Kundenselektionen für über 20 Millionen Print-Kataloge

Die Walz-Gruppe, Hidden Champion des europäischen Versandhandels mit 244 Millionen Euro Umsatz und über 1.200 Mitarbeiter:innen, betreibt die Marken Baby-Walz, Die moderne Hausfrau und Walzvital. Seit dem Jahr 2000 ist das Unternehmen online mit eigenen Shops aktiv.

Die Marke Die moderne Hausfrau setzt mit ihrem Multi-Channel-Ansatz jährlich 100 Millionen Euro um und ist damit Marktführer im Segment für innovative Haushalts- und Gartenartikel. Im Vertrieb liegt der Fokus dabei auf dem Print-Kanal. Jährlich werden über 20 Millionen Kataloge mit über 200 Seiten im DIN-A4-Format und über 1 Millionen Mailings verschickt.

Bevor die Walz-Gruppe mit CrossEngage zusammenarbeitete, wurden für die Selektionen der Kataloge und Mailings RFM-Modelle genutzt, die nach festen Regeln einmal aufgestellt und bis auf weiteres angewendet wurden. Es entstand der Wunsch, weitere und gezieltere Kundencluster zu bilden, um im nächsten Schritt die Print-Anstoßketten segmentspezifischer auszusteuern und dem Ziel der Kundenzentrierung ein Stück näher zu kommen. Die personalisierte Aussteuerung von Werbemitteln brachte jedoch erheblichen Zeitaufwand mit sich. Es fehlten Kapazitäten für die Erstellung der notwendigen statistischen Modelle sowie das dafür notwendige spezifische Wissen im Bereich Data Science. Aus dieser Problematik heraus und dem Wunsch nach einem effektiven Kundenscoring begann die Zusammenarbeit mit CrossEngage.

Mit CrossEngage Effizienz und Effektivität der Kundenscorings optimieren

Die ersten Ergebnisse durch den Einsatz von Predictive Models aus der CrossEngage Customer-Prediction-Plattform (CPP) waren mehr als vielversprechend.

+ 29 % Umsatz

Im Vergleich zum vorherigen Benchmark erwirtschaftete der Einsatz der CPP-Modelle für diese Kampagne einen zusätzlichen Umsatz von 29 %.

+ 16 % Conversion

Die Conversion Rate der Kundengruppe, die von den CPP-Modellen bewerteten und selektiert wurde, war um ca. 16 % höher.

+ 500.000 € bis 600.000 €

Bei analoger Entwicklung der monatlichen Kataloge hätte man pro Jahr ca. 500.000 € bis 600.000 € an zusätzlichem Umsatz erzielt.

Heute setzt Walz für sämtliche Kundensituationen und 20 Millionen Print-Mailings im Jahr Vorhersagemodelle aus der CPP ein und hat mithilfe von skalierbaren Kundenbewertungen das Vorgehen im CRM grundlegend optimiert.

„Das Tool ist sehr dynamisch.
Wir können jetzt Scoring-Modelle selbstständig aufbauen, testen und bewerten. Wir nutzen die Vorzüge von Data Science, ohne selber tiefergehende Data-Mining-Kenntnisse zu haben.“

 

– Tim Steffen, Campaign Management Specialist, Walz

Lesen Sie in unserer Case Study, welche Schritte für diesen Erfolg nötig waren, welche Anwendungsfälle der Versandhändler optimiert und welche langfristigen Benefits die CrossEngage CPP ermöglicht.

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