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Dynamics 365 Customer Insights: Erweiterte Segmentierung mit Verhaltens- und Transaktionsdaten statt Demografie (KI-Synchronfassung) · M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch

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Bereit für 10 Tage Microsoft 365, Co-Pilot, KI-Azure und die Menschen, die die Zukunft der Arbeit gestalten.
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Diesen Januar ist die M365-Con zurück und zwar noch größer.
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Seien Sie dabei bei Live-Sessions, Demos aus der Praxis und praktischem Wissen von MVPs und Branchenexperten aus aller Welt.
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Keine generischen Folien, keine endlosen Schlagworte.
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Wir stellen uns den echten Herausforderungen Co-Pilot Studio, KI-Agents, Fabric, Sicherheit, Governance und Automatisierung.
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Ganz gleich, ob Sie IT-Experte, Entwickler oder Führungskraft sind, es gibt für Sie konzipierte Sessions.
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An 10 vollen Tagen können Sie verschiedene Technologien kennenlernen und sich mit einer globalen Community vernetzen.
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Sehen Sie sich die Live-Session an und nehmen Sie praktische Einblicke mit nach Hause in Ihr Unternehmen.
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20. bis 27. Januar, 10 Tage, eine Microsoft-Community. Die Registrierung ist ab sofort möglich.
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Gehen Sie noch heute zu Ihrem Standort.
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Das ist m395.dex.com.net.
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Melden Sie sich jetzt unter m395.net an und wir sehen uns im Januar live.
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Haben Sie sich?
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Jemals gefragt, warum Ihre Marketinglisten diese wichtigen, hochwertigen Leads verpassen?
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Heute gehen wir weit über statische Kundengruppen hinaus und widmen uns der Kunst der erweiterten Segmentierung in Dynamics 365 Customer Insights.
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Wenn Sie sich immer noch auf grundlegende demografische Daten verlassen, kratzen Sie nur an der Oberfläche.
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Lassen Sie uns herausfinden, wie die Kombination von Verhaltens- und Transaktionsdaten Ihr Targeting intelligenter, schneller und, seien wir ehrlich, viel weniger frustrierend gestalten kann.
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Warum demografische Daten allein nicht ausreichen?
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Wenn Sie jemals versucht haben, eine Kundenliste zu erstellen und sich ziemlich sicher waren, dass Alter, Einkommen oder Postleitzahl Ihnen alles sagen würden, was Sie wissen müssen, sind Sie in vertrauter Gesellschaft.
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Die meisten CRM-Systeme, einschließlich Dynamics 365, laden Sie dazu ein, die Daten zunächst nach demografischen Merkmalen aufzuschlüsseln, weil es einfach erscheint.
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Filter für Geschlecht, Stadt und Berufsbezeichnung befinden sich ganz oben.
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Daher begehen die meisten Marketing- und Vertriebsteams natürlich dort.
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Wenn Sie sich jedoch die Öffnungsraten oder Verkaufszahlen des letzten Quartals ansehen, besteht eine gute Chance, dass diese kleinen, feinen Gruppen nicht die gewünschte Vorhersagbarkeit liefern.
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Nicht die gewünschte Vorhersagbarkeit liefern.
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Die Realität sieht so aus, demografische Daten sind nur ein Ausgangspunkt.
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Sie sind einfach zu verwenden und lassen die Berichterstattung übersichtlich sein.
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Doch wenn man hinter die oberflächlichen Filter blickt, wird es schnell unübersichtlich.
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Stellen Sie sich zwei Kunden vor, die beide in Chicago leben, denselben Job im Technologiebereich haben und Mitte 30 sind.
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Rein theoretisch würden Sie jedes Mal in derselben Zielliste landen.
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Sehen wir uns nun Ihre Historie genauer an.
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Der eine öffnet nie Ihre Kampagnen, klickt nie auf einen Webinar-Link und schaut sich immer nur auf einer Produktseite um.
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Der andere nimmt an jedem virtuellen Event teil, lädt jeden neuen Leitfaden herunter und hat gerade seinen Vertrag verlängert.
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Demografische Unterschiede gibt es nicht, aber Ihre Kaufgewohnheiten könnten unterschiedlicher nicht sein.
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Das ist nicht nur eine seltsame Anekdote.
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Forrestor und McKinsey haben beide Studien veröffentlicht, die zeigen, dass Unternehmen die Verhaltensegmentierung verwenden, also die Gruppierung nach Aktionsstandards Statistiken,
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einen Anstieg der Konversionsraten von bis zu 30% verzeichnen.
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Von bis zu 30% verzeichnen.
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Das ist kein Rundungsfehler, sondern der Unterschied zwischen dem Verfehlen oder meilenweitem Übertreffen Ihrer Quartalsziele.
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Wenn Sie versuchen, alle Personen zu erreichen, die einem bestimmten Profil entsprechen, geht die Hälfte Ihrer Werbeausgaben an Personen,
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die bereits auf Löschen getrickt haben, bevor Sie Ihr Angebot überhaupt gesehen haben?
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Die Personen, die am wahrscheinlichsten im Funnel nach unten rutschen würden, werden ignoriert,
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weil sie nicht in ein Kontrollkästchen, in einen Kontaktdatensatz passen.
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Machen wir das mal konkret.
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Stellen Sie sich ein SaaS-Unternehmen vor, das Projektmanagement-Software verkauft.
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Sie beginnen mit dem, was alle anderen auch tun.
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Sie laden Listen hoch, die auf Unternehmensgröße, Stellenbezeichnung und geografischer Lage basieren.
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Die Logik scheint einleuchtend.
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Mittelständische Unternehmen im Technologiebereich, Führungskräfte und höhere Positionen mit Sitz in Nordamerika.
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Aber es stellt sich heraus, dass fast alle Interaktionen und Käufe von Personen stammen,
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die eine Testversion heruntergeladen, ein Onboarding-Video angesehen oder die Preisseite mehr als zweimal besucht haben.
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Die Demografie ließ nichts erahnen.
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Als das Team dann damit begann, verhaltensbasierte Listen in Customer Insights zu erstellen
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und dabei tatsächliche Produktinteraktionen anstelle von Stellenbezeichnungen zu verwenden,
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konnten Sie feststellen, dass die Cross-Selling-Einnahmen fast sofort stiegen.
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Sie stiegen nicht nur um 5%, sondern verdoppelten sich im Vergleich zur vorherigen Kampagne.
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Was hier passiert, ist ziemlich einfach, aber die meisten Teams übersehen es.
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Aktionen wie das Öffnen einer E-Mail, das Klicken auf einen Hilfeartikel, der Chat mit dem Support
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oder das Durchsuchen der Wissensdatenbank verraten mehr über die Absicht als jeder demografische Filter.
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Die Daten belegen es immer wieder.
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Es stimmt, dass demografische Daten Ihnen dabei helfen können, zu vermeiden, den falschen Markt gänzlich zu erreichen.
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Sie verkaufen wahrscheinlich keine Altersvorsorgelösungen an Studenten.
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Aber darüber hinaus wiegen Sie sie eher in einem falschen Licht, das Sie gezielt angesprochen werden,
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als dass Sie Ihnen tatsächlich zum Geschäftsabschluss verhelfen.
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Und dann ist da noch das Problem mit dem Anzeigenbudget.
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Jeder, der bezahlte Kampagnen verwaltet, weiß, dass jede verschwendete Impression schadet.
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Wenn Ihre Segmente alle aus altmodischen Filtern bestehen, bezahlen Sie dafür, Personen zu erreichen,
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die Sie bereits abgeschaltet haben.
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Das bedeutet, dass wenig Ressourcen für diejenigen übrig bleiben, die kurz vor dem Kauf stehen.
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Personen, die auf ihre letzten beiden Produktankündigungen geklickt haben,
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an einem Webinar zur Produkteinführung teilgenommen haben und sich um 21 auf ihren Vergleichsseiten umsehen.
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Verhaltensdaten verraten Ihnen, wer gerade aktiv ist und nicht nur, wer ein Kontrollkästchen aktiviert hat.
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Das ist der Sweetspot, den Vertriebsteams anstreben.
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Segmente anhand von Aktionen zu erstellen, ist nicht so utopisch, wie es sich vielleicht anhört.
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Wenn Sie detailliertere Kundeneinblicke darüber erhalten, wer gerade surft, wer klickt und wer in einem Funkloch steckt,
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müssen Sie diese Interaktionspunkte lediglich erfassen.
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Sobald Sie diese haben, werden Ihre Segmente schärfer und Ihre Kampagnen beginnen zu wirken.
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Hier setzt die Fallstudie dieses SARS-Unternehmens an A.
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Nach der Umstellung auf verhaltensbasierte Signale verdoppelte sich nicht nur der Cross-Selling-Umsatz,
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sondern auch die Pflegesequenzen funktionierten wieder.
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Das Engagement stieg sprunghaft an, die Abmelderraten sanken und der Vertrieb verzeichnete echte qualifizierte Leads
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anstelle einer Flut von generischen Kontakten, auf die niemand reagieren konnte.
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Anders ausgedrückt, jedes Mal, wenn Sie nur demografische Daten verwenden, übersehen Sie die Nuancen Ihrer eigenen Daten.
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Sie erzählen sich eine Geschichte über Ihre Zielgruppe, die nicht stimmt.
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Aktionen sind wichtiger als Statistiken.
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Wenn Sie Ihre Denkweise ändern und anfangen, Fragen zu stellen, wie wer interagiert tatsächlich mit uns
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oder wer hat auf unser letztes Update reagiert.
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Doch Ihr Marketing und Ihre Pipeline hören aufzuraten und beginnen mit der Umsetzung.
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Ja, die alte Methode scheint einfacher zu sein, doch wenn Sie tatsächlich Conversions, Kampagnen und Umsätze steigern möchten,
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müssen Sie sich mit dem Verhalten befassen.
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Dieses ganze Potenzial schummert einfach in Ihren Daten und wartet darauf, dass das richtige Tool es ausschöpft.
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Die Frage ist, wie Sie all diese Interaktionspunkte tatsächlich verknüpfen und mit der Segmentierung nach echten Absichten beginnen
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und nicht nur anhand von Tabellenkalkulationsstatistik.
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Die richtigen Daten für Customer Insights bereitstellen.
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Wenn Sie jemals versucht haben, ein Segment zu erstellen und sich dabei ertappt haben,
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wie Sie zwischen Tabellenkalkulationen hin und her wechseln, CRM-Exporte durchforsten,
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CRM-Exporte durchforsten und jedes Ihrer Analyse-Dashbots durchsuchen mussten, sind Sie nicht allein.
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Dieses Gefühl der Unübersichtlichkeit ist nicht nur ärgerlich, sondern widerspricht auch dem Versprechen einheitlicher Customer Insights.
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Microsoft bezeichnet Customer Insights gerne als 360-Grad-Sicht auf Ihre Kunden,
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doch wenn Sie zehn verschiedene Quellen haben, die nicht miteinander kommunizieren,
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ist das kein Kreis, sondern ein Puzzle, bei dem die Hälfte der Teile fehlt.
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Der Traum, alles über einen Kunden an einem Ort zu sehen, funktioniert nur,
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wenn man tatsächlich alle Daten miteinander verknüpft.
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Und die meisten Teams sind davon am ersten Tag noch lange nicht einmal annähernd entfernt.
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Viele Mitarbeiter aus dem Marketing und dem operativen Geschäft verbringen ihre Tage,
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damit Listen von einer Plattform zur anderen zu ziehen.
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Das CRM-System verfügt nur über ein unvollständiges Bild, Namen, E-Mails und mit etwas Glück vielleicht noch ein paar letzte Kontaktnotizen.
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Die Web-Analyse befindet sich in einem anderen Silo mit allen Klickstreams, Seitenaufrufen und Veranstaltungsteilnahmen.
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Dann gibt es noch Kaufdaten, die sich in einem ERP-System verstecken,
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Abwanderungssignale, die in Support-Ticket-Protokollen vor sich hin vegetieren.
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Und all das, was in den Tabellenkalkulationen der letzten Roadshow vergraben ist.
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Es gibt einen Grund, warum die meisten Teams bei dem Wort Datenhygiene zusammenzucken.
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Denn bis sie die Daten exportiert, bereinigt und wieder in all diesen Tools hochgeladen haben,
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fehlt die Hälfte der Daten, ist veraltet oder auf drei verschiedene Arten dupliziert.
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Customer Insights löst das Problem, indem es das Zusammenführen dieser zusammenhanglosen Informationen zum Kinderspiel macht.
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Von Haus aus unterstützt es Konnektoren für die wichtigsten CRM-Systeme,
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ihr ERP-System, Shopify oder Web-Tracking-Tools.
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Und jetzt kommt der unterschätzte Vorteil sogar Offline- und Tabellenkalkulationsdatensätze.
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Jeder neue Connector fordert lediglich eine Authentifizierung an
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und sie entscheiden, welche Felder wichtig sind, richtig sind.
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Nehmen wir beispielsweise an, Sie haben Kundenaktivitäten in Dynamics 365 Sales,
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Transaktionen, die über Business Central ablaufen,
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sowie alle Ihre Web-Interaktionen, die über JavaScript-Ereignisse nachverfolgt werden.
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Customer Insights kann diese Quellen an gemeinsamen Profil zuordnen,
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was die meisten selbst erstellten Datenprojekte nicht schaffen.
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Lassen Sie uns ein reales Szenario durchgehen.
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Stellen Sie sich vor, Sie möchten Kunden finden,
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die Ihre Website immer wieder besuchen, aber nie etwas kaufen, aber nie etwas kaufen.
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Website-Analysen allein zeigen nur eine hohe Interaktion mit einer großen Anzahl von Besuchen und Formulareinsendungen,
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aber Sie wissen nicht, wer jemals den Auslöser betätigt hat.
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Andererseits listet Ihr Transaktionssystem Verkäufe auf,
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hat aber keine Ahnung, wer im letzten Monat fünfmal Ihre Website besucht hat, ohne etwas zu kaufen.
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Durch die Verknüpfung dieser beiden mit Customer Insights
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können Sie endlich ein Segment für vier Besucher erstellen,
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die im letzten Quartal keine Käufe getätigt haben.
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Plötzlich haben Ihre Vertriebs- oder Pflegeteams eine echte Liste, mit der Sie arbeiten können,
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eine, die Sie niemals erhalten könnten, wenn diese Datenquellen isoliert blieben.
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Was wirklich klickt, sobald die Daten in Customer Insights landen,
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ist die Leistungsfähigkeit berechneter Kennzahl.
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Mit einem echten einheitlichen Profil sind Sie nicht nur an die Rohfelder aus den einzelnen Systemen gebunden.
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Sie können intelligente Metriken erstellen, die Analysten lieben.
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Durchschnittlicher Bestellwert, Zeitzeit der letzten Interaktion
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und sogar Interaktionswerte, die aus E-Mail-Web- und Kaufereignissen zusammengefügt werden.
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Anstatt Listen für die manuelle Zahlenverarbeitung zu exportieren,
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definieren Sie diese Regeln im Voraus und verwenden sie dann,
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um Ihre Segmente schärfer und vorausschauender zu gestalten.
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Möglicherweise müssen Sie alle Personen finden,
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deren Bestellgröße im letzten Jahr um mehr als 25% schwankte
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oder Nutzer ermitteln, die in den letzten zwei Wochen sechsmal interagiert haben,
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ohne eine Conversion durchzuführen.
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Da ist jetzt in 5-Sekunden-Filter kein mehrstündiges Tabellenkalkulationsprojekt mehr.
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Aber es ist alles Plug-and-Play.
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Es warten klassische Fallstricke.
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Veraltete Importe schleichen sich ein,
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wenn Sie Ihre Synchronisierungszeitpläne nicht im Auge behalten.
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Sie werden auf fehlende Felder stoßen,
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insbesondere wenn verschiedene Systeme leicht unterschiedliche Namen für dieselben Datenpunkte verwenden.
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Die Regel Garbage-In, Garbage-Out gilt nach wie vor.
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Wenn Ihre Quelldaten voller Tippfehler, leerer Datumsfelder
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oder fehlerhafter Verknüpfungen zwischen IDs sind,
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sammelt Ihr vereinheitlichtes Profil diese Fehler einfach an einem Ort
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und verteilt sie dann auf Ihre schicken neuen Segmente.
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Es lohnt sich, Ihre Datenqualität zu testen, bevor Sie zu weit gehen.
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Ein häufiges Problem sind doppelte Kunden.
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Zwei E-Mail-Adressen für dieselbe Person,
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zwei Datensätze für dasselbe Unternehmen
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mit einem Tippfehler im Namen, mit einem Tippfehler im Namen.
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Wenn Sie die integrierte Abgleichlogik von Customer Insights
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oder benutzerdefinierte Zusammenführungsregeln
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nicht verwenden, wird Ihre Kundenzahl schnell von einer Erkenntnis zur Illusion.
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Was ist also der eigentliche Vorteil,
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wenn endlich alles zusammenpasst?
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Sie hören auf, Ihre Zielgruppe allgemein zu beschreiben
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und beginnen, tatsächliche Absichtssignale zu verwenden.
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Anstelle eines Segments für Käufer aus dem Mittleren Westen
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zwischen 30 und 50 können Sie kürzlich aktive Konten abrufen,
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die diesen Monat Premium-Add-Ons durchsucht, aber noch keine gekauft haben.
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Dieses Segment sagt nicht nur zukünftige Käufe voraus,
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sondern verschafft Ihrem Kampagnenteam auch einen Vorsprung
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bei der Wahl der zu verwendenden Botschaften des Timings und der Angebote.
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Die richtigen Datenquellen einzubinden, ist der unsexy Teil,
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aber genau hier liegt der Hebel.
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Es macht den Unterschied zwischen Vermutungen darüber,
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wer in diesem Quartal kaufen könnte
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und dem Wissen anhand von Aktivitäten,
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wer am wahrscheinlichsten Ja sagen wird.
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Sobald Ihre Daten fließen
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und in Customer Insights vereinheitlicht sind,
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können Sie endlich von allgemeinem Targeting
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zu dynamischen, verhaltensgesteuerten Segmenten übergehen.
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Der Zugriff ist jedoch nur der erste Schritt.
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Als nächstes müssen diese intelligenten Segmente
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tatsächlich genutzt werden und sichergestellt werden,
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dass Sie mehr tun, als nur in einem Dashboard beeindruckend auszusehen.
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Erstellen von Segmenten, die tatsächlich etwas bewirken.
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Nur weil Sie ein Segment erstellen können,
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bedeutet das noch lange nicht,
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dass es sich positiv auf Ihre Pipeline auswirkt.
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Wir alle kennen Dashboards mit 15, 20 oder manchmal sogar 30 verschiedenen Listen,
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von denen die meisten einfach nur da liegen
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und nie in eine einzige Kampagne oder eine einzige Kampagne
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oder einen einzigen Verkaufsanruf auslösen.
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Das passiert oft, wenn Sie endlich alle Ihre Daten
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in Customer Insights miteinander verknüpfen.
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Es ist verlockend, die Dinge auf 100 verschiedene Arten
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nach Kampagne, Event oder geringfügigen
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demografischen Änderungen aufzuteilen, aufzuteilen.
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Plötzlich haben Sie eine Armee von Segmenten
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und keine wirkliche Vorstellung davon,
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welche davon tatsächlich Leads weiterbringen.
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Die Realität ist, dass die meisten statischen Segmente
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ignoriert werden, sobald sie erstellt werden.
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Sie sagen Ihnen, wie Ihre Datenbank am Tag
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der Segmenterstellung aussah
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und dann sind Sie ziemlich schnell veraltet.
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Vielleicht haben Sie letzten Monat ein Segment
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für die Teilnehmer eines Webinars
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im ersten Quartal im Einzelhandel erstellt,
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aber die Hälfte dieser Person hat bereits konvertiert,
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sich abgemeldet oder das Interesse verloren.
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Dynamische Segmente bringen diese voneinander hin.
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Anstatt einen Moment einzufrieren,
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aktualisiert sich ein dynamisches Segment ständig,
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wenn sich die Kundendaten ändern.
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Der Nutzen liegt auf der Hand,
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aber auch die Kompromisse.
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Dynamische Segmente können überwältigend sein,
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insbesondere wenn Sie neue Kriterien,
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berechnete Felder und Geschäftsregeln hinzufügen.
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Lass uns uns darüber sprechen,
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was ein Segment tatsächlich nützlich macht.
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Die leistungsstärksten Segmente sind diejenigen,
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die sowohl Verhaltens- als auch Transaktionsdaten nutzen.
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Nicht nur eines von beiden.
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Sie haben beispielsweise möglicherweise eine Liste
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mit allen Personen,
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die ihre letzten drei E-Mails geöffnet haben.
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Wenn diese Personen jedoch im letzten Jahr nichts gekauft haben,
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haben Sie ein völlig anderes Profil als jemand,
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der jede Nachricht öffnet
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und gerade eine große Bestellung aufgegeben hat.
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Mit Customer Insights können Sie diese beiden Ströme zusammenführen.
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Sie können ein Segment einrichten,
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das Personen findet,
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die mehrere Kampagnen angeklickt
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an einer persönlichen Veranstaltung teilgenommen
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und in den letzten 60 Tagen
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einen Kauf über einen bestimmten Wert getätigt haben.
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Plötzlich sprechen Sie Nutzer an,
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deren Aktionen und Ausgaben
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auch eine echte Chance schließen lassen
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und nicht nur auf müßige Neugier
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oder treues Schaufenster bummeln.
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Werden Sie jetzt etwas strategischer.
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Angenommen, Sie möchten Ihre Cross-Setting-Zahlen steigern.
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Suchen Sie nach Kunden
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mit vielen aktuellen Klicks und Downloads.
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Möglicherweise besuchen Sie Ihre Wissensdatenbank
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oder holen sich Produkthandbücher.
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Aber Ihr Transaktionsverlauf ist ungewöhnlich ruhig.
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Sie richten ein dynamisches Segment
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für hohe Interaktionen
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und niedrige aktuelle Ausgaben ein.
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Diese Kunden möchten eindeutig etwas,
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haben aber nicht über die Recherche hinausgegangen.
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Dieses Segment ist Gold wert
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für ein Cross-Selling-Team.
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Customer Insights verfolgt automatisch,
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wann immer jemand in diese Gruppe aufgenommen
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oder aus ihr entfernt wird.
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Sobald also das Engagement eines Kunden ansteigt,
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die Kaufbereitschaft aber noch nicht mitgezogen ist,
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tauchen diese Kunden sofort
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auf dem Radar eines Vertriebsmitarbeiters auf.
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Berechnete Kennzahlen
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liefern noch mehr Informationen.
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Anstatt Ja- oder Nein-Kriterien abzuhaken,
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können Sie das Engagement
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über mehrere Kanäle hinweg bewerten.
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E-Mail-Öffnungen,
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Website-Besuche,
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Veranstaltungsteilnahmen
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und Content-Downloads werden
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alle danach gewichtet,
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wie genau Sie mit Conversions
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in früheren Daten übereinstimmen.
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Die Vorhersage von Abwanderung
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wird möglich,
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wenn Sie berechnete Felder
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für Dinge wie Tage
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seit dem letzten geschlossenen Ticket,
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Monate seit der letzten Transaktion
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oder sogar die Anzahl der Interaktionen
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ohne Kauf erstellen.
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Mithilfe dieser Daten
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kann ein Segment Kunden kennzeichnen,
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die möglicherweise ein Extra benötigen,
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um zu bleiben
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oder die sich einem Upgrade nähern,
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ohne es auszusprechen.
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Die Upselling-Bereitschaft
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wird ebenfalls zu einem Signal,
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nicht zu einem Bauchgefühl.
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Wenn der durchschnittliche Bestellwert
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eines Kunden weiter steigt
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und er sich nur ihre Seite
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mit den erweiterten Funktionen
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angesehen hat,
14:22
können Customer Insights
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ihn als fast bereit
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für Premium kennzeichnen.
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Es ist wichtig zu wissen,
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wann statische und wann
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dynamische Segmente
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verwendet werden sollen.
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Statische Listen sind sinnvoll
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für kurze Zeiträume,
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einzelne Kampagnen,
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Follow-Ups
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nach einem bestimmten Ereignis
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oder Compliance-Berichte,
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bei denen der Datensatz
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nicht während des Prozesses
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geändert werden kann.
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Bei fortlaufenden Aktivitäten
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wie Lead-Nurturing
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oder Pipeline-Beschleunigung
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werden statische Segmente
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jedoch zu einer Belastung.
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Dynamische Segmente
14:45
verarbeiten Änderungen
14:46
in Echtzeit.
14:47
Wenn sich das Verhalten
14:48
eines Kontakts ändert,
14:49
er vielleicht nicht mehr reagiert
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oder plötzlich mit einer Reihe
14:51
von Produktvideos interagiert,
14:52
wird seine Segment-Zuweisung
14:53
aktualisiert,
14:54
ohne dass Sie einen Finger rühren müssen.
14:56
Das bedeutet,
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dass Ihre nächste Kampagne
14:57
oder Vertriebssequenz
14:58
keine Energie
14:59
an die falschen Personen verschwendet.
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Schauen wir uns an,
15:02
wie sich das in der Praxis auswirkt.
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Eine B2B-Vertriebsorganisation
15:05
erstellte ein dynamisches Segment,
15:07
um jeden Account zu erfassen,
15:08
der bestimmte Meilensteine
15:08
beim Engagement erreichte,
15:09
an zwei Webinarenteilnahmen
15:11
eine Fallstudie herunterlud
15:12
und mehr als drei E-Mails
15:12
mit einem Account-Executor austauschte.
15:15
Sobald jemand
15:15
diese Kombination erfüllte,
15:16
löste das System
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einen personalisierten
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Outreach-Workflow aus.
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Der Vertrieb musste
15:20
nicht ständig eine Liste überprüfen.
15:22
Das Segment übernahm dies selbst.
15:24
Nach sechs Monaten
15:25
waren die Abschlussraten
15:26
in dieser Gruppe
15:27
fast dreimal so hoch
15:27
wie die ihrer statischen Basis-Leads.
15:30
Das war keine Zauberei.
15:30
Es waren die richtigen Leute
15:31
zur richtigen Zeit,
15:32
die durch intelligente Segmente
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angesprochen wurden.
15:35
Was wirklich ins Auge springt,
15:36
ist, wie sich die Ebenen zusammenfühlen.
15:37
Wenn Sie mit den demografischen Grundlagen beginnen,
15:39
verhaltensbezogene Trigger hinzufügen
15:40
und das Ganze
15:41
damit berechneten Interaktionen
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oder Ausgabenbewertungen abrunden,
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decken Sie Gruppen auf,
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die Sie mit altmodischer Segmentierung
15:46
nie erreichen würden.
15:48
Vielleicht handelt es sich
15:48
um eine Gruppe von Kunden,
15:49
die nach Monaten der Stille
15:50
nach hochwertigen Add-ons suchen.
15:52
Vielleicht handelt es sich
15:53
um eine Gruppe von Nutzern,
15:54
die langsam von margenschwachen Käufen
15:56
zu strategischeren,
15:57
langfristigen Investitionen wechseln.
15:59
Das sind die versteckten Gold-Segmente,
16:00
Leute, die nicht unbedingt
16:02
auf ihren üblichen Dashboards auftauchen,
16:03
die aber für gezielte,
16:04
zeitnahe Anstöße gerüstet sind.
16:07
Aber hier ist der Haken.
16:08
An der Sache.
16:09
All das ist nichts wert,
16:10
wenn Ihre glänzenden neuen Segmente
16:12
einfach nur in Customer Insights verstauben.
16:13
Ja.
16:14
Die Erstellung der intelligentesten
16:16
und zielgerichtetsten Liste der Welt
16:17
wird Ihren Umsatz nicht schmälern,
16:18
wenn die Kunden nie mit ihren
16:19
Vertriebs- und Marketing-Touchpoints
16:20
in Kontakt treten.
16:22
Wenn Sie Segmente aus dem Data Warehouse
16:23
in die Tools laden,
16:24
die Ihre Teams an vorderster Front
16:26
tatsächlich verwenden,
16:27
ist das in der Regel der Punkt,
16:28
an dem die nächste Welle
16:29
der Wertschöpfung und Kopfschmerzen einsetzt.
16:31
Aktivieren Sie Segmente
16:32
in Ihrem gesamten Microsoft-Ökosystem.
16:34
Sie haben viel Zeit damit verbracht,
16:35
das perfekte Segment zu erstellen.
16:37
Es befindet sich in Customer Insights,
16:39
vollgepackt mit den richtigen Kunden,
16:40
wird in Echtzeit aktualisiert
16:41
und verfolgt jeden Klick und Kauf.
16:44
Aber was nun?
16:45
An dieser Stelle kommen viele Teams ins Stocken,
16:47
denn die Erstellung cleverer Segmente
16:49
ist nur die halbe Miete.
16:51
Wenn Sie möchten,
16:51
dass Segment in der realen Welt
16:52
etwas bedeuten,
16:53
müssen Sie sie dort aktivieren,
16:54
wo Vertrieb und Marketing
16:55
tatsächlich stattfinden.
16:56
Ein Segment generiert nicht einfach
16:58
nur durch seine Existenzumsatz.
16:59
Es muss Teil Ihrer Kontaktaufnahme,
17:01
Ihrer Pflegeabläufe
17:02
und Ihrer Vertriebsauslöser werden.
17:04
Hier beginnen sich die Daten auszuzahlen
17:05
oder verstauben einfach.
17:07
Sprechen wir über die Übergabe.
17:09
Jeder ist von der Idee
17:09
des automatisierten Targetings begeistert,
17:12
aber die Realität sieht so aus,
17:13
dass die meisten Teams
17:13
immer noch mit fehlerhaften Integrationen
17:15
oder manuellen Excel-Uploads kämpfen.
17:17
Sie haben vielleicht Wochen
17:18
in die Perfektionierung
17:18
dieser Segmente investiert,
17:20
aber wenn Sie nicht ordnungsgemäß
17:21
mit Dynamics 365, Marketing, Sales
17:23
oder Power Automate synchronisiert werden,
17:24
scheitert alles schnell.
17:25
Scheitert alles schnell.
17:26
Schon ein Tippfehler
17:27
in einer Synchronisierungsregel
17:29
oder eine Felddiskrepanz
17:30
kann dazu führen,
17:30
dass Kontakte verschwinden
17:31
oder ganz übersehen werden.
17:34
Es gibt auch das Pipeline-Problem.
17:36
IT und Marketing betrachten
17:38
Segmentierung oft getrennt,
17:39
obwohl es entscheidend ist,
17:40
was passiert,
17:41
wenn diese Listen
17:41
in ihren Kampagnen-Tools landen.
17:44
Die Aktivierung ist der Punkt,
17:45
an dem die Segmentierung konkret wird.
17:46
Werbe-E-Mails,
17:47
Vertriebsbenachrichtigungen,
17:49
Live-Chat-Trigger
17:49
und vieles mehr.
17:50
Und vieles mehr.
17:52
Mit Dynamics 365 Customer Insights
17:54
ist dies ein Bereich,
17:55
in dem sich das System
17:55
wirklich bezahlt macht.
17:58
Segmente werden nicht
17:59
in irgendeinem Analyse-Nebenfluss versteckt.
18:01
Sie können sie direkt
18:02
in Dynamics 365 Marketing
18:03
für Kampagnen einbinden
18:04
mit dem Vertrieb,
18:05
synchronisieren,
18:06
damit die Vertriebsmitarbeiter
18:07
vielversprechende Interessenten
18:08
in Echtzeit sehen
18:09
oder sie mit nur einem Klick
18:10
in Power Automate
18:11
für Workflows übernehmen.
18:13
Besonders elegant ist die Art und Weise,
18:15
wie sie mithilfe
18:15
der Verknüpfung der Synchronisierung
18:16
einmalig finden,
18:17
die Häufigkeit von Aktualisierung planen
18:18
und dann beobachten können,
18:19
wie diese Kundengruppen
18:20
beobachten können,
18:21
wie diese Kundengruppen
18:21
überall dort angezeigt werden muss.
18:22
Das bedeutet,
18:23
sobald ein Kunde
18:24
aus einem hochwertigen Segment aussteigt,
18:25
vielleicht weil er 30 Tage
18:26
dann nichts angeklickt hat,
18:27
wird er nicht mehr angesprochen
18:28
und niemand verschwendet Budget für ihn.
18:30
Das Segment wird automatisch aktualisiert.
18:32
Wenn ein neuer Kunde
18:33
um drei Uhr morgens
18:34
die richtigen Kaufsignale zeigt,
18:35
wird er markiert
18:36
und ist bereit
18:36
für eine Willkommenskampagne,
18:38
noch bevor sich ihr Team
18:39
einen Kaffee holt.
18:41
So sieht das in der Praxis aus.
18:42
Stellen Sie sich vor,
18:43
Sie haben ein Segment für Kunden,
18:44
die gerade eine bestimmte
18:45
Interaktionsschwelle erreicht haben.
18:46
Sie haben die letzten E-Mails
18:47
zur Markteinführung geöffnet,
18:49
sich dreimal auf der Preisseite umgesehen,
18:50
aber nichts gekauft.
18:51
Ah, nichts gekauft.
18:53
Sobald jemand in diese Gruppe fällt,
18:54
können Customer Insights
18:55
eine stark personalisierte
18:56
E-Mail-Kampagne auslösen
18:58
oder ein Workflow starten,
19:00
der den Kundenbetreuer daran erinnert,
19:01
sich zu melden.
19:03
Sie müssen nicht
19:03
auf einen komplizierten
19:04
manuellen Export warten
19:05
oder Freitags-Nachmittags
19:06
Tabellenkalkulationen durchgehen.
19:07
Es läuft alles automatisch ab.
19:09
Der richtige Kunde
19:10
gelangt in den richtigen Flow,
19:11
sobald seine Daten
19:12
vorliegen und geht weg.
19:15
Die Aktivierung funktioniert am besten,
19:17
wenn Sie sie testen,
19:17
verfeinern und wachsam bleiben.
19:19
Es ist beispielsweise
19:20
sinnvoll,
19:20
immer dann eine kleine
19:21
Pilotkampagne einzurichten,
19:22
wenn Sie einen neuen
19:23
Segment-Link launchen,
19:23
zu überprüfen,
19:24
ob die Kontakte
19:25
synchronisiert werden,
19:26
sicherzustellen,
19:26
dass die erste
19:27
ausgelöste E-Mail Sinn macht
19:28
und ob der Vertrieb
19:28
die neuen Interessenten
19:29
tatsächlich sehen kann.
19:31
Vertrauen Sie nicht
19:32
einfach dem System.
19:33
Planen Sie regelmäßige Tests ein,
19:34
insbesondere nach großen
19:35
Software-Updates
19:36
oder Änderungen
19:37
an Ihrer Segment-Logik.
19:39
Automatisierung ist hilfreich,
19:40
aber nur,
19:40
wenn Sie wissen,
19:41
dass bei Ihren Übergaben
19:42
niemand verloren geht.
19:43
Sie sollten auch die Übergabe
19:44
von Segmenten an Kampagnen
19:45
so weit wie möglich automatisieren,
19:47
jedoch mit Schutzmaßnahmen.
19:49
Automatisierte Abläufe
19:50
können Dinge beschleunigen
19:50
und dazu beitragen,
19:52
lange Lücken
19:52
zwischen der Ergreifung
19:53
einer Maßnahme
19:53
und der Reaktion
19:54
Ihres Teams zu vermeiden.
19:56
Achten Sie dennoch
19:56
auf die Relevanz.
19:58
Veraltete oder
19:58
schlecht synchronisierte Segmente
19:59
können Kunden
20:00
mit den falschen Angeboten
20:01
oder zum völlig falschen
20:02
Zeitpunkt ansprechen.
20:03
Nicht zerstört das Vertrauen
20:04
so sehr wie eine E-Mail
20:05
zur Verlängerung
20:06
eines Vertrags
20:06
für ein Produkt,
20:07
das der Kunde
20:07
erst gestern aktualisiert hat.
20:09
Die besten Teams
20:10
verwenden Versionskontrolle
20:11
und Prüfprotokolle
20:12
für die Segmentsynchronisierung
20:13
und überprüfen
20:14
regelmäßig Kampagnenentwürfe,
20:15
um Fehler frühzeitig zu erkennen.
20:16
Es gibt klassische Fehltritte,
20:18
die Sie vermeiden sollten.
20:19
Ein wichtiger Fehler
20:20
sind Segmente,
20:21
die nicht oft genug
20:21
aktualisiert werden.
20:23
Wenn Sie sich
20:23
auf eine tägliche
20:24
Synchronisierung statt
20:24
auf eine nahezu
20:25
Echtzeitssynchronisierung verlassen,
20:26
wechseln Kunden zwar ein und aus,
20:27
werden aber immer wieder
20:28
mit verhaltenen
20:28
Nachrichten kontrolliert.
20:29
Dann gibt es noch
20:30
das Problem der Feldzuordnung.
20:31
Falls Ihr CRM-System
20:32
und Ihre Customer Insights
20:33
leicht unterschiedliche
20:34
Feldnamen verwenden,
20:35
könnten die richtigen Personen
20:36
unbemerkt ausgeschlossen werden.
20:38
Und vergessen Sie nicht das Timing.
20:39
Wenn Sie zu lange
20:40
mit der Übergabe
20:41
eines Segments warten,
20:42
sind Ihre vielversprechendsten
20:43
Interessenten möglicherweise
20:44
bereits zu einem Mitbewerber
20:45
gewechselt
20:45
oder haben das Interesse
20:46
ganz verloren.
20:48
Die richtige Aktivierung
20:48
ist der Schlüssel,
20:49
um aus intelligenter Segmentierung
20:50
echte Ergebnisse zu erzielen.
20:52
Ein B2B-Unternehmen
20:53
hat dies in die Praxis
20:54
umgesetzt,
20:54
indem es ein Cross-Setting-Segment
20:55
direkt mit einem
20:56
automatisierten
20:57
Nurture-Flow verknüpft hat.
20:58
Sobald ein Account
20:59
den Schwellenwert überschritten,
21:00
vielleicht an seinem
21:01
zweiten Produkt-Webinar
21:02
teilgenommen
21:02
oder eine neue Test-Version
21:03
gestartet hat,
21:04
hat das System
21:04
eine individuelle
21:05
Nurture-Sequenz
21:06
in die Warteschlange gestellt,
21:07
gefolgt von einem Anruf
21:08
des Account-Managers.
21:09
Gefolgt von einem Anruf
21:09
des Account-Managers.
21:11
Keine Verzögerung,
21:11
keine verpassten Übergaben.
21:12
Innerhalb von sechs Monaten
21:13
konnten Sie einen Anstieg
21:14
der Cross-Selling-Conversions
21:15
um über 40% verzeichnen.
21:17
Das lag nicht daran,
21:18
dass Sie ausgefeiltere
21:19
Listen erstellt haben,
21:20
sondern daran,
21:20
dass Sie die Segmente
21:21
in Workflows und Tools
21:22
aktiviert haben,
21:23
die Ihr Vertriebsteam
21:24
bereits verwendete.
21:26
Wenn Sie Ihre besten Segmente
21:27
konsequent aktivieren,
21:28
lassen Sie kein Geld mehr liegen,
21:29
Leid mehr liegen.
21:30
Kampagnen werden zielgerichtet,
21:31
der Vertriebsmitarbeiter
21:32
wissen, worauf Sie sich
21:32
konzentrieren müssen.