BILD personalisiert den gesamten Besucher- und Kundenkontakt

Online-Sporthändler steigert die Umwandlungsrate und den Umsatz pro Nutzer und erhöht den ROI um das 5-Fache
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5-fach
Rendite auf die Investitionssumme
aufgrund einer automatisierten Empfehlungsstrategie
20%
Steigerung der Konversionsrate
durch die vom Countdown-Timer gesteuerte Kundenmotivation
27%
Umsatzsteigerung pro Benutzer
durch gezielte mobile Benachrichtigungen

Zusammenfassung

BILD ist ein führender Online-Händler in Deutschland, spezialisiert auf Bekleidung für Sportbegeisterte. Um einzigartige Erlebnisse für jeden Sportfan zu schaffen, hat BILD Daten von Drittanbietern einbezogen, seine Homepage personalisiert, individuelle Empfehlungen bereitgestellt und zielgerichtetes Messaging über verschiedene Mobilgeräte eingesetzt. Am Ende realisierte BILD eine 5-fachen Rendite auf Investitionen aus einem Anwendungsfall, während gleichzeitig die Konversionsrate, die Klickrate und der Umsatz pro Nutzer erheblich gesteigert wurden.
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“Wir haben das Fan-Erlebnis auf unserer Website durch die Zusammenarbeit mit Dynamic Yield komplett umgestaltet. Mit Hilfe ihrer Technologie können wir all unsere Daten in einer Plattform nutzen und sie aufbereiten, um individuell gestaltete Sessions für jeden Nutzer zu schaffen. Es ist wirklich ein großartiges Produkt!”
Robert Blanck, Leiter eCommerce & Werbung
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Herausforderung

Wenn es um die Lieblingsmannschaft geht, können sich wahre Fans vor Leidenschaft nicht mehr halten. Deswegen wollte BILD den Website-Besuchern durch das Platzieren des Lieblingsclubs mittig auf der Titelseite ein Erlebnis bescheren. Sobald BILD herausgefiltert hatte, welche Teams am häufigsten angezeigt werden sollten, mussten nur noch automatisierte Empfehlungen geliefert werden, um Cross Selling und Upselling bei allen loyalen Benutzern zu fördern.

Doch dann ist BILD bewusst geworden, dass sie einen bedeutenden Faktor außer Acht gelassen haben. Denn viele Menschen surfen zwar für längere Zeit auf der Website, um die neuesten Informationen über die Lieblingsmannschaft zu erfahren, jedoch werden keine Käufe abgeschlossen.

Um den Umsatz dennoch zu maximieren, benötigte BILD eine Lösung, um:

  • Daten von Dritten einzubeziehen, um ein verbessertes Kundensegment zu erstellen
  • Erfahrungen im Hinblick darauf zu gestalten, was für ein Fan der Benutzer ist und seine Leidenschaft für sein Lieblingsteam
  • Verschiedene Empfehlungsstrategien zu testen, um den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen
  • Zeitlich begrenzte Nachrichten und Angeboten zu liefern, damit die Bindung gesteigert werden kann

Ausführungen

Einbeziehung der Daten Dritter für eine wirksame Segmentierung
Für eine passende Personalisierung musste BILD Daten von Dritten speichern, um auch wirklich wirksame Kundensegmente bilden zu können. Mit der Open-Architecture-Plattform von Dynamic Yield konnten sie einfach Daten integrieren, die von einer Tag-Management-Plattform erfasst wurden, um die größtmögliche Datensammlung zu schaffen.

BILD nutzte dann Dynamic Yield, um in Echtzeit Zielgruppen aufzubauen, basierend auf vom Drittanbieter erfassten Ereignissen. Durch die Aktivierung ihrer Daten mit Dynamic Yield konnte BILD Verkaufschancen durch die Analyse der Kohortengröße und der Auswirkungen auf die Einnahmen ermitteln und legte damit den Grundstein für die Personalisierung der Kundenbetreuung.
Onboarded 3rd party data for powerful segmentation
Eine personalisierte und optimierte Startseite basierend auf dem Lieblingsteam
Um eine eigens für den größten Fan gestaltete Startseite zu schaffen und diesen wertvollen Vorteil kontinuierlich zu optimieren, testete BILD A/B verschiedene kreative Varianten basierend auf dem Fan-Segment, dem ein Nutzer angehörte. Bayern München Fans wurden verschiedene Bilder und Angebote bezüglich Bayern angeboten, Dortmund Fans erhielten hingegen Dortmund-spezifische Rabatte und so weiter. Neuen Kunden wurde hingegen eine Vielzahl an kreativen Bannern präsentiert, auf denen die New England Patriots ihren Super Bowl Titel feierten.
Personalized and optimized homepage based on team affinity
Automatisierte Empfehlungsstrategien auf Produktseiten
Für die perfekte Optimierung der Konversion muss dem Kunden das auf ihn abgestimmte Produkt präsentiert werden. Dabei muss auch beachtet werden, in welcher Phase des Kauftrichters sich der Benutzer gerade befindet. Aber es gibt doch tausende Produkten, wie kann ein Händler dann für den Kunden nur wenige personalisierte Produktempfehlungen herausfiltern?

Mit der Hilfe von Dynamic Yield hat BILD eine hybride Strategie verwendet, um die durchschnittlichen Bestellwerte zu maximieren. Dafür lieferte BILD eine Kombination von verschiedenen Empfehlungen und den Kunden wurden ähnliche Produkte, beliebte Artikel und oftmals gemeinsam gekaufte Ware angeboten. Diese Empfehlungen wurden automatisch aufgrund der Verfügbarkeit und des Preises angepasst.

Es hat sich wahrlich bezahlt gemacht, für jeden Benutzer eine eigene Empfehlungsstrategie zu wählen, schließlich konnte BILD alleine dadurch einen 5-fachen ROI verzeichnen.
Automated recommendation strategy on product pages
Verwendung von cURL-Benachrichtigungen, um attraktiver für mobile Käufer zu werden.
Denn im Vergleich zu einem Desktop haben mobile Geräte nur einen sehr begrenzten Display. Für Vermarkter ist das in Bezug auf die Konversion von Benutzern eine der größten Herausforderun- gen. Doch BILD wollte sich nicht von diesem Hindernis aufhalten lassen und hat deswegen die cURL-Vorlage von Dynamic Yield verwendet, um dem Benutzer in der linken oberen Ecke des Smartphones ein auf ihn zugeschnittenes Angebot zu präsentieren.
Das Einbinden der cURL auf der Website hat in nur einer Woche hunderte Einkäufe positiv beeinflusst, was den Umsatz pro Nutzer um unglaubliche 27% gesteigert hat.
Deployed page curl notification to engage mobile buyers
Displayed countdown timer before Black Friday
Anzeige eines Countdown-Timers vor Black Friday
Black Friday wird schon fast als ein Feiertag des Shoppens angesehen und BILD hat durch diesen getriggerten Countdown die Begeisterung unter den Besuchern noch weiter entfacht. Der Countdown-Timer war eine vorgefertigte Vorlage von Dynamic Yield und ermöglichte schon vor der Liveschaltung eine einfache Anzeige auf allen Geräten.
Das deutliche Darstellen der verbleibenden Zeit über den Timer erzielte einen Umsatzsteigerung von 14% pro Benutzer und eine Steigerung der Konversionsrate um 20%
Das Triggern von zielgerichteten Benachrichtigungen und zeitbegrenzten Gutscheine
Für alle eCommerce Websites ist es in Bezug auf die Steigerung der Konversionsrate essentiell, die digitalen Schaufensterbummler in Käufer zu wandeln. Um stille Stöberer an Land zu ziehen, hat BILD ihnen eine Benachrichtigung über einen zeitbegrenzten 10 % Gutschein zukommen lassen, den sie aber nur einlösen können, wenn sie in dieser Session noch einen Einkauf abschließen. BILD wollte insbesondere auf die Besucher abzielen, die sich während einer Session sieben oder mehr Seiten angesehen haben und mindestens 50 Sekunden auf der aktuellen Seite verblieben sind.
Triggered targeted notifications and time-sensitive coupons

Haupt-Kernpunkte

BILD hat durch das Onboarding von wertvollen Kundendaten und durch die Verwendung dieser Daten für die Personalisierung gezeigt, was man mit der Verbindung der Daten und mit der Akti- vierung einer einzelnen Plattform erreichen kann.

Die personalisierte Customer Journey von BILD begann mit dem Bau einer Startseite, die auf leidenschaftliche Fans ausgerichtet war und wurde im Kauftrichter weitergeführt. BILD hatte es sich in Bezug auf personalisierte Produktempfehlungen zum Ziel gesetzt, die Warenkörbe zu füllen und zugeschnittene Benachrichtigungen zu schaffen, um die Besucher zu einem Abschluss des Einkaufs zu motivieren. Dafür wollten sie die richtige Nachricht im richtigen Kontext senden und diese auch auf das Gerät zuschneiden, mit dem der Benutzer gerade shoppt.

Alles im Allen begann die Zusammenarbeit mit Dynamic Yield, weil BILD die gesammelten Daten aktivieren und die gesamte Customer Journey personalisieren wollte. Im Endeffekt hat BILD unglaubliche Ergebnisse erzielt.

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