Wie Pizza Hut die Kund*innentreue durch einzigartige datengestützte Journeys stärkte

Pizza Hut ist eine der größten Pizzaketten weltweit. Im Rahmen seiner kanalübergreifenden Digital-Media-Strategie hat das Unternehmen in den letzten Jahren einen Ansatz entwickelt, um den Absatz der 380 Franchise-Betriebe zu steigern. Die Strategie von Pizza Hut auf dem umkämpften britischen Markt besteht darin, stets relevant, unkompliziert und unverwechselbar zu sein – von der Entwicklung neuer Kampagnen bis hin zur Pizzalieferung ins Weltall.

Der britische Markt für Pizza-Lieferservices ist hart umkämpft. Bereits eine schlechte Erfahrung kann dazu führen, dass Kund*innen zur Konkurrenz wechseln. Früher verschickte Pizza Hut standardisierte Massen-E-Mails mit pauschalen Rabattangeboten. Um die Kund*innentreue zu verbessern, musste Pizza Hut seine Zielgruppen besser verstehen und ihnen während ihres gesamten Lebenszyklus ein gleichbleibend gutes Erlebnis bieten. Gleichzeitig wurde es immer wichtiger, mit neuen Trends und veränderten Anforderungen Schritt zu halten.

Um das zu erreichen, wollte Pizza Hut mithilfe von datenbasierten Insights ermitteln, auf welche Kund*innen künftige Kampagnen zugeschnitten sein sollten. Eine sinnvolle Zusammenführung dieser Daten stellte sich allerdings als überwältigend und arbeitsintensiv heraus. Außerdem konnte Pizza Hut nicht bestimmen, ob sich die Marketingmaßnahmen positiv auf den ROI auswirkten. Es war also unklar, ob das Unternehmen den richtigen Weg eingeschlagen hatte.

Pizza Hut benötigte Unterstützung, um eine passende Strategie mit der richtigen Technologie zu erarbeiten, die sich im Laufe der Zeit weiter skalieren und optimieren lassen sollte.

Mit Unterstützung von SAP Emarsys, gelang es Pizza Hut, die Datenerfassung im Unternehmen zu verbessern und so die Grundlage für die Entwicklung stärker personalisierter Kampagnen zu schaffen. Mithilfe gezielter Datenabfrage in Kombination mit verhaltensbasierten Echtzeitdaten zum Customer Engagement ließen sich eindeutige Erkenntnisse und Maßnahmen zur Umsatzsteigerung ableiten. Durch die Verbindung von Verhaltenssegmenten und individuellem Scoring mit SAP Emarsys konnte das Unternehmen differenzierte Customer Journeys basierend auf Lebenszyklusphasen und Treuestatus entwickeln. Die agile Automatisierung ermöglichte es, durch personalisierte Post-Purchase- und Lifecycle-Kampagnen eine relevante, persönliche Kommunikation mit Kund*innen zu skalieren, was sich positiv auf Bindung, Absatz und Gewinnmargen auswirkte.

Umsatzsteigerung mit BAU-Lifecycle-Automatisierung

Das Marketingteam von Pizza Hut erhielt die Möglichkeit, bei der Erstellung wichtiger Lifecycle-Kampagnen wie Willkommen, Warenkorbabbruch, Browse-Abbruch und Rückgewinnung sämtliche Daten in vollem Umfang zu nutzen. Das Ergebnis waren eine kürzere Time-to-Value und eine Steigerung von CLTV und Kund*innentreue.

Im Rahmen der Willkommens-Kampagne gewann Pizza Hut Kund*innendaten aus erster Hand, indem die Zielgruppe dazu gebracht wurde, Informationen zu Essensgewohnheiten, zu möglichen Einschränkungen bei der Ernährung und zur Gruppengröße anzugeben. Dadurch gelang es Pizza Hut, die Kund*innen zu segmentieren und durch verschiedene Customer Journeys zu begleiten. Dabei wurden Rabatte und Inhalte individuell an die Zielgruppen und ihre Bedürfnisse angepasst.

Steigerung der Kaufhäufigkeit treuer Kund*innen

Pizza Hut verbesserte die Zahl der Wiederholungskäufe mit einem individuellen Treueprogramm, das Belohnungen für besonders treue Kontakte in Form von zusätzlichen kostenlosen Pizzastücken umfasste, die durch wiederholte Bestellungen verdient werden konnten.

Die Marke konnte die Zahl der Anmeldungen für ihr Treueprogramm mit einer A/B-getesteten, interaktiven Kampagne steigern, bei der Kund*innen eine Gratispizza anstatt nur einer kostenlosen Beilage wählen durften.

Pizza Hut war in der Lage, entscheidende Daten zur Ermittlung der richtigen Anreize für seine Kund*innen zu erfassen. Die Ergebnisse zeugen von einem ausgeprägten Verständnis differenzierter Preisnachlässe und einem stärkeren Bestreben, mehr über die Kund*innen zu erfahren.