Wir stoßen häufig auf die Fragestellung, wie Produktneueinführungen besser überwacht und gesteuert werden können, um bereits in der Startphase optimieren zu können. Daher wollen wir kurz eine datenbasierte Anwendung vorstellen, die versucht, genau hier zu helfen.
Die Marketingplanung kann gerade bei Produkteinführungen sehr herausfordernd sein. Je neuartiger ein Produkt ist, umso schwieriger ist es, die optimale Kommunikation vorab inhaltlich und medial zu bestimmen. Letztendlich muss man sich ganz auf seine Erfahrungswerte und eventuell vorherige Marktforschung verlassen können.
Wenn das Produkt erst einmal eingeführt ist und die Kommunikation läuft, dann gleicht sie meist einem Blindflug. Die gängigen Kampagnen-Trackings liefern erst sehr spät Einblicke in die Performance. Außerdem sind die Informationen häufig zu dürftig, um daraus Ableitungen für mögliche Optimierungen zu treffen. Meist ist das Momentum dann bereits verpasst.
Um die Performance im Blick zu behalten, stehen bei dieser Anwendung drei Kennzahlen im Fokus:
- KPI Reach & Visibility: Gerade bei Neueinführungen ist es wichtig, dass das Produkt ausreichend Aufmerksamkeit bekommt. Das soll mit dieser Kennzahl überwacht werden. In den Wert fließen die Reichweiten sämtlicher Kontaktpunkte mit ein. Über eine „Ampel“ behält man im Blick, ob die Reichweite und Sichtbarkeit optimal ausgesteuert ist. Optimal heißt in diesem Fall, die Reichweite sollte nicht zu gering sein, aber auch nicht zu hoch, um Streuverluste zu vermeiden oder Effizienzen zu verlieren.
- Kennzahl „Engagement“: Neben der Aufmerksamkeit sollte in diesem Praxisbeispiel auch beobachtet werden, ob sich ausreichend Menschen mit dem Produkt auseinandersetzen. Daher wurde hier als weitere Kennzahl das „Engagement“ gewählt. In diese Kennzahl fließen Daten aller Kontaktpunkten mit ein, bei denen Reaktionen auf das Produkt messbar sind. Dazu zählen Zugriffe auf Landingpages und Produktseiten, Inbounds im Customer Service oder Reaktionen und Bewertungen in Social Media oder eCommerce.
- Kennzahl „Sales“: Natürlich sind auch die Verkäufe ein wichtiger Indikator für den Produkterfolg. Daher fließen in die dritte Kennzahl die Verkäufe aller Kanäle mit ein und geben Auskunft darüber, ob sich das Produkt entsprechend den Erwartungen verkauft.
Alle drei Kennzahlen zeigen die Performance anhand von „Ampeln“ an, die über einen Abgleich der aktuellen Daten mit Benchmarks funktionieren. Grundsätzlich sind solche Benchmarks, wenn sie exakt sein sollen, recht komplex zu modellieren und setzen eine hohe Datenmenge und -qualität voraus. In einem ersten Schritt ist es aber nach unserer Erfahrung voll ausreichend, sich mit der Auswertung vergangener Produkteinführungen sowie internen und externen Experten-Einschätzungen zu begnügen. Bereits mit dieser einfachen Methode erhält man verlässliche Werte. Außerdem kann man viel früher mit dem Tool arbeiten und Erfahrungswerte sammeln, statt erst eine kosten- und zeitintensive Modellierung durchzuführen. Diese ist erst zu einem späteren Zeitpunkt geplant.
Neben den quantitativen Daten, wird aber auch das qualitative Verbraucher-Feedback mit beobachtet. Im Dashboard werden sämtliche Kommentierungen, Bewertungen und Verbraucher-Anfragen aus Social Media, Customer Service und eCommerce zusammengeführt. So kann schnell auf positive als auch negative Trends durch eine Anpassung der Kommunikation reagiert werden.