Wie Big Data das Einzelhandelsmarketing transformieren wird
Einzelhandelsvermarkter haben lange versucht, die Idee des One-to-One-Marketings zu approximieren. In einer idealen Welt würden Vermarkter dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit die relevanteste Kommunikation liefern.
Digitale Technologien haben die Anzahl der 1-zu-1-Kommunikationskanäle erheblich erhöht. Mailings werden beim Druck individualisiert, Check-out-Coupons werden in Echtzeit ausgestellt und Websites, Online-Shopping-Portale und Smartphone-Apps schaffen neue Berührungspunkte mit den Kunden. Doch die Herausforderung, die “richtige” Kommunikation für den einzelnen Kunden zu bestimmen, bleibt enorm.
Das Einzelhandelsmarketing ist heute durch Kundensegmentierung eingeschränkt
Konsumgüterunternehmen und Einzelhändler verwenden gleichermaßen Markt- und Kundensegmentierungen, um Verbraucherbedürfnisse, Produktpräferenzen und Verwendungsmöglichkeiten zu bestimmen, um ihre Marketingkampagnen zu entwerfen und zu zielen. Leider ist die Herausforderung für Einzelhändler enorm, da sie eine sehr breite Palette von Kundengruppen mit einem großen Produktportfolio bedienen und ein eher dynamischer Markt mit oft ausgeprägten lokalen Unterschieden die Komplexität erhöht.
Die Strategieberatung McKinsey schlägt vor, dass Segmentierungsbemühungen nur praktikabel und nachhaltig sein werden, wenn die Anzahl der Segmente unter 10 liegt. Kein Wunder, dass Vermarkter Schwierigkeiten haben, die Lücke zwischen den Bedürfnissen von Millionen von Kunden und einer einstelligen Anzahl von Kundensegmenten zu überbrücken.
Targeting: Big Data-Technologien ersetzen Kundensegmentierung durch individuelle Kundenanalyse
Big Data-Technologie wird Vermarktern einen großen Schritt näher an das Ideal der echten 1-zu-1-Kommunikation bringen, bei der der Marketingaufwand nicht darin besteht, Kunden in eine Kampagne zu integrieren, sondern beim einzelnen Kunden und seinen Bedürfnissen beginnt.
Die Kernidee ist recht intuitiv. Indem man sich den Warenkorb eines Kunden (beim Check-out) oder besser noch die Kaufhistorie (durch Kundenbindung Kartendaten) !
im Vergleich zu den Warenkörben und Kaufhistorien von Millionen anderer Kunden ansieht, können “ähnliche” Kundenprofile identifiziert und verwendet werden, um herauszufinden, welche anderen Produkte und Dienstleistungen den Kunden ansprechen werden.
Die Grundlage für diese fortschrittliche Verhaltensanalyse sind Point-of-Sale-(Beleg-)Daten sowie Kundenkarten-Daten, sofern verfügbar.
Die nahezu Echtzeitfähigkeit solcher Systeme kann heute ohne hohe Kosten durch eine intelligente Architektur erreicht werden, die eine effiziente Speicherung und schnelle Abrufung großer Datenmengen ermöglicht. In einem kürzlich erschienenen Whitepaper haben wir gezeigt, dass alle Belegdaten selbst der größten Einzelhandelsnetzwerke auf einem Smartphone verarbeitet werden können.
Messung: Kundenhistorie und Warenkorb-Analyse ermöglichen die Messung von Konversion, Uplift und Kannibalisierung
Die Quantifizierung des ROI einer Marketinginitiative ist entscheidend, aber im Einzelhandel sehr komplex, da sich die Auswirkungen einer Promotion oder eines Gutscheins oft nicht nur auf das beworbene Produkt, sondern auf das gesamte Produktportfolio auswirken. Substitution, Kannibalisierung und langfristige Auswirkungen spielen alle eine wichtige Rolle für den ROI.
Vermarkter sind heute von einer direkten Rückkopplungsschleife über ihre Initiativen ausgeschlossen und müssen weitgehend “einäugig” arbeiten. Big Data-Technologien ermöglichen es, dieses Problem zu lösen, indem sie die Kaufhistorie und den Warenkorb eines Kunden in Bezug auf vergangene und laufende Aktionen und Gutscheine analysieren.
Leistung: Eine geschlossene Rückkopplungsschleife schafft ein Lernsystem
Genau wie Vermarkter Transparenz bei Konversion und Marketing-ROI wünschen, werden Empfehlungsmaschinen erheblich verbessert, wenn sie die Qualität der angewandten Verhaltensanalyse direkt messen können. Durch Iterationen wird der Algorithmus verbessert oder “lernt”. Die statistische Lerntheorie ist hier ein unschätzbarer Bestandteil.
Die Voraussetzung sind klar definierte Erfolgs-/Misserfolgsmerkmale (Marker), die automatisch verfolgt werden können, um dem System das erforderliche direkte Feedback zu liefern. Glücklicherweise können Gutscheine, die verwendet werden, Aktionen, die wahrgenommen werden, Veranstaltungen, die besucht werden, oder andere Formen von Kundenaktionen, die eindeutig mit der Marketingkommunikation verknüpft werden können und automatisch gemessen werden können, für diesen Zweck gut dienen.
Big Data schafft die Grundlage
Big Data hat die Grundlage für das geschaffen, was wir für grundlegende Verbesserungen in der Art und Weise halten, wie das Marketing seine Kampagnen auf das Unternehmen ausrichten, bewerten, optimieren und letztendlich in Gewinne umwandeln kann.
Darüber hinaus waren die technologischen Barrieren für Innovationen im Einzelhandel noch nie so niedrig, und wir glauben, dass Vorreiter Wettbewerbsdruck erzeugen werden, der die Branche transformieren wird. Aufregende Zeiten stehen bevor!
