Personalisierungsmaßnahmen sind eine wachsende Herausforderung
Zu den wichtigen Ergebnissen der Umfrage unter 1000 deutschen Marketing- und E-Commerce-Fachleuten im Rahmen des aktuellen “Bericht zum erkenntnisbasierten Customer Engagement in Deutschland 2022” gehören: 32,4 % der Marken und Einzelhändler realisieren die Personalisierung auf Grundlage von Kundenmerkmalen wie Sprachpräferenz, bevorzugtem Kommunikationskanal sowie Affinität zu Inhalten. 23,2 % setzen die Personalisierung auf Basis von Aktualität, Häufigkeit und Höhe des Umsatzes um (als Teil der RFM-Analyse).
Lediglich 17,6 % der Befragten nutzen nur grundlegende Kundendaten wie Name oder Standort für ihre Personalisierungsstrategien. Ein ebenso kleiner Teil (17,6 %) sammelt Daten über den Zeitpunkt von Conversions, Verweildauer und Abwanderung. Dieser Mangel an Granularität könnte demnach die Bemühungen des Einzelhandels hinsichtlich der Personalisierung erschweren, da die digitalen Anforderungen der Kunden stetig steigen. Die Konsumenten haben ihre Erwartungen an eine hochgradig kuratierte, eins-zu-eins-Beziehung mit den Unternehmen, bei denen sie ihre Käufe tätigen, an jedem Touchpoint ihrer Einkaufsprozesse erhöht.
Dass Deutschland einen großen Nachholbedarf hat, zeigt der Zahlenvergleich mit einer parallel durchgeführten Umfrage unter 1000 Teilnehmenden in Großbritannien: Weit mehr britische Marketingexperten (67 %) nutzen digitale Kanäle, um Produkt- oder Inhaltsempfehlungen zu personalisieren, als ihre deutschen Kollegen (29 %). Die meisten deutschen Marketingexperten (43 %) nutzen digitale Kanäle, um Serviceanfragen zu stellen und Support zu leisten. Der Anteil in Großbritannien hingegen ist hier vernachlässigbar.
Auch wenn die Online-Verkäufe während der Pandemie exponentiell angestiegen sind, würden laut YouGov80 % der Vielkäufer nur bei Händlern einkaufen, die personalisierte Erlebnisse anbieten. Im Vergleich dazu gehen fast drei Viertel (72 %) der Befragten primär nur auf personalisierte Nachrichten ein. Jason Smith, VP bei MoEngage, äußert, dass genau dies dazu führt, dass Händler nicht nur Umsatz, sondern langfristige Kundenbindungen verlieren:
„Eine unzureichende Personalisierung bedeutet, dass Online-Händler möglicherweise Umsatzchancen ungenutzt lassen; zu einer Zeit, in der es umso wichtiger ist, Umsatz zu generieren. Nicht nur, dass die Kosten der Kundenakquise steigen. Auch das verfügbare Einkommen der Verbraucher sinkt durch die steigenden Lebenshaltungskosten – jeder Kauf ist wohlüberlegt. Unternehmen sollten sich deshalb diese Umsatz- und Kundenbindungsmöglichkeiten durch optimierte Personalisierung nicht entgehen lassen."
Jason Smith schlussfolgert: „Obwohl ein gewisses Maß an grundlegender Personalisierung besser ist als gar keine Personalisierung, verpassen es Unternehmen, reichhaltige und granulare Daten und Einblicke zu nutzen. Diese basieren auf dem Kaufverhalten und sind erforderlich, um das Customer Engagement zu optimieren sowie den Umsatz und die Loyalität der Kunden zu steigern. Ein weiterer Punkt, der hiermit zusammenhängt, ist die Automatisierung, die für die Skalierung des Erfolgs im Handel erforderlich ist."
Auch die kürzlich von MoEngage bekanntgegebene Finanzierungsrunde der Serie E in Höhe von 77 Millionen US-Dollar unter der Leitung von Goldman Sachs und B Capital spiegelt das Interesse der Investment- und Risikokapitalgesellschaften an Technologien für den Einzelhandel wider. Dabei handelt es sich um Lösungen, die Einzelhändler und Marken in die Lage versetzen, effizienter mit ihren Kunden zu interagieren.
Mehr Informationen darüber, welche Customer Engagement-Strategien der Einzelhandel einsetzt und welche Technologien genutzt werden, um Verbraucheranforderungen zu erfüllen, findet sich im aktuellen “Bericht zum erkenntnisbasierten Customer Engagement in Deutschland in 2022”.
MoEngage ist eine Plattform für erkenntnisgestütztes Customer Engagement, die für Marketing-Profis und Produktverantwortliche entwickelt wurde.
MoEngage ermöglicht ein sehr hohes Maß an Personalisierung über verschiedene Kanäle hinweg wie Smart-phones, E-Mail, SMS, Web-Push Benachrichtigungen, On-Site Messaging, Facebook Audiences, In-App Messaging sowie über Cards und Konnektoren zu anderen Technologien.
Mit KI-gestützter Automatisierung und Optimierung können Unternehmen das Verhalten ihrer Zielgruppe analysieren und Verbraucher mit personalisierter Kommunikation an jedem Kontaktpunkt im Laufe des Kundenlebenszyklus ansprechen.
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