Profilsegmentierung: Die Vorteile der Kundenpersonalisierung

Moderne Vermarkter investieren viel Zeit und M¨¹he in die ?1:1-Personalisierung¡°. Sie suchen st?ndig nach M?glichkeiten, Inhalte f¨¹r bessere und ma?geschneidertere Markenerlebnisse zu optimieren, die zu mehr Umsatz und Markentreue f¨¹hren ¨C und all dies w?re ohne Profilsegmentierung nicht m?glich. Bevor Sie sich ¨¹ber ein anderes Schlagwort oder einen anderen Begriff Gedanken machen, den Sie kennen m¨¹ssen, tun Sie es nicht. Wir haben einige fantastische Beispiele f¨¹r die Profilsegmentierung f¨¹r Sie.

Kein Vermarkter ist jedoch in der Lage, manuell personalisierte Inhalte f¨¹r jeden Kunden in seiner Datenbank zu erstellen. Ganz gleich, wie viele Hunderttausende oder Millionen von Kontakten eine Marke hat, es ist verbl¨¹ffend, sich nur vorzustellen, wie viel Zeit f¨¹r diese Anpassung ben?tigt wird. Um die Personalisierung zu erm?glichen, st¨¹tzen sich Marketingspezialisten stattdessen stark auf die Segmentierung von Kundenprofilen .

Das Problem ist, dass sogar die Segmentierung so unglaublich komplex geworden ist, dass es genauso entmutigend ist, Zielgruppen manuell zu segmentieren, wie sie zu personalisieren.

Um mit Kunden auf pers?nlicher Ebene in Kontakt zu treten, verlassen sich f¨¹hrende Marken auf die Segmentierung von Kundenprofilen, die durch k¨¹nstliche Intelligenz (KI) und Daten, insbesondere Erstanbieterdaten, erm?glicht wird.

Segmentierung von First-Party-Daten und Kundenprofilen

First-Party-Daten sind einfach Informationen, die Sie direkt vom Kontakt erfassen und zu deren Verwendung Sie berechtigt sind. Jedes Mal, wenn ein Kontakt mit Ihrer Marke interagiert und Sie seine Details aufzeichnen, generieren Sie First-Party-Daten. Beispiele sind Kundenfeedback, Kaufdaten im Gesch?ft, Daten aus sozialen Medien und Umfragedaten.

First-Party-Daten beinhalten eine Vielzahl von Vorteilen:

1. Zuverl?ssig. Da diese Daten direkt von Ihrem Kontakt stammen, sind sie von h?herer Qualit?t und genauer als Daten von Zweit- oder Drittanbietern, die aus indirekten Quellen stammen.
2. Kosteneffizient. First-Party-Daten sind weniger teuer als Second- oder Third-Party-Daten, die von anderen Unternehmen oder Datenaggregatoren erworben wurden. Nat¨¹rlich brauchen Vermarkter die Technologie, um sie zu sammeln.
3. Konform. Mit mehr Vorschriften wie der DSGVO und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) m¨¹ssen Unternehmen sicherstellen, dass die von ihnen verwendeten Daten ihnen keine rechtlichen Probleme bereiten. First-Party-Daten bieten Kontrolle dar¨¹ber, die Zustimmung des Kunden zu ihrer Verwendung einzuholen.
4. Relevant. Die Daten, die Vermarkter aus Zweit- und Drittquellen erhalten, k?nnen f¨¹r ihre Interaktion mit Kunden relevant sein oder auch nicht.

Relevante First-Party-Daten sind das Lebenselixier der Kundenprofilsegmentierung.

Nehmen Sie das Beispiel der Einf¨¹hrung eines neuen Zubeh?rs f¨¹r K¨¹chenger?te. Durch die Verwendung der von Ihnen gesammelten First-Party-Daten k?nnen Sie bestimmte Kundengruppen ansprechen. Sie k?nnen drei Gruppen ansprechen: Kunden, die das Ger?t im letzten Jahr gekauft haben; Kunden, die mindestens zwei weitere Zubeh?rteile f¨¹r das Ger?t gekauft haben; und diejenigen, die verwandte Rezepte in Ihrem Blog lesen.

Mithilfe der Automatisierung innerhalb einer Kundenbindungsplattform k?nnen Sie Kampagnen mit relevanten Nachrichten an die segmentierten Gruppen einrichten. Wenn sich Kunden mit Ihrer Marke besch?ftigen, werden einige Ma?nahmen ergreifen, die sie automatisch in eines der Segmente einordnen, was dann die entsprechende Kampagne ausl?st.

Ohne First-Party-Daten w?re eine solche personalisierte Kampagne niemals m?glich.

Beispiele f¨¹r Profilsegmentierung: 3 Marken entdecken die Vorteile der Personalisierung

Ein hypothetisches Beispiel ist sch?n, aber reale Beispiele f¨¹r die Profilsegmentierung machen mehr Spa? und sind aufschlussreicher.

Drei Marken nutzen First-Party-Daten, um personalisierte, relevante Erlebnisse bereitzustellen ¨C und haben die gr??ten Vorteile entdeckt:

1. Innovasport: Kundenbindungsprogramm boomt nach Segmentierung
2. Orlebar Brown: Das Entfernen von Datensilos sorgte f¨¹r beeindruckende CX und Engagement
3. BrandAlley: Relevantes Messaging erh?hte das durchschnittliche Bestellvolumen um 10?%

Ein Treueprogramm ist eine reichhaltige Quelle f¨¹r First-Party-Daten. Innovasport, ein f¨¹hrender Sportartikelh?ndler, hat ein neues Treueprogramm namens Legends eingef¨¹hrt, um seinen Kundenlebenszyklus besser zu verstehen und tiefere Einblicke in die Kundenpr?ferenzen zu erhalten.

Innovasport hat Legends als abgestuftes Programm konzipiert, das Kunden in niedrige, mittlere und hohe Ausgaben unterteilt. Auf diese Weise ist das Marketingteam besser in der Lage, Rabatte anzubieten, die auf der Grundlage des Kaufverhaltens des Kunden auf ihn zugeschnitten sind. Sie bieten auch eine Willkommenskampagne mit einfacher Sichtbarkeit der Programmvorteile und -pr?mien sowie Echtzeitkommunikation. Das Programm wurde entwickelt, um sowohl die Kaufh?ufigkeit als auch den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) zu erh?hen.

Nur zwei Monate nach dem ersten Start wuchs das Legends-Programm auf 350.000 Mitglieder an. Nicht nur das, ihre E-Mail-?ffnungsrate stieg von 8 % auf 35¨C40 %.

Die Verwendung der richtigen Botschaft, um die richtige Zielgruppe zu erreichen, wirkt sich nachhaltig auf die Kundenbeziehungen aus.

Durch die Segmentierung von Kunden in Bezug auf ihren Lebenszyklus der Interaktion mit einer Marke k?nnen Marketingspezialisten ihre Botschaften effektiver personalisieren. Sie k?nnen auch Schritte unternehmen, um Kunden wieder auf Kurs zu bringen, wenn sie sich verirren.

?Nutzen Sie, ob ein Kunde neu ist, ob er aktiv ist, sich nicht mehr engagiert und auch wann er inaktiv wird¡°, sagt Sebastiano Elia, Head of CRM & Customer Insight, Orlebar Brown, ein Einzelh?ndler f¨¹r Herren-Bademode.

Schon fr¨¹h hatte die Marke mit der Personalisierung zu k?mpfen, da Datensilos und Systeme nicht miteinander kommunizieren konnten. Durch die Konsolidierung ihrer Daten in einer einheitlichen Kundenbindungsplattform haben sie jedoch erstaunliche Fortschritte erzielt.

Orlebar ist von der Verwendung eines Vornamens dazu ¨¹bergegangen, seine Botschaften an die K?ufer auf der Grundlage ihrer Lebenszyklusphase anzupassen. Durch Datenanalyse und Tools wie visuelle Affinit?t kann Orlebar ma?geschneiderte Empfehlungen liefern und neue Kunden besser willkommen hei?en, aktive Kunden binden und abwandernde Kunden zur¨¹ck ins Gesch?ft locken.

Das Marketing hat die M?glichkeit, relevant zu bleiben, indem es ¨¹ber die Ver?nderungen der Verbrauchertrends auf dem Laufenden bleibt. Wenn sich die Interessen des Verbrauchers zwangsl?ufig ?ndern, sollten sie frei von Segment zu Segment flie?en k?nnen.

BrandAlley versendet eine gro?e Menge an E-Mails an seine Kunden. Durch die Einf¨¹hrung von KI f¨¹r die Kundenbindung war BrandAlley in der Lage, Kunden strategisch mit relevanten Botschaften anzusprechen.

?Wir haben daf¨¹r gesorgt, dass wir mit den richtigen Kunden in der richtigen Sprache sprechen¡°, sagt Alexandra Vancea, Head of Marketing, BrandAlley

Das Marketingteam verzeichnete in einem bestimmten Segment des Kundenlebenszyklus eine Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts um 10?%. Sie konnten auch 24 % der Kunden zur¨¹ckgewinnen, die wahrscheinlich abwandern w¨¹rden.

Erzielen Sie eine 1:1-Personalisierung mit Profilsegmentierung

First-Party-Daten sind f¨¹r die automatisierte Segmentierung von Kundenprofilen von entscheidender Bedeutung. Ohne sie ist personalisiertes Marketing in gro?em Ma?stab nur ein Wunschtraum, aber damit k?nnen Marketingspezialisten direkt auf Kundeninteressen eingehen und vermeiden, ihre Aufmerksamkeit auf irrelevante Inhalte zu verschwenden.

Mit einer Kundenbindungsplattform, die eine solche Automatisierung unterst¨¹tzt, k?nnen Marketingspezialisten eine 1:1-Personalisierung im gro?en Ma?stab erreichen und eine herausragende Kundenbindung f?rdern.

Die oben genannten Anwendungsf?lle beschreiben Segmentierungsstrategien basierend auf Kundenausgabeebenen, Kundenlebenszyklus und Kundeninteressen. Die Art und Weise, wie Sie First-Party-Daten verwenden, um Ihr Publikum zu segmentieren, h?ngt stark von Ihrem Marketingziel und Ihren Produkten ab. Andere g?ngige Datenpunkte, die f¨¹r die Segmentierung verwendet werden, sind Alter, Geschlecht, Kaufhistorie, Kaufh?ufigkeit, Kanalpr?ferenzen, K?ufe im Gesch?ft gegen¨¹ber webbasierten K?ufen und vieles mehr.

Teile und herrsche!