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Herrenausstatter nutzt dynamische Angebote

Ein Viertel des deutschen Online-Handelsumsatzes ist auf einen Anstoß per E-Mail zurückzuführen.

Dieser Fachartikel erschien im Leitfaden Online-Marketing Band 2:
http://TopOnlineExperten.de


Autorin dieses Fachartikels:
Christina Rasimus-Aust
http://www.marketing-boerse.de/Experten/details/Christina-Rasimus-Aust



Ein Viertel des deutschen Online-Handelsumsatzes ist auf einen Anstoß per E-Mail zurückzuführen. Daher sollten Onlinehändler besonderes Augenmerk auf ihren Newsletter-Versand und vor allem auf ihre Newsletter-Empfänger haben. Denn die Kommunikation über Newsletter hat zwar den Vorteil einer individuellen, schnellen und kostengünstigen Ansprache. Allerdings müssen die Inhalte den individuellen Interessen und Vorlieben des Empfängerkreises entsprechen. Ansonsten wird auch durch reichweitenstarke Online-Maßnahmen nicht mehr Umsatz generiert.

Ein bayerischer Herrenausstatter beispielsweise hatte erkannt, dass es bei seiner eigenen Zielgruppe, und vor allem dem Wissen über seine Zielgruppe, noch Optimierungsbedarf gab. Denn eine Analyse seines Webshops und die Betrachtung seiner vorhandenen Shop-Kunden hatte Folgendes zutage gefördert: Der Durchschnittsumsatz pro Warenkorb bei Neukunden war sehr niedrig und gleichzeitig die Anzahl der Warenkorbabbrüche sehr hoch. Trotz steigenden Traffics konnte die Zahl der aktiven Webshop-Kunden nicht gesteigert werden, sondern sie blieb konstant.


Dynamische Inhalte durch selbstlernende Systeme

Klarheit sollte die Analyse der Kunden und deren Klickverhalten schaffen. Ziel war die Identifizierung der optimalen Zielkunden und eine Erhöhung der Konversionsrate. Erreicht werden sollte das durch den Einsatz einer Recommendation-Engine. Diese erzeugt dynamisch auf die persönlichen Präferenzen der Empfänger zugeschnittene, hochgradig individualisierte Inhalte. Das bedeutet, sie gibt automatisiert und in Echtzeit Produktempfehlungen, die auf Basis analytischer Scoring-Modelle errechnet werden. Das System lässt sich direkt im Webshop und in einem E-Mail-Newsletter-Template einbinden. So lassen sich Erkenntnisse aus dem Klickverhalten im Webshop auf den Newsletter übertragen.


Analyse und Identifizierung der optimalen Zielgruppe

Im Fall des Herrenausstatters sollten insbesondere durch die Analyse des Klick- und Öffnungsverhaltens im Newsletter Erkenntnisse über die optimale Zielgruppe gewonnen werden. Zunächst legte das Unternehmen Merkmale fest, nach denen sich seine umsatzstärksten Kunden charakterisieren ließen. Anhand der Merkmale konnte aus der Grundgesamtheit von zwei Millionen Empfängern eine Zielgruppe von 200.000 potenziellen Interessenten identifiziert werden, an die ein Newsletter-Template mit dynamischem Content versendet wurde.

Dabei wurde anstelle einer E-Mail mit vier unterschiedlichen Produkten an alle Kunden ein Template mit vier Platzhaltern verschickt. Die Platzhalter stehen dabei für eine beliebig große Anzahl unterschiedlicher Themen, deren zugehörige Produktinformationen in Form von Texten, Preisen und Bildern beliebig kombinierbar sind. Das System ermittelt in dem Moment, in dem der Empfänger die E-Mail öffnet, welche Produkte in diesem Moment für diesen Empfänger am interessantesten sind. Die entsprechenden Inhalte fügt es in die Platzhalter ein. Auf diese Weise erhält jeder Empfänger genau die Informationen, die ihn am meisten interessierten und die höchste Wahrscheinlichkeit für eine Konversion bieten.


Mit jedem Klick lernt das System dazu

Durch das Klickverhalten der User innerhalb der E-Mail lernt das System, welche Empfehlungen bei welchen Kunden wirklich erfolgversprechend sind, welche eher nicht und optimiert sich daraufhin sukzessive selbst. Das heißt, es nähert sich entsprechend der Zielkundenprofile mehr und mehr den optimalen Inhalten an. Im Ergebnis bedeutet dies: Die Inhalte sind hochgradig auf den Empfänger abgestimmt, wecken sein Interesse und animieren ihn mit hoher Wahrscheinlichkeit zum Kauf.

Nach einem ersten Versand des Templates wurden im Abstand von etwa drei Wochen die ersten Clickstreams untersucht und die User nach Merkmalen wie Alter, Einkommen und sozialer Schicht analysiert. Auf Basis dieser Erkenntnisse konnte der Empfängerkreis entsprechend optimiert werden. Im nächsten Aussand wurden Empfänger angeschrieben, die dem Profil derjenigen User entsprachen, die den Newsletter geöffnet hatten und eine entsprechende Klickrate vorwiesen. Wiederum erfolgte nach einigem zeitlichen Abstand eine Analyse. Diese Schritte wiederholten sich ein paar Mal, wodurch das Vorgehen nach und nach Aufschluss darüber lieferte, wie die Profile der optimalen Empfänger aussahen.