Herausforderung.
Ein Online-Shop vertreibt Nahrungsergänzungsmittel in unterschiedlichen Gebinden und Packungsgrößen. Der Auftraggeber möchte seine Produkte periodisch wiederkehrend verkaufen und durch Folgebestellungen für kontinuierliche Umsätze sorgen. Dabei ist der Wiederkauf der Produkte abhängig von der Verzehrempfehlung und den Verpackungsgrößen der jeweiligen Produkte. Bestenfalls bestellt der Kunde in regelmäßigen Abständen seine Produkte, um nie in eine Durststrecke zu kommen.
Damit der Kunde auch kontinuierlich mit seinen bevorzugten Produkten versorgt werden kann, sollte eine Marketingautomation im kundeneigenen CRM System implementiert werden. Das Ziel ist es, den Kunden bereits vor dem letzten Verbrauch an eine Wiederbestellung der Produkte zu erinnern. Zudem sollten absprung-gefährdete Kunden identifiziert, für einen Wiederkauf animiert und damit Kundenverluste vermieden werden.
Herangehensweise.
Für unsere CRM- und Shop-Analyse verwendeten wir bereits vorhandene Kunden- und Verbrauchsdaten aus dem kundeneigenen CRM System. Damit war es möglich, Prognosen über zukünftiges Kundenverhalten unterschiedlicher Kunden und Kundengruppen zu treffen. Anhand von sogenannten Time Series Modellen analysierten wir, wann die jeweiligen Produkte vermeintlich aufgebraucht sein werden.
Mit Hilfe von Regressionsanalysen war es uns zudem möglich, Abhängigkeiten zwischen Produkten und Produktgruppen zu identifizieren und KPIs zu Abwanderungsraten, Kaufgewohnheiten und Lifetime-Values zu bestimmen. Die dabei verwendeten mathematischen und statistischen Methoden machten es uns möglich, einen sehr genauen und differenzierten Forecast des Konsumverhaltens zu bestimmen. Die anschließend implementierte Marketingautomation konnte optimal auf die vorgegebenen Ziele ausgerichtet werden.
Ergebnis & Nutzen.
Mit einem einmaligen Analyse- und Implementierungsaufwand kann der Kunde nun ohne weitere Marketing-Spendings seine Verbraucher an den Kauf ihrer Lieblingsprodukte erinnern. Damit erhöhte sich die durchschnittliche Wiederkaufrate um 15%. Der durchschnittliche Warenkorb konnte um 20% erhöht und der Anteil der absprung-gefährdeten Kunden um ganze 25% gesenkt werden. Da es sich um eine Marketingautomation handelt, laufen die Prozesse vollautomatisiert und können über ein eigens dafür erstelltes KPI-Dashboard visualisiert und kontrolliert werden.
