Gutschein-Optimierung

Gutschein-Optimierung 2017-11-10T15:32:26+00:00

Das individuell passende Incentive für Ihre Kunden bestimmen

Um Umsätze kurzfristig zu steigern, eignen sich Gutscheine und Rabatte hervorragend – wenn sie richtig eingesetzt werden. Die Herausforderung besteht darin, für jeden Kunden individuelle das passende Incentive zu definieren um damit Anreize für das gewünschte Kaufverhalten zu setzen. Der effiziente Umgang mit Incentives lohnt sich in allen Branchen, denn Gutscheine und Rabatte schmälern die Marge teils erheblich. Für die optimale Verteilung müssen Sie erkennen können, bei welchen Kunden der Gutschein Auslöser des Kaufs ist und welche Kunden den Rabatt dankend annehmen, aber auch zum vollen Preis gekauft hätten. Durch Verbesserung der Gutscheinsteuerung erhöhen Sie den Deckungsbeitrag pro Kunde und reduzieren die Umsatzeinbußen durch Gutscheineinlösung.

Optimierung mittels Predictive Analytics

Nutzen Sie Predictive Analytics für die Gutschein -Optimierung und händigen Sie Gutscheincodes nur den Kunden aus, die Sie durch Vergabe eines Gutscheins überhaupt zum Kauf bewegt werden. Mithilfe der sogenannten Uplift-Modellierung identifizieren Sie die Kunden, die durch den Erhalt eines Gutscheins ihr Kaufverhalten positiv verändern. Sie erkennen zudem, welche Kunden auch mit erhaltenem Gutschein nicht zu einem Kauf zu bewegen sind. Wenn Sie diese Kunden aus der Kampagne ausschließen reduzieren Sie Ihre Porto- und Produktionskosten.

Einsatz von Gutscheinen für die Kundenbindung und Reaktivierung

Diesen Budget-Puffer aufzubauen wird wichtig werden, denn der Kampf um Ihre Bestandskunden ist groß, und auch die Konkurrenz lockt Ihre Kunden mit attraktiven Neukunden-Angeboten. Eine effiziente Kundenbindung ist daher wichtig. Sie müssen in Ihrem Datenpool die inaktiven Kunden mit hohem Reaktivierungspotenzial erkennen können und für diese Zielgruppe Reaktivierungskampagnen mit Incentive starten. Dymatrix hilft Ihnen dabei, inaktive Kunden mit hohem Reaktivierungspotenzial aus dem Datenpool herauszufiltern. Der Ansatz lässt sich optimal mit einem Rabatt-Scoring verknüpfen. Dabei wird die Affinität des Kunden auf verschiedene Rabatt-Arten berechnet. Als Ergebnis der beiden Ansätze steuern Sie folglich das optimale Incentive (z.B. 10%, Versandkostenbefreiung, 20 EUR, Geschenkartikel) an diejenigen Kunden, die mit höchster Wahrscheinlichkeit durch diesen Anstoß erneut kaufen werden.

Mit dem richtigen Testdesign Ihre Kunden kennenlernen

Eine sehr große Hürde bei der Optimierung stellt die Rabatt-Historie dar. Eine Uplift-Modellierung kann nur erfolgreich umgesetzt werden, wenn historische Daten Auskunft über die Wirkungszusammenhänge von Incentivierung und Kaufverhalten erlauben. In einem von DYMATRIX entworfenem sinnvollen Testdesign wird das Verhaltens einer Gruppe mit Gutschein mit dem einer Gruppe ohne Gutschein verglichen. Die Kundenqualitäten müssen in den Gruppen gleich geschichtet sein und einen repräsentativen Querschnitt des gesamten Kundenbestandes abbilden.

Für KNIME hat DYMATRIX exklusiv eigene Tree-based Uplift Models entwickelt. Sie können also sicher sein, mit DYMATRIX finden Sie für Ihre Kunden das individuell passende Incentive und streuen Gutscheine optimal und ohne Streuverluste.


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