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“Es gibt keinen Durchschnittskunden” – wie Douglas sein Newsletter-Marketing mit KI aufpeppt

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Foto: Douglas

Machen Maschinen heute besseres Marketing? Zum Teil, analysiert Thomas Oberste-Schemmann, CRM-Director bei Douglas. Sie können Zusammenhänge erkennen, die Menschen nicht sehen, machen daraus aber gelegentlich Kampagnen, die man nicht will.

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Was kann die Künstliche Intelligenz (KI) für das Marketing heute schon leisten? Die Antwort liegt nach zwei Jahren Rätselraten inzwischen doch ziemlich klar auf der Hand: Sie kann so personalisieren, dass die Conversion-Rate steigt. Das gilt für die Website, deren Inhalte sich daran ausrichten, was dieser oder ein ähnlicher User früher schon gesehen oder gekauft hat. Das gilt für Kampagnen, bei denen zehn verschiedene Text-Bild-Kombinationen ins System gefüttert werden und die Maschine im Live-Betrieb deren Performance überwacht und die schlecht-geklickten aussiebt. Und das gilt für personalisierte Mailings, die tunlichst für jeden Kunden anders sein sollten, um maximale Wirkung zu entfalten. Nicht jeder Kunde braucht einen Gutschein in der Mail, manche aber schon. Und kaum ein Kunde entspricht wirklich dem Durchschnitt.

Ist der personalisierte Newsletter besser als der generische? 

Das war der Zug auf den Thomas Oberste-Schemmann, CRM-Director bei Douglas, aufsprang. Er wollte einfach mal wissen, ob die Heilsversprechen der diversen Dienstleister, die tagtäglich um Aufträge bei ihm buhlen, in der Praxis auch halten. Ist der personalisierte Newsletter besser als der generische? 

Oberste-Schemmann wollte es der Maschine nicht zu einfach machen. Eine bestmögliche One-Fits-all-Variante diente als Benchmark für den personalisierten Newsletter: Die Category-Manager der unterschiedlichen Warengruppen sollten ihre Bestseller und Lieblingsprodukte empfehlen – und den Kunden schmackhaft machen. Die zweite Variante stellte die KI-Maschine zusammen: Das System konnte aus über 3.000 Produkten in 253 Unterwarengruppen wählen. Im klassischen E-Mail-Versand hatte man typischerweise nur zwischen zehn Produkten aus verschiedenen Unterkategorien unterschieden.

Die klassische Variante…Fotos: Douglas

Dritter Testkandidat war eine 3rd-Party Lösung, die mit hauseigenen CRM-Daten angereichert wurde. Dieser Variante stand die gesamte Breite des Douglas Sortiments zur Verfügung. Der Anbieter durfte also frei entscheiden, welche Produkte dem Kunden angezeigt werden sollten. 

Kein überraschendes Ergebnis

Die bloße Vielfalt an wählbaren Produkten legt den Schluss nahe, dass die KI-Variante besser funktioniert, als die von Hand selektierten Produkte. Und das tat sie auch. Um 86 Prozent stieg die Conversions-Rate im Vergleich zu den Bestsellern. Da konnte auch die Variante mit den 3rd-Party-Daten nicht mithalten. 

Der Anfang war gemacht: Die KI war darauf optimiert, für jeden Kunden die Artikel mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit zu finden. Und kurzfristig mochte das die umsatz-optimale Lösung sein. Aber das, was Oberste-Schemmann in den Mails sah, genügte seinen Ansprüchen an Kundenkommunikation nicht, denn der Marketer muss auf mehr achten, als auf unmittelbare Abverkäufe.

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“Die Engine hätte im Zweifel drei Gucci-Produkte nebeneinander gezeigt oder bei Lippenstiften einfach drei Farbvarianten desselben Artikels”, so Oberste-Schemmann und erklärt: “Wir wollen aber gleichzeitig auch zeigen, dass wir ein sehr großes Sortiment haben und praktisch jeden Kundenwunsch erfüllen können.” Auf diese langfristige Beziehung, die vielleicht erst in einem Jahr eine nächste Conversion auslöst, ist die Maschine nicht trainiert.

Permanente Optimierung der Algorithmen

“Die Daten und die Maschine leisten die Vorarbeit, die Marketer und ihr Bauchgefühl das Finetuning”, beschreibt der CRM-Chef die Aufgabenteilung zwischen den beiden Akteuren. Und letzteres gilt umso mehr in der aktuell laufenden zweiten Phase, wo Inhalte und Stories den Mailings hinzugefügt werden. “Da fehlt es mitunter an Metadaten und Tags, um sie gut automatisch zuordnen zu können”, sagt Oberste-Schemmann. Auch hier legen die Marketer Hand an. Allerdings hofft er schon, dass das in Zukunft einfacher wird und die Maschine auf Dauer weniger menschliche Unterstützung benötigt.

…Die KI-Variante kann aus wesentlich mehr Kombinationen wählen und war schon von Beginn an fast doppelt so erfolgreich.

“Früher hätten wir versucht, typische Verhaltensmuster zu erkennen, zum Beispiel ob ein Kunde eher eine Geschenkidee sucht, oder nicht. Das kann ich dank KI heute der Mathematik überlassen. Die Maschine sagt, dass die Einkaufswahrscheinlichkeit des Kunden bei drei bestimmten Produkten besonders hoch ist. Möglicherweise stelle ich erst Monate später fest, dass irgendein Influencer diese drei Produkte in die Kamera gehalten hat. Ich habe keine 250 Marketingleute, die das monitoren können. Aber wir können aus den Daten direkt eine Vorhersage machen, was bei welchem Kunden gut ankommt, ohne genau zu wissen warum”, so Oberste-Schemmann auf dem Marketing-Forum des EHI. 

An die Stelle der Verhaltenserklärung tritt die permanente Optimierung der Algorithmen. Immer wieder werden die Daten ausgewertet, die Mailings auf Plausibilität geprüft und weiter verbessert. Die Installation dieses permanenten Kreislaufs beschreibt der Douglas-CRM-Director als größte Herausforderung in der Transformation des Marketings hin zu mehr KI. 

Personell ändert sich für ihn allerdings nicht all zu viel. “Ich brauche den Datenversteher und den Bauchgefühl-Marketer. Ich will das gar nicht in einer Person verschmelzen.”, fasst der Analytics-Chef zusammen. Dass beide unterschiedlich denken, seit gut so.

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