acquisition
32. Viel zu oft haben Marken
nur eine verschwommene
Sicht auf ihre Kunden.
Das Ergebnis:
Vergeudete Mühe und Zeit, unnötige Werbemaßnahmen, schlechte Personalisierung, übermäßige Kontaktaufnahme
Noch schlimmer: Ein schlechtes Nutzererlebnis und ein schlechter ROI
Es fehlt Ihnen ein vollständiges Bild davon:
Wer ihre Kunden sind | Was ihre Kunden getan haben
Welche Vorlieben sie haben | Wie wertvoll sie sind
Was sie zukünftig wahrscheinlich tun werden
33. Nur Unternehmen, die ihre vielversprechendsten und wertvollsten
Kundengruppen identifizieren und das Beste aus ihnen herausholen, werden
in der Lage sein, mit dem immer schneller werdenden Wandel im Bereich des
digitalen Marketings Schritt zu halten.
Retoure
wahrschein-
lich
Hoher
CLV
Abmeldung
wahrschein-
lich
Brand
Promoter
35. Predictive Audiences, auf spezifisches Geschäftsmodell
zugeschnitten.
Promising customers
High unsubscribe risk
Sustainable buyers
Brand fans
High conversion probability next week
Cherry pickers
Likely to return order
High churn risk
36. Prio 3
€300,000
Potential
Prio 2
€1,000,000
Potential
Prio 1
€1,000,000
at risk
Priorisieren Sie Ihre Bemühungen auf Zielgruppen
mit der größten Wirkung und Dringlichkeit
Customer
Lifetime Value (€)
Urgency
high risk of unsubscribing
(1,000 customers)
one-time buyer audience
(1,500 customers)
cross-buying audience
(1,500 customers)
high return propensity
audience
(500 customers)
€200,000 at risk
37. Testen und aktivieren Sie Ihre Audience über alle
Kanäle hinweg.
Testen Sie alles:
Audiences, Kanäle,
Incentives, Inhalt
usw.
Aktivieren
43. 2022 = ohne CRM
wird es schwer
ATT, Topics API, steigende
Kosten, keine User IDs. Wer jetzt
nicht auf CRM setzt, wird
Schwierigkeiten bekommen.
Nach Öffnungen zu
managen = Unsinn
iOS Mail Protection ist nur der
Anfang und wir sehen jetzt
schon die Auswirkungen.
Bereitet Euch vor, Zielgruppen
und Kampagnen nach Wert zu
managen.
Tracking Prevention
(ITP)
Ja, es gibt Lösungen. 8.3.2022 –
Die Kundendaten-Konferenz!
Seid dabei!
Zero-Party Data on
the rise
ZPD sind super spannend, da ihr
gute und vor allem auch qualitative
Daten bekommen könnt. ZPD lassen
sich sehr gut mit First-Party-Daten
kombinieren.
Systematisiertes
CLV-Management
Der Schlüssel zu eurem Erfolg ist
der CLV. Der CLV ist flexibel und
gut messbar! Die Net Revenue
Retention ist euer Freund!
Predictive CRM ist
der Schlüssel
Ziel muss es sein, den Wert jedes
Kunden zu steigern, indem man
ihn versteht, Werte erzeugt und
individuelle Vorhersagen macht.
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