Vielen Dank, Thorsten, für die Anmoderation. Vielen Dank, liebes Marketing-Börse-Team, dass ich heute die Möglichkeit bekomme, bei euch sprechen zu dürfen. Und natürlich ganz, ganz herzlichen Dank an Sie, liebe Zuschauer, dass Sie heute eingeschaltet haben, um mit uns gemeinsam über erfolgreiche oder vor allen Dingen auch wirkungsvolle Marketing-Transformationen zu sprechen. Denn wir wissen alle, hinter erfolgreiche Marketing-Transformation steht immer ein Marketing-Team das es letztendlich umsetzt und das sich verschiedenen Herausforderungen gegenüber sieht. Genau vor diesem Hintergrund möchten wir heute auch auf entsprechende Marketing-Teams blicken bei Puma, Pizza Hut, Gibson, die in der Vergangenheit bereits erfolgreich diese Transformation durchgeführt haben und die Personalisierung in ihrem Unternehmen wirkungsvoll nach vorne treibt. Und da möchten wir heute praxisnahe Einblicke geben, wie wir das gemeinsam mit diesen genannten Marken umgesetzt haben. Wir wissen auch, dass vor allen Dingen vor dem Hintergrund vor künstlicher Intelligenz das Thema Personalisierung relevanter denn je ist. Und deswegen haben wir Ihnen hier auch nochmal eine aktuelle, groß angelegte Studie mitgebracht, die das entsprechend auch nochmal unterstreicht und hier nochmal mitgibt, warum wir denken, dass dieses Thema relevanther denn je is. Und Sie lesen richtig, wir haben hier in einer sehr, sehr groß angelegen globalen Studie über 100 Milliarden E-Mail-Kampagnen angeschaut, die wir über die SAP-Masen-Systeme versendet haben. Wir haben dabei differenziert, welche dieser E-Mail-Kampagnen waren, letztlich mit Personalisierung versehen. 53% wie Sie hier oben links sehen können und 47% davon waren ohne Personalisierung. Und ich habe Ihnen jetzt hier mal die drei wichtigsten KPIs mitgebracht, die wir aus dieser Studie herauslösen konnten. Und wir sehen ganz klar, dass Personalisierung hier einfach den Unterschied macht. Wir sehen die Steigerung in der Öffnungsrate dieser E-Mail-Kampagnen groß angelegt. Sowohl als auch nischige E-Mail-Kampagnen haben wir eine Steigerungen von 67% erfahren. Die Klickrate innerhalb dieser E mail-Kamagnen, also das Engagement, konnten wir mit Personalisierung um 92% steigern. Und bei einer 1 zu 1 Produktempfehlung, wenn wir wirklich zugeschnitten auf den Kunden sogar noch Produkte platziert haben, die Ihnen in der Vergangenheit interessiert haben, haben wir nahezu 200% Steigerung des Klickverhaltens erfahren. Und genau diese Erkenntnisse lassen uns an diesem Thema festhalten. Und genau die Erkenntnis möchten wir heute mit Ihnen teilen, wie wir das mit Puma, Gibson und Pizza Hut eben entsprechend schon erfolgreich umgesetzt haben. Denn auch diese großen Marken standen mal vor zahlreichen Herausforderungen. Auch diese Marken haben immer mal ganz zu Beginn angefangen und standen vor denselben Themen, wie Sie vielleicht heute auch stehen. Und wir haben deshalb drei Herausforderungen für uns oder für Sie heute formuliert, die wir Ihnen mitgeben möchten und wo wir auf den einzelnen Ebenen versuchen, jeden dort abzuholen, wo er vielleicht gerade in der Personalisierungsreise seines Unternehmens steht. Wir fangen an mit der ersten Herausforderung, also wie man personalisiert, wenn man überhaupt gar keine Kundendaten hat oder wenig Kundendaten hat, die personalisierungsrelevant sind. Wie kann man dann anfangen, die Personalisierungsjourney zu beginnen? Wir schauen uns dann in einem zweiten Schritt an, was machen wir eigentlich, wenn wir die Systeme, die Daten, die Profile etwas angereichert haben? Wie können wir dann mit diesen Daten umgehen, um für mehr Konvertierungen zu sorgen? Und dann in einem dritten und letzten Schritt schauen wir noch uns an, wie wir maximale Ergebnisse erzielen können, also wie wir Skalierungen über den gesamten oder über die gesamte Personalisierungsjourney hinbekommen. Und damit leite ich über, wie gesagt, in die erste Herausforderung, beschreibe noch mal ein bisschen genauer das Problem, dass wir da mit diesen Marken, denen wir hier erfolgreich zusammengearbeitet haben, dann auch erkannt haben. Die Datenbank zu vergrößern, ist das eine Thema. Aber die Chance zu nutzen, gleich von Anfang an, also innerhalb von Willkommenskampagnen, beispielsweise relevante Daten abzugreifen und zu sammeln, um die dann auch letztlich nutzbar zu machen. Das ist der Key, um die Öffnungsraten entsprechend auch nach vorne zu treiben und für langfristiges Engagement zu sorgen. Wir wissen alle, die höchsten Öffnungraten haben wir nun mal in den Willkommenskampagnen. Das ist jetzt auch kein großes Geheimnis. Aber wie sind wir hier vorgegangen? Wir möchten Kunden oder wir sind den Ansatz gefahren, dass wir Kunden nicht von Anfang an überfordern möchten. Und wir möchten ihnen die richtigen Fragen zur richtigen Zeit stellen, sodass wir relevante Daten bekommen, die uns helfen können, unsere Reise weiter zu personalisieren oder unsere Kunden dann auf eine Personalisierungsreise zu schicken. Was bedeutet das konkret? Puma hat hier mit sogenannten Lead-Gen-Pop-ups oder Puma und Pizza Hut hat hier so genannten Leadgen-Popups gearbeitet, um die Datenbank zunächst einmal anzureichern. Also zur richtigen Zeit die richtige Frage zu stellen. Ich mach mal ein ganz klassisches Beispiel. Pizza Hut hat im ersten Kontakt Name und E-Mail-Adresse und die Einwilligung abgefragt für einen entsprechenden Rabattcode für die nächste Bestellung, um schon mal ins Engagement zu kommen. Im zweiten Kontakt wurde dann schon über Ernährungspräferenzen mit den Kunden oder entsprechende Gruppengrößen gesprochen. Also das bedeutet, handelt es sich hier jemand, der vielleicht Vegetarier ist? Oder ist es ein Kunde, der gerne für die Familie immer die Pizza bestellt? Und dementsprechend bei Familienbestellungen zusätzliche Rabatte von uns ausgespielt bekommen sollte. Und diese Strategien, man nennt sie auch Progressive Profiling Ansätze, haben Puma und letztlich auch Pizza Hut geholfen, nicht nur die Datenbank, die Sie hier sehen können, in den ersten sechs Monaten um 50% anwachsen zu lassen, sondern haben es auch geschafft, die Conversion Rate durch diese personalisierten Willkommenskampagnen zu verdoppeln. Das bedeutet für Sie als Key Takeaway, begegnen Sie Ihren Kunden bereits vom Beginn an mit Relevanz. Jeder neue Kontakt kann dafür dienen, für Personalisierung zu sorgen und die Chance für das Engagement letztlich nach vorne zu treiben und hier beständiger und personalisierter und relevanter zu kommunizieren. Mehr Engagement bedeutet natürlich auch mehr Daten, vor allen Dingen mehr Verhaltensdaten, was uns letztlich auch zur zweiten Herausforderung bringt, die ich Ihnen vorstellen möchte. Wir erfassen Verhaltensdaten, wir haben die Einwilligung für die Verwendung dieser Daten. Wir können sie aber nicht in Echtzeit nutzen. Auch dieses Problem oder diese Herausforderung hatten unsere Kunden zum damaligen Stand der Zusammenarbeit und auch diese Kunden haben mit uns daran gearbeitet, hier Echtzeitsstrategien entsprechend umzusetzen, mit Integrationen zu arbeiten, um Personalisierung dann auch in Echzeit möglich zu machen. Auch hier möchte ich wieder ein Beispiel geben, um das entsprechend unterstreichen zu können. Pizza Hut hat für einen Warenkorbabbruch durchschnittlich, haben wir festgestellt, zwei Minuten Zeit, bevor der Kunde an den Wettbewerb verloren geht. Das bedeutet, es gibt zahlreiche Lieferplattformen, Bestellplattform, wo man innerhalb kürzester Zeit genau das selbe Produkt, genau zur selben Zeit mit den entsprechenden Erfahrungen auch bestellen kann. Pizza Hut musste innerhalb von zwei Minuten reagieren und musste diese Verhaltensdaten eben sofort anwendbar machen. Das heißt, wir haben hier diese Benachrichtigung in die Kommunikationsplattform eingespielt und sofort anwendbar gemacht mit entsprechenden Push-Benachrichtigungen über die jeweiligen Kanäle, die die Kunden dann entsprechend auch mit uns forcieren möchten. Ja, und das hat dazu geführt, dass die Conversion Rate bei Pizza Hut über die Echtzeitkommunikation bis dreifacher angestiegen ist und dreifache Conversion erzeugt hat. Bei Gibson ging es sogar so weit, dass wir 10% des Gesamtumsatzes mit diesen Automatisierungsjourneys in Echtzeit beeinflussen konnten. Als Key Takeaway für Sie hier an dieser Stelle auch einfach nochmal achten Sie auf die Absichtssignale, aber versuchen Sie sofort zu handeln und dadurch eine verbesserte Konvertierung gewährleisten zu können, um Kunden nicht an die Webbewerb zu finden. Was machen wir nun mit dieser Fülle der Daten, die wir letztlich gewonnen haben? Was ergeben sich daraus für Möglichkeiten? Das bringt uns zur dritten und letzten Herausforderung, die wir Ihnen heute vorstellen möchten. Und zwar das Thema der Skalierung. Wie schaffen wir es hier, für Skalierungen zu sorgen? Die letzten 10 Jahre, das ist kein Geheimnis, da erzähle ich Ihnen nichts Neues, sind E-Mail-Automatisierung oder E-Mail-Marketing-Kampagnen und Automatisierungen ein etabliertes Thema geworden. Aber regelmäßige Kampagnen haben wir festgestellt in unseren Auswertungen, zum Beispiel Newsletter oder Aktionsschreiben, die wir ausspielen, sind oftmals nicht personalisiert und entsprechen hier eher den Charakter "One size fits all". Die Herausforderungen für Marketing-Teams, auch von großen Marken wie Puma beispielsweise oder Gibson, ganz klar: Zeit und Ressourcen. Das Thema Personalisierung erfordert eine Menge Zeit. Vor allen Dingen bei großvolumigen Kampagnen und vor allen Dingen, wenn wir hier für einen echten Personalisierungsgrad sorgen möchten. Was ist eine Lösung, die wir erfolgreich mit diesen drei Unternehmen umgesetzt haben? Wir haben einen template-basierten Ansatz gefahren, in dem wir Block-Targeting verwendet haben, um Kampagnien mit smarten, intelligenten Blöcken auszustatten, um so automatisiert Produktempfehlungen 1 zu 1 zugeschnitten auf die vorgesegmentierten Kunden auszuspielen, Warenkorberinnerungen mit hinzuzufügen oder auch dynamischen Content einzufügen, wie zum Beispiel Bilder, die diesen Newsletter, die Kampagne entsprechend kreativ wirken lassen. Und das auf einem Standard, sodass es eben auch skalierbar möglich ist und ohne, dass wir zu viel Zeit und zu viel Ressourcen einbauen müssen. Gibson, können Sie nochmal für sich mitnehmen, hat so ein zweimal so starkes E-Mail-Engagement letztlich erfahren und konnte global gesehen damit auch sein Engagement stark steigern. Wir erinnern uns auch noch mal an die globale Studie, die ich am Anfang zitiert hatte, die möchte ich gerne hier noch mal aufgreifen. Wir haben hier bereits schon die KPI kennengelernt, 92% Steigerung der Klickrate in personalisierten E-mail-Kampagnen, das auf einem großvolumigen Kampagnenlevel angelegt, ist das hier nochmal der beste Beweis dafür, dass Skalierung auch bei dieser Form der Kampagne möglich ist. Das Key Takeaway für Sie, Skalierungen oder Personalisierungen in großvoluminösen Kampagnen muss nicht aufwendig sein. Kreativität und entsprechende intelligente Templates, die Sie nutzen können, um hierfür Personalisierung zu sorgen, kann mit wenig Aufwand schon eine sehr, sehr große Wirkung erreichen. Das bringt uns letztlich auch ans Ende dieser Personalisierungsreise. Ich möchte mit dem Blick zur Uhr nochmal kurz für Sie zusammenfassen im Gesamtüberblick, was wir heute gemeinsam gelernt haben. Ganz links zu sehen, jeder Kontakt zählt. Personalisierung ist ab dem ersten Touchpoint möglich, wenn wir frühzeitig mit Relevanz und spürbar mit echtem Interesse an unsere Kunden heran treten und können es so ermöglichen, dass wir für langfristiges Engagement sorgen, über die Willkommenskampagne hinweg. Mittig, Verhaltensdaten müssen in Echtzeit nutzbar gemacht werden, um maximale Conversion zu erreichen. Rechts im Skalierungsblock – Skalierungen kann gelingen durch Templates und entsprechende kreative Umsetzungen. Sie muss nicht aufwendig sein, sie muss nicht zeitintensiv sein, sondern wir können sie mit automatisierten Elementen skalierbar machen und mit großer Wirkung und dadurch große Wirkung entfalten. Ich hoffe, Sie konnten etwas mitnehmen für sich. Ich hoffe jeder konnte sich in dieser Personalisierungsreise etwas wiederfinden. Und ich möchte mich jetzt ganz herzlich bei Ihnen bedanken für Ihre Aufmerksamkeit und freue mich natürlich über weiterführende Fragen. Selbstverständlich können Sie mit uns auch persönlich nochmal in Kontakt treten, falls das gewünscht ist, um weiter zu diskutieren, um vielleicht nochmal tiefer zu gehen in diese Personalisierungsjourney. Oder Sie können sich auch hier rechts zu sehen mit dem QR-Code über unser kostenloses Playbook freuen und hier einfach in der Personalisierungsreise selbst auch noch mal tätig werden, für sich zu identifizieren, wo Sie gerade stehen und wie Sie vielleicht den nächsten Schritt auch in der Zukunft machen können. Genau. Besten Dank. Ich freue mich natürlich über Fragen. Matthias, herzlichen Dank. Eine Frage zu den Daten, weil diese Daten brauchen wir natürlich. Das ist klar. Wo sind die größten Defizite bei den Unternehmen, wenn es darum geht, ausreichend Daten bereitzustellen, mit denen euer System dann auch arbeiten kann? Ich glaube, ich hatte es eingangs schon versucht aufzugreifen. Was wir halt sehen, ist die Anreicherung der Daten, die letztlich dann auch für Personalisierung sorgen könnten. Also, die Datenbank so anzureichen, dass sie auch wirklich relevant sind. Das bedeutet, wie ich darauf hingewiesen habe, zum richtigen Zeitpunkt in die richtige Nische zu gehen und die Daten auch entsprechend abzufragen. Je nach Unterseite, auf der man sich quasi gerade auf der Webseite befindet, beispielsweise hier Daten zu erfassen, die dann auch wirklich in den Personalisierungskontext passen. Wenn ich nehme nochmal das Beispiel Pizza Hut, wenn sich jemand auf der Webseite für vegetarische Pizza oder vegane Pizza interessiert, dann sollte es eher in diese Richtung gehen, dass wir mit Web-Push oder mit entsprechenden Pop-ups dann auch darüber mit dem Kunden sprechen. Also die Relevanz hier schon zu signalisieren, diese Brücke zu brechen und die Daten dann, wie gesagt, schon zum wichtigen Zeitpunkt personalisiert anzureichern. Zum Verständnis, also du redest nicht davon, dass ich das Klickverhalten auswerte, A geklickt oder B geklickt, sondern, dass ich den Prozess ein bisschen unterbreche und mit dem Kunden in Dialog trete und eine Frage stelle und explizit anfordere und in Dialoge trete. Richtig. Das Engagement zum Zeitpunkt X ist entscheidend. Wo befindet sich der Kunde gerade auf der Journey, bei uns auf der Webseite beispielsweise? Wo befinde er sich in der Applikation? Das muss genutzt werden, diese Tiefe, die muss genuzt werden und dann auch, wie gesagt, diese Brücke zu bauen, um die Daten dann auch zu bekommen. Ich kann es noch mal erwähnen, Progressive Profiling Ansätze sind hier das Mittel der Wahl über Zeit, immer kontextbasiert die richtigen Daten abzugreifen. Das ist super. Das ist genau der entscheidene Punkt, weil dann bin ich natürlich so tief drin inhaltlich, dass ich als Verbraucher auch bereit bin, dann eben Informationen zu geben. Wenn ich merke, wir sind bereits sehr tief drin im Wissensniveau, weil dann ist es nicht mehr diese Unternehmensspionage, die alles über mich wissen wollen, sondern dann ist das ein echtes Interesse von meiner Seite und natürlich die Engagement Rate auch höher. Super Anregung. Ja, Thorsten, du weißt ja, wie es ist. Wir wollen natürlich wissen, wie unsere Daten eingesetzt werden. Wir sind erst mal dann auch, ich sag mal, dazu verleitet, genauer hinzuschauen, warum gebe ich jetzt meine Daten gerade ab? Da muss man natürlich schon auch sicherstellen, dass da ein echtes Interesse dahintersteht und vor allen Dingen, dass ich dann diese Daten auch richtig verwende, dass der Einsatz gewährleistet ist. Und wenn der Kontext basiert ist, dann kann ich, dann kann ich dem eine gewisse, ich sag einmal, Glaubhaftigkeit zuordnen. Genau das ist der Punkt. Also Glaubhaftigkeit und Vertrauen als Erfolgsparameter für das gesamte Thema Personalisierung muss man ganz klar sagen. So, du hattest von personalisierten Blöcken gesprochen. Das finde ich schon mal einen sehr interessanten Ansatz, dass ich also nicht komplex rangehe, sondern einzelne Elemente habe, die ich dann personalisieren kann. Und dann die Frage, was wird dann genau eingesetzt? Sind das Machine Learning Modelle im Hintergrund oder sind das schon AI-Modelle im Hintergrund. Das Predictive Intelligence, die wir hier einsetzen, die aus den verfügbaren Daten dann ableitet, welche Produktempfehlungen gegeben werden sollen und aber letztlich auch aus Verhaltensdaten, aus der Vergangenheit aufbereitet, um zum Beispiel Kunden an Warnkorbabbrüche erinnern zu können. Diese Daten liegen natürlich vor. Es ist eine Mischung, um die Frage zu beantworten. Ich glaube, das ist die richtige Antwort auf die Frage. es ist die Mischungen aus den Daten, die uns vorliegen, die dann mit Predictive Intelligence entsprechend angewertet werden. Okay, aber ich verstehe das richtig. Das sind Techniken, die ihr auch nicht erst seit Erfindung von GenAI einsetzt, sondern da habt ihr eine lange Tradition und macht das auch schon sehr, sehr lange. Korrekt, absolut, Thorsten. Genau, das ist es. Wir arbeiten da schon sehr lange damit. Künstliche Intelligenz ist ein Thema, das wir schon in lange, in verschiedenen Formen, letztlich auch im Unternehmen, schon bereits benutzen. Da geht die Innovation natürlich weiter. Wir werden natürlich da mit SAP zusammen gemeinsam und den Joule Capabilities einiges auch noch vorantreiben, was sich hier auch an unserer Plattform in der Zukunft noch ändern wird. Aber wie du schon sagst, der Predictive Intelligence ist jetzt nichts, was wir erst seit einigen Tagen nutzen, sondern das haben wir schon länger im Einsatz und kommt natürlich hier auch zum Tragen.
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