Customer Journey

Buzzwort 2015 – Customer Journey

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Was genau ist eigentlich die Customer Journey? Und wie kann mir die Analyse bei meinen Programmatic Advertising Kampagnen helfen?

Verwendet man die deutsche Übersetzung, nämlich die „Reise des Kunden“, so erhält man bereits einen ganz guten Eindruck von dem, was sich hinter dem Begriff verbirgt. Denn um genau diese Reise geht es. Diese setzt sich aus allen messbaren Kontakten eines Nutzers mit einem Unternehmen auf dem Weg zu einer Conversion, denn ein User entscheidet sich nur sehr selten sofort zum Kauf. Die Kontakte werden auch als Touchpoints bezeichnet und stellen Sicht- sowie Klickkontakte über alle Marketing-Kanäle dar.

Die Phasen der Customer Journey

In der Konsumentenforschung sind die Phasen der Customer Journey nicht starr definiert. Dies liegt vor allem daran, dass Konsumenten in verschiedenen Branchen unterschiedlich reagieren. Die Länge der Customer Journey ist beispielsweise vom Involvement abhängig. Ein High Involvement ist beispielsweise bei einem Autokauf zu finden. Hier ist das Involvement und damit auch die Customer Journey deutlich länger als etwa bei dem Kauf eines Parfüms über einen Online-Shop. Grundsätzlich kann man die Reise des Kunden jedoch in die folgenden vier Phasen einteilen:

1. Phase: Vom Bedürfnis zum Bedarf

Ein Mensch entwickelt immer dann ein Bedürfnis, wenn ein gewisser Mangel vorliegt. Daraus entsteht dann der Wunsch diesen Mangel zu beseitigen. Diese Bedürfnisse unterscheiden sich vor allem in der Dringlichkeit. Unterschieden wird hier zwischen Existenzbedürfnissen (Essen und Trinken), Luxusbedürfnisse (entbehrliche Annehmlichkeiten) sowie den immateriellen Bedürfnissen (beispielsweise der soziale Kontakt). Um den Mangel an etwas zu stillen, entwickelt der Mensch einen konkreten Bedarf. Dieser könnte beispielsweise darin liegen, den Hunger mit einem Burger zu stillen.

 2. Phase: Informationssuche

Diese Phase hat sich in den vergangenen Jahren erheblich vereinfacht. Dies ist vor allem darauf zurückzuführen, dass potentielle Kunden nicht mehr auf eine Beratung im lokalen Geschäft angewiesen sind. Online-Shops, Foren sowie Bewertungsportale dienen heute vor allem zur Informationssuche und zum Vergleich von verschiedenen Produkten und Marken. In dieser Phase fängt das emotionale Involvement des Kunden an zu wirken. Je nach Art des Produktes, führt diese Emotionalität dazu, dass der Kunde seinen Kauf im lokalen Geschäft tätigt. Die Länge der Informationssuche ist ebenfalls stark vom Produkt abhängig. Die Gründe dafür wurden zuvor bereits erläutert.

 3. Phase: Der Kauf

Diese Phase gilt als die komplexeste der vier Phasen, denn am Point-of-Sale (POS) treffen viele Faktoren aufeinander, die die Kaufentscheidung beeinflussen. Zwar gelten Qualität und Preis eine Produktes oft als ausschlaggebend, jedoch zählen auch Komponenten wie die emotionale Bindung zu einer Marke als essentiell. In dieser Phase ist es für Marketer besonders wichtig, den potentiellen Kunden aktiv bei seiner Kaufentscheidung zu unterstützen. Dies kann durch eine ausführliche Beratung erfolgen, oder aber durch digitale Tools, wie etwa einer Produktsimulation. So wird der Kauf zum einen zu einem Erlebnis des Käufers und zum anderen hilft es dem Kunden sich das Produkt im Rahmen seines Lebens vorzustellen.

4. Phase: Der After-Sales-Service

Die Macht einer guten Marke ist unbestreitbar. Die besten Beispiele dafür liefern etwa die Unternehmen Apple und Harley Davidson. Diese Marken haben es geschafft, dass der Kauf ihrer Produkte keine rationale Entscheidung, sondern eine emotionale Entscheidung geworden ist. Denn schaut man sich einmal mit einem kritischen Blick die Eigenschaften der Produkte an, so steht der Qualitätsunterschied zu anderen Produkten eher selten in einem stimmigen Verhältnis zum Preisunterschied. Die Marke zu einem Lifestyle zu machen, das ist das Ziel dieser Phase.

 

Customer Journey Analyse im Programmatic Advertising

An dieser Stelle ist jedoch fraglich, wie diese Phasen überhaupt analysiert werden können. Abhilfe schafft die Customer Journey Analyse. Dabei ist zu beachten, dass die Offline-Kanäle deutlich schwieriger ausgewertet werden können. Dies ist ausschließlich mit Befragungen der Kunden möglich. Im WWW ist dies durch zahlreiche Tracking-Tools schon deutlich einfacher. Während anfangs das einfache Tracking mittels Cookies ausreichend war, müssen Marketer heute deutlich komplexere Strukturen analysieren. Dies ist vor allem auf die Verwendung von unterschiedlichen Geräten zurückzuführen, die mit einem Cross-Device-Tracking analysiert werden können.

Mit Hilfe der Customer Journey Analyse wird den verschiedenen Touchpoints eine unterschiedliche Relevanz zugeteilt. Durch diese Relevanzverteilung können dann Attributionsmodelle modelliert werden, die etwa die Budgetallokation unterstützen. Es wird zwischen folgenden Attributionsmodelle unterschieden:

 

Attributionsmodelle

 

„Last Klick / View Attribution“: Nur der letzte Kontakt vor einer definierten Conversion wird als relevant definiert

 

„First Klick / View Attribution“: Nur der erste Kontakt der Customer Journey wird als relevant definiert

 

„Badewannen-Modell“: Bei diesem Attributionsmodell wird der erste sowie der letzte Kontakt vor der Conversion bewertet

 

„Lineare Attribution“: Allen Kontakten wird die gleiche Relevanz zugeschrieben

 

Ziele der Customer Journey Analyse

Mittels Customer Journey Analyse, erhalten die Marketer die Chance, ihren potentiellen Kunden ein umfangreiches und sich ergänzendes Erlebnis zu bieten. Auf diesem Wege kann eine emotionale Verbindung hergestellt werden, die die Wahrscheinlichkeit der Conversion deutlich erhöht. Weiterhin können mögliche Lücken oder Probleme der Customer Journey entdeckt und beseitigt werden. Ein Risikofaktor besteht immer an den Touchpoints, an denen der User mit Produkten der Konkurrenz in Berührung kommt. Dies ist vor allem auch Bewertungs- und Vergleichsportalen der Fall. An diesen Touchpoints könnte dann etwa mittels Programmatic Advertising eine Image-Kampagne geschaltet werden.

Für Advertiser bedeutet dies, die Customer Journey der eigenen Kunden detailliert zu analysieren und die richtigen Schlüsse daraus ziehen. Allgemeingültige Lösungen gibt es nicht, die Individualität Ihrer Kunden sollte im Fokus liegen, denn der Kunde ist schließlich König!

 

Native Advertising

Native Advertising – Aufmerksamkeit durch Tarnung

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Schaut man in der Geschichte der Bannerwerbung zurück, dann trifft man im Jahre 1994 auf die Geburtsstunde des Online-Banners. Dieser von AT&T, einem US-amerikanischen Telekommunikationsunternehmen, geschaltete Banner, sorgte dabei für Sensationsnachrichten. Denn mit einer Klickrate (CTR) von etwa 44% galt der Banner zunächst als die Lösung für alle Probleme der Marketer.

Aus diesem kleinen, manuell platzierten, Banner auf der Website hotwire.com, wurde spätestens mit der Entwicklung des Programmatic Advertisings ein Milliarden schweres Business, das sich über die ganze Welt ausbreitete. Doch durch genau diese Explosion der Online-Werbung mit einer einhergehenden Reizüberflutung, wurden User nach und nach desensibilisiert. Von der anfänglichen CTR von 44% ist nichts mehr zu erkennen, der Durchschnitt liegt heutzutage bei etwa 0,11%.

Bannerblindheit als User-Krankheit

Diese Desensibilisierung untersucht im Jahr 2007 der dänische Usability-Forscher Jakob Nielsen. Mit seiner Eye-Tracking-Studie brachte er zum ersten Mal den Begriff der Bannerblindheit in den Markt. Die Studie untersuchte mittels Eye-Tracking welche Bereiche einer Website durch den Nutzer wahrgenommen werden. Die Messwerte wurden anschließend in einer Heatmap zusammengefasst und zeigen deutlich, dass sich die Nutzer ausschließlich mit den Inhalten der Website beschäftigen, die sie wirklich interessieren. Und dazu gehörte kein einziger Banner.

Diese Studie veranlasste zunächst einmal eine große Panik unter allen Vertretern des Marketings. Erste Budgets wurden wieder aus dem Display Kanal gezogen und die Verwendung der Banner Werbung noch einmal überdacht. Die innovativen Köpfe der Digitalbranche wollten sich jedoch nicht geschlagen geben und suchten nach einem Gegenmittel gegen die User-Krankheit der Bannerblindheit. Zu diesem Zeitpunkt fiel vor allem eines auf: die Banner waren bunt! Zwanghaft hielt sich das Gerücht, dass ein Banner am besten grelle Farben und blinkende Bilder beinhalten muss, um ihn neben allen anderen Werbemitteln erkennbar zu gestalten. Genau diese zwanghafte Lenkung der Blicke veranlasste die genervten User zu der entsprechenden Desensibilisierung.

Aus dieser Überlegung entsprang dann eine weitere: was wäre, wenn die Werbung nicht grell und aufleuchtend wäre, sondern sich in den Rest der Webseite integriert um den Leser nicht zu stören und so die Chance zu erhöhen, dass er bei dem Blick über den Inhalt auch den Banner streift.

Native Advertising als Gegenmittel?

Aus dieser Überlegung ging das sogenannte Native Advertising hervor. Ziel ist es, Aufmerksamkeit durch Relevanz zu erzeugen. Die Banner sollten demnach nicht nur in das Design der Webseite integriert werden, sondern auch in den sachlichen Kontext. Dadurch sollte ein Mehrwert für den Nutzer entstehen, der die Bannerblindheit sowie die Skepsis gegenüber Bannerwerbung abbaut. Grelle Farben, blinkende Effekte und auffällige Werbebotschaften wurden so gegen Relevanz und Storytelling ersetzt.

Native Advertising wird mittlerweile vor allem von vielen Magazinen und Blogs angewandt. Unter dem eigentlichen Content befindet sich dann eine „Das könnte Sie auch interessieren“- oder „Empfehlungen der Redaktion“-Box, in der die Anzeigen nicht als Banner, sondern als kleine Beitragsbilder mit zwei bis drei Zeilen Text daneben erscheinen. Auf diesem Wege nimmt der User die Werbung nicht als Anzeige, sondern als weiterer Content der Website wahr.

Genutzt wird hier das Prinzip des Branded Entertainments. Demnach steht stets das Erlebnis des Nutzers im Vordergrund. Unternehmen können dies durch die Native Ads erweitern und gleichzeitig ihre Marke transportieren. Auch an dieser Stelle zeigt sich also, dass der Fokus auf dem Kunden liegen muss. Customer-Relationship-Management (CRM) ist weiter auf dem Vormarsch! Der Kontext der Anzeige zum Content wird dabei über die Semantik gelöst. Durch das Crawlen der Websites kann ermittelt werden, mit welchem Thema sich der Content beschäftigt. Daraufhin kann dann eine bestimmte Kampagne mit einem ähnlichen Thema ausgelöst werden.

Diese bisher noch sehr aufwendige Form der Werbung gilt es nun massentauglich zu machen. Dabei gilt es aktuell zunächst neue Formate zu entwickeln, die Content und Bannerwerbung optimal verbinden können. Weiterhin gilt es die Anpassungen des Designs zu minimieren. Ziel soll es dabei sein, die Anzeigen in Einzelteilen zu liefern und diese dann je nach Design der Website sowie der Werbefläche zusammenzusetzen.

Native Advertising ist jedoch schon jetzt einer der zentralen Hoffnungsträger im Bereich Programmatic Advertising. Man kann gespannt sein, welche Technologien und Werbeformate sich in diesem Bereich noch entwickeln werden und welche Effizienzsteigerungen durch diesen Ansatz verbucht werden können.

 

CRM & Multi-Channel Marketing

CRM & Multi-Channel-Marketing

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Customer-Relationship-Management (CRM), zu Deutsch Kundenbeziehungsmanagement oder auch einfach Kundenpflege, bezeichnet die konsequente Ausrichtung der gesamten Unternehmensführung auf ihre Kunden und die effiziente Gestaltung der Kundenbeziehungsprozesse. Als Basis dafür dient die Dokumentation und Verwaltung von Kundendaten mittels CRM-System

Wofür wird CRM benötigt?

Zunächst einmal ist die Anwendung des CRM eine Kostenfrage. Studien haben ergeben, dass die Neukundengewinnung bis zu fünf-mal teurer ist als die Kundenbindung. Dadurch wurde der Fokus auf die Bestandskunden gelegt. Als Basis für eine effiziente Kundenbindung dienen sämtliche Daten von Kunden. Dazu gehören Informationen über die Online- sowie die Offline- Transaktionen. Diese gesammelten Informationen dienen dann als Unterstützung für alle Marketing- und Vertriebsmaßnahmen.

Neben den Maßnahmen, die auf neue Bestellprozesse ausgelegt sind, kann das CRM auch die Kundenzufriedenheit stark beeinflussen. So können durch die Anwendung einer CRM-Software neue Strukturen gebildet werden, die einen standardisierten und effizienten Arbeitsvorgang gewährleisten. Somit dient CRM nicht nur den Prozessen im Marketing und Betrieb, sondern auch dem Kundendienst sowie der Forschung und Entwicklung.

CRM im Marketing

Durch die Analyse des Kaufverhaltens sowie die Anwendung der erhobenen Daten, können Instrumente des Marketing-Mixes die Kauffrequenz durch Up- und Cross-Selling steigern, die Kundenzufriedenheit verbessern und Interessenten zu Kunden werden lassen. Dies geschieht durch die Dokumentation von Daten, die einem User genau zugeordnet werden können. Durch Zusammenführung, Generalisierung, Kategorisierung und Abstrahierung kann dann eine große Anzahl von Fragestellungen des Marketings geklärt werden.

Besondere Herausforderung: Multi-Channel-Marketing

In den vergangenen Jahren hat sich die Customer Journey erheblich verlängert. So sammeln viele Kunden Produktinformationen im Internet, schauen sich die entsprechenden Produkte dann offline an, lassen sich von Mitarbeitern beraten und kaufen die Produkte schließlich wieder online. So wurde die Kette der Touchpoints nicht nur länger, sondern sie erstreckt sich nun auch über alle Marketing- und Vertriebskanäle, ob online oder offline.

Für das CRM birgt dies neue Herausforderungen. So müssen Unternehmen Mittel und Wege finden um Daten über alle Kanäle zu erheben und diese anschließend miteinander zu verknüpfen.

Offline-Daten sammeln

Prinzipiell gilt, dass die Erhebung der Offline-Daten etwas aufwendiger ist als die der Online-Daten. So können im Geschäft nicht etwa bestimmte Tracking-Methoden eingesetzt werden. Aus diesem Grund greifen viele Unternehmen auf Treueprogramme, Mitgliedschaften und Kundenkarten zurück. Auf diesem Wege tauschen Kunden prinzipiell persönliche Informationen gegen Bonusprämien. Wird beispielsweise die Kundenkarte gescannt, so werden die Auftrags-ID sowie der Umsatz in der Data-Warehouse-Lösung gespeichert. Auf diesem Wege kann ein genaues Bild von dem Kunden erstellt werden. Zusätzlich zu den selbst erhobenen Daten, kommen häufig externe Daten hinzu, die auf Wegen der Marktforschung erhoben werden und beispielsweise soziodemografische Merkmale erfassen.

Mittels Data-Mining-Algorithmen können dann Affinitäten und Scorings ermittelt werden, die die Basis für ein zusammenhängendes und effizientes Multi-Channel-Marketing bieten.

Online Daten erheben

Die Daten der gesamten Customer Journey werden über Tracking-Pixel gesammelt. Diese werden in Form von Java Tags in alle Online-Marketing-Maßnahmen implementiert. So kann das genaue Verhalten der Besucher dokumentiert und analysiert werden. Die erhobenen Daten werden dann in einem Web-Analyse-Data-Warehouse gespeichert, welches es ermöglicht, das gesamte Verhalten der User zentral abzubilden. Die Nutzerprofile beinhalten dann Daten wie Klickpfade, Verweildauer, gekaufte Produkte, angegebene Daten bei etwa der Anmeldung, Newsletter-Anmeldungen etc.

Auf Basis dieser Daten können dann die Online-Maßnahmen gezielt gesteuert und personalisiert werden. Auch können Sie Aufschluss über mögliche Probleme oder Lücken geben

Verknüpfung der Online- mit der Offline-Welt

Ähnlich wie die externen Daten werden auch die Daten aus der Online-Erhebung in das zentrale Data-Warehouse eingeschleust. Dadurch erhält das Unternehmen einen Rundumblick über das gesamte Verhalten der potentiellen und der Bestandkunden. Gleichzeitig geben die Daten Aufschluss über die Dauer der Customer Lifetime sowie des Values. Durch die Verknüpfung der Daten können dann weiterhin auch Kunden-Kategorien erstellt werden, die dann wiederum mit individuellen Maßnahmen effizient angesprochen werden können.

CRM-Targeting im Programmatic Advertising

Im Bereich des Programmatic Advertisings können die CRM-Insights über verschiedene Matching-Methoden in die digitalen Kampagnen integriert werden. Beim Matching werden die User-Profile aus dem Data-Warenhosue mit externen Daten von Vermarktern abgeglichen und verknüpft. Darüber können Advertiser dann ein sogenanntes CRM-Targeting anwenden, worüber kategorisierte Kundengruppen mit gezielten Programmatic Advertising Kampagnen angesprochen werden können. Diese Kampagnen dienen dabei ausschließlich der Verlängerung der Customer-Lifetime sowie der Erhöhung des Customer-Lifetime-Values und nicht der Neukundengewinnung, da mittels CRM-Targeting ausschließlich Bestandskunden angesprochen werden.

Erfolgsmessung im Programmatic Advertising

Teil 3: Neue Performanceansätze

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Nachdem im letzten Teil die Vorbereitung der Erfolgskontrolle thematisiert wurde, beginnt nun die Erfolgskontrolle während der Kampagnenlaufzeit sowie die damit einhergehende Kampagnenoptimierung Ihrer Programmatic Advertising Kampagnen.

Im letzten Schritt konnte ein Überblick über alle aktiven online und offline Marketingmaßnahmen gewonnen werden. Dieser ist besonders wichtig, um das Zusammenspiel der verschiedenen Maßnahmen zu analysieren, sowie die einzelnen Touchpoints miteinander in Verbindung zu setzen. So kann eine mögliche Touchpoint-Kette wie folgt aussehen:

Touchpoint_Kette

Die online-Touchpoints können dabei sogar definitiv nachverfolgt werden. Über den zuvor eingebauten Tracking-Pixel sowie die User-ID, die über einen Cookie dem User zugeordnet wurde, kann genau aufgezeigt werden, welcher Nutzer wann welches Banner gesehen hat. Auf diese effektive Form der Touchpoint-Analyse sollten Sie bei der Wahl Ihrer Demand-Side-Platform (DSP) unbedingt achten. Ausgehend von der Touchpoint-Analyse ergeben sich dann auch die verschiedenen Attributionsmodelle, die nach der zeitlichen Abfolge der Werbekontakte gewichtet werden:

Last-Klick/View Attribution: Dabei zählt nur der letzte Werbekontakt, bevor es dann zur Conversion kommt. Alle anderen Touchpoints werden nicht bewertet.

First-Klick/View Attribution: Bildet das genaue Gegenteil zur Last Klick Attribution. Hier wird nur der erste Kontakt bewertet. Damit soll der Kontakt gewichtet werden, der das Interesse des Nutzers ausgelöst hat und nach weiteren Touchpoints zur Conversion geführt hat.

Badewannen-Modell: Dieses Modell bildet eines der weit verbreitetsten und bezeichnet die Bewertung des ersten sowie des letzten Kontaktes. Alle anderen Kontakte werden entweder gar nicht oder aber deutlich geringer bewertet.

Auf- oder absteigende Attribution: Bei diesem Modell werden alle Werbekontakte gewichtet. Je nach Belieben werden die Kontakte jedoch als wertvoller bzw. weniger wertvoll bewertet, je näher sie der abschließenden Conversion sind.

Lineare Attribution: Hier wird jedem Werbekontakt der gleiche Anteil am Erfolg der Conversion zugeschrieben.

Bei allen Modellen sollte beachtet werden, dass es sich bei einem Kontakt nicht zwangsläufig um einen Klick handelt, sondern auch ein bloßer Sichtkontakt ausreichend ist. Die Attributionsmodelle geben Aufschluss über die Customer-Journey und sollten somit unbedingt mit in die Erfolgskontrolle aufgenommen werden. Bezieht man auch die offline-Kontakte sowie das Verhalten nach der Conversion mit in die Auswertung ein, so gelangt man in den Bereich des Customer-Relationship-Managements (CRM).

Neue Performanceansätze

Neue Ansätze gibt es auch im Bereich der KPIs. Hier wird neben den klassischen KPIs, wie der Klickrate oder dem TKP, auch Kennzahlen wie die Sichtbarkeit oder die Durchschaurate angewendet. Diese neuen Betrachtungen ergaben sich vor allem durch die neuen Technologien, wie dem Video Advertising. Die Erfolgsmessung ist somit zwar deutlich komplexer geworden, gibt dem Advertiser aber ein genaues Bild von dem tatsächlichen Erfolg der Display-Kampagne.

Auch die Verknüpfung mit den Website- sowie Kundendaten ist für die Erfolgsmessung unumgänglich geworden. So kann eine Kampagne mit einer geringen CTR trotzdem erfolgreich sein, wenn etwa die User besonders lange auf der Zielseite verblieben sind.

Individuelle Erfolgsmessung

In den drei Teilen dieser Serie sind Wörter wie beispielsweise oder könnte besonders häufig aufgetaucht. Dies liegt vor allem daran, dass die Erfolgsmessung keine allgemeingültige Anleitung aufweisen kann. Sie ist von vielen Faktoren abhängig, die jeder Advertiser für sich individuell zusammensetzen muss. Aus diesem Grund sollten Advertiser sich auch mit dem Thema der Self-Service DSP beschäftigen. So bequem der Managed-Service auch sein kann, häufig ist es effizienter die Kampagnenauswertung intern abzuwickeln anstatt fertige und eventuell weniger aufschlussreiche Reportings von Externen zu erhalten.