SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
Dr. Markus Wübben, Co-Founder & CMO,
Webinar by CrossEngage: "CRM Trends 2022 – Back to the Customer"
Performance- und Acquisition-Marketing stehen
vor großen Herausforderungen
ATT Makes CPA Explode
Cost Per Action for
Non-LAT iOS Traffic
+200%%
>
Nutzerindividuelle Ansprache
geht nur noch über CRM
First-Party-Daten sind
das Gold des CRMs…
aber….
First-Party-Cookie
oh oh….
ITP 2.1
Löschung des Cookies
Nach 7 Tagen
ITP 2.2
Löschung (unter Bedingungen)
Nach 1 Tag
Was heißt das?
User 1 User 2
View Product
View Category
Tracking Consent Granted
Session Started
Added Product
Viewed Shopping Cart
Entered Payment Details
Confirmed Order
11.42
11.40
11.33
11.32
13:40
13:36
13:33
13.30
8. März 22
Marketing Börse – Kundendaten Trends
MASTERCLASS
mit
marketing-boerse.de/digitalkonferenz
Was sind denn
Zero-Party-Daten?
(ZPD)
What’s your style?
Grob gesagt…
Zero-Party-Daten sind
Daten, die einem der
Kunde freiwillig gibt.
50/50
Do you separate work outfit and non-work outfit?
Mostly pants
Pant or skirt?
Casual chic
How would you describe the items you have?
Outfits that make me look taller
You feel most comfortable when wearing …
Your Style
Preferences
Grob gesagt…
Zero-Party-Daten sind
Daten, die einem der
Kunde freiwillig gibt.
Konzeptioneller Unterschied von
Zero- und First-Party-Daten
Zero-Party-Daten First-Party-Daten
Nutzer liefert der Marke die Daten aktiv
und aus freien Stücken
Die Marke beobachtet den Nutzer, aber erst
nachdem dieser seine Zustimmung gegeben hat
Daten
Bitte
sehr!
Vorteile von
Zero-Party-
Daten
1. Nicht „creepy“
2. Präferenzen müssen nicht von
First-Party-Daten abgeleitet
werden
3. Aber: Sehr gut mit First-Party-
Daten kombinierbar
CRM ohne Daten?
Geht das?
Podcast:
Im Consideration-Set bleiben
Live-Shopping:
Nutzergewinnung
iOS
Mail Protection
iOS Mail Protection
Nutzer können verbergen:
1. E-Mail-Adresse
2. Öffnen von E-Mails
3. Standort
4. IP-Adresse
Ist ja nur Apple…
https://www.litmus.com/blog/email-client-market-share-august-2021/
~50 % sind
jetzt schon
betroffen!
38,2 %
10,4 %
1,2 %
35,6 %
6,0 %
4,3 %
2,1 % 1,1 % 0,7 % 0,1 %
outlook.com
Das hat Auswirkungen auf die
Funktionsweise von ESPs
Die Erfolgsmessung durch
Öffnungsraten funktioniert
nicht mehr
Automatisierungsszenarien, die einen
„Geöffnet-Trigger“ verwenden, sind
nicht mehr möglich
AB
A/B-Tests und
Segmentierung auf Basis
der Öffnungsraten sind
nicht mehr möglich
Geolokalisierung ist nur noch ungefähr
möglich
(da Apple den Nutzer:innen eine zufällige IP-Adresse aus
der Region zuweist)
Die Optimierung der
Versandzeiten nach
Öffnungsverhalten ist nicht
mehr möglich
Diese Änderungen gelten nur für Nutzer, die
die Apple Mail App verwenden und nicht
für diejenigen, die die Gmail-App auf ihrem
iPhone nutzen.
Nach Öffnungen zu managen
= falsch zu managen
Also,
wie managen wir
Kunden in 2022?
Was ist der
Customer Lifetime Value?
(CLV)
„Der CLV ist der Barwert (Net Present Value) der Summe aller
zukünftigen ‚Einnahmen‘ von eine:r Kund:in, abzüglich aller
mit diese:r Kund:in verbundenen Kosten.“
Was ist
„predictive CRM“?
Mithilfe von predictive CRM können Unternehmen
Vorhersagen über das Kundenverhalten in den
Bereichen Vertrieb, Marketing und Service treffen.
Die Analyse des bisherigen Kundenverhaltens dient dazu
die Kundenbindung zu stärken und Möglichkeiten für
Cross-Selling bzw. Up-Selling zu ermitteln, um den
Customer Lifetime Value zu maximieren.
Beispiel:
Spam-
to-
Case
Herausforderung
Lösung
Resultate
Hohe Abmeldequote, doch Management will mehr und
mehr Newsletter senden.
Predictive-CRM-Modell, welches die individuelle
Abmeldewahrscheinlichkeit berechnet.
74 % weniger versendete E-Mails
58 %weniger Abmeldungen 0 % verlorener Revenue
> 1 Mio. € in gesicherter Umsatz
(durch verhinderte Abmeldung)
Frequenzoptimierung
des Newsletters
Kann man das
systematisieren?
Net Revenue Retention Rate
Beispiel: Definition 2021 Revenue Retention Rate
2020 2021
Net Revenue
Retention
Rate
2021
2020
0.5
A
B
A
B
Die 2021 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis
zwischen dem Umsatz 2021 aller Kunden, die im Jahr 2020 gekauft
haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2020.
Acquisition
Predicted Net Revenue Retention Rate
Beispiel: Definition 2022 Revenue Retention Rate
2021 2022
Net Revenue
Retention
Rate
2022
2021
0.5
A
B
A
B
Die 2022 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis
zwischen dem prognostizierten Umsatz 2022 aller Kunden, die im
Jahr 2021 gekauft haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2021.
Acquisition
Customer 1
Net Revenue Retention by
yearly cohorts in %
Cohort Size
Customer 2
Net Revenue Retention by
yearly cohorts in %
Cohort Size
Was machen wir
jetzt damit?
Viel zu oft haben Marken
nur eine verschwommene
Sicht auf ihre Kunden.
Das Ergebnis:
Vergeudete Mühe und Zeit, unnötige Werbemaßnahmen, schlechte Personalisierung, übermäßige Kontaktaufnahme
Noch schlimmer: Ein schlechtes Nutzererlebnis und ein schlechter ROI
Es fehlt Ihnen ein vollständiges Bild davon:
Wer ihre Kunden sind | Was ihre Kunden getan haben
Welche Vorlieben sie haben | Wie wertvoll sie sind
Was sie zukünftig wahrscheinlich tun werden
Nur Unternehmen, die ihre vielversprechendsten und wertvollsten
Kundengruppen identifizieren und das Beste aus ihnen herausholen, werden
in der Lage sein, mit dem immer schneller werdenden Wandel im Bereich des
digitalen Marketings Schritt zu halten.
Retoure
wahrschein-
lich
Hoher
CLV
Abmeldung
wahrschein-
lich
Brand
Promoter
Zero &
First-Party-Daten
Maßgeschneiderte
Verhaltensprognosen
wesentliche Zutaten für die Identifizierung und
Entwicklung Ihrer vielversprechendsten
Zielgruppen:
Customer Lifetime Value
Audience Activation
4
Predictive Audiences, auf spezifisches Geschäftsmodell
zugeschnitten.
Promising customers
High unsubscribe risk
Sustainable buyers
Brand fans
High conversion probability next week
Cherry pickers
Likely to return order
High churn risk
Prio 3
€300,000
Potential
Prio 2
€1,000,000
Potential
Prio 1
€1,000,000
at risk
Priorisieren Sie Ihre Bemühungen auf Zielgruppen
mit der größten Wirkung und Dringlichkeit
Customer
Lifetime Value (€)
Urgency
high risk of unsubscribing
(1,000 customers)
one-time buyer audience
(1,500 customers)
cross-buying audience
(1,500 customers)
high return propensity
audience
(500 customers)
€200,000 at risk
Testen und aktivieren Sie Ihre Audience über alle
Kanäle hinweg.
Testen Sie alles:
Audiences, Kanäle,
Incentives, Inhalt
usw.
Aktivieren
Für die
Fortgeschrittenen
100%
75%
50%
25%
100
%
Purchase
Rep.-Rate
Interessierte Brands treiben das Spiel noch weiter
25 %
Potential
50 %
Potential
75 %
Potential
Constraint: Positive margin!
Jede Käuferkohorte hat in der Vergangenheit (Marge)
profitable und unprofitable Kunden sowie zukünftige
(CLV) profitable und unprofitable Kunden.
n-th cohort (past)
cum. margin
(future)
CLV
x%
+ Positive + Positive
– Negative – Negative
Erstelle diese Matrix für jede Kohorte
(past)
cum. margin
(future)
CLV
+
+
-
-
(past)
cum. margin
(future)
CLV
+ Positive + Positive
– Negative – Negative
100 %
# Purchase
P-Rate
(past)
cum. Marge
(future)
CLV
100%
75%
50%
Poor Dogs reduzieren, Fragezeichen realisieren,
Flowers beleben und Stars maximieren!
(past)
cum. Marge
(future)
CLV
(past)
cum. Marge
(future)
CLV
2022 = ohne CRM
wird es schwer
ATT, Topics API, steigende
Kosten, keine User IDs. Wer jetzt
nicht auf CRM setzt, wird
Schwierigkeiten bekommen.
Nach Öffnungen zu
managen = Unsinn
iOS Mail Protection ist nur der
Anfang und wir sehen jetzt
schon die Auswirkungen.
Bereitet Euch vor, Zielgruppen
und Kampagnen nach Wert zu
managen.
Tracking Prevention
(ITP)
Ja, es gibt Lösungen. 8.3.2022 –
Die Kundendaten-Konferenz!
Seid dabei!
Zero-Party Data on
the rise
ZPD sind super spannend, da ihr
gute und vor allem auch qualitative
Daten bekommen könnt. ZPD lassen
sich sehr gut mit First-Party-Daten
kombinieren.
Systematisiertes
CLV-Management
Der Schlüssel zu eurem Erfolg ist
der CLV. Der CLV ist flexibel und
gut messbar! Die Net Revenue
Retention ist euer Freund!
Predictive CRM ist
der Schlüssel
Ziel muss es sein, den Wert jedes
Kunden zu steigern, indem man
ihn versteht, Werte erzeugt und
individuelle Vorhersagen macht.
1 2 3
4 5 6
crossengage.io
Dr. Markus Wübben
Dr. Markus Wübben, Founder & CMO
markus.wuebben@crossengage.io

Weitere ähnliche Inhalte

PDF
Predictive CRM – Erste Schritte, Hintergründe & praktische Tipps – Dr. Marku...
PDF
Spam to BAM – Wie Predictive CRM mit CrossEngage die Customer Experience verb...
PDF
Spam to BAM – Dr. Markus Wuebben
PDF
Wie Predictive CRM wirkt und wie ihr damit starten könnt! – Moonova
PDF
Markendifferenzierung in Zeiten der Plattformökonomie – Kundendaten Trends 2022
PDF
Die Cookie-Apokalypse rechtskonform verhindern – Kundendaten Trends 2022
PDF
CLV ❤ CLC: Die Rakete für Eure Kundenbindung! – OMR Digital Masterclasses
PDF
CRM Kompakt - Customer Relationship Management (Competence Book Nr. 4 ) 2014
Predictive CRM – Erste Schritte, Hintergründe & praktische Tipps – Dr. Marku...
Spam to BAM – Wie Predictive CRM mit CrossEngage die Customer Experience verb...
Spam to BAM – Dr. Markus Wuebben
Wie Predictive CRM wirkt und wie ihr damit starten könnt! – Moonova
Markendifferenzierung in Zeiten der Plattformökonomie – Kundendaten Trends 2022
Die Cookie-Apokalypse rechtskonform verhindern – Kundendaten Trends 2022
CLV ❤ CLC: Die Rakete für Eure Kundenbindung! – OMR Digital Masterclasses
CRM Kompakt - Customer Relationship Management (Competence Book Nr. 4 ) 2014

Was ist angesagt? (20)

PDF
10 Tipps für ein erfolgreiches CRM-Projekt
PDF
Lunch Break Session: Mein erster Predictive CLV: Erstellt in 15 min, ohne Pro...
PDF
Event #4 - Sabine von Possel
PPTX
Programmatic & Inbound Marketing, media BROS. insights, 5. Juni 2014
PDF
Customer Journey in der Praxis - Nice to Know oder Actionable Insights
PDF
Customer journey oder doch nur Klickpfade
PDF
Lunch Break Session - Customer Lifetime Value-Prognose ist gut, Customer Lif...
PDF
Emarsys bietet smarteres Customer Engagement Marketing entlang des Kundenlebe...
PDF
Marketing Automation mit dem Customer Lifecycle
PDF
Smart Data Erfolgsstories: Von Masskommunikation zu Hyper-Segmentierung
PDF
IBP_Whitepaper_Ungenutzte Chancen: Prepaid CRM als Erfolgsfaktor
PPTX
Transversal Marketing for Banks 2013 Presentation
PDF
Die Vernetzung der Touchpoints - wie komplex ist die Customer Journey?
PDF
Von Newsletter-Marketing zum E-Mail Dialog
PDF
E-Mail Marketing - Ein Überblick
PDF
Next Level E-Mail-Marketing Automation Vom Erstkontakt zum Spender
PDF
Marketing Tag 17: Automatisiert zu mehr Umsatz dank Marketing Automation
PDF
Omnichannel Marketing leicht gemacht: Lernen von den Besten
PDF
Vortrag Mahrdt_Customer_Journey_ECC_Forum_2014_public
PDF
Google Analytics Konferenz 2012: Viktor Zemann, e-dialog: Customer Journey
10 Tipps für ein erfolgreiches CRM-Projekt
Lunch Break Session: Mein erster Predictive CLV: Erstellt in 15 min, ohne Pro...
Event #4 - Sabine von Possel
Programmatic & Inbound Marketing, media BROS. insights, 5. Juni 2014
Customer Journey in der Praxis - Nice to Know oder Actionable Insights
Customer journey oder doch nur Klickpfade
Lunch Break Session - Customer Lifetime Value-Prognose ist gut, Customer Lif...
Emarsys bietet smarteres Customer Engagement Marketing entlang des Kundenlebe...
Marketing Automation mit dem Customer Lifecycle
Smart Data Erfolgsstories: Von Masskommunikation zu Hyper-Segmentierung
IBP_Whitepaper_Ungenutzte Chancen: Prepaid CRM als Erfolgsfaktor
Transversal Marketing for Banks 2013 Presentation
Die Vernetzung der Touchpoints - wie komplex ist die Customer Journey?
Von Newsletter-Marketing zum E-Mail Dialog
E-Mail Marketing - Ein Überblick
Next Level E-Mail-Marketing Automation Vom Erstkontakt zum Spender
Marketing Tag 17: Automatisiert zu mehr Umsatz dank Marketing Automation
Omnichannel Marketing leicht gemacht: Lernen von den Besten
Vortrag Mahrdt_Customer_Journey_ECC_Forum_2014_public
Google Analytics Konferenz 2012: Viktor Zemann, e-dialog: Customer Journey
Anzeige

Ähnlich wie Webinar by CrossEngage: "CRM Trends 2022 – Back to the Customer" (20)

PDF
Die Zukunft des CRMs ist prädiktiv, nicht reaktiv! | Dr. Markus Wübben auf de...
PDF
Michaela Heger & Marietheres Koch (e-dialog) Display & Video 360 - Programmat...
PDF
OMR Masterclass: "CRM 2.0" – Die Zukunft des Bestandskundenmanagements ist je...
PDF
CRM Daten als Booster für Traffic und Conversion
PPTX
Kunde ist nicht gleich Kunde!
PPTX
Kunde ist nicht gleich Kunde. Kunden Profiling und Kundenanalyse.
PPTX
etailment WIEN 2015 – Conrad Morbitzer (Webtrekk) “Big Data meets Marketing A...
PDF
ProgrammatiCon 2017 - First Party Data - Martin Frotzler, e-dialog
PDF
Adtelligence Best Practice Use Case Guide Customer Lifecycle Management mit KI
PDF
GAUC 2017 Workshop Customer Journey Optimierung: Timo von Focht (Commanders Act)
PDF
Für mehr Erfolg beim Gewinnen von Neukunden zurück auf Start
PPTX
Vortrag Bundesverband der Vertriebsmanager
PDF
Artikel "BIG DATA : Leadbewertung einer Online-Druckerei" im Leitfaden Data D...
PDF
CRM Trends 2015
PDF
Vom datengetriebenen Unternehmen zum Datentreiber
PDF
GAUC 2017 Workshop Customer Lifetime Value: Oliver Kiderle (Google)
PDF
Vortrag IHK Koblenz CRM Hybride Kunden 2019
PDF
Die 5 Schritte zum Kunden
PDF
Grundlagen des CRM
PDF
Meetup | Data-Driven Marketing
Die Zukunft des CRMs ist prädiktiv, nicht reaktiv! | Dr. Markus Wübben auf de...
Michaela Heger & Marietheres Koch (e-dialog) Display & Video 360 - Programmat...
OMR Masterclass: "CRM 2.0" – Die Zukunft des Bestandskundenmanagements ist je...
CRM Daten als Booster für Traffic und Conversion
Kunde ist nicht gleich Kunde!
Kunde ist nicht gleich Kunde. Kunden Profiling und Kundenanalyse.
etailment WIEN 2015 – Conrad Morbitzer (Webtrekk) “Big Data meets Marketing A...
ProgrammatiCon 2017 - First Party Data - Martin Frotzler, e-dialog
Adtelligence Best Practice Use Case Guide Customer Lifecycle Management mit KI
GAUC 2017 Workshop Customer Journey Optimierung: Timo von Focht (Commanders Act)
Für mehr Erfolg beim Gewinnen von Neukunden zurück auf Start
Vortrag Bundesverband der Vertriebsmanager
Artikel "BIG DATA : Leadbewertung einer Online-Druckerei" im Leitfaden Data D...
CRM Trends 2015
Vom datengetriebenen Unternehmen zum Datentreiber
GAUC 2017 Workshop Customer Lifetime Value: Oliver Kiderle (Google)
Vortrag IHK Koblenz CRM Hybride Kunden 2019
Die 5 Schritte zum Kunden
Grundlagen des CRM
Meetup | Data-Driven Marketing
Anzeige

Mehr von CrossEngage (10)

PDF
Lunch Break Bession VI - Customer Lifetime Value Lessons Learned & Recap
PDF
Lunch Break Session V – Intelligentes Audience Management
PDF
Lunch Break Session - CDPs: einfacher als gedacht
PDF
Webinar by CrossEngage: "CRM in 2020 war herausfordernd schnell? 2021 wird no...
PDF
Creating Unique Moments Throughout Your Touchpoints
PDF
Nadine Guckeisen, FOND OF: How to increase customer value?
PDF
Hanna Waldenmaier, usercentrics GmbH & Anna-Katharina Knarr, trbo GmbH: Optim...
PPTX
Julia Santos, mymuesli & Robert Rebholz, optilyz: Direct Mail in 2020
PDF
Gábor Cseh, twago: Granular Activation
PDF
Sven-Ole Binder, CoPiloten: Wo bleibt die Botschaft?
Lunch Break Bession VI - Customer Lifetime Value Lessons Learned & Recap
Lunch Break Session V – Intelligentes Audience Management
Lunch Break Session - CDPs: einfacher als gedacht
Webinar by CrossEngage: "CRM in 2020 war herausfordernd schnell? 2021 wird no...
Creating Unique Moments Throughout Your Touchpoints
Nadine Guckeisen, FOND OF: How to increase customer value?
Hanna Waldenmaier, usercentrics GmbH & Anna-Katharina Knarr, trbo GmbH: Optim...
Julia Santos, mymuesli & Robert Rebholz, optilyz: Direct Mail in 2020
Gábor Cseh, twago: Granular Activation
Sven-Ole Binder, CoPiloten: Wo bleibt die Botschaft?

Webinar by CrossEngage: "CRM Trends 2022 – Back to the Customer"

  • 1. Dr. Markus Wübben, Co-Founder & CMO,
  • 3. Performance- und Acquisition-Marketing stehen vor großen Herausforderungen ATT Makes CPA Explode Cost Per Action for Non-LAT iOS Traffic +200%% >
  • 5. First-Party-Daten sind das Gold des CRMs… aber….
  • 6. First-Party-Cookie oh oh…. ITP 2.1 Löschung des Cookies Nach 7 Tagen ITP 2.2 Löschung (unter Bedingungen) Nach 1 Tag
  • 7. Was heißt das? User 1 User 2 View Product View Category Tracking Consent Granted Session Started Added Product Viewed Shopping Cart Entered Payment Details Confirmed Order 11.42 11.40 11.33 11.32 13:40 13:36 13:33 13.30
  • 8. 8. März 22 Marketing Börse – Kundendaten Trends MASTERCLASS mit marketing-boerse.de/digitalkonferenz
  • 10. What’s your style? Grob gesagt… Zero-Party-Daten sind Daten, die einem der Kunde freiwillig gibt. 50/50 Do you separate work outfit and non-work outfit? Mostly pants Pant or skirt? Casual chic How would you describe the items you have? Outfits that make me look taller You feel most comfortable when wearing … Your Style
  • 11. Preferences Grob gesagt… Zero-Party-Daten sind Daten, die einem der Kunde freiwillig gibt.
  • 12. Konzeptioneller Unterschied von Zero- und First-Party-Daten Zero-Party-Daten First-Party-Daten Nutzer liefert der Marke die Daten aktiv und aus freien Stücken Die Marke beobachtet den Nutzer, aber erst nachdem dieser seine Zustimmung gegeben hat Daten Bitte sehr!
  • 13. Vorteile von Zero-Party- Daten 1. Nicht „creepy“ 2. Präferenzen müssen nicht von First-Party-Daten abgeleitet werden 3. Aber: Sehr gut mit First-Party- Daten kombinierbar
  • 18. iOS Mail Protection Nutzer können verbergen: 1. E-Mail-Adresse 2. Öffnen von E-Mails 3. Standort 4. IP-Adresse
  • 19. Ist ja nur Apple… https://www.litmus.com/blog/email-client-market-share-august-2021/ ~50 % sind jetzt schon betroffen! 38,2 % 10,4 % 1,2 % 35,6 % 6,0 % 4,3 % 2,1 % 1,1 % 0,7 % 0,1 % outlook.com
  • 20. Das hat Auswirkungen auf die Funktionsweise von ESPs Die Erfolgsmessung durch Öffnungsraten funktioniert nicht mehr Automatisierungsszenarien, die einen „Geöffnet-Trigger“ verwenden, sind nicht mehr möglich AB A/B-Tests und Segmentierung auf Basis der Öffnungsraten sind nicht mehr möglich Geolokalisierung ist nur noch ungefähr möglich (da Apple den Nutzer:innen eine zufällige IP-Adresse aus der Region zuweist) Die Optimierung der Versandzeiten nach Öffnungsverhalten ist nicht mehr möglich Diese Änderungen gelten nur für Nutzer, die die Apple Mail App verwenden und nicht für diejenigen, die die Gmail-App auf ihrem iPhone nutzen.
  • 21. Nach Öffnungen zu managen = falsch zu managen
  • 23. Was ist der Customer Lifetime Value? (CLV) „Der CLV ist der Barwert (Net Present Value) der Summe aller zukünftigen ‚Einnahmen‘ von eine:r Kund:in, abzüglich aller mit diese:r Kund:in verbundenen Kosten.“
  • 24. Was ist „predictive CRM“? Mithilfe von predictive CRM können Unternehmen Vorhersagen über das Kundenverhalten in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Service treffen. Die Analyse des bisherigen Kundenverhaltens dient dazu die Kundenbindung zu stärken und Möglichkeiten für Cross-Selling bzw. Up-Selling zu ermitteln, um den Customer Lifetime Value zu maximieren.
  • 25. Beispiel: Spam- to- Case Herausforderung Lösung Resultate Hohe Abmeldequote, doch Management will mehr und mehr Newsletter senden. Predictive-CRM-Modell, welches die individuelle Abmeldewahrscheinlichkeit berechnet. 74 % weniger versendete E-Mails 58 %weniger Abmeldungen 0 % verlorener Revenue > 1 Mio. € in gesicherter Umsatz (durch verhinderte Abmeldung) Frequenzoptimierung des Newsletters
  • 27. Net Revenue Retention Rate Beispiel: Definition 2021 Revenue Retention Rate 2020 2021 Net Revenue Retention Rate 2021 2020 0.5 A B A B Die 2021 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis zwischen dem Umsatz 2021 aller Kunden, die im Jahr 2020 gekauft haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2020. Acquisition
  • 28. Predicted Net Revenue Retention Rate Beispiel: Definition 2022 Revenue Retention Rate 2021 2022 Net Revenue Retention Rate 2022 2021 0.5 A B A B Die 2022 Net Revenue Retention Rate ist definiert als das Verhältnis zwischen dem prognostizierten Umsatz 2022 aller Kunden, die im Jahr 2021 gekauft haben, und dem gesamten Umsatz im Jahr 2021. Acquisition
  • 29. Customer 1 Net Revenue Retention by yearly cohorts in % Cohort Size
  • 30. Customer 2 Net Revenue Retention by yearly cohorts in % Cohort Size
  • 32. Viel zu oft haben Marken nur eine verschwommene Sicht auf ihre Kunden. Das Ergebnis: Vergeudete Mühe und Zeit, unnötige Werbemaßnahmen, schlechte Personalisierung, übermäßige Kontaktaufnahme Noch schlimmer: Ein schlechtes Nutzererlebnis und ein schlechter ROI Es fehlt Ihnen ein vollständiges Bild davon: Wer ihre Kunden sind | Was ihre Kunden getan haben Welche Vorlieben sie haben | Wie wertvoll sie sind Was sie zukünftig wahrscheinlich tun werden
  • 33. Nur Unternehmen, die ihre vielversprechendsten und wertvollsten Kundengruppen identifizieren und das Beste aus ihnen herausholen, werden in der Lage sein, mit dem immer schneller werdenden Wandel im Bereich des digitalen Marketings Schritt zu halten. Retoure wahrschein- lich Hoher CLV Abmeldung wahrschein- lich Brand Promoter
  • 34. Zero & First-Party-Daten Maßgeschneiderte Verhaltensprognosen wesentliche Zutaten für die Identifizierung und Entwicklung Ihrer vielversprechendsten Zielgruppen: Customer Lifetime Value Audience Activation 4
  • 35. Predictive Audiences, auf spezifisches Geschäftsmodell zugeschnitten. Promising customers High unsubscribe risk Sustainable buyers Brand fans High conversion probability next week Cherry pickers Likely to return order High churn risk
  • 36. Prio 3 €300,000 Potential Prio 2 €1,000,000 Potential Prio 1 €1,000,000 at risk Priorisieren Sie Ihre Bemühungen auf Zielgruppen mit der größten Wirkung und Dringlichkeit Customer Lifetime Value (€) Urgency high risk of unsubscribing (1,000 customers) one-time buyer audience (1,500 customers) cross-buying audience (1,500 customers) high return propensity audience (500 customers) €200,000 at risk
  • 37. Testen und aktivieren Sie Ihre Audience über alle Kanäle hinweg. Testen Sie alles: Audiences, Kanäle, Incentives, Inhalt usw. Aktivieren
  • 39. 100% 75% 50% 25% 100 % Purchase Rep.-Rate Interessierte Brands treiben das Spiel noch weiter 25 % Potential 50 % Potential 75 % Potential Constraint: Positive margin!
  • 40. Jede Käuferkohorte hat in der Vergangenheit (Marge) profitable und unprofitable Kunden sowie zukünftige (CLV) profitable und unprofitable Kunden. n-th cohort (past) cum. margin (future) CLV x% + Positive + Positive – Negative – Negative
  • 41. Erstelle diese Matrix für jede Kohorte (past) cum. margin (future) CLV + + - - (past) cum. margin (future) CLV + Positive + Positive – Negative – Negative
  • 42. 100 % # Purchase P-Rate (past) cum. Marge (future) CLV 100% 75% 50% Poor Dogs reduzieren, Fragezeichen realisieren, Flowers beleben und Stars maximieren! (past) cum. Marge (future) CLV (past) cum. Marge (future) CLV
  • 43. 2022 = ohne CRM wird es schwer ATT, Topics API, steigende Kosten, keine User IDs. Wer jetzt nicht auf CRM setzt, wird Schwierigkeiten bekommen. Nach Öffnungen zu managen = Unsinn iOS Mail Protection ist nur der Anfang und wir sehen jetzt schon die Auswirkungen. Bereitet Euch vor, Zielgruppen und Kampagnen nach Wert zu managen. Tracking Prevention (ITP) Ja, es gibt Lösungen. 8.3.2022 – Die Kundendaten-Konferenz! Seid dabei! Zero-Party Data on the rise ZPD sind super spannend, da ihr gute und vor allem auch qualitative Daten bekommen könnt. ZPD lassen sich sehr gut mit First-Party-Daten kombinieren. Systematisiertes CLV-Management Der Schlüssel zu eurem Erfolg ist der CLV. Der CLV ist flexibel und gut messbar! Die Net Revenue Retention ist euer Freund! Predictive CRM ist der Schlüssel Ziel muss es sein, den Wert jedes Kunden zu steigern, indem man ihn versteht, Werte erzeugt und individuelle Vorhersagen macht. 1 2 3 4 5 6