Wegen uit de kortingsspiraal

Het instrument “Korting” vernietigt zichzelf in het geval van een verkeerde dosering. Een kortingscampagne activeert zeer snel geen extra aankoop meer, maar de klant wacht op de volgende kortingscampagne. En als de klant alleen kortingscampagnes koopt, heeft de verkoper meer campagnes nodig om meer activiteit te genereren. Op een gegeven moment is tien procent korting niets speciaals meer. De stimulus moet vervolgens verder worden verbeterd, zodat deze nog steeds wordt waargenomen en werkt – eerst tien, dan 20, dan 30 procent. Uiteindelijk zijn er nauwelijks campagnevrije periodes, een afnemend effect en dalende marges. Dat is niet goed, de ijzerhandel Praktiker doet de groeten. Hoe kom je daar weg?

Het antwoord: vervang kortingen. Als we consumenten iets ontnemen (kortingen), moeten we hen iets anders aanbieden. Anders zijn ze teleurgesteld. En ook verdwenen. Het is daarom belangrijk om impulsen te blijven geven of goede redenen te geven waarom de klant producten zou moeten kopen. Behalve dat deze redenen idealiter zonder kortingen doen – of met lagere, zeer doelbewust gespeelde kortingen (“mark-down optimalisatie”). Een voordeel: deze meer creatieve en holistische benadering, in tegenstelling tot permanente kortingen, schaadt de merkwaarde niet, maar versterkt deze zelfs, omdat de klant er zelf aan denkt.

tonen

3 in de praktijk bewezen alternatieven voor korting

1. Individuele relevantie

Hierachter staat het besef dat een zo individueel mogelijke klantbenadering beter is voor de klant. Een implementatievoorbeeld is de dynamische nieuwsbrief van een van onze klanten uit de omnichannel retailsector. Het is een essentieel communicatiekanaal voor de modewinkel. Het is aannemelijk dat nieuwsbriefabonnees meer kopen als ze individueel worden aangesproken. Met meer dan een half miljard nieuwsbriefuitgaven per jaar in maximaal 15 taalversies in de EU is dit echter ook een uitdaging.

Een oplossing is de integratie van een groot aantal variabelen waarmee inhoud kan worden gepersonaliseerd en gepersonaliseerd binnen een nieuwsbriefsjabloon. Door extra dynamiek kan inhoud ook worden opgehaald uit parallelle communicatiestromen of worden geïntegreerd in een volgende nieuwsbrief als een “herinneringsmodule”. Dit laat het bijvoorbeeld niet alleen achter met een “wens-artikel-is-opnieuw te leveren-nieuwsbrief” waarop de klant mogelijk niet reageert in de eerste stap. Via een dynamische module in een parallel lopende nieuwsbrief voor productnieuwsbrieven wordt de klant opnieuw verwezen naar zijn opnieuw te leveren wensartikel – een dynamisch geïndividualiseerde incentivisatie kan ook de prikkel voor de aankoop versterken. Elke klant ontvangt zijn eigen individuele versie van een nieuwsbrief.

Monitoring controleert de toegevoegde waarde van elke dynamisatie. Hoe meer een klant op elkaar inwerkt, hoe beter deze aanpassing wordt. Een grote dialoogintelligentie wordt toegepast op een zeer groot aantal ontvangers, blijft operationeel efficiënt door automatisering, biedt toegevoegde waarde voor klanten en uiteindelijk voor dealers.

2. De perfecte klantervaring

De klant zou nooit zo gemakkelijk en tijdbesparend kunnen winkelen als vandaag. Voorbeeld van gebruiksvriendelijkheid is Amazon: de vergelijking van producten, beoordelingen en beoordelingen, opmerkingen van gebruikers – voortdurend nieuwe verbeteringen in de zin van toegevoegde klantervaring.

Amazon “Prime” => de klant hoeft niet langer na te denken over verzendkosten

“Dash Button” => de klant kan uiterst gemakkelijk bestellen

“Alexa” / “Echo” => de klant hoeft niet eens een toetsenbord te bedienen

Het loont voor Amazon om gebruiksvriendelijk te zijn: 85 procent van de Prime-klanten in de VS bezoekt Amazon minstens één keer per week en 46 procent koopt minstens één keer per week. Voor niet-prime klanten zijn deze waarden respectievelijk 46 en 13 procent. Een topklant in de VS besteedt gemiddeld US $ 1.400 per jaar, vergeleken met US $ 600 voor niet-prime klanten.

3. Gedoseerde stimulans of “markdown-optimalisatie”

Dit betekent dat we zo nauw en datagestuurd mogelijk moeten zijn met zo min mogelijk financiële prikkels. Voor een op gegevens gebaseerde dosering van kortingen is de modesector voorbestemd. Het idee is om te handelen voor de sterk verdisconteerde verkoop op basis van het scoren van affiniteiten en het aanbieden van individuele producten gerichte, exclusieve en met kleinere kortingen aan klanten met een hoge productinteresse en een hogere prijsneiging. Deze klanten hebben nog steeds de mogelijkheid om te kopen voordat de uitverkoop begint. En kijk uit naar het juiste artikel voor gunstige prijzen. Dit bespaart marge en stelt de klant tevreden.

Tankstationbeheerder Aral laat zien hoe gedoseerde prikkels werken in een uiterst prijsgevoelige markt, die ook wordt gekenmerkt door zeer kleine marges en dus weinig ruimte voor kortingen: de basiskorting is erg laag op één punt (waarde: één cent) per twee liter brandstof Voor een prijs van 1,50 euro per liter is dit 0,33 procent – maar waarschijnlijk maakt geen enkele bestuurder (en geen bestuurder van het bedrijf) deze berekening.

Meerdere punten => de gerichte uitwerking van een tijdelijke kortingsverhoging (“3-voudige punten”), bijvoorbeeld bij momenteel hoge brandstofprijzen, zodat de klant nog bij Aral tankt en niet bij een goedkoper tankstation. Wat veel klanten zich niet realiseren: hoe hoger de prijs, hoe lager de korting, omdat deze verwijst naar het aantal liters en niet naar de waarde

“Ticketing at Till” => een coupon op de bon geeft een extra beloning / bonus aan, variabel en aanpasbaar

“Cross-selling” (bistro, carwash) => gerichte prikkels voor transacties met hogere marges

conclusie

Het komt erop neer: het beheersen van op gegevens gebaseerde prikkels, promoties en “afwaarderingen” is de beste manier om marges te beschermen, niet om merken te “verkopen” en klanten nog steeds op een gerichte manier te activeren, inderdaad: om te inspireren. Bij Aral voelt de klant zich slim tijdens het tanken, zonder echt grote kortingen te hoeven doen. Er is ook veel potentieel in de modesector in het samenspel van promoties en “afwaarderingen” wanneer deze instrumenten op intelligente wijze worden bespeeld en afgestemd op individuele klanten.

Alle drie oplossingen zijn gebaseerd op gegevens en het gebruik ervan voor flexibele en individuele aanbiedingen. Natuurlijk wordt een relatief eenvoudige methode (“20 procent op alles”) vervangen door meer gecompliceerde, kleinere paden – idealiter gecoördineerd door alle drie tegelijkertijd. Maar er zijn algoritmen, marketingautomatisering en kunstmatige intelligentie, zoals wanneer bots een één-op-één dialoog leiden en een soepele gebruikerservaring mogelijk maken. Zo wordt de complexiteit overwonnen, de marketing efficiënt en wordt elke klant optimaal bediend volgens zijn stijl.

Arno Klinner is Senior Strategic Planner bij DEFACTO realations GmbH, het DEFACTO X Group-bedrijf dat gespecialiseerd is in geïntegreerd klant-, loyaliteits- en levenscyclusbeheer. Hij houdt onder meer toezicht op het programmaconcept en de communicatieplanning. Arno Klinner is daarnaast freelance-docent aan de privé-campus van de University of Applied Sciences Campus M21 bij de afdeling Bedrijfs- en advertentiepsychologie. DEFACTO biedt CRM- en loyaliteitsdiensten en software met een focus op retailmerken.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *