Aus dem Leitblick Blog:
Erek Gaudian 16. Mai 2014
Kategorien: AllgemeinLeitblick InsideMarketing

Kunden kennen lernen

Viele Unternehmen wissen häufig gar nicht, welchen Wert ihre alten Adressbestände haben können, wenn man über das entsprechende Know How verfügt, um diesen  Schatz zu bergen.

Dazu ein Beispiel: Einer unserer in den Niederlanden ansässiger Kunde wollte mit seinem Produkt „Urlaub“ gerne stärker auf den deutschen Markt wahrgenommen werden. Die Werbelösung, die er dabei für sich vorgesehen hatte, war eine verstärkte PR- und Öffentlichkeitsarbeit in seinem vermeintlichen Haupteinzugsgebiet Nordrhein-Westfalen und die Schaltung von ganzseitigen Anzeigen in einem überregional agierenden TV-Supplement. Insbesondere die Anzeigenschaltungen waren dabei sehr kostenintensiv. Letztendlich wäre es fast dazu gekommen, dass der Kunde die Werbung auf dem deutschen Markt allein schon aus Kostengründen wieder eingestellt hätte.

Auf unseren Rat hin wurde das Marketing auf eine andere Datengrundlage gestellt. Ausgangspunkt hierfür waren die alten Adressbestände, die in der Vergangenheit nur dafür genutzt wurden, in unregelmäßigen Abständen Mailings zu erstellen mit dem Ziel, auf neue Produktinformationen in Verbindung mit einer Buchungsaufforderung hinzuweisen.

Unser Lösungsansatz:

Eine gründliche Zielgruppenanalyse! Wie funktioniert das auf der Basis bereits vorhandener Adressen?

Ausgehend von einem Häuserbestand von ca. 19,6 Mio. Gebäuden in der Bundesrepublik Deutschland stellt dieser Mikrozensus die kleinste, flächendeckend vollständig verfügbare Datenebene dar. Weiterhin sind Wohnsituation und Wohnumfeld wichtige Merkmale der Soziodemographie. Dabei werden durch Interviews und Hausbegehungen fortlaufend Informationen auf dem aktuellen Stand gehalten. In einer Datenbank werden zum einen die  Hausbegehungsdaten wie zum Beispiel Gebäudealter, Bauweise, Gartenart und -größe, Gestaltungsmerkmale, Pflegezustand, Lage, Straßenart und Regionaltyp sowie zum anderen soziale Schicht, Alter, Familienstruktur, Ausländeranteil (auch differenzierbar nach ethnischen Gruppen), Finanz-, Versicherungs-, Gesundheits-, Telekommunikations-Typologie, Technik-, Medien-Affinität, Konsummuster, PKW-Daten und –Segmente vorgehalten. Im Einklang mit dem Datenschutz sind diese Daten selbstverständlich nicht personalisiert.

Wie kommt man mit dieser Datengrundlage zu einer aussagekräftigen Zielgruppenanalyse?

Man verknüpft eine signifikante Anzahl von Kundendaten mit der Datenbank (Stichprobe > 3.000 Datensätze) und „matched“ diese mit den nicht personalisierten Hausbegehungsdaten. Im Ergebnis erhält man eine detailgenaue Typologie der Personen, die das Urlaubsprodukt bisher in Anspruch genommen haben.

Eine derart exakt beschriebene Zielgruppe lässt sich natürlich dann in der Folge wesentlich einfacher ansprechen als beispielsweise durch ganzseitige Anzeigen in Printmedien.

Und weiter:

Spielt man die frisch gewonnenen Erkenntnisse über die eigene Zielgruppe erneut in die Datenbank ein, erhält man darüber hinaus ein sehr genaues Zielgruppen-Scoring, und man erfährt ganz genau, wo die Zielgruppe über die bestehenden Standorte hinaus verortet ist.Weiß man beispielsweise, dass die „Bestands-Kunden“ bisher aus Neubaugebieten rund um bestimmte Mittel- und Oberzentren stammen, dann lässt sich daraus ableiten wo ähnliche Zielgruppengebiete liegen. Die Werbung kann jetzt zielgenau gesteuert werden, was zur Folge hat, dass es deutlich weniger Streuverluste gibt. Werbung wird auf diese Weise planbar und sehr viel verkaufsorientierter – und nebenbei auch noch günstiger.

Es sind genau diese Schätze, die in zahlreichen Unternehmen häufig noch nicht geborgen wurden. Wenn man sich Expertenwissen bedient, dann erschließt sich eine Vielfalt von neuen Möglichkeiten, Zielgruppen exakt und kostengünstig zu erreichen.

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