Die Komplexität des Kundengeschmacks angehen

Erfahren Sie, wie Thomas Sabo Daten nutzt, um eine der komplexesten Kundenanforderungen zu bewältigen, nämlich Geschmack statt Bedarf

Die Marke Thomas Sabo steht seit ihrer Gründung im Jahr 1984 für Vielseitigkeit, Innovation und zukunftsweisende Schmuck- und Uhrendesigns. Ihr hochwertiges Portfolio bedient alle Stilrichtungen, Budgets und Demografien – ein Modell, das den kommerziellen Erfolg untermauert, aber auch komplexe Anforderungen bei der Identifizierung des Kundengeschmacks mit sich bringt.

Diese Komplexität zeigt sich besonders online. Die Erfahrung in den Geschäften, die das Verständnis für den Kunden durch eine persönliche Beziehung fördert, lässt sich digital nur schwer replizieren. Ein Beweis dafür sind die hohen Quoten an Warenkorbabbrüchen, die Thomas Sabo vor der Zusammenarbeit mit Tealium verzeichnete. Mit dem Beginn von Covid-19 und der Schließung der Geschäfte wurde die Notwendigkeit, das Geschäft digital zu transformieren, immer dringlicher. Die Nutzung von Daten, um Bedürfnisse zu verstehen, ist schon komplex genug, aber wenn es darum geht, den Geschmack zu verstehen – besonders in der Schmuckbranche, in der es ein riesiges Spektrum an persönlichen Vorlieben und Leidenschaften gibt – müssen die Werkzeuge zum Verstehen von Daten dieser Herausforderung gewachsen sein.

Herausforderung:
Den persönlichen Geschmack und die Vorlieben der einzelnen Kunden verstehen, um Warenkorbabbrüche zu reduzieren und die Kundenbindung durch die Umstellung auf online-lastige Retailkonzepte während des Lockdowns zu fördern.

Lösung:
Nutzung der Fähigkeit von Tealium AudienceStream, mehrere Datenquellen zu integrieren, um ein sehr detailliertes Verständnis von Vorlieben, Verhalten und Geschmack zu entwickeln.

Ergebnisse:
Erhöhte Reduzierung von Warenkorbabbrüchen dank effektiver Nudge-Mails mit sechs- bis siebenmal höheren Konversionsraten als der Durchschnitt.

Florian Schlütter, Business Analyst E-Commerce bei Thomas Sabo GmbH & Co. KG, “Die Nutzung von Daten zur Analyse von Geschmack ist eine komplexe Herausforderung. Mit Tealium AudienceStream konnte Thomas Sabo in einem der turbulentesten Jahre in der Geschichte des Einzelhandels die Loyalität – und den Umsatz – seiner Kunden steigern. Dies bereitet das Unternehmen auch auf Erfolg vor, egal was als nächstes kommt.

Tealium und Thomas Sabo arbeiten als Team

In erster Linie hat Tealium das Datenanalyse-Team von Thomas Sabo strategisch sehr gut unterstützt. Ein engagierter Implementierungsingenieur und ein Onboarding-Team sorgten dafür, dass die Plattform innerhalb eines Monats eingerichtet wurde. Anschließend fanden regelmäßig wöchentliche Sitzungen mit dem Tealium-Kundenbetreuungsteam statt.

Dieser hochfrequente Support stellt sicher, dass die Marketing- und Datenanalyse-Teams bei Thomas Sabo den Herausforderungen immer einen Schritt voraus sind. Ein wichtiger Faktor für die Entscheidung für AudienceStream von Tealium war die Integration und Konnektivität, die die Plattform bietet; ein Angebot, das bei anderen Optionen fehlte. Die Benutzerfreundlichkeit für nicht-technische Teams war ebenfalls ein großer Einflussfaktor, da das Team, das die Plattform bei Thomas Sabo betreibt, aus Datenanalysten und Marketers besteht.

Dadurch, dass bei der Anwendung keine Javascript-Kenntnisse notwendig sind und Entwickler mit einbezogen wurden, wurde schon im Vorhinein die mögliche Behinderung schneller Anpassungen unterbunden.

Verhalten und Geschmack verstehen

Eine der ersten Prioritäten beim Verständnis der Kundenpräferenzen war die Bekämpfung von Warenkorbabbrüchen. Durch A/B-Tests konnte Thomas Sabo das optimale Follow-up-Timing für Nudge-Benachrichtigungen ermitteln: Ist eine Stunde zu früh? Sechs Stunden zu lang?  Dieses Wissen musste ebenfalls durch Faktoren, wie Tageszeit und Wochentag ergänzt werden; wenn ein Kunde um 22 Uhr einen Warenkorb abbricht, ist es nicht sinnvoll, vier Stunden später um 2 Uhr morgens eine Follow-up-E-Mail zu senden. Es war wichtig zu definieren, wie sich diese Reaktionen je nach Wert der Artikel ändern müssen; wie verhält sich ein Kunde, der weniger als 50 Euro ausgibt, im Vergleich zu einem Kunden, der mehr als 250 Euro ausgibt?

Zudem war es wichtig, dieses Verständnis dahingehend zu erweitern, wie die Journey jeweils aussah – wie oft kehrte der Käufer zum Einkaufswagen zurück? Und wenn es keine Rückkehr und keinen Kaufabschluss gab, welche Werbeaktionen würden diesen Kunden dazu bringen, wieder zu kaufen? Anhand dieser Analyse kann Thomas Sabo entscheiden, ob ein Aktionsgutschein, ein Geschenk oder kostenloser Versand zum Kauf führen könnte und sicherstellen, dass eine hohe Anzahl von zuvor abgebrochenen Warenkörben entweder abgeschlossen oder durch einen anderen Kauf ersetzt werden.

Detaillierte Einsichten in die Produkte, die angesehen, gespeichert oder zu den Warenkörben hinzugefügt werden, ermöglichen es Thomas Sabo, das Wissen über jeden Kunden immer weiter zu verfeinern – was wiederum die Kommunikation und die Werbemaßnahmen beeinflusst, deren Einlösung das Verständnis für den Geschmack weiter fördert.

Was sind die Ergebnisse?

Mit Hilfe von Tealium AudienceStream war es Thomas Sabo möglich, Warenkorbabbrüche durch Nudge-Kommunikation zu bekämpfen, was zu Konversionsraten führte, die bis zu sieben Mal höher als der Durchschnitt waren. Dieser Erfolg galt auch für das Targeting von Kunden für neue Schmuckkollektionen, wo mit Hilfe von Tealium AudienceStream (und insbesondere Audiences) 70 % höhere Konversionsraten als mit herkömmlichen Methoden erzielt werden konnten.

Schlütter “Dieser Erfolg wäre ohne die intensive Unterstützung durch das Tealium-Team nicht möglich gewesen – von der Implementierung und dem Onboarding bis hin zur vierzehntägigen strategischen Beratung. Für uns ist das Tealium-Team wie eine Erweiterung unserer internen Datenanalyse- und Marketing-Teams.

Resource Type: Case Study
Topic: Customer Data Platforms, Personalization, Retail
Product: AudienceStream Customer Data Platform, EventStream API Hub, TiQ Tag Management