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Mit statistischen Zwillingen treffsicher Neukunden gewinnen

Zu den bedeutendsten Aufgaben im Dialogmarketing zählt die Minimierung des Streuverlustes. Werbebotschaften erreichen idealerweise jene Konsumenten, die sich für das jeweilige Angebot interessieren. Für eine effiziente Kundenansprache hilft es zu wissen, dass Konsumenten mit denselben Merkmalen und Eigenschaften häufig die gleichen Produkte kaufen. Folglich lohnt es sich, zu den High-Kunden die entsprechenden „Zwillinge“ zu identifizieren und anzusprechen, um so die Wahrscheinlichkeit neuer Kundenbeziehung zu erhöhen.

Das Konzept hinter diesem Gedanken nennt sich Look-alike Modeling. Ausgangsbasis ist eine aussagekräftige Bestandskunden-Datenbank mit korrekten Kundendaten. Diese Daten werden im ersten Schritt mit dem Ziel analysiert, die für das Unternehmen attraktivsten Kunden zu identifizieren. Dafür eignet sich die RFM-Methode. Die Buchstaben stehen für Recency, Frequency und Financial Worth – ausschlaggebend ist demnach, wann ein Kunde zuletzt bestellt hat, wie oft er bestellt und wieviel er ausgibt. Jeder Kunde bekommt für jedes Kriterium einen Scoring-Wert zwischen 1 (schlechtester Wert) und 5 (bester Wert), sodass ein Rating entsteht.

Je ähnlicher, desto erfolgversprechender

Anschließend werden die Merkmale und Eigenschaften der wertvollsten Kunden hinsichtlich möglicher Ähnlichkeitsmuster betrachtet – im Fokus stehen etwa Demografie, Lebensstil, Einstellungen, Werte, Mediennutzung, Marken-Touchpoints und Produktpräferenzen. Aus den häufigsten Merkmalen ergibt sich ein prototypischer „Lieblingskunde“, der die Gruppe der attraktivsten Kunden repräsentiert. Für eine breitere Datenbasis können die vorhandenen Kundendaten angereichert werden. Quellen sind etwa Social-Media-Profile, Marktforschungs-Insights oder Veröffentlichungen von Behörden.

Ausgehend von der definierten Particular person lässt sich bestimmen, inwieweit diese mit den Kampagnen-Adressaten übereinstimmen soll. Entscheidet sich der Marketer für maximale Kongruenz, erhöht sich die Likelihood auf eine hervorragende Conversion Fee. Gleichzeitig verspielt er Reichweiten-Potenziale, denn je ausgefeilter die Segmentierung, desto kleiner die umworbene Gruppe. Genauso wenig sollte er die Kampagne beliebig skalieren, da eine Ansprache von Personen, die nur noch marginal mit der festgelegten Persona übereinstimmen, bestenfalls zufällig Wirkung entfaltet.

Statistische Zwillinge zum Muttertag

Die beiden On-line-Retailer Flaconi und Heideman haben den Ansatz der statistischen Zwillinge im Rahmen von Print-Mailing-Kampagnen umgesetzt. Flaconi, ein Store für Magnificence-Produkte, ermittelte für ein Muttertags-Mailing zunächst die High-Kunden anhand der Faktoren „regelmäßige Käufe“, „hohe Warenkörbe“ und „geringe Retourenquote“. Die Kundendaten wurden auf ihre Korrektheit geprüft und durch Informationen aus der mikrogeografischen Datenbank der Deutschen Submit microdialog ergänzt. In ihr sind soziodemografische, Konsum-, Gebäude- und regionale Daten sowie Branchen- und Lebenswelt-Daten hinterlegt. Diese beziehen sich auf Mikrozellen, Raumeinheiten mit durchschnittlich 6,6 Haushalten.

Mit dem Muttertags-Mailing sprach Flaconi gezielt die “Zwillinge” der High-Kunden an

Danach verglichen die Verantwortlichen die Profile mit einer bundesweiten Referenz. Dabei erkannten sie, dass sich die Flaconi-Kunden in Merkmalen wie Wohnumfeld, Wohngebäude-Alter oder On-line-Affinität vom Durchschnitt unterscheiden. Auf Foundation dieser Attribute selektierten sie die aussichtsreichsten Adressen für das Print-Mailing. Die Postkarte verschickte Flaconi zu gleichen Teilen volladressiert und teiladressiert auf Gebäudeebene „an alle Magnificence-Interessierten“. Durch die Kampagne generierte der Retailer 1,200 neue Kunden – und verbuchte überdurchschnittlich hohe Warenkörbe.

Auch Effekte auf Bestandskunden-Dialog

Heideman Schmuck hat das Look-alike Modeling ebenfalls erfolgreich angewandt. Der Hersteller von Accessoires hat sich für einen ausgewogenen Combine im Advertising entschieden: „Wir möchten über verschiedene Touchpoints die Aufmerksamkeit und das Vertrauen der Kunden gewinnen. Hierfür setzen wir auf digitale Kanäle wie Fb, Instagram oder Pinterest – zunehmend aber ebenso auf postalische Mailings. Sie bieten mehr Raum für originelle Storys, bleiben länger im Kopf präsent und erlauben eine präzisere Kostenkontrolle als Social-Media-Adverts“, sagt Geschäftsführerin Eva-Maria Heideman.

„Wir haben durch die Daten-Anreicherung aufschlussreiche Dinge über unsere Kernkundschaft erfahren, die wir für die Ansprache der Neu- und Bestandskunden nutzen konnten.“

Eva Maria Heideman

Für eine Neukunden-Kampagne hat das Unternehmen die Daten der kaufkräftigsten Bestandskunden mit den Daten der Deutschen Postgematcht, um für die Definition der statistischen Zwillinge eine umfangreichere Datengrundlage zu schaffen. „Dabei haben wir einige aufschlussreiche Dinge über unsere Kernkundschaft erfahren, die wir für die Ansprache der potenziellen Neukunden nutzen konnten“, erklärt Heideman. Ein Beispiel sind favorisierte Style-Manufacturers, die das Heideman-Workforce entsprechend in die Bilderwelten der Print-Mailings integrierte. Die Look-alike-Kampagne erzielte eine beachtliche Conversion Fee von 1,4 Prozent.

Besonders freute sich Heideman über einen positiven „Nebeneffekt“ der Daten-Anreicherung: „Fortan konnten wir auch unsere Bestandskunden-Maßnahmen zugeschnittener ausspielen. Wir erfuhren etwa, dass unsere Persona „Heidi“ – eine moderne, online-affine Frau zwischen 25 und 45 Jahren – gerne gesund kocht und sich für hochwertige Zutaten interessiert.“ Bestandteil des Marketings sind seitdem Rezepte, die das Heideman-Workforce on-line postet. Das Look-alike Modeling regt additionally in manchen Fällen nicht nur die Conversion an, sondern sogar die Geschmacksknospen. Bon appétit.

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