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16 MARKETING Marketing  Kommunikation 5/17
Für mehr Erfolg beim Gewinnen
von Neukunden zurück auf Start
CONVERSION-RATE-OPTIMIERUNG beginnt ganz am Anfang einer Kampagne – bei der Analyse der (Kunden-)
Daten mittels Advanced Analytics. Denn sie zeigt, welche Zielgruppe über welchen Kanal mit welchem Angebot
zu erreichen ist und welches die besten potenziellen Neukunden sind.
VON ROGER DOBLER*
■■ Um zum Beispiel aus interes-
sierten Zielpersonen Kunden zu
machen, also eine bessere Conver-
sion Rate zu erhalten, kann man
selbstverständlich E-Mail-Betreff-
zeilen gegeneinander testen. Man
kann schauen, welche Variante
einer Display-Werbung mehr Auf-
merksamkeit erregt. Man kann den
Blickverlauf auf Web-Seiten mes-
sen und analysieren sowie Direct
Mailings aufgrund der Reagierer
optimieren. Doch das bringt alles
herzlich wenig, wenn die Kommu-
nikation mit der falschen Person
oder auf dem falschen Kanal er-
folgt ist.
Zurück auf Feld eins
Der erste Schritt einer Erfolg ver-
sprechenden Conversion-Rate-
Optimierung beginnt deshalb viel
früher. Zuerst beim Zusammen-
führen von (Kunden-)Daten mit
dem Ziel, eine belastbare Single
Customer View zu erhalten. Dar-
auf basierend bei der intelligenten
Zielgruppen-Segmentierung, zu
der auch die Definition der Kanal-
präferenzen gehört. Dann beim
Nutzen der Informationen zu be-
stehenden Kunden, um für die
Neukundengewinnung statisti-
sche Zwillinge zu finden und
Look­alike Audiences zu bilden.
Und schliesslich bei der klugen
Wahl von Remarketing-Werkzeu-
gen, um den Dialog mit einem In-
teressenten über dessen präferier-
ten Kanal führen zu können.
Im Grundsatz ist das jedem
Marketing-Profi klar. Die Praxis
zeigt jedoch, dass entgegen dieses
Wissens oft und gerne am Ende
statt am Anfang geschraubt wird.
Deshalb lohnt es sich immer, den
Fokus wieder einmal zurechtzu-
rücken – frei nach dem Motto:
«It’s more important to do the
right thing than to do the things
right.»
Die Single Customer View
Die Single Customer View – die
ganzheitliche Sicht auf den Kun-
den – bildet das Herz des Data-
driven Marketings – und damit
auch die Basis für die Conversion-
Rate-Optimierung. Um zur Single
Customer View zu gelangen, gilt
es, alle relevanten Informationen
zu den Kunden zusammenzufüh-
ren. Die dazu zur Verfügung ste-
henden Datenquellen definiert der
Bundesverband Digitale Wirt-
schaft (Deutschland) so:
1st-Party-Daten
Bei 1st-Party-Daten handelt es
sich um direkt vom Werbetreiben-
den oder Publisher erhobene Da-
ten aus allen Off- und Online-
Touchpoints. Sie werden zum
Beispiel über eine Messung des
eigenen Online-Angebotes erfasst
oder stammen aus dem eigenen
CRM-System. Zu den 1st-Party-
Daten gehören unter anderem:
Alter, Geschlecht, Wohnort, ange-
schaute und/oder gekaufte Pro-
dukte oder Waren, Kaufabbruch
usw.
2nd-Party-Daten
2nd-Party-Daten werden in der
Regel direkt durch einen Werbe-
treibenden oder Publisher erho-
ben und weiteren Partnern (z. B.
anderen Werbetreibenden) oft
über eine Data-Management-Platt-
form (DMP) bereitgestellt. Als
Quelle kann jegliche Form von
1st-Party-Data aus dem Online-
und Offline-Daten dienen.
3rd-Party-Daten
3rd-Party-Daten werden von Dritt­
anbietern aggregiert und dem
Werbe­treibenden zur Bewertung
einzelner Werbekontakte bereitge-
stellt. Die Daten können nutzer-
und/oder umfeldbezogene Infor-
mationen umfassen. Dazu gehören
soziodemografische, geografische,
psychografische oder verhaltens-
orientierte Merkmale. Typische
Anbieter von 3rd-Party-Daten in
der Schweiz sind zum Beispiel AZ
Direct, KünzlerBachmann Di-
rectmarketing und die Schober
Information Group.
Advanced Analytics:
Von Mustern und Clustern
Dank der Single Customer View
hätte man nun die theoretische
Möglichkeit, wirklich jeden ein-
Aus dem Zusammenspiel der internen mit den externen Daten ergibt sich die 360-Grad-Sicht auf den Kunden.
■■ 360° Single Customer View
«Die Single Customer View – die
ganzheitliche Sicht auf den Kunden –
bildet auch die Basis für die Conver­
sion-Rate-Optimierung.»
Marketing  Kommunikation 5/17  MARKETING 17
zelnen Kunden individuell anzu-
sprechen. In der Praxis ist das
(noch) etwas zu aufwendig. Doch
immerhin kann man nun Cluster
von Kunden mit ähnlichen Affini-
täten bilden und diese zu Segmen-
ten zusammenfassen.
Um wirkungsvolle Segmente
zu bilden, benötigt es eine leis-
tungsfähige Analysesoftware, eine
adäquate Aufbereitung der Daten,
versierte Analytiker und … die
richtige Fragestellung vor der
Analyse, also welches Muster man
aufdecken will. Mögliche Fragen
im Zusammenhang mit der Con-
version-Rate-Optimierung sind:
• Welche meiner Kunden nutzen
welche Kanäle?
• Wo holen sie sich ihre Kauf­
inspiration?
• Welche Produkte lösen welche
Folgekäufe aus?
• Wie ticken meine Kunden?
Was bewegt sie? (Psychografie)
Der letzte Punkt, die Psychografie,
ist für die Conversion-Rate-Opti-
mierung besonders wichtig. Im
Gegensatz zur Soziodemografie,
die quasi das Äussere und das
Umfeld einer Person beschreibt,
liefert die Psychografie Anhalts-
punkte, was die Person antreibt
und was ihr wichtig ist. Denn:
Nicht alle 45-jährigen Frauen, die
in einem Einfamilienhaus leben,
eine höhere Fachschule besucht
haben und über ein Einkommen
zwischen 75 000 und 100 000 Fran-
ken verfügen, vertreten dieselben
Werte und haben dieselbe Einstel-
lung. Nach den GfK Roper Consu-
mer Styles wird man beispielswei-
se unter den beschriebenen
Frauen folgende Typen finden:
• Träumer – Der Traum vom
grossen Glück
•  Abenteurer – Leidenschaften
leben
• Bodenständige – Die Sehnsucht
nach Frieden und Harmonie
•  Häusliche – Der Wunsch
nach materieller Sicherheit
und Status
• Realisten – Harte Arbeit und
Verantwortung
• Kritische – Auf der Suche
nach Nachhaltigkeit und
Selbst­verwirklichung
• Weltoffene – Zwischen Selbst-
verwirklichung, sozialer Ver-
antwortung und Vergnügen
•  Anspruchsvolle – Zwischen
­Verantwortung, Pflicht und
Lebensgenuss
Die Kombination von Soziodemo-
grafie und Psychografie zeigt also,
WO und WIE eine Zielgruppe er-
folgreich angesprochen wird.
Bessere Conversion bei der
Neukundengewinnung
Advanced Analytics hilft einem
nicht nur dabei, seine eigenen Kun-
den zu segmentieren. Gleichzeitig
zeigt die Analyse der bestehenden
Kunden auch, welches die besten
potenziellen Neukunden sind: die
Statistical Twins (1:1-Überein-
stimmung) oder die Lookalike Au-
diences (gleiche oder ähnliche
Affinität). Kennt man aus der Ana-
lyse die Kanalpräferenzen der ei-
genen Kunden, weiss man auch
gleich, auf welchen Kanälen die
Neukundengewinnung am meis-
ten Erfolg verspricht.
Kurz zusammengefasst, bildet
Advanced Analytics die Basis für
eine bessere Conversion Rate, weil
sie zeigt, welche Zielgruppe über
welchen Kanal mit welchem An-
gebot zu erreichen ist.
Conversion Booster Offline-
Retargeting
Gut gemacht, bringt Online-Retar-
geting – also das Markieren von
Website-Besuchern, um sie mit
Angeboten online weiter zu ver-
folgen – zusätzliche Conversion.
Noch wirkungsvoller ist das Off-
line-Retargeting. Auch beim Off-
line-Retargeting wird zunächst der
Online-Kanal genutzt, um Perso-
nen zu identifizieren, die Interesse
an einem Angebot gezeigt haben,
ohne abzuschliessen, wie Waren-
korbabbrecher oder Klicker auf
Produktlinks.
Diese Interessenten werden
danach offline kontaktiert per
Postkarte, Direct Mailing oder Te-
lefon – sofern sie keinen Sternein-
trag im Telefonbuch haben. Da
Offline-Retargeting mehr Auf-
merksamkeit geniesst als Online-
Retargeting, ist auch die Conversi-
on Rate entsprechend höher. Und
dank der Konzentration auf die
Potenziale, die den höchsten Er-
folg versprechen, zahlt sich der fi-
nanzielle Mehraufwand aus. n
*Roger Dobler,
Chief Analytics Officer (CAO)
und Mitglied der Geschäftsleitung
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Für mehr Erfolg beim Gewinnen von Neukunden zurück auf Start

  • 1. 16 MARKETING Marketing Kommunikation 5/17 Für mehr Erfolg beim Gewinnen von Neukunden zurück auf Start CONVERSION-RATE-OPTIMIERUNG beginnt ganz am Anfang einer Kampagne – bei der Analyse der (Kunden-) Daten mittels Advanced Analytics. Denn sie zeigt, welche Zielgruppe über welchen Kanal mit welchem Angebot zu erreichen ist und welches die besten potenziellen Neukunden sind. VON ROGER DOBLER* ■■ Um zum Beispiel aus interes- sierten Zielpersonen Kunden zu machen, also eine bessere Conver- sion Rate zu erhalten, kann man selbstverständlich E-Mail-Betreff- zeilen gegeneinander testen. Man kann schauen, welche Variante einer Display-Werbung mehr Auf- merksamkeit erregt. Man kann den Blickverlauf auf Web-Seiten mes- sen und analysieren sowie Direct Mailings aufgrund der Reagierer optimieren. Doch das bringt alles herzlich wenig, wenn die Kommu- nikation mit der falschen Person oder auf dem falschen Kanal er- folgt ist. Zurück auf Feld eins Der erste Schritt einer Erfolg ver- sprechenden Conversion-Rate- Optimierung beginnt deshalb viel früher. Zuerst beim Zusammen- führen von (Kunden-)Daten mit dem Ziel, eine belastbare Single Customer View zu erhalten. Dar- auf basierend bei der intelligenten Zielgruppen-Segmentierung, zu der auch die Definition der Kanal- präferenzen gehört. Dann beim Nutzen der Informationen zu be- stehenden Kunden, um für die Neukundengewinnung statisti- sche Zwillinge zu finden und Look­alike Audiences zu bilden. Und schliesslich bei der klugen Wahl von Remarketing-Werkzeu- gen, um den Dialog mit einem In- teressenten über dessen präferier- ten Kanal führen zu können. Im Grundsatz ist das jedem Marketing-Profi klar. Die Praxis zeigt jedoch, dass entgegen dieses Wissens oft und gerne am Ende statt am Anfang geschraubt wird. Deshalb lohnt es sich immer, den Fokus wieder einmal zurechtzu- rücken – frei nach dem Motto: «It’s more important to do the right thing than to do the things right.» Die Single Customer View Die Single Customer View – die ganzheitliche Sicht auf den Kun- den – bildet das Herz des Data- driven Marketings – und damit auch die Basis für die Conversion- Rate-Optimierung. Um zur Single Customer View zu gelangen, gilt es, alle relevanten Informationen zu den Kunden zusammenzufüh- ren. Die dazu zur Verfügung ste- henden Datenquellen definiert der Bundesverband Digitale Wirt- schaft (Deutschland) so: 1st-Party-Daten Bei 1st-Party-Daten handelt es sich um direkt vom Werbetreiben- den oder Publisher erhobene Da- ten aus allen Off- und Online- Touchpoints. Sie werden zum Beispiel über eine Messung des eigenen Online-Angebotes erfasst oder stammen aus dem eigenen CRM-System. Zu den 1st-Party- Daten gehören unter anderem: Alter, Geschlecht, Wohnort, ange- schaute und/oder gekaufte Pro- dukte oder Waren, Kaufabbruch usw. 2nd-Party-Daten 2nd-Party-Daten werden in der Regel direkt durch einen Werbe- treibenden oder Publisher erho- ben und weiteren Partnern (z. B. anderen Werbetreibenden) oft über eine Data-Management-Platt- form (DMP) bereitgestellt. Als Quelle kann jegliche Form von 1st-Party-Data aus dem Online- und Offline-Daten dienen. 3rd-Party-Daten 3rd-Party-Daten werden von Dritt­ anbietern aggregiert und dem Werbe­treibenden zur Bewertung einzelner Werbekontakte bereitge- stellt. Die Daten können nutzer- und/oder umfeldbezogene Infor- mationen umfassen. Dazu gehören soziodemografische, geografische, psychografische oder verhaltens- orientierte Merkmale. Typische Anbieter von 3rd-Party-Daten in der Schweiz sind zum Beispiel AZ Direct, KünzlerBachmann Di- rectmarketing und die Schober Information Group. Advanced Analytics: Von Mustern und Clustern Dank der Single Customer View hätte man nun die theoretische Möglichkeit, wirklich jeden ein- Aus dem Zusammenspiel der internen mit den externen Daten ergibt sich die 360-Grad-Sicht auf den Kunden. ■■ 360° Single Customer View «Die Single Customer View – die ganzheitliche Sicht auf den Kunden – bildet auch die Basis für die Conver­ sion-Rate-Optimierung.»
  • 2. Marketing Kommunikation 5/17 MARKETING 17 zelnen Kunden individuell anzu- sprechen. In der Praxis ist das (noch) etwas zu aufwendig. Doch immerhin kann man nun Cluster von Kunden mit ähnlichen Affini- täten bilden und diese zu Segmen- ten zusammenfassen. Um wirkungsvolle Segmente zu bilden, benötigt es eine leis- tungsfähige Analysesoftware, eine adäquate Aufbereitung der Daten, versierte Analytiker und … die richtige Fragestellung vor der Analyse, also welches Muster man aufdecken will. Mögliche Fragen im Zusammenhang mit der Con- version-Rate-Optimierung sind: • Welche meiner Kunden nutzen welche Kanäle? • Wo holen sie sich ihre Kauf­ inspiration? • Welche Produkte lösen welche Folgekäufe aus? • Wie ticken meine Kunden? Was bewegt sie? (Psychografie) Der letzte Punkt, die Psychografie, ist für die Conversion-Rate-Opti- mierung besonders wichtig. Im Gegensatz zur Soziodemografie, die quasi das Äussere und das Umfeld einer Person beschreibt, liefert die Psychografie Anhalts- punkte, was die Person antreibt und was ihr wichtig ist. Denn: Nicht alle 45-jährigen Frauen, die in einem Einfamilienhaus leben, eine höhere Fachschule besucht haben und über ein Einkommen zwischen 75 000 und 100 000 Fran- ken verfügen, vertreten dieselben Werte und haben dieselbe Einstel- lung. Nach den GfK Roper Consu- mer Styles wird man beispielswei- se unter den beschriebenen Frauen folgende Typen finden: • Träumer – Der Traum vom grossen Glück •  Abenteurer – Leidenschaften leben • Bodenständige – Die Sehnsucht nach Frieden und Harmonie •  Häusliche – Der Wunsch nach materieller Sicherheit und Status • Realisten – Harte Arbeit und Verantwortung • Kritische – Auf der Suche nach Nachhaltigkeit und Selbst­verwirklichung • Weltoffene – Zwischen Selbst- verwirklichung, sozialer Ver- antwortung und Vergnügen •  Anspruchsvolle – Zwischen ­Verantwortung, Pflicht und Lebensgenuss Die Kombination von Soziodemo- grafie und Psychografie zeigt also, WO und WIE eine Zielgruppe er- folgreich angesprochen wird. Bessere Conversion bei der Neukundengewinnung Advanced Analytics hilft einem nicht nur dabei, seine eigenen Kun- den zu segmentieren. Gleichzeitig zeigt die Analyse der bestehenden Kunden auch, welches die besten potenziellen Neukunden sind: die Statistical Twins (1:1-Überein- stimmung) oder die Lookalike Au- diences (gleiche oder ähnliche Affinität). Kennt man aus der Ana- lyse die Kanalpräferenzen der ei- genen Kunden, weiss man auch gleich, auf welchen Kanälen die Neukundengewinnung am meis- ten Erfolg verspricht. Kurz zusammengefasst, bildet Advanced Analytics die Basis für eine bessere Conversion Rate, weil sie zeigt, welche Zielgruppe über welchen Kanal mit welchem An- gebot zu erreichen ist. Conversion Booster Offline- Retargeting Gut gemacht, bringt Online-Retar- geting – also das Markieren von Website-Besuchern, um sie mit Angeboten online weiter zu ver- folgen – zusätzliche Conversion. Noch wirkungsvoller ist das Off- line-Retargeting. Auch beim Off- line-Retargeting wird zunächst der Online-Kanal genutzt, um Perso- nen zu identifizieren, die Interesse an einem Angebot gezeigt haben, ohne abzuschliessen, wie Waren- korbabbrecher oder Klicker auf Produktlinks. Diese Interessenten werden danach offline kontaktiert per Postkarte, Direct Mailing oder Te- lefon – sofern sie keinen Sternein- trag im Telefonbuch haben. Da Offline-Retargeting mehr Auf- merksamkeit geniesst als Online- Retargeting, ist auch die Conversi- on Rate entsprechend höher. Und dank der Konzentration auf die Potenziale, die den höchsten Er- folg versprechen, zahlt sich der fi- nanzielle Mehraufwand aus. n *Roger Dobler, Chief Analytics Officer (CAO) und Mitglied der Geschäftsleitung der AZ Direct AG