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Potenziale durch CRM Targeting
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defacto digital research GmbH
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ZAHLEN. DATEN. FAKTEN.
1989 gegründet, bis heute inhabergeführt
40 Mio. € Umsatz (2014)
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PROGRAMMATIC BUYING ERMÖGLICHT DIE
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Spezialist für datengetriebenes
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KURZFRISTIGE KAUFINTERESSIERTE
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Beispiele aus der Praxis
Newsletter-Abonnenten: 40% höhere Umsätze vs. Durchschnitt
Top-Kunden:
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GRANULAR UND RELEVANT
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Bekannte Käufer
bzw. Kunden
Targeting auf Basis
Neukunde vs. Stammkunde
Umsatzhistorie
Produktprä...
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GRÖSSTE HÜRDE BISLANG:
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Datenschutzkonform!
Typische Matchingquoten: 40–70%
Matching Partner z. B.:
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ERGEBNISSE
ERGEBNISSE
Matching Rates:
BIS ZU
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Umsatz-Uplift:
7–20%
Kosten-Umsatz-Relation:
TEILS
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-30%
VIELEN DANK FÜR
IHRE
AUFMERKSAMKEIT!
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Kontakt Jens Jokschat
CEO & Co-Founder
Telefon 040 . 609 464 500
Mobil 0179 211 55...
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Potenziale durch CRM Targeting

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CRM Daten als Booster für Traffic und Conversion

  1. 1. CRM Daten als Booster für Traffic und Conversion Potenziale durch CRM Targeting NEOCOM, Oktober 2015
  2. 2. 2
  3. 3. SCIENCE & OPERATIONS defacto realations GmbH defacto digital research GmbH Cintellic GmbH defacto BE/ONE GmbH COMMUNICATION STRATEGY/CAMPAIG NS defacto smart reach GmbH d3media AG DIGITAL ADVERTISING 3
  4. 4. ZAHLEN. DATEN. FAKTEN. 1989 gegründet, bis heute inhabergeführt 40 Mio. € Umsatz (2014) Kunden ESPRIT, Charles Vögele, AUDI, Axel Springer, Baur, Karstadt? rund 400 MA an 5 Standorten (Hamburg, München, Köln, Bonn, Erlangen) Wir betreuen unser Kunden in 65 Länder in 17 Sprachen Branchenunabhängig Mitbegründer von Tribe Global (30 Partner weltweit) 4
  5. 5. COLLECTION OF CUSTOMER LIFETIME DATA 5
  6. 6. WEG VON DER KAMPAGNEN DENKE – DATEN SAMMELN ÜBER DEN GESAMTEN LEBENSZYKLUS BEZIEHUNGSSTÄRKE ZEIT Ex-Kunde Interessent Neukunde Bestandskunde Interaktiver Kunde 6
  7. 7. INSIGHTS OF CONSUMERS 7
  8. 8. Entscheidungsbäume Neuronale Netze Selbstorganisierende Karten Clusteranalyse Apriori-Algorithmus Klassifikation Segmentierung Assoziation / Korrelation Sequentielle Muster Zeitreihenanalyse Regressionsverfahren Dimensionale Reduktion Hauptkomponentenanalyse METHODEN VERFAHREN DATA MINING IN DEN ROHDATEN 8
  9. 9. INDIVIDUAL TREATMENT 9
  10. 10. PROGRAMMATIC BUYING ERMÖGLICHT DIE NUTZUNG DES KUNDENWISSENS 10
  11. 11. Spezialist für datengetriebenes Display Advertising und CRM Targeting
  12. 12. 12 TRADITIONELLES DIALOGMARKETING
  13. 13. 13
  14. 14. 14 2015: SIE ERREICHEN IHRE KUNDEN ÜBERALL. ONLINE.
  15. 15. STELLEN SIE SICH VOR, SIE ERREICHEN IHRE KUNDEN JEDERZEIT. 15
  16. 16. Online Marketing fokussiert bislang auf Neukundengewinnung. Ungenutztes Potenzial: CRM Targeting zielt auf Bestandskunden! CRM GEHÖRT INS ONLINE MARKETING! ÜBER 40% des Umsatzes wird mit 8% der Stammkunden erzielt. Stammkunden erzielen 9-FACHE Conversion Rate vs. Neukunden. Quellen: Adobe Digital Index 2012, Bain & Company, via Kryd. 16
  17. 17. KURZFRISTIGE KAUFINTERESSIERTE WERDEN BEREITS ABGEDECKT 17 ONSIT E OFFSIT E RETARGETING adressiert Visitors der letzten Wochen und wandelt diese. TIME2011 2015 VISITORS ONLINE KUNDEN STATIONÄRE KUNDEN NEWSLETTER ABONNENTEN KATALOG BESTELLER
  18. 18. KURZFRISTIGE KAUFINTERESSIERTE WERDEN BEREITS ABGEDECKT 18 ONSIT E OFFSIT E CRM TARGETING adressiert Kunden und Interessenten der letzten Jahre und reaktiviert diese. Potenziale werden erweitert, außerhalb der kurzfristig Suchenden! TIME2011 2015 ONLINE KUNDEN STATIONÄRE KUNDEN NEWSLETTER ABONNENTEN KATALOG BESTELLER CRM TARGETING VISITORS
  19. 19. Beispiele aus der Praxis Newsletter-Abonnenten: 40% höhere Umsätze vs. Durchschnitt Top-Kunden: 30% höheren Warenkorb bei Erstbestellung vs. Durchschnitt 50% kürzere Zeit zwischen Erst- und Zweitkauf. Online + stationäre Kunden mit höchstem CLV. CRM DATEN ANALYSIEREN – ZIELGRUPPEN ABLEITEN 19
  20. 20. GRANULAR UND RELEVANT 20 Bekannte Käufer bzw. Kunden Targeting auf Basis Neukunde vs. Stammkunde Umsatzhistorie Produktpräferenzen Dauer der Kundenbeziehung (life-cycle) Geschlecht, Alter, Geografie Kundenwert Aktiv vs. Inaktiv Kundenreaktivierung Kundenentwicklung Churn Prevention Unbekannte Nutzer /Website Visitors Targeting auf Basis Angeschauter Produkte Warenkorbabbruch Transaktion j/n Retargeting
  21. 21. 21 GRÖSSTE HÜRDE BISLANG: KEINE COOKIES
  22. 22. MATCHING PARTNER STELLEN COOKIES HER 22 Datenschutzkonform! Typische Matchingquoten: 40–70% Matching Partner z. B.: Online Shops Freemail Provider Dating Plattformen Facebook Instagram Twitter Kunden im CRM (Online und stationär) CRM TARGETING Cookies der Matching Partner Zuletzt (on-site) aktive Nutzer Segment für Retargeting
  23. 23. 23 ERGEBNISSE
  24. 24. ERGEBNISSE Matching Rates: BIS ZU 70% 24 Umsatz-Uplift: 7–20% Kosten-Umsatz-Relation: TEILS <10%CPO vs. Durchschnitt -30%
  25. 25. VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT! 25 Kontakt Jens Jokschat CEO & Co-Founder Telefon 040 . 609 464 500 Mobil 0179 211 5580 Fax 040 . 609 464 509 Email j.jokschat@d3media.de Web www.d3media.de Adresse d3media AG Ludwig-Erhard-Str. 14 20459 Hamburg

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