E-Mail-Trigger-Marketing
KUNDENBINDUNG

E Mail Trigger Marketing als Teil deiner Customer Journey

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Das Wichtigste in Kürze

  Doch was genau verbirgt sich hinter dieser innovativen Strategie, und wie unterscheidet sie sich von herkömmlichem E-Mail-Marketing?

Grundlage: CRM-Daten und Kundensegmentierung

Im herkömmlichen E-Mail-Marketing werden oft Massen-E-Mails an alle Kunden versendet, unabhängig von ihren individuellen Interessen und Verhaltensweisen. Das Mail Marketing mit Triggern hingegen nutzt die umfangreichen Daten aus dem Customer Relationship Management (CRM)- und Verhaltensdaten aus Web und App, um Kunden in verschiedene Segmente zu unterteilen. Diese Segmentierung ermöglicht es, E-Mails gezielt an bestimmte Kundengruppen zu senden, basierend auf ihrem Verhalten, ihren Interessen und vergangenen Aktivitäten.

Verhaltensbasierte Trigger und ihre Anwendung

Ein entscheidender Unterschied liegt in der Verwendung von verhaltensbasierten Triggern. Zum Beispiel kann ein Trigger ausgelöst werden, wenn ein Kunde seinen Warenkorb verlässt, ohne einen Kauf abzuschließen. In diesem Fall erhält der Kunde automatisch eine E-Mail mit zusätzlichen Informationen zu den im Warenkorb befindlichen Produkten. Diese E-Mails können personalisierte Empfehlungen, Upsell-Angebote und sogar preissensitive Informationen enthalten. Die Daten werden an ein Mail-System weitergeleitet, das die Informationen verarbeitet und zur Personalisierung von E-Mails verwendet. 

Relevantere Ergebnisse und gesteigerte KPIs

Die Verwendung von Behavioral-Daten und Triggern führt zu wesentlich relevanteren Ergebnissen. Die Öffnungs- und Klickraten von Trigger-Marketing-Nachrichten sind doppelt so hoch wie bei klassischen Kampagnen ohne Behavioral-Daten oder Trigger. Darüber hinaus kann die Conversion-Rate um bis zu 50% höher sein, wenn sie mit vergleichbaren Gruppen verglichen wird. Dies führt zu höheren Umsätzen, da mehr Kunden zu Käufern werden.

Der ID-Graph: Die Lösung von Teavaro

Eine entscheidende Komponente, um Mail Marketing mit Triggern erfolgreich umzusetzen, ist der ID-Graph. Dieser ermöglicht die valide Verknüpfung von E-Mail-Daten mit First-Party-Daten, um ein umfassendes Bild des Kunden zu erhalten. Teavaro, ein Experte auf diesem Gebiet, bietet Beratung und Lösungen zur Implementierung eines ID-Graphen. Durch die Anreicherung von Kundendaten mit Interessentendaten können Unternehmen das volle Potenzial von Triggern nutzen, um personalisierte E-Mails zu senden und den Customer Lifetime Value zu erhöhen.

Vorteile von Triggern gegenüber klassischem E-Mail-Marketing

Die Vorteile von Triggern gegenüber klassischem E-Mail-Marketing sind signifikant. Trigger-Marketing-Nachrichten erzielen nicht nur höhere Öffnungs- und Klickraten, sondern führen auch zu einer gesteigerten Kundenbindung und einer erhöhten Loyalität zur Marke. Dies sind strategische Langzeitziele, die durch gezielte, personalisierte E-Mails erreicht werden können.

Die Anwendung von Triggern sollte je nach Use Case angepasst werden.

Warenkorbabbrüche sind ein häufiger Anwendungsfall, um Kunden am Anfang der Customer Journey abzuholen. Langfristig geht es jedoch darum, die Kundenbindung zu stärken und den Customer Lifetime Value zu erhöhen. Dies erfordert eine fortlaufende Analyse der Kundeninteraktionen und eine Anpassung der Trigger-Strategie.

Der aktuelle Standard im E-Mail-Marketing

Der aktuelle Standard im E-Mail-Marketing besteht hauptsächlich darin, Rabatte und Angebote zu bewerben. Obwohl Rabatte wichtige verkaufsfördernde Maßnahmen sind, sollten sie nicht die einzige Lösung sein. Unternehmen sollten stattdessen nach Möglichkeiten suchen, zusätzlichen Mehrwert für ihre Kunden zu schaffen, indem sie ihre Ressourcen und Kapazitäten sinnvoll einsetzen.

Die Bedeutung von Trigger-Mails für die Customer Journey

Trigger-Mails sind von entscheidender Bedeutung für die Customer Journey, da sie sich an den verschiedenen Phasen des Kundenzyklus orientieren. Daten aus dem CRM-System dienen als Grundlage, um Onlinebesucher in relevante Segmente zu unterteilen und die richtigen Triggernachrichten zur richtigen Zeit zu senden. Sehr viele Kunden sind überfordert, diese Daten effektiv zu nutzen, weshalb wir von Teavaro mit unserem ID-Graphen für Klarheit sorgen.

Insgesamt hat Mail Marketing mit Triggern das Potenzial, die Effektivität des E-Mail-Marketings erheblich zu steigern. Durch die Verwendung von Behavioral-Daten, personalisierten Trigger-Nachrichten und den Einsatz eines ID-Graphen können Unternehmen ihre Kundenbindung stärken, die Conversion-Raten steigern und langfristige Kundenloyalität aufbauen. Teavaro steht dabei als kompetenter Partner zur Verfügung, um Unternehmen bei der Umsetzung dieser innovativen Strategie zu unterstützen. Teavaros steht Unternehmen als kompetenter Partner bei der Umsetzung dieser innovativen Strategie zur Seite.

Unsere Mission ist es, Menschen, Marken und Medien wirklich zu verbinden

Wir glauben, dass eine echte Verbindung auf einer ausdrücklichen Zustimmung aufbaut und mit der Zeit wächst, da sie allen einen einzigartigen Wert bietet. Die daraus resultierenden Beziehungen bilden die Grundlage für skalierbares, personenbasiertes Marketing, indem Inhalte und Interaktionen auf einzelne Personen und nicht auf Segmente zugeschnitten werden. Dies ermöglicht eine bidirektionale Kommunikation.

Über den Autor:

Dirk Rohweder

COO & CoFounder

Dirk verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in Führungspositionen in den Bereichen IT, Telekommunikation, Konsumgüter und Beratung, unter anderem als CIO der Paulaner Brewery Group und T-Mobile (UK und Deutschland).

Seit 2012 konzentriert er sich auf Kundendaten als strategisches Asset und Grundlage für Omnichannel-Marketing, datengetriebene Geschäftsmodelle, Datenschutz und Marketingeinwilligung (DSGVO).

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Heute befassen wir uns mit der Herausforderung, eine einheitliche Kundensicht zu schaffen und erklären wie diese Herausforderung mit der Identitätsauflösung zusammenhängt.
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Die Idee, einen Service oder ein Produkt als Reaktion auf die Bedürfnisse eines Kunden zu personalisieren, ist so alt wie der Handel selbst, aber in der letzten Generation haben das Internet, Cloud Computing und maschinelles Lernen Unternehmen eine beispiellose Gelegenheit gegeben, ihre Reichweite und Reichweite zu erhöhen. Als Jill Dyché und Evan Levy in den Nullerjahren in einem Buch zu erklären versuchten (Kundendatenintegration: Eine einzige Version der Wahrheit, 2006) wie Kundendatenintegration aussah, wurde dieser Ausdruck bereits als eine Neuverpackung früherer Konzepte wie Service-Oriented Architecture (SOA), Extraction, Transformation and Loading (ETL) oder schlichter alter Business Intelligence kritisiert. Die Kritik verfehlte jedoch den Punkt, dass sich die Grenzen der Datenanalyse ständig verschieben. Da das Volumen der Kundeninteraktionen in den letzten Jahren stark zugenommen hat, sind neue Prozesse und Technologien zur Speicherung und Verknüpfung von Kundendaten verfügbar geworden, damit Unternehmen sowohl bei Interessenten als auch bei Kunden Vertrauen aufbauen und bessere Marketingentscheidungen treffen können. Allerdings hatten solche Technologien und Prozesse sowie der damit verbundene Fachjargon immer wieder eine kurze Lebensdauer oder schienen nicht ausreichend zu sein, um mit der Fülle neuer Daten Schritt zu halten. Das Erreichen einer Single Customer View (SCV) ist bisher ein schwer erreichbares Ziel geblieben? Auf der Jagd nach dem sprichwörtlichen Einhorn? Aber die verfügbaren Instrumente sind mit jedem Schritt anspruchsvoller geworden. Die Definition eines SCV umfasst normalerweise Wörter wie „ganzheitlich“, „genau“ oder „genau“. oder ?konsistent? Dies weist darauf hin, dass jeder erfolgreiche Versuch, die Punkte zwischen verschiedenen Kanälen zu verbinden, die Offline- und Online-Kluft überbrücken, Datensilos auflösen und die Datenqualität verbessern muss. Im Einzelhandel könnte dies beispielsweise bedeuten, E-Commerce-Transaktionen, Einkäufe im Geschäft, Kontaktinformationen, Surfverhalten auf der Unternehmenswebsite, Callcenter-Interaktion und E-Mail-Interaktion zusammenzuführen. In diesem Fall wäre ein SCV die Grundlage für Kampagnen, die nicht auf Interessenten abzielen, die das von Ihnen angebotene Produkt wahrscheinlich nicht kaufen oder gerade erst gekauft haben? Solche Personalisierungsfehler kosten Glaubwürdigkeit? während stattdessen Cross-Selling oder Up-Selling an Kunden durchgeführt wird, die sich möglicherweise dem Ende ihres Abonnements nähern, kürzlich mit den sozialen Medien interagiert haben oder in letzter Zeit keinen Kauf getätigt haben. Je integrierter die Sicht auf den Kunden ist, desto höher ist der Return on Marketing Investment. Doch die vielfältigen Eingabepunkte für Kundendaten stellen echte Herausforderungen für die bestehenden Methoden und Systeme dar, mit denen Unternehmen bisher gearbeitet haben. Customer Relationship Management (CRM)-Software speichert Daten von Kunden? direkte Interaktionen und verfolgen, wie weit sie im Verkaufstrichter fortgeschritten sind, beschränken sich jedoch auf Transaktionen und Kommunikation mit dem Unternehmen und erfassen in der Regel keine Informationen aus anderen vielfältigen Quellen wie sozialen Medien, der Website oder der Unternehmens-App. CRMs führen Informationen über einige Kanäle hinweg zusammen, jedoch nicht über alle. Außerdem fehlt ihnen die Fähigkeit zum maschinellen Lernen, Daten zu vereinheitlichen, die möglicherweise demselben Kunden gehören, aber einige Unstimmigkeiten aufweisen, beispielsweise einen falsch geschriebenen Namen oder eine falsch geschriebene Adresse. Da es sich um ein unternehmensweites System handelt, ist es nicht speziell auf die Bedürfnisse der Vermarkter ausgerichtet; Beispielsweise werden keine weiteren Segmentierungserkenntnisse für die Personalisierung bereitgestellt. Data Warehouses, die Daten für jeden Bereich des Unternehmens erfassen, verfügen ebenfalls nicht über Kapazitäten zur Identitätsauflösung und liefern zwar nützlich zum Erkennen von Mustern und Trends, liefern aber keine Erkenntnisse, auf die Marketingspezialisten direkt reagieren können. Sowohl CRMs als auch Data Warehouses sind unternehmensweite Tools, die nicht speziell auf Marketingverbesserungen ausgerichtet sind. Unternehmen arbeiten außerdem oft noch mit Data Management Platforms (DMPs), bei denen es sich um Tools handelt, die sich stärker an den Bedürfnissen von Vermarktern orientieren und Segmente bereitstellen, die für die Personalisierung genutzt werden können. Eine Einschränkung von DMPs besteht jedoch darin, dass sie unverhältnismäßig stark auf Daten Dritter und/oder anonyme Datentags von Erstanbietern wie cookies, Geräte-IDs oder IP-Adressen angewiesen sind. Da die Speicherung und Nutzung persönlich identifizierbarer Informationen (PII) streng reguliert ist, müssen DMPs alle Daten, die sie in Profilen aggregieren, anonymisieren. Während DMPs anonymisierte Zielgruppensegmente für bestimmte Kampagnen bereitstellen können, bieten sie nicht die einheitliche Kundenansicht über alle Datenpunkte, die für einige Marketingmaßnahmen erforderlich ist. Auch hier greifen Marketing-Cloud-Plattformen zu kurz. Tools wie Salesforce, Adobe oder Oracle Marketing Clouds können bei der Übermittlung einer Nachricht an eine bestimmte Zielgruppe auf bestimmten Kanälen effektiv sein, ihre Segmentierungsfähigkeit basiert jedoch häufig eher auf demografischen Merkmalen (z. B. weiblich, >40, in Großbritannien ansässig) als auf Letzterem aktuelles registriertes Verhalten. Außerdem zwingen sie Vermarkter oft dazu, einen einzigen Anbieter zu nutzen. Die letzte Art von Software, die in den Lösungssatz zur Erstellung eines SCV aufgenommen wurde, sind Customer Data Platforms (CDPs), die ein Präzisionstool für Vermarkter bieten, das mit diesen anderen zusammenarbeiten und sie verbessern kann. Anfangs war es schwierig, sich von anderen Plattformen zu unterscheiden, da sich CDPs seit ihrer Einführung vor einigen Jahren als die beste Annäherung an eine echte Single Customer View herausgestellt haben, die die Branche bisher erreicht hat. Dies liegt daran, dass es sich um ein Tool mit einem einzigen Zweck handelt, nämlich dem SCV, und das auf ein einziges Team, die Vermarkter, ausgerichtet ist. Im Vergleich zu den oben genannten Plattformen erfassen CDPs Daten in Echtzeit und sind daher immer auf dem neuesten Stand; Sie arbeiten hauptsächlich mit Erstanbieter- und PII-Daten. Sie erfassen Offline-, Online- und Mehrkanaldaten. Und sie nutzen die Kraft des maschinellen Lernens, um die Punkte zwischen Kundendaten in unterschiedlichen Formen zu verbinden (wodurch Datenduplizierungen vermieden werden) und um Segmente zu erstellen, die in Personalisierungskampagnen aktiviert werden können. CDPs ergänzen häufig andere Tools, anstatt sie zu ersetzen. Es überrascht nicht, dass ihre genaue Konfiguration in jedem Unternehmen je nach Branche, Kundentyp und Geschäftszielen variiert. Sie entscheiden, welche Daten Sie priorisieren und welche Datensätze Sie abgleichen möchten. Aus diesem Grund hat Teavaro damit begonnen, CDP-Funktionalitäten als Teil unserer Produktsuite anzubieten. Die Aktivierung von Daten über Teavaros CDP macht die Customer Journey so reibungslos und spannend wie möglich. Wo auch immer Sie hinschauen, auf dem Markt tauchen alle Arten von Lösungen auf, die die besten Lösungen für die Erstellung von SCVs und die Datenaktivierung über Geräte, Browser und Kanäle hinweg versprechen. All diese Versprechen können nur erfüllt werden, wenn die CDP-Lösung auf einer starken Lösung für Identitätsauflösung und Identitätsmanagement wie Teavaro FunnelConnect basiert oder mit dieser gepaart ist. Wenn Sie Ihre Kunden und Besucher nicht über verschiedene Touchpoints und Kanäle hinweg digital identifizieren können, werden Ihnen sämtliche Vorteile Ihrer CDP-Lösung entzogen. So einfach ist das: Sie müssen wissen, mit wem Sie es zu tun haben, sonst können Sie Ihre Datenaktivierung nicht eins zu eins anpassen. Wenn Sie mehr über unsere Identitätslösungen und deren Vorteile für Ihre digitalen Marketingaktivitäten erfahren möchten, wenden Sie sich bitte an uns! Gerne gehen wir auf Ihre Anwendungsfälle ein und erläutern, wie wir Sie beim Erreichen Ihrer Ziele unterstützen können.