Wir befinden uns mitten in der Cookie-Apokalypse. Auf der Kundendaten Trends 2022 haben Thomas Tauchner von Daten- und Trackingspezialist JENTIS und Dr. Markus Wuebben erklärt, warum Marketer jetzt handeln sollten. ✅ Warum sind First-Party-Daten in Gefahr? ✅ Warum sind die Auswirkungen verheerend? ✅ Wie finden Sie den Ausweg aus dieser Misere?

1. Die Cookie-Apokalypse
rechtskonform
verhindern
Thomas Tauchner & Dr. Markus Wübben
2022

2. Speakers
Thomas Tauchner
Co-Ceo & Co-Founder
Dr. Markus Wübben
CMO & Co-Founder

3. 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.

4. 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.

5. Warum sollte ein
Tracking
„vollständig“ sein?

6. Wenn das Tracking nicht „vollständig“ ist, sehen wir doppelt
und/oder verschwommen.
Das Ergebnis:
Schlechtere prädiktive Modelle, verminderte Vorhersagequalität, Overcontacting.

7. Klarer Blick auf Kunden
Klaus:
hoher
CLV
Anna:
Churn-
gefährdet

8. iOS
Mail Protection

9. iOS Mail Protection
Nutzer können verbergen:
1. E-Mail-Adresse
2. Öffnen von E-Mails
3. Standort
4. IP-Adresse

10. 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

11. 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.

12. 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- bzw. Up-Selling zu ermitteln, um den
Customer Lifetime Value zu maximieren.

13. Warum
„predictive CRM“?

14. 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

15. Priorisierung auf Zielgruppen mit der größten Wirkung und
Dringlichkeit
Prio 3
€300,000
Potential
Prio 2
€1,000,000
Potential
Prio 1
€1,000,000
at risk
Customer
Lifetime Value (€)
Urgency
churning but former loyal audience
(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

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

17. Was ist ein
„predictive Model“?

18. Was ist ein Modell?
● Ein Modell ist ein Abbild der verfügbaren Daten und
der Frage, was mit diesen Daten zu beantworten ist.
● Ein Modell liefert eine Berechnungsvorlage
basierenden auf vergangenen Daten, wie man mit
neuen Daten (die dem Modell noch nicht bekannt
sind) eine Zielfrage beantwortet.

19. Tipp #1
Startet mit einem
Use Case und findet
ein Test-Design

20. 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

21. Tipp #2
No-Code
Model Builder
verwenden!

22. No-Code
Predictive Modeling
● Auswahl aus vordefinierten Modellen, wie z.B. CLV, 1st to
2nd order propensity, churn prediction und next best offer
● Erstellen Sie Ihre eigenen CLV-basierten Prognosemodelle
ohne Programmierkenntnisse oder technisches Know-how
● Skalierung auf Hunderte von Modellen durch die Leistung
des automatisierten maschinellen Lernens (Auto ML)
● Messen Sie relevante Erkenntnisse und KPIs über Ihre
Zielgruppen
No-Code Predictive Modelling

23. Tipp #3
Mit
Transaktionsdaten
starten!

24. Optional: Verhaltensdaten (Klickdaten), Outbound-Daten, Produktdaten usw.
Die Daten, um zu starten, habt ihr!
Transaktionen
(Rechnungs- bzw. Bestelldaten)
● Eventformat mit Datum
● Historie mind. 1-2 Jahre; mehr ist
häufig besser
● Datenfelder:
- Kunden-ID
- Datum des ersten Kontaktes mit dem Kunden
- PLZ
- Alter
- Geschlecht
- Kunden ID
- Rechnungsdatum
- Positionsnummer
in einer Bestellung
- Artikel ID
- Menge
- Preis
- Bestellart (Kauf, Rückgabe)
- Bestellkanal
- Produktgruppe
- Voucher-Information
- Deckungsbeitrag
● Datenfelder:
Kundenstammdaten

25. Tipp #4
Automatisierung
und A/B-Tests

26. Testing in CrossEngage
Testen ist in CrossEngage sehr einfach
Unsere Devise: Teste alles!

27. Dr. Markus Wübben
Co-Founder & CMO
Thomas Tauchner
2022
Thomas Tauchner
Co-Ceo & Founder
Dr. Markus Wuebben