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

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

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Erfahren Sie alles über die wichtigsten aktuellen Trends im Marketing. Mit welchen Entwicklungen müssen Marketer in diesem Jahr rechnen? Wie können Sie sich am besten vorbereiten? Eines ist sicher: Kundenbindung schlägt Akquisition.

Hier geht's zum Vortrag: https://www.youtube.com/watch?v=TyNsCv-u6Ew

Erfahren Sie alles über die wichtigsten aktuellen Trends im Marketing. Mit welchen Entwicklungen müssen Marketer in diesem Jahr rechnen? Wie können Sie sich am besten vorbereiten? Eines ist sicher: Kundenbindung schlägt Akquisition.

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

  1. 1. Dr. Markus Wübben, Co-Founder & CMO,
  2. 2. Performance- und Acquisition-Marketing stehen vor großen Herausforderungen ATT Makes CPA Explode Cost Per Action for Non-LAT iOS Traffic +200%% >
  3. 3. Nutzerindividuelle Ansprache geht nur noch über CRM
  4. 4. First-Party-Daten sind das Gold des CRMs… aber….
  5. 5. First-Party-Cookie oh oh…. ITP 2.1 Löschung des Cookies Nach 7 Tagen ITP 2.2 Löschung (unter Bedingungen) Nach 1 Tag
  6. 6. 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
  7. 7. 8. März 22 Marketing Börse – Kundendaten Trends MASTERCLASS mit marketing-boerse.de/digitalkonferenz
  8. 8. Was sind denn Zero-Party-Daten? (ZPD)
  9. 9. 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
  10. 10. Preferences Grob gesagt… Zero-Party-Daten sind Daten, die einem der Kunde freiwillig gibt.
  11. 11. 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!
  12. 12. 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
  13. 13. CRM ohne Daten? Geht das?
  14. 14. Podcast: Im Consideration-Set bleiben
  15. 15. Live-Shopping: Nutzergewinnung
  16. 16. iOS Mail Protection
  17. 17. iOS Mail Protection Nutzer können verbergen: 1. E-Mail-Adresse 2. Öffnen von E-Mails 3. Standort 4. IP-Adresse
  18. 18. 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
  19. 19. 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.
  20. 20. Nach Öffnungen zu managen = falsch zu managen
  21. 21. Also, wie managen wir Kunden in 2022?
  22. 22. 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.“
  23. 23. 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.
  24. 24. 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
  25. 25. Kann man das systematisieren?
  26. 26. 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
  27. 27. 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
  28. 28. Customer 1 Net Revenue Retention by yearly cohorts in % Cohort Size
  29. 29. Customer 2 Net Revenue Retention by yearly cohorts in % Cohort Size
  30. 30. Was machen wir jetzt damit?
  31. 31. 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
  32. 32. 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
  33. 33. Zero & First-Party-Daten Maßgeschneiderte Verhaltensprognosen wesentliche Zutaten für die Identifizierung und Entwicklung Ihrer vielversprechendsten Zielgruppen: Customer Lifetime Value Audience Activation 4
  34. 34. 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
  35. 35. 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
  36. 36. Testen und aktivieren Sie Ihre Audience über alle Kanäle hinweg. Testen Sie alles: Audiences, Kanäle, Incentives, Inhalt usw. Aktivieren
  37. 37. Für die Fortgeschrittenen
  38. 38. 100% 75% 50% 25% 100 % Purchase Rep.-Rate Interessierte Brands treiben das Spiel noch weiter 25 % Potential 50 % Potential 75 % Potential Constraint: Positive margin!
  39. 39. 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
  40. 40. Erstelle diese Matrix für jede Kohorte (past) cum. margin (future) CLV + + - - (past) cum. margin (future) CLV + Positive + Positive – Negative – Negative
  41. 41. 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
  42. 42. 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
  43. 43. crossengage.io Dr. Markus Wübben Dr. Markus Wübben, Founder & CMO markus.wuebben@crossengage.io

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