Lisa Leitner kennt die Haut ihrer Stammkundinnen besser als die meisten Ärzte. Sie weiß, wer im Winter mit Trockenheit kämpft. Wer vor dem Urlaub immer ein Peeling bucht. Wer alle sechs Wochen zur Microblading-Auffrischung kommt und wer das jedes Mal vergisst.

Was sie bis vor einem Jahr nicht wusste: wie sie dieses Wissen nutzen soll, ohne täglich selbst das Telefon in die Hand zu nehmen.

"Ich hab an einem Nachmittag 14 Kundinnen in den Stuhl gesetzt. Abends hätte ich noch 14 Mal anrufen sollen, um an den nächsten Termin zu erinnern. Das hat nie funktioniert."

Erinnerungen sind keine Kundenpflege

Lisa Leitner hat früher mit einem Terminsystem gearbeitet, das automatische SMS-Erinnerungen verschickt hat. Drei Tage vor dem Termin, immer gleich, immer derselbe Text.

Was ihr gefehlt hat, war nicht die Erinnerung. Es war die Empfehlung.

"Eine Kundin, die im Mai kommt, braucht vielleicht ein Peeling, weil der Urlaub naht. Eine Kundin, die im Jänner kommt, braucht vielleicht eine Intensivpflege, weil ihre Haut nach dem Winter gestresst ist. Das sind zwei verschiedene Gespräche. Und ein automatisches System führt beide gleich."

Als sie Superduperchat einführte, war die erste Frage an ihren Onboarder: Können wir individuelle Behandlungshistorien mit saisonalen Empfehlungen verknüpfen?

Die Antwort war ja. Aber es brauchte etwas Vorbereitung.

Das Empfehlungssystem

Lisa hat drei Monate gebraucht, um ihre Stammkundinnen in Behandlungsprofile zu gliedern. Wer kommt wie oft? Welche Behandlungen hat sie in den letzten zwölf Monaten gemacht? Welche Hauttypen? Welche bekannten Unverträglichkeiten?

Aus diesen Profilen hat sie gemeinsam mit dem SDC-Team sechs saisonale Empfehlungsszenarien entwickelt. Vor dem Sommer: Sonnenschutz-Behandlung und Peeling. Im Herbst: Regeneration nach UV-Stress. Im Winter: Intensivpflege und Lippenbehandlung. Vor Weihnachten: Verwöhnpakete für Geschenkkäufe.

Jede Empfehlung wird als persönliche WhatsApp-Nachricht verschickt. Mit dem Namen der Kundin, einem kurzen Satz warum diese Behandlung gerade jetzt Sinn macht, und einem direkten Buchungslink.

"Ich schreib das nicht für jede Kundin neu. Ich hab sechs Templates. Aber jede Kundin bekommt nur das, was zu ihrer Behandlungshistorie passt."

Die Buchungsrate auf diese personalisierten Empfehlungen liegt bei 58%. Auf allgemeine Erinnerungen lag sie früher bei rund 14%.

Was Lisa überrascht hat

Was sie nicht erwartet hat: Stammkundinnen, die früher viermal im Jahr kamen, kommen jetzt öfter. Nicht weil Lisa sie drängt. Sondern weil sie merken, dass jemand an sie denkt.

"Eine Kundin hat mir letztens gesagt: 'Du weißt besser als ich selbst, was meine Haut gerade braucht.' Das ist das größte Kompliment, das ich bekommen kann."

Ergebnisse nach 8 Monaten:

Buchungsrate auf personalisierte Empfehlungen: 58%

Buchungsrate auf allgemeine Erinnerungen vorher: 14%

Durchschnittliche Besuchsfrequenz Stammkundinnen: von 4,1 auf 5,6 Besuche pro Jahr

Anteil Behandlungen die aktiv empfohlen wurden: 34% aller Buchungen

"Ich mach keine Werbung. Ich führ Gespräche. Nur dass das System einen Teil davon für mich führt."