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Der Frühling bringt nicht nur neue Trends, sondern auch eine ganze Reihe an Herausforderungen. Kurze Produktzyklen und hohe Akquisitionskosten erfordern schnelles Reaktionsvermögen. Mithilfe von KI und Predictive Analytics lassen sich Kampagnen personalisieren und die Kundenbindung stärken. Der Verkauf zum Vollpreis steigt und Rabattaktionen können vermieden werden.
Der Start in eine neue Modesaison weckt die Lust auf frischen Wind im Kleiderschrank. Ob ein kompletter Trend-Reset für Frühling/Sommer – man denke an fließende, romantische Boho-Blusen, Kleider mit Blumenprints, Polka Dots und Schleifen oder ein selbstbewusster Hauch aus den 80ern – oder einfach ein kleines Update der Basics (heißer Tipp: Polo-Shirts sind zurück!) – wer diese Teile in seiner Kollektion hat, sollte spätestens jetzt sein Marketing auf Kurs bringen.
Die Modebranche ist hart umkämpft – und viele Marken verschwinden so schnell, wie sie gekommen sind. Die Umsätze sind in den letzten sieben Jahren um 20 % gesunken, Conversion-Rates dümpeln bei 2–3 %, und nur etwa 50–60 % des Lagerbestands wird zum Vollpreis verkauft. Keine besonders rosigen Aussichten. Und auch wenn der Frühling kurzfristig für Aufschwung sorgt, bringt er gleichzeitig jede Menge Herausforderungen mit sich: kurze Produktlebenszyklen, schnelle Trendwechsel und hohe Kosten für die Neukundengewinnung setzen die Profitabilität unter Druck. Die Lösung: eine clevere, datengetriebene Marketingstrategie.
In der Theorie erscheint der Frühling als der ideale Zeitpunkt für frische Modekollektionen. Mit dem Wechsel der Jahreszeit denken viele Konsument:innen über frische Looks für die wärmeren Tage nach.
Doch in der Realität sind die Produktlebenszyklen atemberaubend kurz – Shein beispielsweise trumpft mit 52 Zyklen pro Jahr auf. Plattformen wie TikTok sorgen dafür, dass Trends schneller kommen und gehen, als man Y2K sagen kann (wir hätten nie gedacht, dass diese Zeit ein Revival sieht). Gleichzeitig ist die Neukundenakquise teurer denn je. Laut Shopify liegen die durchschnittlichen Akquisitionskosten im Einzelhandel bei 129 € pro Kunde – dieser hohe Preis ist ein Resultat aus steigender Konkurrenz, hohem Innovationsdruck und teuren Marketingmaßnahmen.
Modebrands müssen schnell agieren. Sie müssen die richtigen Zielgruppen ansprechen, um den Customer Lifetime Value zu steigern – und die Nachfrage nutzen, solange die Saison läuft. Denn unverkaufte Ware bedeutet häufig hohe Rabatte, was nicht nur die Gewinnmarge schmälert, sondern auch zu Überbeständen führt.
Um mithalten zu können, müssen Modemarken:
Genau hier kommen datenbasierte Insights und kanalübergreifende Automatisierungen ins Spiel. Mit Tools, die Intent-Signale und Kunden-Verhaltensdaten nutzen, triffst du klügere und schnellere Entscheidungen – über alle Touchpoints hinweg: von Website über E-Mail bis hin zur App.
Das französische Modelabel Sézane zeigt mit einem einzigartigen Capsule-Model eindrucksvoll, wie wirkungsstark ein durchdachtes Bestandsmanagement ist. Statt klassischer Saisonware bringt Sézane zwölf sorgfältig kuratierte Kollektionen pro Jahr auf den Markt und erzeugt damit gezielt ein Gefühl von Dringlichkeit und Exklusivität, das Kund:innen immer wieder zurückkehren lässt – auf Rabatte wird verzichtet. Das Ergebnis: eine beeindruckende Sell-through-Rate von 95 % zum Vollpreis.
Indem Angebot und Nachfrage eng aufeinander abgestimmt werden und Produktion, Handel und Marketing an einem Strang ziehen, schützt Sézane nicht nur seine Margen, sondern stärkt auch konsequent seine Premium-Positionierung. Ein klares Beispiel dafür, wie die Auflösung von Datensilos und bewusst eingesetzte Verknappung sowohl Markenwert als auch Profitabilität steigern können.
Hier sind einige praxisnahe Beispiele und umsetzbare Learnings aus erfolgreichen Frühlingskampagnen:
Eine konsistente und personalisierte Ansprache über alle Kanäle hinweg schafft Vertrauen, verbindet Kund:innen über verschiedene Touchpoints mit einer Marke und ermöglicht es, saisonale Kollektionen und passende Produkte gezielt zu bewerben.
Wir sprechen über Push-Benachrichtigungen, die eigene Website, E-Mail, Social Media und das In-Store-Erlebnis. Nobody’s Child bewirbt seine Frühlingskollektionen über verschiedene Kanäle hinweg – darunter die eigene Website, Newsletter und Social Media. Dabei überzeugt die Marke mit durchdachter Personalisierung und sorgfältig kuratiertem Content, der sich aus der breiten Masse hervorhebt.
Viele Fashion-Retailer lassen beim In-Store-Shopping große Chancen ungenutzt. Obwohl mehr als die Hälfte des Umsatzes im stationären Handel erzielt wird, fehlt häufig der Überblick darüber, wer eigentlich was kauft. Die Verknüpfung mit Online-Informationen scheitert regelmäßig.
Wer Kundendaten aus verschiedenen Kanälen – online, im Store, über Social Media – zusammenführt und analysiert, schafft ein nahtloses Einkaufserlebnis und gewinnt gleichzeitig eine 360-Grad-Sicht auf das Kundenverhalten. KI kann dabei helfen, In-Store-Käufe zu erkennen, Transaktionen und Zahlungsmethoden zu taggen und diese mit Online-Daten wie Social-Media-Posts oder Werbeanzeigen zu verknüpfen. So entsteht ein umfassendes Bild, wie Online-Kampagnen zu Offline-Conversions und Käufen führen.
H&M ist sehr konsequent bei der Verknüpfung von Online- und Offline-Daten – etwa indem Kund:innen beim Kauf im Store gebeten werden, sich mit ihrer E-Mail-Adresse anzumelden oder zu registrieren. Dieser kleine Schritt ermöglicht es der Marke, verfügbare Online-Rabatte direkt anzuzeigen und gleichzeitig die In-Store-Aktivität mit dem digitalen Kundenprofil zu verknüpfen.
Für die Kund:innen bedeutet das: Nahtloser Zugriff auf Rabatte und eine einheitliche Kaufhistorie über alle Kanäle hinweg. Für die Marke entsteht dadurch ein smarteres, vollständigeres Bild vom Kundenverhalten – die Basis für eine gezielte und persönliche Ansprache.
KI erleichtert es, hochgradig maßgeschneiderte Erlebnisse für verschiedene Kundensegmente zu entwickeln. Durch die Analyse und Aktivierung Browsing-Historien und früheren Käufen können Produkte vorgeschlagen werden, die zu den Vorlieben der Kund:innen und aktuellen saisonalen Trends passen. Marken wie JIGSAW haben mit diesem Ansatz sehr gute Ergebnisse erzielt.
JIGSAW nutzt KI, um Kaufhistorien und Surfgewohnheiten zu analysieren und gezielte Produktempfehlungen zu liefern. Die Marke setzt diese Informationen dann ein, um personalisierte Benachrichtigungen und E-Mails zu verschicken, was die Kundenbindung erhöht und zu einem Umsatzanstieg bei Produkten führt, die Kund:innen bereits ins Auge gefasst haben. Diese Daten helfen auch, die Nachfrage besser zu verstehen, Überproduktion zu vermeiden, Preisnachlässe zu reduzieren und die Gewinnmargen zu steigern.
Loyalitätsprogramme werden zunehmend beliebter, um mit Kund:innen in Kontakt zu treten. 9 von 10 Unternehmen bieten mittlerweile irgendeine Form von Treueprogramm an, um treue Kund:innen konstant mit Anreizen zu versorgen. Mode-Loyalitätsprogramme bieten exklusiven Zugang zu neuen Kollektionen, Rabatten und kostenlosem Versand und sind eine Möglichkeit für Marken, eine engere Verbindung zu ihren Kund:innen aufzubauen.
Die spanische Modemarke Mango hat ein erfolgreiches Mitgliedsprogramm mit dem Namen „Mango likes you“ etabliert. Es hat über 8 Millionen aktive Mitglieder in 25 Ländern. Laut Mango ist diese Initiative Teil des EPlans, kundenzentrischer zu werden. Mit den Daten, die durch die Kundenabteilung gesammelt werden, erhält Mango eine Omnichannel-Übersicht über den eigenen Kundenstamm und nutzt diese gezielt für Hyper-Personalisierungsstrategien an allen Touchpoints.
TIPP: Loyalitätsprogramm einführen und KI analysiert, was deinen Kund:innen am wichtigsten ist. Das könnte exklusiver Zugang zu neuen Kollektionen, Mitglieder-Rabatte, Community-Initiativen und kostenloser Versand sein.
Wir haben gesehen, wie wertvoll präzise Kundendaten sein können, um deine Frühlingskampagne im Fashion-Bereich zum Erfolg zu verhelfen. Hier kommt ein kurzer Überblick über die wichtigsten Best Practices:
Frühlingskollektionen bieten Fashion-Brands eine wertvolle Chance, den Umsatz zu steigern und die Kundentreue zu stärken – sofern die richtigen Tools und Strategien eingesetzt werden. Mit KI, Predictive Analytics und personalisiertem Marketing lassen sich Frühlingskampagnen gezielt optimieren, der Durchsatz zum Vollpreis erhöhen und ein nahtloses Kundenerlebnis schaffen.
Mode ist komplex – sie ist emotional, stark von Social Media, Marktbedingungen und sogar dem Wetter beeinflusst. Wer seine eigenen Daten richtig nutzt, kann genau herausfinden, wie man Kund:innen am besten erreicht und gleichzeitig die Profitabilität steigert. Unser Tipp: Investiere in Tools, die auf KI und Predictive Analytics setzen. Entwickle personalisierte Marketingbotschaften auf Basis von Kundendaten und -verhalten. Sorge für ein konsistentes Markenerlebnis an allen Touchpoints. Binde treue Kund:innen mit Hilfe eines Treueprogramms und optimiere dein Bestandsmanagement, um Preisnachlässe zu minimieren und Margen zu maximieren.
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