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Über das Projekt

Das vorliegende Projekt hat das Ziel Künstliche Intelligenz (KI) für den deutschen Einzelhandel, insb. für kleine und mittelständische Unternehmen, massentauglich, wirtschaftlich sinnvoll einsetzbar zu machen und so einen Beitrag zur Verbesserung der Wettbewerbssituation zu leisten. Der Kernpunkt der Wettbewerbsbefähigung liegt dabei in den Aspekten Preis und Platzierung.Diese Aspekte sollen mithilfe von Methoden der KI optimiert werden. Neuartigen elektronischen Preisetiketten können Artikel auf der Ladenfläche automatisiert lokalisieren und die daraus gewonnen Daten, verknüpft mit bestehenden, fließen in ein KI-Modell zur optimalen Platzierung und Preissetzung ein. Neben einem Proof-of-Concept und der wissenschaftlichen Fundierung soll ein Softwareprototyp entstehen, welcher in Zusammenarbeit mit einem Handelsverband KMU-Händlern in der Breite verfügbar gemacht wird. So wird der stationäre Einzelhandel in NRW befähigt mit den fortschrittlichen Technologien der „reinen“ digitalen Händlern mitzuhalten.

Ausgangslage, Analyse und Herleitung der Projektidee

Der Handel in Deutschland ist einer der wichtigsten Wirtschaftssektoren und in 2018 erwirtschaftete die über 330.000 Unternehmen und mehr als 3,7 Millionen Beschäftigte über 500 Mrd. Euro Umsatz; dies entspricht 16 % des Bruttoinlandsprodukts[1][2]. Die Handelsunternehmen haben eine besondere regionale und lokale Verortung, denn Handelsunternehmen nehmen   Zeit-, Raum-, Mengen- und Qualitätsüberbrückungsfunktionen zwischen Produktion und Konsumtion wahr[3]. Die mit dieser Funktionsübernahme reduzierten Transaktionskosten, die quasi die ökonomische Legitimation von Handelsunternehmen darstellen, werden in Zeiten der Digitalisierung möglicherweise besonders effizient von digitalen Plattformen erbracht, so dass Handelsunternehmen in ihrer Existenz bedroht werden[4]. Diese veränderte Wettbewerbssituation trifft besonders kleine und mittelständische Betriebe, so schätzt der Handelsverbandes Deutschland (HDE), dass „rund zehn Prozent der noch etwa 450.000 Handelsstandorte in Deutschland in den kommenden fünf bis zehn Jahren verschwinden [werden]“[5]. Neben dem Wettbewerbsvorteil die Transaktionskosten durch geringere Fixkosten, Skalen- und Plattformeffekte zu reduzieren, konnten die „reinen“ Onlinewettbewerber auch eine technologische Überlegenheit aufbauen. Die Stärke und die Abwesenheit eines echten Wettbewerbs in der Vergangenheit haben dazu geführt, dass die traditionell geringe Priorität im Einzelhandel für Prozessautomatisierung, analytische Optimierungsansätze und Datenanalysen nun zum entscheidenden Nachteil wird. Dabei ist die Verfügbarkeit der Daten über die Kunden und deren Kundenverhalten bei den Onlinewettbewerber seit Jahrzehnten realisiert und führt nun zu erheblichen Wettbewerbsvorteilen gegenüber traditionellen Handelsunternehmen. In der Folge sind neue Wettbewerber aktuell in vielen Warenbereichen den traditionellen Händlern beim Leistungsangebot und der Prozessunterstützung überlegen. Als Strukturierungsgrundlage der im Handel zu treffenden Entscheidungen im Allgemeinen bildet das Handelsmarketing als zentrales KonzeptDieses umfasst dabei alle Prozesse der Analyse, Zielformulierung, Strategieauswahl, Zusammensetzung und Kontrolle des Marketing-Mixes in einem Handelsunternehmen und ist seit jeher eines der wichtigsten Tätigkeitsfelder im Einzelhandel[6]. Die zentralen Entscheidungen, die im Rahmen des Handelsmarketings zu treffen sind, ergeben sich aus den klassischen 4Ps von McCarthy (1960), die den Marketing-Mix in die vier Bereiche Price ( Preis)Product (Produkt)Placement (Platzierung) und Promotion (Werbung) untergliedern.

Das vorliegende Gemeinschaftsprojekt soll sich dabei auf die beiden, gerade für den stationären Handel, entscheidenden Komponenten fokussieren und eine Wettbewerbs- und Digitalisierungsperspektive aufzeigen: die Platzierung in der Filiale und das dazugehörige Preismanagement. Der Einsatz von Methoden den Künstlichen Intelligenz und der Maschinellen Lernens versprechen dabei, gerade aufgrund des hohen Anteils der manuellen Entscheidungsoperationen, im Handel besonders hohe Erfolgsaussichten[7].

Dabei ist im stationären Handel die Verfüg- und Erlebbarkeit der Waren das zentrale Alleinstellungsmerkmal und Wettbewerbsvorteil gegenüber „reinen“ Onlinehändlern. 

Daher kommt dem Sortimentsaufbau (nicht zu verwechseln mit der zeitlogisch vorher durchgeführten Entscheidung über Zusammensetzung des Sortiments) und der Platzierung des einzelnen Artikels innerhalb der Filiale eine hohe Bedeutung zu. 

Die Kernentscheidung bei der Platzierung in der Filiale im Einzelhandel stellt dabei die Überlegung dar, an welchem Ort innerhalb des verfügbaren Verkaufraums welche Produkte genau positioniert werden sollen. 

Unter den Begriffen „Regalplatzoptimierung“ und „Store Layout Optimization“ sind heute in der Literatur und auch der Praxis eine große Anzahl von Untersuchungen, Studien und Lösungs-ansätzen bekannt. Ebenfalls haben einige (Software-)Anbieter solche Lösungen im Angebot. Allerdings liegt der Schwerpunkt sowohl in den wissenschaftlichen Untersuchungen als auch den ungesetzten Anwendungen auf der Optimierung von festen Regalstrukturen und eher statischen Sortimenten, wie sie vor allem im Lebensmitteleinzelhandel (LEH) vorzufinden sind.

Dazu muss auch angemerkt werden, dass mit dem relativ starren Konstrukt der Regale und der zugleich Notwendigkeit im LEH die Platzierung über eine große Menge an gleichartig aufgebauten Filialen durchzusetzen, schon sehr früh Planogramme eingesetzt wurden diese über das breite Filialnetz synchron zu halten.

In einem stationären Handel mit einem hochgradig dynamischen und volatilen Sortiment, wie dem Modehandel, gibt es solche Planogramme aus historischen Gründen nur bei den großen Handelskonzernen und für kleinere Händler ist es dabei ohne automatische Standorterfassung nicht einmal möglich die Platzierungsmerkmale zu erheben. 

Dabei ist die Relevanz der Positionierung ist dabei, besonders im LEH, in zahlreichen Studien als bedeutsamer Faktor auf den Absatz bestätigt worden[8] [9] und einzig der Preis im Marketing-Mix-Konstrukt hat eine höhere Auswirkung[10][11].

Dieser hohe Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit von kleinen und mittelständischen Händlern zusammen mit der Abwesenheit von verfügbaren oder einsetzbaren Lösungen zur Unterstützung oder Automatisierung der Produktplatzierungsentscheidungen ist die diesem Projekt zugrundeliegende Motivation.


[1] H.D.e.V. Zahlenspiegel 2018. 2018 

[2] S.B. Unternehmen, Beschäftigte, Umsatz und weitere betriebs- und volkswirtschaftliche Kennzahlen im Einzelhandel: 2019  https://www.destatis.de/DE/Themen/Wirtschaft/Grosshandel-Einzelhandel/_inhalt.html

[3] Ahlert, D., P. Kenning, and C. Brock, Die Präsentationspolitik, in Handelsmarketing. 2018, Springer. p. 303-316.

[4] Picot, A.J.D.B., Transaktionskosten im Handel. 1986(27, Be): S. 1-16.

[5] Kinast, J. (2019): Immer mehr kleine Läden sterben aus. https://www.wz.de/nrw/einzelhandel-in-deutschland-warum-immer-mehr-kleine-laeden-aussterben_aid-38322921

[6] Borden, N. H. (1964). „The concept of the marketing mix.“ Journal of advertising research 4(2): 2-7.

[7] Weber, F. and R. Schütte „State-of-the-art and adoption of artificial intelligence in retailing.“ Digital Policy, Regulation and Governance; Weber, F. and R. Schütte (2019). „A Domain-Oriented Analysis of the Impact of Machine Learning—The Case of Retailing.“ Big Data and Cognitive Computing 3(1): 11.

[8] Bezawada, R., et al. (2009). „Cross-category effects of aisle and display placements: a spatial modeling approach and insights.“ Journal of Marketing 73(3): 99-117 oder siehe: https://www.absatzwirtschaft.de/wie-das-display-design-im-einzelhandel-den-absatz-foerdert-80887/

[9] Van Nierop, E., et al. (2008). „Interaction between shelf layout and marketing effectiveness and its impact on optimizing shelf arrangements.“ Marketing Science 27(6): 1065-1082.

[10] Marn, M. V., et al. (2004). The Price Advantage, Wiley.

[11] Kari, M., et al. (2019). „Datengetriebene Entscheidungsfindung aus strategischer und operativer Perspektive im Handel.“ HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik.

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Preisüberwachung von Google Shopping | Wie man wettbewerbsfähig und profitabel wird.

Google Shopping ist als eine der besten Online-Preisvergleichsmaschinen positioniert. Teil der wichtigsten Familie der Welt zu sein, online und offline, ist ein großer Vorteil für Ihre Erfolgsaussichten. Nun, für digitale Verkäufer stellt sich die Frage, wie sie das Beste daraus machen können. Wie kann man mit Google Shopping Monitoring das Beste aus seinen Möglichkeiten machen?

Warum Preisänderungen im Google Shopping überwachen?

Google ist eine der am weitesten verbreiteten Suchmaschinen der Welt. Damit ist die Google Shopping Preisvergleichsmaschine eine der relevantesten auf dem Markt. Die meisten Benutzer, die nach einem Produkt suchen, um online zu kaufen, gehen direkt zu dieser Suchmaschine und geben den Namen des gesuchten Produkts ein. Natürlich sind die wichtigsten Ergebnisse, die Google liefert, diejenigen, die zu seiner eigenen Plattform gehören. Der obere Streifen der herausragenden Google Shopping-Produkte ist in diesen Ergebnissen zunehmend präsent. Als ein System, das von anderen Google-Diensten, z.B. Google Ads, geerbt wird, kommen als erstes offensichtlich die Produkte von Marken heraus, die Aktionen mit Google durchführen. Da die Vergleichsmaschine jedoch für einen Moment in der Marge bleibt, wenn sie Ergebnisse zeigt, muss berücksichtigt werden, dass der Preis ein Schlüsselelement bei der Kaufentscheidung sein wird.

Die Überwachung der Wettbewerbspreise innerhalb von Google Shopping ist genauso wichtig wie die Überwachung zwischen verschiedenen E-Commerce-Anbietern. Wenn die Positionierung innerhalb dieser Vergleichsmaschine Teil Ihrer Preisstrategie ist, zögern Sie nicht eine Sekunde lang, dass dies ein Faktor in der Preisstrategie Ihres Online-Shops sein sollte. Die Preisüberwachung im Google Shopping erfordert die Verfolgung von E-Commerce, Marken und Online-Shops, die als relevante Wettbewerber gekennzeichnet sind. Alle von ihnen variieren die Preise nach verschiedenen Faktoren, so dass es notwendig ist, so viele Informationen wie möglich zu erhalten, um zu verstehen, welche Änderungen wann und als maximales Ziel, warum vorgenommen werden. Nur so lassen sich Markttrends bei steigender Nachfrage, saisonalen Aktionen oder gar Lageraufstockungen erkennen.

Das Hauptziel der Überwachung der Wettbewerbspreise ist es, den Umsatz Ihres Online-Shops zu steigern. Daher versucht das Preistracking im Google Shopping und die Tendenz zur Preisanpassung, dieses Ziel zu erreichen. Dies innerhalb dieser Plattform zu tun, hat jedoch einen klaren zusätzlichen Vorteil: Google Shopping arbeitet als eigener Angebotsaggregator von anderen Anbietern, so dass Sie durch die Überwachung dieser Plattform Informationen von vielen Wettbewerbern erhalten können.

So haben Sie schneller und mit weniger Kontrollbudget eine Vorstellung von den Preisstrategien Ihrer Wettbewerber. Der Preisvergleich innerhalb von Google Shopping ist zweifellos ein perfekter Ausgangspunkt für die Online-Wettbewerbsbeobachtung.

Optimierung der Angebotsabgabe bei Google Shopping

Die wichtigste Preisstrategie bei Google Shopping ist die Anpassung an die natürlichen Anforderungen dieser Plattform. Somit befindet sich der Verbesserungsspielraum im Ausschreibungssystem der Vergleichsmaschine.

Wenn wir über die Anpassung der Preise im Vergleich zum Wettbewerb in einem Online-Shop sprechen, bezieht sich das immer auf die Erhaltung der Gewinnmargen des Verkäufers. Es ist wenig oder gar nichts wert, die günstigsten Preise zu haben, wenn dadurch nur Verluste für den eCommerce entstehen. In diesem Sinne ist es beim Google Shopping notwendig, dass Sie die Möglichkeiten der Angebotsanpassung berücksichtigen, um Ihre Produkte auf den ersten Plätzen der Vergleichsmaschine zu positionieren. Genau an diesem Punkt können Sie das Erbe von Google spüren. Das Bietsystem von Google Shopping ermöglicht es Ihnen, in das Erscheinungsbild der Produkte zu investieren, die Sie besser positionieren möchten, so wie Sie es mit Google Ads tun würden. Hier kommt es darauf an, die Investition in jedes dieser Angebote zu optimieren, um den größtmöglichen Gewinn zu erzielen. Wie wird diese Optimierung durchgeführt?

Zuerst müssen Sie wissen, welche Produkte es wert sind, geboten zu werden. Vor diesem Hintergrund sollten drei Faktoren berücksichtigt werden:

  • Die natürliche Position Ihrer Produkte in Bezug auf den Preis Ihrer Konkurrenz.
  • Die Gewinnspanne, die der Verkauf dieser Art von Produkt Ihrem Unternehmen bringt, und die Möglichkeit, den Preis an die mit dem Verkauf verbundenen Kosten anzupassen.
  • Die Relevanz des Produkts in Ihrem Katalog, entweder durch seine Konversionsrate oder durch die Nachfrage der Nutzer.

Um alle diese Elemente im Detail zu analysieren und mit Ihrer Konkurrenz zu vergleichen, ist eine Competitor Price Monitoring Software die beste Option. Mit dem Preisüberwachungs-Tool von Minderest können Sie überprüfen, zu welchem Preis jeder Ihrer Wettbewerber seine Produkte verkauft, mit welchen Margen und zu welchen Kosten.

Mit Hilfe dieser drei Variablen können Sie perfekt erkennen, welche Produkte es wert sind, auf ein höheres Angebot zu setzen, mit denen Ihr Unternehmen wirklich wettbewerbsfähig sein kann. Es ist wichtig, im Hinterkopf zu behalten, dass Produkte, mit denen Sie sich nicht abheben können, aus der Google Shopping-Strategie herausgelassen werden sollten, da Sie wahrscheinlich am Ende m werfen werden.

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Dynamic Pricing – Was sind die Schlüssel zu rPreisgestaltung im Warenkorb?

Dynamische Preisstrategien sind bereits Teil der Entwicklung und Planung eines Online-Shops. Diese zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich an die Marktentwicklung und an jede Aktivität bei der Preisgestaltung des Wettbewerbers anpassen. Es gibt jedoch noch einen weiteren Faktor zu beachten, und das ist die Eigenart jedes Benutzers. Ist es möglich, den Preis für jedes Produkt im Warenkorb anzupassen? Und wie kann man das erfolgreich machen?

Bevor wir uns der Sache zuwenden, müssen einige grundlegende Fragen zu dynamischen Preisstrategien im Warenkorb beantwortet werden.

Was ist das? Was ist das? Eine Strategie, die Preisänderungen direkt im Warenkorb als Reaktion auf bestimmte Aktionen des Benutzers implementiert.
Was macht das für den Käufer besonders? Der hohe Grad der Personalisierung, da sie aufgrund ihrer Aktivität ausgeführt wird.
Was ist das Ziel? Den Warenkorb dank der Hinzufügung von Produkten durch den Kunden selbst zu füllen.
Wie wird das erreicht? Durch Rabatte, die als Verstärkung für den bereits getätigten Kauf angeboten werden.
Das ist zweifellos der große Vorteil der dynamischen Preisgestaltung direkt im Warenkorb: Der Wert des durchschnittlichen Einkaufs steigt, als ob es sich um eine neue Cross-Selling-Strategie handeln würde.

Die Erfolgsrate dieser Strategien liegt genau in den Last-Minute-Angeboten, die dem Nutzer auf der Grundlage seiner Kaufhistorie, des aktuellen Warenkorbes und damit seiner Vorlieben und Interessen unterbreitet werden. Im Gegensatz zu generischen Rabatten ermöglicht die Verwendung dynamischer Preise im Warenkorb dem Benutzer, sich mit dem Angebot zu identifizieren, was die Effektivität der Aktion erhöht.

Aber, lassen Sie uns sehen, welche Möglichkeiten ein Online-Shop hat, wenn er diese Art von Preisstrategie ausführt.

Die Verwendung dynamischer Preise im Warenkorb ist nichts anderes als die Annahme von Rabatten und damit die Änderung der Endpreise der bereits im Warenkorb enthaltenen Produkte unter der Bedingung, dass der Benutzer die angebotenen Produkte hinzufügt. Das bedeutet, dass die Nettorendite des Kaufs steigt und beide Parteien profitieren: Der eine erhält einen Rabatt und der andere erzielt einen besseren Verkauf.

Bei der Implementierung dynamischer Preise im Warenkorb oder Warenkorb können Sie wählen:

Bieten Sie an, Produkte zu bündeln, die bereits in den Warenkorb gelegt wurden: mehr Einheiten zu einem besseren Preis.
Empfehlen Sie die Produkte, die andere Benutzer tendenziell zusammen kaufen, einschließlich eines bestimmten Rabatts.
Präsentieren Sie die Möglichkeit eines Upgrades für die Produkte, die dem Warenkorb hinzugefügt wurden. Würden sie eine Premium-Version bevorzugen? Gibt es eine größere Größe zu einem wettbewerbsfähigeren Preis? Lassen Sie es den Benutzer wissen.
Werbung für verwandte Produkte aus den weniger sichtbaren Kategorien des E-Commerce-Geschäfts, um deren Rentabilität zu verbessern.
Füge ein bestimmtes Geschenk als Gegenleistung für den Kauf eines Mindestbetrages hinzu. Dies ist zwar keine Preisänderung im Warenkorb, aber es ist eine Möglichkeit, den Gesamtpreis zu verbessern.
Alle diese Maßnahmen unterstützen den Kauf und damit den Gewinn des Unternehmens. Aber es ist auch wichtig zu überlegen, wie sie die Beziehung zwischen den Nutzern und dem Online-Shop stärken können. Mit solchen personalisierten Angeboten ist es zu 100% möglich, sich mit dem Geschmack der Nutzer vertraut zu machen und ein Vertrauensverhältnis zwischen dem Publikum und der Marke aufzubauen.

Kurz gesagt, durch die Verwendung einer dynamischen Preisstrategie im Warenkorb ist es möglich, den Umsatz in Ihrem E-Commerce-Geschäft zu optimieren und gleichzeitig Ihr Image als Marke zu festigen, die nah an ihren Nutzern und anderen potenziellen Kunden ist. Vergessen Sie nicht, dass Empfehlungen zwischen Käufern nach wie vor eine der wichtigsten Motivationen sind, einen E-Commerce-Shop zum ersten Mal zu besuchen, so dass die Betreuung aller Aspekte Ihres Online-Shops immer wichtiger wird.

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Marketing Automation – eine domänenorientierte Analyse für Handelsunternehmen

Der Begriff Marketing Automatisierung wurde das erstmals von John DC Little eingeführt und bezieht sich auf die Unterstützung automatisierter Marketingentscheidungen im In- ternet (Bucklin et al. 1998, S. 235-246; Little, 2001). Little (2001) schlug vor das digi- tale Vorgehen der Kunden zu analysieren und geeignete Modelle zu verwenden, um aussagekräftige Auswirkungen auf das Management des gesamten Kaufvorganges zu erzielen (Little, 2001). Eine solche automatisierte Unterstützung für Marketingentschei- dungen verspricht eine höhere Produktivität, bessere Entscheidungsfindungen, höhere Rendite für Marketinginvestitionen und eine höhere Kundenzufriedenheit durch Anpas- sungen der Marketingaktivitäten (Bucklin et al., 1998, S. 235–246).

Die Motivation für die Automatisierung des Marketings im Jahr 2001 ist wie heute auch: das Fehlen entsprechender Modelle bei riesigen Datenmengen, die von Online-Unter- nehmen automatisch erfasst wurden. Die Kernidee war es, adaptiv auf Kundenwahlen im Web zu reagieren (Heimbach et al., 2015, S. 129).

Bei der Marketing Automatisierung geht es im Wesentlichen darum, die umfassenden Change-Management-Prozesse zu verstehen und zu bewältigen. Diese werden im Ide- alfall von Service, Vertrieb, Marketing und Geschäftsleitung getrieben (Uwe Hannig, 2017, S. VI).

Hierbei spielt das Internet der Dinge eine entscheidende Rolle. Die Kombination der wachsenden Vernetzung im Social Web und dem Internet der Dinge eröffnet dem Mar- keting neue Chancen für den Kundenkontakt. Die Herausforderung heißt hier „Omni- Channel-Customer-Engagement“, welches den lebendigen Dialog über verschiedene Ka- näle darstellt. Moderne Analyse-Tools der Marketing Automatisierung erlauben es Vor- hersagen zu treffen, um das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt an dem richtigen Kunden anzubieten. Echtzeit-Personalisierung wird somit immer mehr zur Realität (Schwarz, 2015, S. 7). Die Auswertung von Daten mit Hilfe von Automatisierungstools bietet sehr viele Vorteile für Unternehmen. Doch inwieweit nimmt es Einfluss auf Kunden und Unternehmen?

Über den gesamten Kundenlebenszyklus werden automatisiert passgenaue Kampagnen an den jeweiligen Kunden ausgesteuert. Die Anwendungen der Marketing Automatisie- rung können einen wesentlichen Beitrag zum Kundenlebenszyklus leisten. Denn mit Hilfe dieser Anwendungen kann die Kundenkommunikation proaktiv auf bestimmte Punkte im Kundenlebenszyklus ausgerichtet werden. Hierfür wird die Erstellung eines

geeigneten Konzepts für den Kundenlebenszyklus sowie die Erstellung geeigneter Wer- beaktionen vorausgesetzt (LeSueur, 2007, S. 5).

In Deutschland ergaben die Ergebnisse einer Untersuchung des Markts für Marketing Automatisierung, dass die Anbieter für Systeme der Marketing-Automation den Infor- mationsstand der aktuellen sowie der potenziellen Anwender optimieren müssen. Mehr als die Hälfte der Unternehmen, die in Zukunft solche Systeme einsetzten möchten, sahen sich nicht in der Lage, Nutzen und Kosten der Automatisierung abzuschätzen. Häufig liefern die Marketing-Automation-Systeme der Anbieter nicht die relevanten und hinreichenden Inhalte, die für Entscheider wichtig sind (U. Hannig, et al., 2016, S. 15; Uwe Hannig, 2017, S. 6). Hier stellt sich nun die Frage: Was muss die Marketing Auto- matisierung erfüllen um erfolgreich zu sein?

Denn tatsächlich haben einige Unternehmen einen größeren Anreiz Marketingautomati- sierungsprozesse einzuführen als andere. Das Potenzial steigt mit der Anzahl der Online- Kunden und Verkäufen, Folgeeinkäufe, Produkten und Marken, Kommunikationskanälen und Wettbewerben. Aus diesem Grunde sind Online-Händler stärker an Marketing Au- tomatisierung interessiert als Unternehmen ohne Online Shop. Die Automatisierung des Marketings erfordert die Integration verschiedener Arten von Wissen und Ansätzen aus den Bereichen der Verbraucherpsychologie, des Marketing und der Informationssys- teme. Die systematische Integration von IT und Marketing ist das zentrale Tätigkeitsfeld für Unternehmen, da die IT ein zentraler Baustein für Marketing-Automatisierungsan- wendungen ist (Heimbach et al., 2015, S. 131-132).

Vor allem die Handelsbranche befindet sich derzeit in einem Transformationsprozess. Kundenerwartungen werden durch die schnelle Verbreitung sozialer Medien und des mobilen Internets beeinflusst. Der elektronische Handel erreicht in vielen Sektoren eine große Bedeutung, die für etablierte Handelsunternehmen bedrohlich werden kann (Mei- Pochtler & Hepp, 2013, S. 77). „In der neuen Welt des Handels verfügen Konsumenten über mehr Wissen und Macht als je zuvor: Sie können jederzeit und überall Produkte, Preise und Angebote vergleichen; sie können ihre Erfahrungen Publik machen, mit an- deren teilen und nicht zuletzt aktiv dazu beitragen, neue Produkte und Dienstleistungen zu gestalten“ (Mei-Pochtler & Hepp, 2013, S. 77). Jedoch profitieren auch die Einzel- händler von den neuen Technologien. Detaillierte Informationen in Echtzeit ermöglichen es Handelsunternehmen ihre Produkte, Wertschöpfungskette, Strategien und ihr ge- samtes Marketing zu verbessern und an den Kunden anzupassen. Fortgeschrittener technische Systeme stehen dem Handel zur Verfügung um sowohl Logistik und Liefer- ketten zu optimieren, als auch die Effizienz zu steigern und kosten zu reduzieren (Mei- Pochtler & Hepp, 2013, S. 78). Welchen Herausforderungen müssen sich die Unterneh- men stellen, um die Vorteile der Marketing Automatisierung auszuschöpfen?

Einleitung 3

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1.2 Ziele der Arbeit und Vorgehensweise

Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die Auswirklungen der Marketing Automatisierung auf sämtliche Marketingprozesse darzustellen. Dabei wird gezeigt, wie der Einsatz von Mar- keting Automatisierung Einfluss auf die Neugewinnung von Kunden im Unternehmen hat und für welche Unternehmen sich die Marketing Automatisierung besonders lohnt. Des Weiteren wird untersucht, welche Vorteile und welchen Nutzen die Anwender von der Automatisierung sämtliche Marketingprozesse haben und welche Automatisierungs- Tools dafür eingesetzt werden können. Dies wird anhand von Beispielen in Handelsun- ternehmen verdeutlicht.

Zunächst wird auf sämtliche theoretische Ansätze des Marketings eingegangen, um ein Verständnis für die Erläuterung im Hauptteil zu schaffen.

Im Hauptteil wird die Marketing Automatisierung im Zusammenhang mit dem Kunden- lebenszyklus und dem Lead Management erläutert. Basierend auf diesen Ergebnissen wird die technologische Umsetzung der Marketing Automatisierung in Bezug auf SAP, CRM und dem Onlineshop verdeutlicht.

Marketing Grundlagen

In den meisten Unternehmen und Branchen hat sich der Grundgedanke des Marketings bereits durchgesetzt: eine durchgehende Ausrichtung der Marktbedürfnisse des gesam- ten Unternehmens. Durch die zunehmende Internationalisierung sowie der steigenden Dynamik und Wettbewerbsintensität der Marktentwicklung wird es für Unternehmen eine Herausforderung auf dem Markt bestehen zu bleiben und sich zu behaupten. Dabei kommt es vor allem darauf an rechtzeitig sämtliche Marktveränderungen zu erkennen und die bewältigen. Diese unternehmerischen Aufgaben werden im Marketing als Un- ternehmensfunktion zugeschrieben (Bruhn, 2019, S. 13).

Marketing umfasst ein Prozess, der aus Entscheidungen und Gestaltungen besteht und sich zielgerichtet, unter der Berücksichtigung der Kundenbedürfnisse, allen marktorien- tierten Unternehmensaktivitäten widmet, um die Unternehmensziele zu verfolgen. Pri- mär ökonomische Unternehmensziele sind hier das Mittel, um die Kundenbedürfnisse zu erreichen. Das Marketing beschreibt einen Wechsel zwischen zwei Parteien, bei dem durch Austauschprozesse die Bedürfnisse zufrieden gestellt werden (Meffert et al., 2008, S. 10).

Käuferverhalten im Marketing

Wenn Marketing auf die Bedürfnisse der Nachfrager ausgerichtet auf das unternehme- rische Handeln verstanden wird, so differenziert man zwischen zwei unterschiedlichen Sichten der Kundenorientierung (Hüttner, 1999, S. 13):

  1. Der passive, reaktive Abnehmerbezug im Bereich des Marketings. Die Bereit- schaft eines Unternehmens zur angemessenen Reaktion auf wahrgenommene Verhaltensweisen und Bedürfnisse der Kunden durch eine angemessene Leis- tungsvermarktung und -erstellung.
  2. DeraktiveAbnehmerbezugimBereichdesMarketings.DasheißtdasEntdecken von Chancen und Möglichkeiten zur zielgerichteten Steuerung und Beeinflussung von Denkweisen, Bedürfnisse oder Handlungen der Kunden.

Bei beiden Ausrichtungen liegt der Ausgangspunkt bei den Nachfragern, denn erfolgrei- ches Marketing kann nur auf Basis hinreichender Kenntnisse über die Wünsche und Be- dürfnisse sowie über Gesetzmäßigkeiten und Einflussgrößen des Käuferverhaltens statt- finden (Hüttner, 1999, S. 13).

Marketing Automation Grundlagen

Die Technologie dient immer mehr dazu Mittel zum Zweck und Unterstützer zu sein. Allerdings kann diese Technologie dazu führen, dass die Datenanalysierung wichtiger wird, als die Fähigkeit, die Bedürfnisse der Kunden nachvollziehen zu können und sich damit in den Kunden hineinzuversetzen. Die tatsächlichen kommunikativen Erfolge sind nämlich nicht Big Data und Algorithmen zu verdanken, sondern Einfühlungsvermögen und Menschenkenntnisse. Wenn man die Menschen nicht versteht und ihre Bedürfnisse im Datenfieber vergisst, dann wird auch die Marketing-Automation scheitern (Schüller & Schuster, 2017, S. 63f.).

„Marketing-Automation ist die technologische Plattform des Leadmanagements. Solche Plattformen dienen dazu, Workflows und Kommunikationskampagnen zu definieren, bis- lang händische Prozesse zu automatisieren und Ergebnisse messbar zu dokumentie- ren.“(Schüller & Schuster, 2017, S. 63). Die Nutzung der Plattformen dient zum einen zur Weiterentwicklung der Bestandskundenbeziehungen, zum anderen lassen sie sich für eine effiziente Entwicklung von potenziellen Kunden einsetzten. Dabei wird sowohl der Vertrieb als auch das Marketing unterstützt. Die wesentlichen Aufgaben sind dabei (Schüller & Schuster, 2017, S. 63):

  • die Generierung und Entwicklung von Leads,
  • die auf die Bestandskunden bezogenen Up- und Cross-Sellings,
  • der Umgang mit den Kommunikationskampagnen,
  • das Bewerten und Qualifizieren der Kunden im Kaufvorgang.Die Marketing Automation nutzt sowohl aktive als auch passive Mittel, um potenzielle Käufer kennenzulernen. Bei aktiven Ansätzen werden direkt Fragen gestellt, und bei passiven Ansätzen werden Informationen über vergangene Transaktionen oder Clickstream-Daten verwendet (Montgomery & Srinivasan, 2003).Marketing Automation ist grundsätzlich in drei Segmente zu unterscheiden: Marketing Workflow Management, Marketing Intelligence und Marketing Dialogue Processing (Wagener, 2018, S. 140).Marketing Workflow Management verweist auf die Automatisierung von internen Mar- ketingprozesse. Dazu zählen die Projektsteuerung im Vertriebs- und Marketingumfeld. Weiterhin gehört das autonome Monitoring der Budgetbetreuung und der angemessene Abgleich auf Basis der entsprechenden Datensysteme auch dazu. Ebenfalls erfolgt das

Management der Werbemittel und -formate auf Grundlage von mechanisierten Work- flows („Advertising Assets“) (Wagener, 2018, S. 140).

Marketing Intelligence bezieht sich auf die automatisierte Sammlung und Auswertung der Userdaten. Dies umfasst alle im Hintergrund laufenden Targeting- und Tracking- Handlungen, die Analysen der Nutzer Surfhistorie, das Erfassen und Aufbereiten von Öffnungsraten, die Auswertung von Kunden- und Stammdaten und zum Schluss die Verbindung aller Daten, um sie für aussagekräftige Reportings und Kennzahlen zu nut- zen, wie zum Beispiel der Smart-Data- oder Big-Data-Ansatz (Wagener, 2018, S. 141).

Marketing Dialogue Processing beschreibt die automatisierte Abwicklung und Steuerung des Kundendialogs. Dieser Teil zählt als Automatisierung des Kundenbeziehungsmana- gements (CRM). Auf Grundlage der gesammelten Daten von potenziellen Käufern sowie aktuellen Kunden werden Marketingmaßnahmen abgeleitet. Dies geschieht mit Hilfe der Analyse von Kommunikationskanälen, Kundenbedürfnissen und Kundenverhalten. Im Anschluss werden die Auswirkungen und Beeinflussungen dieser Marketingmaßnahmen untersucht und optimiert (Wagener, 2018, S. 141).

Die größte Veränderung die, die Automatisierung schafft befindet sich im Bereich des Buchdrucks. Durch den Buchdruck können Angebote kostengünstig und bequem ver- doppelt werden. Das Eintüten und Falzen von Prospekten wird heute genauso wie das Bedrucken, Frankieren und Sortieren von Adressaufkleber ebenfalls vollautomatisch durchgeführt. Marketingmanager ist es heute möglich passgenaue Kampagnen auf spe- zielle Zielgruppen auszurichten. Diese wirken auf den Empfänger viel professioneller als plumpe Massenwerbung. Das Internet wird heute oft dafür genutzt, sich Informationen vor einem Kauf einzuholen. Die ersten die dies Erkannten und zu ihren Gunsten nutzten, waren die Suchmaschinen. Die erste Suchmaschine, die passgenau Anzeigen bei einer Suchanfrage angezeigt hat, war Altavista. Google machte 2013 einen Umsatz von 47,7 Milliarden US-Dollars, mit vollautomatisierten Anzeigen, die im passenden Kontext dar- gestellt wurden. Die Möglichkeiten Interessenten zum richtigen Zeitpunkt das richtige Angebot zu machen, haben sich durch die Datenauswertungen in Echtzeit wesentlich Weiterentwickelt (Schwarz, 2014, S. 8f.).

Das <Wenn-Dann-Prinzip> ist das Vorgehen von Marketing-Automation-Plattformen (MAPs). Sie dienen dazu, die passenden Inhalten (Content) dem Kunden anzubieten und diesen im Kaufprozess zu begleiten. Dabei wird bei jedem Kunden individuell auf seine Reaktionen eingegangen.

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