Marketingblatt

Das Ende der Segmentierung im B2B-Marketing

Geschrieben von Jörg Wenzel | 5. Juni 2024 12:00:55 Z

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Im Business-to-Business (B2B-)Marketing markiert der Übergang von traditionellen Segmentierungstechniken zu hyper-personalisierten Strategien, einen Umbruch. Diese Transformation erfordert ein grundlegendes Umdenken in der Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kundenkontakten interagieren, indem es ein Mass an Marketing-Personalisierung ermöglicht, das bisher entweder zu teuer oder technisch nicht umsetzbar war.


One-to-All-Marketing: wenn der Sprinkler daneben sprüht

One-to-All-Marketing zielt darauf ab, ein möglichst breites Umfeld zu erreichen, ist aber im B2B-Marketing oft nicht präzise genug, um einen Fortschritt im Sales Funnel oder gar eine Conversion bei der anvisierten Zielgruppe zu erzielen. Daher wird versucht, mit kreativen Kampagnenansätzen und/oder durch Emotionalisierung der rationalen B2B-Botschaft die Aufmerksamkeit der Rezipienten zu wecken, um die Konversionsrate im Sales Funnel zu erhöhen. Dies ist vergleichbar mit einem Rasensprenger, der eine grosse Fläche gleichzeitig bewässert, was effizient ist, wenn das Ziel darin besteht, das gesamte Feld zu bewässern. Allerdings kommt es vor, dass nicht alle Bereiche des Feldes gleichmässig bewässert werden und dass wertvolle Pflanzen, die vielleicht mehr Wasser oder spezielle Düngemittel benötigen, nicht das Nurturing erhalten, das sie benötigen, um zu gedeihen. Im B2B-Marketing bedeutet dies, dass die allgemeine Ansprache nicht präzise genug ist, um auf die spezifischen Bedürfnisse der Kontakte einzugehen, die für die Konversion im Sales Funnel entscheidend sind. Aus diesem Grund sind die meisten B2B-Unternehmen zu einem One-to-Many-Marketingansatz übergegangen.


One-to-Many-Marketing: fast getroffen ist auch vorbei

Die Mehrzahl der B2B-Unternehmen nutzen den „One-to-Many“-Ansatz in ihrem Marketing, um Kontakte gezielter anzusprechen. Diese Methode segmentiert das Publikum in Zielgruppen mit gemeinsamen Merkmalen oder Interessen. Das Ziel besteht darin, die Marketingbotschaften besser auf die spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen dieser Gruppen abzustimmen, um eine bessere Conversion zu erzielen.

Die häufigsten Systematiken zur Segmentierung sind:

  • Buyer Personas

    Buyer Personas sind semi-fiktive Darstellungen idealer Kunden, die auf einer Kombination aus Soziodemografischen und realen Daten basieren. Buyer Personas werden typischerweise mit spezifischen Merkmalen wie Demografie, Verhalten, beruflichen Zielen und persönlichen Motivationen versehen. Sie helfen Marketingverantwortlichen, sich in ihre Zielgruppen hineinzuversetzen und Marketingstrategien zu entwickeln, die einen kommunikativen Mehrwert bieten. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Kommunikation zielgruppenspezifisch auszurichten und relevanter für die spezifischen Bedürfnisse jedes Segments zu gestalten. Wenn Unternehmen verstehen, was jede Persona motiviert und mit welchen Herausforderungen sie konfrontiert ist, können sie Botschaften entwickeln, die zu höheren Konversionsraten führen. Neben demographischen und geographischen Kriterien werden auch Verhaltensweisen und psychographische Faktoren zur Bildung von Buyer Personas berücksichtigt.
  • A,B,C-Segmentierung

    Diese Art der Segmentierung teilt die Kunden nach ihrem Wert und ihrer Bedeutung für das Unternehmen ein.
    A-Kunden sind die wertvollsten und oft umsatzstärksten Kunden, die vorrangig behandelt werden. Sie erhalten die höchste Aufmerksamkeit und den individuellsten Service, da sie den grössten Beitrag zum Umsatz des Unternehmens leisten.
    B-Kunden sind wichtig, tragen aber weniger zum Umsatz oder Gewinn bei als A-Kunden. Sie haben oft das Potenzial, zu A-Kunden aufzusteigen und werden daher mit gezielten Marketingmassnahmen angesprochen, um ihre Entwicklung zu fördern.
    C-Kunden leisten den geringsten Beitrag zum Umsatz und werden häufig mit standardisierten Marketingstrategien bedient. Obwohl sie in der Regel weniger Aufmerksamkeit erhalten, sind auch sie wichtig für den Erhalt von Marktanteilen und können oft durch effektive Marketingstrategien in höhere Segmente befördert werden.
  • CLV-Segmentierung

    Der Customer Life Value (CLV) berechnet den Gesamtwert, den ein Kunde über die gesamte Dauer seiner Geschäftsbeziehung zum Unternehmen beiträgt. Diese Segmentierung hilft Unternehmen, die Kunden zu identifizieren, die langfristig den höchsten Wert liefern.
    Kunden mit hohem CLV erhalten häufig individuellere Betreuung und exklusiver Angebote, da ihre langfristige Bindung an das Unternehmen besonders wertvoll ist.
    Kunden mit mittlerem oder niedrigem CLV können durch gezielte Marketingstrategien entwickelt und gefördert werden, um ihren Wert im Laufe der Zeit zu steigern.
    Diese Segmentierung nach CLV ist nützlich, da sie nicht nur den aktuellen Kundenwert, sondern auch den potenziellen zukünftigen Kundenwert berücksichtigt.
  • Account-Based Marketing (ABM)

    ABM eignet sich für die Segmentierung im B2B-Marketing insbesondere deshalb, weil die Kundenverteilung häufig dem Pareto-Prinzip folgt, wonach 20 % der Kunden etwa 80 % des Umsatzes generieren. Die Ressourcen und Marketinganstrengungen werden auf die Schlüsselkunden konzentriert, die den grössten finanziellen Beitrag zum Unternehmen leisten. Mit Hilfe von ABM werden personalisierte Kommunikationskampagnen durchgeführt, die auf die “Pain Points” der Mitarbeiter dieser Schlüsselkunden zugeschnitten sind. Jede Interaktion zielt darauf ab, den Wert der Beziehung zu diesen Grosskunden mindestens zu erhalten oder bestenfalls zu maximieren. Da sich die Bedürfnisse und die Positionen der Ansprechpartner bei Key Accounts schnell ändern können, ist es entscheidend, über aktuelle CRM-Daten zu verfügen, um flexibel reagieren zu können.

 

One-to-One-Marketing: dafür fehlen mir die Ressourcen

Das One-to-One-Marketing, das eine extrem hyper-personalisierte Kontaktansprache anstrebt, bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Das Sammeln, Bereinigen und Analysieren grosser Datenmengen, die für eine personalisierte Ansprache erforderlich sind, ist aufwändig und fehleranfällig. Unternehmen müssen in der Lage sein, eine 360-Grad-Sicht auf ihre Kundenkontakte zu entwickeln, was eine Integration und Aktualisierung aller verfügbaren Daten erforderlich macht. 
Eine weitere Herausforderung besteht darin, die personalisierte Marketingkampagnen skalieren zu können. Marketingteams müssen für die Entwicklung und Umsetzung massgeschneiderter Kampagnen und Botschaften für jede einzelne Kontaktperson beim Kunden Zeit und Ressourcen investieren. Die Fähigkeit, in Echtzeit auf Verhalten ihrer Kontaktpersonen zu reagieren, ist eine weitere Herausforderung. Dies lässt sich mit den Workflow- und Prozesstools, die von Marketing Automation Softwares bereitgestellt werden, oft nicht zufriendenstellend realisieren. Marketing- und Sales-Teams haben daher Schwierigkeiten, schnell genug auf Veränderungen in ihrer Kontaktstruktur zu reagieren, was zu schlechten Conversion-Raten oder gar zu verpassten Verkaufschancen führt.
Weiter erfordert die genaue Messung und Optimierung von One-to-One-Marketingkampagnen fortgeschrittene BI-Analyse-Tools. Nur so lässt sich verstehen, welche Strategien funktionieren und welche nicht. AI löst diese Probleme, indem es die Technologien bereitstellt, um hyper-personalisierte Marketingstrategien adaptiv umd automatisch umzusetzen.

 

Warum Hyper-personalisierung im B2B-Marketing eine gute Idee ist

Im B2B-Marketing ist Hyper-Personalisierung der “Game Changer”. Produkte und Dienstleistungen im B2B-Bereich erfordern oft spezifische Anpassungen, die genau auf die technischen und geschäftlichen Bedürfnisse jedes einzelnen Kundenkontaktes zugeschnitten sind. Durch den 1:1-Ansatz ist es möglich, diese spezifischen Anforderungen effektiv zu kommunizieren und zu argumentieren. Da sich Akquisition und Geschäftsbeziehungen von Kunden oft über einen längeren Zeitraum hin erstrecken, unterstützt die Hyper-Personalisierung nicht nur die Aufrechterhaltung dieser Beziehungen, sondern stärkt auch die Bindung. Darüber hinaus ermöglicht eine individuelle Ansprache entlang der Customer Journey eine wesentlich effektivere und tiefere Interaktion. Darüber hinaus bietet die Hyper-Personalisierung die Möglichkeit, die verschiedenen Stakeholder innerhalb eines Buying Centers individuell und zielgerichtet anzusprechen, was für die erfolgreie Konversion zum Geschäftsabschluss ausschlaggebend ist.

 

Was KI-Profiling und GenAI im One-to-One-Marketing ermöglicht

KI-Profiling und GenAI erschliessen die Potenziale der Hyper-Personalisierung im B2B-Marketing. Marketingfachleute sind damit in der Lage, grosse Mengen personalisierter Informationen in Echtzeit zu verarbeiten. Dies öffnet tiefe Einblicke in die individuellen Vorlieben und Verhaltensweisen von Kontakten und verändert das Marketing von B2B-Unternehmen grundlegend:

  • GenAI ermöglicht die Hyper-Personalisierung, indem Interaktionen an den einzigartigen Kontext jedes einzelnen Stakeholders im B2B-Umfeld angepasst werden.
  • Im Gegensatz zur traditionellen Segmentierung, die auf semi-statischen Daten basiert, passt sich das KI-Profil kontinuierlich an veränderte Kundendaten an, um sicherzustellen, dass Marketingstrategien den aktuellen Kundenbedürfnissen entsprechen.
  • Die Umsetzung einer Personalisierungsstrategie im Marketing ist kostenintensiv und technisch anspruchsvoll. GenAI senkt diese Hürden und macht hyper-individualisierte Botschaften wirtschaftlich realisierbar.


Warum man beim B2B- und B2C-Marketing Äpfel mit Birnen vergleicht

Im B2B-Marketing unterstützen KI-Profiling und GenAI vor allem komplexe Geschäftsbeziehungen und langfristige Partnerschaften durch hoch personalisierte Kommunikationsstrategien. Im B2C-Bereich hingegen steht die tagesaktuelle Ansprache von Massenmärkten im Vordergrund. Hier ist die schnelle Anpassung und Skalierung von Kampagnen zentral. Leider geht diese Differenzierung im allgemeinen KI-Hype der Marketing-Community weitgehend unter.

Unterschiede zwischen B2B- und B2C-Marketing mit GenAI

Kriterium Apfel: B2B-Marketing Birne: B2C-Marketing
Zielgruppe Geschäftskunden, oft innerhalb spezifischer Industrien Breite Verbrauchergruppen mit vielfältigen Interessen
Produktkomplexität Produkte/Dienstleistungen erfordern oft spezifische Anpassungen und detaillierte Erklärungen Produkte sind in der Regel standardisiert und leicht verständlich
Kaufentscheidung Involviert multiple Stakeholder mit spezifischen Rollen und Anforderungen Schnell und emotional; Entscheidungen werden oft von Einzelpersonen getroffen
Marketingstrategien Fokus auf massgeschneiderte Lösungen und langfristige Beziehungen Fokus auf Massenmarktstrategien und sofortige Konversion
Einsatz von KI-Profiling und GenAI Erstellung personalisierter Marketingmaterialien, Management komplexer Daten, kontinuierliches Lernen zur Anpassung der Strategie an Kundenbedürfnisse Schnelle Analyse grosser Datenmengen, Personalisierung von Kommunikation zur Maximierung der Reichweite und Konversion
Kundenbindung Aufbau langfristiger, vertrauensvoller Beziehungen ist entscheidend Oft transaktionsbasiert, wobei Wiederholungskäufe durch Kundenzufriedenheit gefördert werden
Datenmanagement Komplexe Interaktionshistorien und fortlaufende Anpassung der Kundenprofile Echtzeitanalyse von Verbraucherverhalten und sofortige Anpassung der Marketingmassnahmen
Account-Based Marketing  Oft genutzt, um die 20% der Kunden zu managen, die 80% des Umsatzes generieren Weniger relevant, da der Fokus mehr auf breiten Verbrauchersegmenten liegt

 

 

Herkömmliche Kundensegmentierung ist out, KI-Profiling ist in

Traditionelle Segmentierungsmethoden vernachlässigen die individuellen Unterschiede innerhalb eines Segments. Dies führt häufig zu weniger relevanten und effektiven Marketing- und Verkaufsprozessen, da nicht alle Nuancen und spezifischen Bedürfnisse der einzelnen Kontakte berücksichtigt werden können. Während herkömmliche Segmentierungsansätze semi-statisch sind und regelmässige manuelle Überarbeitungen erfordern, ist KI-gestütztes Profiling weitgehend automatisiert und damit skalierbar. 
Gen-AI ermöglicht in Verbindung mit KI-Profiling eine Hyperpersonalisierung. KI-Profiling-Systeme analysieren und verarbeiten grosse Mengen an Kundendaten in Echtzeit, erkennen Muster und lernen kontinuierlich dazu. Diese Fähigkeit, dynamisch auf Veränderungen im Verhalten der Ansprechpartner zu reagieren, macht KI-Profiling zu einem effektivem Werkzeug.