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Marketing Optimierung

Marketing Optimierung ist Ihr Ziel und die Konsequenz nahezu aller unserer Aktivitäten. Als Spezialist für datenbasiertes analytisches Marketing begleiten wir Sie von der Konzeptphase bis zur Realisierung.

Unterwegs treten immer wieder auch einige klassische Fragestellungen auf wie diejenigen nach dem customer (lifetime) value, nach Scoring Modellen zur Kunden-/Userqualität, nach Conversion Optimierung, Churn Prevention, Automation, u.v.m., die mittels Predictive Analytics oder breiter gefasst mittels Machine Learning-Algorithmen angegangen werden.

In einem traditionellen und etwas enger gefassten Begriffsverständnis beschäftigt sich Marketing Optimierung mit Effektivitäts- und Effizienz-Fragen. Es geht letztlich darum, in welche Marketingkanäle und Werbemittel die Budgets investiert werden sollen, um eine aus Kampagnen- und Kundensicht ausgewogene Kampagnenoptimierung zu erreichen.

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Versteht man Marketing Optimierung als Endergebnis eines Prozesses von der Konzeptphase bis zur Realisierung und fokussiert hier eher klassische Themen, dann können wir Sie unter anderem bei folgenden Fragestellungen unterstützen:

Der Kundenwert wird mittels Customer Lifetime Value (CLV) gemessen. Der CLV wird aufgrund der Umsätze, der Deckungsbeiträge der Produkte und der Kosten für die vergangene Beziehung und für die zukünftige Erwartung berechnet. Der CLV beinhaltet also sowohl die Vergangenheit als auch die Zukunft, was in diesem Punkt mit einer Unternehmensbewertung vergleichbar ist. Anhand dieser Angaben werden zudem die zukünftigen Erwartungen diskontiert.
Die Kostenstrukturen bilden ein wichtiges Element der Kundenbewertung. Sie fliessen nicht nur in den Kundenwert ein, sondern werden auch zur Beurteilung von Marketingaktivitäten benötigt (Berechnung des Cost per Order).
Die Kundenbewertung beschäftigt sich auch mit der Frage, welchen Wert Ihr Unternehmen und Ihre Leistungen für Ihren Kunden haben. Solche Überlegungen führen zu differenzierten Kundenbetrachtungen, die möglicherweise einen Einfluss auf das Pricing und die Dienstleistungen haben.

Je höher der Wert Ihrer Kunden ist und je höher die Kosten für die Neukundengewinnung sind (Cost per Contact), desto schmerzhafter ist der Verlust eines Kunden. Mittels eines Prognosemodells können kündigungsgefährdete Kandidaten erkannt und ihrem Wert entsprechend bearbeitet werden. Methodisch kann die Frage unter Einsatz traditioneller predictive Analytics Algorithmen (Regression) oder unter Einsatz von Mustererkennungsalgorithmen (Machine Learning) gelöst werden.

Sie möchten Kunden mit höherer Antwortwahrscheinlichkeit, mit grösserer Online-Affinität oder mit Affinität zu ausgewählten Produktgruppen / Themen in Selektionen kontaktieren. Basis dafür sind wiederum Prognosemodelle, die anhand vergangenen Kunden- oder Reagiererverhaltens zukünftig zu erwartendes Verhalten vorhersagen. Dieser Score kann dann für Selektionszwecke genutzt werden.

Gerne unterstützen wir Sie bei diesen Fragestellungen und möchten Sie auf weiterführenden Themen hinweisen:

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