Wie Du Daten zu deinem Vorteil machen kannst Teil 1 von 3 (Teil 2)

Warum überhaupt datengetriebenes Marketing?

Marketing hat sich in den letzten Jahrzehnten drastisch verändert. Bewährte Strategien, die selbst vor 10 Jahren funktioniert haben, genügen jetzt nicht mehr. Mit einer Ausnahme: der Kunde ist König. Der Erfolg einer Marketingkampagne richtet sich danach, wie genau man dem Kunden “zuhört”.

Die alte Definition von Marketing lautet in etwa so:
“… Aktivität, die eine Reihe von Institutionen und Prozessen für die Schaffung, Kommunikation, Bereitstellung und Austausch von wertvollen Angeboten für Gäste, Kunden, Partner und die Gesellschaft ….”
So schön das sich auch anhört, das funktioniert heute nicht mehr. Man kann die Vorteile und den Wert des Produkts über das ganze Internet laut hinausposaunen, Kunden nehmen einem sowas einfach nicht mehr so einfach ab.

Die aktuellere Definition von Marketing lautet in etwa so:
“Marketing ist eine strategische Disziplin, die nah aneinander integrierte Technologien benutzt, um sich mit potentiellen und existierenden Kunden zu verbinden und durch besseres Verständnis über Wünsche, Bedürfnisse und Verhalten die Conversion eines Produkts oder Services voranzutreiben und dabei sinnvolle Antworten zu liefern.”

Marketingorientierte Firmen durchlaufen einen digitalen Wandel und integrieren immer mehr wissenschaftliche und technische, datengetriebene Strategien. Fachleute beschäftigen sich mit Quantifizierung, Ausführung, Messung und Erweiterung von Wachstumsstrategien basierend auf kundenorientierten Vorgehensweisen und datengetriebenen Entscheidungen.
Ein CMO oder VP of Marketing hat das Shotgun Modell (möglichst viel Geld ausgeben um eine Nachricht zu vermitteln) zur Seite gelegt, da nur einen Bruchteil der Impressionen zu einer Conversion führt. Das neue Modell beinhaltet technische Innovation in Kombination mit gezielten Ausgaben und Fokus auf maximale Präzision und Wachstum.

Damit Unternehmen in einer kompetitiven Branche erfolgreich sein können, muss man datengetriebenes Marketing implementieren, denn die Chancen stehen hoch, dass Dein Konkurrent es ebenfalls macht.

Wie viel und wie oft misst Du?

Jetzt, da die Kundennachfrage sie in die richtige Richtung drängt stehen viele Unternehmen erst am Anfang ihrer digitalen Transformation. Kunden und Wettbewerb erfordern stark optimierte und personalisierte Wege, aber Prozesse und sogar Geschäftsphilosophien müssen jetzt auch aufholen. Die meisten Bereiche mit strategischer Bedeutung sind noch immer nicht gut genug miteinander verbunden um sinnvolle, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Umfragen zeigen, dass 91 Prozent der führenden Marketer glauben, dass erfolgreiche Marken Kundendaten als Basis für Marketingentscheidungen nutzen, doch 39 Prozent geben an, dass ihr eigenes Unternehmen die Daten dafür zu selten erhebt.
51 Prozent gaben an, dass das fehlende Messen und Teilen von Daten innerhalb des Unternehmens die effektive Messung des ROI behindert.
39 Prozent gaben an, dass sie aus ihren gemessenen Daten keinen sinnvolle Schlussfolgerung erhalten können.

Wir alle haben Daten in irgendeiner Form und bestimmt in großem Umfang, aber die zunehmende Größe und Vielfalt der Quellen erschweren die Analyse und einfache Schlussfolgerungen abzuleiten wird immer härter. Marketer glauben immer noch, dass Daten nicht vollständig für Automatisierung, Prozesse und Entscheidungen verwendet werden und es Luft nach oben gibt. Das Ergebnis sind Entscheidungen, die auf Emotionen und Bauchgefühl basieren. Auch erfahrene Marketer haben große Schwierigkeiten, die Customer Journey zu verstehen und welche Schritte was, wie beeinflusst.

Dafür gibt es zwei Gründe:
Selbst große Datenmengen stellen keine sinnvollen Verbindungen zu den gewünschten Daten her, selbst wenn man viele Variablen wie Kosten, Wahrscheinlichkeit oder Umsatz beachtet. Die schiere Menge der gesammelten Daten passt einfach nicht mehr zu den alten „Excel“-Modellen. Einblicke basieren auf viel größeren Datensätzen und um komplexere Muster zu entdecken, braucht man Visualisierung, Validierung und Prozessintegration. Jedes Unternehmen kann von der Transparenz zielorientierter Metriken profitieren. Diese Metriken müssen eine sehr aussagekräftige, standardisierte Verknüpfung mit den Marketing- und Verkaufsprozess haben.

Die Lösung ist simpel, aber nicht leicht: Datenanalyse basierend auf den Anforderungen der Geschäftsziele in jeden einzelnen organisatorischen Prozess so integrieren, so dass Insights automatisch Aktionen auslösen, die zu Verbesserungen führen. Der neue, verfeinerte Zweck von Datengestütztem Marketing soll es Unternehmen ermöglichen, sich auf jeden einzelnen Schritt der Customer Journey durch aussagekräftige Conversions, sorgfältig gemessene Interaktionen und rechtzeitiges, strategisches Eingreifen zu konzentrieren.

Herausforderungen für Marketer

Hast Du jemals den Satz “Unser CFO ist sehr datenorientiert” gehört? Bestimmt nicht. Für Leute im Finanzsektor ist das nämlich selbstverständlich. Zahlen und Daten sind praktisch die einzige Basis für Finanzentscheidungen. Diese Unternehmen würden nicht einen Monat überleben, wenn keiner der Finanzreports auf Key Performance Indicator (KPI) mit höchster Präzision auf den Daten basieren würde. Diese Herangehensweise schwappt jetzt ins Marketing über.

Marketer und Geschäftsleute sind sehr strategisch geworden und fokussieren sich aufs Wachstum. Das so ziemlich größte Ziel ist die Aufrechterhaltung des Wachstums. Dabei verlässt man sich auf raffinierte, anspruchsvolle Technologien und ein Team von Daten-Liebhabern um die Bedürfnisse der Kunden und somit Wachstumsfaktoren zu verstehen. Meist bleibt aufgrund der Ungeduld der Marketer weniger als ein Jahr um sehr fordernde Ziele zu erreichen.

  • Die Herausforderung der Prozesse:
    Jede Aktivität muss nah an der Umsatzgenerierung gebunden sein. Außerdem muss es ein spezifisches Modell geben, was Trends und Lows anhand dieser Aktivitäten versucht zu erklären.
  • Die Herausforderung des Budgets:
    Die Frage nach dem Marketingbudget kann sehr politisch werden. Budgets werden mit der Zeit besser verteilt da man verstehen kann, welcher Channel welche Rolle spielt. Es ist dann die Aufgabe des CMO, nur Budget und Ausgaben, die auch eine echte Auswirkung haben, zu rechtfertigen.
  • Die Herausforderung der Customer Journey:
    Das Verstehen der Customer Journey ist ein echter Leitfaden, er ist aber auch sehr komplex. Jeder Kunde hat einen anderen Weg, deswegen sind die Daten sehr unterschiedlich. Clevere Modelle können nicht nur Strukturen, Trends und Muster erkennen, sondern bewerten diese auch noch.
  • Die Herausforderung von zentralisierten Kundendaten:
    Das Zeitalter von isolierten, geteilten und nicht integrierten Systemen ist abgelaufen. Unternehmen brauchen jetzt ein ganzes Bild von Kundeninteraktionen, sowohl on als auch offline so wie Systeme wie CRM, ERP, WCM und mehr.
  • Die Herausforderung von ROI und ROI-Optimierung:
    Big-Data hat etlichen technologische Verwirrung gebracht sowie einige spezifische Antworten auf die grundlegendsten Fragen wie: „Wie optimiere ich den ROI kontinuierlich?“
  • Die Herausforderung von Omni-Channel:
    Die wachsende Anzahl von Kanälen leitet den Umzug zu einer datenzentrierten Philosophie. Omni-Channel sein bedeutet, die vollständige 360-Grad-Ansicht der Kundendaten in integrierte Systeme und einheitliche Prozesse zu haben. Im Wesentlichen ist Omni-Channel eine Lösung die eine datengetriebene Marketingphilosophie erfordert .
  • Die Herausforderung des Echtzeit-Marketings:
    Individuell bearbeitete, Echtzeit-Kundenkommunikation ist immer noch ein Goldstandard. Für bleibenden Erfolg muss das gesamte Unternehmen reifen, nicht nur mit Technologie sondern ebenso mit Content und Prozessen.

Im Netz gibt es unzählige Tools, die versprechen jede dieser Herausforderungen zu lösen, aber Marketer und Geschäftsleute brauchen ein recht gutes Verständnis über die Technik um das am besten geeignetste Tool auszuwählen und dem Unternehmen am meisten weiterhilft.

Das Ziel dieses Dreiteilers ist es, einen Einblick in die Komponenten, technologischen Prinzipien von Datengetriebenenem Marketing zu verschaffen. Mit Beispielen gehen wir die praktische Anwendung von Technologien durch und machen aus Schlagwörtern wie Big Data und Customer Journey einen klaren Überblick auf Probleme und Lösungen.

Basics von Datangetriebenes Marketing und Customer Journey

Gute Nachricht: Datengetriebenes Marketing kann man in mehrere kleine, simple Teile aufteilen, die einfach zu verstehen und verbinden sind. Es ist aber kritisch, das Verständnis nicht nur beim bestehenden Marketing Funnel Modell zu lassen.

Am Anfang sind Goals (Ziele), Contacts (Kontakte), Engagements (Interaktionen), Data (Daten) und Insights (Erkenntnisse) die wichtigsten Konzepte.

Hier ist ein vereinfachtes Modell, das zeigt wie diese Konzepte miteinander interagieren. Angefangen bei Aufbau von Engagements mit UX und weiterleiten zu definierten Ergebnissen. Nachdem die Daten getrackt wurden, kann man Insights in positive und negative Muster einteilen. Diese Insights führen zu Optimierungen oder noch besser wiederholbare Optimierungen, welche zu einem Prozess werden.

Die großen Komponenten dieses Prozesses sind:

1. Ziele oder gewünschte Ergebnisse:
Diese sind klar definiert und decken zwei Perspektiven ab:
a. Definition des Erfolgs: „Wie viele Kunden hatten Conversions und Was hat sie dazu gebracht? “ – eine wichtige Frage. Aber die nächste Frage sollte lauten: „Conversion in was?“ Unternehmen haben möglicherweise mehrere Ziele, die von verschiedenen Abteilungen verfolgt werden einschließlich Klicks, Testfahrten, Testversionen oder Käufe. Es ist die Voraussetzung eines datengesteuerten Vermarkters,  Definitionen von Erfolg zu verschieben von kurzfristigen Metriken (ein Klick) zu langfristigen Metriken wie Customer Lifetime Value (CLTV).
b. Zu beeinflussende und zu verbessernde Metriken: Ein klar definierter Ziel- und Aktionsplan ist ein guter Weg, um KPIs zu strukturieren und zu zentralisieren, Erfolg zu messen und zu verifizieren.

2. Engagements / Interaktionen:
Diese repräsentieren verschiedene Schritte in der Customer Journey über mehrere Kanäle. Diese können online oder offline sein, sowohl in der digitalen als auch in der physischen Welt. Jeder hat eine Reihe von Engagements, die seine oder ihre Erfahrung definieren. Eine Erfahrung hat mehrere Ebenen, einschließlich der Inhalte, die der Kunde sieht, wie die Inhalte aussehen und welche Interaktionen er eingeht. Für die Meisten ist dieser Weg linear, für andere ist diese Erfahrungskette sehr lang, voll mit verschiedenen Engagements.

3. Kontakte:
Kontakte sind eine Kombination aller anonymen oder nicht anonymen Kunden / Interessenten, die mit Dir interagieren. Sie tragen eine Reihe von demografischen und Verhaltensmerkmalen mit sich, die in Kontext gesetzt werden können, um Entscheidungen über neue Interaktionen zu treffen und / oder neue Wege zu finden, um Kunden und deren Interessen zu verstehen.

4. Erkenntnisse / Insights:
Daten sind nur so gut wie die Erkenntnisse die man daraus ableitet. Es geht darum, Daten aufzuteilen und Muster in den Daten zu finden. Mit dem relativ neuen Boom in der Big-Data-Technologie gehen wir durch eine technologische Disruption. Aber hinter dem Schlagwort von Disruption steckt ein einfaches Problem, das für Marketer zu lösen ist: wie stellt man es eine klare Schnittstelle bereit, um aussagekräftige Schlussfolgerungen abzuleiten?. Um von Daten zu Insights zu gelangen, muss man die richtigen Daten haben, das richtige Problem definieren und die richtige Technologie dahinter benutzen.

5. Prozess:
Insights sind nur dann nützlich, wenn sie klar und deutlich mit Prozessen oder Automatisierung verbunden sind. Der Punkt von datengetriebenen Marketings ist es, dass Daten verborgene Juwelen enthüllen, die von selbst Aktionen vorantreiben. Deshalb müssen Analysesysteme ein untrennbarer Bestandteil des Prozesses sein. Zusammen können diese Systeme Aktionen bestimmen, den Weg zu Aktionen steuern und Wirkung danach verfolgen. Die Rolle des datengesteuerten Marketings besteht darin, diese Insights zu suchen und darauf zu reagieren, durch Automatisierung oder durch einen Prozess.

Wenn man Dinge in solch einem Kreislauf sieht, bekommt man ein System, welches sich selbst ständig datengetrieben verbessert, indem Du anfangs mithilfe von Daten priorisierst, ausführst, misst, automatisierst und repriorisierst.

Der Prozess auf der linken Seite ist das reine Funnel Modell. Der Prozess auf der rechten Seite ist ein ganz anderes, datengetriebenes Modell welches Antworten auf die wichtigsten Fragen liefert:

  • Wie wächst mein Unternehmen?
  • Wie optimiere ich die Customer Journey?
  • Wer ist mein Kunde?
  • Wie optimiere ich Prozesse?

In Teil 2 zeigen wir dann, wie traditionelles Marketing versucht diese Fragen zu beantworten und wie datengetriebenes Marketing diese Antworten hinterfragt. Stay tuned. Abonniere unseren Newsletter oder abonnieren den Blog (rechts aussen weiter oben)

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