Data Clean Rooms
Data Clean Rooms, Kundenstrukturanalysen und Scorekarten
Ob mehr Verkäufe im Kundenbestand oder die Gewinnung neuer Kunden, Erfolg hat nur, wer ein klares und realistisches Bild seiner Kunden vor Augen hat und weiß, wo er sie findet. Alle Marketing- und Vertriebsaktivitäten auf die Kernzielgruppen auszurichten, sollte so effizient wie möglich ablaufen. Die relevanten Zielgruppen zu kennen und zu wissen, was sie ausmacht, ist dabei von entscheidender Bedeutung. Denn von der Produktentwicklung über die Preis- und Distributionspolitik bis hin zur Kommunikation muss der Kunde mit seinen Bedarfen und Wünschen im Mittelpunkt stehen.
Data Clean Rooms
Mikrogeographie veredelt First-Party-Daten in Data Clean Rooms
Unternehmen generieren verschiedene Daten über ihre Kunden. Zumeist über Bestellungen oder das Verhalten auf der Website. Das sind erste interessante First Party Daten, allerdings entsteht daraus kein Wissen über den Kunden. Kaufkraft, Wohnumfeld, Konsumvorlieben und Medienpräferenzen bleiben große Unbekannte. Aus First-Party-Daten können weder flächendeckende Marketingaktionen umgesetzt noch neue Kunden generiert werden. Echter Mehrwert entsteht durch die Anreicherung unternehmensexterner Daten und durch Kundenstrukturanalysen. microm verbindet die anonymisierten Kundendaten mit der eigenen mikrogeografischen Datenbank. Über 1 Million Einzelinformationen stehen in hunderten Merkmalen wie Altersgruppe, Lebensphasen, Wohntypologie etc. zur Verfügung. So werden die Charakteristika herausgefiltert, welche die Kunden des Unternehmens relevant, stabil und aussagekräftig beschreiben.
Dabei entsprechen nicht nur die mikrogeografischen Daten allen Datenschutzvorgaben. Auch die Analyse der Kundendaten geht mit dem Datenschutz konform, microm benötigt lediglich anonymisierte Adressdaten zur Analyse, keine Personenmerkmale. Für die Verschmelzung und Auswertung der Kundendaten mit mikrogeografischen Merkmalen eignen sich Data Clean Rooms hervorragend. Data Clean Rooms sind sichere Bereiche, in denen interne und externe Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und analysiert werden. Mittlerweile bieten diese Data Clean Rooms viele Möglichkeiten zur Veredelung von Daten, Auswertung und Optimierung von Marketingmaßnahmen. Sollten Sie weitergehende Vorgaben haben zu den Themen Auftragsdatenverarbeitung, Data Clean Rooms und Datenschutz, stehen wir Ihnen gerne beratend zur Seite.
Data Clean Rooms
Kundenwissen durch Kundenstrukturanalyse
Aus den microm Merkmalen werden nach statistischer Bedeutung diejenigen ausgewählt, die Ihre Kunden am besten charakterisieren. So ergibt sich nach und nach ein detailliertes Porträt der Kunden: zum Beispiel überdurchschnittliche Kaufkraft, Zugehörigkeit zu einem bestimmten Limbic® Geo Type, Affinität für Onlineshopping etc. Verschiedene Kundengruppen (zum Beispiel A/B/C-Kunden, nach Werbewegen oder Produkten) können getrennt voneinander analysiert und miteinander verglichen werden. Eine Kundendichtekarte zeigt auf, wo aktuelle Kundenschwerpunkte liegen.
Die Kundenstrukturanalyse kann auch die Vorstufe zum Scoring sein. Beim Scoring werden die Erkenntnisse der Kundenstrukturanalyse genutzt, um Haushalte oder Personen zu finden, die den aktuellen Kunden möglichst ähnlich sind: statistische Zwillinge. Dazu werden unterschiedliche Merkmale in einer Punktebewertung (Scorekarte oder Scoringmodell) miteinander kombiniert und gewichtet.
Die Scorekarte arbeitet wie eine Schablone, mit der die besondere Merkmalskombination der Kunden herausgearbeitet wird. Je höher der Score, desto höher ist die Affinität bzw. Kaufwahrscheinlichkeit. Solche Scorekarten sind ein Kompass im Dschungel der Marketingaktivitäten, denn sie bieten eine Priorisierung der (potenziellen) Kunden. Durch Anwendung der Scorekarte auf alle Gebäude in Deutschland bzw. im Marktgebiet lässt sich das (noch nicht ausgeschöpfte) räumliche Potenzial auf jeder gewünschten geografischen Ebene genau abbilden und steht damit für die Werbeoptimierung und Standortplanung zur Verfügung. Es werden also statistische Zwillinge identifiziert, die bisher noch nicht Kunden des Unternehmens sind. Die Ergebnisse der Scorekarte können sowohl für die personalisierte Kundenansprache genutzt werden, als auch für Gebietsbewertungen, Standortplanungen und daraus priorisierte Ansprache.
Data Clean Rooms
Bestandskunden- und Responsescorekarten
Zur Bewertung eigener Kundenbestände können sowohl microm Daten als auch eigene Kundeninformationen (Kunde seit Zeitpunkt x, gekaufte Produkte, Umsatz etc.) eingesetzt werden. Einsatzgebiete sind Cross- und Up-Selling, Identifizierung von möglichen Kündigern (Churn-Analyse) sowie wertvollen inaktiven Kunden. Das Scoring ist ebenfalls ein mögliches Verfahren zur Berechnung des Kundenwertes (Customer Lifetime Value) oder misst den Erfolg von Marketingmaßnahmen. Haben die optimierten Adressen zu mehr Klicks oder Käufen geführt als eine nicht-optimierte Vergleichsgruppe? So lernt der Algorithmus dazu und kann die Scorekarte weiterentwickeln.
Der Dschungel aus Kundenstrukturanalyse, Scoring, statistischen Zwillingen, First Party-Daten, Cookieless Future und Data Clean Rooms scheint oft undurchsichtig und kompliziert. Wir helfen Ihnen gerne, um das beste Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu finden.
