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OMR Masterclass: "CRM 2.0" – Die Zukunft des Bestandskundenmanagements ist jetzt | Dr. Markus Wübben

Auf dem OMR Festival 2022 hat unser CMO Dr. Markus Wübben in seiner restlos ausgebuchten Masterclass über CRM 2.0 gesprochen. Dabei ging es vor allem darum: ✅ Warum Bestandskundenmanagement aktueller denn je ist ✅ Was wertbasiertes und Predictive CRM bedeuten ✅ Warum sich Experimentieren immer lohnt ✅ Welche Trends wirklich wichtig sind und mit welchen Use Cases ihr einfach startet

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18. Mai 2022
„CRM 2.0“
Die Zukunft des
Bestandskundenmanagements
ist jetzt
Dr. Markus Wübben, Co-Founder & CMO, CrossEngage
crossengage.io
Wir sind schon weite Wege gegangen im CRM
Gary Thuerk, DEC
Father of SPAM
E-Mail-Award 2022: Gold für &
https://www.onetoone.de/artikel/db/659468frs.html
https://www.onetoone.de/artikel/db/659468frs.html
E-Mail-Award 2022: Gold für &
Und trotzdem:
Warum versteht
niemand meine
Argumente….
CRM Manager:innen:
Machen wir das
nicht schon seit
Jahren????????

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OMR Masterclass: "CRM 2.0" – Die Zukunft des Bestandskundenmanagements ist jetzt | Dr. Markus Wübben

  • 1. 18. Mai 2022 „CRM 2.0“ Die Zukunft des Bestandskundenmanagements ist jetzt Dr. Markus Wübben, Co-Founder & CMO, CrossEngage crossengage.io
  • 2. Wir sind schon weite Wege gegangen im CRM Gary Thuerk, DEC Father of SPAM
  • 3. E-Mail-Award 2022: Gold für & https://www.onetoone.de/artikel/db/659468frs.html
  • 6. Warum versteht niemand meine Argumente…. CRM Manager:innen: Machen wir das nicht schon seit Jahren????????
  • 8. 10 Jahre Wachstum US E-Commerce Penetration https://www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/our-insights/five-fifty-the-quickening in 3 Monaten
  • 9. wurde in 2021 teurer Quelle: https://www.bloomberg.com/news/articles/2021-06-09/amazon-advertising-rates-soar-in-pandemic-fueled-surge
  • 10. CPCs blieben 2021 auf hohem Niveau Average Instagram CPC Average Facebook CPC Quelle https://revealbot.com/facebook-advertising-costs/cpe-cost-per-click
  • 11. CPM & CPC 2020 Jan-Dez. + 89,4 % Jan-Dez. + 60,5 %
  • 13. iOS 14.5 veröffentlicht (ATT) ATT lässt den CPA explodieren Cost Per Action für User mit Tracking-Opt-In +200% > Quelle: https://www.molocoads.com/e-commerce-cpa-trends
  • 14. Autsch: Snapchat-Kursverlauf um den 22.10.2021 “Our advertising business was disrupted by changes to iOS ad tracking [...],” CEO Evan Spiegel said [...]. “While we anticipated some degree of business disruption, the new Apple-provided measurement solution did not scale as we had expected, making it more difficult for our advertising partners to measure and manage their ad campaigns for iOS.” AD-MAGEDDON!
  • 15. Auch Facebook hat Schwierigkeiten Quelle: https://www.forbes.com/sites/kateoflahertyuk/2021/11/06/apples-new-iphone-privacy-features-cost-facebook-10-billion
  • 16. Meta CEO Mark Zuckerberg admitted so much last month, on the eve of his company’s stock price 26% mini-crash: “There is a clear trend where less data is available to deliver personalized ads,”he told employees during a virtual meeting. https://www.forbes.com/sites/hecparis/2022/03/17/business-leaders-should-learn-from-facebo oks-decline-it-points-to-new-consumer-responses-to-data-advertising-and-privacy/ AD-MAGEDDON! Autsch: Meta-Kursverlauf um den 3.2.2022
  • 17. “98% of Direct-to-Consumer brands are out of business, they just don’t know it yet. They don’t have the fundamentals to continue to acquire customers at a value that’s right, and the [venture] money will eventually dry out.” Quelle: https://hbr.org/2020/03/reinventing-the-direct-to-consumer-business-model – Gary Vaynerchuk, founder and CEO of Wird Gary recht behalten?
  • 18. „Kundenakquise ist gefährlich teuer geworden. Allein aus dem Grund müssen wir ‚mehr Wert‘ mit Bestandskunden generieren“ Memo 1
  • 19. Nutzer:innen müssen aktiv Tracking-Einwilligung geben Apps können (eigentlich) nur ein Mal um Consent bitten DAS IST DIE IDFA OHNE CONSENT 00000000-0000-0000-0000-000000000000 Tracking-Performance nur auf Kampagnenebene App Tracking Transparency – iOS 14.5 iOS 14.5 veröffentlicht (ATT)
  • 21. Was motiviert Kund:innen, Daten zu teilen? Source: https://martech.org/survey-58-will-share-personal-data-under-the-right-circumstances/ „Bitte ordnen Sie die folgenden Punkte danach ein, was Sie dazu veranlasst, Ihre persönlichen Daten mit einem Unternehmen zu teilen“ 0% 20% 40% 60% 80% 100% Ich vertraue der Organisation Ich erhalte kostenlose Dienstleistungen und Produkte Ich kann höherwertige Waren oder einen niedrigeren Preis bekommen Es ist eine Marke oder ein Unternehmen, bei dem ich gekauft habe. Meine Freunde/Familie haben sie empfohlen Es ist eine bekannte Marke Ich bekomme einen besseren Service Es spart Zeit (z.B. Einkaufslisten) Ich erhalte speziell auf mich zugeschnittene Angebote Sie haben gute Online-Bewertungen für ihre Produkte & Dienstleistungen Sie gehört zu einer Gruppe von Unternehmen, mit denen ich zu tun habe. Ich erhalte Werbung, die für mich interessant/relevant ist Rank 1 Rank 2 Rank 3
  • 22. Gute Erfahrung ist entscheidend. Source: https://martech.org/survey-58-will-share-personal-data-under-the-right-circumstances/ „Ich fühle mich wohler bei dem Gedanken, persönliche Daten mit Unternehmen zu teilen, mit denen ich schon gearbeitet habe.“ % stimme sehr zu oder stimme zu 100% 80% 60% 40% 20% 0% Gesamt Männer Frauen 18-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65+ Millen- nials Gen X Baby- boomers Fundamen- talisten Prag- matiker Unbesorgte
  • 23. 5. Weiterempfehlung Großartige Kundenerlebnisse führen zu Mundpropaganda, mehr Vertrauen und wahrgenommenem Wert 2. Bereitschaft zur Datenteilung Vertrauen (in den Wert) veranlasst Menschen, Daten zu teilen. 1. Wertwahrnehmung und Vertrauen Es beginnt mit Vertrauen, und Vertrauen wird durch Kundenlob (z. B. Bewertungen, WoM) und Datenschutz gestärkt. 4. Bessere Customer Experience Kundenverständnis führt zu einer besseren Kundenerfahrung 3. Customer Insights Kundendaten ermöglichen ein besseres Verständnis der Kunden und der Produktnutzung Customer Data Flywheel Customer Data Flywheel Die Value-for-Data-Beziehung verstehen 1 2 3 4 5
  • 24. „Konsumenten haben erkannt, dass ihre Daten einen hohen Wert haben.“ #ValueAndTrustFirst #ValueAndTrustFir Memo 2
  • 25. + Abschaffung Third-Party-Cookie + Cookie Consents + Topic APIs + …. Und viele, viele weitere Änderungen:
  • 26. iOS Mail Protection Nutzer können verbergen: 1. E-Mail-Adresse 2. Öffnen von E-Mails 3. Standort 4. IP-Adresse
  • 27. Ist ja nur Apple… https://www.litmus.com/blog/email-client-market-share-august-2021/ ~50 % sind jetzt schon betroffen! 38,2 % 10,4 % 1,2 % 35,6 % 6,0 % 4,3 % 2,1 % 1,1 % 0,7 % 0,1 % outlook.com
  • 28. Das hat Auswirkungen auf die Funktionsweise von ESPs Die Erfolgsmessung durch Öffnungsraten funktioniert nicht mehr Automatisierungsszenarien, die einen „Geöffnet-Trigger“ verwenden, sind nicht mehr möglich AB A/B-Tests und Segmentierung auf Basis der Öffnungsraten sind nicht mehr möglich Geolokalisierung ist nur noch ungefähr möglich (da Apple den Nutzer:innen eine zufällige IP-Adresse aus der Region zuweist) Die Optimierung der Versandzeiten nach Öffnungsverhalten ist nicht mehr möglich Diese Änderungen gelten nur für Nutzer, die die Apple Mail App verwenden und nicht für diejenigen, die die Gmail-App auf ihrem iPhone nutzen.
  • 29. Wollt ihr mehr zu den Veränderungen? Heroes of CRM ‘21 The New Era of CRM – Lessons Learned and What We Need to Do Now https://youtu.be/BiBclP2l5Zk
  • 30. Heroes of CRM June 16, 2023 Super Early Bird Tickets online now www.Heroes of CRM.com
  • 31. Aber, zurück in die Zukunft: Was wird von uns erwartet? 🤔
  • 32. Oder sollte ich sagen: Woran erinnert man sich plötzlich? 😎
  • 33. Eine:n Neukund:in zu akquirieren kostet ?x mehr als eine:n bestehende:n Kund:in zu halten
  • 34. Eine:n Neukund:in zu akquirieren kostet 5x mehr als eine:n bestehende:n Kund:in zu halten
  • 35. - 5 % Churn +  ? % Profit Höhere Kundenbindung ergibt deutlich höhere Profitabilität
  • 37. Die Kaufwahrscheinlichkeit eine:r Bestandskund:in ist wesentlich höher ? % Bestandskund:innen 5-20 % Neukund:innen
  • 38. Die Kaufwahrscheinlichkeit eine:r Bestandskund:in ist wesentlich höher 60-70 % Bestandskund:innen 5-20 % Neukund:innen
  • 39. Bestandskund:innen sind eher bereit ein neues Produkt zu probieren und mehr Geld auszugeben ?% Neues Produkt probieren ?% Mehr Geld ausgeben
  • 40. Bestandskund:innen sind eher bereit ein neues Produkt zu probieren und mehr Geld auszugeben 50% Neues Produkt probieren 31% Mehr Geld ausgeben
  • 41. HBR: “Zero defections, quality comes to service” (1990) Journal of Marketing Research: “Valuing Customers” (2004) Frederick F. Reichheld W. Earl Sasser Donald R. Lehmann Sunil Gupta
  • 43. 32% Wiederkaufrate nach dem 1. Kauf Bindung und Markentreue entsteht durch Kontakt mit der Marke und dem Sortiment. Ein:e Neukund:in hat beim Erstkauf noch nicht das gleiche Maß an Bindung und Markentreue wie ein:e Bestandskund:in. Nur etwa ein Drittel der Neukund:innen tätigen typischerweise einen zweiten Kauf.
  • 44. Jetzt konkreter: Was wird von uns erwartet? 😉
  • 45. 100% 75% 50% 25% 100% Kauf Wieder- kaufrate Steigerung der Wiederkaufrate unter Deckungsbeitragsperspektive 25 % Potenzial 50 % Potenzial 75 % Potenzial Bedingung: Positiver DB!
  • 46. Wert der Zweitkäufer nach Zeitabstand zwischen Erst- und Zweitkauf (normiert) Kunden, die zügig einen zweiten Kauf tätigen, generieren i. d. R. einen höheren Kundenlebenswert. Anzahl Monate zw. Erst- und Zweitkauf 25% 50% 125% 100% 75% 1 2 3 … 12 4 5 CLV (365)
  • 47. Was ist der Customer Lifetime Value? (CLV) „Der CLV ist der Barwert (Net Present Value) der Summe aller zukünftigen ‚Einnahmen‘ von eine:r Kund:in, abzüglich aller mit diese:r Kund:in verbundenen Kosten.“
  • 48. Budnikowsky Herausforderung Lösung Resultate Frühzeitige Reaktivierung Churn-gefährdeter Kund:innen mittels Printkampagne Vergleich Ist-Umsatz vs. Prognose von allen Kund:innen im gegebenen Monat. Kund:innen, die deutlich unter dem Prognose-Umsatz lagen, galten als gefährdet. - 40 %Printauflage + 10 %Ertrag Case Study I
  • 49. Signifikante Reduktion der Marketingmaßnahmen, damals durchschnittlich 26 im Jahr Kohorte von 40-60 % bei denen die Anzahl der Anstöße bei gleichbleibenden Umsatz auf 10 reduziert werden konnte. Atelier Goldner Herausforderung Resultate Case Study II Lösung Identifikation der Kund:innen, bei denen der Umsatz trotz weniger Anstöße gleich bleibt
  • 50. Identifikation der besten Kund:innen für hochwertigen Wein 13 % der Kund:innen, die am besten für Wein gescored wurden, sorgten für 80 % des Gesamtumsatzes in Wein. Magazine zum Globus Herausforderung Resultate Case Study III Lösung Next-Best-Offer-Berechnung auf Basis des Kategorie-CLVs
  • 51. Jede Kaufkohorte hat historisch (DB) profitable und nicht-profitable Kunden, sowie zukünftig (CLV) profitable und nicht-profitable Kund:innen n-te Kaufkohorte (vergangene) kumulative Marge (zukünftiger) CLV x% Nicht-profitable Kund:innen Profitable Kund:innen Positiv Positiv Negativ Negativ
  • 52. Für jede Kaufkoherte bilden wir die folgende Matrix: (vergangene) kum. Marge (zukünftiger) CLV + + - - (vergangene) kum. Marge (zukünftiger) CLV Positiv Positiv Negativ Negativ
  • 53. 100% # Purchase RP-Rate (past) cum. Marge (future) CLV 100% 75% 50% Strategisches Ziel: Stars maximieren und die Fragezeichen konvertieren! (past) cum. Marge (future) CLV (past) cum. Marge (future) CLV
  • 54. „CRM 2.0 bedeutet: Kundensegmente nach Wert (CLV) zu managen.“ #ValueAndTrustFir Memo 3
  • 55. Memo 3 Ok, fine, jetzt habe ich ein strategisches Framework, aber was mache ich jetzt konkret? Wie bringe ich CLV und meine Kampagnen zusammen?
  • 57. Immer mehr Marken setzen auf verhaltensbasierte E-Mails. Das ist gut. Beispiel: Back-in-stock Kampagne Fallstudie
  • 58. 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
  • 59. CLV ist flexibel CLV = ∑ (Valuei*ConvProbi) 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
  • 60. Wertbasierte Steuerung (Auszug) 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
  • 61. Personalisierung auf Basis des CLVs Fallstudie Hoher CLV Hohe Conv. Prob. Hohe Value Prob.
  • 62. Personalisierung auf Basis des CLVs 15% OFF Fallstudie Hoher CLV Hohe Conv. Prob. Hohe Value Prob. Hoher CLV Niedrige Conv. Prob. Hohe Value Prob.
  • 63. 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.
  • 64. 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
  • 65. + Vertrauen + Wertewahrnehmung + First-Party-Daten - Wirksamkeit von Ads - Skepsis Kauf Kundenbeziehungen verändern sich über die Zeit hinweg
  • 66. Kauf 100% ● Personalisiertes Markenerlebnis auf Basis von First-Party-Daten ● Fokus auf die generelle „Customer Experience“ ● Focus auf „Value Proposition“ Frühe Kundenbeziehung Gereifte Kundenbeziehung Das Consideration Set erobern! Im Consideration Set bleiben Die taktischen Mittel in der Ansprache ändern sich über die Kundenbeziehungsdauer
  • 67. Personali- sieren Gereifte Kunden- beziehung Kauf 100% Die taktischen Mittel in der Ansprache ändern sich über die Kundenbeziehungsdauer Vertrauen schaffen Frühe Kunden- beziehung FOR YOU? Complement Your Style, Markus Your shirt Your coat FITS TO WHAT YOU’VE GOT: Available in size XL, XXL
  • 69. Frühe Kundenbeziehung + CLV Metric FOR YOU?
  • 70. FOR YOU? FOR YOU? Frühe Kundenbeziehung + CLV Metric 15% OFF FITS TO WHAT YOU GOT:
  • 71. Frühe Kundenbeziehung + CLV Metric FOR YOU? FOR YOU? 15% OFF FOR YOU? 10% OFF with 150 € FITS TO WHAT YOU GOT:
  • 72. Frühe Kundenbeziehung + CLV Metric FOR YOU? FOR YOU? 15% OFF FOR YOU? 10% OFF with 150 € FOR YOU? 5% OFF FITS TO WHAT YOU GOT: FITS TO WHAT YOU GOT:
  • 73. Gereifte Kundenbeziehung + CLV Complement Your Style, Markus Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Available in size XL, XXL
  • 74. Gereifte Kundenbeziehung + CLV Complement Your Style, Markus Complement Your Style, Markus Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Available in size XL, XXL Available in size XL, XXL 15% OFF
  • 75. Gereifte Kundenbeziehung + CLV Complement Your Style, Markus Complement Your Style, Markus Complement Your Style, Markus Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Available in size XL, XXL Available in size XL, XXL 10% OFF with 150 € 15% OFF Available in size XL, XXL
  • 76. Gereifte Kundenbeziehung + CLV Complement Your Style, Markus Complement Your Style, Markus Complement Your Style, Markus Complement Your Style, Markus Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Shop Men Winter FITS TO WHAT YOU GOT: Available in size XL, XXL Available in size XL, XXL 10% OFF with 150 € 15% OFF Available in size XL, XXL Available in size XL, XXL 5% OFF
  • 77. Das 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.
  • 78. Viel zu oft haben Marken nur eine verschwommene Sicht auf ihre Kund:innen. 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 Kund:innen sind | Was ihre Kund:innen getan haben Welche Vorlieben sie haben | Wie wertvoll sie sind Was sie zukünftig wahrscheinlich tun werden
  • 79. Klarer Blick auf Kundengruppen Retoure wahrschein- lich Hoher CLV Abmeldung wahrschein- lich Brand Promoter
  • 80. Oh nooooo, noch mehr Arbeit. Jetzt auch noch „predictive“…
  • 82. 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!
  • 83. „E-Mails kosten nix!“ (CPM: 0,30-0,50 EUR) Zumindest wenn man den E-Mail-CPM mit dem Facebook-CPM vergleicht JAN 2021 – JAN 2022 CPM E-Mail CPM
  • 84. Und deshalb alle so: Lasst uns morgen einen weiteren E-Mail-Newsletter verschicken! Ein weiterer Newsletter an die Bestandskund:innen! E-Mail-Newsletter! Yeah, das ist günstig! CRM for life! E-Mail-Newsletter! Yeah, das ist einfach und schnell!
  • 85. CRM Manager:in Bedenken Öffnungs- & Klickrate Abmelderate Overcontacting Spam/ Reputation Zusatzaufwand/ Ressourcen Öffnungs- & Klickrate Abmelderate Overcontacting Spam/ Reputation Zusatzaufwand/ Ressourcen
  • 86. Gegenargument: „Unsere aktivsten Kund:innen werden nicht glücklich sein“ Source: https://returnpath.com/wp-content/uploads/2017/05/RP-Frequency-Report-FINAL.pdf 1 Secondary Primary Dead 24 67 9 83 16 1 50 49 1 % of Users % of Reads % of Complaints
  • 87. Gegenargument: „Es werden weniger Kund:innen unsere E-Mails lesen“ 2 Source: https://returnpath.com/wp-content/uploads/2017/05/RP-Frequency-Report-FINAL.pdf 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 Expected Complaints per Person per Week Complaints per Person per Week Average Messages per Week Frequency vs. Red Rate Average Read Rate per Week Average Weekly Frequency Linear Regression
  • 88. 3 Gegenargument: „Wir werden in der Zukunft richtig Spam-Probleme bekommen.“ Quelle: https://www.bloomberg.com/press-releases/2018-02-21/return-path-research-finds-email-senders-with-strong-subscriber-engagement-are-likely-to-see-less-email-delivered-to-spam
  • 89. 4 Gegenargument: „Es wird eine Weil dauern, bis wir den zusätzlichen Newsletter produziert haben.“ Quelle: https://www.litmus.com/resources/state-of-email-workflows/ 0% 10% 20% 30% ≤ a few days 1 week 2 weeks 3 weeks 4 weeks 5 weeks 6 weeks 7 weeks 8 weeks 23% 24% 23% 9% 11% 2% 3% 1% 4% 53% of Brands Spend Weeks Producing Email How long is your company’s production cycle for a single email – from the time brainstorming or concepting begins until it is sent? The bigger the team is, the longer the production cycle. 20% of the large teams (that’s teams of 11 email employees or more) need more than a month to produce a single email
  • 90. 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!
  • 91. Warum versteht niemand meine Argumente…. CRM Manager:innen: Warum versteht niemand meine Argumente?
  • 92. Der Grund ist einfach: Das Management denkt, dass der kurzfristige Nutzen die Kosten übersteigt Zusatz- umsatz Kosten
  • 93. Das Argument für euch muss sein: Nein! Die langfristigen Kosten übersteigen den kurzfristigen Nutzen! Zusatz- umsatz Kosten
  • 95. E-Mail-Frequenz: 4 Mal / Woche Marketingmaßnahmen: E-Mail, Social Performance-Marketing Umsatz 2021: > 200 Mio. € Anzahl Kund:innen: > 13 Mio. in 30 Shops Industrie: E-Commerce Spam-to- Fallstudie: Der Kunde Problem: Sehr hohe Abmelderate ! ! Mitarbeiter:innen: > 600
  • 96. Gefährdete Kund:innen Testgruppe A: normale NL-Frequenz 50 % 50 % Unsubscription Model Scoring der Kund:innen Auswertungsperiode Auswertungsperiode Randomisierte Aufteilung auf zwei Testgruppen Testgruppe B: reduzierte NL-Frequenz Kund:innen mit Score in den oberen 50 % Spam-to- Fallstudie: Das Test-Design KPI: 1. Unsubscription Rate 2. Umsatz pro Kontakt 3. Conversion Rate
  • 97. 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
  • 98. 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 Long-term Evaluation: 04. Okt. – 13. Dez. 2021 Beide Wochengruppen werden zusammengezählt und es werden nur Kund:innen mit einem Umsatz < 300 € berücksichtigt
  • 99. 1.000.000 Kund:innen 12,03 % - 4,97 % = 7,06 % weniger Abmelder 70.600 Kund:innen „bewahrt“ 75 EUR/Jahr Durchschnittsumsatz 5.295.000 EUR / Jahr „bewahrt“
  • 100. “It's a lot easier to prevent yourself from going to the spam folder than to get yourself out of the spam folder.” – Dimiter Batmazian https://page.litmus.com/send-email-to-inbox.html “We did have a few emails getting delivered to the spam folder [...] so we focused on our most engaged audience specifically [...] I think it was six to eight weeks we started with a small volume and and slowly ramped up to a more and more engaged audience. And it took us [...] about eight to 12 weeks to eventually always get all of our emails delivered to the inbox” – Jaina Mistry
  • 102. Marketingmaßnahmen: E-Mail, Social Performance-Marketing Umsatz 2021: ~ 150 Mio. € Anzahl Kund:innen: 500.000 aktive Kund:innen Industrie: E-Commerce Black-Friday Fallstudie: Der Kunde Herausforderung: Kunde war überzeugt, dass er seine Zielgruppen schon kenne ! ! Fallstudie
  • 103. 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
  • 104. 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: Gruppe A: Nutzer, die sowohl durch den Kunden als auch durch uns identifiziert wurden. Gruppe 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 Gruppe B „outperformed“ (gemischte Segementierung) aber Gruppe B hat 25 % des Gesamtumsatzes zusätzlich generiert Ergebnisse
  • 105. 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 Ergebnisse Die Vorhersagemodelle von CrossEngage identifizierten eine Gruppe von Nutzer:innen mit hohem Konversionspotenzial, die dem Kunden entgangen wäre. Auf diese Kundengruppe entfielen 25 % des Umsatzes. 1.
  • 106. 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 Ergebnisse Die Vorhersagemodelle von CrossEngage identifizierten eine Gruppe von Nutzer:innen mit hohem Konversionspotenzial, die dem Kunden entgangen wäre. Auf diese Kundengruppe entfielen 25 % des Umsatzes. Darüber hinaus können Zeiteinsparungen bei der Identifizierung von Usern mit Vorhersagemodellen erzielt werden. Der Kunde erwartet, dass der manuelle Arbeitsaufwand bei künftigen Projekten verringert wird. 1. 2.
  • 107. Ihr wollt mehr Use Cases?
  • 108. „Predictive CRM erleichtert euch die Arbeit und sorgt für Zusatzumsätze und zufriedene Kund:innen“ Memo 4
  • 109. Ok, jetzt habe ich diese Zielgruppen, aber auf welche stürze ich mich zuerst? Promising customers High unsubscribe risk Sustainable buyers Brand fans High conversion probability next week Cherry pickers Likely to return order High churn risk
  • 110. 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 Kund:innen) 1-Mal-Käufer:innen (1.500 Kund:innen) Cross-Buying-Potenzial (1.500 Kund:innen) Hohe Retourenwahrscheinlichkeit (500 Kund:innen) 200.000 € Risiko
  • 111. „Die Priorisierung von Segmenten erfolgt über Urgency und CLV !“ Memo 5
  • 112. Aktivieren Testen, testen, testen. Alles testen: Audiences, Channels, Incentives, Content usw.
  • 113. Was haben diese Firmen gemeinsam?
  • 115. Im März und April 2020 wurde der Frühlingsrabatt im Vergleich zu 2019 von 20 % auf 10 % reduziert CRM Managers Sind die Verkaufseinbußen auf den veränderten Discount zurückzuführen? … oder auf Covid … wahrscheinlich auf beides 🧐
  • 116. CRM Managers Prima, jetzt wissen wir, dass ein 50 % niedriger Discount zu 25 % weniger Umsatz führt Also müssen wir die Effekte isolieren! 20 % Discount 25 % 10 % Discount Randomisiertes Experiment Messe die relevanten KPIs
  • 117. Lohnt es sich eigentlich, Experimente durchzuführen? CRM Managers Ich stimme zu, aber Experimente sind nicht umsonst. Sie bergen das Risiko, dass unsere Einnahmen oder Margen sinken. Experimente sind so wichtig, um neue Ideen zu testen, die richtigen Schlüsse zu ziehen und Innovationen zu schaffen.
  • 118. CRM Managers **Beispiel: ** Eine kleine, eigentlich als niedrig-priorisierte Änderung ergab einen Umsatzsprung von 12 %! +100 Mio. US $ +12 % … aber das ist eine Ausnahme. Darauf können wir uns nicht verlassen.
  • 119. CRM Managers Das ist doch genau, was ich meine: Experimente kosten viel und die Chance auf Erfolg ist gering! führt mehr als 12.500 Experimente pro Jahr durch und nur 4 % bringen etwas! Source: E. Schmidt, testimony before the Senate Committee on the Judiciary on Anti-Trust, Competition Policy, and Consumer Rights, September 21, 2011
  • 120. … let’s have a closer look Konservatives Szenario: Bei einer durchschnittlichen Verbesserung von 0,1 % aller durchgeführten Experimente hat Google ein von Experi- mentierkosten bereinigtes jährliches Wachstum von 58 %* * Assumption: 500 implemented experiments per year and 11.900 deteriorating experiments and 10% of customers used for experimentation (0.9*(1,001^500 - 1)) Experimentation Costs Implementation Gains CRM Managers Wow, die Gewinne sind 5,8 Mal höher als die Kosten ... Net Gain +124 billion US $
  • 121. CRM Managers ... und gleichzeitig müssen wir Verbesserungen so schnell wie möglich umsetzen, um die zusätzlichen Erträge, die diese Ideen bieten, zu nutzen. ... genau, deshalb brauchen wir ein System, das uns erlaubt, eine große Anzahl neuer Ideen effizient zu erforschen ...
  • 122. Explore & Exploit with CrossEngage Testen Sie alles: von kleinen Designänderungen bis hin zu Ideen, die sich auf Ihren gesamten Kommunikationsfluss auswirken Wechselt mit nur einem Klick von Explore zu Exploit
  • 123. Explore & Exploit with CrossEngage Testen Sie alles: von kleinen Designänderungen bis hin zu Ideen, die sich auf Ihren gesamten Kommunikations- fluss auswirken Wechseln Sie mit nur einem Klick von der Explore zu Exploit
  • 124. „Explore & Exploit! Mit anderen Worten: Ihr müsst experimentieren. Jeder sucht nach den einfachen Quick Wins, aber der wirkliche Wert liegt im Experiment“ Memo 6
  • 125. „Prognosen sind ja gut und schön, aber Einflussfaktorenanalyse wäre schöner“
  • 126. Welche Faktoren generieren CLV? Wochen seit Letztkauf Kauffrequenz in der Kategorie „Eigenmarke“ Umsatz in der Kategorie „Eigenmarke“ Umsatz in der Kategorie „Accessoires“ Kauffrequenz in der Kategorie „Taschen“ ...
  • 127. Individuellen CLV verstehen 23 Wochen seit Letztkauf → +7 € CLV Prognostizierter CLV von 160
  • 128. Individuellen CLV verstehen ● erst vor kurzem gekauft ● sehr hohe CLV-Prognosen ● Zeit seit Letztkauf wirkt sich moderat auf Prognose aus
  • 129. Individuellen CLV verstehen ● erst vor kurzem gekauft ● mittlere CLV-Prognosen ● Zeit seit Letztkauf wirkt sich sehr positiv auf CLV aus!
  • 130. Individuellen CLV verstehen ● > 1 ½ Jahre kein Kauf mehr ● niedrige CLV-Prognosen ● gleichbleibend negativer Effekt auf Prognose → Plateau
  • 133. „Dafür brauchen wir doch eine große Data-Science-Abteilung“
  • 134. Data- Science- Prozess 1. Business Understanding 2. Data Understanding 3. Data Preparation 4. Modelling 5. Evaluation Deployment
  • 135. Typische Aufwandsverteilung bei Data-Science-Projekten Business Understanding 10% Data Understanding & Preparation 65% Modelling & Evaluation 15% Deployment 10%
  • 136. Data Preparation Transactions Customers Activities Data Preparation: Wir erledigen das für Sie Das ist Teil des CrossEngage No-Code Predictive Modeling
  • 138. No-Code Predictive Modeling ● Wählen Sie aus vorgefertigten Prognosemodellen, wie Kundenwert (CLV), Erst- zu Zweitkauf, Churn Prediction und Next Best Offer ● Erstellen Sie benutzerdefinierte CLV-basierte Predictive Models ohne Programmierkenntnisse oder technische Fähigkeiten („No-Code Modeling“) ● Skalieren Sie Hunderte von Modellen mit der Kraft von automatisiertem Machine Learning (AutoML) ● Werten Sie relevante Erkenntnisse und KPIs Ihrer Zielgruppen aus
  • 139. Aufwandsverteilung mit CrossEngage zur Skalierung von Machine Learning im CRM Business Understanding 10% Data Understanding & Preparation Modelling & Evaluation 5% Deployment 0% 10% Zeitersparnis gegenüber dem Standardprozess 75%
  • 140. Ich prognostiziere einen CLV von 100 €! GOOD BAD or ? Woher weiß ich denn, ob meine Prognose gut ist?
  • 141. So sieht das in CrossEngage aus
  • 142. „Ihr braucht keine große Data-Science-Abteilung oder Data-Science-Kenntnisse, um in Predictive CRM einzusteigen.“ Memo 7
  • 143. User Behavior Engagement Product Devices Email Push Messages Social Direct Mail Website Data Channels Transactions CrossEngage Customer-Data- und Prediction-Plattform Customer Data Management Mit unserer Lösung für 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 Alle unsere Lösungen sind sicher und skalieren mit dem Wachstum Ihres Unternehmens.
  • 144. Alle Kundendaten an einem Ort ● Erfassen Sie mühelos alle First-Party-Daten von jedem Online- und Offline-Touchpoint in Echtzeit ● Erhalten Sie eine vollständige 360°-Sicht auf jede Kundenbeziehung ● Überwinden Sie Datensilos und etablieren Sie eine einheitliche Sicht auf alle Kundendaten ● Optimieren Sie jedes einzelne Kundenerlebnis Customer Data Management
  • 145. No-Code Predictive Modeling ● Wählen Sie aus vorgefertigten Prognosemodellen, wie Kundenwert (CLV), Erst- zu Zweitkauf, Churn Prediction und Next Best Offer ● Erstellen Sie benutzerdefinierte CLV-basierte Predictive Models ohne Programmierkenntnisse oder technische Fähigkeiten („No-Code Modeling“) ● Skalieren Sie Hunderte von Modellen mit der Kraft von automatisiertem Machine Learning (AutoML) ● Werten Sie relevante Erkenntnisse und KPIs Ihrer Zielgruppen aus No-Code Predictive Modelling
  • 146. Build Predictive Audiences ● Erstellen Sie prädiktive Zielgruppen per Drag-and-drop mit wenigen Handgriffen ● Kombinieren Sie beliebige verhaltensbezogene Kundendaten, Prognosen und Kundenscorings, um die attraktivsten Segmente zu identifizieren ● Erkennen Sie sofort, wie groß jede Zielgruppe ist und welche Selektionskriterien sie am meisten beeinflussen ● Nutzen Sie vorhandene Zielgruppen und bauen Sie darauf aufbauend neue Segmente ohne zusätzlichen Aufwand Intelligent Audience Management
  • 147. Aktivieren über alle Kanäle und Systeme ● Erstellen Sie ansprechende, kanalübergreifende User Journeys mit unserem visuellen Editor ● Erstellen Sie pixelgenaue E-Mail-Vorlagen und personalisierte Nachrichten ● Reagieren Sie in Echtzeit auf Nutzerverhalten und automatisieren Sie Ihre Kampagnen ● Aktivieren Sie über unseren integrierten und direkt nutzbaren E-Mail- oder Mobile-Push-Kanal oder über eine unserer zahlreichen Integrationen Cross-Channel Campaign Management
  • 148. Übertragen Sie Ihre Zielgruppen und Insights überall hin ● Übertragen Sie Ihre Zielgruppen über SFTP an jedes andere Marketing- oder Analysetool ● Vollständig flexible Webhooks für sofortige Datenaktivierung ● Übertragen Sie Ihre Audiences direkt in Facebook Custom Audiences, Google Analytics Audiences, Optimizely X Audiences und viele mehr. Data Activation Custom Audiences
  • 149. CrossEngage Service Enterprise Ready Service & Support CrossEngage unterstützt seine Kund:innen während Ihrer gesamten Customer Journey zur Erreichung ihrer CRM-Ziele Onboarding Ramp-up Ongoing Relationship Technical Support: Solving technical challenges Solution and Strategic Consulting: Going beyond Customer Success Support: Getting the most out of the platform Onboarding Support Life Cycle Pre-Sales
  • 150. Enterprise Ready Wir beraten Sie gerne und setzen um! Unser erfahrenes Beratungsteam geht gerne mit Ihnen in die Tiefe. CRM SODT Quick Wins Hands-on Resultate Vision CRM Analysis, Workshops, Guidance ● Strategy ● Organization ● Data ● Technology
  • 151. 6 4 5 2 1 Permanent experimentieren Und das könnt ihr ohne Probleme! Ihr müsst es nur angehen! CLV & Urgency bestimmen die Prio Ihr müsst nicht alle Segmente gleichzeitig angehen. Der Kundenwert und die Urgency bestimmen eure Prio. CRM 2.0 = wertbasiertes CRM Managed eure Segmente nach Wert und steigert damit systematisch den Wert eurer Bestandskund:innen. Bestandskunden- management ist aktueller denn je Es ist die Antwort auf die Herausforderungen im Akquisitionsmarketing CrossEngage ist eure Wahl für CRM 2.0! Wir helfen euch gerne mit unserer Software aber auch mit unseren Consultants! 3 Predictive CRM ist der Schlüssel Weniger Aufwand, bessere Resultate! So einfach ist das.
  • 152. Dr. Markus Wübben crossengage.io Danke! Dr. Markus Wübben CMO & Co-Founder Get in touch: markus.wuebben@crossengage.io or