Daten als Erfolgsfaktor
Wer heute mit seinen Marketingmaßnahmen Erfolge erzielen will, braucht dazu vor allem eins: Daten. So sind Daten längst zur wichtigsten Ressource der Informationsgesellschaft geworden. Sie helfen Unternehmen bei der Analyse von Zielgruppen oder unterstützen sie bei der Entscheidungsfindung über neue Produkte und ihre Vermarktung. Datengestütztes Marketing ist hier also das Stichwort, an dem für Unternehmen wohl kaum noch ein Weg vorbeiführt. Doch was ist das genau und wie funktioniert datengestütztes Marketing? Das verraten wir Ihnen in diesem Blogartikel.
Was versteht man unter datengestütztem Marketing?
Beim datengestützten Marketing (englisch: Data-driven Marketing) handelt es sich um einen ganzheitlichen, technologiebasierten Marketingansatz. Hierbei geht es darum, große Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen, um sämtliche Marketing- und Kommunikationsmaßnahmen zielgerichteter, personalisierter und somit erfolgreicher zu gestalten. Die Marketing-Strategie basiert dabei auf einer fundierten Datenanalyse, die es ermöglicht das Verhalten und die Interessen der User besser zu verstehen.
Es werden beim Data-Driven Marketing also aus Daten Erkenntnisse gewonnen werden, mit denen Marketingaktionen besser an die Bedürfnisse und Wünsche der Kundschaft angepasst werden können. Dazu werden Daten der Kunden:innen an sämtlichen Touchpoints der Customer-Journey (z. B. Website, Onlineshop, Social Media) gezielt gesammelt, um daraus strategisch Maßnahmen abzuleiten und diese zu optimieren. So erreichen Unternehmen potenzielle Käufer:innen mit relevantem Messaging zur richtigen Zeit an jedem Punkt der Customer Journey und gestalten das Erlebnis für sie ganz individuell. Eine Herausforderung beim datengestützten Marketing besteht darin, die vielen Kundeninformationen, die online und offline gesammelt werden, zu verknüpfen.
Welche Vorteile bietet datengestütztes Marketing?
Wer seine Zielgruppe und ihre Wünsche gut kennt, kann auf ihre Bedürfnisse besser eingehen. Darum hat datengestützten Marketing höhere Erfolgschancen als Marketing-Kampagnen, die ausschließlich auf dem Bauchgefühl des Marketingteams beruhen. Weil sie die spezifische Zielgruppe mit relevanten Informationen direkt und persönlich ansprechen, erzielen datenbasierte Maßnahmen eine größere Reichweite und mehr Umsatz als Kampagnen, denen eine fundierte Datengrundlage fehlt. Zugleich reduzieren so Unternehmen Streuverluste und setzen so ihr Marketing-Budget effektiver ein.
Datenbasiertes Marketing kann also helfen, eine Reihe von Zwecken zu erfüllen:
1. Kunden:innen besser erreichen:
- Potenzielle Kundschaft an allen Touchpoints der Customer Journey verstehen
- Kommunikation an allen Touchpoints personalisieren
- Content bieten, der relevant für die Nutzenden ist
- Gezielte Themenplanung im Content-Marketing
- Kundenservice, -zufriedenheit und -bindung erhöhen
- Marke stärken und Branding optimieren
2. Effizienz erhöhen:
- Ergebnisse von Kampagnen genau messen
- Return on Investment (ROI) von Kampagnen messbar steigern
- Kosteneinsparungen durch gezielte Nutzung des Marketingbudgets
3. Performance steigern:
- Erfolg von Marketingmaßnahmen signifikant steigern
- Kaufentscheidungen durch individuelle Angebote generieren
- Bestimmte Ereignisse vorhersagen (Predictive Analytics)
Für welche Anwendungsfelder ist datengestütztes Marketing relevant?
Data-Driven Marketing bietet Nutzen für verschiedene Anwendungsbereiche. So lässt sich beispielsweise anhand von Heatmaps oder Bildschirmaufnahmen untersuchen, wie Nutzende auf der Webseite navigieren. Dadurch lassen sich Funktionalitätsprobleme – etwa der Bedienung der mobilen Version oder Layoutfehler – schnell identifizieren und beheben. Damit können Ursachen aufgedeckt werden, warum Besuchende die Interseite ohne Interaktion verlassen.
Außerdem liefert die fundierte Datenanalyse Hinweise zur Optimierung von Landingpages. So lassen sich auch A/B-Tests durchführen, um zu testen, welche Anordnungen oder Formulierungen die Zielgruppe besser ansprechen. Die Verbesserung der Seiteninhalte kann so auch für eine Steigerung der Conversionrate sorgen.
Im Rahmen von Predictive Analytics können Sie zudem den Verlauf Ihrer Kampagnen vorhersagen. Simulationsmodelle verhelfen Ihnen zum Beispiel auf Basis von Kaufwahrscheinlichkeiten und Umsatzpotenzialen zu einer effizienteren Planung und effektiveren Zielgruppenansprache. Außerdem können Sie frühzeitig Strategien Ihrer Konkurrenz erkennen und deren Handlungsmaßnahmen prognostizieren.
Insgesamt bietet datengestütztes Marketing vielfältige Möglichkeiten und hilft dabei Entscheidungen bei der Kampagnenplanung besser zu treffen. So lassen sich Marketingaktionen genau an die spezifischen Bedürfnisse der User ausrichten, um so die größtmögliche Reichweite zu erzielen.
Wie wird datengestütztes Marketing betrieben?
Im Wesentlichen erfolgt datengestütztes Marketing in vier aufeinander aufbauenden Schritten. Diese dienen dazu, großen Datenmengen so weit zu erfassen und zu analysieren, dass Sie am Ende eine umsetzbare Marketingstrategie für Ihr Unternehmen daraus entwickeln können. Die Marketingstrategie integriert dabei alle wichtigen Kanäle – Paid Media, Corporate Media und Earned Media.
Data Sourcing: Welche Daten sollen gesammelt werden?
Das Sammeln von Daten ist das Herzstück des Data-Driven Marketings. So stellt sich zu Beginn die zentrale Frage: Welche Datenquellen sind relevant?
Die möglichen Datenquellen sind heutzutage zahlreich und die Datenmengen riesig. Es kommen immer wieder neue Touchpoints hinzu: Online und Offline. Grundsätzlich können Sie die Daten zunächst in 1st Party, 2nd Party und 3rd Party Daten unterteilen.
1st Party: Daten, die das Unternehmen selbst erhebt (z.B. E-Mail-Adressen der Nutzenden, Web-Browsing-Verhalten und die Navigation auf der Website)
2nd Party: Daten vom Unternehmen, die von einem anderen Anbieter bezogen werden (z.B. von Google Analytics oder die Search Console)
3rd Party: Gesammelte Daten von externe Datenanbietern (z.B. Such-Trends, Saisonalitäten, Nutzerbedürfnisse)
Wir empfehlen zunächst mit naheliegenden und bereits verfügbaren Daten zu starten und nach ersten Erkenntnissen weitere externe Daten zu integrieren.
Welche Datenquellen für Sie relevant sind, hängt zudem besonders von Ihrem Unternehmen, Ihrer Kundschaft und vor allem den Zielen Ihrer Marketingmaßnahmen. Personenbezogene Daten sind beispielsweise insbesondere bei direktem Kontakt mit Kunden:innen wichtig. Im E-Commerce sollten Sie Ihre Vertriebs- und Verkaufszahlen, die sich zum Beispiel aus der Warenkorbgröße und Kauffrequenz ergeben, sowie produktbezogene Daten (Preise, Größen) beachten. Aber auch anhand Daten der Konkurrenz können Sie die Marktperformance besser bewerten.
Data Preparation & Governance: Wie können die Daten nutzbar gemacht werden?
In den besten Fällen erhält man Daten, die man direkt für Analysen nutzen kann. Häufig muss man die Daten allerdings zunächst in eine verwertbare Struktur bringen. Dazu gehört es die Daten zu bereinigen oder anzureichern. Für einen höheren Erkenntnisgewinn kann es auch hilfreich sein, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, um beispielsweise Zusammenhänge zwischen verschiedenen Kennzahlen sichtbar zu machen.
Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen zunächst extrahiert, zentralisiert und dann in ein einheitliches Format zusammengebracht, um sie anschließend sinnvoll zu klassifizieren. Für das datengestützte Marketing bieten sich hierfür verschiedene Tools an, die miteinander interagieren und übersichtliche Dashboards bereitstellen.
Data Analytics: Mit welchen Methoden lassen sich die Daten analysieren?
Sind die Daten vorhanden und nutzbar, dann stellt sich als nächstes die Frage nach der Verwendung der Daten. Denn erst die Datenanalyse ermöglicht es, aus großen Datenmengen die relevanten Informationen herauszufiltern und daraus umsetzbare Erkenntnisse und Handlungen abzuleiten.
Big Data Analytics ist hier das Zauberwort. Das Vorgehen hat sich im im Bereich Business-Intelligence entwickelt, um beispielsweise Unternehmensabläufe zu optimieren. Aber auch hierbei ist die Liste der möglichen Methoden und Tools sehr lang.
So sind zum Beispiel klassische (deskriptive) Analysen wie zum Beispiel eine Customer Lifetime Value Berechnung, Attribution Models oder einfache Segmentierung von Zielgruppen denkbar. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wie beispielsweise im Data Mining erlaubt es hingegen, auch unbekannte Muster zu erkennen und Vorhersagen zur Performance von Marketingmaßnahmen zu treffen.
Weitere mögliche Anwendungen:
- Treiber- und Barrieren-Analyse: Analyse der Treiber und Barrieren entlang des Entscheidungs- und Kaufprozesses
- Kampagnen-Optimierung: Steuerung von laufenden Kampagnen auf Grundlage von direkt verfügbaren Kampagnen-Daten
- Dashboards: übersichtliche und dynamische Darstellung der wichtigsten Kennzahlen.
- Consumer Insights: Analyse von Zielgruppen-Daten (Intentionen, Zufriedenheit etc.)
- Attributions-Modellierung: Identifikation der Einflussfaktoren (Marketing-Aktivitäten, Wettbewerbsmaßnahmen etc.) und ihres Wertbeitrags für die Zielerreichung (Leads, Umsatz, Absatz etc.)
- Customer Value Models: Modellrechnung zur Bestimmung des Kundenwerts
- Prognose-Modelle: Simulation von möglichen Kampagnen-Verläufen oder der Wirkungsweise einzelner Kanäle auf Basis von Datenmodellen
Data driven Decision Making: Welche Strategien lassen sich aus den Erkenntnissen ableiten?
Anhand der gewonnenen Kennzahlen und Erkenntnissen kann dann eine integrierte Marketingstrategie entwickelt werden. Die Strategie sollte dabei ganzheitlich gedacht werden und verschiedene digitale und analoge Kanäle berücksichtigen. So können Erkenntnisse beispielsweise sowohl für SEO als auch für Aktionen beim E-Mail-Marketing genutzt werden.
Die Ergebnisse zeigen zum Beispiel, auf welchen Kanälen Sie welche Produkte bewerben sollten. Herausgefilterte Trends können auch für den Redaktionsplan und den Website-Content verwendet werden. Die Consumer Insights liefern zudem Hinweise auf spezifische Präferenzen bei der Kundenansprache, die bei personalisierten E-Mail-Kampagnen genutzt werden können.
Zum Schluss ist es wichtig, auch hier wieder die Performance der neuen Kampagnen zu messen und die neuen Daten zu sammeln. Von der Webanalyse über Social Media Monitoring bis hin zur Auswertung Ihrer Klickzahlen oder Umsatzzahlen: Anhand Ihrer vorher festgelegten Kennzahlen können Sie kontrollieren, ob Sie die richtigen Entscheidungen getroffen haben oder ob noch Optimierungsbedarf besteht.
Welche Trends lassen sich für datengestütztes Marketing absehen?
Die Technologien, die beim Data-driven Marketing genutzt werden, werden immer intelligenter und weitreichender, sodass die Entwicklung noch lange nicht am Ende ist.
So zeichnen sich verschiedene Trends für das datengestützte Marketing:
KI im Marketing
Zunächst ist der verstärkte Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zu beobachten. Für das Marketing ist der Teilbereich Machine Learning (ML) besonders interessant. Dank maschinellem Lernen können nämlich einfach Muster in großen Datensätzen erkannt, Kategorien gebildet und Segmentierungen vorgenommen, wie es dem Menschen allein oft nicht möglich ist.
Maschinelles Lernen ermöglicht es so, beispielsweise Verhaltensmuster zu finden, die einen höheren Customer Lifetime Value (CLTV) anzeigen. Zudem kann man mit Machine Learning akkurate Segmentierungen vornehmen sowie präzise Prognosen zum Kaufverhalten und zu den Bedürfnissen der Kunden errechnen.
Aber auch Methoden des Teilbereichs Text Mining werden immer weiterentwickelt. Dazu zählt beispielsweise auch die Sentimentanalyse. Diese dient dazu, die Stimmungslage der Kundschaft systematisch auszuwerten und unterstützt dabei, Maßnahmen für den Kundenservice abzuleiten.
Qualität vor Quantität
Außerdem liegt immer mehr der Fokus auf der Datenqualität. Big Data ist zwar aktuell das Buzzword im Data Driven Marketing, jedoch heißt dies nicht zwangsläufig dass mehr Daten immer mehr Erkenntnisse generieren. Vielmehr kommt es auf die Qualität der gesammelten Daten an: Aus Big Data muss daher Smart Data werden. Denn nur durch smarte Daten können Kunden:innen vom richtigen Angebot über den richtigen Kanal zur richtigen Zeit profitieren.
Ziel ist es folglich, die Datenquellen genau zu prüfen und die relevanten Daten effektiver zu identifizieren. So tragen vor allem Vollständigkeit, Aktualität und Präzision der Daten zum Erfolg bei. Schlechte gepflegte Kundendaten dagegen bieten nicht nur weniger Potenzial für datengestützte Marketing, sondern sind auch teuer und schlecht für das Geschäft. So kann es zu erhöhtem Porto- und Werbeausgaben aufgrund falscher oder doppelter Adressen kommen und folglich schlechtem Kundenservice.
Post-Cookie-Ära
Cookies werden auf Websites häufig zum Sammeln und Analysieren von Daten von Besuchenden genutzt. Durch strengere Datenschutzrichtlinien und Veränderungen in den Webbrowsern werden vor allem Third-Party-Cookies blockiert.
Was bedeutet das für das datengestützte Marketing? Unternehmen müssen komplett neu denken und ihre selbst generierten Daten sowie die von Partnern vermehrt nutzen. Jetzt sind vor allem Cookieless Tracking und neue Methoden gefragt. Eine Möglichkeit, Werbung ohne die Verwendung von Cookies an passende Zielgruppen auszuspielen, ist das semantische Targeting. Damit können Website-Betreibende Anzeigen mithilfe von zuvor festgelegten Keywords gezielt in einem werberelevanten Umfeld schalten.
UNSER FAZIT
Data-Driven-Marketing ist eine vielversprechende Methode, um Zielgruppen sowie die einzelnen Stationen vom ersten Kontaktpunkt bis zur Konversion nachzuvollziehen und daraufhin Ihre Kommunikations- und Marketingmaßnahmen an den verschiedenen Touchpoints optimal anzupassen. So können Sie Ihre Werbung immer zielgerichteter und persönlicher gestalten.
Damit kann jedes Unternehmen von datengestützten Marketing profitieren und das eigene Werbebudget besser einsetzen. Durch stetige Weiterentwicklung und neue Methoden kann Data-driven Marketing insbesondere zur effektiven Planung von Werbemaßnahmen genutzt werden und wird Unternehmen in Zukunft vollkommen neue Möglichkeiten.
Kontaktieren Sie uns gerne, wenn Sie erfahren möchten, welche Vorteile Daten für Ihre individuellen Marketing-Aktivitäten bringen können.
