Warum CRM für dich (gerade in der Krise) mega relevant ist

Joel Kaczmarek: Hallo Leute, mein Name ist Joel Kaczmarek. Ich bin der Geschäftsführer von digital kompakt und heute habe ich wieder den lieben Florian Heinemann an meiner Seite. Und wenn der Flo da ist, dann wisst ihr, dann geht es um den erfolgreichen Aufbau von Unternehmen. Und ein Thema, was uns beiden immer mal wieder in den Diskussionen rund um den Podcast aufkam, ist das Thema CRM. Deswegen wollen wir heute über die Relevanz von CRM gerade in der Krise sprechen und auch über mögliche Ansätze. Und der Florian hat gesagt, das können wir nicht alleine machen, da brauchen wir noch einen Super-Profi. Und das ist heute der liebe Markus. Markus Wübben kommt nämlich von der guten Firma Crossengage. Ich habe bis heute nicht verstanden, was die eigentlich machen, weil es ist so advanced Shit. Wir machen eine Customer Data und Prediction Plattform. Also von daher, er weiß richtig viel. So viel habe ich mitgekriegt. Darüber, wie man Kunden ausbaut, hält und neue gewinnt. Und wie das vielleicht aussieht, erfahren wir bestimmt noch im Gespräch. So, aber was nimmst du heute mit? Wir werden heute darüber reden, was eigentlich an dem Thema CRM dran ist. Also warum ist das gerade ein Thema? Wie setzt sich das erfolgreich um? Wie muss meine Organisation in der Marketingabteilung dafür aussehen? Wir werden ein bisschen über Tools reden und wie immer, wie man das von Florian und mir kennt, habe ich heute gelernt, das neue Wort der Stunde, Take-Home-Value. Also, dass auch viel dabei ist, was man konkret anwenden kann. So, that being said, der Teppich ist ausgerollt, meine Herren. Schön, dass ihr da seid.

Florian Heinemann: Ja, vielen Dank für das tolle Intro, Joel.

Joel Kaczmarek: Ja, gerne, gerne, gerne. Erzählst du mir noch, warum der Markus eigentlich hier ist? Warum feierst du den, dass du sagst, wenn ich über CRM rede, dann muss Markus mit an Bord sein?

Florian Heinemann: Markus sieht einfach sehr viel und das jetzt seit Jahrzehnten. Also Markus ist auch nicht ganz so alt wie ich, zum Glück. aber er ist schon relativ lange dabei, war bei der Deutschlandcard schon am Start, was ja so eine Payback-Alternative sozusagen ist. Dann war längere Zeit bei Rocket, damals auch mit mir gemeinsam. Danach in verschiedensten Companies im CRM-Bereich unterwegs und jetzt schon seit langen Jahren bei CrossEngage, die ja dann Tool-Provider sind, aber eben auch sehr viel Kunden operativ dabei helfen, CRM zu machen. Und deswegen gibt es vermutlich wenig Menschen, die schon so lange in dem Bereich unterwegs sind und eben auch So viele Aspekte eben von dem Thema sehen in verschiedensten Companies und das ist ja sozusagen meine feste Überzeugung, wenn man irgendwie in ein Thema tief einsteigen will und verstehen will, dann hilft es halt bei vielen Firmen relativ tief über verschiedene Firmen hinweg eben ein Thema operativ zu beleuchten, dann lernt man eigentlich am allermeisten und zu begleiten und da gibt es vermutlich wenig Leute, die da so viel gesehen haben, wie Markus, und das muss man eben auch sagen, Markus hat aus meiner Sicht, deswegen spreche ich mit ihm da immer gerne drüber, halt die Fähigkeit, das auch zu abstrahieren, weil das ist ja bei vielen sozusagen Experten immer das Problem, die stecken sehr tief im Detail, aber dann weißt du nachher, bist du nachher trotzdem nicht schlauer. Und meine Hoffnung, also nur so ein bisschen Erwartungsmanagement auch an Markus, meine Hoffnung ist, dass er eben auch in der Lage ist, eine Abstraktionsebene höher eben abzuleiten für die Audience hier.

Joel Kaczmarek: Also Markus, wir vermieten den Florian auch, wenn du ihn mal brauchst, um dich bei einem Event anzukündigen oder dergleichen. Also läuft alles über mich.

Markus Wübben: Ich wollte sagen, ich habe das schon mal mitgeschnitten hier. Das ist nämlich als Intro jetzt immer für mich. Und ich frage mich, ob er über denselben Markus spricht. Aber ich vertrete zumindest denjenigen, über den er gerade spricht. Danke, dass ich da sein darf.

Joel Kaczmarek: Gut, dann musst du jetzt auch gleich mal den ersten Punkt mit uns hier aufmachen und zwar, warum ist denn CRM gerade jetzt nochmal vermehrt ein Thema? Also wir haben glaube ich viele Achsen hier aufmachen können, können so ein bisschen über die Saturierung des Werbeaktes reden und was da irgendwie an Daten verloren gegangen ist etc. etc. Aber es gibt ja noch viel mehr Strömungen, was ist denn so dein Big Picture dazu?

Markus Wübben: Gerade im letzten Jahr? vor allen Dingen ist ja das Thema Wachstum um jeden Preis, Kundenwachstum, Umsatzwachstum um jeden Preis sehr schwierig geworden. Wir wissen ja, was da passiert ist. Die Zinsen wurden erhöht. Das Geld liegt nicht mehr so ganz einfach quasi auf der Straße. Und Unternehmen sind viel, viel, viel mehr dazu gedrängt, sich anzuschauen, wie sie Richtung Profitabilität gehen oder ihre Profitabilität steigern. Und diesbezüglich hat sich vor allen Dingen, und wie du es schon angesprochen hast, in den letzten zwei, drei, vier Jahren viele Dinge verändert auf technischer, auf rechtlicher Ebene, auf Konsumentenverhaltensebene, die es uns gar nicht mehr so einfach macht, Kunden und Kundinnen profitabel einzukaufen. Und das ist eigentlich das zentrale Thema. Das ist wesentlich komplizierter und komplexer geworden. Und jetzt müssen wir als Unternehmen eine wertbasierte Sicht auf unsere Kunden legen. Und das ist am Ende des Tages CRM. Die Sicht auf den Kunden, das Ganze mit Werten zu verknüpfen.

Joel Kaczmarek: Okay, cool. Also was du ja auch richtig angesprochen hast, der Fokus geht weg von möglichst viel Umsatz hin zu möglichst viel Profitabilität. Also man muss ganz anders über Kundenwachstum oder auch über das Melken seiner Kunden nachdenken. Werbemarkt haben wir ja auch schon gesagt, dass da vieles langsam dichter wird. Also es gibt weniger Kanäle. Jeder jammert ja so ein bisschen, dass er eigentlich mit seinem Marketing vor allem Facebook und Google reich macht. Dann kam noch Apple um die Ecke, hat auch noch mit den Daten gekürzt etc. Also da ist ganz viel los. Hast du noch so ein paar andere Classics? Also ich glaube, vielleicht sollten wir auch mal einen Satz über Retouren verlieren, könnte ich mir vorstellen. Das ist ja auch nochmal so ein sehr Impact-Thema und da kann ja auch mal Florian seinen Senf gleich noch beisteuern.

Markus Wübben: Vielleicht auch nochmal eine ganz interessante Zahl aus dem Amazon-Kontext. Also ein Bloomberg-Artikel von vor drei, vier Wochen wurde mal analysiert, was eigentlich Kosten bei Amazon sind. Und im Jahr 2016 ging von einem Euro ungefähr 36 Cent an Amazon. 2022 sind es 53 Cent. und da wird die Geschichte von Chuck erzählt. und Chuck verkauft Feuerstellen bei Amazon. FBA, Fulfillment by Amazon und von seinen 200 Dollar Firepits, die er verkauft, gehen 112 Dollar an. an Amazon. Es bleiben 88 Dollar, um die Ware, die aus China kommt, auch noch zu bezahlen. Und davon dann sozusagen der Rest. bleibt noch der Deckungsbeitrag. Und ich glaube, an diesem Beispiel sieht man schon ganz ordentlich, was mal diese ganzen komplexen Themen, die du hast. Ich glaube, da brauchen wir nochmal eine separate Sendung, was sich da sozusagen alles auch noch zusätzlich verändert hat über Apple ATT und so weiter. Kann man festhalten, dass sozusagen der Kostendruck extrem gestiegen sind für alle Händler.

Und das ist die Quintessenz, die wir uns dort anschauen müssen. Und deswegen gibt es auch die Retourendiskussion. Eine Retourekost für einen E-Commercer 10 bis 15 Euro im Handling. Und ihr kennt das vielleicht selber von euch ab und zu, schreibt dann ein E-Commercer, Joel, behalt doch mal die Ware. Man fragt sich so, wie kann das denn irgendwie sein? Das sieht man, das ist ja nur eine Reflexion quasi von den Kosten. Und gerade weil die Margen sehr dünn geworden sind, um da vielleicht auch noch eine weitere Zahl zu geben, Allianz hat sich das mal angeschaut in einem Research Paper und die haben gesagt, Wenn Unternehmen 20 bis 40 Prozent Couponhöhe geben, ist die Marge weg. Es kommt ein bisschen auf das Vertical drauf an, aber da sind wir ungefähr so. Und dann ist die Marge weg. Diese Kosten kann man sich überlegen, ist es eigentlich clever oder ist es richtig, Retouren zu überpreisen? Mein Stake darauf ist, ich halte das für eine schwierige Angelegenheit aus Kundenwertperspektive. Ich glaube, man muss das differenzierter angehen. Und was ich dort gerne, eine Retouren vielleicht ganz aktuell, Uniqlo, H&M und Zara.

Das sind drei E-Commerce auch große, die das jetzt eingeführt haben. Ich glaube, das ist ein sehr schwieriger Move. Erstens sind Kundinnen und Kunden daran gewöhnt, dass Retouren eigentlich frei sind. Das heißt, solange das eine Imbalance ist, ist das, glaube ich, für diese Unternehmen eine Schwierigkeit. Und das andere ist auch, wenn man so ein bisschen zu überlegen, wie reagieren Kunden eigentlich auf Bestrafung. So ein bisschen die Kahnemann-Prospect-Theory. Menschen verhindern lieber Verluste, als Gewinne einzustreichen auf der gleichen Ebene. Und wenn man sozusagen schon im Vorrhein einen Verlust, der Verlust droht sozusagen, damit die 2,95 Euro, die man für die Retoure zahlt, glaube ich, dass das einen sehr schwierigen Effekt auf den Kundenwert und den Kundenlebenswert einer Unternehmung hat. Und deswegen finde ich das ein super interessantes Thema, das gerade für alle sehr sichtbar ist.

Joel Kaczmarek: Cool. Florian, was ist so dein Tag?

Florian Heinemann: Auch nochmal ergänzend, also was ja nicht nur in der Startup-Welt so ist, das sieht man ja auch an der Börse, dass eben das Thema Wachstum ist zwar weiterhin wichtig als Werttreiber für Unternehmenswert, das gilt natürlich sowohl für Startups als auch eben für Public-Unternehmen, dass eben das Thema strukturelle Profitabilität, Marge etc., dass das eben gewonnen hat als Werttreiber. Darauf reagierend macht es dann natürlich Sinn, weil ich meine, das ist ja alt bekannt, das habt ihr ja auch gerade schon gesagt, Bestandskunden sind in der Regel Margenträchtiger, haben höhere Warenkörbe, aber lustigerweise auch höhere Retouren. Also das ist auch ganz spannend. Unterstützt auch nochmal deine These, Markus, dass sozusagen für häufig kaufende Kunden komfortablere Touren ist schon ein Feature. Man muss sich sicherlich dazu Gedanken machen, quasi, und das ist auch eigentlich okay, zumindest bei den Sachen, wo ich jetzt Einblick hatte. weil quasi der Warenkorb überproportional bei Bestandskunden steigt.

Also dass der Deckungsbeitrag, der in den Warenkörben steckt, die Retourenkosten überkompensiert. Und man sich, glaube ich, eher Gedanken machen könnte, als Reaktion weniger die Retouren zu bepreisen. Das wäre dann eigentlich die Reaktion, sondern eher, wie schaffe ich es, diese Warenkörbe noch stärker zu optimieren und vielleicht eher auf der Preissetzung, weil das ist ja die zweite schöne Eigenschaft von Bestandskunden. Da gibt es ja auch verschiedenste Studien zu, sie sind halt weniger preissensibel. Wenn du einmal es geschafft hast, eine gewisse Loyalität zu erzeugen, Dann kannst du vielleicht eher einen höheren Preispunkt durchsetzen und das ist wahrscheinlich die psychologisch elegantere Variante. Deinem Argument folgen, Markus, dass man sagt, wahrscheinlich ist es leichter einen höheren Preispunkt durchzusetzen oder sich mehr über schlaues Cross-Sailing Gedanken zu machen, dass das vielleicht die schlaue, intelligentere Variante ist.

Aber generell muss man sagen Es ist immer die richtige Reaktion, eher Bestandskunden zu stärken, aber insbesondere in der Krise, wo sozusagen strukturelle Profitabilität so viel wichtiger ist. Und ich glaube, deswegen ist es so ein wichtiger Aspekt, gerade jetzt, dass man dieses Potenzial zumindest mal versucht maximal auszunutzen. Und was wir beobachten, und das ist eigentlich schon ganz spannend, warum das eigentlich so ist, es fließt häufig deutlich mehr Intelligenz, Ressourcen und so weiter fließen in das Thema Neukundengewinnung. Im Verhältnis zum Thema Bestandskunden und das macht natürlich umso weniger Sinn, desto größer der potenzielle Bestandskundenpool ist. Also eigentlich müsste es ja so sein, je größer eine Organisation ist, desto eher shiftet dann. oder je größer das Geschäft ist, was man hat und desto länger man unterwegs ist, desto eher müsste eigentlich der Fokus shiften in Richtung Bestandskunden. und das ist etwas, was wir in der Systematik, würde ich sagen, nicht so beobachten.

Markus Wübben: Genau, vielleicht da noch eine Idee dazu auch zu den Retouren. Die Frage ist ja natürlich auch eine Nachhaltigkeitsfrage. Sollte man das nicht vielleicht irgendwie grundsätzlich irgendwie auch eher einführen? Aber wenn man sozusagen Retouren einführt, kann man Retouren nicht eigentlich auch als Incentive sehen und zu sagen, hey Joel, heute übernehmen wir für dich die CO2-Compensation und den Free Return, weil du uns so ein wichtiger Kunde bist. Also sozusagen erst ins Positive drehen, als zu sagen, das ist erstmal per se eine Bestrafung. Ja, weil was wir glaube ich sehen werden, ist, dass dieses Thema Retouren, das werden mehr Händler übernehmen. Und wir sind dann ja wieder sozusagen in so einer Equilibrium, dieser Micht. Und dann zu sagen, jetzt gehen wir aber nach vorne und sagen, wir targeten unsere Bestandskunden und zwar auch die, die eine schöne Aussicht nach vorne haben, noch profitabler zu werden und geben denen sozusagen die Incentives. Und dann eine Kombination aus dem, was Florian gesagt hat, du kannst sozusagen, die sind weniger preissensitiv, dann auch mit den Incentives zu spielen, dann kann man schön auch das Ganze ein bisschen gamifyen, anstatt das zu wirken zu lassen wie eine Bestrafung.

Joel Kaczmarek: Können wir dem eigentlich mal eine Ziffer geben, weil ich kenne so aus dem Sales diese schönen Sprüche, du hast einen einfachen Aufwand, einen Bestandskunden zu reaktivieren, du hast den doppelten Aufwand, einen verlorenen Kunden zurückzugewinnen und du hast den siebenfachen Aufwand, einen Neukunden zu gewinnen. Also da sagt man eigentlich immer, es ist echt gut. günstiger, einen verlorenen Kunden wieder zurückzuholen als einen neuen. Wie ist denn das generell so? Was seht ihr an Verteilungen? Also wie viel Prozent hat man als Stammkundenanteil und wie viel Prozent des Umsatzes machen die eigentlich aus? Weil darauf läuft es ja ein Stück weit hinaus.

Markus Wübben: Was wir sehen ist, und das ist glaube ich das absolut Essentielle, ist zu verstehen als Unternehmen, dass für die meisten Unternehmen die Rentabilität, Profitabilität, wie man es mal nennen will, basiert auf einer ganz geringen Menge von Kunden. Ganz geringe Menge. Florian hat es vorhin angesprochen, ich war mal bei der Deutschlandkarte, da haben wir mal gesehen, dass so im Lebensmitteleinzelhandel, bei Gütern, die also jeder braucht, gilt es trotzdem, dass ungefähr 20 Prozent der Kunden 50 Prozent des Umsatzes machen. Wir sehen aber auch, dass es Unternehmen gibt, wo 20 Prozent der Kunden 80 bis 90 Prozent des Umsatzes machen. Und dann zu verstehen, wer sind eigentlich diese Kunden und wie verteilt sich das Ganze, ist eine Riesensache.

Florian Heinemann: Also du sagst ja jetzt gerade Umsatz. Ja, Profitabilität natürlich, Entschuldigung. Profitabilität meinst du, ne? Richtig, richtig. Weil ich wollte gerade sagen, beim Umsatz ist das schon ja so und bei der Profitabilität ist es ja häufig nochmal extremer. Also wenn du sagst, 20% der Kunden machen 80% des Umsatzes, dann erzeugen die wahrscheinlich sogar noch einen höheren Anteil im Rahmen der Profitabilität.

Markus Wübben: Korrekt, absolut. Danke für die Korrektur. Natürlich gilt das vor allen Dingen auch für die Profitabilität. Und das ist, glaube ich, die wichtige Sicht darauf. Und es war halt früher viel, viel einfacher, Kunden einzukaufen und die dann schneller profitabel zu drehen. Man sagt so, vor zehn Jahren hat irgendwie ein E-Commercer 9 Dollar oder 9 Euro bezahlt für einen neuen Kunden, also drauf bezahlt, jetzt sind wir bei 30 Dollar. So, es ist immer ein bisschen schwierig sozusagen, weil das über viele Verticals und viele Businesses geht, darum sind immer diese aggregierten Zahlen schwer, aber ich denke, dass das doch sehr schön zusammenfasst, wie viel komplexer das Ganze geworden ist. Und wenn man sich das so ein bisschen vorstellt wie so eine Grafik, wenn man sagt, Anteil der Kunden auf der Y-Achse und dann X auf der X-Achse, quasi die Profitabilität, dann hast du eine riesen Klumpenbildung ganz am Anfang des Graphen. Also hast du unheimlich viele Kunden, 50% der Kunden, die sehr unprofitabel, wenig profitabel sind, sind und dann so eine ganz lange Basis von Kunden, die sich da so auf den profitablen Schienen bewegen.

Und das wird häufig ignoriert. Und es wird häufig auch noch ignoriert in Situationen, ich gucke mir gerne auch so Quartalsreports an, auch von E-Commercelern, und da steht sowas drin wie auch durchschnittliche Anzahl von Käufen, ich habe es neulich erst gelesen bei einem Berliner großen Fashion Retailer, E-Commerceler, 5,2 Käufe im Durchschnitt. Ja, sehe ich sowas. Und wenn ich so eine Zahl sehe, dann wäre ich sehr skeptisch. Denn meiner Erfahrung nach wird das vor allen Dingen getrieben durch diese ganz wenigen paar Kunden, die extrem hochwertig und profitabel kaufen. Die verzeiht sozusagen die Ziffer. Also sagen wir mal so, eine andere Metrik ist so, wie viel Anzahl der Käufe machen eigentlich 50% der Kunden? Das nennt man so Median. Also 50% der Kunden, wie viel sind so die Durchschnittskäufe? Meiner Erfahrung nach ist dieser Wert ungefähr 40-50% geringer als der Durchschnitt. Das heißt, dieser Fashion Retailer hat nicht 5,2 Käufe im Durchschnitt, sondern eigentlich 2,6 käufer 50 prozent der kastro base und dann sieht die betrachtung nämlich schon mal ganz anders aus. deswegen sagen wir auch schaut euch mal diese verteilung an denn diese durchschnitts anzahl von einkaufen mal durchschnittswert gibt den schönen Summsicht, aber halt eben keine individuelle Sicht auf die Kunden, auf die du dich eigentlich fokussieren müsstest.

Florian Heinemann: Und das gibt natürlich auch sehr falsche Indikatoren, ehrlicherweise für, also wenn wir jetzt von Take-Home-Value reden, was ist sozusagen Take-Home-Value hier, auf jeden Fall eher eine Häufigkeitsverteilung anschauen, welche Kunden kaufen wie häufig, welchen Umsatzanteil haben die, welchen, idealerweise, welchen Profitabilitätsanteil haben die. Wenn ich dazu nicht in der Lage bin, das zu erzeugen, diese Art von Statistik, First to do und das Handlungsleitende daraus ist ja auch häufig, das machen ja auch viele, wenn sie ihre Kundenakquisitionen anschauen, dann geht man eben auch häufig von Durchschnittskunden aus, die ich akquiriere. Dann mein Durchschnittskunde macht 40 Euro Deckungsbeitrag, deswegen kann ich in zwölf Monaten, deswegen kann ich bis zu 40 Euro ausgeben oder irgendwie so, das ist ja dann häufig die Logik und das stimmt halt so häufig nicht.

Sondern es gibt halt verschiedene Kundensegmente, die sich dahinter verbergen mit sehr unterschiedlichen Kundenwerten oder eben Deckungsbeiträgen pro Zeit, was ja dann letztendlich der Kundenwert ist. und sich da anzuschauen, nicht nur sozusagen eine Durchschnittsbetrachtung zu haben, weil Durchschnittskunde ist so und so viel wert, sondern auch im Rahmen ist jetzt eine bestimmte Kundenakquisitionsaktivität gut oder schlecht. macht es auf jeden Fall Sinn, da eher auf einzelne Kundensegmente zu gehen und genauso auch bei Reaktivierungsmaßnahmen oder CM-Maßnahmen auch dort zu schauen, nicht wie verändert sich mein Durchschnittskunde, den ich jetzt hier mit irgendeiner Maßnahme behandle, irgendwelche Discounts rausschicke oder irgendeine CM-Kampagne fahre, sondern auch da zu versuchen, eher in einzelnen Kundensegmenten zu denken und zu analysieren, weil sich da eben nochmal ein deutlich differenzierteres Bild ergibt.

Markus Wübben: Genau, von daher Take-Home-Value Nummer 1, das kann jeder. Die Daten sind im Shop hinterlegt, ist wirklich die Transaktionstabelle, die Kauftabelle anzureichern über die Marge des einzelnen Produktes, wenn es auch die Produktkategorie ist, dann haben wir zumindest mal eine Approximation, wie viele Coupons wurden da eigentlich angesetzt, wurden Coupons genutzt, um dann eigentlich mal genau diese Liste zu machen und dann zu sagen, die besten 10% haben diesen Wert, die schlechtesten 10% haben diesen Wert. Da ist man schon, also wir kriegen sehr viel große Augen, wenn sozusagen unsere Klienten das dann mal sehen. Die sind sich ganz häufig darüber gar nicht bewusst, dass es so ist. Und das ist wirklich das Einfachste, was man machen kann. Und unserer Gleichung bei CrossEngage gibt es eigentlich Um Kunden zu managen, haben wir eigentlich drei Elemente. Das ist einmal diese Kundenrentabilität, die in die Vergangenheit geht. Und das kann wirklich jeder. Da muss man auch gar nicht mit dem großen Hammer klopfen, Customer Lifetime Value und Prediction, sondern das kann jeder. Wenn man das aber so komplett machen möchte, dann braucht man die Rentabilität, die geht in die Vergangenheit.

Man braucht den Customer Lifetime Value, also den Wert eines Kunden in der Zukunft. Können wir auch gerne mal besprechen. Und dann kann man das in so ein wunderbares Rahmenwerk setzen. Das sieht so ein bisschen aus wie eine BCG-Matrix. Kennt ihr die mit den Poor Dogs und den Cash Cows? Das kann man auf Kunden genauso anwenden. Also stellt euch mal Kunden vor, die waren in der Vergangenheit nie profitabel und die werden es in der Zukunft auch nicht sein. Das sind die Poor Dogs. Dann gibt es die Kunden, die waren in der Vergangenheit nicht profitabel, die werden aber profitabel. In die sollte ich investieren. Man kann sie Fragezeichen oder Froschkönige nennen, wie auch immer. Die muss ich wach küssen. Also ich zum Beispiel, wenn ich beim neuen Anbieter kaufe, nehme ich immer ein Coupon am Anfang. Ich schicke viel zurück.

Also ich bin für viele Unternehmen, glaube ich, Erstkauf, Horror. Aber wenn ich loyal bin, dann bestelle ich da auch wirklich häufig und das habitualisiert sich. Und die dritte Ebene, die wir haben, sind sozusagen so die welkenden Blumen. Die waren früher mal richtig profitabel, aber das sieht in der Zukunft gar nicht mehr so gut aus. Was Florian gerade quasi Reaktivierung würde ich auch sagen. Da würde ich natürlich reingehen, wenn die früher profitabel war. Und dann gibt es die Cash-Cows, die Stars, wie wir sie nennen. Und mit diesem einfachen Framework Kundenwert CLV in diese Matrix gepackt, kann man jede Marketingmaßnahme kreuzen, um festzustellen, was investiere ich eigentlich in bestimmte Segmente in dieser Kampagne. Was ich nämlich sagen will bei CrossEngage ist nicht zu sagen, ihr müsst alles anders machen. Nein, ihr müsst genauso noch Kampagnen senden. Aber ihr müsst euch halt überlegen, wie viel investiert ihr in die einzelne Kundenbeziehung. Und dafür kann man sehr schön dieses Framework auch nutzen.

Joel Kaczmarek: Florian, seht ihr das bei vielen Portfolios genauso, wie das Markus gerade beschrieben hat, dass man sich diese beiden Werte anguckt? Oder was ist dann so die Ableitung daraus, dass ich das in so ein Handlungsframework bringe?

Florian Heinemann: Ja, also erstmal sehen wir, dass die allermeisten das eben nicht so tun, muss man sagen. Das ist erstmal die erste Feststellung. Also es wird sehr viel eben mit Durchschnittswerten gearbeitet. Mit Kundensegmenten, also Kundensegmente zu identifizieren. Es gibt ja verschiedene Arten. Es gibt inhaltliche Kundensegmente, die bestimmte Dinge kaufen. Aber eben gerade sozusagen so der Versuch Kunden-Segmente auf Basis ihres Kaufverhaltens erstmal nüchtern zu analysieren und deren Profitabilität, das machen nicht so viele, diese Sichtweise. Du brauchst eben wirklich dedizierte Leute im CRM und auch einen davon, kommen wir gleich nochmal zu, mit dem Thema Datenfokus, um das überhaupt hinzukriegen. Aber wenn du das hast, ist das natürlich schon wahnsinnig Weil du dann eben sehen kannst, über welche Kundenkanäle habe ich denn, über welche Akquisitionskanäle gewinne ich denn überhaupt ein sehr gutes Kundenmix? Und dann eben auch zu sagen, auf welche Kunden macht es überhaupt Sinn, Nachrichten zu applizieren?

Weil was du schon siehst, und das ist unser Hauptthema im CRM-Bereich aus meiner Sicht, klar, viele haben eine Newsletter oder schicken irgendwelche Push-Notifications, aber die allermeisten Firmen, auch größere E-Commercler, schicken ein Newsletter, Eigentlich an alle und dann gibt es vielleicht nochmal sozusagen irgendwelche getriggerten Kampagnen, wenn die Geburtstag haben oder irgendwie so, aber dann ist es dann auch gut, dass jetzt wirklich gesagt wird, gewisse Kunden, denen schicken wir vielleicht besser keine Nachrichten mehr oder die discounten wir auch nicht, weil sie sowieso sozusagen nie profitabel werden. Diese Logik, dass gewisse Kunden vielleicht auch systematisch ausgespart werden beim CRM, dass man sagt, bei dem hochwertigen Premium-Segment, da kann ich im Prinzip auch einen 30-prozentigen Discount geben, das wird sich trotzdem rechnen, bei anderen gebe ich aber nur einen 10-prozentigen. Also diese Differenzierung in wie disconte ich, wie oft schicke ich Nachrichten, dass ich da auch gewisse, das machen die alle allerwenigsten. Das, obwohl es aus meiner Sicht, also sich jetzt zu überlegen, wie kann ich jetzt TikTok profitabel hinkriegen als Kundenakquisitionskanal, wo TikTok geht jetzt gerade noch, aber wie kriege ich sozusagen aus Instagram jetzt, da stecken Leute Mannjahre an Intelligenz rein.

Das ist eigentlich so ein bisschen das Frustrierende. Man könnte hier wahrscheinlich mit ein, zwei Leuten, die sich einfach mit dem Thema beschäftigen, denen die richtigen Fragen gestellt werden. könnte man eben auch vor allen Dingen systematisch eine Menge erreichen. Das ist ja der Witz. Das Schöne hier ist ja, das sind ja Dinge, die setzt man einmal auf oder Logiken, die hat man einmal etabliert und die tragen ja wirklich über Jahre. Die Kundensegmente verändern sich vielleicht ein bisschen, aber sozusagen die Logik dahinter, die ist halt replizierbar, die ist total systematisch. Und im Kundenakquisitionsbereich haben wir es ja leider immer das Thema, gewisse Schemata, wie man agiert, funktionieren in einem gewissen Zeitraum und dann funktioniert es nicht mehr. Du hast eigentlich immer ein arbitrageartiges Element in der Kundenakquisition, weil dann funktioniert ein gewisses Schema, Instagram vor ein paar Jahren, dann machst du das, dann checken das mehr Leute, dann machen mehr Leute das gleiche Schema und dann wird es halt unprofitabel. Das Schöne bei diesen Bestandskundenlogiken ist eigentlich, die tragen halt über einen viel längeren Zeitraum, also die Beständigkeit davon ist eigentlich eine viel höhere. und ich mag ja immer Dinge, die kumulativ sind, wo du sagst so, Du fängst an, dir eine gewisse Logik zu überlegen, fängst mit fünf Kundensegmenten an, dann kriegst du das gut gehandelt, dann automatisierst du das, dann machst du zehn Kundensegmente, dann gehst du nochmal einen tiefer rein, dann gehst du nochmal tiefer rein.

Irgendwann bist du dann beim personalisierten Marketing in gewissen Teilen oder im sehr feingliedrigen Marketing und das ist übrigens auch etwas, wo ein Chat-GPT wirklich sinnvoll helfen kann. Jeder redet ja so ein bisschen davon, wie kann ich das jetzt nutzen? und die künstliche Intelligenz wird sich demnächst mal ein Auto fahren. Das ist vielleicht noch etwas weiter weg, aber bei dem Thema segmentiertes Marketing, Ansprache von gewissen Kundengruppen auf Basis von gewissen Regeln oder auf gewissen Kriterien und dafür dann den Content erstellen zu lassen, sowas kann man zum Beispiel super, zum Teil auch ehrlicherweise ohne Chat-GPT, machen. einfach so automatisieren. So, aber das finde ich eigentlich eine ganz spannende Sache und da ist, glaube ich, bei sehr vielen Firmen im transaktionalen Bereich noch ein großes Potenzial und das sehen wir ehrlicherweise auch bei uns im Portfolio, auch bei den größeren Firmen, also die im PE-Bereich unterwegs sind, sehen wir das nur sehr, sehr, sehr bedingt. Das ist eigentlich ganz spannend, obwohl es aus meiner Sicht, gerade weil es eben, das ist auch das Nächste, du brauchst ja häufig noch nicht mal viel Mediabudget dafür, sondern du brauchst eigentlich nur ein paar schlaue Menschen, Die quasi das, was sowieso an Datenmaterial eigentlich vorhanden ist, die da halt einfach nur schlau einmal draufschauen und auf Basis dessen intelligente sozusagen Schlussfolgerungen ziehen im Sinne von, welche Kundensegmente bespiele ich jetzt wie und dann probiere ich das aus und dann optimiere ich das. Da brauche ich noch nicht mal wahnsinnig viel Geld für, sondern ich brauche eigentlich nur Personal, was halt die Freiheit hat, sich mit diesen Themen zu beschäftigen.

Markus Wübben: Ja, also super spannend, Flo, weil gerade da im CRM war es immer ein Thema zu sagen, wir haben eigentlich überhaupt nicht die Kapazitäten, diese ganzen Segmente anzusprechen, dann war es immer ein Problem, die zu priorisieren, aber gerade schon beim Content herstellen, wir können nicht einfach irgendwie noch ein Newsletter machen, wir haben gar nicht die Ressourcen und Sushi-Bikes hat es jetzt gezeigt, also das ist die erste Sache. OMR hat so genannt die erste AI-basierte Kampagne. Die haben quasi die ganzen Creatives mit DALI kreiert, also sozusagen so automatischer AI-generierter Bildgenerierung. Die Texte kannst du dir jetzt mit ChatGPT wirklich generieren lassen. Also ich habe ein LinkedIn-Posting neulich gemacht nur auf ChatGPT, also wirklich mit dem Output für ein Webinar. Also die Response-Raten waren richtig gut auf diesem LinkedIn-Post. Das war wirklich der Wahnsinn. Also da gibt es keine Ausreden mehr. Das, was früher gesagt wurde, wir haben eigentlich die Kapazitäten nicht mehr. Ich glaube, da können wir schon effizienter werden. und wie Flo das sagte, Mediabudget ist viel höher als der Invest quasi in die Person da. Und das nächste ist, das Thema Akquisition wird ja nicht einfacher. Also Kollegen wie Florian Litters, die sagen ja, ihr braucht jetzt alle einen Content-Graph. Wir müssen irgendwie ein Interessensgras mit Content aufbauen. Was wollen eigentlich die Leute sehen und was nicht? Und da denke ich mir, wir haben es ja nicht mal geschafft, verschiedenste Segmente gut zu behandeln. und jetzt wollen wir auf einmal einen unfassbar komplizierten Content-Graph aufbauen, wo wir eigentlich gar nicht das Leseverhalten so richtig verändern. individuell messen können, wie soll denn das gehen?

Also was will ich damit sagen? Das wird ja nicht einfacher, das Thema da. Plus aufbauend auf dem, was Florian sagte, wann kommt die nächste Kuh, die wir durchs Dorf treiben? Also das wandelt und das wird immer komplexer da. Und deswegen macht es schon aus der Hinsicht nicht ein Thema. Und vielleicht einen letzten Case mit Frequenz, fanden wir auch total spannend. Also mich rief ein CR-Manager an und hat gesagt, Markus, Management will noch ein Newsletter senden. Ja, jetzt der fünfte diese Woche und ich glaube, das ist echt extrem schlecht für die Abmelderaten und ich glaube auch nicht, dass wir damit Geld verdienen. Das Management hat aber gesagt, wir wollen unbedingt diesen Newsletter raussenden und die hatten sich nämlich angeschaut, Revenue pro Newsletter. Und natürlich, wenn man weitere Newsletter raussendet, wirst du damit Revenue generieren.

Und dann hat das Management gesagt, ja super, wir haben ja damit Geld verdient. Was eigentlich passiert, ist ein Attributionsthema. Du hast nicht mehr Kundenlebenswert generiert, du hast das nur über mehr Mailings verteilt. Und wir haben in der Tat ein Modell gerechnet. Das hat vorausgesagt, dem Joel schicken wir jetzt nur einmal die Woche was? und dem Florian schicken wir zweimal die Woche was und haben einen Test gemacht. Die Frequenz im Durchschnitt von Sophia auf 1,x E-Mails pro Woche reduziert. Resultat war, Conversion Rate gleich geblieben, Profit und Umsatz pro Kunde gleich geblieben, aber 66% weniger Abmeldung. Und das ist doch ein sehr deutliches Zeichen, dass auch diese Kampagnenlogik-Sicht, die wir immer haben, was stecke ich irgendwie rein, was kriege ich da raus, eine völlig falsche Metrik ist. Sondern die Metrik, die muss über den Kunden kommen und deswegen sind Kunden wert. und dann die advancedere Metrik, der Customer Lifetime Value, die Metriken, um die man sich kümmern sollte.

Joel Kaczmarek: Cooles Beispiel, finde ich super spannend. und jetzt bin ich ja hier der Noob in der Runde, also ich kann mir sowas wie Kundenrentabilität in die Vergangenheit betrachtet gut vorstellen. Wie habt ihr aber noch vielleicht ein paar Tricks und Tipps an der Hand, was Customer Lifetime Value angeht, die nach vorne hin so zu prognostizieren, dass man den halt gesteigert kriegt, weil wenn das das Spannungsverhältnis ist, zwischen dem ich arbeite, habt ihr da vielleicht nochmal ein, zwei Tipps, wie man sich den zweiten Part, also den Zukunftsblick optimieren kann?

Markus Wübben: Ja, also das erste fängt an mit Transparent, also der Customer Lifetime Value sagt im Wesentlichen, was wird der Joel im, was haben wir jetzt im März, im April kaufen. mit welcher Wahrscheinlichkeit. Mit Wahrscheinlichkeit 50% kauft der Joel im April mit 100 Euro. Und dann im Mai 100 Euro mit 30% Wahrscheinlichkeit. Das ist erstmal der Customer Lifetime Value, das kann man aufsummieren. Und jetzt ist eine der Missverständnisse beim Customer Lifetime Value, dass das nicht Infinite unbedingt sein muss. Weil dann ist das irgendeine Zahl für die nächsten x Jahre. Interessanter ist eigentlich, den Customer Lifetime Value auf bestimmte Zeiten zu reduzieren. Also sich anzuschauen, mit welcher Wahrscheinlichkeit wird der Joel denn im April kaufen. Und wenn dann 99% weil Kaufwahrscheinlichkeit steht, aber der Basket ist relativ, also der Warenkorb ist relativ klein, ja Joel, dann gebe ich dir ja keinen Coupon.

Du kaufst ja sowieso. Dann gebe ich dir ja nicht noch 20%, sondern dann sage ich, ey, wenn du irgendwie eine Schwelle von 100 Euro erreichst, dann gebe ich dir vielleicht einen Cent. Das heißt also, ich will irgendwie einen Bundle kreieren, um das zu machen. Auf der anderen Seite, der Markus, ja, ich kaufe mit der Wahrscheinlichkeit von 10%, aber wenn ich kaufe, dann Basket von 1000 Euro. Dann würde es doch Sinn machen, wenn ich dem Markus ein Coupon gebe. Und das ist mein ganz einfaches Beispiel, was in so einem Customer Lifetime Value steckt. Nämlich Warenkorb und Kaufwahrscheinlichkeiten. Und das kann ich auf Zeiten reduzieren. Und da eine ganz einfache Sache ist zu machen, erstmal die Incentives zu optimieren, was ich da eigentlich gebe. Gleiches kann ich machen natürlich auch auf welchen Kanalen nutze ich. Auch der postalische Kanal kann sehr interessant sein, um bestimmte Kundengruppen, gute Kundengruppen zu begeistern. Dann ist die Frage, was für Angebote gebe ich da eigentlich drauf? Das steckt auch in einem Customer Lifetime Value drin. Also ich kann berechnen, in welcher Warengruppe werde ich eigentlich, wird der Joel eigentlich in Zukunft am meisten kaufen? Und dann würde ich sowas natürlich auch personalisieren. Also ganz verschiedenste Maßnahmen, alle, die in irgendeiner Weise Wert berühren, die kann ich mit dem Customer Lifetime Value optimieren.

Florian Heinemann: Aber ich glaube, was darüber wichtig ist, nur zum Verständnis, das ist ja dann die Stelle, wo dann eben intelligente Datenmodellierung zum Tragen kommt. Also das ist jetzt eben genau die Stelle, wo man das jetzt KI nennt, ist ja OnVoke oder einfach intelligente Statistik, wo du sagst, du hast eine Form von Mustererkennung, was du eben gut mit Machine Learning Models machen kannst, wo du quasi dir natürlich schon das vergangene Kundenverhalten anguckst und wie haben Kunden in der Vergangenheit auf gewisse Dinge reagiert und In der gesamten Kundenmasse, wo du dann eben ein Model drüber legst, kannst du ja vielleicht auch noch was sagen, welche Art von Modellen man da idealerweise verwendet. Das ist dann eben das, wo du normalerweise die Kapazität eines typischen sozusagen CRM-Teams oder die Kompetenzen überschreitest, wo du dann eben auf externe Tool-Anbieter zurückgreifst, die dir dabei helfen, ne? Wobei auch sowas kann man sich bauen lassen, theoretisch von Beratern oder Firmen. Oder das wäre genau die Stelle, wo du jetzt, wenn du Inhouse so ein Team aufbauen wolltest, wo du jetzt eben auf Data Scientists zurückgreifen würdest, die genau sowas bauen müssten. Der Rest, den wir jetzt beschrieben haben, der Rest geht ja noch ohne. Wahnsinnig advancede Statistikkenntnisse. Das ist jetzt sozusagen die Schwelle, wo du die Vergangenheit verlässt und die Prediction quasi betrittst. Oder die Sphäre der Prediction, das ist das sozusagen, wo es etwas komplizierter wird.

Markus Wübben: Und da vielleicht, Joel, als Beantwortung deiner Frage initial, was ist eigentlich Customer Data und Prediction Plattform? Also genau das macht unsere Prediction Plattform, Customer Lifetime Values individuell für Unternehmen zu rechnen. Weil da gibt es kein Standardmodell. Also da kann ich auch für die Hörerschaft echt nur sagen, wenn da irgendwo ein CLV in so einem MarTech-Tool drin steckt, dann bitte mal schauen, ist das eigentlich eine Zahl, die auch mal gezeigt wird, wie valide die ist, wie gut die ist. Weil in der Regel Modelle müssen angepasst werden auf das Business, für das sie gerechnet werden. Das macht unsere Software völlig automatisch. Das heißt, unsere Software, die wir anbieten, wenn es dann soweit kommt, wir nutzen die selber auch in Beratungsleistungen oder beraten auch dahin, da komme ich gleich nochmal zu, was vielleicht auch ein Schritt vorher noch sein kann, den Unternehmen gehen können.

Aber wenn sie soweit sind und die Daten haben, dann können die bei uns in die Plattform stecken. und dieses ganze Machine Learning im Hintergrund, wir nutzen Automatic Machine Learning, das ist vielleicht ein bisschen technisch, Das Feature Engineering, Feature Selection, die Modellqualität und Güte zu berechnen, das Ganze zu deployen, das macht unsere Maschine automatisch und das spart ungefähr 80% der Zeit im Vergleich zu manuellen Prozessen. Und dann hat das eine echte Relevanz, das zu nutzen, wenn man das ausrollen will, ansonsten hat man immer Probleme. Mit einer Priorisierung im Data Science Department, vielleicht auch Stichwort, wie muss eine Organisation aussehen, eine Marketingorganisation, eine moderne. Aber das machen genau wir. Und einen anderen Aspekt, den wir haben, selbst wenn man vielleicht noch gar nicht da ist und ich weiß, was sind eigentlich so die Treiber vom Customer Lifetime Value, was wir sehr gerne machen mit unseren Klienten, ist zu überlegen, was ist eigentlich ein CLV, also ein Customer Lifetime Value Wertetreiberbaum. wie verändert, also was sind eigentlich die grundlegenden Parameter, die so ein Customer Lifetime Value in der Zukunft treiben?

Also die Marge, die Kaufhäufigkeiten, wie kommt denn sowas eigentlich dazu? Im Fußballverein vielleicht die Marge über die Fanartikel. Sind es denn wirklich die Tickets oder sind es die Fanartikel? Das wirklich dann durchzudeklinieren für eine Unternehmung, wo eigentlich diese Werttreiber herkommen. Und dann kann man auch anfangen mit sozusagen Daten dann auch entsprechend zu sammeln, weil das sehen wir auch, Flo, vielleicht als Kommentar. Also dazu Einige Unternehmen haben dann die Daten noch nicht, obwohl das für viele Unternehmen, gerade im E-Commerce, gar nicht so schwer ist. Man kann anfangen mit sehr einfachen Modellen. Flo, dort ist die Frage, welche Modelle sind da so Gold-Standard-technisch? Also BG-NBD-Modelle und Pareto-NBD-Modelle von Fader und Harley, das sind so die Gold-Standards, die es seit einigen Jahren gibt, die auf ganz einfachen Transaktionsdaten arbeiten, wo man auch nicht mal über das Tracking, jetzt Web-Tracking-Daten mit reinfließen muss, sondern das kommt aus dem Shop-System, mit den Daten kann man arbeiten. Jeder, der einen E-Commerce-Laden hat, der hat die Daten, egal ob du einen Shopify hast oder einen Spreaker oder was auch immer, diese Daten liegen vor und die kann man in diese Modelle schieben und prompt hat man eine CLV-Programmierung.

Florian Heinemann: Wo kriegt man sozusagen jetzt, wenn man das selbst machen wollte? Wo kriegt man sozusagen solche Modelle her? Ist das sozusagen jetzt auch schon bei Google in den Cloud-Produkten mit drin? Ist ja wahrscheinlich so, dass die wesentlichen Cloud-Anbieter mittlerweile diese Modelle unterstützen. Das heißt, ich bin auch in der Lage, sozusagen, wenn ich jetzt meine, mich da selbst mit auseinandersetzen zu müssen oder jeder Data Scientist hat da relativ einfach Zugriff in den bestehenden Cloud-Produkten, richtig?

Markus Wübben: Völlig korrekt. Die Technik ist verfügbar und du kannst dir sogar das BGNBD-Modell von Fader in Excel rechnen. Das kannst du in Excel rechnen. Da kommt nur die Anzahl der Käufe rein, Kaufzeitpunkte und dann kommt die Prognose hinten raus. Das kriegst du als Excel auf der Seite von Fader und Hardy, ist aber auch in Google-Produkten drin, ist in unserem Produkt drin. Aber das ist oft gar nicht so. das Thema, weil die Prognose alleine Hilft dir nicht unbedingt. Wir haben zum Beispiel ein Thema bei uns drin, wir können erklären, warum sich Kundenwerte verändern und da gab es eine ganz spannende Diskussion. Was wir gesehen haben bei einem Händler ist, dass sich Kundenwerte, also der Wert von Kundenstamm nach Kauf der Eigenmarken, ist am Anfang extrem in die Höhe geschossen und ab dem dritten, vierten Kauf ist der Kundenwert nicht mehr gestiegen. Wie kann das denn eigentlich sein?

Und dann gab es da eine ganz spannende Diskussion, nämlich auf einmal A von einem Produktkategorie-Manager, der dann gesagt hat, warum kaufen und steigt der Wert von Kunden nicht mehr, wenn die in meiner Eigenkategorie gekauft haben? Und hat er sich so das Preis-Leistungs-Verhältnis dann von den Produkten mal angeschaut und in der Tat auch festgestellt, super Preis gewesen, aber Qualität nicht gut. Und dann sind die Kunden sozusagen abgewandert. Aber am Anfang hat das super funktioniert. Und Marketing hat auf der anderen Seite eine ganz andere Ableitung gemacht, nämlich zu sagen, wenn das am Anfang gut funktioniert, werde ich ab dem zweiten Kauf keine Eigenmarken mehr advertisen, sondern eher Marken sozusagen und nicht die Eigenmarke, um dann wegzukommen von dem Problem, dass sich der Customer Lifetime nicht mehr verändert. Das heißt also, lange Rede, kurzer Sinn, die einzelne Prognose, Goldstandard sollte man machen, ist verfügbar, geht von Excel, die einfachsten Geschichten hin bis zu den komplizierten Modellen ab. Das Interessante ist aber, was mache ich eigentlich damit? Denn wir als Marketer wollen ja nicht nur irgendwie eine Blackbox fahren, sondern wir wollen ja an diesen Stellschrauben drehen, dass wir ein wunderbares Orchester und eine Symphonie wirklich erstellen können.

Joel Kaczmarek: Wie verändern sich Entscheidungen, wenn ich mich in diesem Kräftefeld zwischen rückseitiger Blick Kundenrentabilität, zukünftiger Blick Customer Lifetime Value bewege? Was sind da so ganz konkret die Top 3 Veränderungen, wie ich dann entscheide?

Markus Wübben: Ich entscheide nicht nach Menge einer Zielgruppe, sondern nach Wert einer Zielgruppe. Ja, das ist, glaube ich, das Erste, was wir haben. Das Zweite ist, wir unterscheiden, wir differenzieren nicht nur auf dem Verhalten dieser Kunden, also eine Warenkorbabrecher oder ähnliche Geschichten, sondern auf der Profitabilität dieses Kunden. Das ist eine andere Entscheidung. Kurz gefasst ist, der Blick geht nicht mehr auf die nächste Transaktion, sondern auf den Wert einer Kunden. Das heißt also, der Blick geht nicht mehr auf das, was gebe ich für die nächste Transaktion aus, sondern was generiere ich eigentlich langfristig. Das ist eigentlich der zweite Sache und das ist die entscheidende Metrik da drauf. Und das dritte ist wirklich zu schauen, dass ich effizient Entscheidungen treffe, die nachhaltig und immer wieder replizierend, wie Florian das auch vorhin gesagt hat, immer wieder funktionieren, anstatt dass ich mir alle halbe Jahre eine komplett neue Strategie ausdenken muss, wie ich irgendwie Neues generiere. Diese drei Dinge verändern sich komplett.

Joel Kaczmarek: Super. Dann lass uns mal wie angedroht über die Organisation reden. Also vielleicht fangen wir mal ganz basic an. Was für Personen brauche ich eigentlich, wenn ich so einen Zirkus jetzt veranstalten will?

Markus Wübben: Ich brauche eigentlich eine analytische Person, die das in irgendeiner Weise auch versteht, was Wertigkeiten eigentlich bedeutet. Ich brauche in irgendeiner Weise eine kreative Person. Ich brauche ja trotzdem noch irgendwie in irgendeiner Weise jemand, der cleverer Content erstellt, zumindest mal ein Theme sozusagen generiert. Und das Dritte ist, ich brauche Kanalspezialisten. Denn jeder Kanal ist irgendwie anders, ob es ein Print ist, ob es eine SMS ist, ob es ein Callcenter ist, ob es eine Twitter-Nachricht ist, ob es eine E-Mail-Nachricht, Push-Nachricht ist. Das sind alles unterschiedliche Kanäle und die sind hoch spezialisiert. Und da empfehlen wir, dass wir dann Kanalexperten haben. Also wir brauchen in irgendeiner Weise Analytiker, die wertbasierte Audiences generieren. Wir brauchen die Kreativen und wir brauchen die, die auf den Kanälen Experten sind. Aber allerdings muss ich sagen, dass es hier noch eine Komponente gibt, die man sich vorher anschauen sollte und das ist die Inzentivierung.

Also wie werden eigentlich unterschiedliche Menschen im Marketing inzentiviert und wonach geht das Ganze? Ja, ist es irgendwie ein ROAS oder ist es irgendwie eine Anzahl der Neukunden? Oder ist es irgendwie Reaktivierung, also wieder gebundene Kunden? Und da sehen wir, ist ein großes Thema drin. Wenn du irgendwie die Personen in der Marketingabteilung alle unterschiedliches Initiativierungsschema haben, weil sie am Ende des Tages ihr Geld am Ende des Monats für sich persönlich verdienen, das muss harmonisiert sein. Und das finde ich eine sehr spannende und vor allen Dingen in Größenorganisationen ein Riesenthema, das man lösen muss, damit diese neuen Blickpunkte eigentlich auch akzeptiert werden.

Florian Heinemann: Ich glaube, das ist das Spannende. Du musst ja eigentlich in der Lage sein, und das ist gar nicht so trivial, zu schauen, welche Art von Kundenwertigkeit oder welches Volumen an Kundenwert wird eigentlich mit welchem Mitteleinsatz erzeugt. Und was du ja häufig hast in Marketingabteilungen, ist eben Wir wollen dieses Jahr so und so viel Neukunden gewinnen und dafür sollten wir pro Neukunde nicht mehr als 25 Euro rausgeben oder irgendwie so. Und dann kriegen auch die Kanalverantwortlichen, dann kriegt der Mensch, der sich um Meta kümmert, der soll dann 30 Prozent davon, der sich um Google und Alphabet kümmert, soll sich so und so viel Prozent. So funktioniert ja häufig diese Logik und das zieht sich dann eben durch bis zu einem CMO. Und zumindest mal auf CMO-Ebene müsstest du ja eigentlich eine Logik etablieren, wo du sagst, der CMO hat jetzt nicht den Job, 700.000 Neukunden zu gewinnen zum Stückpreis von so, sondern der müsste ja eigentlich den Job haben zu sagen oder eigentlich die Inzentivierung haben, wie viel Kundenwert. Wollen wir denn eigentlich erzeugen, wovon ein Teil in der Zukunft liegt, naturgemäß? Und was ist denn jetzt eigentlich der ressourceneffizienteste Weg, um da hinzukommen?

Und dann löst du dich natürlich ein Stück weit von einem Neukunden-Akquise-Budget jetzt erstmal im ersten Schritt. Und das ist gar nicht so trivial. Das heißt, du brauchst halt Leute, die das auf einer übergeordneten Ebene umreißen. Weil sonst kommst du häufig gar nicht zu dem Punkt, den Markus gerade beschrieben hat. Und das ist auch der Grund, warum ja die meisten Marketingorganisationen immer noch sehr neukundenlastig ausgerechnet sind, was Anzahl Personen angeht und so weiter. Das ist ja genau der Grund, weil es kann ja durchaus der effizientere Weg sein für ein Zalando, sag ich jetzt mal. Nicht zu sagen, wir wollen jetzt fünf Millionen Downloads der Zalando-App generieren. Das sind ja häufig so die Ziele, sondern eigentlich zu sagen, vielleicht müssten wir ein viel geileres Kundenmagazin machen, was dafür sorgt, dass die Top 10% der Kunden 30% mehr kaufen. Das kann vielleicht die effizientere Maßnahme sein. Aber du musst im Prinzip natürlich in der Lage sein, so ganzheitlich darüber nachzudenken.

Und das kannst du eigentlich nur, wenn du sagst, mein Ziel ist Kundenwert, den ich erzeuge, im Verhältnis zu den humanen und den Media-Ressourcen, die da reinfließen. Und das ist eigentlich eine Logik, die ich überhaupt erstmal etablieren muss, was die meisten Unternehmen nicht haben und dann genau, um das dann umzusetzen, da brauche ich eine analytische Person, die kreative Person, das ist ja auch nochmal die Kernbotschaft. Die kreative Person wird ja nicht unwichtiger, sondern sie muss im Prinzip mit der analytischen Person Hand in Hand arbeiten. und das ist eben auch häufig, woran es mangelt, dass sozusagen jetzt, dass man es schafft, dass die analytische Person im CRM-Bereich oder im Aktivierungsbereich, dass die so nah dran ist an der kreativen Person, dass sie sich wirklich als Team verstehen, weil der Kreative muss ja verstehen Wenn ich eng mit der Person zusammenarbeite, dann kann die mir ja sogar sagen, wenn ich jetzt die blaue Kampagne verwende, die so und so designt ist mit den und den Sachen, dann funktioniert das besser als das andere. Und das ist aber ähnlich, wie du es auch im Journalismus lustigerweise hast, wo du einige Journalisten eben sagen, ich finde es total super, dass wir so eine Analyseabteilung haben, die kann mir nämlich erklären, was wollen eigentlich meine Leser oder Hörer oder was auch immer da so.

Da gibt es einige, die erkennen das als Geschenk und andere sagen, Gott will, das schränkt meine Kreativität ein, wir brauchen große Ideen und ich muss den Kunden sagen, was sie kaufen, denken, hören oder sonst irgendwas. Und der weiß das ja gar nicht, der Kunde. Ich muss das dem Kunden sagen. Und das ist ja zum Teil auch lustigerweise richtig, das ist ja eigentlich so ein bisschen auch dieses Spannungsfeld, wo du sagst, es gibt natürlich auch Ideen, da kann vielleicht auch die rückwärtsgewandte oder rückwärtsbasierte Analyse vielleicht gar nicht so richtig helfen, sondern da bricht man auch mal ein Stück weit aus, also man muss auch, glaube ich, durchaus Raum schaffen für sowas, wo man sagt, ist mir jetzt scheißegal, was da jetzt irgendwelche Statistiken gesagt haben. Aber ich glaube, man muss halt eine bewusste Entscheidung treffen, in welchem Umfang das passiert. Und unser Gefühl ist oder unsere Erfahrung ist auch, die allermeisten CRM-Aktivitäten sind wahrscheinlich am besten, wenn sie sich einer relativ strikten, datenbasierten Logik unterwerfen.

Und dann kann man halt mit 20, 25 Prozent der Ressourcen mal daraus ausbrechen. Aber vom Grundsatz her, woran es häufig schon eben mangelt, ist, dass man Design oder Kreation oder Content-Erstellung und eben diese Analyse, dass die eben wirklich synergistisch zusammenarbeiten und das auch quasi als Team-Effort sehen. Und was du dann eben völlig zu Recht gesagt hast, dann kommt eben nochmal dieser handwerkliche Aspekt dazu. Bin ich in der Lage, handwerklich, execution-seitig, hochqualitativ die verschiedenen Kanäle anzusteuern? Und in der Tat, das ist eben eine gute Push-Notification zu verschicken, ist auch ein handwerkliches Thema. Eine gute E-Mail zu verschicken, ist immer noch nicht so trivial. Und da muss man sich halt fragen, braucht man dafür jetzt eigene Experten oder greift man da auch für das Thema vielleicht auf Agenturen oder spezialisierte Anbieter zurück, die einem halt dabei helfen, Dass die Deliverability gut ist und dass man da irgendwelche A-B-Tests noch innerhalb der E-Mails operiert und so weiter. Aber das muss halt mal klar sein, das ist auch wieder Spezial-Know-how.

Zalando kann sich das jetzt in-house vielleicht leisten, wenn du jetzt ein paar Stufen kleiner bist, musst du dir halt andere Lösungen überlegen, wie du da vielleicht auf Drittanbieter zurückgreifen kannst. Aber das ist eben auch ein wesentlicher Aspekt und es ist halt schade, wenn die Kreation und Analyse super zusammenarbeiten. Und dann geht im Prinzip Potenzial verloren, weil du quasi auf der Execution-Seite, wenn es darum geht, einfach nur die Nachricht zu verschicken, wenn du halt da unter Potenzial bleibst. Das ist eben ein Thema, das muss man sich dann nochmal eben gesondert anschauen. Aber ich glaube, die wichtige Botschaft ist nochmal, eigentlich funktioniert das, was du beschrieben hast, Markus, nur dann, wenn du eben wirklich die Gesamtinzentivierung im Unternehmen auf der Marketing-Kundengewinnungs-Reaktivierungsseite, wenn man da anders drüber nachdenkt, als das eben die meisten Unternehmen heute tun.

Joel Kaczmarek: Und Florian, kannst du vielleicht bei dem Thema Organisationsstruktur auch nochmal zwei Themen betrachten? Weil ich glaube, die spielen ja dabei auch eine Rolle. Einerseits Attribution und andererseits das ganze Media-Mix-Modelling. Weil das sind ja auch so Faktoren, das ist jetzt vielleicht nicht irgendwie ein Personenthema, aber hängt ja damit drin.

Florian Heinemann: Ja, ich glaube, was halt wichtig ist dabei, das sind ja auch häufig sehr neukundenzentrierte Ansätze. Sowohl Attribution passiert sehr häufig eben im Bereich Organisation. Neukundenakquise, Media Mix Modeling hat auch einen sehr starken Neukundenfokus. Was aus meiner Sicht wichtig ist, dass du eben eine Marketingabteilung hast, die einerseits sozusagen sich über das Thema Kundenakquise kümmert, aber gleichberechtigt um das Thema Kundenbindung oder Retention oder eben CRM, das sollte Teil dessen sein. Und im Prinzip auf jeden Fall eben dedizierte Ressourcen zur Verfügung stehen, ob die jetzt im Marketingteam angesiedelt sind oder nochmal in einem separaten BI-Team. Ich habe immer eine gewisse Präferenz für ein separates BI-Team. Aber eben mit einem fachlichen Marketingfokus und CRM-Fokus, dass du eben sozusagen analytische Ressourcen hast, die dann eben sowohl dem Neukundenakquise-Team oder dem Team, was einen gewissen Neukundenakquise-Fokus hat und den Leuten, die eben eher auf das Retention-Thema achten, die eben beiden quasi zuarbeiten und dort eben die analytischen Themen zuarbeiten oder zur Verfügung stellen. Aber eben mit einem hohen Maß an inhaltlichem Know-how.

Das ist, glaube ich, nochmal total wichtig, damit man in diesen Modus kommt, den Markus beschrieben hat. Da brauchst du im Prinzip halt Data-Personen, ob jetzt Data-Scientists immer, aber zumindest mal analytische Personen, die halt wirklich eine Fachexpertise aufbauen, um eben genau diese Themen, eine Kundensegmentierung und so weiter, das eben mit einem fachlichen Blick zu erledigen. Wir machen eigentlich bessere Erfahrungen damit, dass es ein dediziertes BI-Team gibt. mit spezialisierten analytischen Personen, das gilt ja nicht nur fürs Marketing, das kannst du auch für die Logistik machen, jetzt in einem E-Commerce Beispiel oder für Finance, also wo du wirklich dann sagst, du hast, keine Ahnung, fünf, sechs Personen in so einem BI-Team und jede Person hat halt eine fachliche Spezialisierung. Das trägt aus unserer Erfahrung sehr dazu bei, dass dann eben das, was dann Data Support kommt, nochmal deutlich mehr Impact hat, als das jetzt sozusagen als Teil eines Marketing-Teams zu sehen.

Und die schlimmste Variante, und das hast du bei vielen immer noch, dass sozusagen die Marketingleute ihre eigenen Reports machen und ihre eigenen Analysen, das ist dann sozusagen der größte Humbug, weil dann wird Customer Lifetime Value mal so, mal so. Davon würde ich immer abraten generell, das gilt nicht nur für Marketing, sondern wenn fachlich zuständige Mitarbeiter ihre eigene Analyse machen, weil das ist ja auch häufig so ein bisschen so, da sagt ja Daten werden demokratisiert, ne. Und jeder soll eigentlich im Unternehmen damit rumspielen. Das ist ja grundsätzlich auch gut, wenn Leute sozusagen, also wenn jeder sozusagen selbst den Impuls verspürt, mit dem Data Warehouse zu arbeiten und so weiter. Das ist grundsätzlich, begrüße ich das. Aber man muss natürlich schon anerkennen, dass dabei erhebliche Qualitätsrisiken entstehen. Und ich glaube, gerade bei solchen Themen, wenn man jetzt sagt, ich will wirklich kumulativ hier eine Kundensegmentierung aufbauen und dann predikte ich irgendwelche Lifetables oder versuche ich mir das anzuschauen, da ist es schon wichtig. eine hohes Maß an Konsistenz zu haben. Was ist genau Lifetime-Value? Wie messe ich Dinge genau?

Da macht es, glaube ich, schon Sinn, da nicht zu viel ad hoc von den Leuten rum analysieren zu lassen, sondern dass man wirklich sagt, okay, da gibt es halt dedizierte Personen für. Da hat man sich einmal darauf geeinigt, wie berechnen wir jetzt genau den Lifetime-Value? Weil das ist nicht ganz so trivial. Im Endeffekt ist es nicht wahnsinnig schwierig, aber du musst dich einfach auf gewisse Konventionen einigen, die du dann eben durchziehst. Und da machen wir einfach bessere Erfahrungen damit, wenn du das eher an der zentralen Stelle machst und dann gewisse Freiheitsgrade gibst, auch für einzelne Personen, um dann einzelne Analysen zu fahren. Aber zumindest so diese Basisarbeit, von der wir jetzt gerade ja sprechen, dass das schon von dedizierten Data-Personen gemacht wird.

Markus Wübben: Also du hast unheimlich viele spannende Aspekte da gerade angesprochen. Also da vielleicht so einmal, wenn man so alle reported Transaktionen in den Marketplaces, Social-Media-Plattformen aufaddiert, kommt man immer irgendwie auf viel mehr Transaktionen, als die Unternehmung irgendwie gemacht hat. Also so richtig, jeder rechnet ja auch in seinem Kanal irgendwie mit der Attribution irgendwie ein bisschen anders und sehr individuell. Aber ich, das finde ich auch immer sehr, sehr, sehr spannend. Aber ich Ich fand vorhin, was du gesagt hast zur Interaktion von Kreativität und Analytics, das super eindeutig in der ganzen Paywall-Diskussion. Also alle interessanten Artikel sind ja irgendwie hinter einer Paywall gefühlt mittlerweile. Ist nicht die Frage auch, dass man eigentlich rausfinden müsste, welche Artikel besonders gut Leute über die Paywall springen lassen können? Muss man da nicht viel mehr testen, Autoren, Art des Schreibstils, Art des Artikels, um zu schauen, wie kriege ich die Leute über die Paywall rüber? Muss man nicht auch mal sozusagen investieren mit einem Artikel und einem kreativen Artikel, das Zusammenarbeiten mit den BI-Lern, um rauszufinden, was sind eigentlich die Strategien, damit man die Leute auch hinter die Paywall bekommt? Also jetzt alles hinter eine Paywall zu setzen, denke ich mir, wie kann ich denn da noch in irgendeiner Weise rausfinden, was die Qualität dieses Mediums in irgendeiner Weise ist, was sind so Triggers?

Joel Kaczmarek: Und Markus, jetzt haben wir ja vielleicht als unser letztes Thema für heute über eine Sache noch gar nicht geredet, über konkrete Tools. Spielt es eigentlich eine Rolle, ob ich jetzt CRM mit Salesforce mache, mit HubSpot, ob ich mich an SAP erfreue, ob ich mit Pipedrive Sachen rumballe oder ist es vollkommen egal?

Markus Wübben: Also die weltbeste Plattform ist natürlich die Cross-Agade Customer Data und Prediction Plattform ohne Frage. Das ist die subjektive Wahrnehmung des Markus W. aus LNAE. Spielt das eine Rolle? Es spielt nachher nicht eine Rolle. Prinzipiell sage ich immer, dass eine Software eigentlich nur so gut sein kann, wie die Nutzer, die es nutzen. Und die Nutzerinnen, die es nutzen. Was sage ich damit? Oder was meine ich damit? In einem ganz neuen Artikel von Scott Brinker, Chief Martech, der auch diese Martech-Landscape rausgebracht hat mit diesen ganzen Logos, wie viele Martech-Anbieter es gibt. Der hat eine ganz interessante Statistik publiziert und sagt, 70% aller Features in so einer CRM oder überhaupt in einer Martech-Lösung werden überhaupt nicht verwendet. benutzt und verwendet. Und auf der anderen Seite sehen wir aber, dass Anbieter gerade total in so ein Feature-Battle reingehen.

Jeder haut noch ein Feature oben drauf und noch eins. und das basiert natürlich darauf, dass Software-Kaufprozesse auf großen RFPs mit diesen Fragebögen mit 360 Fragen da drin, was die Software alles kann, darauf basiert. Aber am Ende des Tages ist das immer das Nachgelagerte, was dieses Software wirklich am Ende des Tages kann. Vorher musst du eigentlich wissen, was du tun willst. Für uns ist es bei CrossEngage immer so, es beginnt mit der Strategie. Was will man tun? Ich stelle häufig die Frage Unternehmen, warum sollen eigentlich Kundinnen und Kunden bei euch wieder kaufen? Und dann ist betretenes Schweigen für ein paar Sekunden, weil wir die besten Produkte haben. Dann lasst uns mal auf Ideal okay. Dann sind irgendwie die gleichen Produkte da zu einem günstigen Preis und dann wird das schon irgendwie alles sehr traurig und irgendwie ruhiger in der Diskussion. Also als erstes immer die Strategie, warum sozusagen sollten Kundinnen und Kunden wieder kaufen? Was ist eigentlich der Anreiz?

Was ist eigentlich die Value Proposition? Finde ich auch total spannend, dass man mehr sieht, dass Unternehmen viel mehr CRM ins Businessmodell einbauen. Also da sozusagen Wiederkaufverhalten viel mehr drin haben. Da gibt es MS, die so diese Birkenberg nur ausgeben, wenn man schon ein bestimmtes Kaufvolumen hat. Oder Miles sagt, du darfst die ersten Tesla buchen, wenn du zehnmal gefahren bist. Ja, das sind ja schon ganz spannende Dinge, um eine quasi Habitualisierung und Wiederkauf zu haben. Aber sich das erstmal im Gedanken klarzumachen, was das eigentlich ist. Dann kommt die Organisation. Die haben wir ja gerade schon angesprochen, wie wichtig das ist, welche Personen dort arbeiten, welche Initiativierungsstrategien wir haben, wie die zusammenarbeiten. Dann gibt es das Thema Daten. Welche Daten habe ich eigentlich? Wie kann ich die einsetzen? Wie kriege ich die Daten von Konsumenten und Konsumentinnen gerade? Thema ATT, dieses kleine Fenster, was sagt, willst du getrackt werden oder nicht? Das sind große Themen, die man da lösen muss. Und dann kommt irgendwann Technologie.

Und alles vorher muss erstmal aufgeräumt werden, weil das ist am Ende des Tages der Erfolg auch von Companies wie Zastrify, die gerade durch die Unternehmen streuen und sagen, was zahlt ihr für Zastools und was braucht ihr denn überhaupt, ist doch eigentlich eine Reflexion, dass die 2010er bis 2020er eine Zeit waren, wo man irgendwie denkt, wenn wir nur ein Tool einführen, dann wird das alles schon irgendwie gut werden. Und dann wurden immer mehr Tools eingekauft und dann werden immer weniger Funktionalitäten von den Tools benutzt. Und das ist eben nicht das Thema, sondern dieser Überbau und dann kann man Technologie nutzen. Und wir sehen es bei CrossEngage auch, es ist immer stärker bei uns der Beratungsaspekt reingekommen, wo wir gesehen haben, Unternehmen nutzen unsere Software gar nicht so voll, wie wir das wollten. Warum denn nicht? Wir tun damit seine Ideen irgendwie rum und es passt ja irgendwie, aber am Ende des Tages muss die Person, die vor dieser Software sitzt, auch einen Plan haben. Und deswegen nehmen wir unsere Klienten somit an die Hand gerade. Und das ist, glaube ich, für sehr viele Softwareanbieter gerade. Eine Riesenchance und für uns absolut essentiell, vorher die Dinge zu klären, bis hinten die Technologie wirklich rausputzelt.

Joel Kaczmarek: Ja, cool, ihr beiden. Dann würde ich mal sagen, das war ein Art sehr nerdtalkiger Überblick, was ich sehr geil war, finde, wenn ich hier lerne, weil ich Sachen nicht verstehe. Wir werden, glaube ich, in den Shownotes mal ein bisschen was anfüttern. Also, Markus, vielleicht schickst du uns die Modelle, die du erwähnt hast, nochmal ein paar Links rüber. Aber auch trotzdem hands-on und ich glaube, sehr relevant für viele, die heute zugehört haben. Von daher hat mir das sehr viel Spaß gemacht. Vielleicht vertiefen wir das ja auch nochmal an anderer Stelle. Wir können ja mal gucken Die Nutzer können uns ja mal ein paar Fragen einsenden oder sowas. Und für heute aber schon mal ganz herzlichen Dank an euch beide. und bleibt gesund.

Florian Heinemann: Vielen Dank dir.

Markus Wübben: Danke dir.

Florian Heinemann: Und die Welt gehört den Nerds. So ist das. Da kann sich die Audience schon mal dran gewöhnen. Muss ich ja auch leider. Insofern, das ist vermutlich so, dass die Nerdlastigkeit der Welt in den nächsten Jahren nicht abnehmen wird. In diesem Sinne.

Markus Wübben: Alles für die Kundenprofitabilität. In diesem Sinne. Danke, dass ich da sein durfte.