Case Study: Marketing für 1.000 Händler steuern | SMA
Telekommunikation / Retail
Einheitliche KPI-Sets für Retail-Marketing-Analysen
Deutlich reduzierter Aufwand für Reporting und Monitoring
Effektivitätssteigerung bei Media Budget Planung
Das Problem
Das Händlernetz des Kunden umfasste rund 1.000 Stores mit einer ausgeprägten Local-First-Strategie.
Die Entscheidungsgrundlage für lokales Marketing fehlte: Google- und Social-Media-Profile, Ads-Accounts, Offline-Promotions und Frequenzdaten lagen getrennt voneinander vor, ohne gemeinsame Kennzahlen oder automatisierte Verarbeitung. Manuelle Reporting-Zyklen verzögerten Entscheidungen. Vergleichbarkeit zwischen Stores und Auswertung von Kampagnen-Performance, aber auch Einhaltung von Kommunikationsrichtlinien waren eine zeitintensive Aufgabe. Kannibalisierungseffekte durch Mehrfachaktivierung derselben Stores blieben unsichtbar.
Vorgehensweise
Wir entwickelten eine zentrale Datenplattform, die alle relevanten Quellen zusammenführt: Google, Facebook, Instagram, TikTok, Ads-Accounts, Offline-Promotionsdaten und Frequenzdaten. Eine skalierbare Crawling- und Scraping-Architektur übernimmt die laufende Überwachung aller Owned Channels; ETL-Prozesse konsolidieren die Daten automatisiert auf einem einheitlichen KPI-Modell, das Online- und Offline-Maßnahmen für alle Stores auf einer Basis vergleichbar macht.
Auf dieser Datenbasis entstanden Analyse-Tools und Assistenzfunktionen, zugeschnitten auf Store-Leiter, Regional-Manager, Retail-Manager und Social Media Manager. Ergänzend entwickelten wir ein KI-basiertes Performance-Scoring, das Stores vergleichbar macht, die Wirkung lokaler Maßnahmen vorhersagt und Empfehlungen für Aktivierungen automatisiert generiert.
Das Ergebnis
Die Plattform erlaubt es dem Retail-Marketing-Team, dass vom Management bis zum einzelnen Store-Leiter jede Rolle auf denselben Datenstand agieren kann. Einheitliche KPIs und der Single-Source-of-Truth-Ansatz ermöglichen es, in Echtzeit zu erkennen, wo Handlungsbedarf besteht und welche Maßnahme Wirkung verspricht. Reporting und Kampagnen-Monitoring laufen deutlich effizienter; die Media-Budget-Planung profitiert davon, dass Aktivierungen auf Basis messbarer Wirkung priorisiert und Kannibalisierungseffekte durch Mehrfachaktivierung verhindert werden.
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