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Warum datengesteuerte Vertriebsteams überlegen sind.

In der heutigen wettbewerbsintensiven Unternehmenslandschaft gewinnen datengesteuerte Vertriebsteams einen Vorsprung gegenüber ihren traditionellen Counterparts. Durch den Einsatz von Datenanalysetools sind diese Teams produktiver, effizienter und erfolgreicher. Hier sind fünf Gründe, warum datengesteuerte Vertriebsteams so vorteilhaft sind:

1. Datenanalyse verbessert die Vertriebsplanung

Wenn Sie Ihre Vertriebspläne auf der Grundlage reiner Intuition und Vermutungen erstellen, können Sie sicher sein, dass Sie einen Fehler begehen. Eine Umfrage hat ergeben, dass leistungsstarke Vertriebsteams ihre Prognosen mit 1,5-mal höherer Wahrscheinlichkeit auf datengestützte Erkenntnisse stützen.

Was bedeutet das in der Praxis?

Der Grundgedanke datengestützter Vertriebsprognosen besteht darin, realistische und gleichzeitig anspruchsvolle Ziele zu setzen. Datenanalysetools können Ihnen dabei helfen, ehrgeizige Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) festzulegen, die für jeden einzelnen Vertriebsmitarbeiter geeignet sind.

Dabei handelt es sich nicht um einen generischen Ansatz, sondern um eine tiefgreifende Planungsstrategie, bei der zahlreiche Vertriebskennzahlen und -parameter berücksichtigt werden. So garantiert die Datenanalyse die Maximierung der Effizienz, ohne Ihre Vertriebsmitarbeiter zu überfordern.

2. Leichtere Analyse und Einstufung von Interessenten

Wussten Sie, dass mindestens 50 % der von Vertriebsmitarbeitern verfolgten Kunden nicht zu ihnen passen? Das Schlimmste, was man im Vertrieb tun kann, ist, ungeprüfte Leads anzusprechen, bei denen es höchst unwahrscheinlich ist, dass sie zum Kaufabschluss führen, aber es stellt sich heraus, dass viele Vertriebsmitarbeiter dies tatsächlich regelmäßig tun.

Hier sind datengesteuerte Unternehmen den traditionellen Vertriebsteams deutlich überlegen, denn sie können potenzielle Kunden viel besser und genauer analysieren und einstufen. Sie tun dies auf der Grundlage zahlreicher Kriterien wie:

  • Historie der Käufe
  • Frühere Interaktionen von Vertriebsmitarbeitern mit einem bestimmten Interessenten
  • Die Position des Interessenten im Verkaufstrichter

    Diese und viele andere Parameter können viel über einen bestimmten Kunden aussagen, aber ohne den Einsatz von Datenanalyse sind sie kaum zu erkennen.

3. Verkaufsgespräche werden personalisiert

Moderne Käufer wollen nicht als Mitglieder einer Gruppe behandelt werden, sondern als Individuen mit ganz bestimmten Eigenschaften und Merkmalen. Wenn Sie nicht auf ihre persönlichen Interessen eingehen, werden Sie nicht die erhofften Ergebnisse erzielen.

Jake Gardner, ein Vertriebsanalyst beim Schreibservice für juristische Aufsätze, behauptet, dass die Personalisierung in modernen vertriebsorientierten Unternehmen eine entscheidende Rolle spielt:

“Anstatt generische Werbebotschaften zu versenden, muss man ein Verkaufsgespräch so zuschneiden, dass jeder Interessent individuell verwöhnt wird.”

Was bedeutet das konkret?

Die Antwort liegt in der Datenanalyse, denn Sie müssen Ihre Verkaufsstrategien an die Kaufgewohnheiten, die Interessen, den Standort und andere Faktoren anpassen, die die Kaufentscheidungen Ihrer Kunden beeinflussen.

4. Maßgeschneiderter Vertrieb steigert Upselling-Erfolge

Personalisierung ist ein äußerst wichtiger Trend, denn fast 80 % der Verbraucher geben an, dass sie sich nur dann auf ein Angebot einlassen, wenn es personalisiert wurde, um frühere Interaktionen des Verbrauchers mit der Marke zu berücksichtigen. Proaktive Unternehmen verstehen das sehr gut und passen ihre Vertriebsaktivitäten so an, dass sie Cross- und Upselling-Produkte oder -Dienstleistungen einfacher und zielgerichteter anbieten.

5. Erkennen Sie neue Trends mit Datenanalysen

Wenn Sie sich zu sehr auf die heutigen Aktivitäten konzentrieren, können Sie auf Dauer kaum mit proaktiven Wettbewerbern mithalten. Deshalb empfehlen wir den Einsatz von Datenanalysen, um die Bedürfnisse der Kunden zu ermitteln und zukünftige Trends vorherzusagen.

Datenmanagementplattformen sind in der Lage, riesige Datenmengen anzusammeln, und Sie sollten sie unbedingt zur Trenderkennung nutzen. So können beispielsweise Kommentare von Nutzern in sozialen Medien, Online-Rezensionen, E-Mail-Beschwerden und viele andere Informationsquellen als wertvolle Indikatoren für zukünftige Entwicklungen dienen.

Auf diese Weise können Sie Ihr Vertriebsteam rechtzeitig vorbereiten und auf Kundenanfragen reagieren, sobald der neue Trend den Markt beherrscht.

Fazit

Wie können Sie zwischen vielversprechenden und irrelevanten Interessenten unterscheiden? Können Sie neue Verkaufschancen rechtzeitig erkennen? Gibt es genügend Potenzial, um Ihren Kundenstamm zu vergrößern oder auszubauen?

Die Antworten auf diese und viele andere Fragen machen den Unterschied zwischen guten und schlechten Vertriebsteams aus, aber es zeigt sich, dass Unternehmen mit fortschrittlicher Datenanalyse fast immer besser abschneiden als ihre traditionelleren Wettbewerber.

Wenn du deiner Vertriebsstrategie einen großen Schub geben willst, solltest du einen datengesteuerten Ansatz für dein Unternehmen wählen. Das wird dir neue Perspektiven eröffnen und dir helfen, schneller, als du denkst, mehr Kunden zu gewinnen!

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Success Story

50 Personentage gespart: Automatisierte Produktdaten-Veredelung bei der Blässinger Gruppe

Gute Produktbeschreibungen sind ein entscheidender Faktor, um Kunden zu überzeugen, ihre Kaufentscheidung zu erleichtern und die allgemeine Effizienz des Verkaufsprozesses zu verbessern. Unter anderem sind Produktinformationen aus folgenden Gründen essentiell:

  • Informationsvermittlung: Eine detaillierte Produktbeschreibung liefert relevante Informationen über das Produkt, seine Eigenschaften, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten.
  • Kaufentscheidung: Hochwertige Beschreibungen und Attribute unterstützen Kunden bei ihrer Kaufentscheidung, indem sie Vertrauen in das Produkt und die Marke aufbauen. Außerdem helfen sie dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Probleme der Kunden zu lösen.
  • Verbesserung der Filter und Sortierung: Für die Blässinger Gruppe war es äußerst wichtig, das Kauferlebnis seiner Kunden zu unterstützen. Daher sind spezifische Attribute essentiell, um neben der Suche auch die Filter und Sortierung für eine einfachere Auffindbarkeit und Navigation zu verbessern.

Eine Studie von Akeneo aus 2023 ergibt, dass 63 % der Verbraucher eine Marke, der sie vertrauen, nach einer schlechten Erfahrung mit Produktinformationen nicht mehr kaufen würden.

Dies ist besonders relevant für Unternehmen wie der Blässinger Gruppe. Mit einer breiten Produktpalette und einer starken Markenidentität ist es für die Blässinger Gruppe von entscheidender Bedeutung, ihren Kunden eine herausragende User Experience und hochwertige Produktbeschreibungen zu bieten.

Nicht nur im klassischen Offline Geschäft möchte die Blässinger Gruppe Ihr Werteversprechen gegenüber dem Kunden einhalten, sondern auch im immer stärker wachsenden Onlinegeschäft. Egal, ob der Kunde im Webshop sucht oder durch eine direkte Anbindung via OCI, Punchout oder statischem Katalog angebunden ist. Er benötigt hochwertige Daten, um eine fundierte Kaufentscheidung zu treffen.

Key Facts

Die Blässinger Gruppe ist ein technischer Großhandels-Spezialist und bietet eine breite Produktpalette, die Wälzlager, Gleitlager, Lineartechnik, Antriebstechnik, Sonderlösungen und Services umfasst. Als unabhängiges Familienunternehmen in der dritten Generation hat die Blässinger Gruppe eine starke Markenidentität und einen hohen Bekanntheitsgrad in der Branche. Mit elf Standorten und einem starken Netzwerk in der EMEA-Region ist Blässinger gut positioniert, um ihren Kunden einen hervorragenden Service zu bieten.

  • Technischer Großhandels-Spezialist mit breiter Produktpalette, die Wälzlager, Gleitlager, Lineartechnik, Antriebstechnik, Sonderlösungen und Services umfasst
  • Hat eine starke Markenidentität und einen hohen Bekanntheitsgrad in der Branche
  • 11 Standorte und ein starkes Netzwerk in der EMEA-Region
  • Mehr als 190 Mitarbeiter in Deutschland, Österreich und der Schweiz
  • Rund 100.000 Produkte

Herausforderung

Die Relevanz von Produktdaten ist dem Team von der Blässinger Gruppe bekannt. Die eigenen Produktdaten bestanden lediglich aus sehr technischen Bezeichnungen ohne jegliche Beschreibung. Das Ziel des Blässinger E-Business Teams ist es, ihren Kunden ein herausragendes online Erlebnis zu bieten. Daher sind erweiterte Produktdaten und Attribute unerlässlich, um die Sortierung, Filterung und die Auffindbarkeit über die Produktsuche zu optimieren.

Um ihrem Ziel und dem eigenen Anspruch näherzukommen, benötigte die Blässinger Gruppe dringend detaillierte Produktdaten von ihren Lieferanten.

Die Produktdaten des Herstellers waren jedoch nur über dessen Webseite zugänglich, was bedeutete, dass das Blässinger-Team jede Information hätte manuell kopieren müssen. Bei 25000 SKUs und der Annahme, dass man ca. 3 Minuten pro SKU bräuchte, die Daten anzureichern, wären das ungefähr 50 Personentage.

Ein nicht annähernd in Verhältnis stehender Aufwand. Darüber hinaus benötigte das Team die erweiterten Informationen aus Zeitgründen innerhalb weniger Tage.

Lösung

Die Lösung lag in der Automatisierung des Prozesses.

Mit Hilfe von Retool, einer Plattform, die es ermöglicht, schnell individuelle Tools zu erstellen, konnten wir einen Workflow erstellen, der die Produktdaten automatisch von der Webseite des Herstellers abruft, um es dem Blässinger-Team bereitzustellen.

Die Produkt CSV mit den 25k SKUs wurde zunächst über unsere mit Retool entwickelte Anwendung in eine Datenbank geladen. Zur öffentlichen API des Herstellers haben wir eine Connection aufgebaut, um die Daten darüber zu beziehen.

Während der Umsetzung trafen wir auf einige Herausforderungen. Aufgrund von Abfragen-Limits gegen die API und der teilweise Nichterreichbarkeit mussten wir ein Error-Handling einbauen. Dieses Handling hat fehlgeschlagene Versuche markiert, um sie automatisiert erneut abzuarbeiten. Außerdem konnten wir, aufgrund der begrenzten Geschwindigkeit der API des Herstellers, immer nur in kleinen Stücken die Produkte abfragen und anreichern.

Schlussendlich haben wir gewährleistet, dass alle Produkte abgearbeitet werden und über die API Connection für jedes Produkt (SKU) die zugeordneten Produktdaten, Details und Attribute abgerufen wurden. Diese Produktdaten wurden anschließend zur einfachen Weiterverwendung in einer CSV gespeichert und zur Verfügung gestellt.

Ergebnis

Der komplette Update-Prozess lief über 10h. Durch die Automatisierung des Prozesses konnten wir Blässinger in kürzester Zeit umgerechnet ca. 50 Tage manuelle Arbeit ersparen. Sie haben jetzt Produktdaten, die ihren Kunden helfen, die Kaufentscheidung zu erleichtern und die allgemeine Effizienz des Verkaufsprozesses zu verbessern. Das Projekt wurde in dem für unseren Kunden kurzen, zeitkritischen Zeitfenster umgesetzt. Die Produkte haben wir mit allen zur Verfügung stehenden Attributen angereichert. Retool bietet eine vielversprechende Möglichkeit, solche Aufgaben einfach und unkompliziert zu realisieren.

Lyska hat uns dabei geholfen, unsere Produktdaten aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren und per API-Abfrage zu ergänzen. Das Projekt wurde schnell, präzise und professionell umgesetzt. Dabei war die Kommunikation im Team stets transparent und auf Augenhöhe. So macht das Spaß!

Paul Funke, Teamleiter eBusiness, Blässinger Gruppe

Die Herausforderung, die Blässinger gegenüberstand, ist ein gutes Beispiel dafür, wie die Automatisierung von Prozessen und die effiziente Nutzung von Technologien Unternehmen dabei helfen können, ihre Effizienz zu steigern und ihre Ziele zu erreichen. Durch die Automatisierung des Prozesses zur Anreicherung von Produktdaten konnte Blässinger eine erhebliche Menge an Zeit und Ressourcen einsparen und gleichzeitig die Qualität seiner Produktdaten verbessern. Dies führt letztlich zu einer besseren Kundenzufriedenheit und einer höheren Effizienz des Verkaufsprozesses.

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Datenanalyse im B2B-Commerce: Eine mutige neue Perspektive

In der digitalen Ära hat sich die Datenanalyse als neue Grenze der Geschäftsinformationen etabliert. Sie ist die geheime Zutat, die rohe Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt und Unternehmen dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und Wert zu schaffen. Im B2B-Bereich ist die Anwendung von Datenanalyse nicht nur ein Trend, sondern eine Notwendigkeit für Überleben und Wachstum. Der Weg zur vollständigen Nutzung des Potenzials der Datenanalyse ist jedoch nicht ohne seine Herausforderungen.

Die Herausforderung der Analyse: Eine neue Sichtweise

B2B-Spitzenreiter haben den Code geknackt, um kommerzielle Analysen in profitables Wachstum zu verwandeln, selbst wenn sie Bedrohungen durch B2C-Unternehmen gegenüberstehen. Diese B2C-Unternehmen, wie E-Commerce-Riesen, sind mit fortschrittlichen E-Commerce- und Analysefähigkeiten ausgestattet und dringen langsam aber sicher in das B2B-Gebiet ein, indem sie Industriebedarf anbieten.

B2B-Organisationen und ihre Führungskräfte erkennen die Bedeutung von Analysen an. Eine McKinsey-Umfrage aus dem Jahr 2021 mit über 2.500 Teilnehmern in sechs Ländern und mehr als zehn Branchen ergab, dass 64% der B2B-Unternehmen planen, ihre Investitionen in prädiktive Analysen zu erhöhen. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, die richtigen Ressourcen während der gesamten Überarbeitung ihrer kommerziellen Operationen zu mobilisieren.

Die Stolpersteine treten gleich zu Beginn auf, wenn Unternehmen Schwierigkeiten haben, Ziele für ihre Analyseprogramme zu definieren, wie etwa die Verhinderung von Kundenabwanderung oder die Steigerung von Cross-Selling. Infolgedessen mangelt es vielen B2B-Unternehmen, trotz Zugang zu großen Datenmengen, an der Fähigkeit, diese Daten in aussagekräftige, handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln, die ihnen helfen, effektiver zu verkaufen, indem sie ihr Verständnis für die Erfahrungen, Bedürfnisse und Auslöser ihrer Kunden verbessern.

Versuche, die kommerzielle Leistung zu steigern, scheitern oft, wenn die Vertriebsteams an der Front die neuen Verkaufsunterstützungstools nicht annehmen oder sie nicht in ihre regulären Arbeitsabläufe integrieren. Kurz gesagt, viele Unternehmen scheitern daran, für die Art und Weise zu planen und umzusetzen, wie Analysen Veränderungen in ihren kommerziellen Operationen von Anfang bis Ende bewirken werden.

Fahrplan zum Erfolg in der kommerziellen Analyse

1. Aufbau eines gemeinsamen Verständnisses von Wert Analysen können ein mächtiges Werkzeug sein, aber ohne ein gemeinsames Verständnis ihres Zwecks können Ressourcen auf Initiativen verschwendet werden, die keinen Wert liefern. Bevor man sich auf eine kommerzielle Analyse-Reise begibt, ist es entscheidend, dass funktionsübergreifende Teams zusammenarbeiten und identifizieren, wo der größte Wert liegt. Dies beinhaltet iterative Verbesserungen ihres Analyseansatzes, schnelle Experimente und Entscheidungsfindung, um das Lernen zu maximieren und Verschwendung zu minimieren. Eine Überprüfung des Kundenlebenszyklus kann bedeutende Einblicke in die wertvollsten Bereiche liefern, auf die man sich konzentrieren sollte.

2. Zusammenstellung des richtigen Analyseteams Das Vorhandensein des richtigen Talents ist entscheidend für den Erfolg jedes Analyseprogramms. Unternehmen müssen schnell handeln, um das richtige Analyseteam zusammenzustellen oder zu entwickeln. Dies könnte beinhalten, digitale Rollen schnell zu besetzen, automatisierte Bewertungen und Screenings zu verwenden, Personalvermittler weiterzubilden und erfahrene externe Personalvermittler für Führungspositionen einzusetzen.

3. Nutzung flexibler Datenarchitektur, Algorithmen und Tools Erfolgreiche Unternehmen verfügen über effektive Datenarchitekturen, Algorithmen und Tools. Für diejenigen, die gerade erst ihre Analyse-Reise beginnen, ist es wichtig, mit den Daten, die sie haben, zu beginnen und so schnell wie möglich Erkenntnisse zu gewinnen. Der Schlüssel besteht darin, sich nicht in langwierigen IT-Projekten zu verfangen. Selbst bei Bedenken hinsichtlich der Datenqualität verfügen die meisten Unternehmen über genügend interne Daten, die sofort genutzt werden können. Die Erkenntnisse liegen oft in den ungenutzten 90% der Daten.

4. Implementierung des Change Managements für die Ausführung an der Front Die ultimative Prüfung eines Analyseprogramms ist seine Akzeptanz durch die Vertriebsteams an der Front. Um den Erfolg des Programms zu gewährleisten, ist es wichtig, die Front-Teams in die Entwicklung von Analysetools einzubeziehen. Dies schafft Vertrauen und liefert Einblicke in die Bedürfnisse sowohl der Teams als auch ihrer Kunden. Sobald die Tools bereit sind, sollten Führungskräfte und Top-Performer an der Front ihre Verwendung vorbildlich vorführen und fördern. Die Integration dieser Tools in die Standardwerkzeuge des Unternehmens kann ihre Akzeptanz an der Front erhöhen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die rechtzeitige und effektive Einführung von kommerziellen Analysetools und -techniken B2B-Unternehmen unbestreitbare strategische Vorteile bietet. Indem sie von den Spitzenreitern lernen, können andere Unternehmen in der Branche ihre Leistung verbessern und sogar verteidigungsfähige Vorteile aufbauen.

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Die Macht der Datenanalyse im E-Commerce und B2B-Vertrieb

Was ist Datenanalyse?

Die Datenanalyse ist ein Prozess, bei dem Rohdaten in nützliche Informationen umgewandelt werden. Sie nutzt statistische Methoden, um aus Einzeldaten verschiedene Kenngrößen und wertvolle, zusammenhängende Informationen zu generieren. Dieser Prozess hilft Unternehmen, das Maximum an Informationen aus ihren Daten zu heben und ihr Potential voll auszuschöpfen.

Methoden der Datenanalyse

Es gibt vier Hauptmethoden der Datenanalyse: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics.

  • Descriptive Analytics konzentriert sich darauf, was in der Vergangenheit passiert ist. Es analysiert historische Daten, um Muster und Trends zu identifizieren.
  • Diagnostic Analytics vergleicht historische Daten mit weiteren Datensätzen, um zu verstehen, warum etwas passiert ist.
  • Predictive Analytics wirft einen Blick in die Zukunft. Es nutzt Daten, Algorithmen und Maschinenlernen, um Trends, Tendenzen und Abweichungen von Normwerten zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.
  • Prescriptive Analytics schlägt vor, welche Maßnahmen das Unternehmen ergreifen soll, um bestimmte Ziele zu erreichen oder Probleme zu lösen.

Datenanalyse im E-Commerce und B2B-Vertrieb

Im E-Commerce und B2B-Vertrieb kann die Datenanalyse dazu beitragen, das Kundenverhalten besser zu verstehen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Verkaufsstrategien zu optimieren. Hier sind einige Beispiele, wie Datenanalyse in diesen Bereichen angewendet werden kann:

  • Kundensegmentierung: Durch die Segmentierung der Kunden in verschiedene Gruppen basierend auf ihren Eigenschaften und Verhaltensweisen können Unternehmen personalisierte Marketingstrategien entwickeln und ihre Produkte oder Dienstleistungen effektiver verkaufen.
  • Churn-Analyse: Die Churn-Analyse hilft Unternehmen zu verstehen, warum Kunden ihre Dienste kündigen und welche Maßnahmen ergriffen werden können, um die Kundenbindung zu erhöhen.
  • Next Best Offer: Mit Predictive Analytics können Unternehmen jedem Kunden das richtige Angebot machen, um den Umsatz zu erhöhen und die Kundenbindung zu stärken.
  • Kundenwertanalyse: Die Kundenwertanalyse zeigt, wie wertvoll ein Kunde für das Unternehmen ist. Sie berücksichtigt Faktoren wie den Einzahlungsüberschuss, die Kundenbindung, die Loyalität und das Referenzpotential.

Die Datenanalyse ist ein mächtiges Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Geschäftsstrategien zu optimieren und ihre Ziele zu erreichen. Mit der richtigen Anwendung der Datenanalyse können E-Commerce- und B2B-Unternehmen ihre Effizienz und Rentabilität erheblich steigern.

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Success Story

Der Kunde im Fokus: Wie igefa mit personalisierten Angeboten neue Maßstäbe setzt

Key Facts

  • Führender B2B-Großhändler
    Branche: Hygiene & Reinigungsmittel, PSA und medizinische Hilfsmittel
  • 450.000 Artikel in 1800 Kategorien
  • 500.000 regionale und nationale Kunden
  • 25 Standorte Deutschlandweit
  • 65.000.000 individuelle Preise

Ausgangslage

  • Diverse Systemen, die Daten halten und verarbeiten.
  • Darunter: Eine eigenentwickeltes Warenwirtschaftssystem-Bestandssystem (WaWi/ERP), offener und geschlossener B2B-Shop, Marketingautomation bzw. Customer Data Plattform (CDP).

Ziel

Grundlage für Rückgewinnungs- und zukünftige personalisierte Marketingmaßnahmen über Marketing- bzw. Customer Data Plattform.

Lösung

Daten über Datensynchronisation mit Kafka und Event-Streams aus diversen Systemen zusammengeführt, veredelt und bereitgestellt.


In einer sich immer weiter digitalisierenden Welt haben wir für unseren Kunden und Partner, igefa, ein System entwickelt, das den entscheidenden Wettbewerbsvorteil auf dem Markt bietet.

Daten – sie sind nicht nur ein essentieller Bestandteil in der modernen Wirtschaft, sie sind der Schlüssel für zukünftigen Erfolg. Wir haben dieses Wissen genutzt und mit der Synchronisation diverser Systeme den Grundstein gelegt, um Daten wertstiftend einzusetzen.

Die igefa ist ein führender B2B-Großhändler für Hygiene & Reinigungsmittel, PSA und medizinische Hilfsmittel. Mit 450.000 Artikeln in 1800 Kategorien beliefert igefa etwa eine halbe Million regionale und nationale Kunden. Seit über vier Jahrzehnten setzt das Unternehmen auf hohe Servicestandards und schnelle, flexible Lösungen – Qualität, Nachhaltigkeit und Kundenorientierung sind dabei stets im Fokus.

Doch in einer Zeit, in der 71 Prozent der Verbraucher von Unternehmen erwarten, dass sie als Individuen wahrgenommen und ihre Interessen erkannt werden, reicht das nicht mehr aus. So stellte sich igefa der Herausforderung, in die neue Ära der Personalisierung einzutauchen, die von der zunehmenden Bedeutung von Daten und Technologie angetrieben wird.

Wir entwickelten ein System, das eine Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt, diese Daten veredelt und sie in Emarsys, einer führenden Marketing- und Customer-Data-Plattform, bereitstellt. Unser Ziel war es, igefa zu ermöglichen, personalisierte und gezielte Kommunikationsmaßnahmen durchzuführen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Interessen ihrer Kunden zugeschnitten sind.

Durch den Einsatz modernster Technologien konnten wir erfolgreich 250.000 Kontakte synchronisieren und dabei 36 verschiedene Kunden- und Kontaktinformationen übertragen. Die ständige Synchronisation der Daten ermöglicht es dem Marketingteam von igefa, stets auf dem neuesten Stand der Kundeninformationen zu bleiben und so gezielte, personalisierte Marketingmaßnahmen durchzuführen.

Dieser Übergang zur Personalisierung stellt einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil für igefa dar. Denn, Unternehmen, die Personalisierung erfolgreich anwenden, können einen Umsatzzuwachs von 6 bis 10 % erzielen, so eine Studie der Boston Consulting Group. Und laut Accenture kaufen 91 % der Verbraucher eher von Marken, die ihnen relevante Angebote und Empfehlungen bieten.

Mit unserer Unterstützung konnte igefa den Grundstein legen, um in eine neue Ära des Handels einzutauchen und die Möglichkeiten der Datenverarbeitung und gezielten Nutzung voll ausschöpfen. Die Erfolgsgeschichte von igefa zeigt, wie der richtige Einsatz und die richtige Anwendung von Daten im Handel und E-Commerce zu beeindruckendem Erfolg führen kann. 

Der Schlüssel und die Zukunft des Handels ist es, Daten zu verarbeiten und gezielt zu nutzen. Sie ermöglichen es Händlern, ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen, bessere Entscheidungen zu treffen, ihre Kunden besser zu verstehen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Darüber hinaus eröffnen sie neue Geschäftsmodelle und Umsatzkanäle.

Die Zukunft des Handels liegt in der Nutzung von Daten – und igefa ist bereit, diese Zukunft zu gestalten.

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