Super. Ja, herzlichen Dank, äh, Charlotte. Ähm, herzlich willkommen, liebe Teilnehmer. Ähm, ich freue mich, dass ihr, dass ihr alle da seid und, ähm, ich gehe direkt mal in die Präsentation rein. Spam zu Bam, ähm, catchy Titel. Worum geht's denn eigentlich? Na ja, also ich glaub für, für alle ist, ist, ist, he, ist dieses Szenario, ähm, sehr geläufig, ne. Das Management sitzt im Management Wiki und sagt: Mensch, wir müssen unbedingt irgendwie 'n günstigen Umsatz machen, ne. Wir haben unsere Ziele noch nicht erreicht, die Wochenziele noch nicht erreicht. Category Manager sagt: Boah, ich muss unbedingt noch 'n paar Produkte in meiner Kategorie abverkaufen. Der CRO, Chief Revenue Officer sagt auch, wir müssen unbedingt 'nen günstigen Umsatz haben. Wir müssen das machen. Wir müssen die Wochenziele erreichen. Ja, ähm, damit, damit der Businessplan gut aussieht, ne. Ein klassischer, ganz klassischer Case. Ich weiß nicht, ich mach jetzt CRM-Marketing für, für, weiß ich nicht, fünfzehn Jahre jetzt gefühlt. Ähm, und das ist immer wieder der Fall, ne. Und was, glaube ich, bis zum letzten Jahr, ähm, das Mittel der Wahl ganz schnell war, war Performance Marketing. Ja, also dann machen wir halt 'n schnellen Push auf Facebook, auf Amazon, paarr Sponsored Ads machen und ab dafür und verkaufen das ab. Da hat sich allerdings echt was geändert und da hat sich was geändert und wer meine Vorträge oder vielleicht schon bei einem anderen Vortrag, ähm, von mir war, der hat, ähm, bestimmt schon mal die folgenden Slides gesehen, nämlich dass, ähm, Performance Marketing in verschiedensten, auch auf den Plattformen, ähm, echt teuer geworden ist, ne. Das ist 'n Bloomberg-Artikel vom Juni 2021. Das heißt also eigentlich, da gab's, da, ähm, wurde, wurde gesagt, dass die, ähm, dass die Ad-Kosten bei, ähm, Amazon fünfzig Prozent im, für Year to Year gewachsen sind. Fünfzig Prozent. Ja, und den Merchants Look to Raise Prices, the Color Cost of Visibility. Ne, so einfach ist das auch nicht, die Preise zu, äh, anzuziehen. Wisst ihr alle, es gibt so viele Anbieter bei, bei Amazon, ne. So einfach ist das auch nicht, die Kosten anzu-- anzupassen. Das heißt, ja, wirklich, wirklich schwierig da geworden. Und das ist von Mai bis Mai, ne. Also, das heißt, der Anstieg in der ersten Phase der Pandemie ist da gar nicht reingerechnet. Und selbiges ist natürlich, ähm, auch auf anderen Plattformen passiert. Ähm, wenn wir uns mal 2021 die CPCs auf Facebook und Instagram, also jetzt Meta, ähm, anschauen, die sind echt ganz gut ordentlich hochgegangen und das sind schon ganz ordentliche Cost per Clicks, ne. Das ist Durchschnitt. Die Quelle ist revealbot.com. Seht ihr rechts unten auch. Finde ich immer sehr spannend. Revealbot könnt ihr euch die verschiedenen Kosten, CPMS, CPCs anschauen. Die sammeln das und machen das, ähm, publik. Ähm, superspannende Quelle aus meiner Sicht, mal zu schauen, wie sich das alles, ähm, ähm, verhält. Und das ist halt unfassbar gewachsen 2020, weil mir ist der CPC um so siebzig Prozent gestiegen ist von 2020 year, year, year over year. Und 2021 hat sich das echt richtig stabil gehalten. Ihr seht sogar eigentlich 'n Trend bei Instagram, wo das, ähm, ne, sieht das da, September, November '20, so, so, ähm, dass ein Peak erreicht hat und seitdem eigentlich auf 'nem hohem Niveau, ähm, bleibt. Ja, also, das Ganze macht natürlich den Cost per Order extrem teuer und so ist natürlich so 'ne schnelle-- so 'ne Umsatzgenerierung gar nicht so einfach. Wir arbeiten in der Tat auch mit vielen, mit, mit, mit vielen DTC-Brands, die auch viel auf, auf Influencer Marketing setzen und, ähm, da kriegen wir das klare Feedback: „Ey, wir müssen, wir müssen mehr aus unseren Bestandskunden holen. Wir müssen, ähm, mehr, ähm, CRM machen. Das ist so teuer, ähm, die Orders über, ähm, über die Influencer zu machen, über nur Performance Marketing zu machen. Das, das, das wird uns auf lange Sicht irgendwie das Genick brechen, ne. Da müssen wir mehr draus machen. Plus natürlich unsere ganze Brand Positioning, ne. Ähm, die Brand-Darsteller-- äh, Brand-Kontrolle auch, ne. Die hat man auf den Kanälen natürlich nicht so wie auf den eigenen Kanälen. Und das macht CRM natürlich sehr attraktiv. (leicht lautes Lippenschmatzen) Und, ja, dann kam noch der größere (lacht) Wumms, ne, viel Mobile Marketing. Wer, wer, wer 'n iPhone hat, der kennt das. Da wird man jetzt gefragt, ne: Willst du eigentlich gecheckt werden oder auch nicht? Das ist mit diesem iOS 14.5 Framework, äh, veröffentlicht worden, ne. Und da muss man ja die, die Einwilligung geben. So, und ich wollt jetzt mal ganz transparent machen: Was heißt das eigentlich, wenn ihr, äh, sagt: „Nee, trackt mich mal nicht." Am Ende des Tages, diese IDFA, das ist die, das ist im Wesentlichen eure, eure ID auf dem, auf dem iPhone, mit dem ihr, mit der ihr wiedererkannt werden könntet, könnt. Ja, die wird dann einfach genullt, also nur Nullen gesetzt. Und das könnt ihr euch vorstellen, aus Marketingperspektive, um gezieltes Marketing zu machen auf Mobile, ist das natürlich 'ne Katastrophe. Gerade gegeben, dass es da Zahlen gibt, dass, ähm, nur so vier bis, bis acht Prozent, zehn Prozent, wenn überhaupt, ähm, auf "Ja" klicken. Ich persönlich hab zum ersten Mal vor einigen Tagen in meiner Runkeeper App auf Allow Track geklickt, ja. Weil ich dachte, ach, da könnt's ja vielleicht mal Sinn machen. Ansonsten habe ich das konsequent, ähm, konsequent abgelehnt. So, ne. Und das hat noch ganz andere Implikationen. Da müssen-- Das ist so, das sind Themen von Value, ähm, value for data, ne. Also, was müssen Unternehmen eigentlich machen, um Daten zu bekommen? Das ist noch mal eine andere Vortragsserie sozusagen, die ich mache. Was müssen wir eigentlich an, an Strategien anbieten, ähm, an Taktiken anwenden, um Daten zu bekommen? Problem für uns und für das Management, das ja schnell umsetzen will, ist, dieses ATT lässt den Cost per, Cost per Action explodieren. Das ist Resultat aus der Moloco-Studie. Moloco, leider liegt nicht drin. Wenn ich die Slides veröffentliche, habt ihr auch die Quelle da drin. Ähm, da war es relativ klar für User, auch mit Opt-in Tracking, ja, sind die Kosten zweihundert Prozent gestiegen, ne.Ja, für den Cost per Action. Das ist natürlich der absolute Wahnsinn. Das ist der absolute Wahnsinn. Und ja, da das Management sitzt also zusammen und überlegt so die Möglichkeiten, was kann man denn jetzt machen? Ja, und Emails kosten ja nichts. Facebook CPM, also auch da wieder Reveal Bot als Quelle. Im Januar 2022 zwölf Dollar zwanzig für für tausend Kontakte quasi auf Facebook. Und ihr seht, das waren mal zwanzig Dollar im November. Weihnachtszeit, da geht richtig die Post ab. Und so ein Email CPM ist relativ günstig, irgendwas zwischen dreißig und fünfzig Cent, vielleicht ein bisschen mehr, vielleicht ein bisschen weniger. Das kommt in der Regel darauf an, wie viel Emails ihr pro Jahr, pro Monat versendet und welchen Versender ihr habt und, und, und, und, und, und. Ja, aber so die Range, ne, ob es jetzt fünfundzwanzig bis siebzig Cent ist, macht den Braten hier wirklich nicht fett. Aber ihr seht, ne, das Management sitzt dann da und sagt Mensch, hier kost ja nix, lasst uns doch mal vielleicht einen Newsletter senden. Und alle so, ne, yeah, ja, CRM for Life. Morgen schicken wir mal einen weiteren Newsletter, dann melken wir mal so richtig unsere Bestandskunden. Das geht schnell, das ist einfach, das ist günstig. CRM for Life, ne. Das sieht man auch ganz häufig in vielen Unternehmen. Jetzt hauen wir noch mal schnell einen Newsletter irgendwie raus. Das ist so CRM. Und das ist natürlich eine Katastrophe. Denn der CRM Manager, ja, der sagt natürlich Ne, Freunde, das geht so nicht. Öffnungsrate, Klickrate wird darunter leiden, ne. Das ist ja, oh Gott, die Abmelderate. Wir überkontaktieren Leute, wir sind eh schon viel zu dünn aufgesetzt aufgestellt in Sachen Aufwand und und Grafik, Content zu produzieren und wir landen doch dann irgendwann im Spam. Die Leute sind doch dann irgendwie genervt. Und ich möchte als CRM Manager euch als Management jetzt mal ein paar Argumente geben, warum das wirklich so ist. Ja, also erstes Gegenargument ja, eigentlich total interessant. Es ist eine Studie von Return Path sorgen dafür, dass Emails in der Inbox landen. Die haben eine Analyse gemacht, wo kommen eigentlich Beschwerden her? Und sie haben Kunden in drei Klassen klassifiziert. Einmal Primary, das sind die, die wirklich hoch aktiv sind auf ihrer E Mail Inbox, Secondary nicht so aktiv für eine Brand und und Dead sozusagen reagieren fast gar nicht mehr. Ja, und obwohl die Primary, das heißt die besten Kunden nur vierundzwanzig Prozent der User ausmachen, machen sie dreiundachtzig Prozent aller E Mail Öffnungen aus. Aber auch fünfzig Prozent der Complaints, also der Beschwerden. Und das ist ja schon mal eigentlich interessant, ne. Also fünfundzwanzig Prozent der User und die besten User sorgen für die Hälfte der Complaints. Das heißt, eure besten Kunden sind die auch, die euch sich am frühesten und am schnellsten beschweren. Und die wollt ihr natürlich eigentlich glücklich halten. Ja, also gerade wenn wir also noch mehr raussenden, hier die Gefahr, dass wir gerade unsere glücklichsten Kunden unglücklich machen. Zweites Gegenargument ja, unsere Kunden werden weniger die Emails lesen, immer noch aus derselben Studie Return Path unten der Link in den Slides und ihr seht auf der rechten Seite doch relativ klar, ne, dass eine kleine Regression über die Datenpunkte, wie die durchschnittliche Leserate runtergeht, ja, wenn man, wenn man mehr sendet, es verteilt sich einfach mehr, so, die Aufmerksamkeit verteilt sich mehr auf die Emails. Und hier so ein kritischer Punkt, so vier Emails auf der linken Seite, ne, und ab, upsa, ab fünf, fünf Emails, nur dann gehen so die Complaint Rate richtig hoch. So, und das wollen wir natürlich nicht, GDPR, wenn wir dort Kunden sozusagen vergrätzen, vergraulen, die kriegen wir so schnell nicht wieder. Und mal eine Frage in die Runde: Wer von euch hat sich denn mal vom Newsletter abgemeldet und dann wirklich wieder angemeldet? Na ja, also später wieder angemeldet, das, also das sind glaube ich, seltene Momente. Vielleicht eins aus zehnmal, ja. Genau, und das ist ein Problem. Ähm, und das sagt der CA Manager auch dem Management hier. Das wird passieren. Hier sind die Zahlen. Okay, weiter geht's. Und das Dritte ist, Mensch, wenn wir, wenn wir weiter, wenn wir so weitermachen, wir landen im Spam, ne. Das Studio auch, return path, die die ganz klar gesehen haben, Leute, die also starke Subscriber haben, die landen weniger im Spam. So, und wenn wir noch mehr senden und noch mehr Read, also weniger Read haben, was heißt Engagement, ne? Also diese ganzen ESPs, die schauen sich ja an, wie interagieren eigentlich die Empfänger und Empfängerinnen mit den Emails. Ähm, und wenn eine hohe Interaktion ist, dann, ähm, wärst du besser platziert in der Inbox am Ende des Tages oder halt weniger wahrscheinlich in die, in Spam geliefert. Ja, und auch das Argument dann dem Management vorgetragen. Mhm, wunderbar. Aber zurzeit ist ja noch alles gut, ne? Ja, ja, zurzeit ist noch alles gut, aber da müssen wir aufpassen. Okay, und das vierte Argument, Freunde, ey, ich, wir machen echt gerne mehr Arbeit im CRM bei uns und wir, wir wollen alles tun, aber wir brauchen doch eine ganze Weile, bis wir einen Newsletter kreiert haben. Und immerhin dreiundfünfzig Prozent aller Brands brauchen mehr als eine Woche, um einen Newsletter rauszuhauen. Mehr als eine Woche. Das ist, das ist interessant. Stu, äh, Quelle ist hier Litmus. Auch ganz, ganz spannend unten die State of E Mail Workflows Bericht. Finde ich ganz, finde ich immer spannend. Gibt immer wieder neue Litmus Berichte. Sie sehen natürlich sehr viel über ihre Plattformen, die sie anbieten. Ganz spannend. Und das sehen sie dort. Und da auch nochmal spannend, ne, umso größer das Team, umso größer ist auch der Production Cycle. Das heißt, das Problem ist gerade bei größeren Brands noch viel.Stärker als sie vielleicht bei kleinen Brands ist, wo man auch agiler ist. So, und jetzt, ne, also sitze ich da halt ein CRM Manager und habe meine vier Gegenargumente wirklich erbelegt. Und ja, was passiert? Alle so, yeah, Zusatzumsätze per Newsletter. Und dieses Argument ist immer das gleiche. Das Argument ist immer das Gleiche. Ja, ich brauche aber die Umsätze in der Kategorie, denkt doch nur an die Umsätze, die wir generieren können. Am Ende des Tages geht es doch um den Umsatz. Und alle so, yeah, Zusatzumsätze per Newsletter. Ja. Der Manager zurück in seinem Office. Warum versteht eigentlich niemand die Argumente, die ihr wahrscheinlich natürlich komplett logisch findet, die ich gerade vorgetragen habe, die vier Gegenargumente. Aber warum versteht die sonst eigentlich niemand? Und das Problem ist, dass das Management denkt, das Management denkt, dass der kurzfristige Nutzen die Kosten übersteigt. Die sehen ja, die argumentieren dann, na ja, noch der eine Newsletter, da landen wir schon nicht im Spam mit und dann geht halt mal die Öffnungsrate ein bisschen runter und dann geht die Klickrate ein bisschen runter. Dann ist das halt so, aber am Ende des Tages machen wir doch einen Zusatzumsatz und der ist uns doch so wichtig. Wir kriegen das schon wieder hin. Und ich weiß nicht, wie häufig ich sowas gehört habe. Und es gibt ein ganz großes Problem. Und das große Problem ist, dass dass dass viel im CRM immer noch wirklich über die Öffnungs- und Klicksraten argumentiert wird. Und das wird ein größeres Problem werden, auch in Zukunft. Denn mit iOS fünfzehn zum Beispiel, ja, können Kunden und Kundinnen die Öffnungsevents, ne, also wenn jemand auf auf einem iPhone dann das fünfzehn, ab iOS fünfzehn drauf hat, können die sagen, ich möchte eigentlich nicht gecheckt werden, wenn ich meine E-Mail öffne. Ja, das hat Apple ganz clever gemacht. Die haben sozusagen dann was vorgeschaltet, was dieses Tracking verhindert. Und das heißt also, die Optimierung von Kampagnen wirklich nur nach diesen Öffnungsklickraten, Freunde, das wird schwieriger. Das wird ganz, ganz eng werden in den nächsten Jahren. Wir müssen uns ganz andere Dinge überlegen, nämlich und so spricht das Management. Sagt, was die langfristigen Kosten, das müssen wir zeigen, mit dem Zusatz Umsatz, den wir mit diesem Mailing machen, komplett übersteigen. Das muss das Argument sein. Ihr müsst über Werte sprechen. Ihr müsst über Werte, über Kundenwerte, über langfristige Werte, darüber müsst ihr argumentieren. So ja, das hört sich jetzt ja einfach an. Frage ist natürlich jetzt ja, wie zeigen wir das denn eigentlich? Wie zeige ich eigentlich, dass dieser langfristige Nutzen ja oder langfristigen Kosten viel höher sind als der vermeintliche Zusatzumsatz? Das haben wir gemacht. Wir haben das in der Tat mit einer Partnerfirma gemacht. Das Industrie ist E-Commerce, haben dreizehn Millionen Kunden in dreißig Shops, über zweihundert Millionen Umsatz, über sechshundert Mitarbeiter und machen Marketingmaßnahmen, E-Mails, Social Performance Marketing und eine E Mail Frequenz von viermal die Woche. Und da ist es halt so, wir haben uns in Mund fusselig geredet, jetzt optimier doch mal die Frequenz, die Abmelderaten, die sind wirklich wirklich sehr, sehr hoch. Das kann doch so nicht, das kann doch so nicht weitergehen. Und dann waren sie bereit, mit uns mal 'n Test zu machen. Und das ist die Spam zu Bam Fall Studie. So, was haben wir bei dem Test eigentlich gemacht? Nämlich die Idee war eigentlich zu sagen, Freunde, was ist denn, wenn wir jetzt, wenn wir jetzt mal rausfinden, welche Kunden in der Datenbank eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, sich sich bei den nächsten Kontakten abzumelden? Das können wir machen in Cross Engage. Cross Engage ist eine Customer Data und Prediction Plattform. Das heißt, wir haben auf der einen Seite eine Möglichkeit, First Party Kundendaten sehr effizient und sehr vielfältig zu speichern. Und auf der anderen Seite haben wir ein System, mit dem man Modelle berechnen kann, auch als Marketer ohne Data Scientist zu sein. Da komme ich gleich noch drauf. Und das Dritte ist, wir haben da eine Cross Channel Kampagnenlösung oben drauf. Also alles, was man braucht, um also 'n Test auszuführen. Und wie sieht das Ganze aus? Ja, wir haben auf der linken Seite haben wir also in unserem No Code Prediction, in unserer No Code Prediction Model Engine ein Unsubscription Modell gebaut, ja um rauszufinden, welche Kunden sind eigentlich von der Unsubscription gefährdet? Total trivial das Modell. Und ganz wichtig, morgen habe ich noch 'n Vortrag, da gehe ich 'n bisschen tiefer ein, wie man eigentlich diese Modelle baut und wie man eigentlich mit Datasciense und mit AI starten kann, um um das im Unternehmen zu etablieren. Da gehe ich 'n bisschen tiefer darauf ein. Und na ja, wir haben das Modell dann angewendet und auch nur auf 'nem ganz kleinen Testset erst mal. Die waren ganz skeptisch und sagten, wir verlieren Geld, wir verlieren Geld, wenn ihr das macht. Wir verlieren Geld. Ne, wir nehmen jetzt 'n paar tausend Kunden und wir scoren die und dann nehmen wir diese Kunden, die einen bestimmten Unsubscription Score haben, die schon relativ weit oben ist, ja, den Unsubscription Score hat. Und dann reduzieren wir die Newsletter Frequenz auf einmal die Woche bei der Testgruppe b und wir lassen die normale Newsletter Frequenz auf viermal. Und dann schauen wir uns mal nach 'ner Zeit an, liebe Freunde, wie hat sich denn die die die Abmelde Rate, der Umsatz pro Kontakt und die Conversion Rate verändert? Ja, also haben wir jetzt, verlieren wir denn wirklich Umsatz, wenn wir mal den Newsletter reduzieren? Also haben wir das gemacht, haben wir ausgewertet. Und noch mal ganz kurz zu uns: Wie haben wir das gemacht? Nämlich über unsere Customer Data Prediction Plattform und da genau zwei Module. Das ist einmal unsere No Code Prediction Modeling Engine. Man wird durchgeführt bei Modellen, man wird da gefragt, das kann wirklich jeder Marketer benutzen, die ganzen Modellberechnungen, die Data Preparation, die Feature Selection, das Engineering, also alles, was die die Data Scientists machen, das das funktioniert da. Ihr müsst, ihr habt gerade gesehen, diese grünen Punkte, solange das alles grün ist, solange es alles grün ist, ist alles wunderbar und ihr könnt das Modell nutzen. So, ne. Das Zweite, was wir dann haben, ist unsere Aktivierung. Wir können natürlichDas Aktivieren bei uns über sogenannte Flowcharts. Ja, das kennt ihr, das kennt ihr in jeder, jeder E-Mail-Lösung oder jedem größeren E-Mail-Lösung hat das Ganze. So, ne, das haben wir dann genutzt, also alles out of the box und los geht's. Hier mal wirklich der Flow, den wir umgesetzt haben in unseren CrossEngage-Stories, die hohe Unsubscription-Risk. Dann kommt sozusagen ein A/B-Test. Da kommen dann die drei E-Mails, sorry, drei E-Mails haben wir gesendet, ähm, und, und die andere Gruppe bekommt eine E-Mail und dann haben wir uns die Resultate angeschaut. So, lange Rede, kurzer Sinn. Was ist rausgekommen? Ja? Wir haben einmal dreitausendsiebenhundert Leute an Kontrolle, dreitausendachthundert in der Testgruppe, ne? Testgruppe ist weniger, ähm, Frequenz. Und jetzt schaut euch diese Unsubscription-Rate an, ja? Wir konnten die achtundfünfzig Prozent statistisch signifikant senken. Und jetzt haltet euch fest: Wir haben keinen Euro verloren. Es gibt keinen signifikanten Unterschied im Revenue pro Kontakt oder im Revenue überhaupt. Das sind minus fünf Prozent, die sind aber nicht statistisch signifikant. Ja, das sind nur durch Schwankungen einzelner Kunden, aber es gibt keinen Unterschied. Es gibt keinen Unterschied, aber achtundfünfzig Prozent weniger Unsubscriber. Jetzt kann man sagen: „So, pass auf, das sind so die ersten Wochen, ähm, das ist irgendwie noch nichts." Jetzt haben wir das Ganze halt mal zwei Monate laufen lassen. Vierundsiebzig Prozent weniger Sendung. Dass das an freien Kapazitäten, ähm, äh, ausschüttet, ist natürlich, ist irre. Ähm, das kann man sich ja vorstellen, ne? Auf einmal drei Newsletter in der Woche auf einmal, da hat man Zeit für andere Dinge und sich auf richtig guten Content zu konzentrieren. Immer noch, auch langfristig, minus achtundfünfzig Prozent in der Unsubscribe, ähm, in Unsubscribes. Hier sind die Total Number, hier sind die Statistiken. Ihr seht, die sind hoch, die sind ja auch gefährdete Kunden gewesen, ne? Also das nur mal als Ding. Und auch hier, ihr seht zwar minus neun, minus zehn Prozent, aber es ist nicht statistisch signifikant. Ganz wichtig, es ist nicht statistisch, äh, signifikant. Weder die Conversion-Rate, noch die Revenue per Contact sind statistisch signifikante Unterschiede. Das ist natürlich der absolute Wahnsinn. Ja? Das heißt, wir, wir konnten mit so einem ganz kleinen Modell, das, wenn wir uns in, in CrossEngage aufsetzen, das schon mal zeigen. Jetzt ist die Frage, ja: Überzeugt denn das das Management? Und das Management müssen wir natürlich anders überzeugen. Und das Management müssen wir so überzeugen, indem wir, ähm, natürlich über Werte sprechen. Jetzt wisst ihr, die, ne, also echte monetäre Werte. Und jetzt habt ihr gesehen, die haben dreizehn Millionen Kunden und jetzt haben wir das Ganze mal für eine Million Kunden gerechnet. Ja? Wir haben eine Million Kunden, anstatt zwölf Prozent auf den, auf, auf, auf der Gruppe, ne dreizehn Millionen Kunden und wir hatten ja hohe Anz-- Wir haben ja die Kunden genommen, die eine hohe Wahrscheinlichkeit haben zu unsubscriben. Ja? Das heißt, wir haben bei der einen Gruppe zwölf Prozent gehabt, bei der anderen vier Komma neun Sieben. Das heißt, wir haben sieben Komma null sechs Prozent weniger Abmelder. Das sind auf eine Million Kunden gerechnet, siebzigtausendsechshundert Kunden, bei einem Durchschnittsumsatz von fünfundsiebzig Euro, was jetzt nicht der Wahnsinn ist, haben wir so fünf Komma zwei neun fünf Millionen Euro bewahrt. So, und wenn man jetzt 'n Newsletter rausendet (lacht leise) und 'n Revenue pro Kunden, ne, also da mal rausrechnet, ja, dann ist doch relativ deutlich, dass die Idee, ja, einen weiteren Newsletter zu senden, ähm, überhaupt keine gute Idee ist. Und ich möchte noch mal betonen, ja, wir haben keinen Euro wirklich verloren, ja? Wir haben kein Geld verloren. Ihr seht das hier zweihundert-- Was sind das? Was haben wir dort gemacht? Das waren achtundzwanzigtausend, hier waren es fünfundzwanzigtausend. (stottert) Konnten einfach von drei auf eins reduzieren. Ja, von drei auf eins reduzieren und ist eigentlich im Wesentlichen gleich geblieben, wenn man das richtige Modell anwendet. Und das ist ein echtes Argument auf einmal fürs Management da gewesen. Die haben wirklich Augen geöffnet und gesagt: „Das ist das, was wir da eigentlich tun? Freunde, wir müssen, wir müssen komplett unsere Frequenz zu optimieren. Und das ist das, was wir jetzt auch tun. Ähm, wir werden, ähm, wir werden noch viel individueller die Kundenfrequenzen, also die optimalen Frequenzen berechnen. Ja, das kann-- Das waren jetzt einfache Gruppen und das Ganze kann man natürlich noch viel tiefer, ähm, reingehen. Und was ich euch mitgeben will, ist einfach, ne, dass man vorsichtig bei Ad-Hoc-Kampagnen sein soll, denn am Ende des Tages, ja, ist das ein Mittel, das kann man mal begrenzt einsetzen und sehr gezielt, aber die kurzfristigen Effekte verpuffen. Was ihr nämlich gesehen habt, wenn wir im Wesentlichen mit einer E-Mail denselben Umsatz sozusagen machen wie mit drei E-Mails pro Woche, dann heißt das ja nicht, dass-- Also, da-- Und alle drei E-Mails, die haben ja ein Revenue attached. Dann glaubt man, ne, dass, also ein Revenue da dran. Dann glaubt man, dass jede E-Mail da diesen Revenue beisteuert. Ist es aber nicht. Er verteilt sich eigentlich nur anders. Ja, er verteilt sich mehr über die ganzen Newsletter und ihr habt eigentlich nur negative Effekte. Ja, so konzentriert sich das mehr auf eine E-Mail. Ähm, deswegen denkt man immer, man hat dann Zusatzumsatz, wenn man noch irgendwie einen Newsletter rausnimmt. Nein, das verteilt sich einfach mehr. Das ist also ein klassisches Attributionsthema eigentlich, ne? Und die langfristigen Effekte sind aber massiv. Ähm, die übersteigen die gefühlten Kosten, ähm, massiv. Ähm, (Klappern) das sind die, die Kosten-Einsparungen, die wir haben auf, auf der organisatorischen Seite, die Kosten-Einsparungen, die wir haben, ähm, indem wir Kunden kontaktieren können und von ihnen immer noch Revenues bekommen, ist zentral. Wir haben es noch nicht mal auf CLV ausgewertet. Das heißt, wir haben uns vor einem Jahr angeguckt, ja, einen Durchschnittsumsatz. Was ist denn-- Aber Kunden bleiben ja länger. Also wird der, wird der Wert eigentlich noch massiv nach oben gehen, äh, wenn man sich das mal in die, in, in Customer, in einem prognostizierten Customer Lifetime Value anschaut. Ähm-Ähm, und wir sind davon überzeugt, dass es so viele einfache Use Cases gibt, ähm, mit denen man beginnen kann, um Predictive CRM zu starten. Und das ist nur ein ganz einfacher Case. Morgen gehe ich auch noch mal rein und sagt, ja, jetzt, es reicht ja nicht nur, die Frequenz zu optimieren, sondern wir müssen auch irgendwie personalisieren. Auch das kann man wunderbar mit Predictive CRM machen, auf einer inhaltlichen Ebene, wo es nicht nur um Product Recommendations geht, sondern wirklich um, um, um eine Wertegenerierung für unterschiedlichste Kundengruppen. Also gerne morgen auch einschalten, einschalten. Und, ähm, als Allerletztes: Was ist die Quintessenz? Ihr müsst den monetären Wert sehen. Und wenn man sich den monetären Wert anschaut, ähm, gerade auch, wenn ihr mit, mit Predictive CRM starten wollt, ähm, dann sucht euch einen Use Case raus. Sucht euch raus oder überlegt, wie könnt ihr das monetär bewerten? Wir helfen euch da gerne, ähm, denn das ist am Ende den-- des Tages das, was euer Management über, überzeugen wird. Ja, also ganz häufig, die denken halt, und das ist ja auch richtig, ich bin ja auch Gründer von einer Firma. Wir denken in Umsätzen und für CRM-Manager sind diese taktischen KPIs natürlich alle sehr wichtig, aber da steckt ja vielleicht auch nicht jeder so tief drin und kann das beurteilen. Und das könnt ihr beurteilen, aber ihr müsst die Sprache des Managements sprechen und das ist monetär. Ähm, ja, und so haben wir bei diesem Kunden also wirklich was verändert. Da das Management hat sich eine Denkweise geändert. Die sind da so echt vom Fass, vom Stuhl gekippt, als sie die Resultate da gesehen haben, ähm, und viel mehr Ausrichtung auf eine strategische Perspektive. Es wird viel mehr Predictive CRM eingesetzt. Also die wollten so gerne noch mit x weiteren Cases jetzt starten mit uns, ähm, ganz tief ins Weite arbeiten. Also die sind richtig angefixt und, ähm, deswegen wollte ich das Ganze mit euch teilen. Ich hoffe, ähm, es hat euch gefallen, wie man ganz einfach mit Predictive CRM, ähm, das Management überzeugen kann, dass man die richtigen Dinge tut, ähm, dass man die richtigen Argumente findet, um am Ende des Tages eine vernünftige Customer Experience zu bauen, am Ende des Tages vernünftige Aufwände innerhalb der Company zu haben, um das zu machen, was wir wollen, nämlich unsere Bestandskunden langfristig zu binden, denn das ist, was die Profitabilität der meisten Unternehmen signifikant beeinflusst. Von daher herzlichen Dank. Jetzt haben wir noch drei Minuten und schauen mal, ob wir Fragen haben. So, gibt's keine Fragen. Sonstiges Feedback? Sehr gerne. Kein Feedback. Dann herzlichen Dank. Wer Interesse daran hat, ähm, ja, vielleicht auch so einen Use Case bei, ähm, bei, äh, bei euch, ähm, umzusetzen, dann kontaktiert uns. Findet mich ganz einfach auf LinkedIn, ähm, findet CrossEngage, schickt mir eine E-Mail. Ähm, die Folien kriegt ihr sowieso. Da könnt ihr noch mal rein. Morgen, wie gesagt, gehe ich echt noch ein bisschen tiefer rein. Ne, so, wie fangen wir denn jetzt an, ähm, wenn man Data Science Modelle bauen will im Marketing? Und es ist ganz wichtig, dass wir nicht von BI oder IT abhängig sind oder von den Data Scientists, sondern was ihr als Marketers machen könnt. Ja, und mit den Worten dann, ähm, ja, guten Lunch wünsche ich euch. Ich gehe jetzt auch was essen. Ähm, lasst es euch schmecken. Viel Spaß bei der UMKB. Viel Spaß beim Rest des Tages. Ähm, mein Name ist Markus Würben. Ich freue mich auf die nächste Session mit euch. Bis dann.
Automatisch erstellt & redaktionell aufbereitet — kann vereinzelt Fehler enthalten.
