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Zehn Tipps zur Marketing-Automation im E-Commerce

10.09.13 Die Herausforderungen der Datenanalyse und -kapitalisierung sind in der Praxis sehr komplex. Eines ist aber sicher: Große Datenmengen können nur entlang automatisierter Prozesse effizient und in Echtzeit verarbeitet und in individuell relevante Botschaften übersetzt werden. Daher ist Marketing-Automation die Antwort auf Big Data. Wem es gelingt, Datenanalyse und Kommunikation nahtlos zu verzahnen und zu automatisieren, hält den Schlüssel zur Zukunft des Marketings in der Hand.

  1. Überwinden Sie die Disziplindenke


    Kampagnen kaufen nichts. Kunden kaufen. Warum analysieren Sie dann Kampagnen und nicht Kunden? Eine für die Zukunft taugliche Lösung zur Marketing-Automation bedingt eine Revolution der Datenkultur. Weg von den separaten Datensilos der einzelnen Marketing-Disziplinen, hin zu einer Kunden-zentrierten, integrierten Datenbank.
  2. Setzen Sie eine zuverlässige und leistungsfähige Datenbank auf

    Sie haben vor, große Datenmengen gleichzeitig zu erfassen, zu analysieren und in individuell relevante Kommunikation zu übersetzen. Dazu benötigen Sie einen zentralen Speicher, der die einzelnen Datenquellen anzapft bzw. ersetzt. Und da Sie vorhaben, zu wachsen, sollte auch die Datenbank skalierbar sein. Der Vorteil einer zentralen Datenbank: Langwierige Datenabgleiche über Schnittstellen werden reduziert oder gar völlig überflüssig. Die Daten sind stets aktuell und erlauben dynamische Segmentierungen in Echtzeit.
  3. Schaffen Sie eine einheitliche Kundensicht (Single Customer View)

    Ordnen Sie Daten nach Kunden, nicht nach Quellen. Diese Übersicht macht es wesentlich leichter, die Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die zu Käufen führen. Auf dieser Basis entstehen neue Strategien, um Zielgruppen korrekt zu bilden und zu entwickeln.
  4. Selektieren Sie die relevanten Datenquellen


    Welche Daten sind für Ihr Business umsatzrelevant? Im eCommerce-Bereich ist das Web-Verhalten der Kunden entscheidend. Es verrät die individuellen Kaufinteressen und Präferenzen sowie den Grad des Engagements. Um die Web-Analyse-Daten Individuen zuordnen zu können, empfiehlt sich die integrierte Erfassung durch First-Party-Cookies. So überwinden Sie die begrenzten Sichten der Post-Klick-Analyse (sieht nur den Traffic aus dem Newsletter) und der Post-Login-Erfassung. Außerdem werden Schnittstellen zu Web-Analytics-Lösungen überflüssig. Wichtig sind auch die Öffnungs- und Klick-Raten aus dem E-Mail-Marketing. Auch sie zeigen den Engagement-Status eines Kunden. Eine hohe Versandfrequenz macht bei regelmäßigen Öffnern Sinn, bei Newsletter-Muffeln nicht. Gleiches gilt für das Transaktionsverhalten: Engagiert-kauffreudige Kunden reagieren auf lange E-Mails in schneller Abfolge eher positiv als inaktive Karteileichen. Zudem sind Kaufhistorie und weitere CRM-Insights eine wertvolle Quelle für Up-Sell- und Cross-Sell-Impulse.
  5. Standardisieren Sie Prozesse

    Geschäftsabläufe im eCommerce-Bereich ähneln einander. Daher sind auch die notwendigen Prozesse der Datenanalyse und Kommunikation vergleichbar. Ob es um Sportschuhe, KFZ-Versicherungen oder Last-Minute-Reisen geht - Kunden werden stets begrüßt, zum Erstkauf animiert, bei Warenkorbabbrüchen zur Rückkehr motiviert, durch Cross- und Upsell-Impulse weiterentwickelt und zum Ende des Customer Lifecycle reaktiviert. Wenn Sie die Prozessketten kennen, lassen sie sich auch automatisieren.
  6. Erfassen Sie Veränderungen des individuellen Engagements


    Das Engagement jedes einzelnen Kunden (auf der Website und im Newsletter) ist der wichtigste Indikator, wenn es um seine Verortung im Kundenlebenszyklus geht. Daher ist das beständige Monitoring, eben duch durch die integrierte Erfassung des Webverhaltens, so wichtig. Die meisten Kunden und Interessenten sind launisch: vor wenigen Wochen noch sehr engagiert, nun nicht mehr. Um auf so einen Wandel reagieren zu können, müssen Sie Ihn zunächst überhaupt wahrnehmen - kein Problem mit einer Single Customer View.
  7. Beginnen Sie mit der E-Mail


    Die E-Mail ist mit allen Stufen eines Kaufprozesses eng verbunden und damit nach wie vor das wichtigste Medium im eCommerce. Das wird sich auch so schnell nicht ändern. Daher tun sie gut daran, die Erkenntnisse aus der Datenanalyse zunächst darauf zu verwenden, die Inhalte und Frequenz der E-Mails möglichst präzise an die Kundenprofile anzupassen. Vergleichsweise einfache Trigger-E-Mails an Warenkorbabbrecher erzielen beispielsweise einen hohen ROI. Werden diese mit verhaltensbasierten Inhalten ausgespielt, einen noch höheren.
  8. Peilen Sie Marketing-Automation im Multichannel-Modus an


    Individuell relevante Impulse via E-Mail sind nicht das Ziel, sondern nur der Anfang einer ambitionierten Lösung zur Marketing-Automation. Dank der einheitlichen Kundensicht kann eine Marketing-Automations-Lösung auch SMS oder Call Center oder andere Medien antreiben. Wenn ein Kunde erfahrungsgemäß eher auf eine SMS reagiert, sollte man nicht stur weiter E-Mails verschicken. Eine skalierbare Single-Customer-View-Datenbank hat das Potenzial, zum Backbone Ihrer gesamten Marketing-Aktivitäten zu werden.
  9. Testen, testen, testen


    Keine Regel ist in Stein gemeißelt, jedes Wissen kann von neuen Erfahrungen überlagert werden. Finden Sie heraus, welche speziellen Regeln der Segmentierung und der Kommunikation für Ihr Business gelten. Splitten Sie die Segmente und führen Sie A/B-Tests durch. Erproben Sie beispielsweise, ob ihre Kunden auf Cross-sell- und Up-sell-Kampagnen positiv reagieren oder ob ihr Engagement in Folge zurückgeht.
  10. Halten Sie Ausschau nach Fallstudien


    In den Vereinigten Staaten und in Großbritannien sind Lösungen zur Marketing-Automation im B2C-Bereich bereits weiter verbreitet als in Kontinentaleuropa. Vielleicht finden Sie ja eine Blaupause für Ihre eigene Lösung.

(Autor: Jakob S. Gomersall)

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