Ohne Daten kein funktionierendes Targeting, ohne Targeting kein modernes Content-Marketing! Aber wahrscheinlich kennt jeder Marketer die Problematik: Wir nutzen alle unzählige Systeme und jedes System sammelt Daten. Wie soll man also für Marketingzwecke diese Daten fundiert analysieren, wenn kaum ein Datenaustausch zwischen den Systemen stattfindet? Vor dieser Herausforderung stand auch Hugo Boss – und Ihr könnt vielleicht erahnen, wie viele Kundendaten sich bei dem international erfolgreichen Modeunternehmen in einzelnen Datensilos angesammelt hatten. Wie Hugo Boss den gordischen Datenknoten gelöst und welche Rolle dabei eine Customer Data Platform gespielt hat, erfahrt Ihr in diesem Artikel – endlich mal ein echter CDP Best Case!

Fragmentierung, Doppelungen und Ungenauigkeiten: Die Gegner des Data- und Content-Marketings bei Hugo Boss

Content-Marketing braucht Exaktheit und Geschwindigkeit. Kunden erwarten genau auf sie zugeschnittene und aktuelle Inhalte. Eines der wichtigsten Hilfsmittel dafür sind Daten. Sie liefern uns die Informationen, um den Content passgenau auszuspielen. Der erste Schritt ist also, überhaupt Kundendaten zu sammeln. Das tat Hugo Boss bereits seit vielen Jahren. Doch durch die fehlende zentrale Verwaltung der Daten sind Datensilos in den verschiedenen Systemen entstanden. Und da es keinen wirklichen Überblick gab, konnte nicht bewertet werden, ob die Daten eines Kunden vollständig und korrekt waren.

Datenanalysen für Marketingzwecke waren folglich sehr aufwendig und es dauerte sehr lange, bis man Ergebnisse erhielt – viel zu langsam für die heutige Zeit. Und es fehlte eben die Präzision, da die Datenbasis ungenau war: Wie soll man so seine Zielgruppe auf den verschiedenen Kanälen exakt targeten? Hugo Boss war noch ein ganzes Stück entfernt von der bestmöglichen User Experience. Denn diese ist im Consumer-Good-Bereich besonders anspruchsvoll mit Online- und Offline-Shops, Serviceleistungen (z. B. Retouren) u. v. m.

Wer kauft eigentlich im Online-Shop von Hugo Boss ein?

Warum sich Hugo Boss für eine Customer Data Platform entschied und wie sie vorgegangen sind

Bei der Größe eines Unternehmens wie Hugo Boss und bei den vielen Datensätzen, die behandelt werden sollen, hilft eigentlich nur noch eines: Eine Customer Data Platform (CDP). Sie wurde für solche Herausforderungen geschaffen: Eine systemübergreifende zentrale Verwaltung der Daten. In den USA entschied sich Hugo Boss für die Acquia Customer Data Platform und konnte so zunächst alle bestehenden Systeme daran anschließen. Dann ging das Modeunternehmen Schritt für Schritt wie folgt vor:

1. Die CDP wurde mit sämtlich verfügbaren Daten gefüttert: Kundendaten, Transaktionen, Produktkatalog (um diesen mit den Kundendaten matchen zu können), Verhaltensdaten etc.

2. Als nächstes wurde in der CDP eine sogenannte Identity Resolution (IRE) durchgeführt. Das heißt, die Daten wurden aufgeräumt, sortiert und gesäubert. Alle doppelt oder mehrfach vorhandenen Kundenprofile wurden zu einem einheitlichen Profil zusammengeführt.

Das hatte eine enorme Auswirkung auf die Datenbasis! Nicht nur, dass man von nun ab wusste, wie viele Kunden tatsächlich zum eigenen Stamm gehörten, sondern auch, dass die Kunden mit den bereinigten Datensätzen transparent wurden und somit Hugo Boss eine 360-Grad-Kunden-Sicht ermöglichten.

Nach der IRE verlor Hugo Boss 18 % der Kundensätze. Dadurch stiegen natürlich der durchschnittliche Umsatz pro Kunde und die durchschnittlichen Transaktionen pro Kunde (beides um 15 %).

Mithilfe der CDP wurden ebenfalls die Top 10 % Kunden identifiziert, die den meisten Umsatz ausmachen. Und hier hatte die IRE eine noch viel krassere Auswirkung. Auf einmal kam es zu einem „Verlust“ der Top-10-Kunden von 82 %! Entsprechend stark stiegen der durchschnittliche Umsatz sowie die durchschnittlichen Transaktionen (beides um 45 %).

3. Danach ging es darum, die Daten genauer zu analysieren und daraus erste Maßnahmen abzuleiten. Hier kommt eine weitere wichtige Komponente einer CDP zum Einsatz: Die Machine Learning Fähigkeiten. Aus der Datenanalyse wurden so automatisiert Segmente gebildet. Diese Segmente nutzte Hugo Boss dann für zielgerichtete Kampagnen, und zwar für folgende drei Bereiche:

  • Kaufabbrüche
  • Browserabbrüche
  • Direct Mailings

Was sind die ersten Ergebnisse für Hugo Boss?

Grundsätzlich war das Ziel von Hugo Boss das bessere Targeting. Denn was machen Modeunternehmen, wenn sie kein gutes Targeting haben? Richtig, sie arbeiten oftmals mit Rabatten. Doch dabei geht nun einmal nicht gerade wenig Umsatz verloren. Der zweite Nachteil bei schlechtem Targeting sind die hohen Advertising-Kosten.

Da Hugo Boss jetzt viel exakter weiß, wer die Kunden sind, sind keine bzw. deutlich weniger Rabatte nötig (= Umsatzverluste vermieden). Zudem setzt man auf eine direkte, zielgruppengenaue Ansprache mit relevanten Inhalten statt auf „blindes“ Advertising für alle. So konnte beispielsweise bei Direct Mailings die Öffnungsraten verdoppelt werden.

Allein durch diese recht einfachen Maßnahmen konnte der Umsatz in einem Jahr signifikant erhöht werden. Und das Potenzial ist ja lange nicht ausgeschöpft! Es gibt noch deutlich mehr Einsatzbereiche für eine CDP als Kaufabbrüche, Browserabbrüche und Direct Mailings. Hugo Boss steht also erst am Anfang, Daten und Marketing richtig und gewinnbringend zusammenzuführen.

(Aktuell wird die Customer Data Platform von Acquia nur bei Hugo Boss in den USA eingesetzt. Eine Ausweitung des Projekts auf Europa wird diskutiert.)

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