Printwerbung: Das Geheimnis der Analyse und Optimierung für mehr Effektivität

Printwerbung im Digitalzeitalter: Ein unerwarteter Vorteil

Inmitten des Digitalbooms könnte man annehmen, dass Printmedien ihren Glanz verloren haben. Doch im Gegenteil, die fortschreitende Digitalisierung verleiht Print eine besondere Bedeutung. Die ständige Reizüberflutung durch digitale Medien, der Mangel an emotionaler Bindung und die hohe Frequenz von Online-Nachrichten haben bei vielen Kund:innen eine gewisse Online-Ermüdung hervorgerufen. Genau hier setzt der Vorteil von Print an.

Drei Analytische Methoden zur Printoptimierung

Methode 1: Kosteneffizienz durch Verwendung des Customer Lifetime Value

Im vorherigen Abschnitt wurde die Bedeutung von Printwerbung im Zeitalter der Digitalisierung und die Herausforderungen der Effizienz von Printwerbemaßnahmen beleuchtet. In diesem Kontext spielt eine spezifische Methode eine entscheidende Rolle, um Printwerbung kosteneffizienter zu gestalten: der Customer Lifetime Value (CLV).

Der CLV repräsentiert den Gesamtwert, den ein Kunde über die gesamte Dauer seiner Beziehung zu einem Unternehmen generiert. Mit Hilfe von Predictive Analytics kann insbesondere der zukünftig erwartete Kundenwert berechnet und für die gezielte Ausspielung von Printwerbemitteln angewendet werden.

Mit Hilfe des CLV kann der Einsatz von Printwerbemitteln an den potenziellen Wert der Kund:innen angepasst werden, wodurch sichergestellt wird, dass die Marketingkosten in einem sinnvollen Verhältnis zum erwarteten Ertrag aus der Kundenbeziehung stehen.

Dazu wird zunächst der CLV, also der zukünftige erwartete Wert der jeweiligen Kund:innen, auf Basis von Machine Learning Modellen berechnet. Auf dieser Grundlage kann der Printversand kundenindividuell optimiert werden: Kund:innen mit einem höheren CLV erhalten bspw. eine hochwertigere Broschüre oder einen Katalog. Kund:innen mit einem niedrigeren CLV erhalten ein einfacheres Mailing. Noch weiterführend könnten Kund:innen, deren prognostizierter Wert unter den Kosten für das Printmaterial liegt, ganz aus dem Printversand ausgeschlossen werden.

Durch die Integration des CLV in die Printwerbestrategie lässt sich also die Marketinginvestition genauer kalkulieren und es wird gewährleistet, dass das Budget optimal auf die wertvollsten Kund:innen ausgerichtet ist. Tests, die wir bei und mit unseren Kunden durchgeführt haben, zeigen hierbei deutlich, dass durch den Einsatz des CLV im Vergleich zu bewährten Selektionslogiken ein deutlicher Mehrumsatz generiert wird und damit der ROI signifikant gesteigert werden kann.

Methode 2: Zielgruppenspezifische Ansprache durch Kundensegmentierung

Die Kundensegmentierung ist eine Methode, bei dem Unternehmen ihre Kundenbasis basierend auf ähnlichen Merkmalen oder Verhaltensweisen in unterschiedliche Gruppen gliedern. Datengetriebene Ansätze nutzen Informationen aus den CRM-Systemen wie bspw. das Kaufverhalten oder digitale Interaktionen, um Kund:innen gemäß ihrer Präferenzen zu gruppieren. Auf dieser Basis können maßgeschneiderte Marketingstrategien für jedes Segment kreiert werden. Der direkte Nutzen? Ein gezieltes Angebot, das das Kundenerlebnis verbessert, indem Kund:innen sich besser angesprochen und wertgeschätzt fühlen, was wiederum die Kaufwahrscheinlichkeit erhöht.

Segmentierung im Print-Marketing:

Im Rahmen von Printwerbung können Unternehmen kundenspezifische Kataloginhalte konzipieren, die präzise auf die individuellen Präferenzen bestimmter Kundensegmente zugeschnitten sind. So könnte jedem Kundensegment nur das jeweils relevante Sortiment als Katalog zugesendet werden, statt des kompletten Katalogs. In Kombination mit weiteren kundenindividuellen Predictions wie Next Best Offers oder exklusiven Angeboten können komplett individualisierte Printwerbemittel gestaltet werden, die perfekt zu den individuellen Interessen und Präferenzen der Kund:innen passen.

Segmentierung in Kombination mit dem CLV:

Die Kombination von Kundensegmentierung und dem Customer Lifetime Value bietet eine Möglichkeit, diese Methode noch weiter zu verfeinern. Innerhalb jedes Segments können bspw. nur die Kund:innen mit dem höchsten CLV angesprochen werden, um sicherzustellen, dass die wertvollsten Kund:innen erreicht werden. Alternativ kann man sich dafür entscheiden, nur jene Segmente anzusprechen, die als besonders profitabel erachtet werden. Die weniger profitablen Segmente könnten dann mit kosteneffizienteren Werbemaßnahmen, wie bspw. E-Mails, kontaktiert werden. Durch diesen Ansatz wird nicht nur das Marketingbudget effizienter genutzt, sondern auch die Ressourcen gezielter auf die potenten Kundengruppen ausgerichtet.

Methode 3: Kostenoptimierung mit Uplift-Modeling

In der Welt des Marketings ist es unerlässlich, den tatsächlichen Einfluss von Kampagnen zu verstehen und einzelne Maßnahmen monetär zu bewerten. Hier kommt das Uplift-Modeling ins Spiel. Dieses analytische Instrument ermöglicht Unternehmen, präzise zu bestimmen, welche Kundensegmente durch spezifische Marketingmaßnahmen positiv beeinflusst werden und welche Segmente auch ohne diese Interventionen aktiv werden. Damit kann vorhergesagt werden, welchen Effekt eine Maßnahme auf das Verhalten der Kund:innen hat und bei welchen Kund:innen sich der Invest lohnt.

Segmentierung durch Uplift-Modeling:

Das Uplift-Modeling bietet nicht nur ein tiefgreifendes Verständnis des Marketingeinflusses, sondern auch eine klare Struktur für die Segmentierung von Kund:innen. Dabei werden die Kund:innen in vier charakteristische Gruppen unterteilt, die ihre Reaktion auf Marketinginitiativen reflektieren:

• Persuadables: Das vielleicht wertvollste Segment aus Marketingsicht. Diese Kund:innen zeigen eine deutlich erhöhte Kaufwahrscheinlichkeit, wenn sie zielgerichtet durch Marketingstrategien angesprochen werden.
• Do-Not-Disturbs: Diese Gruppe zeichnet sich dadurch aus, dass ihre Kaufbereitschaft paradoxerweise abnehmen kann, wenn sie aktiv durch Marketingaktionen adressiert wird. Sie bevorzugen somit eine unauffällige Vorgehensweise.
• Lost Causes: Dieses Segment repräsentiert Kund:innen, bei denen Marketingbemühungen wenig bis keinen Unterschied machen. Sie zeigen konstant eine geringe Neigung zum Kauf, ungeachtet der intensiven Marketingansprache.
• Sure Things: Ein verlässliches Segment, das eine inhärente Neigung zum Kauf aufweist. Ihr Kaufverhalten bleibt konstant, ob sie nun mit Marketingmaterialien interagieren oder nicht.

Mit Hilfe von Uplift-Modeling können die Persuadables identifiziert und damit gezielt bei Marketingmaßnahmen angesprochen werden. Im Gegensatz dazu bleiben die „Lost Causes“ und „Sure Things“ in ihrer Kaufentscheidung weitgehend unbeeindruckt von Marketinginterventionen – und sind damit für bestimmte Marketingmaßnahmen nicht relevant und können unberücksichtigt bleiben.

Strategische Relevanz des Uplift-Modelings für effizientes Marketing:

Das Uplift-Modeling hat tiefgreifende strategische Auswirkungen auf die Marketingentscheidungen eines Unternehmens. Ein zentrales Ziel ist die Minimierung negativer Kundenreaktionen und die effiziente Allokation von Marketingbudgets. So können bspw. Kund:innen, die potenziell durch invasive Marketingansätze irritiert werden, präzise identifiziert und von bestimmten Kampagnen ausgeschlossen werden. Dies nimmt insbesondere im Kontext der Printwerbung eine bedeutende Rolle ein, da hier die Kosten pro Kundeninteraktion vergleichsweise hoch sind. Durch diese methodische Herangehensweise können Unternehmen nicht nur ihre Kundenbeziehungen schützen, sondern auch sicherstellen, dass ihre Marketinginvestitionen gezielt und wirkungsvoll eingesetzt werden.

Methoden zur Ermittlung des Uplifts

Randomisierte Experimente: Dies ist eine der gängigsten Herangehensweisen. Hierbei wird die Kundenbasis zufällig einer Variante der Marketingmaßnahme zugeordnet. Die Reaktionen der Gruppen werden dann verglichen, um so den direkten Effekt der Marketingaktivität zu messen. Dieser Ansatz liefert robuste und klare Ergebnisse– gleichzeitig können aber Opportunitätskosten entstehen, da nicht alle Kund:innen die wirkungsvollste Maßnahme erleben.

Causal Machine Learning: Im Gegensatz zu randomisierten Experimenten setzt diese Methode auf vorhandene Daten aus bereits durchgeführten Maßnahmen, die nicht zwangsläufig das strikte Testdesign eines randomisierten Experiments erfüllt haben. Mit Hilfe von Algorithmen kann die Wirkung von Marketingaktionen auf die Kundenreaktion geschätzt werden. Techniken wie das „Propensity Score Matching“ oder das „Doubly Robust Learning“ sind Beispiele für Ansätze, die hier zum Einsatz kommen, um den Einfluss von Marketingmaßnahmen zu schätzen.

Zusammenfassend bieten beide Ansätze ihre eigenen Vorteile. Während randomisierte Experimente direkte und klare Erkenntnisse liefern, bietet das Causal Machine Learning Flexibilität und die Möglichkeit, bestehende Daten optimal zu nutzen und Opportunitätskosten zu minimieren. Für Unternehmen ist es wichtig, den richtigen Ansatz basierend auf ihren spezifischen Anforderungen und verfügbaren Ressourcen zu wählen.

Vergleich von Methoden: CLV, Segmentierung & Uplift

Customer Lifetime Value (CLV) gegenüber Uplift-Modeling

Der Customer Lifetime Value (CLV) bewertet Kund:innen basierend auf ihrem potenziellen Wert für das Unternehmen. So könnte die Strategie sein, diejenigen Kund:innen mit einem hohen CLV prioritär mit Printmaßnahmen anzusprechen. Allerdings birgt dies das Risiko, sogenannte „Sure Things“ zu kontaktieren – Kund:innen, die ohnehin kaufen würden, unabhängig von jeglichem Marketingeingriff. Die Kosten für diese Printmaßnahmen könnte sich ein Unternehmen allerdings sparen. Es besteht auch die Möglichkeit, potenziell reaktive Kund:innen zu übersehen, weil ihr derzeitiger CLV niedrig ist.

Für eine optimale Ressourcennutzung ist es essenziell, nicht nur die wertvollen Kund:innen mit hohem Umsatzpotential zu identifizieren, sondern auch die Wirkung der Werbeaktionen auszunutzen. Hier zeigt sich, dass das Uplift-Modeling Bezug auf Printmarketing, dem CLV in puncto Effizienz überlegen ist.

Segmentierung im Vergleich zum Uplift-Modeling

Mit Hilfe der Kundensegmentierung werden spezifische Kundengruppen gezielt angesprochen. Wie bei der Verwendung des CLV kann es jedoch gleichzeitig passieren, dass man Kund:innen anspricht, die bereits ohne Marketingmaßnahmen reagieren würden. Dies verursacht unnötige Kosten. Im Kontext der Printwerbung hebt sich das Uplift-Modeling erneut als die überlegene Methode hervor, da es nicht nur die Kosten effizienter steuert, sondern auch sicherstellt, dass jede Marketingaktion das größtmögliche Potenzial erreicht. In diesem Vergleich zeigt sich deutlich, dass das Uplift-Modeling im Kontext der Printwerbung sowohl den traditionellen Methoden des CLV als auch der Segmentierung überlegen ist. Es ermöglicht eine präzisere und kostenbewusstere Kundenansprache.

Abschließende Gedanken

Nachdem wir uns ausführlich mit den unterschiedlichen Methoden zur Kundenansprache befasst haben, möchten wir zu unserem Ausgangspunkt zurückkehren. Auch im digitalen Zeitalter behält die Printwerbung ihre Relevanz und sollte keineswegs übersehen werden. Das Hauptziel sollte jedoch sein, jene Kund:innen gezielt anzusprechen, bei denen Ihre Printkampagnen den höchsten Impact erzielen.

Mit Blick auf die vorgestellten Methoden und deren Vergleich hebt sich das Uplift-Modeling als besonders effizientes Werkzeug hervor. Es ermöglicht uns, die so wichtigen „Persuadables“ zu identifizieren – jene Kund:innen also, die durch gezielte Printwerbung am wahrscheinlichsten zu einer Handlung bewegt werden. Das bedeutet nicht nur eine Reduzierung von Streuverlusten, sondern auch eine Optimierung der Investitionen in Printmedien. Indem Sie das Uplift-Modeling in Ihre Marketingstrategie integrieren, maximieren Sie nicht nur den ROI Ihrer Printwerbung, sondern stellen auch sicher, dass Ihre Botschaft die richtigen Ohren – oder in diesem Fall, Augen – erreicht.