Zielgruppen richtig segmentieren

Segmentierung ist das A und O im E-Mail-Marketing und bei Marketing Automation Kampagnen. Nur mit einer möglichst präzisen Ansprache Ihrer Abonnenten erreichen Sie eine dauerhaft hohe Relevanz und Aufmerksamkeit. Aber wie segmentiert man richtig? Welche Möglichkeiten gibt es. Im folgenden Artikel stellen wir ein ganz einfaches Modell vor, das Sie mit praktisch jedem E-Mail-Marketing / Marketing Automation-System umsetzen können.

 

Es gibt viele Möglichkeiten, Kundensegmente zu bilden:

– Nach Kundenwert (A-, B- und C-Kunden)
– Nach räumlicher Verteilung
– Nach Interesse (geäußert oder gemessen)
– Auf Basis von Big Data Analysen ….

All diese Vorgehensweisen sind richtig eingesetzt erfolgversprechend. Aber hier soll es um eine ganz einfache Segmentierungsstrategie gehen, die ausschließlich mit Daten aus Ihrem E-Mail-/ MA-System arbeitet.

Diese Segmente können Sie problemlos mit „Bordmitteln“ realisieren:

1. Nicht-Öffner
2. Öffner, aber nicht Klicker
3. Klicker
4. Neu-Abonnenten

Alle vier Gruppen sind in jedem besseren E-Mail-Marketing-System mit ein paar Klicks eingerichtet. Und jede dieser Gruppen können Sie mit individuell abgestimmten Botschaften ansprechen. Dabei haben Sie zwei Möglichkeiten:

1. Erstellen Sie für die jeweilige Gruppe ganz eigene Mailings.
2. Erstellen Sie innerhalb Ihrer „Standard-Botschaft“ einen Block / Bereich, den Sie zusätzlich einblenden.

Für die vier Gruppen empfehlen sich folgende Kommunikations-Schwerpunkte:

1. Nicht-Öffner. Diese Gruppe ist schon insofern schwierig, dass man sie eigentlich als „möglicherweise Nicht-Öffner“ bezeichnen muss. Die Öffnung einer Mail wird durch Abruf eines Bildes (normalerweise ein einzelner Pixel) gemessen, und funktioniert nicht, wenn der Bild-Abruf unterdrückt ist. Das ist aber z.B. bei Microsoft Outlook voreingestellt – sprich: gerade im B2B-Bereich ist die Aussage „Nicht-Öffner“ mit großer Vorsicht zu behandeln, darauf muss die Kommunikation abgestimmt werden.

Das Einzige was Nicht-Öffner zu sehen bekommen ist die Betreff-Zeile: Versuchen Sie also, für diese Gruppe möglichst appellierende Betreffzeilen zu finden, und in der Mail (die extrem kurz sein kann; Hauptsache sie wird überhaupt erst mal geöffnet) eine einfache Interaktion anzuregen. Das kann z.B. sein, dem Leser anzubieten, eine Strecke mit ganz speziellen sehr attraktiven Angeboten mit einem Klick zu erhalten. Oder Sie zeigen ihm, wie er seine Mailing-Inhalte individualisiert.

2. Öffner, aber nicht Klicker: Offensichtlich sind die Inhalte nicht spannend genug. Arbeiten Sie an mehr Personalisierung und Individualisierung. Mehr dazu lesen Sie übrigens auch im Kapitel „Frischer Wind für eingeschlafene Beziehungen“ in diesem Newsletter.

3. Klicker: Das ist die Gruppe an Lesern, die am nächsten am Kauf ist. Mit einem Klick allein ist noch nichts gewonnen! Analysieren Sie genau, was der Abonnent macht, wenn er auf Ihrer Seite gelandet ist. Springt er sofort wieder ab? Kauft er? Legt er etwas in den Warenkorb und kauft dann doch nicht? Wie ist die Click-to-Conversion-Rate? Ist sie höher oder niedriger als bei anderen Einstiegen in die Website? In Ihren Mailings sollten Sie die Klicker mit besonders passenden Angeboten belohnen.

4. Neu-Abonnenten: Hier ist im eCommerce zunächst zu unterscheiden, ob es sich „nur“ um einen Neu-Abonnenten oder um einen Neu-Kunden handelt. Viele Neu-Abonnenten werden heute im Rahmen eines Kaufprozesses gewonnen. In diesem Fall bietet es sich an, in einer speziell aufgesetzten Begrüßungs-Strecke passend zu den gekauften Produkten Cross- und Upselling zu betreiben. Außerdem sollten Sie in einer Begrüßungsstrecke darauf eingehen, was sie von ihren Mitbewerbern unterscheidet, also z.B. auf besondere Services, besondere Sortimente und ähnliches einzugehen.

Die vorgeschlagene Segmentierungsstrategie ist natürlich nur eine von vielen, und sollte nicht allein für sich betrachtet werden. Ihr Charme liegt in ihrer Einfachheit, die sie sofort umsetzbar macht. Wichtige Segmentierungs-Strategien sind natürlich heute vor allem auch Strategien auf Grundlage von Big Data Analysen, dies erfordert jedoch massiv mehr analytische Vorarbeit.

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