Blog – Lookalikes zur Neukundenakquise

24.01.2023 – Jedes Unternehmen benötigt neue Kunden. Doch wie lassen sich jene Kunden finden, die sich auch wirklich für die von Ihnen angebotenen Produkte oder Leistungen interessieren? Die Lösung liegt im Lookalike Modeling. Mit dieser Methode bestimmen Sie Doppelgänger Ihrer Stammkunden und können sie im Anschluss gezielt ansprechen. 

In der Welt des Marketings bezeichnen wir diese potenziellen Neukunden als statistische Zwillinge oder auch als Lookalikes. Vielleicht ist Ihnen bei der Schaltung von Werbung auf Facebook aber auch schon einmal der Begriff der Lookalike Audience begegnet – damit ist die Gruppe der statistischen Zwillinge gemeint.

Wie funktionieren Lookalikes? Welche Vorteile bieten sie bei der Neukundengewinnung? Und wie lässt es sich ganz einfach umsetzen? Dieser Artikel liefert eine umfassende Einführung ins Lookalike Marketing mit Praxisbeispielen für Print-Mailings. 

Die Themen dieses Artikels

1. Was sind Lookalikes?
2. Welche Vorteile bietet Lookalike Modeling? Und was sind die Herausforderungen?
3. So funktioniert Neukundenakquise mit Lookalike Modeling
4. Was ist Actalike Modeling?
5. Praxisbeispiele: Lookalike Modeling bei Print-Mailing-Kampagnen
6. CMC Print-Mailing-Studie zeigt: Online-Shops sind mit Lookalike Modeling erfolgreich
7. Das Wichtigste zu Lookalikes

Was sind Lookalikes?

Lookalikes beziehungsweise statistische Zwillinge oder auch Doppelgänger sind potenzielle Kunden, die in ihren Merkmalen und Eigenschaften bestehenden Topkunden gleichen. Sie ähneln sich in bestimmten Merkmalen wie:

• Sozioökonomie
• Demografie
• Lebensstil
• Werte
• Mediennutzung
• Interessen
• Marken-Touchpoints 
• bevorzugte Produktkategorien

Je stärker der statistische Zwilling mit dem Ausgangskunden übereinstimmt, desto eher interessiert er sich für ähnliche Produkte und entsprechende Werbung. Lookalike Modeling beruht auf dieser Erkenntnis.

Mithilfe dieser Methode können Sie über verschiedenste Werbekanäle wie zum Beispiel Social-Media- und Google-Ads Neukundenakquise betreiben. Facebook nennt diese Funktion „Lookalike Audience“. Aber auch im Offline-Marketing bei Print-Mailings lässt sich das Lookalike Modeling anwenden.

Welche Vorteile bietet Lookalike Modeling? Und was sind die Herausforderungen?

• Lookalike Modeling erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass potenzielle Neukunden Interesse an den Werbeinhalten zeigen. Damit steigt die Conversion Rate, der Abverkauf wird angekurbelt.
• Der Streuverlust bei der Neukundenakquise sinkt; Ihr Budget setzen Sie effizienter ein. Ist Ihre Zielgruppe generell sehr breit, bieten sich Lookalike Audiences besonders an. Denn statt die Masse anzusprechen und Streuverluste hinzunehmen, wählen Sie durch Lookalike Modeling auf Basis der Informationen zu Ihrer Stammkundschaft genau solche potenziellen Neukunden aus, die sich für Ihr Produkt interessieren.
• Sie lernen Ihre bestehenden Kunden besser kennen. Dadurch können Sie sie in Zukunft noch gezielter ansprechen. Denn bevor Sie die statistischen Zwillinge ermitteln, analysieren Sie zunächst Ihre Bestandskundschaft. Schließlich wollen Sie erst einmal wissen, wodurch sich Ihre Topkunden auszeichnen und welche Merkmale sie besitzen. Ihre eigene Datenbasis können Sie mit externen Informationen anreichern, worauf wir im Abschnitt „So funktioniert Neukundenakquise mit Lookalike Modeling“ eingehen.
• Bei der Neukundenakquise können Sie sich an Werbematerialien orientieren, die Sie bereits für jene Zielgruppe verwendet haben, die als Datenbasis für die statistischen Zwillinge diente. Der redaktionelle und gestalterische Aufwand sinkt.

Zusammengefasst lässt sich sagen: Indem Sie die Erfahrungen aus vorherigen Kampagnen und Ihrem eigenen Kundenwissen zusammenführen mit externen Daten, verschaffen Sie sich Wettbewerbsvorteile.

Es gibt beim Lookalike Marketing aber auch Herausforderungen:

• Lookalike Modeling funktioniert nur, wenn Ihr Unternehmen bereits über eine Bestandskundendatenbank verfügt. Wenn Sie neu auf dem Markt sind, gilt es, erst einmal Kundendaten zu sammeln mit möglichst vielen Merkmalen, aus denen Sie künftig gute Lookalike Audiences bilden können.
• Begrenzen Sie sich bei der Lookalike Audience nicht nur auf soziodemografische Daten. Um dies zu verdeutlichen: Frauen, die sich im Alter und dem Haushaltsnettoeinkommen ähneln, interessieren sich nicht zwangsläufig für dieselben Produkte. Erweitern Sie Ihre Kundendaten um weitere Merkmale wie Interessen, Mediennutzung, bevorzugte Produktkategorien Ihrer Kunden. Je qualitativ hochwertiger Ihre Datenbank gepflegt ist, umso präziser die Erstellung der Lookalike Audience. 
• Beim Lookalike Modeling wird empfohlen, sich nicht nur auf die eigenen Daten zu stützen, sondern diese auch über andere Quellen anzureichern. Dabei sollten Sie Wert darauf legen, dass diese extern beschafften Informationen eine gute Qualität haben und datenschutzkonform erhoben wurden. 
• Die erreichbare Zielgruppe beim Lookalike Marketing ist kleiner. Daher ist Lookalike Modeling keine bevorzugte Methode, um große Reichweite und Bekanntheit zu erzielen. Es ist aber stark im Performance Marketing und in der Leadgenerierung. 

Wichtig: Halten Sie Ihre Lookalikes aktuell! Lookalike Audiences passen sich nicht dynamisch an. Überprüfen Sie Ihre Bestandskunden regelmäßig auf neue Erkenntnisse und justieren Sie nach. 

So funktioniert Neukundenakquise mit Lookalike Modeling

1. Ausgangsbasis Kundendatenbank: Die wichtigste Voraussetzung für Lookalike Modeling ist eine gepflegte, aussagekräftige Kundendatenbank. Anhand des Datenmaterials werden zunächst die Topkunden identifiziert. Hierfür eignet sich die RFM-Analyse – maßgebend ist, wann ein Kunde zuletzt bestellt hat (Recency), wie oft er bestellt (Frequency) und wie viel er ausgibt (Monetary Value). Jeder Kunde erhält für jedes Kriterium eine Punktzahl. Aus den errechneten Summen ergibt sich ein Scoring.
   
   
2. Kunden analysieren: Anschließend werden die profitabelsten Kunden hinsichtlich vorhandener Ähnlichkeitsmuster analysiert. Aus den häufigsten Merkmalen erschließt sich ein Profil der attraktivsten Kunden, auch Persona genannt. Für ein detaillierteres Ergebnis können Sie die eigenen Daten durch externe Daten aus amtlichen Quellen, Marktforschungsstudien und Social-Media-Profilen ergänzen. Wenn Sie bei diesem Schritt Unterstützung benötigen: Auf dem Markt finden Sie spezialisierte Unternehmen, die Ihre Kundendatenbank aufwerten und anreichern, darunter auch die Deutsche Post Direkt mit Ihrem Angebot Smart-Look-Alike-Modeling (SLAM).
   
   
3. Kampagnenzielgruppe bestimmen: Im nächsten Schritt legen Sie fest, wie stark die Adressat:innen der Kampagne an der Persona ausgerichtet sein sollen und ob noch weitere Aspekte hinzukommen. Kombinieren Sie dabei unbedingt soziodemografische Merkmale mit psychologischen und Lebensstil-Merkmalen. 
   
   Eine maximale Übereinstimmung zwischen Persona und der Lookalike Audience, also der Gruppe der statistischen Zwillinge, erhöht aufgrund der stärkeren Produktaffinität die Chance auf eine hohe Conversion Rate. Gleichzeitig sinkt allerdings die Reichweite: je höher die Übereinstimmung, desto kleiner die adressierte Gruppe. Eine Entscheidung für eine kleinere Reichweite ist sinnvoll, wenn Sie ein Nischenprodukt bewerben wollen. Geeignet ist diese Strategie auch, wenn Sie das Kampagnenziel klar auf den Abverkauf ausrichten und weniger darauf, die Bekanntheit Ihres Produkts zu steigern. Umgekehrt: Wenn Persona und statistische Zwillinge in ihren Merkmalen etwas voneinander abweichen, steigern Sie die Reichweite Ihrer Kampagne.
   
   
4. Statistische Zwillinge finden: Wie und wo können Sie Lookalikes ansprechen? Dies hängt davon ab, welchen Werbekanal Sie wählen. Im Internet ist dies beispielsweise möglich über die Lookalike Audience auf Facebook oder auch eine ähnliche Option bei Google Ads. Mithilfe von Geomarketing können Sie Lookalikes über geschickt platzierte Außenwerbung im öffentlichen Raum ansprechen.
   
   Natürlich lässt sich das Lookalike Modeling auch beim Print-Mailing anwenden. Mit den Mikrozellen der Deutschen Post Direkt finden Sie heraus, wo die statistischen Zwillinge wohnen. Die Raumeinheit Mikrozelle repräsentiert im Schnitt 6,6 benachbarte Haushalte. Wahrscheinlichkeitsaussagen zu den Merkmalen der Mikrozellen-Haushalte liefert die Datenbank microdialog. In ihr sind Informationen zu Region, Gebäude, Familien- und Altersstruktur, Bildungsniveau, Lebenswelt, Kaufkraft und Produktpräferenzen aggregiert. Die Bewohner:innen einer Mikrozelle erhalten das Print-Mailing datenschutzkonform.

Wenn Sie Unterstützung zum Smart-Look-Alike Modeling der Deutschen Post Direkt benötigen oder eine Beratung wünschen, finden Sie hier alle Kontaktmöglichkeiten.

Was ist Actalike Modeling?

Beim Actalike Modeling beziehen Sie zusätzlich zu den Merkmalen aus dem Lookalike Modeling die Aktionen von Kunden im Internet mit ein. Die angeklickten Inhalte oder besuchten Websites eines Kunden, die Sie zum Beispiel über das Webtracking erheben, geben noch besser Aufschluss über dessen Bedürfnisse und Interessen. Dank der zusätzlichen Betrachtung des Kundenverhaltens bei der Bestimmung der statistischen Zwillinge steigt die Relevanz der ausgesandten Werbung – und damit die Conversion Rate.

Praxisbeispiele: Lookalike Modeling bei Print-Mailing-Kampagnen

Anhand von zwei Kampagnen zeigen wir, wie Sie mit Lookalike Marketing Neukunden ansprechen – und zwar per Werbesendung. Dafür können Sie auf die microdialog-Daten von Deutsche Post Direkt zugreifen, um Ihre Kundendaten anzureichern und die statistischen Zwillinge zu lokalisieren. Bei Flaconi und Heideman Schmuck hat sich dieses Vorgehen bewährt. Beide Unternehmen erzielten eine Conversion Rate, die über dem Durchschnittswert lag, der im Rahmen der CMC Print-Mailing-Studie 2021 ermittelt wurde.

Flaconi gratuliert zum Muttertag – und gewinnt 1.200 Neukunden

Der Parfüm-Retailer Flaconi hat für eine Muttertagskampagne Lookalike Modeling angewandt. So identifizierte Flaconi zunächst jene Kunden, die regelmäßig im Onlineshop einkaufen, hohe Warenkörbe vorweisen und selten Waren retournieren. Die Daten zu den wertvollsten Kunden reicherte das Team anschließend mit Informationen aus der Datenbank microdialog an. Übereinstimmungen traten etwa bei den Faktoren Wohnumfeld, Wohngebäude-Alter und Online-Affinität zum Vorschein.

Die Postkarte verschickte Flaconi zu gleichen Teilen volladressiert und teiladressiert auf Gebäudeebene „an alle Beauty-Interessierten“. Das Resultat: 1.200 Neukunden sowie eine ausgezeichnete Conversion Rate von 1,5 Prozent bei der volladressierten Werbesendung.

Heideman Schmuck: Neukunden lassen Warenkorbwert steigen

Auch der Online-Händler Heideman Schmuck profitierte von Lookalike Modeling. In diesem Video-Interview erklärt Geschäftsführerin Eva-Maria Heideman unter anderem, weshalb sich das Unternehmen für diese Möglichkeit der Neukundenakquise entschieden hat:

So ging Heideman Schmuck konkret vor: Zunächst ermittelte das Team jene Kunden, die häufig und hochpreisig einkaufen. Anschließend analysierte es deren typische Merkmale und Eigenschaften. Hierfür matchte Heideman die bestehenden Daten mit den microdialog-Daten der Deutschen Post Direkt. „Durch die neuen Erkenntnisse zur Kernkundschaft können wir einerseits potenzielle Neukunden wirkungsvoller aktivieren, andererseits Bestandskunden individueller ansprechen“, schildert Geschäftsführerin Eva-Maria Heideman in Episode 17 des Ein-Mail-Eins-Podcasts. 

Die Lookalike Audience interessiert sich etwa für Themen rund um Schönheit. Deswegen wurden die im Print-Mailing abgebildeten Models nach den neuesten Trends geschminkt. Für die Adressat:innen relevante Begriffe wie „Outfit“, „hochwertig“ oder „exklusiv“ kamen zum Einsatz. „Wir konnten unsere Werbung – und vor allem auch unser Budget – punktgenau ausrichten“, erklärt Eva-Maria Heideman.

Die Deutsche Post lieferte die Print-Mailings an 50.000 Personen aus. Das Ergebnis: eine hohe Conversion Rate von 1,4 Prozent; das entspricht 700 Neukunden. Im Vergleich zum durchschnittlichen Warenkorb stieg der Warenkorb während des Kampagnenzeitraums um 32,4 Prozent an.