Wie Big Data das Retail Marketing transformieren wird
Einzelhandelsmarketer haben schon lange versucht, dem Konzept des One-to-One-Marketings nahe zu kommen. In einer idealen Welt würden Marketer dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit die relevanteste Kommunikation zustellen.
Digitale Technologien haben die Anzahl der 1-zu-1-Kommunikationskanäle erheblich erhöht. Mailings werden im Druck individualisiert, Check-out-Gutscheine werden in Echtzeit ausgegeben, und Websites, Online-Shopping-Portale sowie Smartphone-Apps schaffen neue Berührungspunkte mit den Kunden. Dennoch bleibt ** die Herausforderung, die ‚richtige‘ Kommunikation für den einzelnen Kunden zu bestimmen, enorm.**
Das Einzelhandelsmarketing heute wird durch Kundensegmentierung eingeschränkt
Sowohl Konsumgüterunternehmen als auch Einzelhändler nutzen Markt- und Kundensegmentierungen, um Verbraucherbedürfnisse, Produktpräferenzen und Nutzungssituationen zu ermitteln und daraus ihre Marketingkampagnen zu gestalten und auszurichten. Unglücklicherweise ist die Herausforderung für Einzelhändler enorm, da sie ein sehr breites Spektrum an Kundengruppen über ein riesiges Produktportfolio bedienen, und ein recht dynamischer Markt mit oft ausgeprägten lokalen Unterschieden die Komplexität weiter erhöht.
Die Strategieberater von McKinsey schlagen vor, dass Segmentierungsbemühungen nur praktikabel und nachhaltig sein werden, wenn die Anzahl der Segmente unter 10 liegt. Kein Wunder, dass Marketer Schwierigkeiten haben, die Kluft zwischen den Bedürfnissen von Millionen Kunden und einer einstelligen Anzahl von Kundensegmenten zu überbrücken.
Targeting: Big Data Technologien ersetzen die Kundensegmentierung durch individuelle Kundenanalyse
Big Data Technologie wird Marketern einen großen Schritt näher an das Ideal der echten 1-zu-1-Kommunikation bringen, bei der die Marketingbemühungen nicht damit beginnen, Kunden in eine Kampagne einzuordnen, sondern mit dem einzelnen Kunden und seinen Bedürfnissen starten.
Die Grundidee ist durchaus intuitiv. Indem man den Warenkorb eines Kunden (an der Kasse) oder besser noch die Kaufhistorie (mithilfe von Treue Kartendaten) betrachtet !
im Vergleich zu den Warenkörben und Kaufhistorien von Millionen anderer Kunden können ‚ähnliche‘ Kundenprofile identifiziert und dazu genutzt werden, herauszufinden, welche weiteren Produkte und Dienstleistungen den betreffenden Kunden ansprechen.
Die Grundlage für diese fortgeschrittene Verhaltensanalyse bilden Kassendaten (Belege) sowie, falls verfügbar, Treuekartendaten.
Die nahezu Echtzeitfähigkeit solcher Systeme kann heute ohne hohe Kosten durch eine intelligente Architektur erreicht werden, die eine effiziente Speicherung und schnelle Abfrage riesiger Datenmengen ermöglicht. In einem aktuellen Whitepaper haben wir gezeigt, dass sogar alle Belegdaten der größten Einzelhandelsnetzwerke auf einem Smartphone verarbeitet werden können.
Messung: Kundenhistorie und Warenkorbanalyse ermöglichen die Messung von Konversion, Uplift und Kannibalisierung
Die Quantifizierung des ROI einer Marketinginitiative ist entscheidend, jedoch im Einzelhandel sehr komplex, da die Wirkung einer Promotion oder eines Gutscheins häufig nicht nur das beworbene Produkt, sondern das gesamte Produktportfolio beeinflusst. Substitution, Kannibalisierung und langfristige Effekte spielen alle eine wichtige Rolle für den ROI.
Marketer heute fehlt ein direkter Rückkopplungskreislauf auf ihre Initiativen, und sie müssen weitgehend ‚einkleidig‘ agieren. Big Data Technologien ermöglichen es, dieses Problem zu lösen, indem sie die Kaufhistorie und den Warenkorb eines Kunden im Verhältnis zu vergangenen und laufenden Promotionen und Gutscheinen analysieren.
Performance: Eine geschlossene Rückkopplungsschleife schafft ein lernendes System
Ebenso wie Marketer Transparenz bezüglich Konversion und Marketing-ROI verlangen, werden Empfehlungssysteme erheblich verbessert, wenn sie direkt die Qualität der angewandten Verhaltensanalysen messen können. Durch Iterationen wird der Algorithmus besser bzw. ‚lernt‘. Die statistische Lerntheorie ist dabei ein unverzichtbarer Bestandteil.
Voraussetzung sind klar definierte Erfolgs-/Misserfolgskriterien (Marker), die automatisch verfolgt werden können, um dem System das direkte Feedback zu liefern, das es benötigt. Glücklicherweise können Gutscheine, die eingelöst werden, Promotionen, die angenommen werden, besuchte Events oder andere Formen von Kundenaktionen, die unmissverständlich mit der Marketingkommunikation verknüpft und automatisch messbar sind, diesem Zweck gut dienen.
Big Data ebnet den Weg
Big Data hat den Grundstein für das gelegt, was wir als grundlegende Verbesserungen in der Art und Weise ansehen, wie Marketing seine Kampagnen zielgerichtet ausrichten, bewerten, optimieren und letztlich in Gewinne für das Unternehmen umwandeln kann.
Zudem waren die technologischen Barrieren für Innovationen im Einzelhandel noch nie so niedrig, und wir sind der Überzeugung, dass First Mover einen Wettbewerbsdruck erzeugen werden, der die Branche transformiert. Spannende Zeiten stehen bevor!
