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Verkauf an Verbraucher
Kauf für nur eine Person
kein Druck, eher spontan
Verkauf an Unternehmen
andere Zahlungsarten
selten Spontan
großer Unterschied die Suchenden sind häufig nicht die Kaufentscheider
Computer folgt aufgestellten Regeln
Mensch: lernt aus Erfahrung
Maschine Learning lernt aus Daten
Webseite sollte möglichst einzigartig sein
90% suchen in Deutschland bei Google
69% der Nutzer verlassen Product-Detail-Seiten (PDP), weil sie nicht genügend Produktdetails oder andere Informationen bot -> welche Fragen hat der Kunde zum Produkt, Was interessiert den Kunden? -> Kunden zufriden stellen, dass er wieder kommt
System 1 vs. Sytem 2
Niemand testet
Intuition ist oft ein schlechter Ratgeber -> Datengeschütze Entscheidungen treffen! -> we need Data
wenn die Internetseiten zu kompliziert sind dann benutzen sie Kunden nicht
Beides sehr wichtig um eine gute Seite zu fürhren.
Ist das eine kleiner oder nicht vorhanden,
bricht alles zusammen, bzw. dann bringt z.B. eine hohe Usability auch nichts
User müssen mt dem Design zurechtkommen
(= Key Performance Indicator)
immer zielorientiert -> hohe conversion rate
Kennzahlen, an denen der Fortschritt ermittelt wird
z.B. Anzahl Rücksendungen, Klickrate bei bezahlter Online-Werbung, durchschnittliche Warenkorb-Größe (Anzahl, Wert)
-> Clean DATA wichtig
emotionale Bewertung aufgrund der “Wahrscheinlichkeitsberechnung” des Neokortex
Traditionell
Online
vergleich Wasserschlauch
möglichst viele naß spritzen
muss in Reichweite des Kunden sein
niedrige Trefferquote
unfreiwilliges “getroffen werden”
SuMa-Marketing
Vergleich mit Pool
Besucher entscheidet ob er hinein springt oder nicht
wenn ja -> Daher, Häufigkeit
Gutes SUMA = attraktive Pools
Traditionell:
Viel Material; Breite Streuung; wenn gezeilt, dann teuer; SPAM per Mail
Push-Marketing = Werbung “reindrücken”
Lösungsorientiert:
“Problemhabende” suchen aktiv Lösung wo? -> In Portalen, Shops & SuMa
Pull-Marketing = aktive Suche
Tendenz von Menschen, sich an negative Ereignisse besser zu erinnern als an positive
ANI = Artificial Narrow Intelligence = Schwache KI
Dynamik wird unterschätzt -> heute exponetielles Wachstum <- Problem: Mensch kann damit nicht umgehen
Maschinen können alles viel besser und schneller -> lernen aus Daten
Big Data: sehr viele Daten halten
Data Mining (Vorgang herausziehen zusammensetzten -> Extraktion
Maschine Learning (Werbung in fremden Sprachen generieren, saisonale Schwankungen im Einkaufverhalten vorhersagen)
Predictive Analytics
können Bilder optisch komplett analysieren
bequem spontan relativ günstig
Bewertung, Vorschläge (basierend auf Favoriten)
analyse meines “Schauverhaltens”
Abbruch, Suchten, Vor-/Zurückspulen, Schauspieler, Suche, …
bilden von “Kundenclustern”
Filme du andere in deinen Cluster auch schauen werden dir vorgeschlagen
ermöglicht bessere/angepasste Vorschläge
! Kennen ihre Kunden ganz genau -> deshalb Filme so erfolgreich
Aufbrechen und Neugestaltung traditionelle Wertschöpfungsketten
Individualisierung und Personalisierung der Produkte und Dienstleistungen: One-2-One-Marketing!
Verstärkung des Wettbewerbs und Auftreten neuer Wettbewerber
starke Bedeutung der Aufbaus von Communities
Kunden wirklich (!) ernst nehmen
v.a. wenn meine Seite zu “kompliziert” ist
geht viel schneller im Vergleich zu offline
Fehleinschätzung von Kundenverständnis
Experten (Wissen ist “wertlos”) der alten Welt
dachten man kann mit heute wichtigen Dingen nichts anfangen
Kunden befragen bringt oft nichts
was man nicht kennt, gibt kein Bedürfnis
denken nicht so innovativ (wollen sich leiten lassen)
“Betriebsbrille”
einmal gesehen, sieht man immer -> vergisst z.B. Bild zu erklären
bringt was beutet aber nicht gleich Kinofilme drehen zu müssen
erreicht Menschen emotional
funktionier sehr gut
arbeiten mit einem Helden
am besten der “Kunde”
Produkt ist der Helfer “hinter” dem Helden
Verlustaversion
= Gehirn versucht Verlust zu minimieren -> Verlust => Schmerz beim Kauf
Kunde zeigen, wie er das Produkt geneißt
Nutzervesprechen machen
Belohnungszentrum ansprechen
Versprechen machen
erklären “What is in it for me?” -> ansprechen Belohnungzentrum
Storytelling als Ablenkung vom Trennungsschmerz
Kommt die Lieferung rechtzeitigß
Wie lange hält das Gerät? …….. ->viele andere Fragen
Fragen der Kunden sollten beantwortet werden
jeder Kauf zunächst als Risiko empfunden
Erkennbaren Nutzen entgegenstellen
alle denkbare Bedenken pro - aktiv ausräumen, so dass man nur noch zwischen Ja oder Nein wählen muss
Marken? -> man sieht was es kostet! ein versprechen von Qualität
Research Online Purchase Offline
-> suche online und kauft offline
-> Post Purchase Behavior
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