Post-modernes Marketing mit Analytics

Ein wichtiger Baustein der Digitalisierungsstrategie der Schweizerischen Post ist die analytische Customer-Intelligence-Plattform von SAS.

Die Schweizerische Post ist eine innovative, agile Organisation, die die Digitalisierung ernst nimmt und konsequent für ihren Geschäftserfolg nutzt.Das beste Beispiel dafür ist die Art und Weise, wie sich die Post im Marketing neu aufgestellt hat: digital, analytisch und crossmedial

Big Data eröffnet diese Möglichkeiten, und mit der Analytics-Plattform haben wir jetzt das Werkzeug, um nicht nur Bestehendes besser zu lösen, sondern auch ganz neue Wege zu gehen.

Dr. Oliver Egger
Marketingleiter des Geschäftsbereichs PostMail

Big Data?

Für Dr. Oliver Egger von der Schweizerischen Post seit Jahren eine Selbstverständlichkeit – und trotzdem eine ständige Herausforderung. „Kaum ein anderes Unternehmen hat so viele Daten über seine Kunden wie die Post“, sagt der Marketingleiter des Geschäftsbereichs PostMail, der in dieser Funktion gleichzeitig für die strategische Ausrichtung der CRM-Aktivitäten des Konzerns verantwortlich ist. „Deshalb ist es für die Post sehr wichtig, in jedem Einzelfall genau zu prüfen, welche dieser Daten tatsächlich für Marketing- und Verkaufszwecke verwendet werden dürfen.“
Dass die Nutzung der vorhandenen Daten essenziell ist, steht ausser Frage: Rund zwanzig Prozent der Werbeausgaben in der Schweiz entfallen auf das physische Direct Mailing – ein Dienstleistungsvolumen von rund einer Milliarde Franken. Natürlich möchte die Post von diesem Kuchen auch weiterhin ein möglichst grosses Stück behalten. Und das ist längst kein Selbstläufer mehr für den Grundversorger, der im Werbemarkt voll im Wettbewerb mit anderen Dienstleistern und insbesondere den elektronischen Werbekanälen steht. Das Unternehmen muss seine Produkt- und Dienstleistungspalette deshalb ständig auf die individuellen Bedürfnisse seiner Geschäftskunden ausrichten. Damit sind ausdrücklich nicht nur die Grosskunden mit spezieller Betreuung gemeint, sondern gerade auch die KMU.

„Wer ist der Kunde?“

„Angebote auf Wunsch“ ist ein gutes Beispiel für solche individuellen Marketingdienstleistungen. Mit diesem Service ermöglicht die Post den Endkunden, einzelne Werbesendungen zu erhalten, obwohl an ihrem Briefkasten ein „Keine-Werbung“-Aufkleber angebracht ist. Möchte ein Kunde also ausschliesslich Baumarkt-Werbung bekommen, kann er dies bei „Angebote auf Wunsch“ entsprechend vermerken. Für den Versanddienstleister war das bislang eine Herausforderung, die kaum wirtschaftlich zu lösen war. Dank Analytics geht das nun.

Um die Kardinalsfrage „wer ist der Kunde?“ nachhaltig beantworten zu können, kam für die Post nur eine besonders leistungsfähige und hoch skalierbare Plattform in Frage. Damit landete SAS schnell in der engsten Auswahl. Entscheidungshilfe leisteten im Rahmen eines Workshops dabei die Analysten von Gartner, die SAS seit Jahren als „Leader“ in ihrem Bewertungssystem „Magic Quadrant“ einstufen.Bei der Entscheidung erörterte das Team bewusst und ohne Scheuklappen alle auf dem Markt verfügbaren Optionen. Auch alternative Bereitstellungsmodelle wie etwa Cloud-Services oder sogar Software-as-a-Service – bei SAS durchwegs verfügbar – standen zur Disposition. Letztlich entschied sich die Post dann für eine On-premise-Lösung bei der hauseigenen IT, insbesondere wegen des dort bereits vorhandenen Know-hows.

Seit Ende 2015 ist die analytische Customer-Intelligence-Plattform von SAS ein wichtiger Baustein der Digitalisierungsstrategie der Post. Rund 15 Mitarbeitende nutzen die Marketingwerkzeuge für die Koordination und Optimierung ihrer Kampagnen, realisieren crossmediale Massnahmen und verfeinern dabei das Targeting von der früher gängigen groben Segmentierung bis auf die heute mögliche Einzelkundenebene. „Wichtig sind dabei drei Dinge: Wir wollen den einzelnen Kunden nicht mit Botschaften überfrachten und damit Reaktanz erzeugen. Deshalb müssen wir den Kunden kennen. Zweitens wollen wir die Kampagnen so steuern, dass der Wertbeitrag für unser Unternehmen optimal ist. Das lässt sich durch Analytics zweifelsfrei ermitteln. Und drittens können wir jetzt Kollisionen zwischen unseren Kampagnen effektiv verhindern“, erklärt Egger. Die Mitarbeitenden haben den Wert dieser neuen Möglichkeiten schnell erkannt. Im Rahmen von Trainings durch SAS Education wurden sie in den Umgang mit den neuen Werkzeugen eingeführt, und nach der Eingewöhnungsphase ist das Feedback der Nutzenden sehr positiv.

Herausforderung „digitale Transformation“

Noch ein gutes Stück Wegstrecke sieht Egger vor sich, wenn es um die weitergehende Nutzung der Daten der der Post geht. Wie bei den meisten Unternehmen sei hier ein tief greifender Kulturwandel gefragt. „Wir müssen lernen, unsere ganze Denkweise und auch unsere Arbeitsprozesse auf Daten auszurichten.“ Trial and Error, traditionell keine typische Arbeitsweise eines historisch gewachsenen Konzerns, muss als Prinzip erst in den Köpfen der Mitarbeitenden ankommen – jede und jeder muss also lernen, im Ansatz wie ein Data Scientist zu denken. Egger plant dafür ein physisches Big Data Lab, in dem Mitarbeitende der Fachabteilungen mit der Unterstützung von Data Scientists an neuen, datengetriebenen Services und ergebnisoffen arbeiten können.
Egger ist überzeugt: „Big Data eröffnet diese Möglichkeiten, und mit der Analytics-Plattform haben wir jetzt das Werkzeug, um nicht nur Bestehendes besser zu lösen, sondern auch ganz neue Wege zu gehen.“
 

Die Post

Herausforderung

Modernes Marketing: digital, analytisch und crossmedial - dazu musste die Post CH das CRM strategisch neu ausrichten und auf einer modernen analytischen Plattform zentralisieren. 

Lösung

SAS Customer Intelligence

Nutzen

Koordination und Optimierung der Kampagnen, realisieren von crossmediale Massnahmen und verfeinern des Targeting bis auf Einzelkundenebene

  • Kunden werden nicht mit Botschaften überfrachten
  • Kampagnen werden so gesteuert, dass der Wertbeitrag für Unternehmen optimal ist
  • effektives verhindern von Kollisionen zwischen Kampagnen

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies.

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