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Seien Sie unfair: Nicht so viele Gutscheine für die besten Kunden

Posted by Björn Goerke on 11.10.2018 09:52:05
Björn Goerke

Haben Sie schon einmal einen Gutschein von Amazon bekommen? Ich nicht. Zumindest kann ich mich nicht daran erinnern. Vielleicht nutzt Amazon keine Gutscheine. Ich weiß es gar nicht. Ich bestelle fast 100x pro Jahr bei Amazon. Viele Kleinigkeiten, für die ich mich sonst ins Auto setzen müsste. Da ich keinen Parkplatz finde, habe ich dazu keine Lust (als unser Haus 1880 gebaut wurde, hat man nicht an Tiefgaragen gedacht - sehr ärgerlich). Also, fix mal zwei Pakete Akkus bestellt. Das ist schnell und einfach erledigt. Woran ich dabei nicht denke: ob ich irgendwo noch einen Gutschein dafür finde.

Und hier wird es interessant: Ich nehme an, dass ich als einigermaßen guter Kunde eingeschätzt werde. Hohe Frequenz, niedrige Recency, Monetary Value - weiß ich nicht, aber da kommt schon was zusammen.

Wie kommt so ein Bild zustande? Es liegt daran, dass ich bestimmte Dinge immer bei Amazon kaufe. Sachen, von denen ich genau weiß, welche ich haben möchte und deren Preis ich halbwegs kenne. Ich würde sie nicht woanders suchen, weil ich nicht erwarte, dass ich sie woanders deutlich günstiger bekomme. Sicherlich liege ich damit manchmal falsch. Aber so verhalte ich mich. Brauche ich für diese Käufe einen Gutschein? Nein. Würde ich einen einlösen, wenn ich einen hätte? Natürlich!

Mir keinen Gutschein zu schicken, ist also eine gute Entscheidung.

In der Data Science gibt es einen Lösungsansatz, wie man Kunden wie mich mit Mustern in den Daten explizit identifizieren kann. Die entsprechenden Predictive Models, die man dafür erstellen würde, nennt man Uplift Models. Die Modelle prognostizieren nicht, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Kunde kauft, sondern, wie sehr die Wahrscheinlichkeit steigt, wenn man einen Gutschein schickt. Die einfache Logik dahinter: Wenn die Kaufwahrscheinlichkeit bei einem Kunden durch den Gutschein stark genug steigt, kann man den Gutschein an diese Person senden. Ist das nicht der Fall, gibt es keinen Gutschein (oder einen kleineren, wenn es sich geschäftspolitisch nicht machen ließe, keinen Gutschein zu verschicken. Das könnte beispielsweise bei den typischen Geburtstags-Mailings der Fall sein, bei denen man als Kunde vielleicht einfach ein Geschenk erwartet).

Das Problem mit den Uplift Models ist, dass sie methodisch sehr anspruchsvoll sind und man den Marketingplan den Anforderungen durch die Methodik unterordnen muss. Das ist meistens kaum möglich. Und - wie wir immer sehen - zumindest erst einmal auch gar nicht nötig.

Viel einfacher geht es über die Frage, welche Kunden so gut sind, dass sie keinen Gutschein mehr benötigen. Die so eine feste Bindung an Sie und Ihre Marke haben, dass ohnehin niemand anders in Frage käme. Wie findet man die? Mit den bekannten RFM-Kriterien gelingt vielleicht schon etwas, aber richtig wirksam sind einfach Predictive CLV-Modelle. Das sind Predictive Models, die einfach prognostizieren, wieviel Umsatz man mit jedem seiner Kunden in der nächsten Zeit machen wird.

Mit Hilfe dieser Modelle können die Kunden in Gruppen unterteilt werden, die dann innerhalb der Gruppe alle einen ähnlichen Wert haben. Für dieses Beispiel unterteilen wir die Kunden gedanklich einmal in 10 gleich große Gruppen, so genannte Dezile. In Dezil 1 sind dann damit die 10% besten Kunden. In Dezil 2 die nächstbesten 10% usw.

Wenn man das gemacht hat, kann man testen, ob die Kundengruppen unterschiedlich auf Gutscheine reagieren. Die Kunden bekommen zufällig Gutscheine ausgespielt. In allen 10 Gruppen gleichermaßen zufällig. Also bekommen auch im besten Dezil nicht alle einen Gutschein. Spannend wird es jetzt bei der Auswertung. Und immer wieder beobachten wir das folgende Muster:

In dem ersten Dezile (manchmal auch in den ersten beiden) steigt der Umsatz in der Gruppe, die den Gutschein bekommen hat, kaum an. Nicht gar nicht, aber nur sehr wenig. Wenn man jetzt die eingelösten Gutscheine abzieht, sieht man, dass die Gruppe mit den Gutscheinen weniger Deckungsbeitrag hat als die Gruppe ohne Gutschein …

Das ist natürlich nicht das gewünschte Ergebnis. Und die Frage, wie das angehen kann, steht sofort im Raum. Meine Hypothese ist, dass diese Kunden so gut sind, dass sie ohnehin alles kaufen, was sie benötigen. Und wenn ich meinen gesamten Bedarf bei einem einzigen Anbieter decke, dann kann ich nicht mehr - jedenfalls nicht viel mehr - dort kaufen. Ein Gutschein hat dann kaum einen Effekt auf der Habenseite. Die Kosten wiederum entstehen natürlich dennoch.

Die Kundengruppen danach sind allerdings ganz anders. Im zweiten Dezil und meistens auch noch im dritten steigt der Umsatz erheblich an. Und zwar so sehr, dass der zusätzliche Umsatz die Kosten der Gutscheine überkompensiert. Meine Hypothese hinsichtlich dieser Kunden ist, dass sie gedanklich mehrere Anbieter in Erwägung ziehen würden. Und hier muss man sich eben gegen die Wettbewerber durchsetzen. Und ein Mittel kann dann eben der Gutschein sein. Neben dem kurzfristig erzielten Umsatz haben Sie mit so einem Kunden dann auch wieder einen Kauf mehr, eine Bindung mehr, die sich langfristig auszahlen könnte. Wenn man das genauer wissen möchte, müsste man das detailliert untersuchen, aber die Vermutung, dass so ein Zusammenhang besteht, ist sicherlich legitim.

Nach diesen Dezilen, die sich also sehr schön aktivieren lassen, lässt sich dann meistens gar nichts mehr machen. Auch nicht mit höheren Gutscheinen. Wir beobachten meistens, dass beispielsweise Kunden aus dem Dezil 4 zwar besser reagieren, wenn sie einen Gutschein bekommen. Das Response-Niveau ist dann aber generell schon so niedrig, dass auch eine prozentual schöne Verbesserung nicht lohnenswert ist.

Die nachfolgende Abbildung verdeutlicht den Zusammenhang noch einmal graphisch.

Abbildung: Vergleich Responsequoten mit/ohne Gutschein

Die Zahlen aus dieser Abbildung stammen aus einer Aussendung aus diesem Frühjahr. Ein ganz normaler Anstoß mit einer Postkarte. In den ersten 3 Dezilen ist getestet worden, wie die Kunden auf einen 10%-Gutschein reagieren. In den nachfolgenden Dezilen ist ein 25%-Gutschein eingesetzt worden. In der Vergleichsgruppe gab es jeweils keinen Gutschein. Die Postkarte war ansonsten aber gleich. Die Implikationen sind mehr als deutlich. Top-Kunden brauchen keine Gutscheine. Und man kommt früher, als man ahnt, an Kundengruppen, die sich auch mit beträchtlichen Gutscheinen nicht ausreichend aktivieren lassen.

Testen Sie das doch mal bei Ihren Kunden. Ich würde denken, dass Sie ähnliche Erfahrungen machen.

 

Topics: Gutschein, Predictive Model, Uplift, Deckungsbeitrag

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