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Dr. Markus Wübben, Co-Founder & CMO,
Performance- und Acquisition-Marketing stehen
vor großen Herausforderungen
ATT Makes CPA Explode
Cost Per Action for
Non-LAT iOS Traffic
+200%%
>
Nutzerindividuelle Ansprache
geht nur noch über CRM
First-Party-Daten sind
das Gold des CRMs…
aber….
First-Party-Cookie
oh oh….
ITP 2.1
Löschung des Cookies
Nach 7 Tagen
ITP 2.2
Löschung (unter Bedingungen)
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Was heißt das?
User 1 User 2
View Product
View Category
Tracking Consent Granted
Session Started
Added Product
Viewed Shopping Cart
Entered Payment Details
Confirmed Order
11.42
11.40
11.33
11.32
13:40
13:36
13:33
13.30
8. März 22
Marketing Börse – Kundendaten Trends
MASTERCLASS
mit
marketing-boerse.de/digitalkonferenz
Was sind denn
Zero-Party-Daten?
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What’s your style?
Grob gesagt…
Zero-Party-Daten sind
Daten, die einem der
Kunde freiwillig gibt.
50/50
Do you separate work outfit and non-work outfit?
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Daten
Bitte
sehr!
Vorteile von
Zero-Party-
Daten
1. Nicht „creepy“
2. Präferenzen müssen nicht von
First-Party-Daten abgeleitet
werden
3. Aber: Sehr gut mit First-Party-
Daten kombinierbar
CRM ohne Daten?
Geht das?
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Im Consideration-Set bleiben
Live-Shopping:
Nutzergewinnung
iOS
Mail Protection
iOS Mail Protection
Nutzer können verbergen:
1. E-Mail-Adresse
2. Öffnen von E-Mails
3. Standort
4. IP-Adresse
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 %
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outlook.com
Das hat Auswirkungen auf die
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Automatisierungsszenarien, die einen
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Segmentierung auf Basis
der Öffnungsraten sind
nicht mehr möglich
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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.
Nach Öffnungen zu managen
= falsch zu managen
Also,
wie managen wir
Kunden in 2022?
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.“
Was ist
„predictive CRM“?
Mithilfe von predictive 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-Selling bzw. Up-Selling zu ermitteln, um den
Customer Lifetime Value zu maximieren.
Beispiel:
Spam-
to-
Case
Herausforderung
Lösung
Resultate
Hohe Abmeldequote, doch Management will mehr und
mehr Newsletter senden.
Predictive-CRM-Modell, welches die individuelle
Abmeldewahrscheinlichkeit berechnet.
74 % weniger versendete E-Mails
58 %weniger Abmeldungen 0 % verlorener Revenue
> 1 Mio. € in gesicherter Umsatz
(durch verhinderte Abmeldung)
Frequenzoptimierung
des Newsletters
Kann man das
systematisieren?
Net Revenue Retention Rate
Beispiel: Definition 2021 Revenue Retention Rate
2020 2021
Net Revenue
Retention
Rate
2021
2020
0.5
A
B
A
B
Die 2021 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis
zwischen dem Umsatz 2021 aller Kunden, die im Jahr 2020 gekauft
haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2020.
Acquisition
Predicted Net Revenue Retention Rate
Beispiel: Definition 2022 Revenue Retention Rate
2021 2022
Net Revenue
Retention
Rate
2022
2021
0.5
A
B
A
B
Die 2022 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis
zwischen dem prognostizierten Umsatz 2022 aller Kunden, die im
Jahr 2021 gekauft haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2021.
Acquisition
Customer 1
Net Revenue Retention by
yearly cohorts in %
Cohort Size
Customer 2
Net Revenue Retention by
yearly cohorts in %
Cohort Size
Was machen wir
jetzt damit?
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
Nur Unternehmen, die ihre vielversprechendsten und wertvollsten
Kundengruppen identifizieren und das Beste aus ihnen herausholen, werden
in der Lage sein, mit dem immer schneller werdenden Wandel im Bereich des
digitalen Marketings Schritt zu halten.
Retoure
wahrschein-
lich
Hoher
CLV
Abmeldung
wahrschein-
lich
Brand
Promoter
Zero &
First-Party-Daten
Maßgeschneiderte
Verhaltensprognosen
wesentliche Zutaten für die Identifizierung und
Entwicklung Ihrer vielversprechendsten
Zielgruppen:
Customer Lifetime Value
Audience Activation
4
Predictive Audiences, auf spezifisches Geschäftsmodell
zugeschnitten.
Promising customers
High unsubscribe risk
Sustainable buyers
Brand fans
High conversion probability next week
Cherry pickers
Likely to return order
High churn risk
Prio 3
€300,000
Potential
Prio 2
€1,000,000
Potential
Prio 1
€1,000,000
at risk
Priorisieren Sie Ihre Bemühungen auf Zielgruppen
mit der größten Wirkung und Dringlichkeit
Customer
Lifetime Value (€)
Urgency
high risk of unsubscribing
(1,000 customers)
one-time buyer audience
(1,500 customers)
cross-buying audience
(1,500 customers)
high return propensity
audience
(500 customers)
€200,000 at risk
Testen und aktivieren Sie Ihre Audience über alle
Kanäle hinweg.
Testen Sie alles:
Audiences, Kanäle,
Incentives, Inhalt
usw.
Aktivieren
Für die
Fortgeschrittenen
100%
75%
50%
25%
100
%
Purchase
Rep.-Rate
Interessierte Brands treiben das Spiel noch weiter
25 %
Potential
50 %
Potential
75 %
Potential
Constraint: Positive margin!
Jede Käuferkohorte hat in der Vergangenheit (Marge)
profitable und unprofitable Kunden sowie zukünftige
(CLV) profitable und unprofitable Kunden.
n-th cohort (past)
cum. margin
(future)
CLV
x%
+ Positive + Positive
– Negative – Negative
Erstelle diese Matrix für jede Kohorte
(past)
cum. margin
(future)
CLV
+
+
-
-
(past)
cum. margin
(future)
CLV
+ Positive + Positive
– Negative – Negative
100 %
# Purchase
P-Rate
(past)
cum. Marge
(future)
CLV
100%
75%
50%
Poor Dogs reduzieren, Fragezeichen realisieren,
Flowers beleben und Stars maximieren!
(past)
cum. Marge
(future)
CLV
(past)
cum. Marge
(future)
CLV
2022 = ohne CRM
wird es schwer
ATT, Topics API, steigende
Kosten, keine User IDs. Wer jetzt
nicht auf CRM setzt, wird
Schwierigkeiten bekommen.
Nach Öffnungen zu
managen = Unsinn
iOS Mail Protection ist nur der
Anfang und wir sehen jetzt
schon die Auswirkungen.
Bereitet Euch vor, Zielgruppen
und Kampagnen nach Wert zu
managen.
Tracking Prevention
(ITP)
Ja, es gibt Lösungen. 8.3.2022 –
Die Kundendaten-Konferenz!
Seid dabei!
Zero-Party Data on
the rise
ZPD sind super spannend, da ihr
gute und vor allem auch qualitative
Daten bekommen könnt. ZPD lassen
sich sehr gut mit First-Party-Daten
kombinieren.
Systematisiertes
CLV-Management
Der Schlüssel zu eurem Erfolg ist
der CLV. Der CLV ist flexibel und
gut messbar! Die Net Revenue
Retention ist euer Freund!
Predictive CRM ist
der Schlüssel
Ziel muss es sein, den Wert jedes
Kunden zu steigern, indem man
ihn versteht, Werte erzeugt und
individuelle Vorhersagen macht.
1 2 3
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crossengage.io
Dr. Markus Wübben
Dr. Markus Wübben, Founder & CMO
markus.wuebben@crossengage.io

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Webinar by CrossEngage: "CRM Trends 2022 – Back to the Customer"

  • 1. Dr. Markus Wübben, Co-Founder & CMO,
  • 2.
  • 3. Performance- und Acquisition-Marketing stehen vor großen Herausforderungen ATT Makes CPA Explode Cost Per Action for Non-LAT iOS Traffic +200%% >
  • 5. First-Party-Daten sind das Gold des CRMs… aber….
  • 6. First-Party-Cookie oh oh…. ITP 2.1 Löschung des Cookies Nach 7 Tagen ITP 2.2 Löschung (unter Bedingungen) Nach 1 Tag
  • 7. Was heißt das? User 1 User 2 View Product View Category Tracking Consent Granted Session Started Added Product Viewed Shopping Cart Entered Payment Details Confirmed Order 11.42 11.40 11.33 11.32 13:40 13:36 13:33 13.30
  • 8. 8. März 22 Marketing Börse – Kundendaten Trends MASTERCLASS mit marketing-boerse.de/digitalkonferenz
  • 10. What’s your style? Grob gesagt… Zero-Party-Daten sind Daten, die einem der Kunde freiwillig gibt. 50/50 Do you separate work outfit and non-work outfit? Mostly pants Pant or skirt? Casual chic How would you describe the items you have? Outfits that make me look taller You feel most comfortable when wearing … Your Style
  • 11. Preferences Grob gesagt… Zero-Party-Daten sind Daten, die einem der Kunde freiwillig gibt.
  • 12. Konzeptioneller Unterschied von Zero- und First-Party-Daten Zero-Party-Daten First-Party-Daten Nutzer liefert der Marke die Daten aktiv und aus freien Stücken Die Marke beobachtet den Nutzer, aber erst nachdem dieser seine Zustimmung gegeben hat Daten Bitte sehr!
  • 13. Vorteile von Zero-Party- Daten 1. Nicht „creepy“ 2. Präferenzen müssen nicht von First-Party-Daten abgeleitet werden 3. Aber: Sehr gut mit First-Party- Daten kombinierbar
  • 18. iOS Mail Protection Nutzer können verbergen: 1. E-Mail-Adresse 2. Öffnen von E-Mails 3. Standort 4. IP-Adresse
  • 19. 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
  • 20. 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.
  • 21. Nach Öffnungen zu managen = falsch zu managen
  • 23. 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.“
  • 24. Was ist „predictive CRM“? Mithilfe von predictive 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-Selling bzw. Up-Selling zu ermitteln, um den Customer Lifetime Value zu maximieren.
  • 25. Beispiel: Spam- to- Case Herausforderung Lösung Resultate Hohe Abmeldequote, doch Management will mehr und mehr Newsletter senden. Predictive-CRM-Modell, welches die individuelle Abmeldewahrscheinlichkeit berechnet. 74 % weniger versendete E-Mails 58 %weniger Abmeldungen 0 % verlorener Revenue > 1 Mio. € in gesicherter Umsatz (durch verhinderte Abmeldung) Frequenzoptimierung des Newsletters
  • 27. Net Revenue Retention Rate Beispiel: Definition 2021 Revenue Retention Rate 2020 2021 Net Revenue Retention Rate 2021 2020 0.5 A B A B Die 2021 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis zwischen dem Umsatz 2021 aller Kunden, die im Jahr 2020 gekauft haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2020. Acquisition
  • 28. Predicted Net Revenue Retention Rate Beispiel: Definition 2022 Revenue Retention Rate 2021 2022 Net Revenue Retention Rate 2022 2021 0.5 A B A B Die 2022 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis zwischen dem prognostizierten Umsatz 2022 aller Kunden, die im Jahr 2021 gekauft haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2021. Acquisition
  • 29. Customer 1 Net Revenue Retention by yearly cohorts in % Cohort Size
  • 30. Customer 2 Net Revenue Retention by yearly cohorts in % Cohort Size
  • 32. 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
  • 33. Nur Unternehmen, die ihre vielversprechendsten und wertvollsten Kundengruppen identifizieren und das Beste aus ihnen herausholen, werden in der Lage sein, mit dem immer schneller werdenden Wandel im Bereich des digitalen Marketings Schritt zu halten. Retoure wahrschein- lich Hoher CLV Abmeldung wahrschein- lich Brand Promoter
  • 34. Zero & First-Party-Daten Maßgeschneiderte Verhaltensprognosen wesentliche Zutaten für die Identifizierung und Entwicklung Ihrer vielversprechendsten Zielgruppen: Customer Lifetime Value Audience Activation 4
  • 35. Predictive Audiences, auf spezifisches Geschäftsmodell zugeschnitten. Promising customers High unsubscribe risk Sustainable buyers Brand fans High conversion probability next week Cherry pickers Likely to return order High churn risk
  • 36. Prio 3 €300,000 Potential Prio 2 €1,000,000 Potential Prio 1 €1,000,000 at risk Priorisieren Sie Ihre Bemühungen auf Zielgruppen mit der größten Wirkung und Dringlichkeit Customer Lifetime Value (€) Urgency high risk of unsubscribing (1,000 customers) one-time buyer audience (1,500 customers) cross-buying audience (1,500 customers) high return propensity audience (500 customers) €200,000 at risk
  • 37. Testen und aktivieren Sie Ihre Audience über alle Kanäle hinweg. Testen Sie alles: Audiences, Kanäle, Incentives, Inhalt usw. Aktivieren
  • 39. 100% 75% 50% 25% 100 % Purchase Rep.-Rate Interessierte Brands treiben das Spiel noch weiter 25 % Potential 50 % Potential 75 % Potential Constraint: Positive margin!
  • 40. Jede Käuferkohorte hat in der Vergangenheit (Marge) profitable und unprofitable Kunden sowie zukünftige (CLV) profitable und unprofitable Kunden. n-th cohort (past) cum. margin (future) CLV x% + Positive + Positive – Negative – Negative
  • 41. Erstelle diese Matrix für jede Kohorte (past) cum. margin (future) CLV + + - - (past) cum. margin (future) CLV + Positive + Positive – Negative – Negative
  • 42. 100 % # Purchase P-Rate (past) cum. Marge (future) CLV 100% 75% 50% Poor Dogs reduzieren, Fragezeichen realisieren, Flowers beleben und Stars maximieren! (past) cum. Marge (future) CLV (past) cum. Marge (future) CLV
  • 43. 2022 = ohne CRM wird es schwer ATT, Topics API, steigende Kosten, keine User IDs. Wer jetzt nicht auf CRM setzt, wird Schwierigkeiten bekommen. Nach Öffnungen zu managen = Unsinn iOS Mail Protection ist nur der Anfang und wir sehen jetzt schon die Auswirkungen. Bereitet Euch vor, Zielgruppen und Kampagnen nach Wert zu managen. Tracking Prevention (ITP) Ja, es gibt Lösungen. 8.3.2022 – Die Kundendaten-Konferenz! Seid dabei! Zero-Party Data on the rise ZPD sind super spannend, da ihr gute und vor allem auch qualitative Daten bekommen könnt. ZPD lassen sich sehr gut mit First-Party-Daten kombinieren. Systematisiertes CLV-Management Der Schlüssel zu eurem Erfolg ist der CLV. Der CLV ist flexibel und gut messbar! Die Net Revenue Retention ist euer Freund! Predictive CRM ist der Schlüssel Ziel muss es sein, den Wert jedes Kunden zu steigern, indem man ihn versteht, Werte erzeugt und individuelle Vorhersagen macht. 1 2 3 4 5 6
  • 44. crossengage.io Dr. Markus Wübben Dr. Markus Wübben, Founder & CMO markus.wuebben@crossengage.io