Kundenclustering im Verlagswesen

Verlagswesen
Vertrieb, Marketing
Data Driven Innovation

Ausgangssituation

Endkunden werden heutzutage laufend mit nicht-relevanten Werbebotschaften konfrontiert. Im Regelfall erzeugen diese Angebote nur noch Ablehnung, da sie die konkreten Bedürfnisse des Adressaten unberücksichtigt und wichtige Entwicklungen außer Acht lassen:

  • Kundenwünsche und Vorstellungen sind heutzutage höchst unterschiedlich und dynamisch.
  • klassische Segmentierungen nach soziodemographischen Kriterien, Sinus-Milieus u.a. sind nur begrenzt detailliert und bilden Veränderungen des Kunden nicht ab.
  • klassische Segmentierungen verfehlen Ihre Wirkung in Vertrieb, Produktentwicklung, Operations, After Sales etc.
  • je spitzer die Zielgruppe definiert ist, desto wichtiger sind individuelle Maßnahmen mit passgenauer Kundenansprache und Angebotsauswahl

Hier setzen unsere verhaltensbasierten Kundencluster an, indem sie überholten Stereotypen reale Persönlichkeitsbilder auf Basis konkreter Kauf- und Kontaktaktivitäten gegenüberstellen. Kernfragen unseres deutschen Verlagskunden sind dabei:

  • Wie sehen meine Zielgruppen bzw. typische Personas tatsächlich aus?
  • Was wollen diese Personas wirklich? Wo liegen deren Präferenzen und Wünsche?
  • Wie kann ich meine Zielgruppen besser verstehen?

Lösung

Zielsetzung der verhaltensbasierten Clusteranalyse ist es, die anfallenden Nutzerdaten in einem 360°-Blick darzustellen. Konkret bedeutet das:

  • Kunden basierend auf ihren tatsächlichen Kauf- und Kontaktverhalten zu kategorisieren, um das reale Verhalten abzubilden
  • Einflussfaktoren für Kaufentscheidungen und Kommunikationswege zu identifizieren
  • Kundenströmungen zwischen Clustern und Produkten zu erkennen
  • auf strategischer Ebene: Kundenpfade sichtbar zu machen und neue Bedarfscluster zu schaffen.

Zu diesem Zweck nutzen wir folgende Vorgehensweise:

  1. Datensichtung: Daten-Audit, verfügbare Daten, Aufwand für etwaige Datenbeschaffung, Bewertung der Datenqualität
  2. Datenaufbereitung: Redundanzen eliminieren, absolute Kennzahlen in Trendkennzahlen übersetzen, Daten harmonisieren und normieren, Daten gewichten
  3. Datenergänzung: Potenziale externer Datenanreicherung prüfen, Datenlücken analytisch ausfüllen
  4. Clusterbildung: Cluster bilden, Auswahl der signifikanten Clustertiefe, Deskriptive Beschreibung der Cluster
  5. Modellnutzung: Kunden-/Produktpfade innerhalb der Cluster ableiten, Prognose von Next-Best-Offer, Güteprüfung der Gesamtprognose

Kundennutzen

Die Verhaltenscluster ermöglichen individuelle Werbebotschaften, die sich an den realen Präferenzen der Endkunden orientieren und entsprechend wohlwollend angenommen werden. Unser Verlagskunde profitiert von einem maßgeblichen Vertrauens- bzw. Imagegewinn sowie spürbar höheren Umsätzen. Gleichzeitig werden Streuverluste vermieden: Die Werbeausgaben sinken, während der Erfolg der Maßnahmen zunimmt.

Qualitativer Nutzen im Überblick:

  • die Geschäfte lassen sich so gestalten, dass die Kunden zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft über den richtigen Kanal angesprochen werden
  • Online- und Offlineangebote können kundenspezifisch angepasst werden – von der Produktentwicklung über den Vertrieb bis hin zu Operations und After-Sales
  • Veränderungen bei Kunden/Produkten fließen kontinuierlich in das Clustering ein
  • Kundenströme zwischen Clustern können gesteuert werden
  • transparente Bedarfscluster sind Grundlage des Kundendialogs – der Kunde fühlt sich jederzeit „abgeholt“
  • die gebildeten Cluster unterstützen ein datenbasiertes Kampagnenmanagement mit hoher Erfolgsquote bzw. Conversion Rate

Quantitativer Nutzen im Überblick:

  • weniger Streuverluste bei Marketingmaßnahmen
  • geringer „Cost per Order“
  • drastische Ergebnissteigerung bei mehrstufigen Maßnahmen: bei vierstufige Prozessen mit einem Vertriebsfunnel von durchschnittlich 25% führt eine Zunahme um je 5% zu einer Verdoppelung des Ergebnisses
  • Steigerung der Abo-Haltbarkeit

Für unseren Verlagskunden bedeutet das konkret:

  • 8-fach höhere Responsequote
  • 4-fach höhere Conversion auf Aktionsketten
  • Steigerung des Umsatzes um 30%
  • Abo-Wachstum um 24%
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