SAS Next Best Offer

Eine ganzheitliche Kundensicht auf Basis historischer und aktueller Kundendaten, unterstützt durch eine moderne Customer-Intelligence-Software, erhöht die Akzeptanz und die Abschlusswahrscheinlichkeit und erlaubt eine inhaltlich konsistente Kommunikation über alle Kanäle.

äglich werden Konsumenten von tausenden Werbebotschaften überflutet. Aber nur ein Bruchteil der Botschaften schafft es auch, sie wirklich zu erreichen. Der Grund: Werbung wirkt nur, wenn sie für den Adressaten relevant ist. Aber was ist für Kunden von Bedeutung und vor allem zu welchem Zeitpunkt? Antworten liefert das Prinzip »Next Best Offer« (NBO) – eine konsequente Weiterentwicklung des klassischen Direktmarketings. Die Auswahl der Angebote, die auf Akzeptanz stoßen und eine hohe Abschlusswahrscheinlichkeit aufweisen, übernimmt dabei eine moderne Customer-Intelligence-Software. Diese ermöglicht eine ganzheitliche Kundensicht auf Basis historischer und aktueller Kundendaten.

Mit NBO bekommt jeder Kunde genau das Angebot, das für ihn relevant ist. Und Relevanz sorgt schlussendlich für Akzeptanz. Klassisches Dialogmarketing verliert dies allerdings zu oft aus dem Blickwinkel: Es gelingt hier nur bedingt, dem Relevanzanspruch immer gerecht zu werden. Der Hauptgrund: Meist ist der Zeitpunkt der Kundenansprache willkürlich und vor allem nicht kundenbezogen gewählt. Darüber hinaus sind die Auswahlkriterien für ein Angebot häufig subjektiv und stark abhängig von den Erfahrungen des zuständigen Kampagnen-Managers geprägt. Der individuelle Lebenszyklus eines Kunden findet dabei keine oder nur geringere Beachtung. Manche Kampagnen verlangen zudem eine bestimmte Auflagenhöhe, das heißt eine Mindestanzahl von Adressaten. Die Folge: Quantität ist wichtiger als eine optimale Kundenselektion. Der Relevanzanspruch bleibt hier auf der Strecke.

NBO geht einen anderen Weg, der mehr Erfolg verspricht. Hier wird aus einem breiten Spektrum an bestehenden Angebote und Kampagnen das für den jeweiligen Kunden am besten passende ausgewählt. Dies impliziert einen fundamentalen Paradigmenwechsel im Vergleich zum klassischen Marketing: Nicht mehr die einzelne Kampagne steht im Zentrum der Betrachtung, sondern der Kunde an sich. Zwar verpflichtet sich auch das Dialogmarketing diesem Perspektivwechsel, NBO verfeinert es aber erheblich. Die Entscheidung, Kunden mit einem bestimmten Angebot anzugehen, erfolgt nun strikt auf Grundlage von vorliegenden validen Kundeninformationen. Diese geben, natürlich im Rahmen der Datenschutzrichtlinien, Auskunft über bisheriges und aktuelles Kundenverhalten. Dabei kann es durchaus sein, dass Kunden für die geplante Kampagne nicht relevant sind und deshalb auch nicht mit dem entsprechenden Angebot bedacht werden.

Um NBO umsetzen zu können, ist im ersten Schritt eine Vielzahl von Daten nötig. Diese lassen sich mit Customer-Intelligence-Lösungen, wie sie etwa SAS anbietet, gewinnen. Zusätzlich ist es mit der Software möglich, Kampagnen zu selektieren und Erfolge zu messen. Dafür sind umfangreiche und permanente Analysen der bestehenden Datenbasis notwendig: Sie sind die Grundlage, um die Planung und den Verlauf von Marketingkampagnen korrekt zu interpretieren und zu prognostizieren.

Dies geschieht mithilfe von automatisierten, adaptiven Data-Mining-Verfahren. Relevante Informationen, verborgene Hintergründe und Zusammenhänge in den Kundendaten werden so identifiziert und in individuellen, stets aktuellen Modellen abgebildet. Zunächst erfolgt die Auswertung historischer Transaktions-, Angebots- und Reaktionsdaten: So können empirisch belegte Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen einem Angebot und dem daraus resultierenden Erfolg oder Misserfolg aufgedeckt werden. Auf diese Weise lassen sich zudem individuelle Affinitäts-Scores oder Abschlusswahrscheinlichkeiten für Produktempfehlungen erstellen. Die Höhe der jeweiligen Scores gibt Auskunft darüber, mit welchem Angebot beispielsweise morgen bei einem Kunden die besten Erfolgsaussichten bestehen.

Mit den Affinitäts-Scores können zum Beispiel Callcenter-Agents während eines Kundengesprächs individuell passende Angebote unterbreiten. Aber auch anderweitig lassen sich die Scores gewinnbringend einsetzen. Einerseits erlauben sie eine automatisierte Kundenselektion: So wird etwa festgelegt, dass nur Kunden mit einem entsprechenden Mindestscore spezielle Mailings erhalten. Die Erfolgsaussichten sind bedeutend höher, da nur Kunden angesprochen werden, für die das Angebot relevant ist. Somit sinkt auch die Cost per Order spürbar, weil verhältnismäßig mehr Reaktionen zu erwarten sind.

Andererseits kann der Score eines Kunden auch als Auslöser für Anlasskampagnen dienen. Dafür ist es allerdings notwendig, dass die Daten im System stets aktuell sind. Denn bei dieser Variante werden positive Veränderungen des Scores als Anlass für eine Ansprache genommen. Es findet also eine zeitnahe Kontaktaufnahme statt, sobald beim Kunden gestiegene Affinitätswerte zu einem Angebot festzustellen sind. Datenanalysen sollten deshalb laufend aktualisiert werden. Es empfiehlt sich, die wöchentlich oder gar täglich erhobenen Transaktions- und Kundenkontaktdaten als Grundlage aktualisierter Affinitäts-Scores zu nutzen. Nur aktuelle Scores können zum Erfolg führen!

Moderne Customer-Intelligence-Software ermöglicht die Abstimmung vieler Kampagnen aufeinander hinsichtlich ihrer Zielgruppen und der Relevanz für den einzelnen Adressaten. Verbunden mit NBO bringt dies zwei wichtige Vorteile. Zum einen wird auf diese Weise eine unternehmensweite Gesamtkampagnensicht ermöglicht. Dies eröffnet die Chance, die Kundenansprache über alle Kanäle konsistent und zentralisiert zu steuern. Zum anderen berücksichtigt die Software auch verschiedene Zielstellungen, strategische Vorgaben, etwa bei der Etablierung neuer Vertriebsgebiete oder operative Restriktionen, wie Kapazitätsvorgaben für das Fulfillment.

Bei NBO, wie auch beim Dialogmarketing, gilt »zuhören, verstehen, antworten«. Nur wer einem Kunden ausreichend Aufmerksamkeit schenkt, kann dessen Bedürfnisse identifizieren und die aktuelle Lebenssituation einschätzen. Customer-Intelligence-Software hilft beim Sammeln der Daten und der Analyse sowie bei der Interpretation von Erkenntnissen. Damit erschließt sich eine ganzheitliche Sicht auf jeden einzelnen Kunden: Eine inhaltlich konsistente Kommunikation über alle Kanäle wird nun möglich. Marketingaktionen lassen sich dementsprechend ausrichten und optimieren; Kosten können gesenkt und der Response gleichzeitig erhöht werden.

Praxisbeispiel: Optimierung von Marketingaktionen und Kundenservice bei Elion mit NBO

Elion gehört zu den größten Kommunikationsanbietern Estlands. Um das Marketing und den Kundenservice zu verbessern, setzt das Unternehmen erfolgreich Next Best Offer ein. Das Ergebnis: Dem Unternehmen gelang es, seine Marketingausgaben um bis zu 40 Prozent zu reduzieren und die Kampagnenkosten um die Hälfte zu senken. Dafür verwendet Elion eine Customer-Intelligence-Lösung von SAS. Diese liefert dem Unternehmen wertvolles Wissen zu jedem einzelnen Kunden. Entsprechende Informationen erhalten Callcenter-Agents direkt während des Kundenkontakts. So können sie dem Kunden während des Gesprächs das jeweils beste Angebot unterbreiten. Elion hat unter Beweis gestellt, dass eine kundenspezifische Ansprache die Loyalität der Kunden steigert. Die Erfolgsquoten der Kampagnen ließen sich so verdoppeln. Next Best Offer schaffte es zudem, den Kundenservice grundlegend zu verbessern und die Kundenansprache gezielter zu gestalten. So konnte sich Elion im wettbewerbsreichen Kommunikationsanbietermarkt erfolgreich in der Spitze etablieren.

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