Mittels RFM-Modell den Customer Value im E-Mail Marketing optimieren
Bonn (ots)
E-Mail Marketing ist nicht nur ein Instrument, um temporäre Kaufimpulse zu setzen. Da E-Mail Marketing, im Gegensatz zu den meisten anderen digitalen Marketing Instrumenten, den Nutzer identifiziert und ihn in einen langfristig ausgerichteten Dialog überführt, eignet sich E-Mail Marketing insbesondere zur Generierung regelmäßiger Folgekäufe und damit konstanter Umsätze. Um diese Umsätze zu steigern, gilt es, den Customer Value jedes einzelnen Nutzers mittels geeigneter Maßnahmen gezielt zu optimieren. Hierzu ist es notwendig, nicht nur den Customer Value messbar zu machen, sondern insbesondere die Stellschrauben zu identifizieren, mittels derer sich der Customer Value erhöhen lässt. Dies ist eine der wichtigsten Aufgaben im E-Mail Marketing aus dem Bereich "Messung und Analyse".
Eine der einfachsten aber auch effektivsten Methoden zur Messung und Optimierung des Customer Value ist das sog. RFM-Modell. Nach dem RFM-Modell setzt sich der Customer Value eines Nutzers aus drei Größen zusammen: Recency, Frequency und Monetary, kurz R-F-M.
Recency gibt an, wie lange der letzte Kauf eines Nutzers zurückliegt.
Frequency gibt an, wie häufig der Nutzer im betrachteten Zeitraum (z.B. ein Jahr) gekauft hat.
Monetary gibt an, wie viel Umsatz der Kunde im betrachteten Zeitraum generiert hat.
Bevor das RFM-Modell in der Praxis eingesetzt werden kann, muss zunächst konzeptionell ein Bewertungsschema erarbeitet werden. Es gilt, die möglichen Ausprägungen der drei Größen in einem Ranking zu kategorisieren und jeder Kategorie einen Punktwert zuzuweisen. Bei der Größe "Monetary" könnte dieses beispielsweise folgendermaßen aussehen.
0EUR-10EUR Umsatz = sehr schlecht = Punktwert 1 . . . mehr als 1.000EUR Umsatz = sehr gut = Punktwert 5
Bei den Größen "Monetary" und "Frequency" gilt, je höher der Umsatz bzw. die Frequenz desto höher auch der Punktewert. Bei der Größe "Recency" ist es jedoch genau andersherum. Je weiter der letzte Kauf zurückliegt, desto unwahrscheinlicher ist es, dass der Nutzer noch einmal kauft, desto niedriger sollte also auch der Scoringwert sein. Wie viele Kategorien es geben soll, welche Ausprägung in welche Kategorie fällt und wie diese Kategorien zu bewerten sind, entscheidet dabei jedes Unternehmen selbst. Dies hängt schliesslich von solch unterschiedlichen Faktoren wie Zielen, Unternehmensgröße oder Geschäftsmodell ab. Ein Anbieter von FMCG (Fast-Moving-Consumer-Goods) bewertet eine niedrige Kauffrequenz üblicherweise negativer als ein Anbieter teurer High-End Unterhaltungselektronik.
Segmentierung nach RFM-Werten
Wurde das Bewertungsschema konzeptionell erarbeitet, muss es auch technisch in der Kundendatenbank abgebildet werden, d.h. die Software muss jedem Kunden anhand seiner Transaktionsdaten die passenden Scoring Werte zuordnen, z.B. 5-2-4 (hat vor sehr kurzer Zeit das letzte Mal gekauft, in niedriger Frequenz und hat dabei hohe Umsätze erzielt). Da nicht jeder Kunde zwangsläufig auch E-Mail Marketing Abonnent ist, muss ein Abgleich von Kundendatenbank und E-Mail Marketing Software durchgeführt werden bzw. die Technologien müssen so integriert werden, dass die E-Mail Marketing Software die Profile der Nutzer mit den RFM-Scorings anreichern kann. WICHTIG: Um personenbezogene Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen zu dürfen, ist eine Einwilligung des Nutzers notwendig. Im E-Mail Marketing können nun Segmente angelegt und die Nutzer diesen zugeordnet werden. Im laufenden Betrieb sollte dieser Prozess automatisiert und in Echtzeit durchgeführt werden, d.h. sobald ein Nutzer eine neue Transaktion durchführt, werden seine RFM-Werte sofort angepasst und er wird ggf. einem anderen Segment zugeordnet.
Die Kommunikation kann nun für jedes Segment spezifisch angepasst werden, um die Nutzer gezielt zu entwickeln, konkret: bestimmte RFM-Größen zu optimieren. Welche Segmentierung sinnvoll ist, hängt dabei vom Einzelfall ab. Ein in der Praxis gängiges Segment, das hier beispielhaft angeführt werden soll, sind inaktive Nutzer, also Nutzer, die sehr lange nichts mehr gekauft haben. Inaktive Nutzer sollten mit gezielten Maßnahmen reaktiviert werden. Aufschlussreich ist eine Betrachtung der anderen beiden Größen. Nutzer die schon zu früheren Zeitpunkten nur selten und zu geringen Beträgen gekauft haben, hatten möglicherweise nie größeres Interesse am Unternehmen und seinen Angeboten. Diese Nutzer lassen sich evtl. mit sehr günstigen Sonderangeboten noch einmal (temporär) reaktivieren. Bei Nutzern, die jedoch früher regelmäßig zu hohen Beträgen gekauft haben, sollten größere Anstrengungen bei der Reaktivierung unternommen werden. Ihnen können beispielsweise besonders exklusive Angebote gemacht werden, die nur für dieses Segment verfügbar sind. Und warum nicht einfach nachfragen, weshalb solch ein Nutzer nicht mehr kauft? Wahrscheinlich gibt es dafür einen sehr konkreten Grund, etwa Unzufriedenheit mit dem Service.
Weitere Tipps zur Reaktivierung von E-Mail Marketing Nutzern gibt es hier: http://ots.de/OR8JC
Noch präzisere Bewertung "Recency", "Frequency" und "Monetary" sind die ursprünglichen Größen, mit denen im RFM-Modell der Customer Value bestimmt wird. Es spricht jedoch nichts dagegen, dieses Modell noch um weitere Größen zu ergänzen, wenn dies im Einzelfall sinnvoll erscheint. Beispielsweise könnten Aktivitätskennzahlen aus dem E-Mail Marketing hinzugezogen werden. Was jedoch zu beachten ist: jede weitere Größe erhöht auch die Anzahl potenzieller Segmente. Allein bei einem klassischen RFM-Modell mit drei Größen und fünf Scoringpunkten sind bereits 5x5x5=125 Segmente denkbar. Und für die Ansprache jedes weiteren Segments werden eigene Inhalte benötigt, die erstellt, erfasst, verarbeitet und geprüft/freigegeben werden müssen. Das bedeutet einen signifikanten Ressourcenaufwand. Um diesen Aufwand zu mindern und dadurch Kosten zu sparen, sollte das Content Processing so weit wie möglich automatisiert werden: http://ots.de/vgwIU
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