Hyperpersonalisierung von Print-Mailings

Personalisierung ist heute Standard und Hyperpersonalisierung wird zum neuen Maßstab. Aus der „Werbung für alle“ wird zunehmend „Werbung für mich“. Kein Wunder, dass Prospekte und Kataloge vielerorts eingestellt werden. Aber nicht, weil Print überholt ist, sondern weil es Formate der „alten Welt“ sind. Massenmailings, die ohne zielgerichtete Empfänger als alleinstehendes Medium schnell wieder im Papierkorb landen. Die „neue Welt“ der Print-Werbung hingegen ist digital, datengetrieben und automatisiert. Sie braucht weder CSV-Dateien noch FTP-Server. Ihre Formate heißen zum Beispiel Selfmailer und Brief, werden in kanalübergreifende Customer Journeys integriert und so weit personalisiert, dass sie den einzelnen Kunden in seiner individuellen Lebenswelt erreichen.

Print-Mailings als Performance-Kanal im CRM

Marketingabteilungen stehen ständig vor der Herausforderung, sich für die „richtigen“ Kanäle entscheiden zu müssen. Sie wiegen Pros und Kontras ab, schauen sich KPI’s und mögliche Kosten an. Bei all diesen Überlegungen dürfen sie eins nie aus den Augen verlieren: den Kunden. Das Ziel eines kundenzentrierten Marketingansatzes ist, die größtmögliche Nähe zu jedem einzelnen Kunden mit der größtmöglichen Relevanz herzustellen. Das lässt sich am Beispiel von Print gut illustrieren.

Ein strategischer Teil des Cross-Channel-Marketings

Ein zielgerichtetes und hyperpersonalisiertes Print-Mailing, vielleicht eine Postkarte zum Geburtstag oder ein Brief zur Reaktivierung bestehender Kunden, ist nicht nur ein neuer Touchpoint mit Überraschungspotenzial, sondern wird auch zum strategischen Teil der Cross-Channel-Strategie. Durch die Einbindung in die digitale Customer Journey können die Erfolge genau gemessen und dabei ganz gezielt weiter personalisiert werden. Ein Massenmailing wie das bereits erwähnte Prospekt, das weder personalisiert noch segmentiert wird, und mit hohen Streuverlusten als einzelne Marketingmaßnahme für sich allein steht, passt hingegen nicht in solch einen kundenzentrierten und datengetriebenen Marketing- Mix.

Einige Performance-Indikatoren von Direct-Mail-Kampagnen kurz und knapp zusammengefasst:

• Personalisierte und automatisierte Print-Mailings erreichen in der Regel Conversion Rates von vier bis zehn Prozent [1].
• Direct-Mail-Kampagnen mit Kundenzentrierung (Segmentierung & Personalisierung) zeigen eine bessere Performance von 30 bis 50 Prozent [2].
• (Hyper-)Personalisierung kann für einen Umsatz-Uplift von 20 bis 40 Prozent sorgen [2].
• Verbesserte Workflows und reduzierte Aufwände können die Kosten um bis zu 85 Prozent senken und dadurch den Return on Investment (ROI) signifikant steigern [3].

Direct Mail Automation Software

Stellen wir uns einmal vor, ein großes Unternehmen aus der Fashion- Branche (das kann natürlich auch eine andere sein) möchte seinen Media- Mix im Bestandskundenmarketing um Print erweitern, beispielsweise innerhalb des frisch gestarteten Loyalty-Programms. Was müsste das Unternehmen tun? Damit Direct Mail Automation, also die digitalisierte Aussteuerung von Print-Mailings innerhalb des Cross-Channel- Marketings, funktioniert, braucht es eine Software. Diese wird als Integration an die bereits genutzte Marketing-Cloud oder Customer Data Platform (CDP) angebunden. Die dadurch zur Verfügung stehenden Kundendaten können genutzt werden, um Print-Mailings einfach und nahtlos in digitale Customer Journeys zu integrieren. Auf diese Weise können Kunden personalisiert und automatisiert erreicht werden. Voraussetzung sind valide Daten über reale Kunden, weshalb Direct Mail Automation vor allem innerhalb des Bestandskundenmarketings den größten Mehrwert mit sich bringt.

Wann Personalisierung zur Hyperpersonalisierung wird

Eine einfache Personalisierung beginnt schon mit der Anrede. Der Kunde wird in einem Brief oder auf einer Postkarte mit dem Vor- und/ oder Nachnamen begrüßt. Auch individuelle Gutscheincodes sind die ersten Elemente, die personalisiert werden sollten, da sie sonst beliebig im Internet verbreitet werden. Das ist nichts Neues und gehört mittlerweile zum Standard, denn Kunden haben sich an einen gewissen Personalisierungsgrad gewöhnt.

Personalisierung nach Kundensegmenten

Im nächsten Schritt kommen die Kundensegmente ins Spiel. Eine gängige Methode ist nach wie vor die Segmentierung nach Geschlecht. Innerhalb des Bestandskundenmarketings bietet sich auch der Customer Lifetime Value (CLV) als Unterscheidungskriterium an. Stimmungsbilder oder Visuals werden dann so eingesetzt, dass sie die identifizierten Gruppen gezielt ansprechen. Incentives wie Gutscheine oder Preisvorteile können ebenfalls für unterschiedliche Segmente personalisiert werden. So erhalten beispielsweise VIP-Kunden mit einem hohen CLV höhere Gutscheinwerte oder andere exklusive Vorteile.

Echte Hyperpersonalisierung

Sobald nicht nur ein Kundensegment angesprochen, sondern das Print- Mailing auf den individuellen Kunden ausgerichtet wird, sprechen wir von Hyperpersonalisierung. Produktempfehlungen sind dann exakt auf die Vorlieben und das Kaufverhalten eines einzelnen Kunden zugeschnitten. Außerdem können verschiedenste Personalisierungselemente kombiniert werden. Neben 1:1-Bildpersonalisierung können in einem einzigen Print-Mailing ganze Textbausteine, Gültigkeitszeiträume oder Sprachen personalisiert werden. Die Druckdatei ähnelt dann eher einem weißen Blatt Papier, da die Druckfelder erst durch den Datenaustausch entsprechend der Designvorgaben gefüllt werden.

Smarte Print-Kampagnen

Hyperpersonalisierung ermöglicht es dadurch auch, mehrere Use Cases in einer Kampagne zu bündeln – das sogenannte „Use Case Bundling“. Eine Kampagne enthält dann mehrere Use Cases, sofern alle im gleichen Format geplant werden. Das senkt nicht nur die Ausgaben, da weiterhin vom Portovorteil für hohe Auflagen profitiert werden kann. Die Empfänger können auch wesentlich spitzer gewählt und zielgerichteter angesprochen werden. Für unser fiktives Fashion-Unternehmen könnte eine Print-Mailing-Kampagne beispielsweise so aussehen:

• Use Case Bundling: gleiches Format (zum Beispiel Brief ), unterschiedliche Use Cases (zum Beispiel Second Order Push & Reaktivierung)
• 1:1-Bildpersonalisierung: Produktempfehlung auf Basis der letzten Einkäufe
• Gutscheinwert: orientiert sich am Customer Lifecycle oder am CLV
• Verschiedene Einlösungsmöglichkeiten: Onlineshop (Gutschein- code), Store (Barcode), App (QR-Code)
• Internationaler Versand: Texte in verschiedenen Sprachen je nach Zielmärkten
• Content-Elemente: Anreiz zur Anmeldung im Loyalty-Programm für Second Order Push, Hintergrundinformationen oder andere Incentives für Reaktivierung

Die Grundlagen schaffen

Wie eigentlich immer im Leben, ist Konfuzius’ Weisheit auch auf Hyperpersonalisierung anwendbar: „Der Weg ist das Ziel.“ Und dieser Weg beginnt bei den Kundendaten. Unser fiktives Unternehmen zeichnet sich durch sein heterogenes Produktsortiment, also viele verschiedene Produkte und Produktkategorien aus dem Fashion-Bereich, und eine sehr große, heterogene Kundenbasis aus. Nur mit validen Kundendaten sowie der sinnvollen Nutzung dieser Daten kann das Marketing die Kunden gezielt und ohne Gießkannenprinzip ansprechen. Die Menge der individuellen Interessen, Kaufhistorien und Produktvorlieben ist für manuelle Arbeit schlicht zu groß, um daraus wirklich relevante Anreize ableiten zu können. In diesem Kontext ist Hyperpersonalisierung das Mittel zum Zweck – und zwar um möglichst viel Relevanz für den Kunden zu schaffen.

- Abb. 1 & 2: Beide Use Cases können innerhalb einer Print-Kampagne umgesetzt werden. Links eine Reaktivierung und rechts ein Second Order Push. © Lucie Böhme -

Daten zentralisieren

Das Ziel ist es, die Bedürfnisse des Kunden zu erkennen und ihn gezielt anzusprechen. Dafür brauchen Unternehmen spezifische Informationen über jeden einzelnen Kunden – und das über möglichst alle Touchpoints hinweg, die an einem zentralen Ort zusammenfließen. Das erreichen sie mit einem zentralisierten Datenmanagement. Durch die Nutzung einer Customer Data Platform (CDP) oder einer Marketing-Cloud werden alle relevanten Kundendaten gesammelt und synchronisiert. Sie fungieren damit als Knotenpunkt in der Datenverwaltung und sind der Ausgangspunkt aller Marketingaktivitäten, in deren Zentrum der einzelne Kunde steht. Diese Datenbasis ist enorm wichtig, denn sie ermöglicht nicht nur hyperpersonalisierte Print-Mailings, sondern personalisiertes und automatisiertes Marketing über alle Kanäle hinweg.

First-Party-Daten akquirieren

Überall, wo Touchpoints zum Kunden bestehen – vom Onlineshop, über den Store, die App, den Newsletter bis hin zum Loyalty-Programm – können Unternehmen etwas über ihren wichtigsten Schatz in Erfahrung bringen: das Verhalten und die Interessen der Kunden. Die sogenannten First-Party-Daten. Valide Daten aus erster Hand, die in Echtzeit genutzt werden können. Mit der DSGVO, dem Wegfall von Third Party Cookies und dem Vertrauensverlust, den Third-Party-Daten im Allgemeinen erlitten haben, werden sie zunehmend zum Herzstück der Datenverwaltung im CDP oder der Marketing-Cloud. Die Daten werden in einheitlichen Kundenprofilen gesammelt, analysiert und verknüpft. Für das Marketing können schon kleine Nuancen einen großen Unterschied in der Performance machen.

Ein Beispiel aus dem Kundensegment „weiblich“: Während sich Kundin 1 für Oberteile in verschiedenen Farben interessiert, schaut sich Kundin 2 ebenfalls Oberteile an, aber nur in einer bestimmten Farbe. Kundin 1 kauft in der Regel ausschließlich Oberteile, Kundin 2 hingegen kauft über verschiedene Produktkategorien Auf Basis dieser Informationen würden beide Kundinnen auf ihre Vorlieben zugeschnittene, also hyperpersonalisierte, Print-Mailings erhalten. Während Kundin 1 verschieden farbige Oberteile aus unterschiedlichen Kollektionen empfohlen bekommt, findet Kundin 2 auf ihrem Print-Mailing passende Produkte aus unterschiedlichen Produktkategorien einer Kollektion, die ihrem favorisierten Farbspektrum entspricht.

Dieses sehr einfache Beispiel in Abb. 4 zeigt recht deutlich, welchen wichtigen Stellenwert relevante First-Party-Daten in der Hyperpersonalisierung haben.

Intelligente Tools: Recommendation Engines

Aus der Gesamtmenge der Daten, die durch Kundeninteraktionen akquiriert werden, kann dann wiederum abgeleitet werden, was für einen Kunden potenziell interessant wäre. Also welches Produkt er in Zukunft kaufen oder welche Dienstleistung er am ehesten in Anspruch nehmen würde. Ermöglicht werden diese Vorhersagen durch ausgeklügelte, hochkomplexe Systeme – die sogenannten Recommendation Engines.

Abb. 3: Eine hyperpersonalisierte Maxi-Postkarte für Kundin 1 mit passenden Empfehlungen aus der Produktkategorie „Oberteile“ in unterschiedlichen Farben, die ihrer individuellen Kaufhistorie entsprechen. © Lucie Böhme

- Abb. 4: Eine hyperpersonalisierte Maxi-Postkarte für Kundin 2 mit passenden Empfehlungen aus verschiedenen Produktkategorien der neuesten Kollektion, die ihrem favorisierten Farbspektrum entsprechen. © Lucie Böhme -

Vorlieben und Interessen erkennen

Sie basieren immer auf künstlicher Intelligenz, denn sie berechnen Wahrscheinlichkeiten. Die großen Datenmengen, die im CDP oder der Marketing-Cloud abliegen, werden in die Recommendation Engine eingefüttert. Danach wird das System angelernt. Das geschieht mittels Anleitungen, die auf Basis zugrunde liegender Regeln manuell programmiertwerden. Diese Anleitungentrainierendie Recommendation Engine darauf, zu erkennen und zu lernen, welche Verbindungen von Datenpunkten relevant sind. Auf diese Weise wird die Maschine dazu befähigt, auf Basis der Daten aus der Vergangenheit Vorhersagen für die Zukunft zu berechnen. Wie eine Art Wetterbericht – nur für Produktempfehlungen, Vorlieben und Interessen.

Der Markt für Recommendation Engines entwickelt sich aktuell sehr stark. Es gibt die Möglichkeit, die Lösungen spezialisierter Anbieter zu nutzen und diese direkt an die Marketing-Cloud oder das CDP anzubinden. Die meisten Marketing-Cloud-Betreiber bieten auch eigene Formen von Recommendation Engines an oder arbeiten mit Drittanbietern ihres Vertrauens. Welche Lösung die beste ist, hängt sehr stark vom jeweiligen Produktangebot und der Kundenstruktur des Unternehmens ab. Nicht empfehlenswert im Hinblick auf Hyperpersonalisierung ist die ausschließliche Nutzung einer Recommendation-Lösung innerhalb des Onlineshopsystems, denn diese ist auf die Kundeninteraktionen auf der Webseite limitiert. Ist die Recommendation Engine hingegen an die Marketing-Cloud oder das CDP angebunden, kann sie auf die Daten sämtlicher Kanäle und Touchpoints zurückgreifen.

Customer Insights generieren

Eine Recommendation Engine lebt davon, genug relevante und valide Daten zu bekommen. Sie sind ihr Treibstoff. Der Einsatz einer Recommendation Engine wiederum ermöglicht erst extreme Formen der Hyperpersonalisierung. Es baut also alles aufeinander auf. Komplexe KI-Systeme wie Recommendation Engines liefern die besten Ergebnisse, wenn sie aus unterschiedlichen Informationstypen mit großen Mengen an Kundendaten angereichert werden – und das kontinuierlich. Woher diese Daten stammen, ist ganz unterschiedlich. Je mehr Kanäle und Touchpoints ein Unternehmen aufbaut, desto mehr stehen grundsätzlich zur Verfügung.

Das kann der Onlineshop sein, ein Loyalty-Programm, der Store, die App und andere Quellen, die mehr über die Interessen und das Verhalten der Kunden verraten. Aus Datenschutzgründen und im Sinne der DSGVO muss für jede Information, die über den Kunden gespeichert und verarbeitet wird, seine Einwilligung eingeholt werden. Dies sollte immer transparent und rechtskonform geschehen, um unter anderem das Vertrauen der Kunden nicht aufs Spiel zu setzen. Laut der aktuellen Ausgabe der „State of the Connected Customer“-Studie von Salesforce [4] verstehen nur 27 Prozent der befragten Verbraucher vollständig, wie Unternehmen ihre personenbezogenen Informationen nutzen.

Außerdem wünschen sich 86 Prozent mehr Transparenz hinsichtlich der Nutzung ihrer persönlichen Daten. Gleichzeitig erwarten 52 Prozent, dass Angebote immer personalisiert sind. Kunden sind also durchaus bereit, relevante Daten zu teilen, wenn sie verstehen, wofür, und sie darin einen Benefit für sich sehen. Ein eigenes Loyalty-Programm erscheint vor diesem Hintergrund als ein spannendes und langfristiges Element in der CRM-Strategie. Es werden nicht nur viele Datenpunkte generiert, sie speisen sich auch gegenseitig und vor allem einvernehmlich mit einem echten Nutzen für die Kunden.

Attraktive Use Cases definieren

In der Regel erzielen Unternehmen mit Direct-Mail-Kampagnen innerhalb des Bestandskundenmarketings die größten Erfolge. Welche Use Cases sich am besten eignen, hängt sehr stark vom Geschäftsmodell, dem Produktportfolio und der Kundenstruktur ab. Ausgehend von unserem Fashion-Unternehmen mit einem heterogenen Produktsortiment und einer großen, heterogenen Kundenbasis könnten folgende Use Cases für Hyperpersonalisierung besonders attraktiv sein.

Use Case „Second Order Push”

Der Use Case „Second Order Push“ lässt sich wunderbar mit Produktempfehlungen hyperpersonalisieren. Da der Kunde erst ein Mal gekauft hat, liegen alle grundlegenden Informationen über seine Person bereits vor, jedoch noch nicht ganz so viele über sein Kaufverhalten. Dieser Case ist deswegen recht einfach, um in die Hyperpersonalisierung einzusteigen. Auf Basis seiner ersten Bestellung können zum Beispiel Zusatzprodukte, Bestseller oder Saisonware über 1:1-Bildpersonalisierung empfohlen werden. Als Kaufanreiz werden in der Regel klassische Gutscheine eingebunden. Das Ziel ist es, auf den Kundendaten weiter aufzubauen und den Kunden langfristig zu binden. Es ist ebenfalls eine gute Gelegenheit, um ihn ins Loyalty-Programm einzuladen. Second Order Pushes können entscheidend dazu beitragen, dass aus einem Erstkäufer ein treuer Kunde wird.

Use Case „Reaktivierung“

Auch der Use Case „Reaktivierung“ bietet spannende Möglichkeiten für Hyperpersonalisierung. Er zielt darauf ab, einst aktive Kunden wieder zu reaktivieren. Über inaktive Kunden liegen in der Regel schon viele Informationen vor, allerdings keine aktuellen Daten. Ein Klassiker ist hier das „Wir vermissen dich“-Mailing. Um es persönlicher und damit noch relevanter für den Kunden zu gestalten, können zum Beispiel ausgehend von der Kaufhistorie neue Produkte oder Marken empfohlen werden.

Anreize wie der Saisonwechsel oder aktuelle Themen wie Nachhaltigkeit können als Anlass für eine Reaktivierung genutzt werden. Wenn der Kunde in der Vergangenheit Produkte aus recycelten Stoffen oder Bio-Baumwolle gekauft hat, könnten nachhaltige Produktneuheiten besonders relevant sein und sein Interesse wecken. Die Reaktivierung bietet ganz nebenbei die Möglichkeit, die entsprechenden Kundendaten zu aktualisieren.

Megatrend Loyalty-Programm

Ein Loyalty-Programm bietet das größte Spektrum an Gestaltungs- möglichkeiten für hyperpersonalisierte Print-Mailings. Über Kunden, die im Treueprogramm angemeldet sind, liegen viele aktuelle Daten vor, die für die Hyperpersonalisierung genutzt werden können. Neben Produktempfehlungen mit 1:1-Bildpersonalisierung bietet sich personalisiertes Empfehlungsmarketing an. Kunden, die schon einen gewissen Treuestatus erreicht haben, bekommen dann neben ihrem eigenen Gutscheincode noch einen weiteren zum Teilen mit Familie und Freunden. Über den Treuestatus, zum Beispiel Gold-, Silber- und Bronzestatus, der über ein Stufenprogramm von den Kunden erreicht werden kann, können Gutscheine, Geschenke oder exklusive Vorteile wunderbar segmentiert werden.

Customer Centricity

Bei allen Use Cases gilt es vor allem als Erstes zu prüfen, auf welchem Wissensstand der Kunde ist. Während Erstkunden nur wenig bis gar kein Wissen über das Unternehmen oder die Marke und die Produkte haben, sind treue Kunden mit VIP-Status bestens informiert. Sie wollen als erstes über Neuigkeiten Bescheid wissen und haben ein größeres Interesse an der Brand. Hingegen sollte eine Reaktivierung gleichermaßen kurz und knapp, aber so relevant wie möglich gestaltet werden, denn der Kunde war länger nicht aktiv. Im Sinne der Customer Centricity ist es also essenziell, Use Cases mehr aus Kundenperspektive und weniger aus Kampagnenperspektive zu betrachten.

Erfolge messbar machen & tracken

Die wichtigste Performance-Größe für den Direct-Mail-Kanal ist die Conversion Rate. Diese liegt im Durchschnitt bei vier bis zehn Prozent, wobei hyperpersonalisierte Print-Mailings immer bessere Erfolge erzielen als standardisierte. Einzeln für sich betrachtet, sagt so eine Prozentzahl noch recht wenig aus. Aber in Relation zu anderen KPIs wie Warenkorbgrößen oder ROI messen sich die Erfolge an der erzielten Conversion Rate.

Eine niedrige Conversion Rate wirkt sich auch auf den ROI aus. Um die Conversion Rate berechnen zu können, müssen die aus der Kampagne resultierenden Einkäufe getrackt und dem jeweiligen Empfänger zugeordnet werden. Im Digitalmarketing funktioniert Tracking in der Regel über spezielle URLs oder andere Matching-Mechanismen wie Cookies. Direct Mail ist ein physischer Kanal innerhalb der digitalen Customer Journey. Deswegen hängt die Messbarkeit davon ab, dass der Empfänger über das Print-Mailing motiviert wird, im digitalen Raum, zum Beispiel dem Onlineshop, eine bestimmte Aktion auszuführen und diese eindeutig dem Print-Kanal zugeordnet werden kann.

Voucher-, QR- & Barcodes

Im Print-Mailing-Bereich ist das eleganteste Mittel, den Erfolg zu messen, ein personalisierter Gutscheincode. Die Kombination aus Zahlen und Buchstaben ermöglicht einerseits die genaue Zuordnung der Kampagne und die Identifizierung des Empfängers. Gleichzeitig motiviert der Voucher-Code den Adressaten, die gewünschte Aktion – in den meisten Fällen einen Kauf – auszuführen. Der Gegenwert des Gutscheins, also der Rabatt oder Preisvorteil, sollte smart gewählt werden. Er muss für den Kunden Anreiz genug sein, aber auch wirtschaftlich für das Unternehmen Sinn ergeben.

Im überwiegenden Teil Europas geben die Kunden ihre Gutscheincodes bei Bestellungen im Onlineshop manuell ein. Manche Unternehmen hinterlegen die persönlichen Codes direkt im Kundenkonto, sofern der Kunde als Nutzer registriert ist. Eine andere technische Spielart ist der QR-Code. In Europa, vor allem in Deutschland, funktionieren QR-Codes aktuell nur bei einer technisch affinen Zielgruppe, denn sie sind hierzulande weitaus weniger populär als beispielsweise in Asien. Dennoch sind QR-Codes eine technisch gute Lösung zum Tracken von Einkäufen, denn sie können viele personalisierte Informationen zu Empfängern, der Kampagne und dem eingelösten Gutschein enthalten. Außerdem muss der Kunde nichts manuell eintippen, ein Scan mit dem Smartphone genügt.

Über die direkte Weiterleitung zum Webshop kann der Einkauf ohne Unterbrechung fortgesetzt werden. Dabei werden alle relevanten Informationen des QR-Codes übermittelt und können in die Berechnung der Conversion Rate einfließen. Auch Barcodes finden sich auf Print- Mailings, um die Einlösung vor Ort im Store zu ermöglichen. Die Conversion Rate kann in dem Fall nur ermittelt werden, wenn das Kassensystem mit der digitalen Infrastruktur des Unternehmens, zum Beispiel der Marketing-Cloud oder dem CDP, verbunden ist. Im Gegensatz zu QR-Codes, die sehr viele Daten enthalten können, sind Bar-Codes limitiert.

A/B-Tests für hyperpersonalisierte Print-Mailings Hyperpersonalisierung bedeutet nicht, dass jedes Print-Mailing für jeden Kunden einzeln entworfen wird. Vielmehr wird vorab ein Satz an Regeln definiert, nach welcher Logik hyperpersonalisiert wird. Soll die Recommendation Engine zufällige Produktempfehlungen ermitteln oder wird ganz gezielt geschaut, in welcher Produktkategorie der Kunde die meisten Käufe getätigt hat? Solche Regeln werden vorab für alle Empfänger gleichermaßen definiert. Marketingabteilungen schauen dann innerhalb eines A/B-Tests nicht, welches konkrete Produkt am besten konvertiert, sondern welche Logik besser performt hat. Da jeder Kunde andere Produkte empfohlen bekommen hat, muss die Analyse auf der Metaebene stattfinden – bei den definierten Regelsets. So könnte für Gruppe A innerhalb eines A/B-Tests die Regel definiert werden, ausschließlich Produktempfehlungen aus einer Kategorie, aber über alle Preislevel zu ermitteln.

Für die Vergleichsgruppe, Gruppe B, würde die Regel lauten, Produkt- empfehlungen über alle Kategorien, aber nur in einem bestimmten Preisniveau – nämlich ungefähr in dem Preisniveau, in dem der Kunde bisher eingekauft hat. Die Produkte, die auf dem Print-Mailing zu sehen sind, werden für jeden Kunden hyperpersonalisiert, aber die Logik dahinter ist für alle dieselbe. Die Herausforderung für Unternehmen ist, diese Regeln zu definieren und aus den vielen Möglichkeiten die besten abzuleiten. Hier empfiehlt es sich, auf den Support des Customer Success Managements und des Solution Engineerings seitens der Direct Mail Automation Software zurückzugreifen, da sie viele Erfahrungswerte einbringen und Empfehlungen ableiten können.

Herausforderungen

Datengetriebenes und damit kundenzentriertes Marketing bedeutet neue Möglichkeiten, aber auch neue Anforderungen. Wenn Datenverwaltung und-qualitätbeispielsweisenichtreifgenugsind, ist Hyperpersonalisierung als Performance-Treiber kaum wirtschaftlich umsetzbar. Gerade in der Planungs- und Skalierungsphase von hyperpersonalisierten Print- Mailings werden gleichermaßen Kompetenzen aus IT, CRM und Marketing benötigt. Fehlender Wissenstransfer oder ineffiziente Zusammenarbeit können hier wichtige Agilität kosten. Insbesondere große Unternehmen mit einem heterogenen Produktsortiment und einer großen Kundenbasis sind hier gefragt, da ineinandergreifende Arbeitsprozesse und das Aufbrechen von Silos entscheidend sind für die Performance des digitalisierten Print-Kanals. Für mehr Customer Centricity braucht es möglicherweise auch einen Shift innerhalb des Managements.

Reifegrad der Daten

Gerade das CRM und demzufolge das Bestandskundenmarketing leben von der Verfügbarkeit relevanter Daten über das Kaufverhalten und die Treue der Kunden. Wenn diese Daten im Unternehmen, in Entscheidungsprozessen und Abteilungen fest verankert sind, spricht man von einem hohen Reifegrad. Unternehmen, die bereits über eine solche Reife im Datenmanagement verfügen, können sich vom Wettbewerb deutlich abheben.

Aber auch Unternehmen, die in ihrer Entwicklung noch nicht so weit sind, können nur profitieren. Denn der Entwicklungsschritt hin zu mehr Personalisierung wirkt wie ein Modernisierungsmotor auf das gesamte Unternehmen. Sobald die notwendige Basis da ist, von einer zentralisierten Datenverwaltung in einer Marketing-Cloud oder einem CDP, über die Akquirierung relevanter Datenmengen mit großem Fokus auf First-Party-Daten bis hin zum Einsatz einer Recommendation Engine, kann Hyperpersonalisierung das Marketing über alle Kanäle hinweg bereichern und für echte Kundenerlebnisse sorgen.

Veränderte Arbeitsprozesse

Marketingaktivitäten, die auf Daten basieren, erfordern enge Zusammenarbeit und vor allem Wissenstransfer über die Abteilungen hinweg. Die Grenzen zwischen „Technik“ und „Design“ sind fließender geworden. Die Hyperpersonalisierung von Print-Mailings verbindet Digitalisierung mit der analogen Welt. Insofern hat sie sehr technische Komponenten, vom Daten-Handling bis hin zur Konfiguration der Kampagnen in der Software, aber auch sehr klassische Design- Komponenten. Denn Briefe, Selfmailer und Postkarten sind etwas Physisches, das beim Kunden im Briefkasten landet, und optisch sowie inhaltlich überzeugen müssen. Was diesen Prozess auszeichnet, ist ein gewisses Abstraktionsvermögen. Alle Elemente, die personalisiert werden, müssen vorab abstrahiert werden und in den Designprozess einfließen.

Zusammenfassung

Die Verbindung von Direct Mail Automation Software, smartem Datenmanagement und kundenzentriertem Marketing machen Hyperpersonalisierung im Print möglich. Dass Print-Mailings in die Customer Journey integriert, Erfolge gemessen und Umsätze gesteigert werden können, macht den Kanal umso attraktiver für Unternehmen. Vor allem im Bestandskundenmarketing lassen sich so vielseitige Use Cases umsetzen, die beim einzelnen Kunden eine hohe Relevanz erzeugen.

 

Literatur

optilyz GmbH (2021): Programmatic Print Studie – https://optilyz. com/de/whitepapers-de/ – Zugriff 06.08.2022

Blog der optilyz GmbH (2022): Umsatzsteigerung statt Kosteneffizienz: Der ROI in Direct – https://optilyz.com/de/opt-blog/umsatzsteigerung-statt- kosteneffizienz-der-roi-in-direct-mail/ – Zugriff 06.08.2022

LOB (2022): Report 2022 State of Direct – https://www.lob.com/ ebooks/the-state-of-direct-mail – Zugriff 06.08.2022

Salesforce (2021): State of the Connected Customer Studie – https:// www.salesforce.com/de/resources/research-reports/state-of-the-connected- customer/ – Zugriff 14.08.2022

Weiterführende Literatur

optilyz GmbH Blog (2022): Checkliste: Einstieg in die Hyperpersonalisierung. – https://optilyz.com/de/opt-blog/checkliste-einstieg-in-die-hyperpersonalisierung/

optilyz GmbH Blog (2022): Checkliste: In 5 Schritten zum erfolgreichen Loyalty-Programm. – https://optilyz.com/de/opt-blog/checkliste-in-5-schritten- zum-erfolgreichen-loyalty-programm/

optilyz GmbH Blog (2022): First-Party-Datenstrategie: 3 Dinge, die Sie jetzt schon tun können. – https://optilyz.com/de/opt-blog/first-party-datenstrategie-3- dinge-die-sie-jetzt-schon-tun-koennen/

optilyz GmbH Blog (2022): Der Kühlschrank-Effekt: So nutzen Sie die Performance von Print-Mailings. – https://optilyz.com/de/opt-blog/der- kuehlschrank-effekt-so-nutzen-sie-die-performance-von-print-mailings/