2012 sammelte ein Kickstarter Projekt $2.5 Millionen für die Entwicklung eines Produkts, das wortwörtlich unsere Sicht auf Technologie verändern sollte. Vier Jahre und $2.5 Milliarden später war das Oculus Rift Virtual Reality Headset erhältlich und wurde bereits an Kunden verschickt.
Die Entwicklungsphase hat anderen Unternehmen Zeit gegeben, ähnliche Produkte zu entwickeln, die dem Headset entweder durch die Integration mit bereits existierender Hardware (Sony’s PlayStation VR) oder durch einen anderen Ansatz zur Frage, was „Realität“ in Virtual Reality überhaupt bedeutet (Microsofts Hololens), Konkurrenz machen.
Wird sich die nächste Generation innovativer E-Commerce Endgeräte nicht in unseren Taschen, sondern in unserem Gesicht befinden?
Die Zeit wird es zeigen. Während Developer überall in dieser neuen virtuellen Welt Land erobern, sind sich Verbraucher noch nicht sicher, welchen Mehrwert dieses neue Produkt liefern wird. Na ja, Gamer sind sich vielleicht darüber einig, aber bei Ihrer Tante Frida wird vermutlich etwas mehr Überredungskunst nötig sein.
Der Wirbel um diese neuen Virtual Reality Endgeräte ebnet eine neue Richtung für Marketer. Erinnern Sie sich noch daran, als Smartphones auf den Markt kamen? Produkt-Innovationen taten sich mit Verbraucherinteressen zusammen und sorgten dafür, dass die Funken flogen! Und heute, nach nur einigen Jahren, sind Kaufabschlüsse über ein mobiles Endgerät dabei, anderen Kanälen Konkurrenz zu machen.
Ich sage nicht, dass Sie sich sofort eine Brille aufsetzen und unbedingt einen VR Marketing Plan aufbauen müssen. Aber Sie sollten diesen Moment nutzen, um zu entscheiden, ob der Weg für eine Richtungsänderung in Ihrem Marketing gekommen ist. Entwickeln Sie sich weiter, oder haben Sie es sich an dem Punkt gemütlich gemacht, an dem Sie mit Ihren Prozessen momentan stehen? Nutzen Sie das Potential Ihrer Date richtig aus? Können Sie dem Verbraucher gerecht werden, der sich auf verschiedenen Geräten bewegt und verschiede Kanäle nutzt, um auf Ihrer Seite oder in Ihrem Geschäft einzukaufen?
Viele Marketer arbeiten mit und verlassen sich auf automatisierte Nachrichten, die durch eine Kunden-Aktion – oder das Fehlen einer solchen – ausgelöst werden. Segmente legen Kriterien fest, die bestimmen, bei welchem ausgelösten Trigger eine Nachricht verschickt wird. Dieses Kriterien-Set gilt für alle Verbraucher. Ein Produkt wird im Warenkorb zurückgelassen? Dann muss eine Mail mit einer Warenkorberinnerung her. Wenn man es genau betrachtet, ist das schon fast eine Batch-and-Blast Automationsstrategie. Und wir alle wissen, dass Batch-and-Blast nicht die perfekte Vorgehensweise ist!
Wie können Sie diese “Eine-für-Alle”-Strategie hinter sich lassen und besonders für wirkungsvolle, umsatzsteigernde Nachrichten wie Warenkorberinnerungs E-Mails die nach dem Verlassen einer Produktseite verschickt werden, ein Standortbasiertes Marketing und Mobiles Messaging erreichen? Eins ist sicher: dafür benötigen Sie eine Menge Daten.
Es ist für Marketer an der Zeit, neue Wege zu finden, wie sie gesammelte Kundendaten mit Hilfe eines kompletten Kundenprofils über alle Geräte und Kanäle hinweg optimal nutzen können. Selbst wenn Sie gerne mit großen Datenmengen hantieren, ist es für das menschliche Gehirn so gut wie unmöglich, den Mix aus Profil-, Behavior- und Kaufdaten optimal verarbeiten zu können. Auch wenn Sie vielleicht anhand der Daten bestimmte Trends ablesen können, sind Sie nicht in der Lage, ein individuelles Marketing für jeden einzelnen Kunden zu entwickeln, seinen/ihren nächsten Schritt vorherzusehen oder zu wissen, was ihn/sie zu einem Kauf motiviert.
Das ist der Punkt, an dem Customer Intelligence und Machine Learning Marketern dabei hilft, diese Behavior-Muster zu Modellen umzubauen und so sicherzustellen, dass die richtige Nachricht an den richtigen Verbraucher geschickt wird. Produkte, die im Warenkorb zurückgelassen werden, können z.B. einen traditionellen Cart Reminder (Warenkorberinnerung) oder eine In-App Push Notification mit einem Anreiz, den Kauf im Geschäft abzuschließen, auslösen. Eine Produktsuche auf Ihrer Seite könnte Produktempfehlungen – basierend auf Product Page Views und Nutzerspezifischen Vorlieben – auslösen.
Diese Ebene hinzuzufügen mag kompliziert und beängstigend wirken, aber es gibt Möglichkeiten, mit denen Sie Ihre Marketing Strategie in Richtung Machine Learning bewegen können, ohne dass übermäßig viel Zeit oder Ressourcen dafür nötig sind.
Das Emarsys Whitepaper, Trusting the Machine: Data Science and the Multi-Channel, Multi-Device Shopper, zeigt Ihnen und Ihrem Team, wie Sie leistungsfähigere Customer Intelligence Daten und Machine Learning nutzen können, um Ihre Strategien zu ändern, Ihre Konzeptionen auszuweiten und den Erfolg Ihres Marketingprogramms auf allen Kanälen zu steigern.
Wer weiß, vielleicht stehen Ihre Kunden kurz davor, in ein paar Monaten ihre VR-Brillen aufzusetzen und in Ihrem VR-Shop einzukaufen. Sind Sie (und ihr Team) darauf vorbereitet?
