Darum gehört Data-Driven Marketing die Zukunft

Warum ist Data-Driven Marketing ein so wichtiges Thema geworden?  Wie oft triffst Du Entscheidungen aus dem Bauch heraus? Entgegen aller Vernunft spielt selbst in kritischen Situationen vorhandenes Wissen regelmäßig keine große Rolle. Vor allem bei Managern ist das eigene Ego häufig der Grund für Fehlentscheidungen. 

Moderne Marketing Manager verlassen sich immer seltener auf ihr Gefühl. Stattdessen generieren sie Wissen aus einem Rohstoff, der im Überfluss vorhanden ist: Daten. 

Tools wie Google BigQuery oder Amazon Redshift machen es einem leicht, mehrere Terabyte an Daten zusammenzuführen und zu analysieren. Worauf wartest Du also noch?

marketing-entscheidungen-statistik

Im digitalen Zeitalter hinterlassen potenzielle Kunden über all Spuren. Wer sich das zunutze macht und daraus einen Wissensvorsprung erklimmt, lässt Mitbewerber hinter sich. Das prominenteste Beispiel ist zweifelsohne Amazon.

Doch auch Entscheider aus dem B2B-Umfeld erkennen mittlerweile, welches Potenzial in Data-Driven Marketing schlummert. Anders als im E-Commerce liegen die Datenschätze hier jedoch oft etwas versteckt und dezentral. Deshalb scheitern entsprechende Initiativen regelmäßig an Unwissen und Ängsten.

Wie funktioniert Data-Driven Marketing?

In Daten stecken viele Informationen, die man auf den ersten Blick gar nicht erkennt. Für datengetriebenes Marketing betrachtet man vor allem Transaktionsdaten aus der Vergangenheit. Mit Hilfe von Data Science lassen sich auf deren Basis oft neue Erkenntnisse gewinnen. Zum Beispiel über die Existenz bislang unentdeckter Zielgruppen. Antrainierte KI-Modelle können dazu genutzt werden, den Wert eines Kunden genauer zu prognostizieren und seine nächste Transaktion hervorzusehen.

Was bringt Data-Driven Marketing?

Data-Driven Marketing hilft, bessere Entscheidungen zu treffen. Im B2B-Marketing sollen auf diese Weise

    • mehr Leads generiert,
    • die Nachfrage erhöht,
    • der Umsatz maximiert sowie 
    • die Kundenbindung vergrößert werden.

Im B2C-Handel beschränkt sich Data-Driven Marketing meistens auf Umsatzmaximierung und Kundenbindung. Man spricht hier auch vom Data-Driven Commerce.

Infografik zu Daten im Marketing

Quelle: PwC

Die Entwicklung von Data-Driven Marketing

Marketingabteilungen nutzen seit jeher Daten, um den Erfolg von Kampagnen zu bewerten. Wenn ein Plakat auf der Litfaßsäule den Absatz einer Zahnpasta spürbar angekurbelt hat, wusste man: Das Plakat performt. Zumindest glaubte man es zu wissen, denn tatsächlich wird ein Kauf von viel mehr Faktoren beeinflusst, als von der Gestaltung eines Werbemittels.

Mit dem Computerzeitalter in den 50er-Jahren begann auch das Zeitalter von Analyse-Lösungen – im Fachjargon ist die Rede von Business Intelligence. Für Marketing und Sales waren Erfolgsmessungen jedoch nach wie vor mit viel Aufwand verbunden, weil Daten zunächst händisch erfasst werden mussten.

Der Durchbruch für Data-Driven Marketing gelang erst mit dem Siegeszug der digitalen Medien und der Möglichkeit, große Datenmengen (Big Data) zusammenführen zu können. Erstmals war eine detaillierte Erfolgsmessung nahezu in Echtzeit möglich. Damit öffneten sich viele neue Möglichkeiten.

Die Zukunft von Data-Driven Marketing

Mit Hilfe KI-gestützter Systeme ist viel mehr möglich, als bloß historische Daten aufzubereiten und zu visualisieren. Sie hilft bei der Suche nach versteckten Mustern und Zusammenhängen. Daraus lassen sich Eintrittswahrscheinlichkeiten berechnen. Kauf eine Buyer Persona A ein Produkt B? Rechnet sich eine Kampagne bei der zu erwartenden Konversionsrate? 

marketing-analytics

Hemmnisse

Mit Data-Driven Marketing können sich Unternehmen von Wettbewerbern absetzen. Warum ergreifen sie dann nicht ihre Chance? Häufigstes Hemmnis ist eine unzureichende Datenqualität. Oft sind Datensätze unvollständig oder nicht mehr auf dem neuestens Stand.

Ein anderes großes Hemmnis sind Bedenken in Bezug auf den Datenschutz, denn relevante Daten sind sehr oft personenbezogen und unterliegen folglich der DSGVO. Haben betroffene Personen jemals einer Nutzung zu Marketingzwecken zugestimmt?

Vor allem große Unternehmen mit dezentraler Struktur und generisch gewachsener IT stehen nicht selten vor einer weiteren Herausforderung: Kundendaten sind an verschiedenen Standorten gespeichert und müssen zunächst zusammengeführt werden. 

Hindernisse für Datengetriebenes Marketing

Intent Data

Naturgemäß wissen B2B Marketer eher wenig über Nichtkunden. Deshalb ist datengetriebene Leadgenerierung relativ schwierig und in der Praxis noch nicht besonders groß verbreitet. Was fehlt ist sogenannte Intent Data, also Daten zur Intention einzelner User.

Das Problem: Zwar hinterlassen B2B-Kunden reichlich Daten, welche auf ihre Kaufabsicht hindeuten. Zugriff hat jedoch nur auf die eigenen Kanäle (Website, Social Media und E-Mail). Dabei konsumieren laut FocusVision B2B-Kunden vor einem Kauf rund 13 Inhalte (Artikel, Videos, Podcasts).

B2B Content review

Spezielle Anbieter für Intent Data versprechen, Licht ins Dunkel zu bringen. Tatsächlich gibt es Third Party Intent Data in den unterschiedlichsten Ausprägungen. Genauso sehr variiert deren Qualität. Größte Hürde bei der Nutzung gekaufter Daten ist jedoch der Datenschutz: Ohne Zustimmung betreffender Personen dürfen Daten nicht einfach so an Dritte weitergegeben und genutzt werden.

buyer-information-sources-data-driven-marketing

Tipp:

Die erste Wahl sind und bleiben in Eigenregie generierte Daten (First Party Intent Data). Setze daher frühzeitig auf Content-Marketing - vorzugsweise einen Corporate Blog. Mittelfristig kann sich dieser zu einer ergiebigen Datenquelle entwickeln, die niemals versiegt.

Die Umsetzung

Bevor Data-Driven Marketing Früchte tragen kann, muss zunächst ein Implementierungsprojekt folgende Schritte durchlaufen:

1. Projektteam zusammenstellen

Die strategische Projektleitung erfolgt naturgemäß aus der Marketingabteilung. Sie zieht jedoch Personen anderen verschiedenen Abteilungen hinzu, welche direkt oder indirekt mit dem Kunden zutun haben. Dazu gehören zum Beispiel Sales, Service und IT.

2. Ziele definieren

Das Team legt zunächst wenigstens ein Ziel fest. Zum Beispiel Erhöhung der durchschnittlichen Kauffrequenz. Es wirkt sich motivierend aus, wenn alle Mitglieder den Sinn in dem Ziel erkennen.

3. Neue Prozesse konzipieren

Das Marketing-Team schlägt Wunsch-Prozesse vor, auf deren Basis Daten ausgewertet und in Entscheidungen umgesetzt werden. Je mehr Automation, desto besser.

4. Ist-Zustand ermitteln

In einem Workshop eruiert das Team, wo Kundendaten gespeichert werden. Die Relevanz und Qualität der Daten spielt zunächst keine Rolle.

5. Machbarkeit und Aufwand feststellen

Analytics-Experten und Data Engineers ermitteln, ob die bereitliegenden Datenbestände geeignet sind, das Ziel im gewünschten Prozess zu realisieren. Darüber hinaus recherchieren sie nach Tools, mit denen sich die gewünschten Prozesse abbilden lassen. Ggf. empfehlen sie einen alternativen Prozess.

6. Beginn der Umsetzung

Sofern der prognostizierte Aufwand den anvisierten Nutzen rechtfertigt und eine Freigabe erfolgt, startet die Umsetzung.

7. Geeignetes Tool implementieren

Make or buy? Der Markt für Analytics-Lösungen bietet für fast jeden Case etwas Passendes. Offene Schnittstellen (REST API, Zapier etc.) stellen eine nahtlose Anbindung an vorhandene Applikationen sicher.

8. Vorhandene Daten bereinigen und zusammenführen

Mit relativ großem Zeitaufwand kann das Zusammenführen und Aufbereiten von Daten verbunden sein.

9. Prozesse schrittweise einführen

Et voilà! Zum Abschluss werden die neuen datengetriebenen Marketingprozesse final getestet und eingeführt.

Gründe für das Scheitern von Data-Driven Marketing

Vor allem zwei Umstände sorgen regelmäßig für das Scheitern von Projekten: Zum einen die Nicht-Einbindung wichtiger Stakeholder aus betroffenen Abteilungen. Zweites Problem sind unzureichende personelle IT- und Datenschutz-Ressourcen. Es lohnt sich oft, von außerhalb Erfahrung ins Projekt hineinzuziehen.

Fazit

Das Einsatzspektrum von Data-Driven Marketing ist vielseitig. Nur wenige Unternehmen sind sich dem bewusst und nutzen das Potenzial umfänglich. Die Implementierung kann in der Tat mit großen Anstrengungen verbunden sein. Auf lange Sicht lohnt sich der Aufwand jedoch fast immer.

Über den Autor

Über den Autor

Frank Rix beschäftigt sich seit über 20 Jahren intensiv mit Data-Driven Marketing. Nach seinem Studium der Wirtschaftsinformatik in Flensburg beriet er u. a. Unternehmen wie Montblanc, Euler Hermes, PwC und DHL.

Ergänzende Artikel

Du möchtest Lead-Magnete auf Deiner Website intelligent ausspielen? Dann ist VERTUS das Richtige für Dich.

Artikel teilen

Share on linkedin
Share on twitter
Share on whatsapp
Share on email