Zielgruppensegmentierung für Onlineshops

Allen dieselbe Anzeige zu zeigen ist die teuerste Art zu werben. Ein Erstbesucher, ein Kunde, der letzte Woche gekauft hat, und jemand, der gestern einen Warenkorb abgebrochen hat, brauchen unterschiedliche Botschaften, und manche von ihnen sollten bestimmte Anzeigen gar nicht sehen. Zielgruppensegmentierung bedeutet, Menschen nach dem zu gruppieren, was Sie über sie wissen, damit jede Gruppe die richtige Botschaft, das richtige Budget und das richtige Angebot erhält. Für Onlineshops werden die wertvollsten Segmente aus Ihren eigenen Daten aufgebaut. Dieser Leitfaden behandelt First-Party-Daten, Lookalike-Zielgruppen und die oft vernachlässigte Disziplin der Ausschlüsse.

Beginnen Sie mit First-Party-Daten

First-Party-Daten sind Informationen, die Kunden und Besucher direkt mit Ihnen teilen: Bestellungen, E-Mail-Anmeldungen, Kontodaten und mit Einwilligung erfasstes Verhalten auf der Website. Sie sind wichtiger geworden, seit das Drittanbieter-Tracking schwächer geworden ist, denn sie gehören Ihnen und hängen nicht von den Cookies eines anderen Unternehmens ab.

Segmente, die die meisten Shops aufbauen können

• Alle Kunden, aus der Bestellhistorie Ihres Shops.
• Wiederkehrende Kunden, die zwei- oder mehrmals gekauft haben.
• Kunden mit hohem Wert, zum Beispiel die Kunden mit den höchsten Gesamtausgaben. Wo Sie die Grenze ziehen, entscheiden Sie; ein Beispiel ist das oberste Fünftel nach Lifetime-Umsatz.
• Kürzliche Käufer, die innerhalb eines von Ihnen gewählten Zeitraums gekauft haben, etwa in den letzten 30 Tagen.
• Inaktive Kunden, die einmal gekauft haben, aber schon lange nicht mehr.
• E-Mail-Abonnenten, die noch nicht gekauft haben.
• Website-Besucher, Produktbetrachter und Warenkorbabbrecher, aus Ihrem Pixel.

Gehen Sie verantwortungsvoll damit um

Kundenlisten werden in der Regel mit gehashten Daten zu Werbeplattformen hochgeladen, und dabei müssen die von den Kunden erteilte Einwilligung und die Datenschutzgesetze beachtet werden, die dort gelten, wo Sie verkaufen. Ihre Datenschutzerklärung sollte erklären, wie Sie Daten für Werbung verwenden. Prüfen Sie die aktuellen Bedingungen jeder Plattform für das Hochladen von Kundenlisten, die oft Mindestgrößen und besondere Anforderungen enthalten.

Passen Sie die Botschaft an das Segment an

Segmente helfen nur, wenn Sie sie unterschiedlich behandeln. Ein einfacher Rahmen:

• Kalte Zielgruppen (Menschen, die Sie nicht kennen): Stellen Sie das Problem vor, das Sie lösen, und warum Ihr Produkt anders ist. Social Proof sollte echt und überprüfbar sein.
• Warme Zielgruppen (Besucher, interagierende Personen, Abonnenten): Beantworten Sie Einwände, zeigen Sie das Produkt im Einsatz, erklären Sie Versand und Retouren.
• Warenkorbabbrecher: Erinnern Sie sie an das konkrete Produkt und gehen Sie auf häufige Hindernisse wie Lieferzeit oder Größen ein.
• Bestandskunden: Schlagen Sie ergänzende Produkte, Nachfüllpackungen oder Neuheiten vor statt des Artikels, den sie bereits besitzen.

Die Budgetaufteilung ist eine geschäftliche Entscheidung. Viele Shops geben den Großteil ihres Budgets dafür aus, neue Menschen zu erreichen, weil warme Zielgruppen klein sind und schnell gesättigt sind, doch das Verhältnis hängt von Ihrem Sortiment, Ihrer Wiederkaufrate und Ihren Zielen ab.

Lookalike-Zielgruppen: Menschen erreichen, die Ihren besten Kunden ähneln

Bei Lookalike- oder ähnlichen Zielgruppen bitten Sie eine Plattform, Menschen zu finden, die einer von Ihnen bereitgestellten Quellliste ähneln. Verfügbarkeit, Bezeichnungen und Einstellungen unterscheiden sich je nach Plattform und ändern sich im Lauf der Zeit, und manche Plattformen setzen inzwischen stärker auf breites, automatisiertes Targeting; prüfen Sie daher, was aktuell angeboten wird.

Eine gute Quelle wählen

Die Qualität der Quelle zählt innerhalb der Mindestgrößen der Plattform mehr als ihre Größe. Eine Liste Ihrer wertvollsten oder wiederkehrenden Kunden beschreibt Ihren idealen Käufer oft besser als eine Liste aller Website-Besucher. Wenn die Quelle sehr unterschiedliche Kundentypen mischt, wird die Lookalike-Zielgruppe unscharf.

Lookalikes fair testen

• Vergleichen Sie eine Lookalike-Zielgruppe mit breitem Targeting bei gleichem Creative und Budget, damit Sie wissen, ob sie tatsächlich einen Mehrwert bringt.
• Aktualisieren Sie Quelllisten regelmäßig, da sich Ihr Kundenstamm verändert.
• Probieren Sie separate Lookalikes aus unterschiedlichen Quellen, etwa Käufer gegenüber Abonnenten, um zu sehen, welche Ihre Käufer am besten beschreibt.

Ausschlüsse: die günstigste Optimierung

Ausschlüsse verhindern, dass Anzeigen Menschen erreichen, die sie nicht sehen sollten. Sie sind einfach einzurichten und werden oft übersehen.

• Schließen Sie kürzliche Käufer von Akquisekampagnen aus. Wer gerade gekauft hat, braucht selten eine Anzeige für dasselbe Produkt, und dafür zu zahlen, ihn zu erreichen, bläht die gemeldeten Ergebnisse auf.
• Schließen Sie Bestandskunden von Rabatten für Erstbestellungen aus, es sei denn, Sie möchten bewusst, dass sie das Angebot sehen.
• Trennen Sie Prospecting und Retargeting. Schließen Sie warme Zielgruppen von kalten Kampagnen aus, damit Sie sehen, wie jede abschneidet, und damit sie nicht miteinander konkurrieren.
• Schließen Sie Traffic geringer Qualität aus, wo möglich, etwa Besucher, die nach wenigen Sekunden abgesprungen sind, aus Retargeting-Pools.
• Schließen Sie Mitarbeitende und Partner aus, wenn Sie eine solche Liste erstellen können, damit interne Klicks die Daten nicht verfälschen.

Sich überschneidende Zielgruppen können außerdem dazu führen, dass Ihre eigenen Anzeigengruppen gegeneinander bieten. Manche Plattformen bieten Tools zur Überschneidungsanalyse; nutzen Sie sie, wenn mehrere Zielgruppen gleichzeitig laufen.

Halten Sie Segmente aktuell

Ein Segment, das vor sechs Monaten erstellt wurde, spiegelt möglicherweise nicht mehr wider, wer Ihre Kunden sind. Praktische Gewohnheiten:

• Synchronisieren Sie Kundenlisten automatisch aus Ihrem Shop, wo die Integration es erlaubt, statt Dateien von Hand hochzuladen.
• Verwenden Sie rollierende Zeitfenster, etwa „in den letzten 60 Tagen gekauft“, damit sich Segmente selbst aktualisieren.
• Prüfen Sie die Performance pro Segment monatlich und stellen Sie Segmente ein, die nicht mehr funktionieren oder zu klein geworden sind.

Schauen Sie bei der Auswertung über den ROAS hinaus. Ein Segment inaktiver Kunden zeigt bei Anzeigen vielleicht nur bescheidene Erträge, holt aber Menschen zurück, die anschließend erneut kaufen, während ein Retargeting-Segment vielleicht nur deshalb hervorragend aussieht, weil es Menschen erreicht, die ohnehin gekauft hätten. Vergleichen Sie die Ergebnisse der Segmente mit den eigenen Bestelldaten Ihres Shops, bevor Sie Budget verschieben.

Wie Novaris bei der Segmentierung hilft

Novaris ist eine KI-Wachstumsplattform für E-Commerce-Marken, entwickelt mit unserem Partner Atiko. Unser Zielgruppen-Builder nutzt KI, um Kunden in Segmente zu gruppieren, hebt wertvolle Zielgruppen hervor und aktualisiert sie, wenn sich Ihre Daten ändern, sodass dieselben Segmente auf Meta, TikTok und Google wiederverwendet werden können, soweit die jeweilige Plattform es erlaubt. Sie entscheiden, wie Daten genutzt werden, und bleiben für Einwilligung und Datenschutz-Compliance verantwortlich. Die Ergebnisse hängen von Ihren Produkten, Ihrem Markt, Ihrem Budget und Ihren Werbekonten ab. Wie Zielgruppen dort angebunden werden, sehen Sie auch auf unserer Seite zu Meta-Anzeigen.