Data-Driven Marketing

Data-Driven Marketing (deutsch: datengetriebenes Marketing) ist ein Teil des Online-Marketings, das auf der Analyse von Kundendaten beruht. Die Erkenntnisse aus diesen Analysen werden für die Verbesserung von Vertrieb und die Steigerung der Markenbekanntheit und Reichweite genutzt. . Zu den verwendeten Datensätzen gehören demografische Daten ebenso wie Nutzerdaten, die zum Beispiel das Verhalten von Kunden auf Webseiten erfassen. Data-Driven Marketing ist nicht zu vergleichen mit Programmatic Marketing, das im vollautomatischen Einkauf von Werbeplätzen beruht. Datengetriebene Marketinginstrumente können diese Marketingform jedoch unterstützen.

Allgemeine Informationen zum Thema

Data-Driven Marketing ist durch den Einfluss verschiedener Entwicklungen im Vertrieb, der Kundenpflege und dem Online Marketing entstanden. In der Vergangenheit wurden CRM, ERP und BI-Lösungen als Instrumente für Entscheidungen auf unterschiedlichen Ebenen benutzt. Mitarbeiter und Führungskräfte konnten auf einen großen Datenbestand zurückgreifen, um Betriebsabläufe zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dabei standen der Umgang mit Ressourcen und die Verbesserung des operativen Ergebnisses im Vordergrund.

Data-Driven Marketing geht einen Schritt weiter und bezieht sich auf Erkenntnisse aus großen Datenbeständen, die für das Marketing und die Wahrnehmung der Marke oder des Produktes relevant sind. Kundendaten in Form von demografischen, verhaltensbezogenen oder freiwillig zur Verfügungen gestellten Informationen wie Fragebögen oder Online-Umfragen helfen Marketern dabei, Kampagnen besser auszurichten und die Kundenpflege langfristig zu verbessern.[1] Dabei spielt die Unternehmensgröße keine große Rolle, da auch kleine Unternehmen schon heute mit entsprechenden Tools vom datengetriebenen Marketing profitieren können.

Nutzen und Vorteile des Data-Driven Marketings

Das Ziel des Data-Driven Marketings ist es, Entscheidungsträger mit einem aktuellen Bild des Kundenverhaltens zu versorgen, sodass Trends, Änderungen im Kaufverhalten oder eine veränderte Wahrnehmung der Marke schnell erkannt werden können. Letztendlich soll die Methode in höheren Umsatzzahlen, höherem Traffic oder der Verbesserung von anderen im Voraus definierten KPIs münden. In einem übergeordneten Sinn geht es um eine langfristige Kundenbeziehung, das Verstehen des Kunden und zeitnahe Reaktion auf Trends und Märkte, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wesentlich für das datenbasierte Marketing ist das Sammeln von Kundendaten, um auf dieser Grundlage Vermarktungsstrategien zu entwickeln. Die Bedürfnisse, Wünsche und Erwartungen der Kunden können auf diese Weise antizipiert werden. Das vergangene und aktuelle Verhalten der Kunden ermöglicht unter Umständen Voraussagen über das zukünftige Kaufverhalten.[2]

Zugleich sollen hierdurch Wettbewerbsvorteile erreicht und die Effizienz von Kampagnen im Hinblick auf ihren ROI-Wert wesentlich verbessert werden. Laut einer Erhebung von Adobe sollen datengetriebene Kamagnen eine dreimal so hohe Konversionsrate aufwiesen im Vergleich zu herkömmlichen Kampagnen ohne datenbasierten Hintergrund.[3]

Funktionsweise

Zentrale Elemente des Data-Driven Marketings:[4]

  • Big Data: Demografische und verhaltensbezogene Daten; Daten aus Webanalyse, Social Media oder Mobiltelefonen; Daten aus Fragebögen, Umfragen oder Telefon-Interviews - All diese Informationen können verwendet werden, um einen möglichst großen Datenbestand zu generieren.
  • Attribution: Wie gelangen Kunden zu einem Kauf? Welche Kanäle werden benutzt? Welche Kundensegmente sind die umsatzstärksten? Wo können Kunden abgeholt werden? Die Identifikation und Analyse von wichtigen Daten ist zentral, um diese und weitere Fragen beantworten zu können.
  • Multi Channel Marketing: Social Media, organische Suche, Paid Search, Marktplätze, Mobile oder Print – Kunden verwenden eine Vielzahl an Kanälen. Unternehmen müssen deshalb omnipräsent sein.
  • Data Science: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto schwieriger wird es, diese auszuwerten und nutzbar zu machen. Die Aufgabe besteht darin, verwertbare Ergebnisse zu erlangen. Marketing-Entscheidungen sind auf belastbare Daten angewiesen.
  • Darstellung: Mit den belastbaren Daten hängt die Darstellung direkt zusammen. Moderne Anaylse-Tools bieten zahlreiche Möglichkeiten der Visualisierung und dadurch auch wertvolle Einblicke, die nur durch die Visualisierung gewonnen werden können.
  • Anonyme Daten: Anonyme, legale Daten bieten viele Möglichkeiten zur Auswertung. Beispielsweise kann die Unterteilung in Segmente der kaufkräftigsten Kunden verwendet werden, um neue Kunden in diesen Milieus gezielt anzusprechen.

Data-Driven Marketing: Kostenlose Tools

  • Dasheroo: Dashboard, das mit zahlreichen Quellen verknüpft werden kann.Dasheroo* Sumall: Dashboard für Social Media und Ecommerce.Sumall
  • Simplegraph: Tool zur Darstellung von ausgewählten Metriken.Simplegraph
  • Fullcontact: Tool zur Vereinheitlichung von Kontaktdaten.Fullcontact

Neben dieser Auswahl an Tools können auch kostenlose Webanalyse-Tools wie Google Analytics für Data-Driven Marketing genutzt werden. Die Daten aus Google Analytics lassen sich zum Beispiel für das Targeting oder Remarketing mit Google AdWords verwenden. Möglich ist hier zum Beispiel auch das gezielte Bewerbung anonymisierter Nutzer-IDs.

Bedeutung für das Onlinemarketing

Vor dem Hintergrund immer größer werdenden Beständen an Daten ist die Beschaffenheit der Daten eine wichtige Voraussetzung für den Erfolg von Data-Driven Marketing. Je mehr Daten, desto schwieriger ist die Auswertung. So kommen bei Big Data verschiedene Quellen zum Einsatz, die zusammengeführt werden. Im Data Warehouse werden diese nach unterschiedlichen Gesichtspunkten geordnet.

Problematisch dabei ist die Frage, welche dieser Daten nutzbar sind für den Vertrieb und die Kundenpflege. Eine wichtige Herausforderung beim Data-Driven Marketing ist deshalb die Verbindung von relevanten Daten, sodass Erkenntnisse gewonnen werden können, die der Marketingabteilung nützlich sind. Erfolgreiches Data-Driven Marketing ist auf Smart Data und entsprechende Tools angewiesen.

Neben der Beschaffenheit ist die Beschaffung ein sensibles Thema. Datenschutz und Privatsphäre müssen gewährleistet bleiben. Kunden wünschen sich zudem einen transparenten, authentischen Dialog, wenn sie ihre Daten zur Verfügung stellen. Sie wollen auch die Möglichkeit, den Datensatz zu verändern. Dies wird jedoch nur in den seltensten Fällen ermöglicht. Ein Mal gesammelte Daten werden von Unternehmen oft wie Geheimnisse behandelt. Dies führt zu Misstrauen gegenüber den Unternehmen.[5]

Ein weiteres Problem ist die Rationalisierung der Informationen. Kundendaten werden zu Zahlen und sind immer seltener mit den Menschen verknüpft. Unternehmen, die ihre Kunden verstehen wollen, müssen auch den Menschen mit all seinen Facetten dahinter sehen. Data-Driven Marketing darf nicht zu einem Automatismus werden, der aus dem Auge verliert, dass es um den Kunden geht und nicht um die Gewinnmaximierung oder allein um das Senken der Marketing-Ausgaben.[6] Marken und Produkte leben durch Emotionen, die wichtige Identifikationsmerkmale für Kunden sind.

Einzelnachweise

  1. Die besten Online-Fragebögen pcwelt.de. Abgerufen am 06.01.2015
  2. Definition of Data Driven Market Research smallbusiness.chron.com. Abgerufen am 06.01.2015
  3. Data-driven digital marketing triples conversion rates (study) venturebeat.com. Abgerufen am 06.01.2015
  4. Top Data-Driven Marketing Terms online-behavior.com. Abgerufen am 06.01.2015
  5. Datengetriebenes Marketing Marketing-Realität vs. Kundenwunsch printarchiv.absatzwirtschaft.de. Abgerufen am 06.01.2015
  6. The Dangers of Data-Driven Marketing wistia.com. Abgerufen am 06.01.2015

Weblinks

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