Echtzeit-Segmentierung für Marketing-Automatisierung
Erstellen Sie dynamische Zielgruppen, die sich sofort mit dem Nutzerverhalten aktualisieren. Lösen Sie Kampagnen genau in dem Moment aus, in dem Kunden handeln – nicht Stunden oder Tage später.
DSGVO-konforme Segmentierung — Datenschutz ab der ersten Zeile
DSGVO-konform
Alle Nutzerdaten werden nach den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung verarbeitet. Einwilligungsmanagement, Recht auf Löschung und Datenportabilität sind fest in der Plattform verankert.
ISO 27001:2022
Die Pushwoosh-Infrastruktur ist nach ISO 27001:2022 zertifiziert. Regelmäßige Audits und Penetrationstests gewährleisten den Schutz aller verarbeiteten Daten.
SOC 2 Type I
Unabhängig geprüfte Sicherheits-, Verfügbarkeits- und Vertraulichkeitskontrollen. Geeignet für regulierte Branchen wie Fintech, Versicherungen und E-Commerce.
EU-Rechenzentrum
Ihre Kundendaten verbleiben innerhalb der Europäischen Union. Kein Transfer in Drittländer – vollständig konform mit den Anforderungen der DSGVO an den Datentransfer.
Was Echtzeit-Segmentierung leistet
Sofortige Zielgruppen-Aktualisierung
Segmente werden in Echtzeit aktualisiert, sobald sich das Nutzerverhalten ändert. Keine Batch-Verarbeitung, keine Verzögerungen. Nutzer treten dem Segment bei und verlassen es in dem Moment, in dem sie handeln.
Verhaltensbasierte Trigger
Kampagnen werden automatisch ausgelöst, wenn Nutzer ein Segment betreten. Abgebrochene Warenkörbe, hohe Kaufabsicht, Abwanderungsrisiko und VIP-Statusänderungen werden sofort erkannt.
Keine manuelle Listenpflege
Segmente werden automatisch aus Ereignissen und Verhalten aufgebaut. Keine CSV-Uploads, kein manuelles Tagging, keine veralteten Listen. Stets aktuell und präzise.
Conversion-Fenster maximieren
Erreichen Sie Kunden in Mikromomenten hoher Kaufabsicht. Die Echtzeit-Segmentierung stellt sicher, dass Sie Nutzer dann ansprechen, wenn die Conversion-Wahrscheinlichkeit am höchsten ist.
So funktioniert Echtzeit-Segmentierung
Segmente, die auf jede Aktion reagieren
Erstellen Sie Zielgruppen basierend auf beliebigen Ereignissen: Käufe, App-Öffnungen, Seitenaufrufe, Feature-Nutzung, Warenkorbzusätze. Segmente werden sofort aktualisiert, wenn Ereignisse ausgelöst werden.
- Benutzerdefinierte Ereignisse
Verfolgen Sie jede Nutzerinteraktion, die Ihre App aufzeichnet - Zusammengesetzte Filter
Kombinieren Sie Ereignisse mit UND/ODER-Logik für präzises Targeting - Sofortige Aufnahme
Nutzer treten dem Segment bei, sobald sie Ihre Kriterien erfüllen
Beispiel: Erstellen Sie das Segment „Nutzer, die ein Produkt mindestens 3-mal innerhalb von 48 Stunden aufgerufen haben, ohne zu kaufen” – Nutzer werden beim Browsen automatisch aufgenommen.
RFM-Analyse in Echtzeit
Automatische Recency-, Frequency- und Monetary-Segmentierung. Nutzer wechseln zwischen Segmenten (Champions, gefährdet, inaktiv), sobald sich ihr Verhalten ändert.
- Recency
Tage seit dem letzten Kauf, App-Öffnung oder einer Schlüsselaktion - Frequency
Wie oft Nutzer Zielaktionen in einem bestimmten Zeitraum ausführen - Monetary Value
Gesamtumsatz, durchschnittlicher Bestellwert, Lifetime-Revenue - Automatische Bewegung
Kunden wechseln mit jeder Transaktion zwischen RFM-Stufen
Beispiel: Ein Nutzer einer Connected-Car-App, der seit 90 Tagen keinen Servicetermin gebucht hat, wird automatisch in das Segment „Abwanderungsrisiko” verschoben und erhält ein Reaktivierungsangebot.
Kaufabsicht aus Verhaltensmustern ableiten
Kombinieren Sie mehrere Ereignisse, um Momente hoher Kaufabsicht zu erkennen. Segmentieren Sie nach Aktivitätsmustern, nicht nur nach einzelnen Aktionen.
- Multi-Condition-Logik
Ereignisketten verknüpfen: Kreditantragsformular mind. 3-mal aufgerufen UND Zinssätze verglichen UND kein Abschluss in 30 Tagen - Zeitfenster-Filter
Bedingungen auf bestimmte Zeiträume einschränken (letzte 24 Std., letzte 7 Tage) - Cross-Channel-Signale
App-, Web- und E-Mail-Verhalten in einem Segment kombinieren
Beispiel: Nutzer, die ein Kreditantragsformular mind. 3-mal aufgerufen, Zinssätze verglichen und verschiedene Kreditangebote geprüft haben, treten automatisch in das Segment „Hohe FinTech-Kaufabsicht” ein.
Segmentgrößen in Echtzeit beobachten
Verfolgen Sie, wie Ihre Segmente in Echtzeit wachsen und schrumpfen. Sie wissen genau, wie viele Nutzer Ihren Kriterien gerade jetzt – nicht gestern – entsprechen.
- Live-Zähler
Segmentgröße wird aktualisiert, sobald Nutzer ein- und austreten - Reichweite vor dem Versand schätzen
Sehen Sie Ihre Zielgruppengröße, bevor Sie eine Kampagne starten - Trend-Tracking
Segmentwachstum im Zeitverlauf beobachten
Beispiel: Das Weihnachtsgeschäft-Segment „Nutzer, die in der letzten Stunde Artikel in den Warenkorb gelegt haben” wird jede Sekunde aktualisiert.
Warum Echtzeit-Segmentierung entscheidend ist
Statische Segmentierung
- Tägliche Batch-Verarbeitung
Zielgruppen werden einmal pro Tag oder langsamer aktualisiert. - Verpasste Kaufabsicht
Nutzer konvertieren, bevor Ihre Kampagne sie erreicht. - Manuelle Listenpflege
CSV-Exporte, Tagging und Bereinigung erforderlich. - Gestriges Verhalten
Nachrichten basieren auf veralteten Daten, nicht auf aktuellen Aktionen. - Irrelevantes Timing
Kampagnen kommen Stunden nach dem auslösenden Moment an.
Echtzeit-Segmentierung
- Sofortige Aktualisierung
Zielgruppen werden aktualisiert, sobald sich das Verhalten ändert. - Targeting bei maximaler Kaufabsicht
Nutzer zum Zeitpunkt der höchsten Conversion-Wahrscheinlichkeit ansprechen. - Vollständig automatisiert
Segmente werden selbstständig aufgebaut und gepflegt. - Aktuelles Verhalten
Stets basierend darauf, was Nutzer gerade tun. - Pünktliche Zustellung
Kampagnen werden in Sekunden ausgelöst, nicht in Stunden.
Nach allem segmentieren – in Echtzeit aktualisiert
Verhaltensereignisse
Beliebige benutzerdefinierte Ereignisse aus Ihrer App: Seitenaufrufe, Feature-Nutzung, Käufe. Segmentieren Sie nach 'mind. 3-mal Preisseite aufgerufen' oder jeder anderen verfolgten Aktion.
RFM-Scoring
Automatische Kundenwert-Bewertung. Champions, treue Kunden, gefährdet und inaktiv – Segmente werden mit jeder Transaktion aktualisiert.
Nutzereigenschaften
Demografie, Standort, Gerät, Abonnementstatus und Plantyp. Segmentieren Sie nach 'Premium-Nutzer in München oder Hamburg' oder einem beliebigen gespeicherten Attribut.
Engagement-Level
Täglich und monatlich aktive Nutzer, Sitzungshäufigkeit und Aktivitätsmuster. Inaktive Nutzer werden sofort erkannt, wenn die Aktivität nachlässt.
Kaufverhalten
Bestellwert, Produktkategorien, Kaufhäufigkeit und Warenkorbgröße. Segmentieren Sie automatisch nach 'Durchschnittlicher Bestellwert über 150 €'.
Geo-Lokalisierung
Echtzeitbasierte Standortsegmente. Lieferzonen, Filialnähe und regionale Angebote für Nutzer innerhalb eines definierten Radius.
Zeitbasiert
Lifecycle-Phase, Tage seit der Registrierung, Datum der Abonnement-Verlängerung. Erfassen Sie Nutzer mit 'Testphase endet in 3 Tagen' ohne manuellen Aufwand.
Prädiktiv (KI-gestützt)
Abwanderungsrisiko, Conversion-Wahrscheinlichkeit und Erkennung von Momenten hoher Kaufabsicht. Identifizieren Sie Nutzer mit 75 % Conversion-Wahrscheinlichkeit in den nächsten 24 Stunden.
Jetzt mit der Echtzeit-Segmentierung starten
Erstellen Sie dynamische Zielgruppen, die sich sofort aktualisieren, Kampagnen automatisch auslösen und Kunden genau in dem Moment erreichen, in dem die Conversion-Wahrscheinlichkeit am höchsten ist.