Die am 1. Februar 2001 in Interfaces veröffentlichte Studie beschreibt ein Fingerhut–IBM-System, das im September 1998 vollständig eingeführt wurde. Genannt werden sieben Millionen Kunden und bis zu 120 Kataloge je Kunde und Jahr. Der beschriebene wöchentliche Betrieb gehört zu diesem historischen Bericht, nicht zu einer Aussage über heutige Fingerhut-Systeme. [1][2]

Die Autoren beschreiben, wie erwartete Katalogprofitabilität um frühere Kontakte und Sättigung angepasst, ähnliche Kunden gruppiert und Versandkombinationen unter Budget- und weiteren Grenzen gewählt werden. Der Gruppenplan wird anschließend einzelnen Kunden zugeordnet. Das ist eine modellbasierte Zuteilung, kein Beweis für ein einzigartiges, exaktes Optimum jeder Person. [2]

Unsere Interpretation: Einzeln attraktive Kampagnen können um dieselbe Reaktion konkurrieren. Die gemeinsame Planung macht solche Wechselwirkungen sichtbar, soweit Reaktions- und Kostenschätzungen belastbar sind.

Die Studie berichtet zufällig ausgewählte Test- und Kontrollgruppen mit jeweils 700.000 Kunden. In der Testgruppe sanken Werbekosten um 6 % und Umsatz um 1,5 %, während der Gewinn um 2 % stieg. Das sind drei verschiedene Größen: Im berichteten Test ging weniger Umsatz mit mehr Gewinn einher. [2]

Es handelt sich um historische Ergebnisse der Projektverfasser, nicht um eine unabhängige Replikation oder Prognose für andere Unternehmen. Mehrere Wiedergaben desselben Abstracts sind keine zusätzlichen Ergebnisbelege.

Analyse und Anwendung

Die prüfbare Idee lautet: Nach kürzlich erhaltenen ähnlichen Nachrichten kann der nächste Kontakt weniger Zusatznutzen bringen. Daraus folgt nicht, dass jedes Unternehmen weniger versenden, wöchentlich rechnen oder ein Modell von 1998 kopieren sollte. E-Mail, Benachrichtigungen und bezahlte Werbung unterscheiden sich bei Kosten, Einwilligungen und Reaktionen.

Wir schlagen zusätzlichen Deckungsbeitrag nach relevanten Kosten als Ziel vor, ergänzt um klare Kontakt- und Kundenerfahrungsgrenzen. Ein Klick oder zugerechneter Auftrag allein belegt keinen zusätzlichen Gewinn. Spätere Käufe, Retouren und Kosten können das Ergebnis verändern.

Analyse und Anwendung

  1. Erfassen, welche Kampagnen dieselben Personen in welcher Reihenfolge erreichen.
  2. Beitragsmaß, Kosten, Beobachtungsfenster und Kontaktgrenzen vorab festlegen.
  3. Den kombinierten Plan mit einer stabilen Kontrolle und vergleichbaren Gruppen testen.
  4. Kontakte, Umsatz, Kosten und Beitrag getrennt samt Unsicherheit und Beschwerden berichten.
  5. Bei Verhaltensänderungen neu bewerten; Einwilligungen und Ausschlüsse wahren und kurze Tests nicht unbegrenzt fortschreiben.

DEN BELEGEN FOLGEN

Die Quellen

  1. Optimizing Customer Mail Streams at Fingerhut — publisher abstract and bibliographic record INFORMS / Interfaces · pubsonline.informs.org ·
  2. Optimizing Customer Mail Streams at Fingerhut — public text of the same study Campbell et al. / ResearchGate copy · researchgate.net ·