Data-Driven Marketing – Mit Daten zum Erfolg
Im Rahmen von Big Data gibt es unzählige Informationen über alle Kanäle hinweg, die zur Performance-Verbesserung genutzt werden können. Das Sammeln und Nutzen von Daten auf verschiedenen Plattformen ist dabei kein neuer Prozess und wird bereits vielfältig eingesetzt. Data-Driven Marketing geht jedoch einen Schritt weiter, da es hier um das ganzheitliche Zusammenführen und Interpretieren aller Daten geht. Wie datengetriebenes Marketing funktioniert und welche Herausforderungen sich hierbei ergeben, wird im folgenden Beitrag thematisiert.
Was steckt hinter Data-Driven Marketing?
Beim Data-Driven Marketing (DDM, Deutsch: datengetriebenes Marketing) sollen Daten gesammelt, analysiert und interpretiert werden, um diese anschließend im Marketing nutzen zu können. Die entsprechenden Informationen werden entlang des Customer Journeys an den unterschiedlichen Touchpoints erhoben.
Durch die Nutzung von Daten sollen neue Erkenntnisse in Bezug auf das Verhalten der User gewonnen werden. Diese erlauben im nächsten Schritt bessere Entscheidungen bei der Gestaltung neuer, bzw. Optimierung laufender Kampagnen. Durch DDM können so auch automatisierte Kampagnen durchgeführt werden, die ebenso zielgerichtet und personalisiert laufen. Es wird insgesamt auf ein verbessertes Kundenerlebnis und konsequenterweise auf eine gestärkte Kundenbindung abgezielt.
Wie funktioniert Data-Driven Marketing?
Data-Driven Marketing folgt dabei in etwa vier Schritten: Zunächst werden die benötigten Daten gesammelt und im nächsten Schritt zusammengeführt sowie analysiert. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Strategien umgesetzt werden, deren Erfolg anschließend gemessen wird.
1. Daten sammeln
Wie zuvor beschrieben, werden Daten mit unterschiedlichen Tools und Lösungen an den Touchpoints der Customer Journey gesammelt. Daten der eigenen Webseite lassen sich durch Webanalyse-Tools wie etwa Google Analytics auswerten. Hier können Key Performance Indicators (KPIs) wie Seitenaufrufe, die Verweildauer und der generelle Traffic erhoben werden. Auch für die Social-Media-Kanäle gibt es ähnliche Systeme. Diese analysieren zahlreiche KPIs, geben aber zusätzlich Auskunft über unterschiedliche Trends und Entwicklungen.
Sind Marketing-Automation-Tools im Einsatz, können auch diese Daten sehr hilfreich sein. Nicht zuletzt sind auch Informationen aus einem Customer-Relationship-Management von hoher Relevanz.
2. Daten zusammenführen und analysieren
Im nächsten Schritt müssen alle Daten integriert und vereinheitlicht werden. Um diesen Schritt effizienter durchführen zu können, bietet sich die Nutzung von Machine Learning an. Eine daraus resultierende Gesamtübersicht ist entscheidend für den Erfolg im Data-Driven Marketing.
3. Strategie umsetzen
Nachdem man einen Überblick über alle Daten gewonnen hat, geht es im dritten Schritt an die Umsetzung der Strategie. Wichtige KPIs sollten bekannt sein und auch die verfolgten Ziele müssen für alle deutlich sein. Hier gilt es nun entsprechend der Daten die geeigneten Formen des Marketings anzuwenden. Dabei kann es sich um E-Mail-Marketing, Influencer-Marketing, Offline-Werbung, Suchmaschinenmarketing (SEM) oder ähnliches handeln.
4. Erfolg messen
Der vierte und letzte Schritt knüpft in gewisser Weise wieder an den ersten an und schließt somit eine Art Kreislauf. Denn auch in diesem Schritt geht es wieder um entscheidende KPIs. Abhängig vom jeweiligen gewählten Ziel sind die zu untersuchenden KPIs unterschiedlich. Dabei kann es sich zum Beispiel um die Anzahl der Newsletter-Anmeldungen oder Downloads handeln, aber auch Impressionen können von Bedeutung sein. Die entsprechenden Daten müssen mit den Ausgangsdaten verglichen werden, um zu determinieren, ob Ziele erreicht wurden. Mit diesen Resultaten kann der Prozess dann von vorne begonnen werden, um entsprechende Kampagnen zu optimieren.
Herausforderungen im Data-Driven Marketing
Auch wenn das datengetriebene Marketing enormes Erfolgspotenzial bietet, gibt es einige Herausforderungen, die nicht zu unterschätzen sind:
Alleine die Beschaffung der Daten kann zu einem kritischen Thema werden, da Datenschutz und Privatsphäre zu jedem Zeitpunkt beachtet werden müssen. Kunden wünschen sich Transparenz, wollen wissen, welche Daten gesammelt werden und diese auch noch abändern können. Hierdurch entstehen einige Hindernisse für Unternehmen. Zusätzlich ist auch die Beschaffenheit der Daten, also die Qualität, ein entscheidender Faktor. Denn nur mit wirklich wertvollen und der Wahrheit entsprechenden Daten, können im Data-Driven Marketing Erfolge erzielt werden.
Jegliche Daten, die gesammelt werden können, müssen integriert, miteinander in Bezug gesetzt und nicht zuletzt auch interpretiert werden. Da diese Daten dabei auf unterschiedlichen Plattformen, bei verschiedenen Kampagnen und mit vielfältigen Tools gesammelt werden, kann sich dieser Schritt äußerst schwer gestalten. Sogar online und offline müssen verknüpft werden. Dementsprechend sind für erfolgreiches datengetriebenes Marketing entsprechende Tools und auch Mitarbeiter nötig. Um immer aktuelle Daten zur Verfügung zu haben und diese auch anpassen zu können, sollte außerdem ein dynamisches Datenmodell verwendet werden.
In der Verwendung von Daten kann die eigentliche Verbindung zu Menschen schnell verloren gehen und die Prozesse werden zu einem Automatismus. Da das Marketing versuchen soll, Menschen mit Emotionen für ein Produkt oder eine Dienstleistung zu begeistern, kann diese Denkweise schnell zum Verhängnis werden. Die zuständigen Mitarbeiter müssen sich also immer wieder die Verbindung der Daten zu den echten Kunden klar machen, um diesen Blickwinkel nicht aus den Augen zu verlieren.
Fazit
Genaue Daten können zur Erkennung neuer Entwicklungen und Trends genutzt werden. Durch sie ist eine Verbesserung von laufenden Kampagnen möglich und Zielgruppen können zielgerichtet angesprochen werden. Bei Beachtung der Herausforderungen, die datengetriebenes Marketing mit sich bringt, können Kundenbindungen optimal gestärkt und das enorme Potenzial realisiert werden.
