DFDS: Mit Big Data Kosten für neue Kunden senken

Onlineshopping boomt: Neun von zehn Internetnutzern haben schon einmal im Netz eingekauft – Tendenz steigend. Umso wichtiger ist es für Unternehmen, die ihre Produkte und Dienstleistungen online anbieten, aus der Masse hervorzustechen und die richtige Klientel zu erreichen.

Geht es um die Anzahl von Anbietern, die um die Aufmerksamkeit der Verbraucher konkurrieren und online zusätzliche Umsätze generieren möchten, gibt es kaum ein Segment, das stärker gesättigt ist als die Reisebranche. Ein entscheidendes Kriterium bei der Buchung einer Reise ist das Preis-Leistungs-Verhältnis – nicht zuletzt aufgrund der aktuell sehr fragilen Wirtschaftslage. Für die Reiseanbieter bedeutet das, dass sie den richtigen Onlineuser zum richtigen Zeitpunkt erreichen müssen, um Interesse zu wecken und einen Dialog zu eröffnen.

DFDS Seaways auf der Suche nach dem richtigen Mix
Mehr Aufmerksamkeit unter deutschen Internetnutzern und eine größere Markenbekanntheit waren das Ziel der DFDS Seaways GmbH. Die dänische Reederei betreibt Fährdienste zwischen Europa und Skandinavien. Neben Überfahrten gehören auch Einzelfahrten und Rundreisen zum Angebot, die über die eigene Buchungsplattform www.dfdsseaways.de vertrieben werden. Während die Marke DFDS Seaways in Skandinavien bereits sehr gut etabliert ist, ist das Unternehmen in Deutschland eher weniger bekannt. Auf der Suche nach Maßnahmen, um die Markenbekanntheit im deutschen Markt zu erhöhen und mehr Neukunden zu gewinnen, entschied sich DFDS Seaways für einen innovativen Ansatz im Bereich datengetriebenes Marketing.

Ziel war es, mehr Überfahrten zu verkaufen und den absoluten Marktanteil in dieser umkämpften Branche auszubauen. DFDS Seaways wollte zudem die Fähigkeit seiner Partner beurteilen, online den richtigen Kunden zu finden und gezielt anzusprechen. Dabei erkannte das Unternehmen, dass das sogenannte Programmatic Prospecting die qualifizierteste Maßnahme ist, den idealen Neukunden zu identifizieren. Ausgehend von den bisher genutzten Marketingkanälen – Newsletter, soziale Medien, SEO, SEA, Affiliate Marketing, Bannerwerbung sowie Radiospots und Anzeigen in Printmedien – wandte DFDS eine sogenannte Full-Funnel-Targeting-Strategie an, die alle Stufen der Customer Journey abdecken konnte.

Predictive Intelligence: nur gute Kunden ansprechen
Zunächst implementierte die Reederei Tags des ausgewählten Partners auf relevanten Unterseiten seiner Webseite. Dadurch wurde anhand der leistungsstärksten Kunden ein individuelles Zielgruppenprofil erstellt und erste Attributionserkenntnisse gewonnen. Durch die Kombination von Big Data mit Vorhersagemodellen der Predictive Intelligence konnten die individuellen Verhaltensweisen, Onlineaktivitäten und Signale in Echtzeit ausgewertet und mit Milliarden früherer Beobachtungen verknüpft werden – einige davon ebenfalls erst wenige Sekunden alt.

Anhand dieser umfassenden Momentaufnahme der Onlineaktivitäten konnten potenziell umsatzstarke Kunden im gesamten Internet identifiziert werden, die bisher außerhalb der Reichweite von DFDS Seaways lagen. Im nächsten Schritt glich der ausgewählte Full-Funnel-Partner die auf Display-Werbebörsen (Ad Exchanges) zur Verfügung stehenden Ad Impressions mit dem individuellen Kundenprofil von DFDS Seaways ab und bot auf die vielversprechendsten Angebote.

So beeinflusste der gewählte Anbieter im Rahmen des Prospectings (Identifikation neuer potenzieller Kunden im Web) über den gezielten Einkauf von Werbeplätzen in Echtzeit die Customer Journey dieser potenziellen Neukunden. Und zwar genau der Nutzer, die vorher noch nie auf der Website von DFDS waren. Die User sahen entsprechende Werbebanner für die Buchungsplattform von DFDS Seaways. Zusätzlich nutzte der Fährbetreiber auch die Facebook-Exchange und setzte mit Facebook einen weiteren Kanal zur Ansprache potenzieller Kunden ein.

Big Data beeinflusste 40 Prozent des Gesamtumsatzes
Der gewählte Ansatz konzentrierte sich ausschließlich darauf, die idealen Kunden für DFDS Seaways für die jeweiligen Routen zu identifizieren und durch maßgeschneiderte Anzeigen gezielt anzusprechen. Die Ergebnisse waren besser als parallel durchgeführte Kampagnen mit anderen Herangehensweisen. Während der Kampagne bezifferte sich der Return on Ad Spending (Verhältnis von Umsatz und zurechenbaren Werbekosten) auf 1198 Prozent und beeinflusste mehr als 40 Prozent des Gesamtumsatzes. Zudem sanken die Costs per Acquisition (CPA) erheblich, das heißt, dass das datengetriebene Marketing die Kosten, die pro Neukunde investiert werden mussten, verringerte. Die Konversionsrate hingegen kletterte von 4,7 auf 7,6 Prozent.

Autor: Paco Panconcelli

Paco Panconcelli ist Geschäftsführer der Quantcast Deutschland GmbH und verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der deutschen Onlinewerbebranche. Er begann seine Karriere bei Deutschlands Recrutainment-Pioneer CYQUEST. Anschließend war er mehr als fünf Jahre bei Advertising.com in verschiedenen Sales-Funktionen tätig. Nach der Übernahme von Advertising.com durch AOL übernahm Panconcelli das Produktmanagement von AOL Germany. 2011 wechselte er als Vice President Sales zu IDG Germany, wo er die B2C-Sales-Aktivitäten verantwortete. Seit Ende 2013 ist er Managing Director von Quantcast Deutschland und damit für die Expansion des Unternehmens im deutschsprachigen Raum verantwortlich.