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MediaMarkt bietet personalisierte und skalierbare Kundenerlebnisse

Europas größte Elektronik-Fachmarktkette erzielt nach dem Einsatz eines personalisierten Ansatzes im spanischen Markt eine Steigerung des Umsatzes pro Nutzer von 14 %
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MediaMarkt case study header image
Als datengesteuertes Unternehmen hat MediaMarkt eine globale Kontrollgruppe von 5 % eingeführt, in der keine Kampagnen von Dynamic Yield ausgespielt wurden. Dadurch ist es MediaMarkt gelungen, die tatsächliche Auswirkung aller durchgeführten Experimente sowie den daraus erzielten ROI effektiv zu messen.
14%
Gesamtsteigerung des Umsatzes pro Nutzer Erzielt durch sämtliche im Traffic von MediaMarkt bereitgestellten Personalisierungslösungen wie z. B. personalisierte dynamische Inhalte und Empfehlungen.
54%
Steigerung der „In den Warenkorb“-Handlungen und 31 % Steigerung der Kaufrate Erzielt durch Social Proof-Messaging auf allen Produktseiten

Einleitung

Als größter Elektrofachmarkt in Europa erzielt MediaMarkt einen Umsatz in Höhe von 22 Milliarden Euro. Allein durch seine Online-Shops generiert das Unternehmen jährlich einen Umsatz von 2,4 Milliarden Euro. Im Hinblick auf diese hohen Umsatzzahlen setzte MediaMarkt es sich zum Ziel, sämtliche über Online- als auch Offlinequellen erlangten Daten zusammenzuführen, um das Kundenerlebnis besser zu verstehen und zu verwalten. Zu diesem Zweck setzte MediaMarkt die einzigartigen Lösungen von Dynamic Yield ein, um Daten zu verwalten und ein ganzheitliches Kundenerlebnis zu bieten. Nach der Umsetzung von mehr als einem Dutzend Personalisierungs-Use Cases konnte das Unternehmen schließlich seinen Umsatz pro Nutzer um beachtliche 14 % steigern und einen Gesamtrückgang der Betriebskosten erzielen.
MediaMarkt logo
„Als ich angefangen habe, bei MediaMarkt zu arbeiten, haben wir viele verschiedene Tools für verschiedene Zwecke verwendet: Testing, Empfehlungen, Messaging, Wiederherstellung des Warenkorbs etc. Die meisten dieser Tools verfügten allerdings über keinerlei Import- oder Exportfunktionen und eine Zusammenführung der Daten war daher nicht möglich. Seit Beginn unserer Zusammenarbeit mit Dynamic Yield Ende 2017 konnten wir unsere Gesamtbetriebskosten reduzieren. Zudem profitieren wir nun von neuen und wichtigen Features, durch die wir wöchentliche Kampagnen schalten und testen können und dadurch ein vollständig personalisiertes Online-Shoppingerlebnis erzielen.“
David Geisen, Chief Digital Office, MediaMarkt Iberia
The Challenge section thumbnail

Herausforderungen

Als einer der größten Einzelhändler Europas hat MediaMarkt die Digitalisierung erfolgreich gemeistert und dadurch sowohl offline als auch online eine hohe globale Präsenz erzielt. Die Digitalisierung brachte jedoch einige Herausforderungen mit sich. Um diese zu bewältigen, hat sich MediaMarkt an Dynamic Yield gewandt. Dies waren die gemeinsamen Ziele:

  • Erstellung eines Personalisierungsprogramms
  • Zusammenstellung eines Core-Teams zur schnellen Ideenbildung und Umsetzung wirkungsvoller und effizienter Personalisierungs-Use Cases
  • Vernetzung der Transaktionsdaten aus stationären Offline-Märkten sowie Online-Websites und -Apps
  • Reduzierung des „Vendor-Überschusses“ durch zu viele einzelne Lösungen und Systeme, die nicht miteinander kommunizieren
  • Minimierung einer zu großen Abhängigkeit von IT und Entwicklung, die die Durchführung von Marketing- und Contentaktivitäten beeinträchtigt haben
  • Tracken von Daten zur Identifizierung beliebter Produkte sowie deren Verfügbarkeit, um den Verkauf beliebter Produkte weiter zu fördern

Umsetzung

Zur Bewältigung der oben genannten Herausforderungen hat MediaMarkt Folgendes umgesetzt:
1. Verknüpfung von Datenpunkten sowie deren Integration mit einem CRM

Durch die offene Architektur von Dynamic Yield konnte MediaMarkt benutzerdefinierte Integrationen entwickeln und sämtliche Kundendaten – sowohl aus Online- als auch aus Offlinequellen – an einem zentralen Ort verwalten, zusammenführen und analysieren. Dadurch war es dem Unternehmen möglich, seine Kunden mit personalisierten Inhalten auf der Website und in der App anzusprechen.

Die zusammengeführten Daten setzten sich wie folgt zusammen



  • Reaktive Echtzeitdaten zum Browserverhalten basierend auf dem Navigationsmuster, der Gerätenutzung und der Quelle der Kunden
  • Interne CRM-Daten; generiert aus Offline- und Onlinetransaktionen, die über einen längeren Zeitraum gemessen wurden
  • Modellierte Daten durch das interne Data Science-Team von MediaMarkt, basierend auf Benutzerattributen und vorbestimmten Eigenschaften zur Errechnung des Customer Lifetime Value (CLV), der Abwanderungswahrscheinlichkeit u.v.m.
2. Einbindung weiterer Kunden in das Treueprogramm von MediaMarkt
Basierend auf der Erkenntnis, dass für den Aufbau von Kundenloyalität und das Gewinnen von Wiederholungskäufern das Erfassen von E-Mail-Adressen essenziell ist, hat MediaMarkt die Anmeldung zum Newsletter vollständig personalisiert. Dabei hat das Unternehmen verschiedene Nachrichten in den Hauptsegmenten von MediaMarkt getestet. Gleichzeitig hat jede Zielgruppe basierend auf Geschlecht, Standort und anderen Faktoren personalisierte Layouts erhalten.
Onboarded more customers to MediaMarkt’s loyalty programs
3. Social Proof-Messaging auf Produktdetailseiten
Um den Verkauf von umsatzstarken Produkten noch mehr zu fördern, hat MediaMarkt auf Produktdetailseiten Nachrichten gezeigt, die darauf verweisen, wie viele Produkte in den letzten 48 Stunden verkauft wurden. Durch diese Nachrichten vermittelte MediaMarkt seinen Kunden ein Gefühl von Dringlichkeit und konnte somit die Anzahl der „In den Warenkorb“-Handlungen sowie die Conversion Rate erheblich steigern.
Added Social Proof messaging to Product Detail Page
4. Personalisierte Empfehlungen im gesamten User Flow
MediaMarkt hat die Empfehlungs-Engine von Dynamic Yield genutzt, um auf der Homepage sowie den Kategorie- und Produktseiten affinitätsbasierte und relevante Produktempfehlungen implementieren zu können. Den Besuchern der Homepage wurden verschiedene Empfehlungs-Widgets mit personalisierten Empfehlungen aus unterschiedlichen Produktkategorien geboten:
Personalized recommendations across the entire user flow
Bei den oben gezeigten Widgets auf der Homepage von MediaMarkt werden den Kunden automatisch verschiedene Produktarten basierend auf der entsprechenden Strategie empfohlen: „Für dich empfohlen“, „In der Kategorie empfohlen“ und „Empfohlene Produkte“
5. Gezielte und personalisierte Empfehlungen basierend auf User Intent
Zusätzlich zu der oben gezeigten Strategie hat MediaMarkt auf sämtlichen Produktebenen wiederholt unterschiedliche Strategien in den Empfehlungen getestet und kombiniert. Durch maschinelles Lernen konnten so für jeden Besucher die besten Ergebnisse bereitgestellt werden.
Targeted and personalized recommendations based on customer intent
Targeted and personalized recommendations based on customer intent
Über MediaMarkt
Die MediaMarktSaturn Retail Group ist, gemessen an Umsatz, Fläche sowie Zahl der Mitarbeiter Europas führendes Handelsunternehmen für Consumer Electronics sowie die dazugehörenden Services und Dienstleistungen. Durch seine verzahnten On- und Offline-Angebote erreicht das Unternehmen jeden Tag Millionen von Kunden. Zum Unternehmen zählen die Marken MediaMarkt und Saturn, die ihre rund 1.000 stationären Märkte umfassend mit Online-Vertriebsplattformen vernetzen. Die MediaMarktSaturn Retail Group erwirtschaftete mit rund 65.000 Mitarbeitern einen Nettoumsatz von rund 22 Milliarden Euro und gehört mehrheitlich zur CECONOMY AG.

Schlussfolgerungen

Großunternehmen, die die digitale Transformation vollzogen haben, benötigen moderne Technologielösungen, die sowohl traditionelle Ansätze sowie weitaus innovativere Techniken vereinheitlichen. Nur auf diese Weise erzielen sie eine hohe Marktpräsenz und Kundenloyalität. Dank der hocheffizienten Technologie von Dynamic Yield ist es dem Unternehmen gelungen, seine Daten zu konsolidieren, personalisierte Erlebnisse zu schaffen und Kundenaktivitäten zu messen. So konnte MediaMarkt die Herausforderungen, die unsere stark vernetzte Welt mit sich bringt, bewältigen und ein zweistelliges Wachstum erzielen.

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