Einen potentiellen Käufer finden: 6 Data-Driven Steps

Käuferverhalten analysieren

Was macht einen potentiellen Käufer aus?

Sehen Sie sich die Frau auf dem Foto an.

Vielleicht stöbert sie nur auf der Insta-Seite der Freundin ihres Ex. Oder sie kauft gerade eine neue iPhone-Hülle oder Schuhe auf Zalando. Wenn man sie nur ansieht, ist es schwer zu sagen, was sie vorhat.

Zudem, wenn wir das wüssten, könnten wir das in Geld ummünzen, indem wir ihr genau das richtige Produkt zu dem Preis anbieten, den sie zu zahlen bereit ist. Dann würden wir von hyper personalisiertem Marketing sprechen.

Vorerst wollen wir verstehen, was die Eigenschaften eines Käufers sind.

Die Dynamik eines potenziellen Käufers zu verstehen, ist entscheidend für die Entwicklung von Marketingstrategien, die auch wirklich mehrwert bringen. Ein potenzieller Käufer ist jemand, der vielleicht noch gar nicht weiss, dass er Ihr Produkt braucht. Dies obwohl er über die notwendigen Ressourcen verfügt und ein latentes Bedürfnis hat, welches Ihr Produkt befriedigen kann. Der Weg von der Unkenntnis bis zum Kauf erfordert ihre systematische Überzeugungsarbeit, die dem Käufer klar macht, wie Ihr Produkt perfekt auf seine Bedürfnisse abgestimmt ist.

6 Schritte um Käufer mittels daten zu finden.

Die Suche nach potenziellen Käufern wird mit den richtigen Daten leichter zu bewältigen. Gehen wir davon aus, dass Ihr Unternehmen tatsächlich eine Möglichkeit hat, Kundeninteraktionen zu messen und die Daten zu sammeln... (mehr darüber in künftigen Posts).

Hier sind die 6 Schritte:

  1. Historische Daten: Analysieren sie frühere Käufer des Produkts oder solche, die ähnliche Artikel gekauft haben. Finden Sie solche Kunden in Ihrer Datenbank und versuchen Sie, so viele Aspekte dieser Kunden wie möglich in Ihren Daten zu finden. Das ist die Grundlage für eine datengetriebene Marketing-Strategie.

  2. Kontraststudie: Identifizieren Sie Personen, die den früheren Käufern ähnlich sind, die aber eben gerade keinen Kauf getätigt haben. Dabei stellt sich natürlich die Frage:

    • Was bedeutet ähnlicher Kunde?
      • Vielleicht sind sie im gleichen Alter.
      • Sie haben beide ihren ersten Kauf im selben Monat getätigt.
      • Sie kaufen Dinge mit ungefähr demselben Wert usw.

    Diese Kunden zu finden, ist mindestens genauso wichtig wie die Kunden zu finden, die Ihr Produkt gekauft haben. Das "Warum" hinter ihrer Entscheidung zu verstehen, kann unglaublich aufschlussreich sein. Wahrscheinlich werden wir das Warum nicht genau herausfinden - aber wir finden einige Muster bei den Kunden die darauf hindeuten.

  3. Käufer-Profiling: Jetzt kommt der schwierige Teil (vielleicht fragen sie hier einen Computer nerd order mich): Nutzen Sie Ihre zuvor gesammelten Daten und ermitteln Sie die Merkmale von Käufern, insbesondere diejenigen, die zu ihrer Kaufentscheidung führen. Das hilft ihnen zu verstehen, was die 'Conversion' auslöst. Erfahrungsgemäss sind es folgende:

    • Längere Sitzungen in Ihrem Webshop.
    • Die Teilnahme an einer Veranstaltung, die Sie durchgeführt haben.
    • Die Zeit seit dem letzten Kauf. Wenn der Kunde alle 4 Monate Laufschuhe kauft, dann können sie sich perfekt vorbereiten...
    • Die Art der letzten Einkäufe? Auf der Website, in Ihrem Geschäft, per App?

  4. Datenvalidierung: Stellen Sie sicher, dass die gesammelten Daten tatsächlich auf ein echtes Interesse am Produkt hinweisen können und nicht einfach entstehen wenn jemand das Produkt kauft, bzw. die Entscheidung schon getätigt hat.

  5. Profiling & Modellierung: Entwickeln Sie ein Modell (maschinelles Lernen: weitere Beiträge dazu folgen), das in der Lage ist, potenzielle Käufer auf der Grundlage der ermittelten Merkmale und Verhaltensweisen vorherzusagen. Es wird nicht nur möglich sein potentielle Käufer von nicht-Käufern zu unterscheiden sondern auch noch zu sagen wie hoch die Affinität für ein bestimmtes Produkt zu einem Zeitpunkt ist.

  6. Anwendung: Nutzen Sie das Modell und das Profiling, um neue potenzielle Käufer zu identifizieren. Erfahrungsgemäss verbessert das Verkäufe um bis zu 350%! Wichtig ist auch künftige Verkäufe mittels Modell weiterhin zu messen und die Zahlen regelmässig zu evaluieren.

Viel Spass beim ersten Schritt eine Data-Driven-Company zu werden!