Don’t tell me,
show me.

Herausforderung 

• Reorganisation des Marketingbereichs gemäß veränderter Gesamtunternehmensstruktur
• Ausrichtung auf zukunftsgerichtetes Marketing
• Silo-Strukturen
• Ineffiziente Aufgabenverteilung und keine integrierten Prozesse

Unsere Aufgabe 

• Re-Orchestrierung von Aufgaben, Zielen und Ressourcen
• Etablierung fachabteilungsübergreifender, integrierter Prozesse und Durchführung von Schnittstellen-Workshops
• Konzeption von Arbeitsanweisungen, Prozessbeschreibungen, Stellenbeschreibungen, Dokumentations-Anforderungen, etc.

Ergebnis 

• Realisierung signifikanter personeller Effizienzen
• Etablierung einer optimalen Organisationsstruktur
• Implementierung eines ausbalancierten Zusammenarbeitsmodells
• Umsetzung einer revisionskonformen Dokumentation

Herausforderung

• Ineffizienzen in Prozessabläufen mit Dienstleistern
• Hohe Belastung der internen Ressourcen aufgrund detaillierter Involvements
• Stark eingeschränkte Entscheidungsfreiräume der Dienstleister

Unsere Aufgabe

• Optimierung kollaborativer Dienstleister-Prozesse
• Anpassung der Freigabeprozesse und -dokumente
• Etablierung Abstimmungsroutinen: Erarbeitung regelmäßiger Abstimmungstermine/Reportings inkl. Dokumentation
• Steigerung Involvement der Dienstleister: Definition revisionskonformer Entscheidungsfreiräume

Ergebnis

• Implementierung effizienter, integrativer Prozesse
• Konstituierung signifikanter Konsolidierungseffizienzen
• Realisierung umfassender Maßnahmen zur Qualitätssicherung
• Etablierung eminenter personeller Entlastung durch erheblicher Einsparung zeitlicher Ressourcen

Herausforderung

• Fehlendes strategisches Vorgehen zur strukturierten Auswahl von Loyalitätskampagnen
• Innovation und strategische Weiterentwicklung des Loyalitätsprogramms nicht vorhanden
• Analoge Loyalitätskonzepte und geringe Messbarkeit der Auswirkung von Loyalitätskampagnen auf Umsatz, Kundenfrequenz und Erste Wahl

Unsere Aufgabe

• Analyse & Potentialbewertung der Eigenmarken für zukünftige Loyalty Integration
• Erstellung einer Scorecard zur Auswahl relevanter Kampagnen
• Weiterentwicklung Strategie 2022 auf Basis identifizierter Learnings aus den Märkten sowie
  Forcierung Digitalisierung und Personalisierung auf Basis App Integration
• Erhebung von Kundendaten zur Optimierung des Nutzens von Loyalitätskampagnen für den Auftraggeber

Ergebnis

• Entwicklung von Loyalty Kampagnen 2022 basierend auf Lerneffekten & zur Verfügung stehender Kundendaten
• Gesamtheitliche Strategie zur Weiterentwicklung und Digitalisierung der Loyalty Strategie über alle Kunden-Touchpoints
• Erweiterung der Erfolgsmessung um digitale KPIs und kampagnenbezogenen Marktforschungsdaten

Herausforderung

• Erkennung von Potentialen zur Steigerung der Customer Experience an strategischen Touchpoints
• Fehlende Awareness zu Kundenbedürfnissen und Touchpoints entlang der Customer Journey
• Mangelnde Customer Centricity und mangelhafte Abteilungs-übergreifende Kooperation

Unsere Aufgabe

• Customer Touchpoint Analyse zur Identifikation zentraler Kundenbedürfnisse
• Touchpoint-Bewertung via Kriterienkatalog und anschließender Berechnung des Total Value Scores
• Handlungsempfehlung zur Implementation erarbeiteter Maßnahmen

Ergebnis

• Umfangreiche Analyse der Customer Journey mit Identifikation der High Impact Touchpoints (In- und Out-of-Store)
• Maßnahmenkatalog zu jedem High-Impact-Touchpoint inclusive Beschreibung, Status Quo, Maßnahmen und Limitationen
• Strategische Maßnahmen-Roadmap (>3 Jahre) unter Berücksichtigung Abteilungsübergreifender Wechselwirkungen

Herausforderung

• Für die zukünftige Direct-To-Consumer Vision (Marketing Personalisierung und Real-time Insights) gibt es kein technisches Konzept
• Es gibt keine Transparenz darüber welche Technologieanbieter am Markt für die jeweiligen D2C Use-Cases in Frage kommen

Unsere Aufgabe

• Aufbau einer API-First Referenz Architektur zum Thema Owned und Paid Media Personalisierung
• Erstellung eines Lastenhefts anhand definierter  Marketing- und IT-Anforderungen als Grundlage bestimmter Vendorbestimmungen (im Kern Data Lake und CDP)
• Roll-Out Vorbereitung und Management (Projektplanung, Ressourcen Scoping, Target-Opterating-Model der jeweiligen Projetkphasen, etc.)
• Setup der Google-Cloud Infrastruktur als Marketing Data Lake

Ergebnis

• Ein klar definiertes technisches Zielbild (inkl. einer detaillierten Beschreibung von ID-Stitching Prozessen), welches als Grundlage für die Implementierung der D2C-Infratruktur genutzt werden kann
• Spezifizierung des CDP und Data Lake Anbieters anhand qualitativer Auswahlkriterien
• Setup der Google-Cloud Plattform zur Zentralisierung und Segmentierung aller relevanten Marketingdaten, um darauf aufbauend D2C Insights-Use-Cases durchführen zu können.

Herausforderung

• Paid Mediadaten werden sowohl in unterschiedlichen Systemen als auch von unterschiedlichen Stakeholdern betreut
• Globale Inkonsistenzen im Reporting durch Messunterschiede und Datenqualitätsstandards
• Hoher manueller Aufwand in der Aufbereitung globaler Reportings

Unsere Aufgabe

• Aufbau einer globalen Infrastruktur zur Konsolidierung aller Paid Mediadaten an einem zentralen Ort, um standardisierte Reportings aufbauen zu können, die den jeweiligen Marketing- und Agenturansprechpartnern zur Verfügung gestellt werden
• Sicherstellung einer automatisierten, wenig fehleranfälligen Data Management Lösung

Ergebnis

• Import aller globalen Paid Mediadaten (ca. 40 Märkte) in eine zentrale Microsoft Azure Instanz anhand einer klaren Taxonomie
• Visualisierung der zentralen KPIs für den Bereich Paid Media in sogenannten Standard-Dashboards, auf die weltweit zugriffen werden kann und nach Länderfiltern sortiert werden können

Herausforderung

• Es besteht keine Transparenz darüber wie sich der Media-Einsatz über ein großes Produkt-Portfolio optimieren lässt, sodass derzeit Media-Investments nicht effektiv genug geplant werden können.
• Es gibt keine Möglichkeit Forecast entsprechend auszuweisen bzw. zu berechnen.

Unsere Aufgabe

• Individuelle Modellings pro Produkt ermitteln die Media-Leistung jedes Produktes im Sortiment
• Zusammenführung der Einzelmodelle in einem Tool, um den Media-Einsatz über alle Produkt-Kampagnen
  zu optimieren
• Vergleich von Plan-Szenarien und Berechnung eines optimalen Szenarios durch das Tool

Ergebnis

• Entwicklung eines Portfolio-Tools zur optimalen Aussteuerung des Media-Einsatzes über verschiedene Produkte hinweg
• Schnelle Identifikation eines optimalen Media-Mixes sowohl auf Produktebene als auch auf der Ebene der eingesetzten Mediakanäle
• Es konnten Optimierungs-Potenziale aufgedeckt werden, die den Gesamt-ROI um 34% und die gesamten Sales um 5% steigern konnten

Herausforderung

• Tatsächliche Wirkung von Marketing- und Media-Investitionen auf den Parameter „App-Buchungen“ ist unbekannt
• Optimierungspotentiale und fundierte Handlungsempfehlungen hinsichtlich zukünftiger Kampagnen-Konzepte,
  Agentur-Setups und datengetriebenem Marketing fehlen

Unsere Aufgabe

• Modellierung des exakten Einflusses jeder Media-Investition auf den Ziel-Parameter „App-Buchungen“ (indiziert) in Deutschland und dem europäischen Ausland auf mathematischer bzw. statistischer Basis
• Ermittlung konkreter Beiträge zu den App-Buchungen pro Media-Kanal und Berechnung des jeweiligen
  ROIs pro Kanal
• Szenario-Planung (Simulation) mit verschiedenen Media-Strategien, um die App-Buchungen zu maximieren

Ergebnis

• Daten-basierte Quantifizierung des Marketingerfolgs in Bezug auf die Zielgröße „App-Buchungen“ (Sales)
• Identifikation von Optimierungspotential im Media-Mix und Marketing-Planning
• Ableitung konkreter Maßnahmen & Handlungsempfehlungen zur Potentialausschöpfung