Weshalb ist Predictive CRM die Zukunft und wie setzen Sie erste Use Cases einfach um? Diese Fragen hat unser CMO Dr. Markus Wübben in seinem Talk auf der OMKB beantwortet. Diese Präsentation zeigt anhand aktueller Case Studies: ✔️ Was prädiktives CRM ist ✔️ Wie Sie mehr aus euren Kundendaten rausholen können ✔️ Welche Use Cases Sie mit prädiktivem CRM umsetzen könnt.

1. Dr. Markus Wübben, Co-Founder & CMO, CrossEngage
Wie ihr jetzt mehr aus euren CRM-Daten
rausholen könnt und warum ihr das tun müsst.
Die Zukunft des CRMs ist
prädiktiv, nicht reaktiv!

2. Marken leben in Zeiten bedeutender
technologischer, gesellschaftlicher und
rechtlicher Veränderungen im digitalen
Marketing –
Marken leben in einer
Plattform-Ökonomie.
Höherer
Wettbewerb im
E-Commerce
(z. B. 10 von 3)
Welt ohne
Cookies
(Third-Party-Cookie)
Gestiegene
Plattform-Kosten
(CAC und CPO)
Schlechte
Verfügbarkeit
aussagekräftiger
Third-Party-Daten
(Schlechtes Targeting)
DSGVO/Consent
Management
(z. B. Apple ATT)
Veränderte
Erwartungen der
Kunden
(z. B. Value-First)

3. Die Kaufwahr-
scheinlichkeit
eines Bestands-
kunden ist wesent-
lich höher
Höhere Kunden-
bindung ergibt
deutlich höhere
Profitabilität
Einen Neukunden
zu akquirieren kostet 5 x
mehr als einen bestehen-
den Kunden zu halten
Bestandskunden sind
eher bereit ein neues
Produkt zu probieren
und mehr Geld
auszugeben
+ 5 %
Kundenbindung
+ 25-95 %
Profit
50 %
Neues Produkt
probieren
31 %
Mehr Geld ausgeben
60-70 %
Bestandskunden
5-20 %
Neukunden
Die erfolgreichsten Marken konzentrieren sich auf den Aufbau
langfristiger, wertvoller Kundenbeziehungen statt auf
kurzfristige digitale Kampagnen
Quelle: https://hbr.org/1990/09/zero-defections-quality-comes-to-services

4. 90% der befragten
Werbetreibenden geben an,
dass First-Party-Daten für ihr
digitales Marketing eine große
Rolle spielen.
Lediglich rund 30% erheben
und verknüpfen Daten
kanalübergreifend.
Und nur 1% nutzt die Daten,
um die kanalübergreifenden
Kundenerfahrungen zu
verbessern.
90% 30% 1%

5. Die Nutzung von First-Party-Daten mittels
CDPs wird massiv Investoren-relevant
Quelle: https://gopages.segment.com/rs/667-MPQ-382/images/Beating-the-Digital-Natives.pdf
Earning Call Mentions of Customer
Data Platforms in the Past Decade
5,591
Total Documents
28,98%
9Od Change

6. Was ist
„Predictive CRM“?
Mithilfe von prädiktivem CRM können Unternehmen Vorhersagen über
das Kundenverhalten in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Service
treffen.
Die Analyse des bisherigen Kundenverhaltens dient dazu, die Kundenbindung
zu stärken und Möglichkeiten für Cross- bzw. Up-Selling zu ermitteln, um den
Customer Lifetime Value zu maximieren.

7. Warum
„Predictive CRM“?

8. Viel zu oft haben Marken
nur eine verschwommene
Sicht auf ihre Kunden.
Das Ergebnis:
Vergeudete Mühe und Zeit, unnötige Werbemaßnahmen, schlechte Personalisierung, übermäßige Kontaktaufnahme
Noch schlimmer: Ein schlechtes Nutzererlebnis und ein schlechter ROI
Es fehlt Ihnen ein vollständiges Bild davon:
Wer ihre Kunden sind | Was ihre Kunden getan haben
Welche Vorlieben sie haben | Wie wertvoll sie sind
Was sie zukünftig wahrscheinlich tun werden

9. Klarer Blick auf Kundengruppen
Retoure
wahrschein-
lich
Hoher
CLV
Abmeldung
wahrschein-
lich
Brand
Promoter

10. Was ist der
Customer Lifetime Value?
(CLV)
„Der CLV ist der Barwert (Net Present Value) der Summe
aller zukünftigen ‚Einnahmen‘ von einem Kunden,
abzüglich aller mit diesem Kunden verbundenen Kosten.“

11. Die besten Marken identifizieren und segmentieren individualisierte
„prädiktive, kundenwert-basierte (CLV) Zielgruppen“.
Promising customers
High unsubscribe risk
Sustainable buyers
Brand fans
High conversion probability next week
Cherry pickers
Likely to return order
High churn risk

12. Priorisierung auf Zielgruppen mit der größten Wirkung und
Dringlichkeit
Prio 3
300.000 €
Potenzial
Prio 2
1.000.000 €
Potenzial
Prio 1
1.000.000 €
Risiko
Customer
Lifetime Value (€)
Dringlichkeit
Früher loyal, aber nun
abwanderungsgefährdet
(1.000 Kunden)
1-Mal-Käufer
(1.500 Kunden)
Cross-Buying-Potenzial
(1.500 Kunden)
Hohe
Retourenwahrscheinlichkeit
(500 Kunden)
200.000 € Risiko

13. Aktivieren
Testen, testen, testen.
Alles testen:
Audiences, Channels,
Incentives, Content
usw.

14. Priorisierung auf Zielgruppen mit der größten Wirkung und
Dringlichkeit
Prio 3
300.000 €
Potenzial
Prio 2
1.000.000 €
Potenzial
Prio 1
1.000.000 €
Risiko
Customer
Lifetime Value (€)
Dringlichkeit
Früher loyal, aber nun
abwanderungsgefährdet
(1.000 Kunden)
1-Mal-Käufer
(1.500 Kunden)
Cross-Buying-Potenzial
(1.500 Kunden)
Hohe
Retourenwahrscheinlichkeit
(500 Kunden)
200.000 € Risiko

15. Spam to
Fallstudie

16. Management:
Wir brauchen schnell Umsatz!
Günstigen Umsatz!
Ich muss unbedingt Produkte in
meiner Kategorie abverkaufen
Wir brauchen „günstigen“ Umsatz!
Schnell! Lasst uns schauen, was wir
da machen können
Wir brauchen Umsatz,
damit wir die Wochenziele
erreichen!

17. „E-Mails kosten nix!“ (CPM: 0,30-0,50 €)
Zumindest wenn man den E-Mail-CPM mit dem Facebook-CPM vergleicht
JAN 2021 – JAN 2022
CPM
E-Mail
CPM
Quelle: https://revealbot.com/facebook-advertising-costs

18. Und deshalb alle so:
Lasst uns morgen einen weiteren
E-Mail-Newsletter verschicken!
Ein weiterer
Newsletter an die
Bestandskunden!
E-Mail-Newsletter!
Yeah, das ist günstig!
CRM for life!
E-Mail-Newsletter!
Yeah, das ist einfach
und schnell!

19. CRM Manager:in
Bedenken
Öffnungs- &
Klickrate
Abmelderate
Overcontacting
Spam/
Reputation
Zusatzaufwand/
Ressourcen
Öffnungs- &
Klickrate
Abmelderate
Overcontacting
Spam/
Reputation
Zusatzaufwand/
Ressourcen

20. Und trotzdem sagt das Management:
Yeaaaaaaaaaaahh,
Zusatz-Umsätze per Newsletter!
Aber ich brauche die
Umsätze für die
Kategorie-Performance!
Denkt nur an die Umsätze,
die wir generieren können!
Es geht doch am Ende
des Tages um Umsatz!

21. Warum versteht
niemand meine
Argumente….
CRM Manager:innen:
Warum versteht
niemand meine
Argumente….
CRM Manager:innen:
Warum versteht
niemand meine
Argumente?

22. Der Grund ist einfach:
Das Management
denkt, dass der
kurzfristige
Nutzen die
Kosten übersteigt Zusatz-
umsatz
Kosten

23. Das Argument für Euch muss sein:
Nein! Die
langfristigen
Kosten
übersteigen den
kurzfristigen
Nutzen!
Zusatz-
umsatz
Kosten

24. Nur wie zeigt man das?

25. E-Mail-Frequenz:
4 Mal / Woche
Marketingmaßnahmen:
E-Mail, Social,
Performance-Marketing
Umsatz 2021:
> 200 Mio. €
Anzahl Kunden:
> 13 Mio. in 30 Shops
Industrie:
E-Commerce
Spam-to- Fallstudie:
Der Kunde
Problem:
Sehr hohe Abmelderate
! !
Mitarbeiter:
> 600

26. Gefährdete Kunden
Testgruppe A:
normale NL-Frequenz
50 %
50 %
Unsubscription
Model
Scoring der
Kunden
Auswertungsperiode
Auswertungsperiode
Randomisierte
Aufteilung auf zwei
Testgruppen
Testgruppe B:
reduzierte NL-Frequenz
Kunden mit
Score in den
oberen 50 %
Spam-to- Fallstudie:
Das Test-Design
KPI:
1. Unsubscription Rate
2. Umsatz pro Kontakt
3. Conversion Rate

27. Testauswertung: 04. Okt. – 01. Nov. 2021
Group Contacts Sent Unsubscribes Buyer Revenue Revenue
per contact
Revenue
per buyer
Conversion
rate
Unsubscription rate
Control 3796 37379 260 274 11339.2 2.99 41.38 0.0721 0.0685
Test 3807 11743 107 263 10746.71 2.82 40.86 0.0691 0.0281
Differenz <1% -68% -58%* -4% -5% -5% -1% -4% -58%*
*Statistically significant differences in unsubscriptions on a 95% confidence level. No statistically significant differences regarding the conversion rate and the revenue

28. Group Contacts Sent Unsubscribes Buyer Revenue Revenue
per contact
Revenue
per buyer
Conversion
rate
Unsubscription rate
Control 3783 134169 455 558 28238.62 7.46 41.38 0.1475 0.1203
Test 3800 34487 189 560 25504.85 6.71 45.54 0.1474 0.0497
Differenz <1% -74% -58%* <1% -9% -10% -10% <1% -58%*
*Statistically significant differences in unsubscriptions on a 95% confidence level. No statistically significant differences regarding the conversion rate and the revenue
Beide Wochen-Gruppen werden zusammengezählt und nur Kunden mit einem Umsatz unter 300 € werden
berücksichtigt
Langfristige Evaluation: 04. Okt. – 13. Dez. 2021

29. 1.000.000
Kunden
12,03 % - 4,97 % = 7,06 %
weniger Abmelder
70.600
Kunden „bewahrt“
75 EUR/Jahr
Durchschnittsumsatz
5.295.000 EUR / Jahr
„bewahrt“

30. Fallstudie
Black Friday
Audience Discovery

31. Marketingmaßnahmen:
E-Mail, Social
Performance-Marketing
Umsatz 2021:
~ 150 Mio. €
Anzahl Kunden:
500.000 aktive Kunden
Industrie:
E-Commerce
Black-Friday Fallstudie:
Der Kunde
Herausforderung:
Kunde war überzeugt, dass er seine
Zielgruppen schon kenne
! !
Fallstudie

32. 7 Tage, 7 Kampagnen. Bei einer durften wir helfen.
KPIs
1. Revenue/User
2. Click Through Rate
3. Sessions/Delivered
Beste Kampagne
der Woche!
Zusätzliche Gruppe
generierte 25 %
des gesamten Kampagnen-
umsatzes
Manuelle
Segmentierung Gruppe A
Nutzer die durch Kunde und
CrossEngage identifiziert wurden
Gruppe B
Nutzer, die ausschließlich durch
CrossEngage identifiziert wurden
Zusätzliche
Zielgruppe
Vorhersage
durch
CrossEngage
N
o-Code
M
odel Builder
54.000 Nutzer
51.000 Nutzer
Fallstudie

33. Hintergrund-
Informationen
Details
Fallstudie
1. Black Friday Woche, 7 Kampagnen und unterschiedliche Warengruppen.
2. CrossEngage hat zwei Kaufvorhersagemodelle für eine Warengruppe entwickelt:
Für Bestandskunden und für Leads
Test Design
Zwei Gruppen
wurden getestet:
Group A: Nutzer, die sowohl durch den Kunden als auch durch uns identifiziert wurden.
Group B: Nutzer, die durch die CrossEngage Vorhersagemodelle identifiziert wurden.
1. Beide Gruppen wurden nach Click-through-Rate,Sessions/Delivered und
Revenue/User analysiert
2. Der Tag, an dem wir halfen, war der erfolgreichste Tag
3. Wie zu erwarten war, hat Gruppe A die Group B „outperformed“ (gemischte
Segementierung) aber Gruppe B hat 25 % des Gesamtumsatzes zusätzlich generiert
Results
Die Vorhersagemodelle von
CrossEngage identifizierten eine
Gruppe von Nutzern mit hohem
Konversionspotenzial, die dem
Kunden entgangen wäre.
Auf diese Kundengruppe
entfielen 25 % des Umsatzes.
1.

34. Hintergrund-
Informationen
Details
Fallstudie
1. Black Friday Woche, 7 Kampagnen und unterschiedliche Warengruppen.
2. CrossEngage hat zwei Kaufvorhersagemodelle für eine Warengruppe entwickelt:
Für Bestandskunden und für Leads
Test Design
Zwei Gruppen
wurden getestet:
Group A: Nutzer, die sowohl durch den Kunden als auch durch uns identifiziert wurden.
Group B: Nutzer, die durch die CrossEngage Vorhersagemodelle identifiziert wurden.
1. Beide Gruppen wurden nach Click-through-Rate,Sessions/Delivered und
Revenue/User analysiert
2. Der Tag, an dem wir halfen, war der erfolgreichste Tag
3. Wie zu erwarten war, hat Gruppe A die Group B „outperformed“ (gemischte
Segementierung) aber Gruppe B hat 25 % des Gesamtumsatzes zusätzlich generiert
Results
Die Vorhersagemodelle von
CrossEngage identifizierten eine
Gruppe von Nutzern mit hohem
Konversionspotenzial, die dem
Kunden entgangen wäre.
Auf diese Kundengruppe
entfielen 25 % des Umsatzes.
Darüber hinaus können
Zeiteinsparungen bei der
Identifizierung von Benutzern mit
Vorhersagemodellen erzielt
werden.
Der Kunde erwartet, dass der
manuelle Arbeitsaufwand bei
künftigen Projekten
verringert wird.
1. 2.

35. Fallstudie
CLV-basierte
Personalisierung

36. Immer mehr Marken setzen
auf verhaltensbasierte
E-Mails. Das ist gut.
Beispiel:
Back-in-stock Kampagne
Fallstudie

37. Immer mehr Marken setzen
auf verhaltensbasierte
E-Mails. Das ist gut.
Beispiel:
Back-in-stock Kampagne
Es fehlt jedoch systematisches
CRM Audience Management
Können wir das
nicht besser?
Fallstudie

38. CLV ist flexibel
CLV = ∑ (Margei*RetentionRatei)
für Wochen, Monate, Quartale, Jahre i=1,...,n
● We can neglect the discount factor
● Acquisition cost are irrelevant for the estimation
Potentieller
Wert
Conversion-
Wahrscheinlichkeit

39. Wertbasierte Steuerung
CLV
Prediction
Conversion
Probability
Conversion
Value
Action?
hoch hoch hoch
hoch niedrig sehr hoch Coupon?
hoch hoch niedrig
Product
Bundles + Schwelle
+ Coupon
niedrig niedrig niedrig Kleiner Coupon
Fallstudie

40. Personalisierung auf Basis des CLVs
Fallstudie
Hoher CLV
Hohe Conv. Prob.
Hohe Value Prob.

41. Personalisierung auf Basis des CLVs
15%
OFF
Fallstudie
Hoher CLV
Hohe Conv. Prob.
Hohe Value Prob.
Hoher CLV
Niedrige Conv. Prob.
Hohe Value Prob.

42. Personalisierung auf Basis des CLVs
15%
OFF
10%
OFF
with 150
€
Fallstudie
Hoher CLV
Hohe Conv. Prob.
Hohe Value Prob.
Hoher CLV
Niedrige Conv. Prob.
Hohe Value Prob.
Hoher CLV
Hohe Conv. Prob.
Niedrige Value Prob.

43. Personalisierung auf Basis des CLVs
15%
OFF
10%
OFF
with 150
€
5%
OFF
Hoher CLV
Hohe Conv. Prob.
Hohe Value Prob.
Hoher CLV
Niedrige Conv. Prob.
Hohe Value Prob.
Hoher CLV
Hohe Conv. Prob.
Niedrige Value Prob.
Niedriger CLV
Niedrige Conv. Prob.
Niedrige Value Prob.
Fallstudie

44. 1
Ihr wollt Kund:innen vor
Abwanderung/Churn bewahren.
Wie geht ihr vor?
Ihr wartet,
bis Kund:innen
lang genug „inaktiv“ sind.
(z. B. 30/60/90 Tage)
Ihr erkennt frühzeitig,
welche Kund:innen
abwanderungsgefährdet sind
und „engaged“ sie wieder.
A B

45. Ihr schickt nur den Kund:innen
einen Coupon, bei denen es die
Kaufwahrscheinlichkeit
signifikant erhöht.
Ihr schickt allen
Kund:innen einen
Coupon.
A B
2
Ihr wollt Kund:innen zum Kauf animieren
und denkt an die Verwendung eines
Coupons. Wie geht ihr vor?

46. Ihr schickt den
Newsletter an alle.
Ihr schickt den Newsletter
an alle, die von euch hören
wollen.
A B
3
Ihr wollt Euren Newsletter schicken.
Wie geht ihr vor?

47. Nutzer
Verhalten
Engagement
Produkt
Devices
E-Mail
Push
Nachrichten
Social
Mailings
Website
Daten Kanäle
Transaktionen
CrossEngage Customer-Data- und
Prediction-Plattform
Customer
Data
Management
Mit unserer Lösung für das
Kundendatenmanagement
entgeht Ihnen kein einziger
Datenpunkt.
No-Code
Predictive
Modeling
Erstellen und verwalten Sie
Ihre eigenen Vorhersage-
modelle, ohne eine einzige
Zeile Code.
Intelligent
Audience
Management
Erkennen und verstehen Sie
intuitiv wertvolle Zielgruppen.
Cross-Channel
Campaign
Management
Erstellen Sie ansprechende
Customer Journeys.
Data
Activation
Aktivieren Sie Ihre
Kundendaten auf allen
Kanälen.
Enterprise
Ready
Sie können sich auf uns
verlassen. Punkt.

48. Dr. Markus Wübben
crossengage.io
Danke!
Dr. Markus Wübben
Founder & CMO
markus.wuebben@crossengage.io