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Data Readiness Check
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Datengetriebene Vertriebssteuerung oder „Wer macht das Tor?“

Stefan Bülow, 15. Oktober 2020

Im B2C-Online-Vertrieb ist die Sache klar: Daten und zunehmend auch die Nutzung von Massendaten (Big Data) sind die Grundlage für eine zeitgemäße und erfolgreiche Vertriebssteuerung. Wenn aber weitere Vertriebskanäle und Offline-Marketing genutzt wird, dann bestimmen häufig Erfahrungswerte und das Bauchgefühl der langjährigen Experten die Budgetierung im Marketingmix und die Steuerung der vertrieblichen Aktivitäten. Das geht besser! Auch ein Omnichannelvertrieb und ein breiter Marketingmix lassen sich datenbasiert optimieren.

Modellgrundlage Attribution

Das Zauberwort zur datengetriebenen Optimierung heißt „Attribution“. Bereits Ende der Fünfziger Jahre würde die Attributionstheorie von Fritz Heider formuliert [1]. Die Attribution beschreibt die Zuschreibung psychologischer Effekte oder Motivationen als kausale Ursache für Handlungen. In der Vertriebs- und Marketingsteuerung ist die Zuordnung des Einflusses von Touchpoints (Kundenkontakten) zu kommerziell relevanten Handlungen also einem Kauf bzw. einer Conversion gemeint. In Fußballersprache soll die Frage beantwortet werden, welchen Einfluss die verschiedenen Spieler auf das Erzielen eines Tores haben: Ist es der Stürmer, der den Ball ins Tor schiebt, oder der Spieler mit dem direkten Pass auf den Stürmer oder bereits der Torwart, der eine Lücke für seinem Abschlag nutzt?

Bezogen auf Vertrieb und Marketing lautet die Frage: Ist es das postalische Mailing, die Informationsrecherche auf der Webpage, der Gutschein für die Newsletteranmeldung oder doch der Telefonanruf des Call-Centers, der den Verkauf bewirkt? Eine datengetriebene Optimierung erfordert hier einen Wandel in Vertriebsansatz und Kundenansprache weg von einer groben und statisch-langfristigen Steuerung mit viel Bauchgefühl hin zu einem dynamischen, detaillierten und individualisierten Ansatz.

Eine Umstellung auf datengetriebene Marketing- und Vertriebssteuerung ist nicht in einem Schritt möglich bzw. sinnvoll. Vielmehr gilt es, die einbezogenen Datenquellen sukzessive auszudehnen, durch Analysen sowie Testing zu lernen. Durch messbare Erfolge soll zunehmend das Vertrauen der Organisation gewonnen werden, aus analysegestützten Algorithmen Handlungsempfehlungen und Steuerungen zuzulassen.

Customer Journey Mapping als Startpunkt

Starten sollte die datengetriebene Optimierung mit einem Customer Journey Mapping. Es werden umfassend die unterschiedlichen Customer Touchpoints erfasst und mit relevanten Informationen angereichert. Die Kontaktpunkte und unterschiedlichen Konversionspfade werden zu Customer Journeys verbunden. Da diese Pfade sehr unterschiedlich verlaufen und viele Überschneidungen auftreten, sind genaue Zeit- und Reihenfolgeerfassungen wichtig. Neben technischen Details zur Datenerfassung und einer sinnvollen Datenbankstruktur sind auch Datenschutzanforderungen sicherzustellen:

  • Dokumentations- und Informationspflichten ggü. den Kunden
  • Pseudonyme Erhebung von Onlinenutzerdaten
  • Berechtigte Verwendung von Offlinedaten für anderen Zweck
  • Verwendung pseudonymer Daten zur Verknüpfung von online und offline Daten
  • Sicherstellung Pseudonymität bei Anreicherung mit sonstigen Daten
  • Getrennte Speicherung und beschränkter Zugriff bei Nutzung von Daten verschiedener Konzerngesellschaften

Wenn die Datenstrukturen erfasst, verknüpft und angereichert sind, lassen sich nun statistische Attributionsmodelle aufbauen. Man startet am besten mit einfachen „last-touch“ Modellen (sprich: „der Stürmer schießt das Tor“) und steigert die Komplexität der Modellierung mit jeder verbesserten Version.

Anwendung der Attribution in der Steuerung von Marketing und Vertrieb

Hierdurch wird nicht nur immer präziser der „Wert“ einzelner Touchpoints gemessen, es sind auch weiterführende Analysen und Aussagen für eine Marketing- und Vertriebssteuerung möglich, wie z.B.:

  • Effiziente Budgetallokation auf Kanäle und Kampagnen zur Umsatzsteigerung oder Kostenminimierung
  • Individuelle Ansprache und optimierte Touchpoint-Strecke je Zielgruppe und/oder Produkt
  • Optimierte Frequenz der Kundenansprachen je nach Produkt und Nutzer
  • Optimierte Reihenfolge der Kontaktstrecke je Zielgruppe/Kunde

Um die Fußballanalogie wieder aufzugreifen, helfen Attributionsmodelle nicht nur dabei zu entscheiden, in welche Spieler (Touchpoints/Kanäle) man investieren sollte, sondern auch bei der Planung konkreter Spielzüge (Touchpointstrecken) und dynamischen ad-hoc Entscheidungen zur nächsten Ballabgabe (next best action). Die Ergebnisse von Attributionsmodellen führen häufig zu erstaunlichen Verbesserungen, dennoch sollten sie nur behutsam in die Organisation eingeführt werden. Die komplexen statistischen Modelle sind in der Regel nur für Data Scientists verständlich und brauchen zudem Zeit bzw. große Datenmengen zum „Lernen“, um beste Ergebnisse zu erzielen.  Um die Akzeptanz für ein algorithmusgesteuertes, dynamisches System zu schaffen, empfehlen wir, die folgenden sechs Erkenntnisse bei der Einführung von Attributionsmodellen zu berücksichtigen:

Messbare Erfolge durch Attribution

Erfolge mit der Einführung von Attributionsmodellen lassen sich in Vertrieb und Marketing verschiedener Branchen erzielen. Unsere konkrete Projekterfahrungen in den Bereichen Versicherung (Online und Direkt) und Energievertrieb (B2C-Vertrieb) zeigten schon innerhalb der ersten 12 Monate nach Einführung Effizienzverbesserungen von mehr als 10% in der Marketingeffizienz. Kommen Sie gern auf uns zu, wenn auch Sie Ihre Marketing- und Vertriebssteuerung datenbasiert optimieren möchten!

Quellen

[1] The psychology of interpersonal relations, Fritz Heider, 1958

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