Warum modernes Marketing auf tiefe Segmentierung und Personalisierung setzen muss.

Viele Jahre lang haben Online-Marketer versucht, sich über sozio-demografische Parameter Zugang zu ihrer Zielgruppe zu verschaffen und das Customer Engagement zu erhöhen. Je näher sie dem durchschnittlichen digitalen Konsumenten bei der Ansprache kamen, desto vermeintlich erfolgversprechender war die Vermarktung der eigenen Produkte und Services. Solche Daten sind heute recht einfach zu beschaffen, reichen aber nicht mehr aus, um erfolgreiches Marketing aufzusetzen. Ein Beispiel: eine Erhebung von Twilio mit Hilfe des Global Web Index (GWI) unter 27.190 Teilnehmern im 1. Quartal 2023 hat ergeben, dass der durchschnittliche digitale Konsument in Deutschland eher weiblich (5 Prozent mehr als der Durchschnitt) ist, vollzeitbeschäftigt ist (mehr als 50 Prozent) und in der Stadt wohnt (44 Prozent). Darüber hinaus kauft er online vor allem Kleidung und Schuhe sowie Bücher und Videospiele. Doch was sagt das wirklich über diesen potenziellen Kunden aus?

Der durchschnittliche digitale Konsument in Deutschland ist zwar eine Frau im Alter zwischen 45 und 65 Jahren, aber das sagt außer seinem Alter und Geschlecht eigentlich nichts über ihn aus. So mag eine Person Mode lieben und Atomphysikerin sein, während die andere gerne Popmusik hört und Hunde züchtet. Was in diesem Kontext vor allem nützlich ist, sind beispielsweise vertiefende Informationen über ihren konkreten Beruf und ihre Kaufhistorie. Dies verhilft Vermarktern nämlich dabei, das Kauferlebnis wirklich persönlich zu gestalten.

Das Unvorhersehbare vorhersagen

In Anbetracht des stetigen Wandels des Konsumentenverhaltens erfüllen die alten Methoden der Kundensegmentierung und des Targetings nicht mehr die Bedürfnisse der Marketer. Um das neue Kaufverhalten zu verstehen, wenden sie sich stattdessen zunehmend der Echtzeit-Personalisierung und First-Party-Data-Strategien zu. Die Echtzeit-Personalisierung stützt sich dabei auf frühere Such-, und Einkaufsdaten der Kunden, um ihnen im richtigen Moment relevante Inhalte und Optionen zu bieten. Sie basiert in der Regel auf ereignisbasierten Auslösern und kann nur auf einer soliden Grundlage aktueller Kundendaten aus verschiedenen Kanälen erfolgen.

Veraltete Ansätze über Bord werfen

Vaith Schmitz, Principal Solutions Engineer bei Twilio Segment, sagt: »Wie auch die aktuellen Diskussionen um veraltete Geschäftsmodelle zeigen, die durch technische Disruption vom Markt gefegt werden, ist es ebenfalls an der Zeit, die veralteten demografischen Kundensegmentierungsmethoden über Bord zu werfen. Konsumenten sind individuell und ihre Kaufentscheidungen sind nicht linear. Vermarkter und Kundendienstmitarbeiter brauchen genau die richtigen Daten, um flexibler in der Art und Weise zu sein, wie sie ihre Kunden ansprechen.«

Die einzige Möglichkeit, ein tieferes Verständnis von Kunden und all ihren individuellen Facetten zu erlangen, besteht darin, sich auf den Wert von First Party Data zu konzentrieren. Daher sollten Marketingstrategien nicht auf veraltete Kategorien und Vermutungen gestützt werden, wenn doch eigentlich die Kundeninteraktion mit der Marke personalisiert sein kann – und zwar sowohl in der Vergangenheit als auch in der Gegenwart. Die Zusammenführung all dieser Daten aus allen Bereichen des Unternehmens in einer einzigen Quelle hilft den Unternehmen, genau zu wissen, was ihre Kunden brauchen, wann immer sie es sie es brauchen.

 

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Die Bedeutung von First Party Data für das Kundenverständnis

 

In der heutigen Zeit, in der Kunden immer anspruchsvoller und informierter sind, reicht es nicht mehr aus, sich auf demografische oder verhaltensbezogene Daten zu verlassen, um sie zu segmentieren und anzusprechen. Kunden erwarten personalisierte und relevante Erlebnisse, die ihren individuellen Bedürfnissen und Präferenzen entsprechen. Um diese Erwartungen zu erfüllen, müssen Unternehmen ein tieferes Verständnis von ihren Kunden und all ihren individuellen Facetten erlangen. Die einzige Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, sich auf den Wert von First Party Data zu konzentrieren.

 

First Party Data sind die Daten, die ein Unternehmen direkt von seinen Kunden sammelt, sei es durch Interaktionen auf der Website, in sozialen Medien, in mobilen Apps oder durch andere Kanäle. Diese Daten sind authentisch, aktuell und relevant für das Unternehmen und seine Ziele. Sie ermöglichen es dem Unternehmen, ein umfassendes Bild von seinen Kunden zu erstellen, das über demografische oder verhaltensbezogene Merkmale hinausgeht. Mit First Party Data kann das Unternehmen die Bedürfnisse, Wünsche, Motivationen, Schmerzpunkte und Zufriedenheit seiner Kunden verstehen und entsprechend handeln.

 

First Party Data bieten viele Vorteile für Unternehmen, die ihre Kunden besser verstehen und bedienen wollen. Zum einen sind sie kostengünstiger und effizienter als der Kauf oder die Anreicherung von Daten von Drittanbietern, die oft ungenau, veraltet oder irrelevant sind. Zum anderen sind sie datenschutzkonform und respektieren die Privatsphäre der Kunden, die ihre Zustimmung zur Datenerhebung und -nutzung geben. Schließlich sind sie wettbewerbsfähiger und differenzierender als die Daten der Konkurrenz, die oft dieselben Quellen nutzen.

 

Um den vollen Nutzen von First Party Data zu erzielen, müssen Unternehmen jedoch einige Herausforderungen bewältigen. Die erste ist die Datenqualität. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt, vollständig und konsistent sind, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Die zweite ist die Datenintegration. Unternehmen müssen in der Lage sein, ihre Daten aus verschiedenen Quellen und Kanälen zu verbinden und zu harmonisieren, um ein einheitliches Bild ihrer Kunden zu erhalten. Die dritte ist die Datenanalyse. Unternehmen müssen über die richtigen Tools und Fähigkeiten verfügen, um ihre Daten zu interpretieren und zu visualisieren, um wertvolle Einblicke zu generieren.

 

First Party Data sind ein wesentlicher Bestandteil für das Kundenverständnis in der heutigen Zeit. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Kunden besser zu kennen und ihnen personalisierte und relevante Erlebnisse zu bieten. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen jedoch in ihre Datenqualität, -integration und -analyse investieren und sich auf den Wert von First Party Data konzentrieren.

 

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Welche modernen Methoden der Kundensegmentierung sollen Marketeers verwenden?

 

Kundensegmentierung ist ein wichtiger Bestandteil des Marketings, um die Bedürfnisse, Wünsche und Erwartungen der potenziellen Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen. Durch die Einteilung der Kunden in homogene Gruppen kann man gezieltere und effektivere Marketingstrategien entwickeln und umsetzen. Doch welche Methoden der Kundensegmentierung sind heute am besten geeignet, um die Vielfalt und Dynamik des Marktes zu erfassen?

 

Es gibt verschiedene Ansätze, wie man Kunden segmentieren kann, je nachdem, welche Kriterien man zugrunde legt. Die traditionellen Methoden basieren meist auf demografischen, geografischen oder psychografischen Merkmalen der Kunden, wie Alter, Geschlecht, Wohnort, Einkommen, Lebensstil oder Werte. Diese Methoden sind zwar einfach anzuwenden und liefern oft nützliche Informationen, aber sie haben auch einige Nachteile. Zum einen können sie die individuellen Präferenzen und Verhaltensweisen der Kunden nicht ausreichend berücksichtigen, die sich je nach Situation oder Kontext ändern können. Zum anderen können sie die Veränderungen im Markt nicht schnell genug erfassen, die durch neue Trends, Technologien oder Wettbewerber entstehen.

 

Deshalb sind in den letzten Jahren einige moderne Methoden der Kundensegmentierung entstanden, die versuchen, diese Herausforderungen zu bewältigen. Diese Methoden nutzen vor allem die Möglichkeiten der Digitalisierung und des Big Data, um mehr und bessere Daten über die Kunden zu sammeln und zu analysieren. Dabei stehen nicht mehr nur die statischen Merkmale der Kunden im Vordergrund, sondern vor allem ihr tatsächliches Verhalten und ihre Interaktionen mit dem Unternehmen oder der Marke. Einige Beispiele für diese modernen Methoden sind:

 

• Verhaltensbasierte Segmentierung:
  Diese Methode segmentiert die Kunden nach ihrem Kaufverhalten, wie Häufigkeit, Menge, Zeitpunkt oder Kanal der Käufe. Dabei kann man auch das Kaufpotenzial, die Kaufbereitschaft oder die Loyalität der Kunden berücksichtigen. Diese Methode ermöglicht es, die Kunden nach ihrem Wert für das Unternehmen zu differenzieren und entsprechende Angebote oder Anreize zu schaffen.
• Bedürfnisbasierte Segmentierung:
  Diese Methode segmentiert die Kunden nach ihren Bedürfnissen oder Problemen, die sie mit dem Produkt oder der Dienstleistung lösen wollen. Dabei kann man auch die Motive, Ziele oder Emotionen der Kunden einbeziehen. Diese Methode ermöglicht es, die Kunden nach ihrer Relevanz für das Unternehmen zu differenzieren und entsprechende Lösungen oder Nutzenversprechen zu kommunizieren.
• Ereignisbasierte Segmentierung:
  Diese Methode segmentiert die Kunden nach den Ereignissen oder Situationen, die ihr Kaufverhalten beeinflussen oder auslösen. Dabei kann man auch die Umstände, Bedingungen oder Einflüsse der Ereignisse einbeziehen. Diese Methode ermöglicht es, die Kunden nach ihrer Aktualität für das Unternehmen zu differenzieren und entsprechende Angebote oder Botschaften zu senden.

 

Diese modernen Methoden der Kundensegmentierung haben den Vorteil, dass sie flexibler und dynamischer sind als die traditionellen Methoden. Sie können sich an die Veränderungen im Markt anpassen und individuellere und personalisierte Marketingmaßnahmen ermöglichen. Allerdings erfordern sie auch mehr Datenqualität und -analyse sowie eine stärkere Integration von verschiedenen Datenquellen und -plattformen.

 

Fazit: Marketeers sollten sich nicht auf eine einzige Methode der Kundensegmentierung verlassen, sondern verschiedene Methoden kombinieren und vergleichen, um ein umfassendes Bild von ihren Kunden zu erhalten. Dabei sollten sie vor allem die modernen Methoden nutzen, die auf dem Verhalten und den Bedürfnissen der Kunden basieren, um ihnen relevante und wertvolle Angebote zu machen.