[Advertorial] Wie wichtig ist die persönliche Kundenansprache?
von Werbepartner am 12.November 2015 in Advertorial
Das Marketing muss sich mit einem neuen Paradigma auseinandersetzen: Kunden durch die Zusammenarbeit mit Maschinen ein noch persönlicheres Erlebnis zu bieten.
Die Personalisierung von Kommunikation ist in der Marketingtechnologie nicht erst seit gestern ein zentrales Thema. Mittels Targeting wird versucht, jeden Kunden individuell anzusprechen – aber wie weit sollte das Marketing dabei gehen?
Über die letzten zehn Jahre wurden die Segmentierungsmöglichkeiten immer weiter ausgereizt, um Marketingkampagnen noch wirkungsvoller zu gestalten. So greifen Marketingteams heute nicht nur auf zahlreiche Business-Intelligence-Tools zurück, um potenzielle Kundensegmente zu identifizieren, sondern auch auf Testlösungen, die die relative Performance ihrer Targeting-Regeln transparent machen.
Die Effizienz herkömmlicher Test- und Optimierungs-Tools nimmt dabei aber immer weiter ab. Die meisten Marketingprofis haben Jahre damit verbracht, die Targeting-Regeln ihrer Kampagnen immer weiter zu verfeinern. Sie versuchen, mithilfe von Business Intelligence so viele Kundensegmente wie möglich zu analysieren. 
Sie nutzen A/B-Tests, um mit Regeländerungen zu experimentieren. Und natürlich analysieren sie alle ihre Conversion Rates. Aber werfen wir einmal einen Blick zurück: In der Anfangszeit waren Targeting-Regeln einfach zu definieren und wirkten sich sofort auf die Kampagnen-Performance aus. Allerdings hat die Effizienz dieser Tools mit der Zeit immer weiter abgenommen, da es sehr kostenintensiv ist, immer feiner segmentierte Zielgruppen aufzubauen.
Wo also liegen die Grenzen der Kampagnenoptimierung? Grundsätzlich gilt bei Marketingkampagnen nach wie vor die altbekannte 80/20-Regel, die besagt, dass hinter 80 % der Kampagnenergebnisse 20 % (oder sogar weniger) der Kunden stehen. Dieser Umstand legt nahe, dass beim Targeting noch reichlich Verbesserungspotenzial vorhanden ist.
Und damit wären wir wieder beim Thema Personalisierung. Letztlich sind es unsere Targeting-Definitionen, die den Feinheitsgrad bestimmen, also wie viele Kunden in einer Zielgruppe zusammengefasst werden. Dabei sind erhebliche Abweichungen nach oben oder unten möglich. Zielt man auf eine feinere Segmentierung ab (d. h. um die Distanz zu wirklich personalisiertem Marketing zu verkürzen), hofft man natürlich, einen direkten Zusammenhang zwischen dem Targeting-Grad und der Targeting-Performance feststellen zu können.
In einer kundenübergreifenden Studie hat Amplero versucht, ebendiese Korrelation nachzuweisen. Die Studie untersuchte die durch 2.937 verschiedene Targeting-Definitionen erzielte Umsatzsteigerung.
Zur Analyse wurden dabei die Targeting-Arten in zwei Gruppen unterteilt:
- Informative Kommunikation, um ein bestimmtes Kaufverhalten zu fördern
- Angebotsbezogene Kommunikation, um ein bestimmtes Kaufverhalten auszulösen
Die Ergebnisse zeigten, dass sich eine Steigerung des Segmentierungsgrades bei beiden Targeting-Arten direkt auf die Performance auswirkte. Die nebenstehende Grafik zeigt die Korrelation bei informativen Aussagen, wobei all die spezifischen Targeting-Definitionen als Punktwolke dargestellt sind.
Die Horizontalachse steht für den durchschnittlichen Umsatzzuwachs, während die Vertikalachse die durchschnittliche tägliche Population für die Targeting-Definition anzeigt. Vermutlich haben Sie längst erkannt, was hier so interessant ist: Je näher man mittels Targeting an echte Personalisierung heranrückt, desto besser wird die Performance (d. h. der Umsatz steigt an).
Mit anderen Worten: Bei den höchsten Performance-Targeting-Definitionen war die geringste tägliche Population zu beobachten.
Dies erscheint sofort logisch zu sein. Wenn wir eine große Kundenpopulation mit einem einzigen Angebot ansprechen, unterstellen wir, dass all diese Kunden gleich sind. Das ist aber in aller Regel nicht zutreffend, weshalb der Effekt auf die Kampagnen-Performance hier im Schnitt eher gering ausfällt. Im Gegensatz dazu geht es bei personalisiertem Marketing darum, Kunden als Individuen anzusprechen und dabei ihren jeweiligen Status und ihre Bedürfnisse zu beachten.
Allerdings ist ein hoher Segmentierungsgrad noch keine Garantie für hohe Performance. Die Grafik zeigt die Performance bei verschiedenen Targeting-Graden an, von über 1.000 Kunden bis hin zu weniger als 100. Wie man sieht, kann selbst bei einem sehr feinen Targeting das Ergebnis eher mäßig ausfallen. Denn natürlich sagt eine präzise Zielgruppendefinition nichts darüber aus, ob das Messaging auch relevant ist und zum richtigen Zeitpunkt ausgespielt wurde.
Die Schlussfolgerung
Die Grafik macht deutlich, wie wichtig die persönliche Kundenansprache ist. Je näher eine Marke mittels Targeting an eine relevante, personalisierte Kundenansprache heranrücken kann, desto mehr lässt sich der Langzeitwert der Kundenbeziehung (Customer-Lifetime-Value – CLV) steigern. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass Massenmarketing in Sachen Effizienz den Zenit überschritten hat – sei es in den klassischen Medien, per E-Mail oder in den sozialen Kanälen.
Will man die Einschränkungen aktueller Targeting-Methoden überwinden, sind neue Tools gefordert, allen voran Big Data Management, Maschinenlernen und Predictive Analytics. Das Marketing muss sich in einer Welt einrichten, in der man kundenspezifische Ziele definiert und dann über das System herausfindet, wie und von welchen Kanälen man lernen will, wie man eine Korrelation zwischen Kundenprofil und gewünschtem Kundenerlebnis herstellen kann und wie häufig (und über welchen Kanal) man interagieren sollte.
Die andere Schlussfolgerung ist die, dass es enorme Stringenz erfordert, mittels Targeting eine wirklich persönliche Ansprache zu schaffen. Wie die Daten zeigen, lässt sich mit einem geringen Targeting-Grad nur eine begrenzte Performance erzielen. Andererseits sind auch in extrem fein segmentierten Zielgruppen dramatische Performance-Unterschiede zu beobachten.
Was ist die Lösung? Zwar hat das Marketing gerade erst alte Denkmuster abgeschüttelt und setzt heute verstärkt auf das Prinzip „Testen & Optimieren“, aber es ist dennoch an der Zeit für einen erneuten Paradigmenwechsel: Um eine noch persönlichere Kundenansprache bieten zu können, muss das Marketing die Interaktion mit Maschinen forcieren.
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