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Data-Driven Marketing leichtgemacht

26.06.2017

Ohne eigene Big-Data-Kenntnisse und ohne risikoreiche Investitionen können Unternehmen mithilfe von Analytics ihre Marketing Performance verbessern. Ein einfach zu bedienendes, webbasiertes Werkzeug von SUPERCRUNCH für die Point-of-Sale-Optimierung kombiniert CRM-Daten mit Daten von GfK.

Rasant wachsende Datenmengen versprechen zahlreiche Chancen für das Marketing. In der Realität begreifen sich Unternehmen jedoch häufig noch als reiner Sender von Botschaften, anstatt als Empfänger von Daten personalisiert zu kommunizieren und die Kundenansprache zu verbessern. Damit verzichten sie auf einen Mehrwert für ihre Kunden und den effizienten Einsatz ihrer Budgets.

Um von Data-Driven Marketing zu profitieren, müssen Unternehmen den Wert ihrer Daten heben. SUPERCRUNCH by GfK bietet dazu individuelle und standardisierte Marketing-Analytics-Lösungen an .Eine dieser Lösungen für die Point-of-Sale-Optimierung automatisiert die Datenintegration, extrahiert ebenso eigenständig wertvolle Erkenntnisse aus den Daten und identifiziert Optimierungspotenziale, mit denen sich die Marketing Performance von Unternehmen nachhaltig verbessern lasst.


Eine Boutique unter Druck.

Was SUPERCRUNCH leistet, zeigt das fiktive, aber realistische Beispiel einer Boutique in Berlin Prenzlauer Berg: Frau Chic hat eine kaufkräftige Klientel modebewusster Frauen zwischen 25 und 40 Jahren. Konkurrenzdruck spurt sie durch den Online-Handel, durch Mono-Brand-Shops und Vertikalisten. Der Umsatz geht zurück und die Marge ist unter Druck. Ihre ursprüngliche Zielgruppe wandert aus dem Bezirk ab und in der Nahe eröffnet eine neue Filiale eines Mitbewerbers.

Nach dem Motto „Viel hilft viel“ investiert Frau Chic in ihr Marketing, erhöht das Produktangebot und bietet mehr Preisnachlasse. Das halt sie nicht lange durch. Sie muss sich stattdessen auf die richtige Zielgruppe fokussieren. Um diese zu identifizieren, analysiert sie ihre Kundendaten, fragt beim statistischen Bundesamt an und erkundigt sich bei GfK nach Kaufkraftzahlen in ihrem Bezirk. Diese Daten alleine helfen ihr jedoch nicht weiter. Ihr fehlen die Werkzeuge, um sie effizient zu kombinieren und zu analysieren.


Kleineres Sortiment und mehr Kunden.

Frau Chic wird SUPERCRUNCH-Kundin und lädt ihre CRM-Daten in die Plattform hoch. Ein Assistent führt sie Schritt für Schritt durch die Analysemodule. Die webbasierte Lösung gibt Frau Chic ein Verständnis des Einzugsgebietes ihrer aktuellen Kunden sowie ihrer Konkurrenz. Ihr fallt auf, dass die Konsumenten in ihrem Gebiet eine höhere Kaufkraft als ihre Bestandskunden aufweisen. Die Auswertung nach Lifestyle-Kundentypen offenbart eine hohe Affinität der „Innovativen“ zu ihrer Boutique. Auch werden ihr neue Gebiete in der Nahe angezeigt, die eine hohe Dichte dieses Kundentyp-Segments aufweisen, die sie momentan aber noch nicht ausschöpft.

Abschließend erhalt Frau Chic automatisiert mehrere Handlungsempfehlungen – unter anderem soll sie das Einzugsgebiet um bestimmte Straßenzüge erweitern, um Konsumenten mit höherer Kaufkraft anzusprechen und sich starker auf die Konsumentengruppe der „Innovativen“ auszurichten. Außerdem erhalt sie Empfehlungen, welche Marken und Produktlinien sie ins Sortiment aufnehmen soll. Der Erfolg zeigt sich schon nach wenigen Monaten: Frau Chic fokussiert die Markenwelt auf die „Innovativen“, gewahrt seltener Preisnachlasse und erschließt neue Verkaufsgebiete.

Wie das Beispiel zeigt, werten SUPERCRUNCH-Nutzer ihre eigenen Daten ohne Big-Data-Kenntnisse aus. Denn die Losung integriert die Unternehmensdaten mit Daten aus vielen weiteren Quellen und analysiert sie mit hochentwickelten Technologien und ausgefeilten Data-Science-Methoden. Das Ergebnis sind klare und praxistaugliche Empfehlungen, mit denen Handler, Retail-Ketten, aber auch Markenunternehmen bisher ungenutztes Verkaufspotenzial heben und ihren Geschäftserfolg steigern können. Verfügbar ist diese automatisierte Losung ab Mitte 2017 zunächst für Optik und wird aktuell für andere Fashion- und Lifestyle-Branchen weiterentwickelt.

Auch zu lesen auf www.absatzwirtschaft.de/

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Christian Waldheim
Christian Waldheim
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