Im Zeitalter der Digitalisierung sind Daten die wichtigste Währung. Kein Wunder also, dass sie auch im Marketing in letzter Zeit enorm an Bedeutung gewonnen haben. Data-Driven Marketing hilft Unternehmen, auf der Grundlage von Big Data bessere Entscheidungen zu treffen sowie zielgerichtete und personalisierte Kampagnen durchzuführen.

Data-Driven Marketing: Return on Investment durch Daten steigern

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Im Zeitalter der Digitalisierung sind Daten die wichtigste Währung. Kein Wunder also, dass sie auch im Marketing in letzter Zeit enorm an Bedeutung gewonnen haben. Data-Driven Marketing hilft Unternehmen, auf der Grundlage von Big Data bessere Entscheidungen zu treffen sowie zielgerichtete und personalisierte Kampagnen durchzuführen.

Wie sollten wir unser Marketing Budget verteilen, sodass der Return of Investment maximiert wird? In welche Marketingkanäle lohnt es sich zu investieren? Und in welche Inhalte? Wie lassen sich aus Big Data bestmöglich ausschlaggebende Informationen, Empfehlungen oder Erkenntnisse ziehen? Und wie können wir die eigene Zielgruppe gezielt segmentieren und diese so effizient wie möglich über verschiedenste Touchpoints erreichen?

Auf alle diese wesentlichen Fragen müssen Unternehmen Antwort wissen. Dies ist keine neue Entwicklung. Was jedoch neu ist, ist die Herangehensweise. Durch die Digitalisierung können Unternehmen nun mithilfe von Big Data Entscheidungen treffen. Eine aussichtsreiche technologiebasierte Vorgehensweise ist das sogenannte Data-Driven Marketing.

Das Marketing in der digitalen Transformation

Beim Data-Driven Marketing geht es zunächst darum, Daten zu sammeln und diese zu analysieren. Die Erkenntnisse hieraus werden für Marketing-Kampagnen genutzt – um sie vor dem Start optimal aufzustellen oder laufende Kampagnen iterativ zu verbessern. Eine solche Vorgehensweise setzt einen ganzheitlichen Marketingansatz voraus. Er zeichnet sich nicht nur durch die datengetriebene Aussteuerung einer Kampagne aus, sondern auch durch Automationen. Ein Beispiel: Kunden, die sich ein Produkt angeschaut haben, erhalten zeitversetzt E-Mails mit alternativen Angeboten. Entscheider in Unternehmen, die ein bestimmtes Whitepaper heruntergeladen haben, erhalten eine Einladung zum entsprechenden Webinar.

Bei Kritikern verpönt

Bei vielen Marketing-Spezialisten ist das Data-Driven Marketing eher verpönt. Ihm wird hinterher gesagt, zu technisch an ein höchst kreatives Feld heranzutreten. Und doch ist es viel mehr als eine bloße Technologie. Die Methode hilft Unternehmen, seine Kunden besser zu verstehen und so gezielter auf ihre Bedürfnisse einzugehen. So wird das gesamte Kundenerlebnis entlang der Customer Journey optimiert.
 
Und mehr noch: Data-Driven Marketing erlaubt Unternehmen, die Leistung exakter messen zu können. Dies legt den Grundbaustein für eine konstante Verbesserung, beispielsweise durch eine Optimierung der Touchpoints und Zielgruppen, oder durch das exakte Zuschneiden von Maßnahmen auf die Kunden. Das Ziel dabei ist, die Kreativität auf der Customer Journey sowie die Kundenzentrierung zu steigern.

Business Intelligence als Fundament für Data-Driven Marketing

Auf der Ebene der Technik muss die Gesamtheit der Marketingdaten aus allen relevanten Quellen zunächst integriert und in Bezug zueinander gesetzt werden. Kennzahlen aus allen Channels, Regionen und Kampagnen sowie aus anderen Funktionseinheiten, wie Einkauf und Vertrieb, können für das Marketing von Bedeutung sein.
 
Besonders hilfreich ist ein Business Intelligence-System. In der Regel sind dort alle betrieblichen Daten erfasst, sortiert und zugänglich. Marketingabteilungen können von dort aus den individuellen Ansprüchen entsprechend Daten zusammenführen, etwa aus dem Einkauf, zu dem sie sonst keinen Zugang hätten. Nicht selten ist der Einkauf eine Art Trendscout im Unternehmen. Auf der Suche nach geeigneten Produkten und Lösungen setzt er sich zwangsläufig mit Innovationen auseinander.
 
Führt man Daten aus verschiedenen Quellen nach bestimmten Fragestellungen zusammen, so erstellt man Datenmodelle. Sie helfen, Zusammenhänge besser zu erkennen, Trends abzuleiten und Prognosen zu erstellen. Nebst Datenintegration und -modellierung ist die Datenvisualisierung als zweites Standbein nicht zu vergessen. Schließlich hängt im Marketing der Erfolg davon ab, wie früh Erkenntnisse gewonnen werden. Je schneller gute Entscheidungen gefällt werden, desto größer ist ihr positiver Effekt.

Wie und von wem werden die Daten verwendet?

Versierte Marketingabteilungen, die ein datengesteuertes Marketing betreiben, haben viele Möglichkeiten gefunden, die relevanten Daten zu nutzen. Hier ein paar Beispiele:
 
  • Netflix, Mubi, Prime und Co. sowie Unternehmen wie Spotify schlagen Filme und Musik auf der Grundlage von Empfehlungsmaschinen vor, die frühere Kundenpräferenzen analysieren.
  • Der US-amerikanische Einzelhandelskonzern Walmart wollte besser verstehen, wonach die Verbraucher suchen, wenn sie die Walmart-Website durchforschen. Die Suchanfragen der Kunden setzen sich aus Daten zusammen. Mithilfe von KI und maschinellem Lernen analysierte das Unternehmen diese Daten, um Produkte zu präsentieren, die am ehesten gesucht werden. Dies hat zu einer Steigerung der Konversionsrate um zehn bis 15 Prozent geführt.
  • Da Autos zunehmend mit der Cloud verbunden sind, senden sie täglich große Mengen an Daten an ihre Autohersteller zurück. Mithilfe von Technologien zur Verhaltensvorhersage können diese Daten Aufschluss über die persönlichen Erfahrungen der Autobesitzer geben. So können Autohändler ihren Kunden einzigartige, personalisierte Angebote bieten und auch mit großer Genauigkeit vorhersagen, wann jemand wahrscheinlich ein neues Auto kaufen wird.

Relevante Entscheidungsgrundlage für Marketer

Daten sind heute die Entscheidungsgrundlage für Marketer. Um die Leistung ihres Marketings zu analysieren und verbessern, sind sie unabdingbar. Hinzu kommt, dass eine strategische Nutzung von Daten zu höheren Umsatzzahlen beitragen kann. Ein datengetriebenes Marketing hilft Unternehmen, flexibel auf Einflüsse zu reagieren und im Online-Marketing sowie Content-Marketing Projekte stetig zu optimieren. Verfügt das Unternehmen bereits über eine Business Intelligence-Anwendung, dann ist es im Vorteil: Alle erforderlichen Daten sind dort bereits vorhanden.

(pwc/iodata/futureorg/iovolution)

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