3 effektive Schritte zur Steigerung der Kundenzufriedenheit durch gezielte Angebote

Verbesserung des Kundenerlebnisses im Einzelhandel: Strategien zur Steigerung der Kundenzufriedenheit.

Kunden  lieben Sonderangebote. Eine Studie aus dem Jahr 2015 ergab, dass der Erhalt eines Online-Gutscheins die gleiche neurochemische Reaktion hervorruft wie eine positive soziale Interaktion. Warme Gefühle sind nur der Anfang. Sonderangebote haben einen erheblichen Einfluss auf das Verbraucherverhalten, verbessern die Kundenzufriedenheit, bauen tiefere Verbindungen auf und steigern den Gewinn. In einer Umfrage von RetailMeNot aus dem Jahr 2018 gaben vier von fünf Befragten an, dass sie während des gesamten Einkaufsprozesses an ein gutes Angebot oder einen Rabatt denken. Und satte 93% aller Befragten gaben an, dass sie bei einem Händler, der gute Rabatte anbietet, wieder einkaufen würden. Daher ist die Steigerung der Kundenzufriedenheit ein essenzieller Faktor für eine gelungene Product Experience.

Die Bedeutung von Angeboten nimmt zu, wenn Einzelhändler die nächste große Welle von Verbrauchern berücksichtigen: die Millennials. In derselben Umfrage gaben sieben von zehn Befragten im Alter von 18 bis 34 Jahren an, dass sie einen Kauf nicht abschließen könnten, ohne vorher nach einem Angebot zu suchen. Acht von neun Befragten gaben an, dass während einer Suche, ein Angebot einer unbekannten Marke oder neuen Shops sie zu einem Erstkauf bewegen würde.

Datenflut im Einzelhandel: Strategien zur effizienten Nutzung von Produkt- und Kaufdaten für gezielte Angebote

Wenn also Angebote und Werbeaktionen von entscheidender Bedeutung sind, warum brauchen dann Marketingleiter und Merchandising-Planer Hilfe bei der Umsetzung der richtigen Angebote? Die Antwort lautet, dass es heute einfach zu viele Daten gibt. Allein die Riesenmenge an Produkt- und Kaufdaten macht es unmöglich, das ideale Angebot manuell zu planen.

Nehmen Sie als Beispiel Produktdaten. Für jedes der Tausenden von Produkten, die ein großer Einzelhändler zu verwalten hat, gibt es Hunderte, wenn nicht Tausende von einzelnen Datenpunkten – von Produktinformationen, die in einem PIM gespeichert sind, über Bilder und andere Assets, die in einem DAM gespeichert sind, bis hin zu anderen Datensystemen für Preisgestaltung und Bestand.

Im Idealfall sind all diese Datenquellen hochgradig strukturiert und miteinander verknüpft. Aber selbst mit gut strukturierten Daten ist die Planung des idealen Sonderangebots aus Millionen von Datenpunkten ein klassisches Nadel-im-Heuhaufen-Problem. Die einzige Option die bleibt, ist das Vertrauen in Ihr Bauchgefühl.

Die andere Seite des Datenproblems betrifft das Kaufverhalten der Kunden. Ein Teil davon ist strukturiert, vor allem wenn Käufe über ein Treueprogramm getätigt werden, aber ein Großteil davon ist unstrukturiert in Form von Kundenfeedback und Produktbewertungen. Dies wirft ein neues Problem auf. Ein Großteil dieser Daten stammt von unseren intelligenten Geräten – Kanäle für Marketingkampagnen und Sonderangebote. Werbe- und Marketingleiter können diese Kanäle potenziell nutzen, haben aber oft nicht die Zeit oder die Ressourcen, um maßgeschneiderte, individualisierte Angebote zu erstellen.

Schritt 1: Datenkonsistenz herstellen, um Datenstauung im Marketing zu beheben

Der erste Schritt zur Lösung des PIM/DAM-Problems besteht darin, die Datenkonsistenz in den Marketingaktivitäten eines Einzelhändlers sicherzustellen. Dies ist eine Herausforderung, da ein Großteil der Daten von Herstellern stammt, die möglicherweise unterschiedliche Namen für Datenfelder haben oder Informationen ganz fehlen. Glücklicherweise können Systeme wie LAGO (und unsere Datenbankverwaltungsdienste) Einzelhändlern dabei helfen, eine “einzige Quelle der Wahrheit” über alle ihre Datenquellen hinweg zu erreichen.

Sobald die Produktdaten und Assets vereinheitlicht sind, kann der Einzelhändler sicherstellen, dass alle Elemente der Werbekampagne über alle Medienkanäle hinweg konsistent und fehlerfrei sind. Dies muss bei gedruckten Katalogen der Fall sein, selbst wenn mehrere Versionen benötigt werden, um geografische oder demografische Marketinganforderungen zu erfüllen. Für die vielen verschiedenen digitalen Veröffentlichungskanäle ist dies jedoch unabdingbar. Ohne eine konsistente, kanalübergreifende Marketingplattform ist die Erstellung präziser Sonderangebote sehr zeitaufwändig.

Schritt 2: Personalisierte Erlebnisse schaffen durch gezielte Nutzung von Kundendaten

Das Aufkommen von mobilen und E-Commerce-Systemen ist für Einzelhändler sowohl ein Problem als auch eine Chance. Mobile Geräte sind ein immer leistungsfähigerer, zweiseitiger Kanal, um Produkte zu finden, zu kaufen und darüber zu sprechen, ob zu Hause oder im Geschäft. Bei umsichtiger Nutzung und unter Berücksichtigung des Datenschutzes der Kunden können die daraus resultierenden Daten dazu verwendet werden, personalisierte Nachrichten zu erstellen, Empfehlungen zu geben und Sonderpreise und Sonderangebote für regelmäßig gekaufte Produkte anzubieten.

Schritt 3: Mit KI und Datenvisualisierung zur optimalen Angebotsplanung im Einzelhandel

In der Vergangenheit war die Planung des richtigen Sonderangebots eine Frage der Intuition und des Glücks. Doch selbst wenn Merchandising-Planer über ein hohes Maß an Erfahrung bei der Erstellung attraktiver Angebote verfügen, hat der Tag nicht genug Stunden, um diese Angebote für so viele Kanäle und Produkte zu planen.

Glücklicherweise kann die Flut der verfügbaren Daten, richtig gehandhabt, die Quelle der Lösung sein. Der kollaborative Workflow von Comosoft ermöglicht es Kampagnenplanern, Kreativen und Entscheidern, zusammenzuarbeiten und ein virtuelles Whiteboard zu nutzen, um die Seite zu visualisieren und die Produkte auszuwählen, die am besten für die Kampagne und ihre Sonderangebote geeignet sind. Die vereinheitlichten PIM- und DAM-Daten unterstützen die Visualisierung und rationalisieren die Auswahl auf der Grundlage von Preisen, Margen, Beständen und anderen wichtigen Faktoren. Die Ergebnisse werden automatisch an die Design- und Produktionsabteilungen für die Ausgabe in Print- und Digitalkanälen weitergeleitet. Aber das ist nur der Anfang.

Künstliche Intelligenz (KI) kann Daten jeglicher Art nutzen, um ein System so zu trainieren, dass es aussagekräftige Muster erkennt und Maßnahmen empfiehlt – entweder durch menschliche Entscheidungsträger oder eigenständig. In einer kürzlich durchgeführten Fallstudie hat KI effektiv Werbeaktionen im Einzelhandel geplant und optimiert. Mithilfe von Trainingsdaten aus Comosoft LAGO und einem KI-Tool von DecaSIM konnte eine Lebensmitteleinzelhandelskette die Kundenbindung an ihre Werbung erhöhen und so den Umsatz und den Gewinn um etwa 8% steigern. Das KI-Tool erkannte aussagekräftige Einkaufsmuster und identifizierte, indem es die Schlussfolgerungen an LAGO zurückgab, verwandte Produkte, die während der Kampagne besonders beworben werden sollten.

Die Angebots- und Warenplanung muss nie wieder ein “Schuss ins Blaue” sein.

Durch die Analyse des allgemeinen und regionalen Kaufverhaltens der Kunden und ihrer Reaktion auf frühere Angebote kann ein KI-Modell Einzelhandelsvermarkter durch ein Meer von Daten zu einem zuverlässigen Mittel für die Planung effektiver, loyalitätsfördernder Angebote führen.

Das wichtigste Ziel für Werbe- und Marketingleiter im Einzelhandel ist heute dasselbe wie vor Jahrzehnten: ein ansprechendes, zufriedenstellendes Kundenerlebnis zu schaffen, um eine dauerhafte Loyalität aufzubauen. Sonderangebote und Promotionen waren schon immer wichtig, um dieses Ziel zu erreichen. Mit fortschrittlichen Datenvisualisierungs- und KI-Tools, die uns zur Verfügung stehen, war die Planung und Durchführung solcher Angebote noch nie so einfach.

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