Digitalisierung als Wachstums-Chance für den Handel
25.07.2018
Mit NBA, Marketing Optimization und Dynamic Pricing näher am Kunden
Die digitale Transformation betrifft alle Branchen, insbesondere jedoch den Handel. Im Fokus stehen vielfältige Herausforderungen. Die Digitalisierung bietet jedoch neben vielen Herausforderungen auch interessante Chancen im Customer Relationship Management.
Inhalt
- Einleitung
- Ein besseres Kundenerlebnis und höhere Conversions durch Next Best Actions
- Durch Marketing Optimization den Wert von Direktmarketing-Maßnahmen steigern
- Geschäftsoptimierung mit Dynamic Pricing und Geofencing am POS
Einleitung
Der Handel muss sich aktuell einigen Herausforderungen stellen. Dazu gehören die Umsetzung einer effizienten Auftragsabwicklung, das Finden der richtigen Mischung aus stationärem und Online-Handel sowie das sinnvolle Zusammenführen der Prozesse zwischen den beiden Welten, insbesondere im Bereich der Logistik.
Ebenso haben sich die Erwartungen der Kunden an „ihren“ Händler gewandelt: Ein auf sie abgestimmtes und personalisiertes Einkaufserlebnis über den Kanal ihrer Wahl sowie eine Lieferung zur Haustür – in kürzester Zeit und zu niedrigen Kosten – sind zur Selbstverständlichkeit geworden.
In Zeiten des Umbruchs bietet die Digitalisierung neben vielen Herausforderungen auch Chancen. Wir stellen Ihnen drei Use Cases für die Optimierung der Kundeninteraktion aus dem Bereich Big Data vor.
Ein besseres Kundenerlebnis und höhere Conversions durch Next Best Actions
Eine personalisierte Ansprache, individuell auf den Empfänger zugeschnittene Beratung, Services und Angebote, die sie zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal erreichen – für Kunden bedeutet die Ansprache durch Next Best Actions (NBA) vor allem eins: Ein optimales Kundenerlebnis. Für Unternehmen bieten NBAs die Möglichkeit, Kampagnen und Angebote gezielt auf Ihre Kunden auszurichten und somit Response-Quoten sowie Conversion-Raten zu steigern.
Ermöglicht wird dies durch die Echtzeit-Auswertung von Kundendaten, das damit verbundene Antizipieren des individuellen Kundenbedarfs und die durch Regeln und Ausschlusskriterien ermittelte, passende Kommunikation – unabhängig davon ob es sich um einen In- oder Outbound Kundenkontakt handelt.
Neben den notwendigen Prozessanpassungen im Kampagnenmanagement ist die technische Automatisierung unbedingte Voraussetzung für das effektive Aussenden von Next Best Actions: Diese setzt sich aus einer Datengrundlage innerhalb einer Datenbank sowie verschiedener Algorithmen zusammen, die zu festgelegten Zeitpunkten alle Prognosen (Scores) für die Kunden berechnen.
Im Anschluss werden Selektionskriterien, Regeln und Ausschlusskriterien auf die Gesamtmenge der Kunden angewendet.
Die so identifizierte Menge wird anschließend an eine Aussendeplattform übermittelt. Im Sinne eines über alle Kanäle vernetzten und einheitlichen Kundenerlebnisses, sollte hier nicht nur die Aussendung an rein digitale Kanäle wie E-Mail, Webshops oder Apps berücksichtigt werden. Auch klassische Kanäle, beispielsweise das Frontend von In- und Outbound Callcentern oder der POS, sollte berücksichtigt werden. Besonders wichtig ist hierbei der sogenannte Rückkanal. Nach jedem Kundenkontakt durch Next Best Activities wird die jeweilige Kundenreaktion über den jeweiligen Kanal erfasst und wieder in die Analytik zurückgespielt – so wird die Datenbasis und die verwendeten Regeln laufend entlang des Kundenbedarfs optimiert.
Durch Marketing Optimization den Wert von Direktmarketing-Maßnahmen steigern
Marketing Optimization Systeme ermöglichen das Steuern von Marketingaktivitäten mit dem Ziel, den maximalen Erfolg bei den vom Unternehmen gewünschten Ergebnissen zu erreichen. Zudem können Szenarien, wie beispielsweise die Auswirkungen von Budgeteinschränkungen, vertestet und evaluiert werden.
Viele Handelsunternehmen bewegen sich in einem dynamischen und wettbewerbsreichen Marktumfeld, so dass sie einem wachsenden Druck auf Responsequoten und Kundenumsätzen unterliegen. Nicht selten hat dies zur Folge, dass unter anderem Marketingbudgets gekürzt werden. Die Implementierung von Marketing Optimzation Systemen hilft dabei, trotz sinkender Etats eine profitable Aussendung über kostenintensivere Kanäle (z.B. das Versenden von Katalogen) zu ermöglichen und die Kundenselektion auf Basis von kundenindividuellen Scores und definierten Kontaktstrategien zu optimieren. Ziel ist es, hierdurch eine bestmöglichste Verteilung der Kunden auf diese Kanäle zu erreichen. Um ein solches System effizient und erfolgreich in einem Unternehmen einbinden zu können, sind neben der Erfassung fachlicher und technischer Anforderungen, die erfolgreiche Integration von neuen Kampagnenprozessen und die Akzeptanz von veränderten Verantwortlichkeiten wesentliche Erfolgsfaktoren.
So ist es möglich, durch die Implementierung einer Marketing Optimization Lösung sowie einer zentralen Steuerung der Optimierungsläufe eine größere Transparenz über die Verteilung von Marketing Budgets zu erhalten. Im Ergebnis werden die Budget-Verteilungen aufgebrochen und markt- und bedarfsgerecht anhand der Optimierungsergebnisse aufgesplittet und bestmöglich verwendet.
Geschäftsoptimierung mit Dynamic Pricing und Geofencing am POS
Dynamic Pricing beschreibt in real-time erfolgende Preisanpassungen unter Einbeziehung unterschiedlicher Faktoren, beispielsweise des Wettbewerbsverhaltens, der Analyse des Kundenverhaltens sowie dessen Preissensibilität. Die Berechnung der jeweils neuen Preise erfolgt automatisch durch Algorithmen.
Im Elektronikhandel zeigt sich, wie schnell auf Preisänderungen der Konkurrenz reagiert wird. Sobald die Elektronik-Riesen Media Markt und Saturn in ihren Prospekten neue Angebote bewerben, zieht Amazon unmittelbar mit seinen Preisen nach und passt diese in real-time an.
Um hier mithalten zu können, müssen sich stationäre Geschäfte zunehmend mit dem Thema Digitalisierung auseinandersetzen, sodass Tablets und Smartphones in Zukunft im stationären Einkauf nicht mehr nur zum Online-Preisvergleich aus der Hosentasche gezogen werden. Mithilfe von Geofencing können mobile Endgeräte vielmehr Teil eines erweiterten Einkaufserlebnisses werden und den E-Commerce stärker mit dem stationären Geschäft verzahnen. In Zukunft sollen Kunden, die ein Ladengeschäft betreten, durch diesen gelotst werden. Auf dieser Grundlage profitiert das Unternehmen davon, Kunden in einem Zuge zu identifizieren und dabei neue Daten zur Weiterverarbeitung und Analyse zu erheben – ein Kreislauf entsteht. So werden, abseits des Online-Shoppings, auch andere Verhaltensmuster erkennbar.
Mit dieser Technologie lässt sich beispielsweise herausfinden, in welcher Geschäftsabteilung sich ein Kunde die meiste Zeit aufhält und mit welchem Produkt er sich dort überwiegend beschäftigt. Dies kann dazu genutzt werden, bei der anschließenden Angebotserstellung adäquate Produkte im Mobile oder Onlineshop hervorzuheben, für die sich der Kunden am meisten interessiert hat.
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