Klarna is a E-Commerce-Payment and Smart-Shopping solution that based to create online purchases easy, safe and easily. Heute unterstützt Klarna 150 Millionen aktive Kunden und 450.000 integrierte Händler und verarbeitet jedes Jahr über 300 Milliarden Datenpunkte.
Um Online-Transaktionen so einfach und reibungslos wie möglich zu gestalten, bietet Klarna seinen Usern die richtigen Angebote zur richtigen Zeit und auf dem richtigen Kanal.
As Klarnas Customer Data Platform (CDP) erleichtert mParticle die Vereinheitlichung von Daten aus zahlreichen Datenquellen zu einer einzigen, qualitativ hochwertigen Sicht auf den Kunden und es ermöglicht den Nutzern von Teams im gesamten Unternehmen, diese Daten kanalübergreifend für die Personalisierung zu nutzen.
In this präsentation discussed Gaia Del Mauro, CRM Product Manager by Klarna, and Satrajit Basu, Engineering Manager by Klarna, as Klarna mParticle used to improve the business results.
Who used Klarna mParticle?
Klarna versorgt mParticle mit Kundendaten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter:
- Klarnas native Apps und Web-Apps
- Das Cloud-Data-Warehouse
- Dashboards für Business Intelligence (BI) und Analysen
These data flow in mParticle, wo Identity Resolution, Data Governance und Echtzeit berechnungen den Wert der Kundendaten erhöhen. The data are then are following without technical support with a range of marketing automation and analysis tools.
- Braze, um automatisierte Reisen und Kampagnen per Push, E-Mail, SMS und In-App zu ermöglichen
- Amplitude for dashboards and user analysis
- Transaction Channels via the mParticle Profile API
„Wir verwalten Daten von über 100 Teams“, erklärte Gaia Del Mauro, CRM-Produktmanagerin bei Klarna. Da mParticle as central moving system for customer data is positioniert, can Klarna Marketingteams with quality customer data and several technical resources.
Jede Personalisierungskampagne, die Klarna einsetzt, hängt von der Genauigkeit und Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Wenn die Daten falsch sind oder die Marketingteams ihnen nicht vertrauen, geht alles kaputt. mParticle supports the data quality of Klarna und entlastet das Engineering von manueller Datenpflege, sodass es an komplexeren Projekten arbeiten kann, und gleichzeitig ermöglicht es dem Marketing, schneller voranzukommen. Satrajit Basu, technischer Leiter bei Klarna, told:
The mParticle data plan helps us during the data quality, and give us also the overview, if we receive unplante data, was for us very important. It gives us to reduce the control, unerwünschte data in the CDP system and improve the governance.
Klarnas CDP-Organization Structure
Angesichts der Tatsache, dass Kundendaten aus so vielen Quellen gesammelt wurden und so viele Teams, die weitergeleitete Daten von mParticle verwenden, war es für Klarna wichtig, eine klare Eigentümerschaft an der CDP zu definieren.
The CRM Data Team has the CDP by Klarna. The CRM data team work with App Developers and Backend Engineers together to manage the data record in the CDP. Partial works with marketing teams together to ensure that they can use the data in the CDP, to reach business goals. Da das CRM-Datenteam über Training and Experience in the Convention with sensitive customer data verfügt, kann es Data quality management and privacy management einrichten, um sicherzustellen, dass alle Teams mit den richtigen Daten arbeiten.
„Unsere Mission ist es, eine konsistente Datenansicht der Klarna-Verbraucher zu bieten, sodass wir CRM-Teams im gesamten Unternehmen in die Lage versetzen können, die richtigen Nutzer zur richtigen Zeit und über den richtigen Kanal zu erreichen — so können wir gemeinsam ein relevantes und personalisiertes Einkaufserlebnis für alle unsere Kunden schaffen“, sagte Gaia.
This configuration means that the engineering only must maintenance and update a single data pipeline. Marketingteams im gesamten Unternehmen, die an Kundenaktivierung, Konversion, Kundenabwanderung und mehr arbeiten, erhalten so einen 360-Grad-Überblick über die Kunden und sind weniger an technischen Ressourcen angewiesen.
„Der Hauptvorteil für unsere internen Kunden“, so Gaia, „ist die kürzere Markteinführungszeit, sodass wir uns nicht auf die Entwicklung verlassen müssen, um Zielgruppen oder berechnete Attribute zu erstellen. “
Activation by Personalization with mParticle
The facility of CDP architecture and organization structure on this way allows the Klarna team, personnel programs efficient and precise. In ihrer Präsentation hob das Team zwei wichtige Anwendungsfälle hervor, die von mParticle unterstützt werden:
- Erhöhung der Anzahl der Anmeldungen für die Klarna Card durch gezielte Ausrichtung Recht Kunden zur richtigen Zeit
- Förderung von Wiederholungen von Nachschubprodukten durch individuelle Personalisierung des Nachrichtenzeitpunkts
Enorme Klarna Card-Anmeldungen
The Klarna-Team used internal ML models in combination with mParticle, to identify the correct individual customers that can be used for Klarna Card-news in visier.
Wir nehmen an, ein treuer Klarna-Kunde nutzt die App häufig, hat aber noch keine Klarna-Karte. Das Team weiß, dass dank der Identitätsauflösung, die innerhalb von mParticle vorkommt. Unabhängig davon, wie, wann oder wo ein Kunde mit Klarna interagiert, ist jeder Kontaktpunkt miteinander verbunden und in mParticle zu einem einzigen Kundenprofil aufgelöst.
Additional attributes — including ML forecast, if a customer is suitable for the Klarna Card or not — are integrated in real-time in the mParticle customer profile.
„We know this information, weil das Profil [des Kunden] zusammen mit Verhaltensdaten, Einwilligungsinformationen und auch einigen prädiktiven Attributen in mParticle erstellt und gespeichert wird“, so Gaia.
Basierend auf all diesen Daten wird das Kundenprofil als guter Kandidat für eine Klarna Card-Promotion eingestuft.
Wie Gaia es ausdrückte, „say us this features, that [...] it currently is am best, him to recommend, you login for the Klarna-Card. This information are direct and in echtime to our CRM automation tools. “
This recommendation is sent in echtime to the CRM automation tool by Klarna, and a intelligent communication is triggered to bewerbe Klarna Card with this customer.
Förderung von Wiederholungskäufen von Nachschubprodukten
Ein weiteres strategisches Ziel für Klarna ist es, Wiederholungskäufe von Nachschubprodukten zu fördern. The team uses forecast models to determine the correct time for a engagement — until to individual level — to promote repeattions.
Hier ist ein Beispiel: Ein treuer Klarna-Kunde kauft in seinem Lieblings-Schönheitssalon ein. Der Artikel muss irgendwann wieder aufgefüllt werden — und Klarna muss es wissen wenn, sodass sie zur richtigen Zeit eine Erinnerung senden können.
Aber jeder Kunde und jeder Artikel ist anders.
mParticle kombiniert Echtzeitinformationen mit der Kaufhistorie des Kunden und ML-Prognosen aus dem Data Warehouse von Klarna. It considered the product itself, the personal use history of the customer and the general use of the products by all Klarna-customers.
„Es ist ein vielschichtiger Ansatz“, erklärte Satrajit, „und mit maschinellem Lernen haben wir hier eine Menge Genauigkeit erreicht. Wir haben festgestellt, dass die Käufe nach diesen Empfehlungen begonnen haben. “
Die Zusammenfassung all dieser Informationen in einem Kundenprofil hilft dabei, den genauesten Zeitrahmen für den Nachschub zu ermitteln dieser einzelne Kunde, sodass automatische Erinnerungsnachrichten genau zum richtigen Zeitpunkt ausgelöst und über den vom Kunden gewünschten Kommunikationskanal zugestellt werden können.
Die nächsten Schritte
Seit Klarna begann 2018 ihre Partnerschaft mit mParticle. You have their CDP program significantly developed and 2020 the personalization in application cases in echtime and 2021 data quality control. Im Laufe der Jahre haben sie mit Hilfe von mParticle eine robuste Personalisierungsmaschine gebaut — aber sie sind noch nicht fertig.
Zu den nächsten Schritten für Klarna gehören weitere Experimente, erklärte Gaia Del Mauro, CRM Product Manager by Klarna — especially the experiment with Cortex, the artificial intelligence (KI) engine of mParticle, as additional to the internal ML models of Klarna.
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