Was ist datengesteuertes Marketing?

Was ist datengesteuertes Marketing?

Datengesteuertes Marketing ist der Ansatz zur Optimierung der Markenkommunikation auf der Grundlage von Kundeninformationen. Datengesteuerte Vermarkter nutzen Kundendaten, um deren Bedürfnisse, Wünsche und künftiges Verhalten vorherzusagen. Diese Erkenntnisse helfen bei der Entwicklung personalisierter Marketingstrategien, um eine möglichst hohe Kapitalrendite (ROI) zu erzielen.

Doch wie unterscheidet sich datengesteuertes Marketing vom traditionellen Marketing?

Um den Unterschied zu verstehen, müssen wir uns die ursprüngliche Prämisse des Marketings vergegenwärtigen.

In seiner einfachsten Form hat sich das Marketing immer auf zwei Ziele konzentriert. Erstens, die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden zu ermitteln. Und dann, diese Erkenntnisse zu nutzen, um den Kunden das zu bieten, was sie kaufen wollten.

In der Praxis bedeutete dies immer Folgendes:

• Erstens ein tiefes Verständnis der Zielgruppe zu erlangen und zweitens,
• Kundenbedürfnisse zu erkennen und zu antizipieren, und schließlich,
• Entwicklung von Strategien zur Bereitstellung von Waren, die diese Bedürfnisse zu erfüllen versprechen.

Traditionelle Marketingteams nutzten eine Kombination aus zwei Faktoren, um diese Ziele zu erreichen:

• Marktstudien, die zu diesem Zeitpunkt verfügbar waren, und
• ihre Annahmen über das Zielpublikum.

Leider bedeutete dieser Ansatz oft Versuch und Irrtum. Die Unternehmen mussten viele Strategien ausprobieren, um diejenige zu finden, mit der sie ihre Ziele erreichen konnten.

Im Gegensatz dazu ermöglicht datengesteuertes Marketing den Vermarktern, zum richtigen Zeitpunkt mit den Kunden in Kontakt zu treten. Und zwar mit dem richtigen Angebot.

Die Vorteile der Datennutzung gehen jedoch über die bloße Verbesserung der Kommunikation hinaus. Moderne Marketingteams nutzen Kundeneinblicke, um:

• Das Kundenerlebnis zu personalisieren,
• genau definierte Marketingsegmente anzusprechen und
• neue Kunden zu gewinnen.
• Mit den Daten können Marken auch ihre Strategien in Echtzeit messen und verbessern.

Die Vorteile der Nutzung von Big Data im Marketing

Bisher haben wir erörtert, wie Big Data Marketingfachleuten hilft, bessere Entscheidungen zu treffen. Entscheidungen, die wiederum weitaus bessere Ergebnisse liefern, und zwar schneller.

Und es funktioniert. 2 von 3 führenden Marketingfachleuten geben zu, dass datenbasierte Entscheidungen dem Bauchgefühl überlegen sind.

Aber die Vermarkter können auch auf andere Weise von den Daten profitieren. Zum Beispiel:

#1. Daten helfen dabei, mehr Klarheit über die Zielgruppe zu gewinnen.

Jegliche Informationen über Kunden ermöglichen es Vermarktern, ein laserscharfes Verständnis für ihre Zielgruppe zu gewinnen. Einblicke aus dem CRM können beispielsweise die Fähigkeit des Vermarkters erhöhen, das Kundenverhalten besser vorherzusagen.

Das Ergebnis? Marketingkampagnen, die garantieren, dass die Kunden mit der richtigen Botschaft zur richtigen Zeit erreicht werden.

#2. Daten bieten die Möglichkeit, stärkere Verbindungen zu potenziellen Kunden aufzubauen

Mithilfe von Daten können Marketingexperten viel bessere Beziehungen zu ihrem Publikum aufbauen. Mehr noch, sie können dies auch in größerem Umfang tun.

Tom Benton, der CEO der Data and Marketing Association, weist in seinem Forbes-Artikel darauf hin:

"Die schiere Menge an Daten aus einer nahezu unendlichen Kombination von Medien, Geräten, Plattformen und Kanälen bietet Vermarktern die Möglichkeit, Kundenerlebnisse im Maßstab 1:1 zu liefern. Wenn diese geschickt eingesetzt werden, kann ein Unternehmen mit einer Million Kunden ein ebenso maßgeschneidertes Erlebnis bieten wie ein Unternehmen mit einem Dutzend Kunden."

Ein Beispiel. Die Daten einer Echtzeit-Kampagne würden einem Vermarkter dabei helfen, sie an das Engagement eines Kunden anzupassen.

Auf diese Weise könnte er eine Kampagne liefern, die den Erwartungen des Publikums kontinuierlich entspricht.

#3. Die besten Kanäle für die Werbung aufdecken

Daten können nicht nur die Vorlieben der Zielgruppe aufzeigen. Sie können auch vorschlagen, welche Kanäle eine Marke nutzen sollte, um ihr Publikum jetzt und in Zukunft anzusprechen.

Diese Erkenntnisse könnten wiederum dabei helfen, die Botschaft dort zu platzieren, wo sich die Zielgruppe aufhält oder demnächst aufhalten wird.

#4. Personalisierung

Die Kunden von heute sind skeptisch gegenüber generischen Marketingbotschaften, die sie erhalten.

Eine Studie ergab, dass 74 % der Kunden frustriert sind, wenn sie irrelevante Inhalte von Marken erhalten. 79 % von ihnen würden ein Angebot nur dann in Betracht ziehen, wenn es von einer Marke auf ihre bisherigen Interaktionen abgestimmt ist.

Um Kunden zu binden, müssen sich Vermarkter daher auf die Personalisierung ihrer Erfahrungen konzentrieren.

Daten helfen dabei, dies zu erreichen.

Erstens liefern sie eine ganzheitliche Sicht auf die Zielgruppe. Sie helfen dabei, die Auslöser und Schmerzpunkte potenzieller Kunden zu identifizieren.

Individuelle Kundeninformationen können dann die Kommunikation der Marke mit der betreffenden Person bereichern.

Unternehmen, die Personalisierung einsetzen, erzielen einen 5- bis 8-fach höheren Ertrag aus ihren Marketingaktivitäten.   

Wie sich datengesteuertes Marketing auf die Unternehmensleistung auswirkt, im Einzelnen

Untersuchungen von Forbes legen nahe, dass sich die Konzentration auf Daten enorm auszahlt. Zu den Vorteilen des datengesteuerten Ansatzes gehören unter anderem:

• Höhere Kundentreue,
• Gewinnung von mehr Neukunden,
• Höhere Kundenzufriedenheit und mehr.

Laut ZoomInfo sagen 78 % der Unternehmen, dass datengesteuertes Marketing die Lead-Konversion und die Kundenakquise erhöht.

Eine weitere Studie von Forbes zeigt, dass für 66 % der Marketingleiter Daten zu einer Steigerung der Kundenakquise führen.

Aber wie wir eingangs erwähnt haben, tun sich einige Vermarkter mit dem datengesteuerten Ansatz schwer.

Die häufigsten Herausforderungen im datengesteuerten Marketing

Laut Campaign Monitor halten 81 % der Vermarkter die Umsetzung einer datengesteuerten Strategie für äußerst kompliziert.

Und hier ist, was die Umsetzung so schwierig macht:

Herausforderung Nr. 1 - Das Sammeln der Daten

Viele neue datengesteuerte Vermarkter fühlen sich von der Idee, Kundeninformationen zu sammeln, überwältigt.

Die meisten fragen sich, wo sie die Daten finden sollen. Einige fühlen sich von der Fülle der verfügbaren Informationen wie gelähmt.

Das Ergebnis: Angst, eine datengesteuerte Kampagne überhaupt in Betracht zu ziehen.

Wie kann man sie überwinden?

Höchstwahrscheinlich haben Sie bereits Zugang zu den meisten Daten - es ist jedoch nicht einfach, mit diesen meist isolierten Daten zu arbeiten.

Ihr CRM, Website-Analysen, E-Commerce- und Werbetools, Ihr eigenes ERP-System, alle Arten von Software für soziale Medien und verschiedene andere Tools können Einblicke in Kundeninteraktionen liefern. Von Profilinformationen über die Nutzung der Website bis hin zu Interaktionen mit Ihrem Produkt und Ihrer Werbung.

Krishna Pera bringt es in seinem Blogbeitrag auf datasciencecentral.com auf den Punkt: Sie haben eine Menge Daten, aber mit einigen davon können Sie nicht arbeiten.

Um eine fundierte Entscheidung zu treffen, bräuchte man viel mehr. Vor allem in Zeiten, in denen sich die Interessen der Zielgruppen schnell ändern.

Entscheidungen allein auf der Grundlage der Verkaufsdaten der letzten Jahre zu treffen, ist ein guter Anfang - aber wenn Sie mehr bekommen können, sollten Sie sich um größere Datensätze bemühen.

Herausforderung Nr. 2 - Zusammenstellung der Daten

Damit Sie davon profitieren können, müssen Ihre Daten so frisch wie möglich sein. Wenn möglich, sollten Sie Echtzeitinformationen verwenden. Ansonsten sollten Ihre Daten häufig aktualisiert werden. Täglich oder wöchentlich, höchstens.

Die Herausforderung dabei? Diese Daten regelmäßig manuell abzurufen und zu aktualisieren ist eine mühsame Aufgabe. Vor allem, wenn Sie die Informationen beispielsweise von Hand in eine Tabellenkalkulation importieren.

Wie lässt sich das Problem lösen?

Erstellen Sie ein Marketing-Dashboard. Marketing-Analyse- und Visualisierungsplattformen wie Adverity ermöglichen es Ihnen, alle Ihre Datenquellen an einem Ort zu verbinden.

Das Dashboard synchronisiert Informationen aus verschiedenen von uns genutzten Marketingkanälen. Und zwar in Echtzeit. Anschließend werden die Informationen in der von uns festgelegten Reihenfolge angezeigt, damit ich alle meine Kampagnendaten an einem Ort einsehen kann.

Herausforderung Nr. 3 - Überwindung der Datensilos zur Analyse der Daten

Schockierend: Nur 8 % der Unternehmen speichern alle ihre Daten an einem Ort - in einem Data Warehouse.

Der Rest hat sie auf verschiedene Standorte, Teams und Abteilungen verteilt...

Aber das ist noch nicht alles. Aufgrund der verstreuten Daten sind 69 % der Unternehmen nicht in der Lage, eine einheitliche Kundensicht zu bieten.

Das Ergebnis: Datensilos schränken die Möglichkeiten des Marketingteams ein,:

• ihre Zielgruppe zu verstehen und
• einen vollständigen Einblick in die Leistung ihrer Kampagnen zu erhalten.

Es ist daher nicht verwunderlich, dass 42 % der Marketingfachleute nur einfache Leistungsberichte erstellen können.

Wie kann man das Problem lösen?

Leider wird es für die meisten Unternehmen ein mühsamer Prozess sein, die Datensilos zu durchbrechen. Ohne zu sehr in die Tiefe zu gehen, beinhaltet er in der Regel Folgendes:

• die Einführung gemeinsamer Datenstandards
• Änderung der Kultur des Datenaustauschs und
• die Einführung einer Marketing-Analyseplattform, über die wir oben gesprochen haben

Herausforderung Nr. 4 - Aufbau eines internen Datenteams

Die Verarbeitung großer Datenmengen erfordert oft den Aufbau von abteilungsübergreifenden, spezialisierten Teams.

Viele Modelle helfen beim Aufbau von Datenteams. Das Modell des Kompetenzzentrums konzentriert sich auf den Aufbau eines einzigen Datenexperten. Dieser wiederum erstellt Richtlinien und Dokumentationen für die Verarbeitung der Daten.

Das Modell der verteilten Datenteams bindet einen Datenexperten in kritische Teams oder Abteilungen ein.

Das Hub-and-Spoke-Modell kombiniert die beiden oben genannten Modelle. Es bietet ein einziges Zentrum für das Datenmanagement. Aber es bietet auch individuelle Unterstützung für kritische Teams.

Mehr über die Herausforderungen, mit denen datengesteuerte Vermarkter konfrontiert sind, können Sie hier lesen.

Durch die Verbesserung der Anzeigentexte für preissensible Kunden konnten die Umsätze um bis zu 200 % gesteigert werden.

Anwendungsbeispiele für datengesteuertes Marketing - Beispiele für datengesteuerte Marketingstrategien

Wir haben alle Grundlagen des Datenansatzes behandelt. Aber manchmal ist es am einfachsten, ein Konzept zu verstehen, wenn man sich anschaut, wie andere es genutzt haben.

Deshalb zeigen wir Ihnen in diesem Abschnitt, wie wir unseren Kunden geholfen haben, Daten zu nutzen, um einen höheren Marketing-ROI zu erzielen.

Erstes Beispiel: Verwendung von Wetterdaten zur Vorhersage des Kaufverhaltens von Kunden.

Einer unserer Kunden, ein Online-Geschäft für Wintersportbekleidung, stand vor einer großen Herausforderung. Er musste herausfinden, wann die Leute anfangen, Winterkleidung zu kaufen.

Und warum? Zum einen, weil man den richtigen Bestand sicherstellen wollte. Außerdem wollten sie ihre Werbeausgaben maximieren, indem sie zum richtigen Zeitpunkt Anzeigen schalteten.

Wir haben Wetterdaten von verschiedenen Orten auf der ganzen Welt in ein einziges Dashboard integriert. Dann haben wir sie mit den Verkaufsdaten des Unternehmens in Beziehung gesetzt und sofort einen Trend festgestellt:

Die beste Zeit, um für Wintersportausrüstung zu werben, ist nicht der erste Schnee.

Ein weiteres Beispiel: Die Integration von unternehmensweiten Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.

In vielen Unternehmen besteht die Marketingabteilung aus kleineren Teams. Jedes dieser Teams konzentriert sich auf ein anderes Fachgebiet oder einen anderen Bereich. Bei verstreuten Daten führt dies jedoch oft dazu, dass die Teams völlig unterschiedliche Informationen analysieren.

Das hat zur Folge, dass niemand das Gesamtbild überblicken kann.

Beispiel #3 - Verwendung demografischer Daten zur Verbesserung der Anzeigenleistung.

Dieser Anwendungsfall stammt von Greenpal, einem Rasenpflegeunternehmen. Das Unternehmen führte eine erfolgreiche AdWords-Kampagne in einem seiner Zielgebiete durch. Der CEO des Unternehmens war jedoch der Meinung, dass die Anzeigen noch besser funktionieren könnten.

Anhand der demografischen Daten über die Kunden entdeckte das Unternehmen eine interessante Erkenntnis:

Die Ausgabengewohnheiten der Zielgruppe.

Durch die Verbesserung der Anzeigentexte, die sich an preissensible Kunden richteten, konnten sie die Conversions um 200 % steigern.

Das letzte Beispiel ist die Nutzung von Daten zum Verständnis der Marketingausgaben.

Große Unternehmen geben jedes Jahr oft Millionen für Marketingkampagnen aus. Aber viele können nicht sagen, wie viel sie insgesamt ausgeben.

Ein Grund dafür ist, dass Finanz-, Buchhaltungs- und Marketingabteilungen die Ausgaben unterschiedlich berechnen. Hinzu kommt, dass die Daten aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Einige speichern sie in Tabellenkalkulationen. Andere verwenden Online-Tools. Und Drittanbieter senden ihre Kostenberichte zum Beispiel mit den Rechnungen.

In einer solchen Situation ist es unmöglich, sich einen vollständigen Überblick über die Marketingausgaben zu verschaffen.

Die Lösung? Die Zusammenführung all dieser Daten in einem einzigen Datensatz. Viele Marketing Insights-Plattformen ermöglichen es Ihnen, auch unterschiedliche Terminologien zu zentralisieren. So können Sie Daten, die in verschiedenen Paketen unterschiedlich gekennzeichnet sind, in einem Satz zusammenführen.

Möchten Sie wissen, wie Adverity seinen Kunden dabei geholfen hat, einen datengesteuerten Marketingansatz zu entwickeln? Laden Sie die Fallstudien auf unserer Ressourcen-Seite herunter.

Wie man eine Marketingstrategie auf der Grundlage von Daten entwickelt

Wir geben zu, dass der Aufbau einer datengestützten Strategie ein umfangreiches Thema ist. Sicherlich genug, um einen kompletten Leitfaden zu rechtfertigen.

Aber wir sind der Meinung, dass es sich für Sie lohnt, einen Einblick in den Prozess zu bekommen. Hier also ein kurzer Überblick über die Erstellung einer datengesteuerten Strategie:

Schritt 1. Festlegen von Zielen für die Daten.

 Bevor Sie sich an die Datenerhebung machen, müssen Sie entscheiden, was Sie mit den Daten erreichen wollen. Genau wie die Unternehmen in den obigen Beispielen müssen Sie ein klares Ziel für die Daten festlegen. Der Grund dafür ist, dass Ihre Ziele Ihre nächsten Schritte leiten werden. Sie werden wissen, welche Informationen Sie sammeln müssen. Woher Sie sie bekommen sollen. Und auch, nach welchen Erkenntnissen Sie suchen müssen.

Schritt 2. Sammeln der Daten. 

Nachdem Sie Ihre Ziele festgelegt haben, müssen Sie festlegen, welche Informationen Sie sammeln wollen. Schauen Sie sich Ihre Ziele an und überlegen Sie, welche Informationen für Ihre Strategie hilfreich wären. Dann müssen Sie herausfinden, wo Sie die Daten abrufen können.

Schritt 3. Sammeln und Organisieren der Daten.

Dieser Schritt umfasst zwei Maßnahmen. Erstens, die Entscheidung für eine Datenplattform zur Organisation der Daten. Die andere ist die Nutzung der Plattform zum Sammeln Ihrer Datenquellen.

Schritt 4. Aufbau des Teams oder interner/externer Fähigkeiten.

 Je nach Ihren Zielen müssen Sie möglicherweise ein Team zusammenstellen, das Sie bei der Analyse und Auswertung der Daten unterstützt.

Schritt 5. Organisatorische Akzeptanz erreichen.

Für die Einführung des datengesteuerten Ansatzes, insbesondere wenn es sich um die erste Kampagne dieser Art handelt, müssen möglicherweise die Genehmigungen verschiedener Interessengruppen eingeholt werden.

Schritt 6. Messung und Verfolgung der Fortschritte.

 Schließlich müssen Sie ein Verfahren entwickeln, um die Leistung Ihrer Kampagne zu überwachen. Auf diese Weise können Sie Ihre Maßnahmen besser analysieren, aber auch den anderen Beteiligten über die Fortschritte berichten.