Datengetriebenes Marketing von David Lienert.
Datengetriebenes Marketing: Wenn wir uns heute Sportbilder aus den achtziger oder neunziger Jahren ansehen, ist das zum Schmunzeln aber auch befremdlich. Besonders sichtbar ist das bei Radrennen, wie zum Beispiel bei den grossen Rundfahrten wie die Tour de France oder der Giro d’Italia. Da radeln tollkühne Männer mit fast schon historischen, schweren Fahrrädern den Berg hoch und mühen sich ab. Heute fahren die Sportler «locker» mit Hightech-Geräten auf den Strassen und tragen futuristische Helme auf dem Kopf. Die Zeiten und Resultate haben sich stark verbessert, die erreichten Leistungen scheinen schier unmenschlich.
Was ist passiert? Wurde mehr trainiert? Wurde härter trainiert? Sind die Menschen generell leistungsfähiger? Waren die Sportler früher faul? All diese Fragen müssen mit einem klaren Nein beantwortet werden.
Folgende «richtigen» W-Fragen, müssen gestellt werden, um die Veränderungen im Sport festzustellen: Wie wurde das verbessert? Was wurde verändert?
Grundsätzlich wurde im Triathlon im Laufe der letzten 20 Jahren viel verändert. Von den Trainingsmethoden über die Ausrüstung bis hin zum mentalen Coaching wurden laufend Verbesserungen vorgenommen, um die Resultate Schritt für Schritt zu verbessern.
Ähnlich hat sich auch der Verkauf in den letzten 20 Jahren entwickelt. Schulungen (z.B. Videotrainings) und neue Software (z.B. CRM) haben den Verkauf im Alltag nicht immer besser, aber zumindest effizienter gemacht. Gut, man muss zugeben, am mentalen Coaching im Verkauf muss noch gearbeitet werden. Dies bewegt sich noch nicht auf dem Niveau des Sports.
Die Tätigkeiten haben sich im Verkauf nicht grundlegend verändert, aber durch das heutige Wissen und auch der Technik, kann ein Kunde gezielter angegangen werden und es können ihm konkretere Angebote unterbreitet werden. Durch das wird der Verkäufer effizienter. Das Ziel bleibt dasselbe: möglichst viele Kunden zu gewinnen, die der Unternehmung einen hohen Kundennettonutzen bringen.
Quelle: Jonas Rashedi, Datengetriebenes Marketing, Wie Unternehmen Daten zur Skalierung ihres Geschäfts nutzen können, 2020 Springer Gabler, essentials
Mit den 5 Prozessschritten des datengetriebenen Marketings kann systematisch die Leistung und Effizienz verbessert werden. Die Parallelen im Sport und im Verkauf sind beachtlich. In beiden Disziplinen geht es darum, die Ziele laufend zu verbessern und an den richtigen Stellen zu «schrauben». Dazu hilft die Einhaltung der nachfolgenden Schritte:
1. Collect (=Daten sammeln)
Sport: Trainingsdaten wie Zeiten und Videos werden gesammelt
Verkauf: An welchen Stellen können wir Daten über den Kunden gewinnen? Welche Daten benötigen wir und wie können wir diese sammeln?
2. Understand (=die gesammelten Daten verstehen)
Sport: Die gesammelten Daten müssen verstanden werden. Welche Erkenntnisse können wir aus diesen Trainingsdaten gewinnen?
Verkauf: Was sagen die gewonnen Kennzahlen aus? Welche Erkenntnisse können wir aus den erhobenen Daten gewinnen?
3. Decide (=fundierte Entscheidungen treffen)
Sport: Entscheidung über die konkrete Gestaltung des Trainingsplans auf Basis der vorhandenen Daten.
Verkauf: Die Entscheidungen basieren auf den Daten, die ermittelt wurden. Nun können konkrete Angebote für eine bestimmte Zielgruppen erstellt werden.
4. Automate (=Automatisierung des Prozesses)
Sport: Durch die automatisierten Signale an seiner Smart-Watch erkennt der Sportler, ob er zu schnell oder gerade richtig unterwegs ist.
Verkauf: Hier können automatisierte Reports helfen, um den aktuellen Stand von Kampagnen, Umsätzen bei Kunden zeitnah anzuzeigen und der Verkäufer oder Vorgesetzte kann umgehend handeln.
5. Execute (=Ausführung des Prozesses)
Sport: Durch die fortwährende Wiederholung der Schritte «Understand», «Decide» und «Automate», kann die Datenerhebung und Datenauswertung für das Training laufend optimiert werden, z.B. neue Tests oder ein technisch noch besseres Fahrrad werden eingesetzt.
Verkauf: Auch hier kann die fortwährende Wiederholung der Schritte «Understand», «Decide» und «Automate» dazu führen, dass die Daten an Qualität gewinnen und die Aktivitäten automatisierter, und gezielter ausgeführt werden können. Es kann z.B. definiert werden, dass weitere Daten erfasst werden müssen, um noch präzisere Angebote gestalten und unterbreiten zu können.
Denkwerkstatt Sales Excellence
Grundsätzlich wissen wir im B2B Weinhandel über unsere Kunden sehr viel. Aber vieles ist (noch) nicht systematisch erfasst und an eine automatisierte Bearbeitung der Kunden, mit den heutigen Informationen, ist nicht zu denken.
Die Datengewinnung («Collect») soll sich in Zukunft nicht nur auf die Erfassung von Kundendaten beschränken, wie z.B. Betrieb, Ansprechpartner und Adresse, sondern vielmehr auf das, was uns und den Kunden interessiert: Gibt es mehrere Betriebe die der Gastronom führt? Wie gross ist der Betrieb? Wieviele Gäste hat der Kunde durchschnittlich pro Tag? Was ist die Durchschnittskonsumation pro Kopf? Und noch ganz viele andere Fragen stehen an.
Heute werden viele dieser Daten zwar abgefragt, können aber nur in einem Textfeld erfasst werden. Deshalb soll der Fokus auf das verstehen der gesammelten Daten («Understand») gelegt werden. Wenn das systematisch erfasst werden kann, können Zusammenhänge zwischen den im CRM erfassten Daten und den aus dem ERP erhaltenen Umsätzen erstellt werden. Das bedeutet, dass wir heute zwar wissen, was der Kunde für Umsätze und Absätze generiert, aber dies nicht mit den Aktivitäten, die wir vom Kunden im CRM erfasst haben, verknüpfen können.
Nachdem die Daten gründlich analysiert wurden, steht nun die Entscheidungsphase («Decide») an, um die gewonnenen Erkenntnisse aktiv für die Steigerung der Verkäufe zu nutzen. In diesem Zusammenhang ist es von entscheidender Bedeutung, die Systeme effektiv zu verknüpfen und gezielte Automatisierungen einzuführen. Das Hauptziel besteht darin, die Datenströme zu optimieren, um Verkaufschancen, insbesondere im Bereich Cross- und Upselling, präzise zu identifizieren und strategisch zu nutzen.
Dies erfordert eine kontinuierliche Analyse der gesammelten Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und somit den Verkaufserfolg nachhaltig zu steigern. Das soll automatisiert («Automate») geschehen, um viel mehr Kunden bewusst (und auch unbewusst) auf die Vielfalt und Angebote aufmerksam zu machen.
Podcast SalesX & Innovation
Beispiel: Wir stellen fest, dass unser Kunde, in diesem Fall handelt es sich um die Pizzeria Fantastico, ausschliesslich die exklusiven, teuren Weine wie Tignanello, Sassicaia bei uns bestellt. Wir entscheiden, dass gerade dieser Kunde automatisiert, nur noch Angebote für günstige Weine erhält. Dies aus dem Grund, dass er den teuren Wein bereits bei uns bestellt (Potential ausgeschöpft), den günstigen Wein bestellt er bei der Konkurrenz. Hier sehen wir unser Potential. Wir müssen im Fall dieser Pizzeria davon ausgehen, dass bei einem Durchschnittspreis von 25.- Franken für eine Pizza, eher ein Wein von 40.- Franken als ein Wein von 250.- durch die Gäste bestellt wird. Durch die hohe Kundenanzahl pro Aussendienst, ist der persönliche Besuch nur unregelmässig möglich, vor allem bei kleineren Kunden wie in diesem Fall, und das Kaufpotential kann nur teilweise abgeschöpft werden. Die monatlichen versendeten Aktionen sind ebenfalls nicht spezifisch auf das Segment «Pizzeria» ausgerichtet, sondern gelten für alle Gastronomen und Fachhändler. Der Streuverlust ist gross und die Verkäufe entsprechen nicht den Erwartungen.
Die Umsetzung der Prozesse («Execute») ist zentral, um die Weiterentwicklung der Verkäufe voranzutreiben. Eine regelmässige Prüfung der Schritte «Understand», «Decide» und «Automate» hilft festzustellen, ob wir im Bereich der Datenerfassung und der anschliessenden Bearbeitung auf dem richtigen Weg sind. Hier können zum Beispiel wichtige Fragen sein: Wie segmentieren wir die Kunden? Jeder Kunde ist anders, aber welche Attribute sind gleich? Wie können wir diese Kunden clustern? Und auf der anderen Seite, wie clustern wir die Produkte, d.h. unsere Weine? Rotwein, Weisswein und Schaumwein reicht das, oder ist das zu wenig präzis? Günstige Schaumweine (z.B. Prosecco), teure Schaumweine (z.B. Franciacorta) und exklusive Schaumweine (z.B. Jahrgangsschaumweine) könnten in der Kategorie Schaumwein entsprechend markiert werden. So könnte der Kunde, der regelmässig günstige Schaumweine bestellt, nicht nur weitere Angebote zu Prosecco erhalten, sondern vielmehr auch konkrete Angebote zu teuren und exklusiven Schaumweinen.
Durch die heutigen Reports von Umsatz und Absatz wissen wir einiges über den aktuellen Stand des Kunden. Es handelt sich jedoch immer um Zahlen aus der Vergangenheit. Dies hat häufig damit zu tun, dass wir Kundeninformationen über Potential, Interessen und anderen Details in einem Textfeld erfassen, welches nicht ausgewertet werden kann. Durch die Einhaltung der Prozessschritte des datengetriebenen Marketings, kann unsere Verkaufsleistung verbessert und effizienter gestaltet werden.
Die Integration von automatisierten, personalisierten Angeboten ermöglicht eine gezielte Steigerung der Umsätze bei Kunden und in den einzelnen Kundensegmenten. Die laufende Entwicklung eines CRM-Systems mit entsprechenden Möglichkeiten der Automatisierung ist für den Erfolg zentral. Durch die Kombination von persönlicher, professioneller Beratung und automatisierten Newslettern sowie E-Mails mit massgeschneiderten Angeboten wird eine umfassende Betreuung der Kunden gewährleistet. Dies führt nicht nur zu einer optimalen Ausschöpfung des Kundenpotenzials, sondern auch zu einer Effizienzsteigerung im Aussendienst.
Ja, Verkauf gleicht einem Hochleistungssport. Ohne regelmässige Datenanalysen und Anpassungen der entsprechenden Prozessschritte, ist eine Erreichung der geforderten Ziele nicht möglich.
