Profilsegmentierung: Die Vorteile der Kundenpersonalisierung

Moderne Vermarkter investieren viel Zeit und Mühe in die „1:1-Personalisierung“. Sie suchen ständig nach Möglichkeiten, Inhalte für bessere und maßgeschneidertere Markenerlebnisse zu optimieren, die zu mehr Umsatz und Markentreue führen – und all dies wäre ohne Profilsegmentierung nicht möglich. Bevor Sie sich über ein anderes Schlagwort oder einen anderen Begriff Gedanken machen, den Sie kennen müssen, tun Sie es nicht. Wir haben einige fantastische Beispiele für die Profilsegmentierung für Sie.

Kein Vermarkter ist jedoch in der Lage, manuell personalisierte Inhalte für jeden Kunden in seiner Datenbank zu erstellen. Ganz gleich, wie viele Hunderttausende oder Millionen von Kontakten eine Marke hat, es ist verblüffend, sich nur vorzustellen, wie viel Zeit für diese Anpassung benötigt wird. Um die Personalisierung zu ermöglichen, stützen sich Marketingspezialisten stattdessen stark auf die Segmentierung von Kundenprofilen .

Das Problem ist, dass sogar die Segmentierung so unglaublich komplex geworden ist, dass es genauso entmutigend ist, Zielgruppen manuell zu segmentieren, wie sie zu personalisieren.

Um mit Kunden auf persönlicher Ebene in Kontakt zu treten, verlassen sich führende Marken auf die Segmentierung von Kundenprofilen, die durch künstliche Intelligenz (KI) und Daten, insbesondere Erstanbieterdaten, ermöglicht wird.

Segmentierung von First-Party-Daten und Kundenprofilen

First-Party-Daten sind einfach Informationen, die Sie direkt vom Kontakt erfassen und zu deren Verwendung Sie berechtigt sind. Jedes Mal, wenn ein Kontakt mit Ihrer Marke interagiert und Sie seine Details aufzeichnen, generieren Sie First-Party-Daten. Beispiele sind Kundenfeedback, Kaufdaten im Geschäft, Daten aus sozialen Medien und Umfragedaten.

First-Party-Daten beinhalten eine Vielzahl von Vorteilen:

1. Zuverlässig. Da diese Daten direkt von Ihrem Kontakt stammen, sind sie von höherer Qualität und genauer als Daten von Zweit- oder Drittanbietern, die aus indirekten Quellen stammen.
2. Kosteneffizient. First-Party-Daten sind weniger teuer als Second- oder Third-Party-Daten, die von anderen Unternehmen oder Datenaggregatoren erworben wurden. Natürlich brauchen Vermarkter die Technologie, um sie zu sammeln.
3. Konform. Mit mehr Vorschriften wie der DSGVO und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) müssen Unternehmen sicherstellen, dass die von ihnen verwendeten Daten ihnen keine rechtlichen Probleme bereiten. First-Party-Daten bieten Kontrolle darüber, die Zustimmung des Kunden zu ihrer Verwendung einzuholen.
4. Relevant. Die Daten, die Vermarkter aus Zweit- und Drittquellen erhalten, können für ihre Interaktion mit Kunden relevant sein oder auch nicht.

Relevante First-Party-Daten sind das Lebenselixier der Kundenprofilsegmentierung.

Nehmen Sie das Beispiel der Einführung eines neuen Zubehörs für Küchengeräte. Durch die Verwendung der von Ihnen gesammelten First-Party-Daten können Sie bestimmte Kundengruppen ansprechen. Sie können drei Gruppen ansprechen: Kunden, die das Gerät im letzten Jahr gekauft haben; Kunden, die mindestens zwei weitere Zubehörteile für das Gerät gekauft haben; und diejenigen, die verwandte Rezepte in Ihrem Blog lesen.

Mithilfe der Automatisierung innerhalb einer Kundenbindungsplattform können Sie Kampagnen mit relevanten Nachrichten an die segmentierten Gruppen einrichten. Wenn sich Kunden mit Ihrer Marke beschäftigen, werden einige Maßnahmen ergreifen, die sie automatisch in eines der Segmente einordnen, was dann die entsprechende Kampagne auslöst.

Ohne First-Party-Daten wäre eine solche personalisierte Kampagne niemals möglich.

Beispiele für Profilsegmentierung: 3 Marken entdecken die Vorteile der Personalisierung

Ein hypothetisches Beispiel ist schön, aber reale Beispiele für die Profilsegmentierung machen mehr Spaß und sind aufschlussreicher.

Drei Marken nutzen First-Party-Daten, um personalisierte, relevante Erlebnisse bereitzustellen – und haben die größten Vorteile entdeckt:

1. Innovasport: Kundenbindungsprogramm boomt nach Segmentierung
2. Orlebar Brown: Das Entfernen von Datensilos sorgte für beeindruckende CX und Engagement
3. BrandAlley: Relevantes Messaging erhöhte das durchschnittliche Bestellvolumen um 10 %

Innovasport: Segmentierung von Kunden überhöht das Treueprogramm

Ein Treueprogramm ist eine reichhaltige Quelle für First-Party-Daten. Innovasport, ein führender Sportartikelhändler, hat ein neues Treueprogramm namens Legends eingeführt, um seinen Kundenlebenszyklus besser zu verstehen und tiefere Einblicke in die Kundenpräferenzen zu erhalten.

Innovasport hat Legends als abgestuftes Programm konzipiert, das Kunden in niedrige, mittlere und hohe Ausgaben unterteilt. Auf diese Weise ist das Marketingteam besser in der Lage, Rabatte anzubieten, die auf der Grundlage des Kaufverhaltens des Kunden auf ihn zugeschnitten sind. Sie bieten auch eine Willkommenskampagne mit einfacher Sichtbarkeit der Programmvorteile und -prämien sowie Echtzeitkommunikation. Das Programm wurde entwickelt, um sowohl die Kaufhäufigkeit als auch den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) zu erhöhen.

Nur zwei Monate nach dem ersten Start wuchs das Legends-Programm auf 350.000 Mitglieder an. Nicht nur das, ihre E-Mail-Öffnungsrate stieg von 8 % auf 35–40 %.

Die Verwendung der richtigen Botschaft, um die richtige Zielgruppe zu erreichen, wirkt sich nachhaltig auf die Kundenbeziehungen aus.

Orlebar Brown: Personalisierte CX erzielt beeindruckende Ergebnisse

Durch die Segmentierung von Kunden in Bezug auf ihren Lebenszyklus der Interaktion mit einer Marke können Marketingspezialisten ihre Botschaften effektiver personalisieren. Sie können auch Schritte unternehmen, um Kunden wieder auf Kurs zu bringen, wenn sie sich verirren.

„Nutzen Sie, ob ein Kunde neu ist, ob er aktiv ist, sich nicht mehr engagiert und auch wann er inaktiv wird“, sagt Sebastiano Elia, Head of CRM & Customer Insight, Orlebar Brown, ein Einzelhändler für Herren-Bademode.

Schon früh hatte die Marke mit der Personalisierung zu kämpfen, da Datensilos und Systeme nicht miteinander kommunizieren konnten. Durch die Konsolidierung ihrer Daten in einer einheitlichen Kundenbindungsplattform haben sie jedoch erstaunliche Fortschritte erzielt.

Orlebar ist von der Verwendung eines Vornamens dazu übergegangen, seine Botschaften an die Käufer auf der Grundlage ihrer Lebenszyklusphase anzupassen. Durch Datenanalyse und Tools wie visuelle Affinität kann Orlebar maßgeschneiderte Empfehlungen liefern und neue Kunden besser willkommen heißen, aktive Kunden binden und abwandernde Kunden zurück ins Geschäft locken.

BrandAlley: Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI und First-Party-Daten

Das Marketing hat die Möglichkeit, relevant zu bleiben, indem es über die Veränderungen der Verbrauchertrends auf dem Laufenden bleibt. Wenn sich die Interessen des Verbrauchers zwangsläufig ändern, sollten sie frei von Segment zu Segment fließen können.

BrandAlley versendet eine große Menge an E-Mails an seine Kunden. Durch die Einführung von KI für die Kundenbindung war BrandAlley in der Lage, Kunden strategisch mit relevanten Botschaften anzusprechen.

„Wir haben dafür gesorgt, dass wir mit den richtigen Kunden in der richtigen Sprache sprechen“, sagt Alexandra Vancea, Head of Marketing, BrandAlley

Das Marketingteam verzeichnete in einem bestimmten Segment des Kundenlebenszyklus eine Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts um 10 %. Sie konnten auch 24 % der Kunden zurückgewinnen, die wahrscheinlich abwandern würden.

Erzielen Sie eine 1:1-Personalisierung mit Profilsegmentierung

First-Party-Daten sind für die automatisierte Segmentierung von Kundenprofilen von entscheidender Bedeutung. Ohne sie ist personalisiertes Marketing in großem Maßstab nur ein Wunschtraum, aber damit können Marketingspezialisten direkt auf Kundeninteressen eingehen und vermeiden, ihre Aufmerksamkeit auf irrelevante Inhalte zu verschwenden.

Mit einer Kundenbindungsplattform, die eine solche Automatisierung unterstützt, können Marketingspezialisten eine 1:1-Personalisierung im großen Maßstab erreichen und eine herausragende Kundenbindung fördern.

Die oben genannten Anwendungsfälle beschreiben Segmentierungsstrategien basierend auf Kundenausgabeebenen, Kundenlebenszyklus und Kundeninteressen. Die Art und Weise, wie Sie First-Party-Daten verwenden, um Ihr Publikum zu segmentieren, hängt stark von Ihrem Marketingziel und Ihren Produkten ab. Andere gängige Datenpunkte, die für die Segmentierung verwendet werden, sind Alter, Geschlecht, Kaufhistorie, Kaufhäufigkeit, Kanalpräferenzen, Käufe im Geschäft gegenüber webbasierten Käufen und vieles mehr.

Teile und herrsche!