5 Marken, die 2017 stark auf Kundendaten gesetzt haben

Dank der vernetzten Welt von heute sitzen Unternehmen auf riesigen Mengen an Kundendaten. Wann immer Sie einen Kauf tätigen, soziale Medien nutzen, ein Auto über eine Mitfahr-App anhalten oder mit Ihrem Google Home interagieren, sammelt das Unternehmen am anderen Ende Ihre demografischen und verhaltensbezogenen Informationen.

Auf den ersten Blick mag dies invasiv klingen, aber Untersuchungen, einschließlich unserer eigenen, zeigen, dass die meisten Verbraucher damit einverstanden sind, dass Unternehmen personenbezogene Daten sammeln, solange dies „zu Produkten und Dienstleistungen führt, die ihr Leben einfacher und unterhaltsamer machen, sie aufklären und Sparen Sie ihnen Geld.“

Durch aufkommende Technologien erweitert sich die Art und Weise, wie Unternehmen diese Daten sammeln. In den letzten Jahren haben Marken kreative Wege gefunden, um diese Daten für sich arbeiten zu lassen. Ob es sich um eine informative Marketingstrategie oder ein Einkaufserlebnis handelt, Kundendaten sind der neue Goldstandard. Hier sind fünf Marken, die 2017 stark auf Kundendaten gesetzt haben.

Spotify: Der Entertainer

Wenn es um datengesteuerte Innovationen und Kampagnen geht, ist Spotify die Marke, die es zu schlagen gilt. Nehmen wir als Beispiel die Discover Weekly Playlist. Es wurde aus den Hörvorlieben der Benutzer entwickelt und fängt den gleichen Geist ein, als wäre es ein Mixtape, das von einem guten Freund erstellt wurde. In ähnlicher Weise hat Spotify im vergangenen Monat sein jährliches Wrapped-Feature eingeführt, das jedem Hörer eine personalisierte Aufschlüsselung dessen gibt, wie er im letzten Jahr Musik gehört hat, einschließlich Gesamtminuten, Top-Künstlern und neuen Musikempfehlungen basierend auf dem individuellen Hörverlauf.

Während sich diese personalisierten Playlists und Kampagnen auf individuelle Erfahrungen konzentrieren, hat Spotify seine Kundendaten auch verwendet, um gemeinsame Erfahrungen zu erschließen. Im Dezember 2016 führte Spotify seine erste auf User Insights basierende Werbekampagne durch. Vor etwa einem Monat tauchte die zweite Runde der Kampagne in Großstädten auf der ganzen Welt auf und konzentrierte sich auf Neujahrsvorsätze.

Der CMO von Spotify, Seth Farbman, hat schnell erkannt, dass das Unternehmen Zugriff auf eine enorme Datenmenge hat. Aber mit dieser Kampagne versuchte das Marketingteam, diese Daten zu humanisieren, indem es fragte: „Was geht im Leben der Menschen vor, das sie mit Musik verstärken? Was glauben wir, was die Menschen fühlen? Was sind unserer Meinung nach die wichtigsten Geschichten – Musikgeschichten, Kulturgeschichten? Und können wir dann die Wahrheit unserer Überzeugungen finden?“

Spotify leistet hervorragende Arbeit bei der Bereitstellung von Unterhaltung im Austausch für Kundendaten. Es nutzt erfolgreich die inhärente emotionale Verbindung, die wir mit Musik haben, und übersetzt diese Leidenschaft in datengesteuerte Erkenntnisse.

Lyft: Die langsame und stetige Schildkröte

Obwohl Lyft in diesem Jahr keine extravaganten datengesteuerten Kampagnen eingeführt hat, war es schon immer ein großartiges Beispiel für die Verwendung von Daten zur Personalisierung von Erfahrungen. Das Unternehmen führt strenge A/B-Tests durch, um Marketingtaktiken an bestimmte Benutzerprofile anzupassen. Wenn Sie auf Ihre E-Mails von Lyft zurückblicken, werden Sie feststellen, dass viele davon Ihren Standort und Ihre Fahrgeschichte widerspiegeln. Die Lyftie Awards waren eine ähnlich personalisierte Kampagne. Ähnlich wie Spotify erstellt Lyft zum Jahresende eine Zusammenfassung für einzelne Städte, in die ihre Nutzer am häufigsten gereist sind – beliebte Bars, Top-Veranstaltungsorte usw. Unternehmen können sich oft wie riesige, unpersönliche Einheiten anfühlen. Kampagnen wie diese helfen Verbrauchern, sich mit einer Marke zu verbinden.

Obwohl diese Bemühungen für Lyft nicht neu sind, waren sie in diesem Jahr angesichts der anhaltenden PR-Katastrophen für den Mitfahrgelegenheitskonkurrenten Uber umso wichtiger. Das strategische Daten-Langspiel, das Lyft spielt, schafft eine große Chance, im kommenden Jahr und darüber hinaus Marktanteile zu stehlen.

Foursquare: Die stille Datenmine

Im Vergleich zu anderen großen sozialen Plattformen macht FourSquare nicht viel Lärm. Im März 2017 hatte es 50 Millionen monatliche Nutzer, verglichen mit den 2 Milliarden von Facebook. Aber wo Facebook mehr Nutzer und Datenpunkte hat, hat Foursquare deutlich genauere Standortdaten. Diese Datenmine ist so wertvoll, dass sie „mehr als hunderttausend andere Apps und Entwickler – darunter Snapchat, Twitter, Pinterest, Uber und Microsoft – dazu veranlasst hat, ihre Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) zu verwenden, um ihre eigenen Funktionen zu betreiben“.

Darüber hinaus nutzte das Location-Intelligence-Unternehmen seine Daten, um sich in ein wichtiges Branchengespräch einzufügen. Nach der Übernahme von Whole Foods durch Amazon und Bonobos durch Wal-Mart in diesem Jahr wimmelte der Markt von Spekulationen über spätere Markenkäufe durch beide Einzelhandelsgiganten. Foursquare konnte Einblicke bieten – sie analysierten den Laufverkehr von 2,5 Millionen Nutzern, um vorherzusagen, welche Marken Amazon und Wal-Mart als nächstes übernehmen könnten.

Foursquare hat keine große Kampagne um diese Daten herum durchgeführt. Ein direkter Medium-Beitrag des CEO reichte aus, um erhebliche Presse rund um ihre kundendatengesteuerten Vorhersagen zu generieren. In diesem Fall sprechen die Daten für sich.

Nike: Die Risikofreudige

Im Juni kündigte Nike seine „Consumer Direct Offense“ an – eine Strategie, um das Wachstum durch persönliche Eins-zu-eins-Verbindungen mit Verbrauchern voranzutreiben. Dies markierte einen Wendepunkt für die Marke, die sich traditionell auf andere Einzelhändler verlassen hat, um ihre Produkte zu vertreiben.

Nike hat sich bewusst dafür entschieden, mehr Energie in seine eigenen Produkte (mobile Apps, E-Commerce und stationäre Geschäfte) zu stecken, um näher an die Verbraucher heranzukommen. Dabei verbrachte Nike einen Großteil des Jahres 2017 damit, sich in der Welt des Erlebniseinzelhandels zu versuchen – wo Technologie, Einzelhandel und Geschichtenerzählen aufeinandertreffen, um Käufern ein wirklich einzigartiges persönliches Erlebnis zu bieten.

Nike hat sich schon immer im mobilen App-Spiel hervorgetan. Letztes Jahr hat es seine Nike+ Run Club App überarbeitet, um ein vollständig personalisiertes Fitnesserlebnis zu bieten. In diesem Jahr hat Nike mit SNKRS die Personalisierung in die Sneakerhead-Welt gebracht – eine mobile App, die limitierte Sneaker-Releases ankündigt, aber nur App-Benutzern, die die (oft standortbasierten) geheimen Sneaker-Drops freischalten können. Bei diesen „Hightech-Schnitzeljagden“ stehen Sneaker-Liebhaber um den Block Schlange.

Während die SNKRS-App auf ein sehr spezifisches Publikum abzielt, hat Nike mehrere stationäre Außenposten und Pop-ups eröffnet, die ein personalisiertes Kundenerlebnis für die breite Öffentlichkeit bieten. Egal, ob es darum geht, Produkte auf dem Basketballplatz im Laden in New York Soho zu testen oder einzigartige Turnschuhe in weniger als zwei Stunden bei The Nike Makers 'Experience vom Design bis zum gebrauchsfertigen Zustand zu bringen, das ist klar Ein personalisiertes Live-Kundenerlebnis steht in diesem Jahr im Vordergrund der stationären Strategie der Marke.

Kundendaten sind die Grundlage all dieser Bemühungen. Eine Top-Marke wie Nike passt ihre Strategie nicht an und verstärkt den experimentellen Einzelhandel nicht, ohne die Daten zu untermauern. Kundendaten informieren darüber, welche Produkte und Erlebnisse wohin und wann gehen. Und natürlich bieten die mobilen Apps von Nike und die digital gesteuerten stationären Geschäfte zahlreiche Möglichkeiten, noch mehr Informationen über seine Käufer zu sammeln. Ob sich diese neue Strategie für Nike, das Adidas, Under Armour und Luxussportbekleidungsmarken auf den Fersen hat, auszahlen wird, ist noch offen.

Stitch Fix: Der Newcomer

Es gibt Unternehmen, die gerade erst erkennen, wie man Kundendaten verwendet, und es gibt Unternehmen, die darauf aufbauen. Geben Sie Stitch Fix ein – „die Datenwissenschaftler der Bekleidung“ und „Netflix der Mode“.

Der Abonnement-Bekleidungsservice passt seine Kunden mit einer personalisierten Auswahl an Kleidung, Schuhen und Accessoires an. Das Unternehmen verwendet eine Kombination aus Data Science und menschlichen Stylisten, um Artikel zu kuratieren, die an Kunden versandt werden, die sie anprobieren und entscheiden, welche sie kaufen möchten.

„Das Konzept war schon immer Personalisierung“, sagt Katrina Lake, CEO von Stitch Fix. „Es gibt Millionen und Abermillionen von Produkten da draußen. Sie können bei eBay und Amazon nachsehen. Sie können sich jedes Produkt auf dem Planeten ansehen, aber herauszufinden, welches das Beste für Sie ist, ist wirklich die Herausforderung.“

Darüber hinaus hat Stitch Fix genügend Daten über die Modepräferenzen seiner Kunden gesammelt, um diese Daten nun für das Design zu verwenden. Seine Algorithmen können nachverfolgen, welche Artikelmerkmale bei Käufern beliebt sind, und können auch feststellen, wo Bestandslücken bestehen. Das Unternehmen und seine Designinitiative namens Hybrid Design versuchen im Grunde, das „All-Star-Team“ von Modeartikeln zu schaffen.

Stitch Fix setzt stark auf seine Kundendaten – der Online-Händler ging erst im November mit dem ersten von einer Frau geleiteten Tech-IPO in diesem Jahr an die Börse. Das Start-up hat noch einen harten Kampf gegen Amazon und andere ähnliche Abonnementdienste vor sich, aber Stitch Fix beginnt gerade erst zu enthüllen, was es mit seinen Kundendaten vorhat.

Jedes Unternehmen sammelt Daten über seine Kunden. Die Besten haben Wege gefunden, diesen Austausch weniger transaktional und für den Kunden vorteilhafter zu gestalten. Dies ist nur der Anfang, wie Kundendaten Marketing, Werbung und Einzelhandel informieren können – 2018 ist eine aufregende Zeit für Verbraucher.

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Eine Version dieses Beitrags erschien ursprünglich auf AdExchanger.