Das passende Angebot zur richtigen Zeit

Personalisierte Angebote für „anspruchsvolle“ Kunden

Conrad Electronic realisiert mit Customer Intelligence von SAS gezielte Kundenkommunikation über alle Kanäle

Der Kunde erwartet heute eine personalisierte Ansprache – und das möglichst in Echtzeit. Um dieser Erwartungshaltung zu entsprechen, müssen Unternehmen sämtliche Daten – online und offline – auswerten und auch historische Informationen zurate ziehen. Notwendig dafür: analytisch gestütztes Kampagnenmanagement. Der Technik-Anbieter Conrad Electronic ist einer der Vorreiter, die dies bereits umsetzen.

„Wir haben uns ganz bewusst für SAS entschieden“, erklärt Florian Lustig, Director Predictive Analytics bei Conrad Electronic. Das Unternehmen hatte bereits seit einigen Jahren SAS Base als Lösung auf einzelnen Rechnern im Einsatz. Dann kam jedoch angesichts eines konkreten Use Case der Wunsch auf, analytische Modelle in Echtzeit zu berechnen. Es ging um die Option, dem Kunden relevante Empfehlungen im Sinne des „Next Best Offer“ bereitzustellen. Denn die Frage „Können wir jedem Kunden und Interessenten zu jedem Zeitpunkt ein individuelles Angebot machen?“ ließ sich damals für Conrad nicht eindeutig mit „ja“ beantworten. Ausgangspunkt sollte hier der Kunde mit seinen speziellen Wünschen und Bedürfnissen sein und nicht – wie beim Push-Marketing – das Produkt.

„Dies war die Geburtsstunde der Realtime Analytics: Es galt, Systeme einzuführen, die es ermöglichen, in Echtzeit komplexeste Modelle zu berechnen”, führt Björn Eichler, Director Predictive Systems bei Conrad Electronic, aus.

Conrad begann daher damit, seine SAS Platform auszubauen und SAS zur Optimierung des Kampagnenmanagements einzusetzen. Mit dem Real-Time Decision Manager erfolgte der Startschuss für die Erweiterung; SAS Marketing Automation und SAS Marketing Optimization aus dem Customer-Intelligence-Portfolio (CI) des Softwareherstellers schlossen sich später an.

Warum SAS?

Kompatibilität war ein Grund, weshalb die Wahl auf SAS fiel. SAS bot sich nicht zuletzt aufgrund der Lösungen an, die bei Conrad bereits im Einsatz waren. Beispielsweise lassen sich weiterhin Modelle aus SAS Base im Kampagnenmanagement verwenden. Zudem sprachen die Usability und nicht zuletzt die hohe Performance der SAS Lösungen für sich. Die SAS Lösung kann zudem im Vergleich zu anderen Anbietern alle Vertriebskanäle bespielen, was für den Omnichannel-Händler eine wesentliche Anforderung war. SAS unterstützt Conrad heute bei Kampagnenplanung und -management, dient der Score- und Modellentwicklung und verbessert die Zusammenarbeit.

„Waren frühere Kampagnen in SAS Base sehr programmierlastig und erforderten Daten- und Programmier-Know-how, so kann das Marketing-Team jetzt sehr viel mehr selbstständig ohne die Unterstützung unseres Bereichs umsetzen“, sagt Björn Eichler, Director Predictive Systems, der seit 2012 für den Bereich der „analytischen Systeme“ bei Conrad verantwortlich ist. „Mit den CI-Lösungen von SAS herrscht eine bessere Kommunikation unter den Abteilungen, da alle mit einem Tool arbeiten. Wir sehen eine Demokratisierung in den Fachabteilungen, die jetzt selbst Eingabeparameter ändern oder einfach mit den Daten optimale Cut-offs evaluieren können“.

Die optimale Mischung aus Realtime und Neartime

Aktuelle Daten sind das A und O in der Kundeninteraktion. Aber Realtime reicht nicht, man braucht auch einen Blick auf die Historie. Daher bezieht Conrad auch Daten aus dem bisherigen Kundenverhalten mit ein, beispielsweise, um die Bestellwahrscheinlichkeit im Online-Shop beim aktuellen Website-Besuch vorherzusagen. Die Kombination aus „Basis-Score“ (Neartime) und „Session-Score“ (Realtime) bildet dann die Grundlage für die aktuelle Konversionsbewertung (der „Conversion Scorecard“), die wiederum eine differenzierte dynamische Ansprache im Shop ermöglicht.

Mit SAS ist Conrad in der Lage, übergreifende Kampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg zu fahren – von der Kaufanbahnung über die -entscheidung bis hin zum Retargeting. Egal, ob Printkatalog, Online-Shop oder Filiale: Der Kunde erlebt die Ansprache genau dort, wo sie ihn am besten erreicht.

Integration von Online und Offline

Echtzeit spielt dafür eine wesentliche Rolle. Über einen Realtime Conversion Score lässt sich berechnen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit eines Kaufabschlusses ist. Wenn der Website-Besucher droht, den Kaufprozess abzubrechen, kann Conrad direkt an diesem Kontaktpunkt reagieren und ein gezieltes individuelles Angebot ausspielen.

Eine typische Customer Journey kann dann so aussehen: Ein Kunde, der sich für Heizungsthermostate interessiert, kommt auf die conrad.de-Website. Das Scoring stellt unter Einbeziehung der Klickhistorie und des aktuellen Surfverhaltens fest, dass es sich um einen „technisch versierten Kunden“ handelt, es wird ein personalisiertes Banner angezeigt. Erstellt der Besucher einen Warenkorb ohne Abschluss, wird per SAS Marketing Automation eine Triggerkampagne eingeleitet. Der Warenkorbabbrecher bekommt – je nach Affinität – zum Beispiel eine Push-Benachrichtigung auf sein Handy, eine E-Mail oder ein auf sein Kaufverhalten abgestimmtes Print-Werbemittel per Post zugeschickt. Die darin enthaltenen Anreize (wie ein Preisnachlass oder ein Coupon) sollen den Kunden dazu bringen, seinen Einkauf fortzusetzen. Wenn er dann wieder auf der conrad.de-Website ist, wird ihm in Realtime ein genau passendes Angebot ausgespielt.

Der Erfolg personalisierter Kampagnen lässt sich messen. Bisher sind etwa 20 Prozent der E-Mails auf Basis von Klick- und Einkaufshistorie personalisiert und/oder individualisiert, die aber 50 Prozent des Umsatzes über diesen Kanal erzeugen. Und darüber hinaus ziehen die personalisierten E-Mails deutlich weniger Opt-outs nach sich. Gibt es keine Historie (wie bei Neukunden), dann wird die Ansprache nach der Peergroup, zu der der Kunde passt, ausgerichtet.
 

Next Step: KI und Machine Learning

Noch einen Schritt weiter führt die personalisierte Ansprache mittels neuerer Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning. Das zeigt sich am Beispiel Behavior Based Bannering. Identifizierte Kunden bekommen ein Segment-optimiertes Spezialbanner angezeigt. Allerdings werden nur zwei bis drei Prozent der Website-Besucher erkannt. Mit neuronalen Netzen, die aus wenigen Realtime-Informationen (Klickverhalten auf der Website, Verweildauer auf bestimmten Seiten) dazulernen, indem sie von den identifizierten Segmenten im Trainingssample auf die bis dato „unbekannte Masse“ schließen, kann dieser Anteil auf 60 Prozent gesteigert werden. Damit erhöht sich die Relevanz der angezeigten Banner für diese Kundengruppe, die wiederum mit höherer Zufriedenheit und Konversionswahrscheinlichkeit reagiert.

Eine große Herausforderung in der Kundenkommunikation sieht Conrad dabei, die Daten unter Einhaltung des Datenschutzes zu managen – und das hat hohe Priorität für das Unternehmen. „Bei der Nutzung der Personendaten unter Einhaltung des Datenschutzes handelt es sich um eine anspruchsvolle organisatorische Aufgabe – aber eine, bei der uns SAS hilft“, erklärt Florian Lustig. Weiterhin gilt es, die relevanten Daten zentral zu halten, benutzerfreundliche Interfaces aufzubauen und die Conrad-eigenen Algorithmen zu verbessern, um so die individuelle, personalisierte Kommunikation im großen Umfang auszuspielen. Auch der interne Aufbau von Know-how im Zeitalter von Big Data und die Verbesserung des personalisierten Marketings sind ein zentrales Thema für Conrad.