Und jetzt möchten wir gerne loslegen, sowohl auf der Session Stage mit dem ersten Programmpunkt des heutigen Tages, als auch hier auf der Mainstage. Und ich darf ganz herzlich als Auftakt-Speakerin Jacqueline Svosta begrüßen. Jacqueline von Lidl Digital eröffnet heute den Reigen an, wie ich finde, spannenden Themen hier bei uns im Rahmen der OMKB. Guten Morgen, Jacqueline. Ich gehe davon aus, dass du mir jetzt zugeschaltet bist. Hallo. Hi, guten Morgen. Hi, Jacqueline. Wie geht es dir? Ich hoffe, du bist gut ausgeschlafen und freust dich auf deinen Vortrag heute. Absolut. Ich freue mich total, dass ich heute den Tag eröffnen darf. Danke für diese Gelegenheit. Sehr gerne, Jacqueline. Von wo bist du uns denn heute zugeschaltet? Erzähl mal. Wie alle vermutlich aus dem Homeoffice und in einem kleinen Nest namens Langenbrettag in der Nähe von Haldbonn. Lidl Digital ist ja in Haldbron beziehungsweise Neckarsülm. Das ist ja direkt nebeneinander. Genau, und da wohne ich. Wunderbar. Jacqueline, bevor wir in deinen Vortrag einsteigen, möchte ich dich einmal unserer OMKB Community vorstellen. Du hast Du hast ein ganz tolles Thema heute mitgebracht, und zwar, wie aus Datenumsatz wird, in sechs Schritten zu zielgruppenspezifischem Marketing. Jacqueline selbst ist Team Lead Digital Customer Insights und mittlerweile seit 2017 bei Lidl Digital. Ihre Aufgabe ist es, die Treiber der Zufriedenheit und auch der Unzufriedenheit gegebenenfalls der Kunden zu identifizieren, diese Erkenntnisse aufzunehmen und entsprechende Optimierungsmaßnahmen abzuleiten. Bevor Jacqueline begonnen hat, bei Lidl im Jahr 2017 zu arbeiten, war sie E-Commerce Operations Manager bei Breuninger für knapp zwei Jahre, Key Account Manager bei Otto, die heute auch auf der Mainstage sein werden für knapp zwei Jahre, und hält einen Bachelor in Betriebsmanagement und -verwaltung von der Hochschule Konstanz. Zusätzlich ist sie auf weiteren Summits gefragte Speakerin und gibt dort regelmäßig Einblicke in das Thema Customer Management. Lidl muss ich euch, glaube ich, nicht vorstellen. Die Markenbekanntheit dürfte bei 100% heute liegen in unserer Audience, aber die Rolle von Lidl Digital möchte ich euch einmal kurz mit auf den Weg geben. Lidl Digital ist der digitale Online-Kern von Lidl. Sie ist der Systemgeber für die Lidl-Onlineshops in über sieben Ländern und wichtigster Baustein von Lidl Digital ist natürlich die App Lidl+. Haltet euch fest, Lidl versammelt eine Milliarde Besucher pro Jahr auf den unterschiedlichen Webseiten und mehr als zwölf Millionen Kunden nutzen die Online-Services von Lidl, wie unter anderem die Lidl+-App. Insofern, Jacqueline, kann ich mir vorstellen, dass ihr auch mit einer hohen Menge an spannenden Datenpunkten arbeitet bei euch, Lidl Digital. Und was ihr damit genau macht und wie aus Datenumsatz wird, das zeigst du uns ja jetzt in deinem Speaking. Im Anschluss, liebe OMKB-Community, habt ihr die Möglichkeit, eure Fragen Richtung Jacqueline zu stellen. Mein Kollege Schahab wird also nach dem Vortrag eine Q&A-Session durchführen. Und jetzt genug der Vorrede, Jacqueline, du übernimmst, hast das Wort. Ich wünsche euch, liebe OMKB-Community, und dir, liebe Jacqueline, ganz, ganz viel Spaß bei unserem ersten Vortrag an Tag zwei der OMKB. Los geht's. Vielen Dank. So, dann teile ich direkt mal meinen Bildschirm. Genau. Ja, ich wurde jetzt ja schon entsprechend gut anmoderiert. Jetzt muss ich mich deswegen jetzt nicht noch mal vorstellen. Ich starte also direkt in auch das erste Slide rein. Grundsätzlich wird jeder von uns Tag für Tag im Schnitt mit 13.000 Werbebotschaften überflutet. Das heißt, die Konkurrenz am Markt ist natürlich extrem stark und es kann jeder von euch mal drüber nachdenken, an wie viele von den Werbebotschaften nur alleine aus der letzten Stunde er sich erinnert. Und ja, vermutlich werden das sehr, sehr wenige sein. Das heißt, es ist hier extrem wichtig, aus der Masse herauszustechen. Und wie das gelingt, das ist natürlich die große Herausforderung. Und ja, das ist natürlich der Punkt, wieso es so wichtig ist, die Kunden zu verstehen. Das heißt, wir alle sammeln extrem viele Daten-Liebe Jacqueline, ich muss dich einmal ganz kurz unterbrechen. Entschuldige bitte, aber wir können deine Folien leider noch nicht sehen. Ich würde dich einmal bitten, deine Präsentation noch einmal zu sharen und dann gebe ich dir ein kurzes Signal, ob es klappt oder nicht. Okay. Das wäre schade, wenn wir-Ja, das wäre tatsächlich so-die begleitenden Folien nicht zeigen können. Weil der Vorgang funktioniert. Ja, das ist immer so. Bei der Generalprobe klappt es und dann jetzt gerade hackt es gegebenenfalls. Aber ich bin mir sicher, dass wir das gemeinsam einmal hinbekommen. Ein Tipp kommt aus der Regie, dass es gegebenenfalls sinnvoll ist, dass du einmal auf Vollbild schaltest bei deiner Präsentation. Ja. Jetzt? Jetzt sieht es so aus, dass wir deine Folien sehen können und dann bin ich auch ganz schnell wieder still und hoffe, dass du jetzt nicht deinen Faden verloren hast. Insofern, weiter geht's. Traumhaft. So, okay, ja. Hier seht ihr auch das erste Slide. Ihr habt bisher noch nicht so viel verpasst. Von daher gut, dass wir jetzt hier wieder eingestiegen sind. Genau, also grundsätzlich. Ähm, wo war ich? Eigentlich eben dabei zu sagen, dass wir eben alle, alle Unternehmen extrem viele Daten sammeln, aber eben, äh, auch tatsächlich sehr viele davon noch nicht effizient genutzt werden. Und, ähm, das ist eben der Punkt. Wir wollen aus der Masse heraussprechen und genau das ist es eben notwendig, den Kunden auch wirklich zu verstehen und seine Bedürfnisse zu kennen. Und das ist genau die Aufgabe, die, ähm, mein Team und ich verfolgen bei der Liese digital. Das heißt, eben diese Daten, die wir Tag für Tag sammeln, ähm, eben auch entsprechend effizient zu nutzen, um daraus zielgruppenspezifisches Marketing ableiten zu können. Genau, ähm, grundsätzlich geht es eben darum zu verstehen, wo hält sich der Kunde eigentlich auf, ähm, zu welcher Zeit, auf welchen Kanälen und für was interessiert er sich eigentlich? Also welche Art Mensch ist dieser Kunde? Welche Eigenschaften hat er? Was sind Dinge, die ihn überzeugen und vielleicht sogar begeistern können? Und, ähm, mit diesem Wissen lassen sich eben entsprechend dann Use Cases auch ableiten, die dann im, ähm, im Marketing genutzt werden können und je nachdem eben am entsprechenden Kanal auch vernünftig genutzt werden können. Und wie das Ganze funktioniert, ähm, zeige ich euch auf den folgenden Slides. Und zwar benötigen wir sechs Schritte, um zu unserem Ziel zu gelangen. (Tastaturklappern) Ähm, Schritt 1 ist diese, das heißt, ähm, es geht eben darum, im Unternehmen intern mit den verschiedenen Stakeholdern zu sprechen, beispielsweise mit dem CRM-Team oder mit dem Paid-Marketing-Team. Das heißt, hier geht es darum zu verstehen, welche Informationen brauchen meine Kollegen, um effizienter arbeiten zu können, um daraus Use Cases ableiten zu können? Das heißt, es geht im ersten Schritt für mich darum, nicht nur meine B2C-Kunden zu verstehen, sondern im Grunde eben auch meine internen Kunden, also meine Kollegen-- Sowas brauchen die? Und wie kann ich unterstützen? Mit welchen Da-- (Rauschen) Daten kann ich hier helfen? Wenn das geschehen ist, geht es eben dann in den nächsten Schritt, und zwar einmal in die Datenanalyse. Das heißt, einmal zu konsolidieren, welche Daten haben wir denn eigentlich im Unternehmen? Das sind natürlich extrem viele-- (pausierloch) Die gesamt werden oder eben tatsächlich, ähm, Kundenbefragungen, die durchgeführt werden. Das heißt, hier geht es dann erstmal darum zu verstehen, was liegt uns denn eigentlich alles vor? Was können und was dürfen wir nutzen? Also gerade auch, ähm, tatsächlich Thema hinsichtlich Datenschutz und, ähm, wie können wir damit arbeiten? Genau, und wenn wir eben das verstanden haben, geht es im nächsten Schritt darum, zu identifizieren, was fehlt uns denn jetzt noch, um wirklich den Kunden auch besser verstehen zu können und seine Bedürfnisse kennenzulernen. Und, ähm, eben dieser Punkt ist extrem wichtig, wirklich eben dieses Gap zu finden zwischen dem, was haben wir und was brauchen wir. Genau, und eben das, was uns dann fehlt, entsprechend auch in der eigenen Research zu erheben. Da geh ich jetzt nachher gleich auch noch mal genauer drauf ein. (Lippenschmatzen) Ähm, wenn wir dann eben an diesen Punkt gekommen sind, dass wir einmal die Daten konsolidiert und die fehlenden Daten selber erhoben haben, ähm, geht es ja natürlich daran, diese Daten auch zusammenzuführen, entsprechend zu matchen und daraus Profile für den Kunden abzuleiten. Das heißt eben, wirklich diese Daten zu, ähm, also man kann das ganz klassisch beispielsweise über Personas machen. Es gibt aber auch andere Möglichkeiten, ähm, eben diese Profile zusammenzuführen, um dann eben auch damit arbeiten zu können, um eben wirklich greifbare Daten zu haben. Ähm, die entsprechend auch für die jeweiligen Stakeholder, also eben meine internen Kunden, meine Kollegen, ähm, auch so aufbereitet sind, dass damit gearbeitet werden kann. Nicht jeder braucht jede Information. Das heißt, das ist eben hier auch noch mal sehr wichtig, das entsprechend, ähm, spezifisch für die jeweiligen Nutzer aufzubreiten. Genau, und dann geht es im letzten Schritt darum, ähm, das Ganze zu vertesten und eben wirklich mit jedem neuen Use Case, der vertestet wird, ähm, besser zu werden und Optimierungen abzuleiten. So, und was das jetzt alles im Detail bedeutet, da gehen wir jetzt direkt noch mal genauer drauf ein. Genau, sta-- (Rauschen) haben wir einmal mit den ersten drei Schritten, die entsprechend zusammengehören. Und zwar geht es, ähm, hier erstmal darum, bei der Datenanalyse der Kaufdaten zu verstehen, wer ist denn eigentlich der Kunde? Also das heißt, ähm, welches Alter hat er? Ähm, das sind ja alles Daten, die kriegen wir, ähm, beim Kauf ja auch mit. Welches Geschlecht hat er? Ähm, wie häufig kauft dieser Kunde bei uns? In welchen Abständen kommt er zurück? Was kauft er denn? In welcher Warenkorbzusammenstellung? Ähm, wie hoch ist der Wert? Ähm, wie viele Artikel liegen denn da im Warenkorb? Also so diese gesamte Warenkorbzusammenstellung. Ähm, gibt es bestimmte Zeitpunkte, zu denen der bestellt? Also beispielsweise kommt er immer nur zu Weihnachten wieder, weil er eigentlich nur ein Weihnachtsgeschenk kaufen möchte und ansonsten nie? (räuspert sich) Ähm, über welches Device kauft er denn ein? Ist es ein Mobile User oder, ähm, ist es eigentlich jemand, der immer über Desktop einkauft? Ähm, also das sind alles Informationen, die uns helfen, den Kunden zu verstehen und eben einfach auch sein Verhalten zu verstehen. Ja, und, ähm, auf der anderen Seite eben die Informationen, die uns dann fehlen, ähm, die finden wir durch die Befragung raus. Das heißt, hier geht es, ähm, also in der Analyse geht es darum zu verstehen, wie verhält sich der Kunde und in der Befragung geht es tatsächlich darum zu verstehen, ähm, warum verhält er sich so? Ähm, was sind seine Beweggründe? Und, ähm, also wer ist denn eigentlich dieser Mensch, der dahinter steht? Und zwar jetzt nicht gesehen auf die, ähm, soziodemografischen Daten, sondern eben tatsächlich, ähm, welche Bedürfnisse hat dieser Kunde? Ähm, in welchem Familienstand lebt er beispielsweise? Ähm, wie groß ist der Haushalt? Gibt es Kinder in dem Haushalt? Ähm, so Dinge wie auch das Einkommen. Wie viel Einkommen steht denn überhaupt zur Verfügung? Ähm- Was sind Kauftriggern, die diesen Kunden dazu motivieren bzw. demotivieren, Dinge zu kaufen oder nicht zu kaufen? Ähm, das ist eben extrem wichtig, um die Beweggründe zu verstehen und, ja, zu verstehen, wie der Kunde am Ende des Tages tickt. Und, ähm, wichtig hierbei ist eben auch noch mal, (lacht leise) beziehungsweise es macht's halt deutlich einfacher, wenn die Daten anonym erhoben werden. Das heißt, der Kunde fühlt sich hier dann auch einfach nicht abgeschreckt von dieser Befragung, weil er da dann seine ehrliche Meinung kundgeben kann und gerade auch so, ähm, sehr sensible Themen wie Einkommen, ähm, ja, auch dann noch mal deutlich, ja, wahrer beantwortet, als wenn er weiß, dass es eben gecheckte Daten sind. Genau, was dann aber eben wichtig ist, ist, weil wir das Ganze ja nachher zusammenführen wollen, dass wir eben auch eine matchbare Komponente haben zwischen, ähm, der, den analysierten Kauffdaten und den Befragungsdaten. Ähm, das ist noch mal extrem wichtig, dass hier eben dieses Match dann auch entsprechend zustande kommen kann. Genau, und gerade eben für uns, beispielsweise als Omnichannel-Händler, eben mit Filiale und Onlineshop, ist es, ähm, gerade noch mal extrem spannend zu verstehen, wieso jetzt beispielsweise ein Filialkunde kein Online-Kunde ist. Also das ist zum Beispiel was, was wir eben auch häufig beobachten, dass jetzt beispielsweise ein Filialkundenaktionsartikel bei uns in der Filiale kaufen möchte. Der Aktionsartikel ist ausverkauft. Ähm, wir bieten hier dann entsprechend, ähm, Trigger und Gutscheine an, damit eben dann dieser Kunde aus dem Onlineshop diesen gewünschten Artikel kaufen kann. Stellen halt dann aber fest, ähm, dass der dann vielleicht auch nicht wiederkommt, weil das eben ein, ein Kunde ist, der eigentlich überhaupt nicht online affin ist. Und das ist dann natürlich die Herausforderung, solche Kunden davon zu überzeugen, wieso er jetzt eigentlich dann doch noch mal in den Onlineshop zurückkommen sollte. Und um diese Frage beantworten zu können, müssen wir eben verstehen, was sind eben die, die Kaufmotivation, Motivatoren beziehungsweise Kaufbarrieren, die dieser Kunde hat? Was hält ihn denn von diesem Onlinekauf zurück? Wovor hat er vielleicht Bedenken? Ähm, und wie können wir diese Bedenken dann eben entsprechend aufnehmen? Genau, ups. Ähm. Was auch hilft, ist tatsächlich noch mal Kundeninterviews zu führen. Also das heißt eben nicht nur rein diese, äh, Massenkundebefragung, die wir sehr häufig nutzen, sondern eben tatsächlich da zu gehen, also sich wirklich, ähm, mit ausgewählten Kunden zusammenzusetzen und Interviews zu führen, um wirklich ............................. detailgetragen Fragen stellen zu können. Ähm, das hilft einfach noch mal, um sich noch mal mehr in den Kunden hineinzuversetzen und diese Kundenbrille aufzuziehen. Ähm, das ist natürlich sehr aufwendig. Was noch mal einfacher ist, sind dann beispielsweise Dinge wie wirklich die Analyse von Freitextfeldern von Befragungen. Also das ist eigentlich natürlich 'n Tool, das sehr aufwendig ist und nicht so gerne genutzt wird, ähm, hilft aber extrem, um wirklich sich in diesen Kunden reinversetzen zu können und zu verstehen, wie der eigentlich tickt. Ähm, also auch wir machen das wirklich, ähm, monatlich, dass wir uns Freitextfelder durchlesen. Ähm, viele Kunden, zumindest unsere Kunden, sind auch, ähm, sehr mitteilungsbedürftig und schreiben relativ viel rein. Und so versteht man einfach noch mal viel besser die Beweggründe, die dieser Kunde hat. Was auch helfen kann, ist, ähm, sich einmal 'n Tag oder 'n paar Stunden in den Kundenservice zu setzen, da dem Kollegen beim Telefonieren zuzuhören oder tatsächlich auch Kundenanfragen, die im Kundenservice reinkommen, durchzulesen. Auch das machen wir jetzt beispielsweise tatsächlich, ähm, sehr, sehr häufig, einfach weil es uns hilft, den Kunden noch mal besser verstehen zu können. Genau, ähm, wenn wir dann eben so weit sind, dass wir die Kaufdaten und die Befragungsdaten gematcht haben, ähm, und eben gegebenenfalls auch noch mal diese Interviews durchgeführt haben, gehen wir eben einen Schritt weiter und leiten aus diesen Informationen, die wir haben, Hypothesen ab, was wir meinen, wie der Kunde ist und warum er ist und wie er denkt und was wir tun können, um ihn zu begeistern. Und diese Hypothesen validieren wir dann eben in einer weiteren Research. Ich geb dazu nachher gleich noch mal 'n Beispiel, weil das wahrscheinlich sonst gerade etwas kryptisch sonnt. Ähm, grundsätzlich ist generell meine Empfehlung, ähm, also nicht jeder hat 'n eigenes Research Team. Grundsätzlich ist es aber eine Empfehlung, wenn es diese Möglichkeit gibt, das, ähm, definitiv intern zu machen. Es lässt sich natürlich auch alles gut auslagern. Es gibt Agenturen, die darauf spezialisiert sind. Ähm, es ist aber wirklich deutlich hilfreicher, wenn man das selber macht, um dieses Gespür für den Kunden zu entwickeln. Ansonsten gibt man einfach nur 'n Auftrag einer Agentur ab und bekommt dann irgendwann die entsprechenden Informationen dazu zurückgespielt, ähm, ist aber einfach nicht so nah am Kunden dran und versteht die Beweggründe teilweise eben auch nicht. Genau. Ähm, wenn wir das gemacht haben und eben entsprechend die Daten zur Verfügung stehen, geht es eben wirklich daran, die auszuwerten und eben die Profile zu erstellen, ähm, und das Ganze eben, Stakeholder...... ............................gerecht aufzubereiten. Das heißt, Stakeholder bei uns sind dann eben beispielsweise das Category Management, ähm, oder auch das Onlinemarketing natürlich. Und diese beiden Gruppen, erst mal als exemplarische Beispiele, ähm, haben natürlich total unterschiedliche Anforderungen und Bedürfnisse an Information. Das Category Management, ähm, braucht halt einfach Informationen dazu, wie das Produkt dargestellt werden soll. Gibt es Kategorien, die andere Produktinformationen benötigen? Ähm, beispielsweise eine Mikrowelle braucht ganz andere Produktinformationen und ist vielleicht auch einfach nicht so 'n emotionales Produkt, wie es jetzt Babykleidung beispielsweise ist, ähm, wo einfach auch noch mal- Die Darstellung des Produktes ganz anders ist. Das heißt, welche Informationen sind denn eigentlich überhaupt kaufrelevant für den Kunden und ähm beziehungsweise, wenn Informationen fehlen, was es dann eben führt zu 'nem entsprechenden Kaufabbruch? Ähm, welche Artikel sind denn sinnvoll als Ergänzung vorzuschlagen? Also natürlich ähm wird vermutlich auch jeder von euch entsprechende Recos im Shop eingebunden haben, haben wir selbstverständlich auch. Aber auch hier ähm sind die eben je nach Produktkategorie unterschiedlich und machen halt auch nicht immer Sinn. Nicht immer ist es sinnvoll, ähm, einen entsprechenden Ersatzartikel anzubieten, sondern vielleicht eher 'n Ergänzungsprodukt. Ähm, genauso das Thema Ratgeber. Ähm, ein, beispielsweise ein, ähm, Rasenmäher braucht vielleicht eher noch mal, ähm, 'ne Verlinkung zu 'nem Ratgeber, wo wir dem Kunden mitgeben können, ähm, was eigentlich wichtig ist, welche verschiedenen Rasenmähertypen es gibt, ähm, und was der perfekte Rasenmäher für deinen Garten ist, ähm, als es vielleicht bei, ähm, dem Geschirr der Fall ist oder so. Äh, auf der anderen Seite, die Kollegen aus dem Onlinemarketing brauchen natürlich hierfür, ähm, für die Newsletter Information, welche Inhalte da besonders relevant sind. Also, natürlich sind es dann die Angebotsartikel, aber entsprechend kann man dann ja auch, wenn es eben die zielgruppenspezifische Ausspielung geht, ähm, hier natürlich unterschiedliche Inhalte noch mal mit reingehen oder eben grade, wie ich sagte, Ratgeber beispielsweise verlinken, ähm, wenn es zum Beispiel um das Thema Baumarkt geht und wir jetzt grade, ähm, Akkubohrer im Angebot haben, kann man dann natürlich auch hergehen und dem Kunden hier diesen Mehrwert geben und sagen: „Übrigens, wir haben ja auch 'n Ratgeber zum Thema, wie bohre ich eigentlich 'n richtiges Loch ins Band, ähm, um einfach dem Kunden hier noch mal, ähm, ja, diesen Mehrwert an Informationen mitzugeben. Genauso auch, auf welchen Kanälen bewegt er sich denn? Ist es 'n Kunde, der vielleicht eher mobil unterwegs ist und eher jetzt die Pushnachricht braucht, als halt irgendwie den Newsletter, den er dann am Ende des Tages sowieso nicht sieht. Ähm, welcher Content ist kaufunterstützend und welcher Sprachstil ist für diesen Kunden jetzt richtig? Es gibt eben, ähm, Kunden, die sind dann vielleicht wirklich eher emotional erreichbar, wenn eben wirklich auch die, ähm, Bildsprache und aber auch wirklich die Texte emotional sind. Oder es gibt natürlich auch Kunden, die brauchen das eher faktenbasiert. Und auch hier ist es natürlich produktspezifisch, aber eben auch wirklich sehr kundenspezifisch. Genau, ich hab euch jetzt mal 'n Beispiel mitgebracht, um das Ganze son bisschen greifbarer zu machen. Ähm, ich möchte das Ganze mal an dem Use Case der Mutter durchspielen, ähm, als exemplarisches, äh, ja, als exemplarisches Beispiel an der Stelle. Ähm, wir haben hier den, die Kundengruppe Mutter, ähm, von selbst erklärend Frauen, ähm, im Alter von fünfundzwanzig bis neununddreißig. Das ist jetzt eben beispielsweise eine Gruppe, die sehr stark vertreten ist. Wir erkennen diesen Kunden daran, dass, ähm, Kinderkleidung und Spielzeug eingekauft wird. Wir haben jetzt dann schon durch unseren Research rausgefunden, also durch die Kundenbefragung, dass, ähm, Zertifikate 'ne sehr große Rolle spielen. Das heißt, es ist eben sehr wichtig, ähm, dass jetzt dieser, äh, diese Kindermode beispielsweise aus Biobaumwolle ist oder dass das, äh, Spielzeug irgendwie FSC zertifiziert ist. Ähm, genauso ist es relevant, wie die Produktbewertungen sind und grundsätzlich wird eben auch sehr viel Wert auf die Meinung anderer gelegt. Also das ist eben auch noch mal 'n ausschlagendes Kaufkriterium. Ähm, grundsätzlich ist diese Kundengruppe auch sehr affin für Werbeaktionen oder eben auch Rabattaktionen. Ähm, der Kunden-, ähm, Job, also wir arbeiten bei uns, ähm, mit der Methode der Kundenjob. Das heißt, welche Intention verfolgt dieser Kunde eigentlich mit dem Kauf? Ist in diesem Fall der Mutter jetzt, ähm, eben ohne Probleme und ohne Hintergedanken, günstige Kinderkleidung kaufen zu können, also ohne dass die sich jetzt Sorgen machen muss, dass die Qualität nicht stimmt, ähm, oder es zu unwürdigen Verhältnissen hergestellt wurde beispielsweise. Und das Ganze soll natürlich aber auch, ähm, süß aussehen und entsprechend schöne Designs haben. So, und, ähm, bei dieser Kundin wissen wir eben, die ist wirklich sehr empfänglich dafür, ähm, emotional angesprochen zu werden. Das heißt, ähm, hier eben auch mit viel Bildern und, ähm, emotionalem Sprachstil zu arbeiten. Wir wissen auch durch ihr Kaufverhalten, dass sie, ähm, eigentlich so gut wie immer mobile einkauft oder zumindest in 'nem sehr, sehr hohen Anteil, ähm, dass eben auch die App vorhanden ist, dass grundsätzlich viel Social Media genutzt wird, ähm, und eben auch eine Affinität zu Produkten aus Küche und Dekoration besteht. So, und da fangen wir mit diesen Informationen jetzt an. Ähm, beispielsweise ist es an der Stelle wichtig, das Thema Zertifikate herauszustellen. Also vielleicht noch mal deutlich wichtiger als bei anderen Artikeln. Das heißt, ähm, das wäre jetzt für unser, ähm, Produktmanagement schon mal wichtig zu wissen, dass auf der PDP entsprechend die Zertifikate auch, ähm, prominent rausgestellt werden sollen. Genauso aber ist es dann auch wichtig, dass in 'nem Newsletter beispielsweise, der eben jetzt an, ähm, an Mütter ausgespielt wird, ähm, hier eben diese entsprechende Informationen mitzugeben. Dass diese Kundinnen eben sofort weiß, okay, das ist jetzt, ähm, alles biozertifizierte Kinderkleidung, die mir in diesem Newsletter gerade angezeigt wird. Genauso ist es dann natürlich sinnvoll, mit emotionalen Baby- und Kinderbildern zu arbeiten, damit einfach da direkt, ähm, auf der emotionalen Schiele die, ähm, ja, die Kundenbindung erhöht werden kann. Ähm, wir wissen auch, dass diese Kundin, ähm, eben- Zweitausendein häufig abends einkauft und das Ganze dann eben auch per Mobile. Das heißt, wir schicken dann halt eher abends eine Push Nachricht zu ihr, wenn sie auf der Couch sitzt, nachdem sie die Kinder ins Bett gebracht hat und dann eben noch mal Zeit hat, um ein bisschen zu stöbern, statt eben den Newsletter morgens, wenn sie in der Hektik ist und die Kinder in die Schule bringt und eh gar keine Zeit hat, sich jetzt irgendwas anzugucken und bis abends den Newsletter längst wieder vergessen hat. Das heißt, hier spielt natürlich das richtige Timing auch eine extrem große Rolle. Genau. Zudem, wenn wir dann eben wissen, okay, da besteht eben auch eine Affinität zu Küchenhelferleien oder eben wirklich Verschönerung der Wohnung, sind das natürlich auch Produkte, die zudem auch in einem Newsletter mit angepriesen werden können, selbst wenn die jetzt eben nicht gerade in einer Aktion sind beispielsweise. Also wir arbeiten ja auch sehr viel mit Aktionsartikeln, sondern eben hier auch wirklich nochmal dann auf unser Dauersortiment verweisen können, damit diese Kunden dann eben auch entsprechende Haushaltshelferleihen beispielsweise angeboten bekommen und eben versteht, dass wir eben auch mehr haben als jetzt nur diese Kinderkleidung, die sie bei uns kauft und eben auch wirklich Artikel haben, die im täglichen Leben auch nochmal helfen können. Genau, die ganz große Kür ist dann natürlich was wie die Baby Journey, wo wir jetzt beispielsweise bei einer Kundin, die Schwangerschaftsmode kauft, dann eben wissen, okay, die erwartet wohl offenbar ein Kind und entsprechend darauf hin auch schon Dinge zusammenstellen können wie liebe Kundin, wir haben für dich zusammengestellt, was brauchst du alles für deinen Krankenhausaufenthalt bei der Geburt? Hier haben wir ein Baby Starter Kit für dich. Das sind die Dinge, die dein Kind als allererstes braucht, oder eben dann, wenn wirklich auch Kinderkleidung eingekauft wird, kann man dann ja eben auch entsprechend sehen, ist es jetzt irgendwie der Babystrampler und kann dann eben daraus ableiten, okay, irgendwann muss dann ja der erste Geburtstag anstehen. Das sind Geschenkideen für den ersten Geburtstag deines Kindes, das kannst du zur Einschulung nutzen und so weiter und so fort. Also da lassen sich ja zig Use Cases ableiten, die entsprechend auf diesen Informationen aufgebaut werden können. Der eine oder andere denkt sich jetzt wahrscheinlich, ja, was ist denn mit dem Thema Personalisierung? Daran arbeiten wir selbstverständlich auch. Wie ihr wisst, ist das aber deutlich komplexer. Und parallel, bis wir soweit sind, arbeiten wir eben mit dieser Segmentierung und diesen Zielgruppen als Vorstufe. Genau, und wenn wir dann eben soweit sind, geht es natürlich darum, das Ganze dann zu vertesten. Ihr wisst es sicherlich alle, auch bei euch wird es so sein, dass die Teams sehr ausgelastet sind und gerade das Vertesten auch vor allem in den ersten Phasen, wo wir noch keine Ergebnisse sehen können, ist natürlich extrem aufwendig. Das heißt, hier braucht man eben auch wirklich dann einen Fachbereich, der dazu bereit ist, diesen Aufwand auf sich zu nehmen, um das eben einmal zu vertesten. Hier macht es natürlich Sinn, dann eben erstmal mit Kollegen ins Gespräch zu gehen, die sowieso schon Interesse daran gezeigt haben und hier entsprechend diese Ressourcen auch zur Verfügung stellen, um dann eben hier Use Cases abzuleiten und die A/B zu vertesten. Und sobald eben die ersten Ergebnisse da sind und wir eben auch sehen, dass dadurch tatsächlich mehr Umsatz generiert werden kann oder tatsächlich auch die Loyalität von Kunden erhöht werden kann, dann mit diesen Ergebnissen im Unternehmen weiter zu anderen Fachbereichen zu gehen und das eben dann pro Fachbereich das Potenzial aufzuzeigen. Genau. Und dann bleibt mir eigentlich nur noch am Ende das Zitat, das hier von dem Ökonomen Peter Drucker einmal genannt wurde. Das trifft es für mich sehr gut auf den Punkt. Marketing heißt, das ganze Geschäft mit den Augen des Kunden zu sehen. Und genau darum geht es tatsächlich, sich wirklich in den Kunden hineinzuversetzen, die Kundenbrille aufzuziehen und zu verstehen, was bewegt meinen Kunden und was kann ich ihm eigentlich Gutes tun, um ihn eben weiterzuhalten, um die Loyalität zu stärken und das eben entsprechend dann in Marketingaktivitäten umzusetzen. Und damit bin ich tatsächlich auch schon durch. Etwas schneller als gedacht, aber mehr Zeit für Fragen. Danke euch. Datenstrategie. Total spannend, was ihr heute schon alles umsetzt. Jacqueline, starten wir vielleicht direkt mal in das Thema der Datenerhebung. Du hast, wie wir so schön sagen, diese Zero Data Strategy ein Stück weit aufgezeigt. Das heißt, dass ihr auch wirklich über Befragungen Daten erhebt, was ich total spannend finde, weil in Zeiten der Datenschutzpolitik, die ja immer reglementierter wird und Nutzer freiwillig Daten zur Verfügung stellen, ist das mit Sicherheit ein valides Mittel, weiterhin mit Daten zu arbeiten. Meine Frage dahingehend ist, bedient ihr euch auch Third Party Data oder reduziert ihr das Ganze auf Daten, die ihr letztendlich als First Party Data gesammelt habt und Zero Party Data, die ihr bei den Kunden erhebt? Und bei der Erhebung würde mich interessieren, in welcher Intensität und in welcher Frequenz erhebt ihr diese Daten? Weil bei erhobenen Daten natürlich immer auch die Schwierigkeit der Aktualität existent ist. Die Daten sind ja nur in dem Moment der Erhebung sehr frisch. Außer es werden Daten erhoben, die einfach eine etwas längere Lifetime haben. Vielleicht kannst du zu diesem Themenkomplex noch mal ein bisschen was erzählen. Ja, sehr gerne. Also grundsätzlich nutzen wir alle genannten Mittel. Das heißt, wir erheben sowohl die Daten selber als auch tatsächlich extern und arbeiten hier auch mit Agenturen zusammen. Es kommt aber immer so ein bisschen auf den Use Case drauf an und welche Informationen wir jetzt brauchen. Grundsätzlich unsere interne Datenerhebung läuft permanent. Also wir haben. Eben unsere Kundenzufriedenheitsbefragung, die tatsächlich auch täglich an die Kunden rausgeht. Ähm, und wir erheben hier wirklich immer tagesaktuelle Daten, erstellen dann eben entsprechend daraufhin auch immer Monatsreports beziehungsweise schauen uns das natürlich auch auf einer wöchentlichen Basis an, erkennen hier dann eben auch entsprechend sofort, wenn sich Änderungen ergeben, wenn Unzufriedenheiten auftreten, ähm, ja, beispielsweise durch Lieferverzögerungen oder so und, ähm, sind hier eben auch sehr eng mit dem Kundenservice im Austausch, um da entsprechend auch sofort mitzubekommen, wenn beim Kunden vielleicht mal was eben nicht gut funktioniert. Aber genau, also da sind wir sehr, sehr eng. Wir nutzen auch verschiedene Touchpoints. Das heißt, ähm, wir haben ja eben möglichst nah am Erlebnis des Kunden zu sein, verschiedene Touchpoints, wo wir eben dann auch die Daten erheben. Also sei es eben auf der Danke-Seite nach dem Kauf, um hier eben nach dem Kauferlebnis, also wirklich, wie hat sich der Kunde auf der Seite zurechtgefunden? Wie einfach war der Bestellprozess? Ähm, bis eben hin zu 'nem Mailing. Wenn wir wissen, der Kunde hat gerade sein Paket erhalten, dann bekommt er eben automatisch getriggert eine Mail: „Bitte eben den Lieferprozess und das Produkt zu bewerten" ja genau und, ähm, natürlich eben das Ganze auch noch mal für den Retourenprozess und das Erlebnis mit dem Kundenservice. Klasse, vielen Dank. Jacqueline, ähm, vielleicht auch für viele unserer Zuschauer spannend: Wie schafft ihr es, eure Umfragen, du hast NPS oder oder Kundenzufriedenheitsumfrage gerade auch noch mal angesprochen. Wie schafft ihr es hier, ähm, eine hohe Anzahl an Nutzern zu animieren, mitzumachen? Incentiviert ihr das Ganze oder wie ist da euer Vorgehen, einfach eine sehr, sehr hohe Quote auch zu produzieren? Also tatsächlich haben wir hier auch verschiedene Tests gemacht und haben eben auch das Ganze schon mal incentiviert ausgespielt, haben festgestellt, das hat eigentlich tatsächlich keinen großartigen Unterschied gemacht. Wir sehen zwar schon, dass eben auch der Teilnehmerkreis ungefähr zehn Jahre älter ist als tatsächlich unser Kundenstamm ist. Das muss man natürlich dann auch noch mal berücksichtigen. Grundsätzlich passt es aber. Wir haben natürlich dann eben die Daten der Kunden gegengelegt zu unserem tatsächlichen, also der Befragung. Die Kunden, die an der Befragung teilgenommen haben, den tatsächlichen Kundendaten gegenübergelegt, haben geschaut, wie unterscheiden die sich von Alter und Geschlecht, vom, ähm, Käufertyp, also wie häufig kauft dieser Kunde, und haben dann schon gesehen, das passt eigentlich sehr, sehr gut, wirklich nun mit dieser Verschiebung ungefähr zehn Jahre nach hinten. Und, ähm, haben natürlich aber auch einen höheren Anteil an loyalen Kunden, die an der Befragung teilnehmen, was ja selbsterklärend ist. Und das sind natürlich Dinge, die muss man dann noch mal berücksichtigen in der Interpretation der Daten. Grundsätzlich scheinen wir aber einfach sehr, ähm, ja Feedback-freudige Kunden zu haben. Also wir haben tatsächlich eine Response-Quote, ähm, immer zwischen fünf und zehn Prozent und das ist natürlich extrem hoch. Bei der Kundenanzahl, die wir haben, kommen so natürlich einfach auch sehr viele Kunden zusammen. Ist natürlich aber auch immer so ein bisschen länderabhängig. Du hattest ja vorher auch im Einleitungstext schon gesagt, wir sind aktuell in sieben Ländern mit dem Onlineshop live. Ähm, davon ist Deutschland natürlich als unser Fokusmarkt das größte Land. Da kriegen wir natürlich das meiste rein. Ähm, entsprechend können wir dann aber eben diese Informationen, die wir eben auch von unserem Fokus-Fokusmarkt haben, auch auf die anderen Länder dann noch mal runterbrechen. Also das heißt, hier haben wir halt in Summe einfach sehr viel Kundenfeedback. Natürlich muss man darauf achten, dass es auch noch mal marktspezifische Unterschiede gibt. Also der technische Kunde hat natürlich nicht die gleichen Anforderungen, wie es ein Deutscher. Das muss natürlich berücksichtigt werden. (Störgeräusche) In Summe haben wir da aber einfach durch diese hohe Masse an Kunden, die wir haben, entsprechend genügend Responses jeden Monat. Hey, klasse. Vielleicht abschließende Frage hierzu noch mal. Gegebenenfalls existieren dort auch schon bei euch Tests. Habt ihr, äh, auch Umfragen oder die Umfragesysteme mal auf Konversationsbasiertes Umfrage-Stilmittel umgestellt? Bedeutet, ähm, im Chat-Verfahren letztendlich über einen Chatbot Umfragedaten zu erheben? Oder erhebt ihr eure Umfragen eher klassisch ohne direkte Interaktion miteinander? Also aktuell ist es tatsächlich, ähm, der klassische Weg ohne Interaktion miteinander. Ähm, wir haben aber auch hier schon erste Pläne, das Ganze auch noch mal anders zu vertesten und wirklich in die Kommunikation mit dem Kurzen zu gehen. Ähm, das wird jetzt wahrscheinlich dann in diesem Jahr, in '22 dann passieren. Ähm, grundsätzlich ist es aktuell aber noch der klassische Weg. Okay, spannend. Jacqueline, sprechen wir so ein bisschen über euren Tech Stack, äh, soweit du das kannst. Ihr habt innerhalb der, der Lidl ja auch in den letzten Monaten in Stack IT oder StackIT, je nachdem, wie man es ausspricht, ein europäisches Cloud Unternehmen oder ein Hyperscalier wird dort aufgebaut, was ich total gut finde, weil es viel zu wenige europäische Hyperscalier gibt. Ähm, ihr erhebt sehr viele Daten und diese Daten müssen natürlich auch verarbeitet werden. Kannst du so ein bisschen zu eurem Tech Stack erzählen, mit dem du und dein Team auch regelmäßig arbeitet? Ähm, ja, also... Ja, es ist natürlich jetzt ein Thema, über das ich tatsächlich nicht so richtig viel sprechen kann an der Stelle. Ähm, grundsätzlich ist es bei mir mit meinem Team natürlich so, dass wir, ähm ja, einfach grundsätzlich, also beziehungsweise andersherum... Wir als Unternehmen arbeiten natürlich daran, dass wir die Daten, die erhoben werden, eben auch ganzheitlich nutzen können, was aktuell einfach so noch nicht der Fall ist. Ne, also du hast davor auch schon gesagt, es gibt datenschutzrechtliche Themen, die da erst mal geklärt werden müssen. Ähm, wir haben ja auch mehrere Unternehmen, die unter unserer Gruppe laufen. Ähm, gerade auch das Thema Lidl Plus wurde ja auch schon erwähnt und da arbeiten wir natürlich daran, dass wir eben ganzheitlich diese Daten auch nutzen können, um eben auch diese dreihundertsechzig Grad Kundenansicht dann- Irgendwann zu erhalten. Ähm, ja, aber so richtig viel mehr dazu kann ich dir aktuell nicht sagen, ha. Nachvollziehbar. Das heißt, aber eure Datenstrategie ist schon letztendlich umfänglicher, dreihundertsechzig Grad ganzheitlich und das, das ist da, geht ja auch schon ausreichend. Jacqueline, sprechen wir noch mal über das Thema Direct Marketing. Du hast ja auch im Rahmen der Individualisierung, äh, der Kohorten und der Zielgruppen sehr stark auf das Thema Newslettering referenziert, wo ihr, ähm, ja auch durchaus einige Individualisierungsmöglichkeiten vornehmt. Ähm, findet eine Individualisierung oder eine Dynamisierung, Personalisierung, you name it, auch schon auf der Webseite als solche statt? Oder sagt ihr das, das machen wir aktuell nur im Direct Mailing, äh, Channel? Ähm, dazu gibt es tatsächlich erste Tests, an denen wir gerade arbeiten. Ähm, da findet schon was statt. Da sind wir dran. Ähm, aktuell ist es noch nicht in Nutzung, sondern eben wie gesagt in der Vertestung. Ähm, ich gehe aber davon aus, dass wir da in diesem Jahr 'n sehr großen Schritt nach vorne machen werden, das Ganze auch on site ausspielen zu können. Ja. Okay, gut. Ja, letzte Frage, Jacqueline. Das, das interessiert uns natürlich auch total brennend. Was sind deine Trends zwanzig zweiundzwanzig, was dein, dein Metier und deine Branche betrifft? Womit glaubst du, werdet ihr euch oder insgesamt die Branche intensiver zwanzig zweiundzwanzig beschäftigen? Ja gut. Also ich glaube tatsächlich, dass es, ähm, sehr, sehr viel das Thema, aber das ist es ja auch schon seit längerem, das Thema Personalisierung sein wird. Eben wirklich, ähm, dieses Thema auch Kundenfokus. Also das ist natürlich auch was, womit wir uns jetzt gerade im Team extrem stark beschäftigen. Es gibt sehr viele Unternehmen, die sich auf die Fahne schreiben, kunzentriert zu sein und das, am Ende des Tages, wenn man es dann genauer anschaut und vor allem auch Entscheidungen anschaut, dann eben doch nicht sind und eben da, dann doch immer so ein bisschen kurz gedacht wird und der Umsatz, ähm, doch dann vorneweg gestellt wird und nicht langfristig genug gedacht wird in, in Thema, ähm, Kundenbindung. Ähm, ich glaube, das ist tatsächlich was, was auch noch mal die Branche stark beschäftigen wird, wirklich das Thema ehrliche Kundenorientierung. Ähm, ja und auch tatsächlich, was wir gerade auch schon besprochen hatten, so das Thema, ähm, ja, Data Lake dreihundertsechzig Grad Kundenansicht, um eben wirklich, ja, die vollumfängliche Information zum Kunden zu haben und eben diese Daten auch entsprechend wirklich nutzen zu können, weil das ist auch ein sehr, sehr großes Problem mit eben wirklich einer sehr komplexen IT Landschaft, die eben auch historisch gewachsen ist, wo eben erstmal sehr viel Basis geschaffen werden muss, um überhaupt Start nutzen zu können. Ich glaube, das ist eher auch wirklich was, was, ähm, vor allem uns und unser Unternehmen noch mal jetzt dieses Jahr sehr viel beschäftigen wird. Okay, wunderbar. Ähm, dazu vielleicht noch eine erweiterte Frage, Jacqueline, das Thema Customer Experience. Ist das bei euch noch mal ein eigenes Team, weil es ja auch direkte Implikationen letztendlich, ähm, sehr starke Implikationen auf euren Bereich hat? Oder bildet ihr diesen Bereich letztendlich auch mit ab? Also tatsächlich ist mein Team, ähm, Teil des Customer Experience Bereichs. Das ist bei uns so strukturiert, dass eben wirklich ein ganzer Bereich Customer Experience abdeckt. Da ist eben mein Team mit drin, ähm, da ist aber auch das Online-Marketing mit drin und eben auch wirklich die Teams, die sich um die Gestaltung des Onlineshops kümmern. Okay, sehr schön. Vielen Dank, Jacqueline. Ich brauche euch eigentlich nicht, äh, Erfolg wünschen. Ich, ich glaube, ihr seid schon sehr, sehr erfolgreich und, äh, bedanke mich für diesen sehr, sehr tollen Talk und diese deepen Insights. Ich hab wieder jede Menge lernen können und sag erstmal herzlichen Dank aus dem OMKW Studio hier aus Berlin. Sehr, sehr gerne. So, liebe OMKW Audience, ich hoffe ihr habt jetzt, äh, jede Menge lernen dürfen. Ich für mich kann sagen, dass ich jetzt auf jeden Fall etwas schlauer bin, wie die Lidl Digital mit dem Thema Daten umgeht. Wir gehen jetzt in eine zehnminütige Pause und sehen uns dann nach der Pause wieder. Bis dahin alles Gute. (Musik)
Automatisch erstellt & redaktionell aufbereitet — kann vereinzelt Fehler enthalten.
