10 Trends im Social Media Marketing 2015 – Trend Nr. 3: Individualisierung

von Fred Geiger

Trend Nr. 3: Individualisierung

Das Web bietet über die unzähligen Stamm- und Bewegungsdaten von Kunden, die gerade auch in den Sozialen Medien verfügbar sind, schon heute die theoretische Möglichkeit one-to-one Marketing zu betreiben und damit einen uralten Traum eines jeden Marketingverantwortlichen wahr werden zu lassen. In der Realität werden die Potenziale der Marketingautomatisierung und des Big-Data-Managements aber bei weitem noch nicht ausgeschöpft.

Das Problem:

Durch die Verknüpfung von Webanalytics-Daten, Informationen aus Bewegungs- und Stammdaten von Kundenbindungsprogrammen, Profilen und Verhalten in Sozialen Medien jeweils in Verbindung mit intelligenten Algorithmen und der effizienten Umsetzung mit cleveren Marketing-Automatisierungstools gibt es heute schon die Möglichkeit die Kundenansprache zu individualisieren. Theoretisch wäre das heute schon möglich:

Targeting und Retargeting Beispiele

In der Praxis stellt sich dies aber als schwierig heraus. Zum einen gibt es die datenschutzrechtliche Problematik zu beachten, die vereinfacht ausgedrückt, den Austausch personalisierter Daten verbietet. Zum anderen fehlt in den Unternehmen auf der Marketingseite, fast immer das Fachwissen, aber oft auch nur die Phantasie und der Mut solche Lösungen umzusetzen. Fälschlicher Weise wird „Big Data“ (denn genau darum geht es) zum IT-Thema, weil dort die technischen Fachleute sitzen und nicht zum Marketingthema (der Bereich, wo es eigentlich hingehört).

Die Lösung:

Die systematische Kundenansprache, die letztendlich das Ziel des one-to-one Marketing verfolgt kann zunächst in praktisch jedem Unternehmen, das über ausreichend getaktete Bewegungsdaten des Kunden verfügt, umgesetzt werden. Im Web selbst ergeben sich daraus verschiedene Targeting-Möglichkeiten:

Semantisches Targeting

..hier  versuche ich meine Werbung schlicht im passenden Umfeld zu schalten, z.B. Kunde ist auf einer Kaufseite für Autos und schaut sich Familien-Vans an. Ich spiele dort die passende Werbung zu. Diese ist eventuell über Cookies verifiziert.

Behavioural-Targeting

..hier werden weitere technische Daten berücksichtigt, so kann der Kunde z.B. geografisch genau eingegrenzt werden, mit seinen Rechnerdaten (Plug-Ins, Taktfrequenz, Verbindungsgeschwindigkeit) und Besuchsfrequenzen können weitere Rückschlüsse gezogen werden und so längerfristige Interessen ermittelt werden.

Predictive-Behavioural-Targeting

Im nächsten  Schritt werden dann diese User-Daten durch statistische Daten ergänzt. Hier werden weitere Pooldaten von anderen Anbietern mit eingespielt. Beispiel: 34 % der Kunden, die sich ein bestimmtes Buch über Ehescheidungen angeschaut haben, suchen innerhalb der nächsten vier Wochen via Web einen Scheidungsanwalt in ihrer Region

Retargeting

Beim Retargeting versuche ich in den Weiten des Webs Kunden wieder zu finden, die sich meine Leistungen schon einmal angeschaut haben und bei denen ich mich jetzt auf Fremdseiten wieder in Erinnerung zu rufen suche.

Social-Media-Targeting

Das machen dann Facebook & Co.

In einem weiteren Schritt reichen darüber hinaus die Daten aus dem „Inneren Kreis“, sprich die Inhouse verfügbaren Informationen aus, um daraus eine 100 % individuelle Kundenansprache zu generieren. Letztendlich geht es zunächst nur um eine hinreichend genaue Abbildung der Customer Journey und eine sinnvolle Interpretation dieser Daten. Bereits auf der CRM-Ebene können durch die Verknüpfung der Offline- mit der Onlinewelt so große Datenmengen gewonnen werden, dass eine komplette Individualisierung der Kundenansprache möglich wird. Nehmen wir an, wir haben einen Lead, also einen potenziellen Neukunden, bei einem Adresshändler gekauft und schreiben ihn mit einem Direktmail Anfang Juli an. So könnte es dann weitergehen:

Customer Journey Premeon

Dazwischen noch klassische Werbung in der örtlichen Tageszeitung, Besuch des potentiellen Kunden auf der Messe und Kontakt mit unserem Callcenter wegen einer Reklamation zu einem völlig anderen Produkt aus unserem Sortiment.  

Mit Ausnahme der Werbung in der örtlichen Tageszeitung, könnten wir jetzt alle Daten direkt für das Schnüren eines one-to-one Marketingprofils nutzen – wenn wir Sie denn alle erfassen und sinnvoll miteinander verknüpfen.

In einem nächsten Schritt gilt es dann verfügbare Social Media Daten (z.B. aus Kundendaten und aus Webanalytics sowie Marktforschung gewonnene Profile) zu schlüssigen Prognosen zu verarbeiten. Mit diesem „Predictive Social Media Targeting“ erreichen wir (einen hohen Automatisierungsgrad vorausgesetzt) dann potenziell auch ein effizientes 1:1 Marketing, denn ein einzelner Kunde erhält tatsächlich ein für ihn individuelles Marketingpaket. Ein Mailing, das aus seinen Stamm- und Bewegungsdaten erzeugt wird; ein individuelles Angebot, das aus seinem Verhalten und seinen soziografischen Daten generiert ist (z.B. Bundle statt Barrabatt). Am Ende steht vielleicht sogar ein kundenindividuelles „Dynamic Pricing“, d.h. jedem Kunden kann sogar der passende spezifische Preis für ein Produkt oder eine Dienstleistung gemacht werden.   

Sie finden das ungerecht? Das mag uns unser ethisch-moralischer Kompass ins linke Ohr flüstern. Wenn wir allerdings Marketing unter reinen Wertschöpfungsaspekten in einem darwinistisch geprägten globalen Wettbewerbsumfeld betrachten, muss dies genau die Überlebensstrategie für die meisten Unternehmen sein, nämlich Individualisierung zur Profitmaximierung.

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