Exkursion: MMI meets PAYBACK: Spannende Insights in ein datengetriebenes Unternehmen
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Luca Altenwerth von HR startete die Präsentation bei PAYBACK mit einem Überblick über die spannenden Einstiegsmöglichkeiten bei dem Unternehmen für Studierende und Absolventen. Michael Schiller, Fachreferent Market Research und seine Kollegin Anja Regnat, Abteilungsleiterin Market Research, präsentierten im Anschluss die empirische Forschung bei PAYBACK, die mit einigen Marktforschungsexperten im Team das Unternehmen mit Consumer Insights unterstützen und ein eigenes Kundenpanel betreiben.
Vorgestellt wurden zunächst Survey Effekte bei Studien. Als Beispiel für die Bedeutung des Themas wurde die „Unstatistik des Monats“ von Prof. Krämer herangezogen (siehe https://www.rwi-essen.de/presse/wissenschaftskommunikation/unstatistik). Als anschauliches Beispiel wurden zwei strukturgleiche repräsentative Erhebungen bei PAYBACK angeführt und es konnte in einer sehr interaktiven Session gezeigt werden, welchen großen Einfluss die Fragengestaltung, die Kontextualisierung durch Framing und die Skalenauswahl auf die Ergebnisse hat. Auch Surveytainment kann zu einer besseren Ausschöpfung einer Stichprobe führen.
Für Marktforschungszwecke hat PAYBACK ein eigenes Online Access Panel, mit 150.000 Teilnehmenden und über 500 Targeting-Variablen aufgebaut. Das Unternehmen rekrutiert aktiv Panelisten mit einer Incentivierung über PAYBACK Punkte. Das System wird sehr erfolgreich eingesetzt und hat mit einer Responsequote von 50% eine sehr gute Akzeptanzrate bei den Panelisten. Die Panelgesundheit ist dabei ein wichtiges Thema und wird kontinuierlich von der Marktforschung getrackt.
Neben dem Panel steht auch die Analyse der Kundendaten im Fokus von PAYBACK. Anja Kaiser vom Team Customer Insights Analytics und Vera Peine vom Team Marketing präsentierten diesen Bereich. Die PAYBACK Daten speisen sich aus vielfältigen Quellen und werden für personalisiertes Marketing und Analysen genutzt. Affinitäten werden dabei nicht nur auf Basis von Käufen, sondern auch aufgrund anderer Informationen aus der Customer Journey wie z.B. der Coupon-Aktivierung berechnet. Die Kunden werden nach dem RFM-Modell, nach Needs oder nach Lebensstatus über Scoring-Modelle segmentiert. Anhand eines realen Beispiels wurden Daten aus dem Warehouse demonstriert. Ein Vorteil der Datenlage bei PAYBACK ist die gute Datenqualität und die optimale Datenaufbereitung in ihren Data Warehouses. Über NLP-Modelle werden auch die Produktaffinitäten der Kunden bestimmt.
Typische Aufgaben der Abteilung Analytics sind Potentialschätzungen und Kampagnenauswertungen, Profilanalysen, Zielgruppenberatung, Hypothesentests, Modellierungen (wie Segmentierungen, Churnmodelle), geographische Analysen, kundenzentrierte Analysen und vieles mehr. PAYBACK setzt intern zunehmend auf Self Service Tools für die anderen Abteilungen und für Partner (Händler) z.B. über ein selbstentwickeltes BI-Tool mit standardisierten Reports, dem Tool ThoughtSpot, oder über Adobe Analytics.
Das Marketing bei PAYBACK ist zu 100% data driven. PAYBACK ist eine der weltweit größten Multichannel-Plattformen (Multichannels Offline auf Kassenbon und in Mailings, Mobile über PAYBACK App, Online über die Plattform). Diese Channels nützen den Partnern, sie profitieren zudem von Kampagnenideen, Kreativleistung (Inhouse Agentur und externe Agenturen), Mediaplan und Performance-Analysen. Anhand eines praktischen Beispiels wurde gezeigt, wie im Rahmen des Dialogmarketings an verschiedene Zielgruppen ein Mailing versendet und die Erfolgsquoten ausgewertet und immer wieder optimiert werden.
Am Ende des Besuchs stand fest: Das Unternehmen PAYBACK ist für die Absolventen des Masterstudiengangs Marketing Intelligence ein sehr attraktiver Arbeitgeber, sowohl für die bald anstehende Masterthesis, als auch für den Berufseinstieg danach.
