Marketing-Automatisierung im Zeitalter der Verbraucher*innen

Laut Joseph Hsieh, Gründer von Retention Commerce, sind viele Marketing-Plattformen nicht auf die persönliche Kommunikation ausgelegt, die Kund*innen heute fordern.

Ihre Flows sind unflexibel und starr und lassen kaum Spielraum für individuelle Anpassungen.

„Bei den meisten Plattformen gibt es gerade mal sechs Flows zur Auswahl“, so Hsieh. „Du kannst den Namen deines Unternehmens und deine Produkte eingeben und dein Logo hochladen. Wenn du aber einen Flow nach Kundensegmenten aufteilen willst, etwa auf Basis von individuellen Produktvorlieben, geht das einfach nicht. Du kannst deinen Kund*innen nur die vorkonfigurierten Erlebnisse bieten.“

Für wachsende Unternehmen bedeuten diese Einschränkungen echte Probleme:
• Split-Tests sind ohne Hilfe des Entwicklungsteams nahezu unmöglich.
• Zur Einrichtung attributbasierter Kundensegmente sind langwierige Entwicklungs-Sprints nötig.
• Marketing-Teams verlieren wertvolle Zeit, weil sie auf die technische Umsetzung warten müssen.
• Kundendaten liegen isoliert auf separaten Systemen.
• Änderungen an Flows erfordern umfassendes technisches Fachwissen.
• Die Personalisierung bleibt oberflächlich und beschränkt sich auf grundlegende Tags.
• Kanalübergreifende Koordinierung geht nur manuell und wird zum organisatorischen Albtraum.

Angesichts dieser Ausgangslage wundert es nicht, dass Marketer*innen kaum innovative Kundenkontaktpunkte schaffen können. „Die meisten wissen gar nicht, was möglich ist. Dass sie zum Beispiel eine automatische E-Mail senden können, wenn jemand ein Event besucht hat, aber dann in den letzten zwei Wochen nichts gekauft hat“, so Hsieh.
„Wenn ich dies erwähne, finden es alle sinnvoll. Denn es wäre ja eine extrem individuelle und personalisierte Interaktion“, erklärt er. Doch vielen Marketer*innen erscheint eine derart detaillierte Segmentierung unerreichbar.

Moderne Marketing-Automatisierung [EN] ist wie eine Art Personal Shopper, der von allen Kund*innen genau weiß, was sie wollen – und wann sie es wollen. Statt sämtlichen Kund*innen dieselben Produkte vorzuschlagen, analysieren moderne Systeme zur Marketing-Automatisierung Verhaltensmuster, Kaufhistorie und Kundenengagement-Daten und antizipieren so Kundenbedürfnisse.
Moderne Plattformen zur Marketing-Automatisierung haben viele Stärken:

• Sie wandeln Rohdaten in Kundenerkenntnisse um, die smarte Entscheidungen ermöglichen.
• Sie erlauben eine ausgefeilte E-Commerce-Personalisierung basierend auf dem Echtzeitverhalten statt auf einfachen Kontaktfeldern.
• Sie treffen Vorhersagen zum Kundenverhalten und stoßen automatisch die besten nächsten Aktionen an.
• Sie ermöglichen die Skalierung sinnvoller Interaktionen, ohne den Personalbedarf in die Höhe zu treiben.

Moderne Plattformen zur Marketing-Automatisierung machen aus der Komplexität von strategischem Marketing einen Vorteil. Da die Kundendaten aller Kontaktpunkte auf einer zentralen Plattform zusammengeführt werden, können Marketing-Teams eine umfassende Personalisierung umsetzen und mühelos skalieren, wenn das Unternehmen wächst. Es ist nicht mehr nötig, mit mehreren isolierten Tools zu arbeiten und grundlegende Aufgaben an technische Teams auszulagern – Marketer*innen können sich auf den Aufbau intensiverer Kundenbeziehungen konzentrieren, die messbares Wachstum bringen.

Eine gute Plattform zur Marketing-Automatisierung sollte drei essenzielle Grundfunktionen mitbringen:

• Sie sollte Daten aus jeder Kundeninteraktion erfassen können.
• Sie sollte auf Erkenntnisse reagieren können, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen.
• Sie sollte aus Ergebnissen lernen können, um zukünftige Kampagnen zu verbessern.

Diese drei Komponenten greifen ineinander und bilden ein System, das mit der Zeit immer effektiver wird.

Eine vereinheitlichte Kundendatenbank ist die Grundlage für eine effektive Marketing-Automatisierung. Sie wird zur Single Source of Truth, in der jede Interaktion deiner Kund*innen erfasst wird – von geöffneten E-Mails bis hin zu Support-Tickets. Das umfasst auch ihr Verhalten auf deiner Website, ihre Kaufhistorie, Interaktionen mit dem Support, ihren Status im Treueprogramm und sogar ihre Käufe in Filialen vor Ort.

„Von Verhalten bis zu Profileigenschaften – hast du einmal verstanden, dass du wirklich alles, was in die Datenbank einfließt, zur Personalisierung von Kundenerlebnissen verwenden kannst, sind dir praktisch keine Grenzen mehr gesetzt“, erklärt Hsieh.
Moderne Plattformen nutzen verschiedene Ansätze für die Datenanalyse:

• Echtzeitsegmentierung, die bei jeder Kundenaktion automatisch aktualisiert wird
• Tracking des Kundenverhaltens zur Erfassung von Interaktionen, von Produktaufrufen bis hin zu Warenkorbabbrüchen
• dynamische Eigenschaften, die auf Basis der Kundenengagement-Muster angepasst werden
• benutzerdefiniertes Event-Tracking für individuelle Geschäftsanforderungen wie das Tracking von Teilnehmerzahlen oder die Terminplanung

Profilzusammenführung und Identity Resolution sorgen für eine geräte- und kanalübergreifende Verknüpfung von Kundeninteraktionen.

Kundendaten bringen dir nur etwas, wenn du konkrete Maßnahmen aus ihnen ableiten kannst. Moderne Plattformen zur Marketing-Automatisierung koordinieren personalisierte Nachrichten kanalübergreifend – so kannst du Einheitlichkeit gewährleisten und trotzdem kanalspezifische Best Practices berücksichtigen. Dabei kommen viele verschiedene Tools zum Einsatz:

• überzeugendes E-Mail-Marketing mit hohem Conversion-Potenzial, für sofortige Käufe und langfristige Kundentreue
• smarteres SMS-Marketing, das optimal mit deinem E-Mail-Marketing integriert ist und auf Kundendaten basiert
• Push-Benachrichtigungen, die durch personalisierte Mitteilungen die Nutzerzahlen von mobilen Apps steigern
• automatisierte Flows, die auf Kundendaten und Echtzeitverhalten reagieren
• datengestützte Omnichannel-Kampagnen, die Zielgruppen über alle Kontaktpunkte hinweg ansprechen
• Integrationen mit Werbenetzwerken für einheitliches Messaging und Zielgruppen-Targeting
• Personalisierung von Web-Formularen auf Basis von Kundensegmenten und Browser-Verlauf
• benutzerdefinierte Webhooks, die Aktionen in anderen Unternehmenssystemen auslösen

Mache dir immer bewusst: Kanalübergreifende Strategien sind sehr viel einfacher umzusetzen, wenn alle deine Marketing-Kanäle über dasselbe System laufen.

„Eines der wichtigsten Alleinstellungsmerkmale von Klaviyo ist die Konsolidierung mehrerer Kanäle auf einer zentralen Plattform“, unterstreicht Leonard. „Wenn deine Kanäle auf mehrere Plattformen verteilt sind, führt das zu einer kompletten Fragmentierung der Identifizierung. Du weißt nicht, wer SMS geöffnet hat oder was du deinen Abonnent*innen eigentlich gesendet hast. Du hast nie einen vollständigen Überblick.“

KI ersetzt keine Marketer*innen, sondern erweitert ihre Fähigkeiten. Während sich die Technologie um Optimierung und Personalisierung in großem Maßstab kümmert, können sich Marketing-Teams auf strategische Fragen und die kreative Arbeit konzentrieren – auf das also, was echte Beziehungen zu Kund*innen möglich macht. Das Resultat ist Marketing, das sich für alle deine Kund*innen persönlich anfühlt – selbst wenn es Millionen sind.
Künstliche Intelligenz macht aus regelbasierten Systemen zur Marketing-Automatisierung intelligente Plattformen, die lernen und sich anpassen können:

• Smarte A/B-Tests berechnen die statistische Signifikanz der Testergebnisse, liefern Schätzwerte für das Erfolgspotenzial und versenden automatisch die Version mit den besten Ergebnissen.
• Zur Optimierung des Versandzeitpunkts kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Die Plattform findet so für alle Kund*innen den jeweils besten Zeitpunkt für eine E-Mail, wodurch Öffnungs- und Klickraten weiter steigen.
• Predictive Analytics beantworten die Frage, was deine Kund*innen wann tun werden – etwa wann sie wahrscheinlich das nächste Mal etwas kaufen werden. Das ermöglicht strategischere Businesspläne und wirkungsvollere Marketing-Kampagnen.
• Zur Optimierung des Formulardesigns werden von Web-Formularen verschiedene Varianten generiert und in Timing-Tests über mehrere Phasen so lange getestet, bis die erfolgreichste Variante ermittelt ist. Sie wird dann automatisch livegeschaltet.
• KI zur Stimmungsanalyse von Bewertungen analysiert jedes Wort des Kundenfeedbacks und liefert innerhalb von Minuten einen Überblick über Themen und Stimmungen.

„Marken sollten sich an den Gedanken gewöhnen, KI in ihre Marketing-Tools zu integrieren“, so Leonard. „Diese Funktionen werden mit der Zeit immer umfangreicher und wertvoller werden.“

Am Anfang einer erfolgreichen Strategie für die Marketing-Automatisierung steht die Formulierung klarer Ziele. Angenommen, du hast einen Essenslieferdienst, der Abos anbietet. Statt das allgemeine Ziel „Absatz steigern“ vorzugeben, konzentrierst du dich auf die Reduzierung der Abonnentenabwanderung. Dazu musst du Anzeichen für Unzufriedenheit identifizieren und Gegenmaßnahmen ergreifen, bevor es zu einer Kündigung kommt.

Diese fokussierte Strategie bestimmt jede Automatisierungsentscheidung. Du könntest Auslassmuster, Menübewertungen und Interaktionen mit dem Kundendienst tracken, um einen Score für „gefährdete“ Abonnent*innen einzurichten.

Zeigt jemand Anzeichen für eine Abwanderungsabsicht, etwa durch Auslassen von zwei Lieferungen in einem Monat oder durch mehrere schlechte Bewertungen, wird eine Serie sorgfältig getimter Aktionen angestoßen:

• Es wird eine Erinnerung zur Aktualisierung der Vorlieben gesendet.
• Es werden personalisierte Menüvorschläge gesendet.
• Der Kundendienst nimmt proaktiv Kontakt auf.

Entsprechende Maßnahmen sind nur möglich, wenn du genau weißt, wonach du suchen musst. Genau dabei helfen dir deine festgelegten Ziele.

Zeitgemäßer Datenschutz erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen und strenge Compliance-Protokolle. Plattformen zur Marketing-Automatisierung müssen sensible Kundeninformationen schützen und dabei Vorgaben wie die der DSGVO und des CCPA sowie branchenspezifische Anforderungen erfüllen.
Moderne Plattformen zur Marketing-Automatisierung gewährleisten die Einhaltung vieler aktueller Compliance-Anforderungen automatisch. So können sich Marketing-Teams darauf konzentrieren, sinnvolle Kontaktpunkte zu schaffen. Die Daten der Kund*innen bleiben jederzeit geschützt und werden ordnungsgemäß verwaltet.

Eine wirkungsvolle Kundensegmentierung [EN] geht über grundlegende demografische Merkmale hinaus. Nehmen wir diesmal an, du bist ein Händler für Haustierbedarf, der sowohl Produkte verkauft als auch Tiersalons für die Fellpflege betreibt. Statt breit gefasster Segmente wie „Hundehalter*innen“ oder „Katzenhalter*innen“ könntest du detailliertere Segmente auf Grundlage der Servicehistorie, der Kaufmuster und der spezifischen Bedürfnisse der unterschiedlichen Tierrassen definieren.

Ein Segment „Salonkund*innen mit hohem Wertpotenzial“ könnte etwa Kund*innen mit folgendem Profil umfassen:
• Haben drei Termine innerhalb von sechs Monaten gebucht.
• Wohnen im Umkreis von 25 Kilometern von einer Filiale.
• Haben Haustiere bestimmter Rassen, die häufig Fellpflege benötigen.

Eine derart kleinteilige Segmentierung ermöglicht präzise Automatisierungen: Flows für Terminerinnerungen, die auf bisherigen Pflegevorlieben basieren, Produktempfehlungen passend zu den besonderen Bedürfnissen des jeweiligen Haustiers und VIP-Angebote für kostenlose Services.
Für Kund*innen, die ausschließlich die Salons nutzen, könnte der Flow passende Produkte aus dem Online-Sortiment vorschlagen. Für reine Online-Käufer*innen, die in der Nähe einer Filiale wohnen, könnte der Flow die Vorteile professioneller Fellpflege hervorheben.

„Marken können nicht wachsen, wenn die Kommunikation ausschließlich manuell über den Kunden-Support läuft“, erläutert Leonard. „Entscheidend ist, die persönliche Kommunikation zu automatisieren.“

E-Mail- und SMS-Automatisierung, ob separat oder in Kombination, funktionieren am besten, wenn Flows auf bestimmtes Kundenverhalten reagieren.
Angenommen, du vertreibst Hautpflegeprodukte und nutzt einen Quiz-Ansatz, um personalisierte Produktempfehlungen auszusprechen. Statt einer generischen Welcome-Serie arbeitest du mit einem abzweigenden Flow auf Basis von Quiz-Antworten zu individuellen Hautproblemen, derzeitigen Pflegeroutinen und Zielen:

• Reagiert jemand empfindlich auf Duftstoffe, schließt der Flow automatisch alle parfümierten Produkte von den Empfehlungen aus.
• Möchte jemand Hautalterung vorbeugen, werden informative Inhalte zu Inhaltsstoffen wie Retinol und Vitamin C angeboten.
• Sieht sich jemand bestimmte Produkte an, reagiert der Flow und hebt die passenden Inhaltsstoffe und Vorteile für die im Quiz angegebenen Probleme hervor.

Jeder Kontaktpunkt baut auf den bisherigen Interaktionen auf. Statt einer Serie von zusammenhanglosen Nachrichten entsteht so eine Unterhaltung.

Verbraucher*innen interagieren heute über mehrere Kanäle mit Marken – E-Mail, SMS, Push-Benachrichtigungen, Social Media und bezahlte Werbung. Jeder dieser Kanäle hat innerhalb der Customer Journey einen klar definierten Zweck. Damit ein nahtloses, einheitliches Erlebnis entsteht, müssen jedoch alle optimal ineinandergreifen.

Dieses Mal bist du ein Möbelhändler, der seine Nachrichten kanalübergreifend koordiniert:

• Per E-Mail versendest du ausführliche Produktkataloge und Designvorschläge.
• Per SMS erhalten Kund*innen zeitnahe Updates, etwa Terminbestätigungen und Benachrichtigungen über wieder lieferbare Produkte.
• Push-Benachrichtigungen an ihre Mobilgeräte erinnern Kund*innen an gespeicherte Artikel und anstehende Beratungstermine.
• Social-Media-Werbung spricht Kund*innen erneut mit Produkten an, die sie online gesucht haben.
• Per Web-Personalisierung werden relevante Inhalte auf Basis des Browser-Verlaufs angezeigt.

Bei einem derart koordinierten Ansatz könnte jemand, der per E-Mail eine Vor-Ort-Beratung in einer Filiale bucht, automatisch auch Folgendes erhalten:

• eine SMS-Bestätigung mit dem Anfahrtsweg
• Push-Benachrichtigungen über den bevorstehenden Termin
• Social-Media-Werbung zu ähnlichen Artikeln wie denen, die bereits aufgerufen wurden
• personalisierte Produktempfehlungen beim nächsten Besuch der Website

A/B-Tests verraten dir, welche Strategien für die Marketing-Automatisierung bei deinen Kund*innen am besten ankommen. Statt neue Kampagnen gleich für den gesamten Kundenstamm livezuschalten, kannst du sie erst mit kleineren Gruppen testen.

„Teste deine Nachrichten zunächst mit einer kleinen, statistisch signifikanten Gruppe, bevor du sie an eine größere Zielgruppe sendest“, rät Hsieh. „Ein guter Anfang sind 1 von 10 Kund*innen oder 1 von 100, je nach Umfang deiner Liste.“

Soll beispielsweise ein Warenkorbabbruch-Flow getestet werden, solltest du nicht nur alle Betreffzeilen testen, sondern die komplette Rückgewinnungsstrategie.

Timing testen: Ist eine 1-stündige Verzögerung besser als eine 24-stündige? Wie viel Zeit sollte zwischen den Nachrichten liegen?
Nachrichtensequenz und Nachrichtenhäufigkeit testen: Liefert ein Flow mit drei Nachrichten bessere Ergebnisse als einer mit zwei Nachrichten? Ist es wirkungsvoller, zuerst eine E-Mail zu senden oder zuerst eine SMS?
Inhaltstyp testen: Liefern Produktempfehlungen bessere Ergebnisse als Rabattangebote? Sind Bilder wirkungsvoller als Text?
Kanalmix testen: Liefern SMS-Erinnerungen in bestimmten Preisklassen bessere Ergebnisse als E-Mails?

Jeder Test baut auf bereits gewonnenen Erkenntnissen auf. So wird der gesamte Flow Schritt für Schritt weiter optimiert.

Mit den richtigen Marketing-Automatisierungs-KPIs [EN] kannst du Erfolge und Chancen identifizieren.

Für einen Modehändler könnte es z. B. sinnvoll sein, die gesamte Customer Journey über automatisierte Flows zu verfolgen. Neben grundlegenden Metriken wie Öffnungsraten und Klicks würden sich folgende Analysen anbieten:

• Welche Flows haben die meisten Bestellungen und den höchsten Umsatz generiert?
• Wie haben sich Flows für Post-Purchase-Informationen auf Bewertungen ausgewirkt?
• Wie wirkt sich die Interaktion mit Welcome-Flows auf den Customer Lifetime Value aus?

Wichtig ist, sich nicht nur auf die oberflächlichen Metriken zu konzentrieren. Hohe Öffnungsraten bedeuten wenig, wenn die Conversion-Zahlen niedrig sind. Hohe Klickraten bringen nichts, wenn die Abmelderate hoch ist. Jede Metrik sollte unmittelbar mit Geschäftszielen verknüpft sein und in Optimierungsentscheidungen einfließen.