Up Selling

Up Selling (Upsell) ist – im Gegensatz zu Cross Selling – dadurch gekennzeichnet, dass ein Kunde, der bereits mit einem konkreten Kaufvorhaben in den Kaufprozess einsteigt, schlussendlich ein höherpreisiges – und im Optimalfall auch höherwertiges – Produkt kauft als initial geplant. Sprich: es wird ein besseres, neueres bzw. teureres Produkt in derselben Kategorie vorgeschlagen und erworben als das Ausgangsprodukt.

Dahinter liegt die Annahme, dass Kunden zu Beginn des Kauf-Prozesses, egal ob online oder im Geschäft, bereits eine Vorstellung vom zu erwerbenden Produkt haben, aber sich noch nicht im Detail festgelegt haben, wie konkret dieses Produkt im letzten Detail aussehen soll und wie viel es kosten darf.

Stellen Sie sich vor, Sie planen einen neuen Mobilfunk-Tarif mit entsprechendem Smartphone abzuschließen. Nach einigen Recherchen gehen Sie in den Shop des Mobilfunk-Anbieters. Dort wird Ihnen ein Angebot mit denen von Ihnen gewünschten Konditionen gemacht, aber das inkludierte Smartphone hat zum Beispiel mehr Speicherplatz als von Ihnen initial vorgesehen. Entsprechend steigen dann die monatliche Rate bzw. die einmalige Anzahlung für das Endgerät, jedoch wird höherer Komfort dank größerem Speicherplatz versprochen. Wenn Sie sich für den Vertrag mit Smartphone mit größerem Speichervolumen entscheiden, war das Upselling erfolgreich.

Beispiel #1: Up-Selling im Handel

Ein Beispiel für einen klassischen Upsell zeigt folgendes Szenario: Ein Kunde betritt ein Multi-Media-Geschäft und möchte einen simplen CD-Player erwerben. Seine Preisrange liegt bei zirka 50 bis 75 Euro. Der Verkäufer zeigt ihm einen CD-Player für 50 Euro, erkennt aber gleichzeitig seine Chance, dem Kunden ein teureres Modell in Form einer Stereoanlage zu präsentieren. Letzterer kostet 100 Euro. Der Verkäufer zeigt dem Kunden seine Vorteile vor, nämlich eine viel bessere Soundqualität. Der Kunde ist überzeugt und kauft anstatt des günstigeren CD-Players die Stereoanlage. Der Upsell entspricht demnach 50 Euro.

Beispiel #2: Up-Selling bei Versicherungen

Im Bereich des Versicherungsvertriebs liegt ein wichtiger Fokus darauf, Up-Selling-Chancen zu nutzen. Dabei geht es nicht nur darum, dem Kunden weitere Produkte anzubieten (Cross-Selling), sondern auch darum, bestehende Verträge zu optimieren. Eine solche Optimierung ist zum Beispiel bei einer Krankenversicherung oder Hausratversicherung möglich. Das Ziel ist es, dem Kunden ein noch besseres Versicherungspaket zu bieten und ihm damit ein höheres Maß an Sicherheit und Zufriedenheit zu garantieren.

Obwohl das Up-Selling ein großes Potenzial zur Umsatzsteigerung birgt, ist es auch mit Risiken verbunden. Der schmale Grat zwischen der Generierung von zusätzlichem Umsatz und dem Verärgern des Kunden ist das größte Problem. Eine höherwertige Option zu empfehlen, ist einfach, wenn es einen klaren Mehrwert bietet. Doch wenn ein Kunde ein bestimmtes Budget hat und nicht bereit ist, es zu überschreiten, besteht das Risiko, dass der Händler das teurere Produkt aufgrund des Preises nicht verkaufen kann. Dadurch kann es passieren, dass der Kunde auch nicht mehr an einem preisgünstigeren Modell interessiert ist, weil er nun um die Vorzüge des teureren Modells weiß.

Um dies zu vermeiden, ist Fingerspitzengefühl gefragt – entweder auf der menschlichen Ebene im Verkaufsgespräch oder mittels analytischer Vorberechnungen. Die Analytik hilft den Kunden mit seinen Bedürfnissen zu verstehen. Sie ermöglicht es entsprechend die richtigen Produkte und Angebote zu selektieren und Abschlusswahrscheinlichkeiten für entsprechende Produkte vorzuberechnen. Auch Data-Mining kann dabei helfen, ein Profil des „typischen Produktbesitzers“ zu erstellen, das wiederum auf potenzielle Käufer dieses Produktes adaptiert werden kann.

Beim Up Selling kann man zunächst an ein Verkaufsgespräch mit einem Berater oder Vertriebsmitarbeiter denken, denn in der Theorie lassen sich dort dank individueller Fragestellungen und dem menschlichen Fingerspitzen-Gefühl das richtige Angebot und die richtigen Argumente für ein erfolgreiches Up Selling schnell finden, ohne den Kunden zu verlieren.

Aber auch ohne einen direkten Verkäufer lässt sich Up Selling sehr gut umsetzen. So kann z.B. im Kaufprozess eine spezielle Up-Sell-Page eingebaut werden, die in die Abschluss-Journey integriert ist und dem Kunden mögliche Varianten des gewählten Produktes aufzeigt. Grundlage dafür ist eine gute und intakte Datenbasis. Zunächst sollten dafür die Produkte und Angebote entsprechend ihrer Kategorie richtig klassifiziert sein. Und auch die Kundendaten sollten korrekt und in einem gewissen Reifegrad vorzufinden sein, wie auch idealerweise die analytischen Modelle.

Um das Risiko zu minimieren, Kunden ein unpassendes Angebot zu machen, kann diese Up-Sell-Page mit dem jeweiligen passenden Angebot auf Basis von Vorberechnungen gezielt für bestimmte Kundensegmente ausgespielt werden. Quasi als Next Best Offer oder kurz NBO. Die Vorberechnung von passenden Angeboten erfolgt mittels maschinellen Lernens. Hierbei werden analytische Modelle verwendet, die anhand von Kundendaten – wie Kaufhistorie und Kundenstammdaten – individuell das beste bzw. nächste Angebot für jeden Kunden ermitteln. Dieses Vorgehen ist ohnehin empfohlen, da somit deutlich individueller, personalisierter und damit auch effizienter auf Kundenbedürfnisse eingegangen werde kann und damit auch die Kaufwahrscheinlichkeit steigt. Die Planung, Selektion, und Ausspielung von Up-Selling Angeboten, lässt sich am besten mittels Marketing Automation Lösungen umsetzen. Falls die Angebote von unmittelbaren Kundenverhalten abhängig sind, ist auch eine Near- bzw. Realtime Lösung denkbar. Wann es zielführend ist, Angebote in Echtzeit zu berechnen und/oder auszuspielen, haben wir hier zusammen gefasst.

Denkbar ist es zum Beispiel auf Basis von kurz vorher aufgerufenen Website-Daten (Webtracking-Daten) und bereits gehaltenen Produkten (Kaufhistorie) sowie weiteren Profil-Daten (Kundenstammdaten) entsprechende Up-Selling Angebote anzubieten. Wichtig ist es dabei die Verfügbarkeit der angebotenen Produkte mit zu berücksichtigen. Denn es kann den Kunden verärgern ein Produkt angepriesen zu bekommen das er gerne erwerben würde, das aber nicht mehr verfügbar wird. Um dies zu vermeiden ist das intakte analytische CRM maßgeblich.