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Die Kundensegmentierung ist tot – lang lebe die Kundensegmentierung

Jürgen GallerDas höchste Gut eines Werbetreibenden ist heutzutage das Wissen über die Bedürfnisse und Interessen potenzieller Kunden und Befürworter seiner Marke. Da diese ganz unterschiedlich gestrickt sein können und eine Vielzahl von Präferenzen bezüglich einer optimalen Ansprache haben, sollten Werbetreibende möglichst präzise segmentieren, um den Nutzer an dem Punkt der Customer Journey abzuholen, an dem er sich gerade befindet und nicht an dem Punkt, an dem sie ihn gern (bereits) hätten.

Das Gießkannenprinzip hat ohnehin ausgedient und der Trend geht ganz eindeutig in Richtung Hyperpersonalisierung. Daher ist immer wieder zu hören, dass Kundensegmente angesichts der neuesten technologischen Möglichkeiten ebenfalls der Vergangenheit angehören. Dies ist allerdings ein Irrtum, denn auch wenn es mittlerweile möglich ist, den richtigen Nutzer, zur richtigen Zeit, auf dem richtigen Endgerät anzusprechen, bleiben Segmente sinnvoll. Sie liefern nämlich auf der darüberliegenden Ebene wertvolle Orientierung – auch und vor allem bei der Planung von Kampagnen. Oder anders ausgedrückt: Ohne eine sinnvolle Segmentierung weiß auch die beste Technologie gar nicht, wo sie anfangen soll!

Worauf sollten Werbetreibende achten?

Ein Kundensegment ist nicht für jeden Werbetreibenden gleich aufgebaut. Während für ein Unternehmen eine Clusterung nach Attributen wie Alter und Geschlecht sinnvoll sein mag, könnte es für ein anderes sogar kontraproduktiv sein. Zunächst sollten Werbetreibende sich folgende Fragen stellen:

• Wer ist mein Kunde? (Demografische Informationen wie Einkommen und Familienstatus, aber eben auch Geschlecht und Alter)

• Wie tritt der Kunde an meine Marke bzw. mein Angebot heran? (Vergleicht er Anbieter? Hat er sich bereits zum Kauf entschieden? Ist er bereits Bestandskunde?)

Welche Möglichkeiten zur Segmentierung gibt es?

Bei der Erstellung eines Segments, auf das man die Ansprache abstimmen möchte, sollte der Fokus also auf eine saubere Definition gelegt werden. Für Onlinekampagnen haben sich neben der Nutzung von Werbung auf Suchmaschinen drei Wege zur Erstellung der Segmente bewährt:

1. Erstellung der Segmente auf Basis von Nutzerprofilen
Hier wird davon ausgegangen, dass die Affinität zur Botschaft einer Kampagne hauptsächlich durch die Merkmale in den Attributen der Profile gegeben ist. Die beliebtesten Attribute sind nach wie vor Alter und Geschlecht. Ergänzend kommen oft Einkommen und Nutzerinteressen zum Einsatz.
Eine moderne Data Management Plattform (DMP) erlaubt es, Segmente durch eine große Auswahl an Attributen zusammen zu stellen, sowie probabilistisch (durch Algorithmen) berechnete Daten mit harten Kundendaten zu kombinieren.

2. Erstellung der Segmente auf Basis von besuchten Inhalten
Hierbei wird das Interesse des Benutzers an einer Kampagne durch den Konsum von thematisch ähnlichen oder passenden Webinhalten in der Vergangenheit abgeleitet. Letztlich basiert auch ein „Retargeting” auf diesem Prinzip. Intelligente DMPs erlauben für die Segmentbildung nicht nur die gezielte Auswahl einer Liste von relevanten Webseiten, sondern ermöglichen auch die wesentlich effizientere Eingabe von Schlüsselwörtern zur automatischen Identifikation von geeigneten Inhalten.

Beide Arten der Segmenterstellung haben ihre Berechtigung und werden weiterhin zum Einsatz kommen. Einige DMPs ermöglichen sogar die Kombination aus den oben genannten Wegen - sozusagen das Beste aus beiden Welten!

3. Erstellung der Segmente mithilfe von künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz erlaubt eine dritte Weise der Segmenterstellung, nämlich der vollautomatischen Optimierung eines Segments. Bei dieser Methode wird eine sogenannte Seed-Audience, eine Art Ausgangssegment, nach einer der oben beschriebenen Vorgehensweise erstellt. Davon ausgehend lernt ein Machine-Learning-Algorithmus, welche Art von Benutzer besonders oft mit der Kampagne interagiert hat. Daraus kann der Algorithmus selbstständig täglich das Segment optimieren und für die Kampagne im Zielsystem, dem Ad Server, aktivieren. Das Resultat ist oft eine Verbesserung der Kampagnenperformance im Vergleich zu den oben beschriebenen, traditionellen Methoden. Aufgrund der Effizienzsteigerung und Aufwandsverringerung kann man davon ausgehen, dass künstliche Intelligenz in Zukunft häufiger zurate gezogen wird, wenn es um die effiziente Erstellung von Segmenten geht.

Bei der Evaluierung einer Data Management Platform für eine langfristige Zusammenarbeit sollte also darauf geachtet werden, dass alle Arten der Segmenterstellung möglich sind. So können Sie je nach Bedarf und Situation die für Sie beste Option wählen oder sogar kombinieren.