Wie modernes CRM auf nachhaltigen Kundenwert setzt

Weg von Volumen, hin zu Relevanz. Die General Marketplaces von Swiss Marketplace Groupe SMG haben ihr CRM grundlegend transformiert: vom klassischen Kampagnenansatz zu einem datengetriebenen Lifecycle-Modell. Zur SMG Swiss Marketplace Group gehören unter anderem die Plattformen Ricardo, tutti.ch und anibis.ch. Im Interview geben Nicole Rutz und Monika Reszka, beide CRM-Managerinnen bei Swiss Marketplace Groupe SMG, Einblick in strategische Überlegungen, die Rolle von «Alive Probability», den Umgang mit hybriden Nutzerrollen und sie zeigen, warum nachhaltige Kundenbindung heute wichtiger ist als kurzfristige Performance.

Die General Marketplaces von SMG haben den Schritt vom klassischen Kampagnenversand hin zu einem Lifecycle-orientierten CRM-Framework vollzogen. Was war der strategische Auslöser für diesen Paradigmenwechsel?

Nicole Rutz: Der strategische Auslöser für den Paradigmenwechsel war die bewusste Entscheidung, den Fokus von kurzfristiger Reichweite und Volumen hin zu nachhaltiger Kundenwertsteigerung zu verlagern. Im Zentrum stand die Erkenntnis, dass breit gestreute Newsletter-Kampagnen zwar kurzfristig Performance erzeugen können, jedoch weder dem tatsächlichen Nutzerverhalten noch einer langfristigen Kundenbindung gerecht werden. Statt Nutzer mit generischen Botschaften zu bespielen, sollte CRM gezielt entlang des individuellen Lebenszyklus ausgerichtet werden – mit relevanter, verhaltensbasierter Kommunikation, die vorhandene Interessen verstärkt, anstatt künstliche Nachfrage zu erzeugen.

Die Grundidee war klar: Wir wollten keine unnützen Newsletter versenden, sondern Nutzerinnen und Nutzer dabei unterstützen, das Beste aus unseren Marktplätzen Ricardo, tutti.ch und anibis.ch herauszuholen. Als überzeugte Nutzer unserer eigenen Produkte war unser Anspruch, Kommunikation so zu gestalten, wie wir sie selbst als Mehrwert empfinden würden – also hilfreich, personalisiert und zum richtigen Zeitpunkt.

In der Präsentation an die Geschäftsleitung im Jahr 2020 wurde daher bewusst aufgezeigt, dass loyale Kundinnen und Kunden über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg signifikant mehr Wert generieren als kurzfristige, breit angelegte Kampagnen. Das Lifecycle-Framework ist somit nicht nur eine operative CRM-Optimierung, sondern eine strategische Neuausrichtung hin zu nachhaltigem Wachstum durch Relevanz, Vertrauen und Kundenbindung.

Wie definiert ihr euer Lifecycle-Modell konkret? Welche Phasen unterscheidet ihr und wie unterscheiden sich diese zwischen Käufer- und Verkäufer-Journeys?

Nicole Rutz: Unser Lifecycle-Modell ist klar verhaltensorientiert aufgebaut und begleitet Nutzer in ihrer tatsächlichen Nutzung der Plattform – mit dem Ziel, sie schrittweise zu loyalen Super-Nutzern zu entwickeln.

Nach der Account-Erstellung befinden sich alle Nutzer zunächst in der Orientierungsphase. Hier analysieren wir, ob jemand primär kaufen oder verkaufen möchte und welche Interessen er zeigt. Auf Basis dieses Verhaltens unterstützen wir gezielt den ersten erfolgreichen Kauf oder Verkauf, denn dieser erste Erfolg ist entscheidend für die weitere Aktivität.

Darauf folgt die Aktivierungsphase, in der wir das gezeigte Verhalten verstärken. Verkäufer motivieren wir beispielsweise dazu, weitere ungenutzte Gegenstände zu inserieren – ganz im Sinne von «Was liegt noch im Keller oder im Schrank?». Käufer hingegen sollten sich angewöhnen, bei ihrem nächsten Bedarf zuerst an Ricardo, tutti.ch oder anibis.ch zu denken. Ziel ist es, Gewohnheiten zu etablieren und Top-of-Mind zu werden.

In der Vertiefungsphase kennen sich die Nutzer bereits gut mit der Plattform aus. Hier unterstützen wir sie dabei, noch erfolgreicher zu werden – etwa durch Optimierungstipps für Inserate auf Verkäuferseite oder durch personalisierte Updates, Favoriten-Informationen und Feature-Hinweise.

Am Ende steht die Heavy-User-Phase. Heavy User kommen eigenständig zurück, kaufen und verkaufen regelmässig und haben den Online-Secondhand-Handel fest in ihrem Alltag verankert. In dieser Phase reduzieren wir die aktive Steuerung und konzentrieren uns auf relevante Updates und individuelle Informationen.

Zentral ist dabei immer: Unsere Kommunikation orientiert sich strikt am gezeigten Interesse. Wer primär kauft, erhält kaufrelevante Inhalte. Wer verkauft, bekommt verkaufsbezogene Impulse. Wir versuchen nicht, Verhalten künstlich zu erzwingen, sondern vorhandene Motivation zu verstärken mit dem klaren Ziel, langfristige Loyalität und nachhaltigen Customer Lifetime Value aufzubauen.

Welche KPIs haben sich durch den Wechsel fundamental verändert?

Nicole Rutz: Durch den Wechsel zu einem Lifecycle-orientierten CRM-Framework haben sich insbesondere verhaltens- und wertbasierte KPIs signifikant verbessert. Auf Gesamtbasis konnten wir bei Nutzer:innen mit CRM-Kontakt, verglichen mit Nutzern ohne CRM-Kontakt, folgende Effekte messen:

• +4% höhere Kaufaktivität
• +7,5% höhere Verkaufsaktivität
• +30% stärkere Nutzung verkaufsunterstützender Features

Fundamental verändert hat sich damit vor allem die Qualität der Interaktion: Statt kurzfristiger Kampagnen-Response sehen wir nachhaltige Verhaltensveränderungen: höhere Transaktionsfrequenz, stärkere Feature-Nutzung und steigende Monetarisierungstiefe.

Inwiefern hat sich die Rolle von CRM innerhalb der Organisation verändert?

Nicole Rutz: Die Rolle von CRM hat sich vom reinen Versandkanal zu einer strategischen, datengetriebenen Wachstumsfunktion entwickelt. Während CRM früher primär zur Distribution von Botschaften genutzt wurde, liegt der Fokus heute auf der aktiven Entwicklung von Nutzerinnen und Nutzer sowie auf langfristiger Kundenbindung und Wertsteigerung.

Nutzer der General Marketplaces wechseln zwischen Käufer- und Verkäuferrolle. Wie modelliert ihr diese Dynamik im CRM-System?

Monika Reszka: Wir segmentieren unsere Nutzer anhand klar definierter Verhaltensfaktoren in unterschiedliche Rollengruppen. Dabei kann sich jeder Nutzer zu einem bestimmten Zeitpunkt nur in einer Rolle befinden: Käufer, Verkäufer oder Hybrid. Die Einteilung basiert nicht auf einer statischen Kategorisierung, sondern auf beobachtetem Verhalten. Verändert sich die Aktivität eines Nutzers, kann er dynamisch in eine andere Rolle wechseln. Neben klaren Käufer- und Verkäuferrollen definieren wir bewusst auch sogenannte «Hybride» – also Nutzer, die sowohl kaufen als auch verkaufen. Auch hier analysieren wir, welche Verhaltensdimension überwiegt, um die primäre Ausprägung besser zu verstehen.

Wie definiert ihr den Rollen-Mix eines Nutzers und wie stark beeinflusst dieser Mix Content-Strategie, Kanalwahl und Frequenz?

Monika Reszka: Für uns ist dieser Rollen-Mix ein zentraler Steuerungsfaktor im CRM. Er beeinflusst:

• Content-Strategie: Wir kombinieren gezielt Käufer- und Verkäuferanreize, statt rein eindimensionale Botschaften zu senden. Ein hybrider Nutzer erhält beispielsweise sowohl Inspiration zum Kauf als auch Impulse zur Aktivierung seiner Inserate.
• Frequenzsteuerung: Da hybride Nutzer theoretisch in beide Kommunikationslogiken fallen, ist ein präzises Frequency Capping essenziell. Wir priorisieren Botschaften anhand des aktuellen Aktivitätslevels.
• Kanalwahl: Wir analysieren zudem, welche Aktivitäten eher auf Desktop und welche auf Mobile stattfinden. Entsprechend passen wir Kanal und Touchpoint an das jeweilige Nutzungsmuster an.

Könnt ihr ein konkretes Beispiel nennen, wie sich ein hybrider Nutzer im Lifecycle anders verhält und wie ihr diesen anders ansprecht als einen rein einseitigen Nutzer?

Monika Reszka: Hybride Nutzer entwickeln sich häufig entlang ihres Lifecycles von reinen Käufern zu zusätzlichen Verkäufern. Mit diesem Wandel verändert sich auch ihr Bedarf, da neben Kauf-Inspiration zunehmend unterstützende Inhalte für den Verkauf relevant werden. Während reine Käufer vor allem Empfehlungen erhalten und Verkäufer auf Aktivierung ausgerichtet werden, steuern wir hybride Nutzer dynamisch entsprechend ihrer aktuell dominierenden Aktivität.

Ihr arbeitet mit einer individuellen «Alive Probability» als Basis eures Lifecycle-Modells. Wie definiert ihr «Alive» im Kontext eines digitalen Marktplatzes?

Nicole Rutz: «Alive» ist für uns ein Rhythmus-Thema. Die Marktplatz-Nutzung ist nicht linear: Manche kaufen oder verkaufen einmal pro Woche sehr gezielt, andere haben intensive Phasen und sind dann wieder weg. Alive Probability versucht genau das abzubilden: Ist jemand gerade in seiner persönlichen Nutzungsphase und passt das aktuelle Verhalten zu dem Muster, das wir von dieser Person kennen? Wenn ja, behandeln wir diese Nutzerin oder diesen Nutzer als «Alive», auch ohne hohe Frequenz. Wenn nein, also wenn ein erwarteter Rhythmus bricht, ist das für uns das eigentliche Signal.

Ist die Alive Probability primär ein Reaktivierungsindikator oder steuert sie den gesamten Lifecycle?

Nicole Rutz: Die Alive Probability steuert den gesamten Lifecycle und dient als übergreifendes Steuerungssignal. Sie hilft dabei, Nutzer in die passende Phase einzuordnen und beeinflusst, wie intensiv und zu welchem Zeitpunkt Kommunikation stattfindet.

Wenn Rollen-Mix und Alive Probability die Segmentierungsbasis bilden: Wie stellt ihr sicher, dass Content nicht nur datengetrieben, sondern kontextuell relevant und wertstiftend ist?

Monika Reszka: Rollen-Mix und Alive Probability definieren bei uns die Adressierbarkeit und nicht automatisch den Content. Für die Relevanz kombinieren wir Verhaltensdaten mit situativem Kontext: aktuelle Aktivität, Kategorie-Interessen, Transaktionsstatus oder konkrete Suchintention. Zusätzlich berücksichtigen wir saisonale Effekte sowie aktuelle Trend-Themen, die das Verhalten auf der Plattform prägen. So entsteht eine Ansprache entlang der tatsächlichen Nutzerintention im jeweiligen Markt- und Zeitkontext.

Wie vermeidet ihr Überkommunikation, insbesondere bei Nutzern mit hoher Aktivität in beiden Rollen?

Monika Reszka: Überkommunikation vermeiden wir durch kanal- und markenspezifisches Frequency Capping sowie durch Priorisierung der relevantesten Botschaften. Wenn mehrere Trigger gleichzeitig greifen, entscheidet eine interne Logik, welche Nachricht den höchsten Mehrwert bietet.

Arbeitet ihr stärker mit Echtzeit-Triggern oder mit orchestrierten Sequenzen entlang definierter Zustandswechsel?

Monika Reszka: Wir kombinieren beide Ansätze. Echtzeit-Trigger werden bei klar erkennbarer Nutzerintention eingesetzt, während orchestrierte Sequenzen definierte Lifecycle-Übergänge begleiten. Dadurch verbinden wir kurzfristige Relevanz mit langfristiger Bindung.

Wo kommt KI oder Machine Learning konkret zum Einsatz?

Monika Reszka: KI und Machine Learning setzen wir insbesondere in unseren Empfehlungslogiken ein. Algorithmen analysieren individuelle Präferenzen, Suchverhalten, Transaktionen und ähnliche Nutzerprofile, um passende Artikel möglichst präzise auszuspielen. Ziel ist es, Nachfrage und Angebot effizient zusammenzubringen und die Wahrscheinlichkeit einer Transaktion zu erhöhen. Darüber hinaus unterstützen datengetriebene Modelle die Priorisierung von Inhalten und helfen, Engagement-Wahrscheinlichkeiten besser zu prognostizieren.

Welche technologischen Voraussetzungen waren notwendig, um dieses Framework umzusetzen?

Nicole Rutz: Entscheidend war weniger die Technologie als eine saubere Datenstruktur und eine klare Strategie. Diese bilden die Grundlage für die Steuerung entlang des Lifecycles.

Was war das wichtigste Learning auf dem Weg vom Kampagnenmodus hin zu einem probabilitätsbasierten Lifecycle-Modell?

Monika Reszka: Unser Setup ist mittlerweile enorm komplex, weil wir sehr viele Signale, Kundensegmente und Wahrscheinlichkeiten berücksichtigen. Deshalb war es entscheidend, dass wir von Anfang an extrem strukturiert, dokumentiert und übersichtlich arbeiten, besonders im Team. Wir müssen jederzeit nachvollziehen können, was wo passiert und welche Logik für eine bestimmte Kundengruppe greift. Entsprechend war die Setup-Phase relativ aufwändig und hat auch länger gedauert, weil wir zuerst eine saubere Grundlage schaffen mussten.

Der Vorteil ist jedoch, dass wir heute CRM auf einem ganz anderen Niveau betreiben können: Das System ist deutlich flexibler, skalierbarer und stärker auf den einzelnen Nutzer ausgerichtet, statt nur kampagnengetrieben zu funktionieren. Genau das macht die Arbeit damit heute so spannend.

Welche Annahmen haben sich im Prozess als falsch oder zu optimistisch erwiesen?

Monika Reszka: Zu optimistisch waren Annahmen bezüglich Datenverfügbarkeit und Geschwindigkeit in der Umsetzung. Grundsätzlich hatten wir eine sehr klare Vorstellung davon, wie das ideale Setup aussehen sollte. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass der Alltag oft komplexer ist und viele Faktoren – Datenqualität, Consent, technische Abhängigkeiten – die Umsetzung stärker beeinflussen als ursprünglich angenommen.

Welchen Rat würdet ihr anderen Unternehmen und CRM-Manager:innen geben, die vor einer ähnlichen Transformation stehen?

Nicole Rutz: Unser wichtigster Rat wäre, zuerst eine klare Strategie und ein Konzept zu entwickeln und erst danach das passende Tool auszuwählen. Die Tool-Auswahl sollte bewusst und gut recherchiert sein. Wenn man zuerst ein Tool auswählt und danach versucht, die Strategie daran anzupassen, läuft man schnell Gefahr, stark von den Möglichkeiten oder Einschränkungen des Tools abhängig zu sein.

Ausserdem lohnt es sich, langfristig zu denken, statt nur auf Quick Wins zu setzen. Im CRM geht es letztlich um Kundenbindung. Strategien, die auf nachhaltige Beziehungen und Vertrauen setzen, zahlen sich langfristig deutlich mehr aus als kurzfristige Massnahmen, die zwar schnelle Zahlen liefern, aber wenig Loyalität schaffen.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist Kundenedukation. Nutzer sollten klar verstehen, wie ein Produkt funktioniert, welche Features es gibt und wie sie die Plattform optimal nutzen können. Kunden, die sich gut auskennen, nutzen ein Produkt deutlich häufiger als solche, die sich orientierungslos fühlen.

Genauso wichtig ist es, positive Nutzererfahrungen sicherzustellen: klare Kommunikation, möglichst fehlerfreie Prozesse und keine Missverständnisse in der Ansprache. Vertrauen in Produkt und Marke entsteht vor allem durch konsistente, positive Interaktionen.

Strategisch empfehlen wir ausserdem, mit einem einfachen Framework zu starten, statt direkt ein überkomplexes Setup aufzubauen. Gleichzeitig sollte früh in Messbarkeit und Datenhygiene investiert werden – saubere Daten sind die Grundlage für jede funktionierende CRM-Strategie.

Und zuletzt: Habt den Mut, Volumen zu reduzieren, wenn es der Relevanz und Qualität der Kommunikation dient. Weniger, aber dafür gezieltere und wertvollere Kommunikation kann langfristig deutlich wirkungsvoller sein.