Data-Driven Marketing: Von Big Data zu Smart Data
Große Datenmengen waren früher nicht nur im Marketing eine Herausforderung. Das sogenannte Data-Mining ermöglichte lediglich das mühsame Verarbeiten von Daten aus der Vergangenheit, erforderte eine manuelle Analyse und lieferte wenig wertvolle Erkenntnisse. Mittlerweile erlauben es die technischen Entwicklungen, Daten immer schneller zu verarbeiten. Eine vollautomatische Analyse in Echtzeit ist kein Problem in Zeiten von Big Data. Abgesehen davon werden durch mehr digitale Berührungspunkte zum Konsumenten immer größere Datenmengen erhoben, die tiefgreifende und wertvolle Informationen enthalten. Data-Driven Digital Marketing nutzt genau diese Entwicklungen, um Daten im Marketing-Kontext richtig zu interpretieren, Potenziale zu erkennen und Maßnahmen besser aussteuern zu können.
Was ist Data-Driven Marketing?
Data-Driven Marketing heißt übersetzt so viel wie datengetriebenes Marketing. Im Grunde bezeichnet der Begriff alle Maßnahmen, die aus Datensätzen gewonnene Erkenntnisse nutzen, um Marketing-Strategien zu entwickeln und anzupassen.
Entstanden ist die Marketing-Disziplin aus dem Einfluss verschiedener Entwicklungen in Unternehmen. Neben dem Onlinemarketing kommen hier Vertrieb und Kundenpflege ins Spiel. Alle drei Disziplinen bezogen schon in der Vergangenheit Erkenntnisse aus Datenbeständen, auf deren Basis Prozesse optimiert und wichtige innerbetriebliche Entscheidungen getroffen wurden. Die Optimierung von Abläufen und die nachhaltige Ressourcenplanung, z. B. im Einkauf, standen dabei im Mittelpunkt. Beim Data-Driven Digital Marketing werden nun sehr große Datenbestände genutzt, die vor allem für die Wahrnehmung und das Image einer Marke oder eines Unternehmens relevant sind, weniger für die operativen Abläufe im Unternehmen. Ziel ist es, Marketing-Maßnahmen besser auf die Zielgruppe auszurichten und damit eine positive Wahrnehmung und langfristige Kundenbindung zu erzielen.
Die Basis: Daten, Daten, Daten
Die digitale Transformation hat dafür gesorgt, dass man jederzeit überall Informationen zurücklässt. Unternehmen können diese sammeln und für sich nutzen. Immer wieder spricht man von Daten als dem neuen Gold im Zeitalter der Digitalisierung. Das Sammeln von Kundendaten – Big Data – ist auch beim Data-Driven Marketing wesentlicher Bestandteil. Relevant sind u. a.:
- demografische Daten: allgemeine Informationen über Personengruppen wie Alter, Geschlecht, Wohnort, soziale Merkmale (Beruf, Familienstand, Einkommen), die helfen, das Gesamtbild der Zielgruppe aufzuzeichnen
- verhaltensbezogene Daten: gehen aus der Webanalyse hervor und werden in sogenannten KPIs (Key Performance Indicators) ausgegeben, z. B. Verweildauer, Nutzerpfad, Absprungrate
- qualitative Kundenaussagen: sind freiwillig zur Verfügung gestellte Daten, die z. B. über Telefonumfragen oder Online-Fragebögen erhoben wurden
Der Kern: Analyse & Auswertung
Der Kern des Data-Driven Digital Marketings ist die genaue Datenanalyse. Erst durch sie sind die riesigen Datenmengen sinnvoll nutzbar und Muster, z. B. im Klickverhalten der User, erkennbar. Dies ermöglichen verschiedene Datenmodelle und Algorithmen, die den Daten Struktur verleihen und Zusammenhänge erkennen lassen.
Über vorausschauende Analysen schließen Marketer vom momentanen Surfverhalten der Nutzer auf deren künftiges Kaufverhalten. Hier verschafft man sich einen klaren Wettbewerbsvorteil: Denn wer Daten richtig nutzt, versteht seine potenziellen Kunden besser. Und wer deren Bedürfnisse, Wünsche und Erwartungen kennt, stimmt seine Produkte oder Dienstleitungen besser darauf ab. Die strukturierte Sammlung, Auswertung und Interpretation von Daten ist am Ende ausschlaggebend für guten Kundendialog und den Unternehmenserfolg.
Das Ganze funktioniert nur mit solider Planung und der Abstimmung zwischen den sogenannten Data Scientists, die aus den vorhandenen Daten mithilfe von Analysetools relevante Informationen gewinnen, und dem verantwortlichen Marketing-Team. Diese müssen gemeinsam alle relevanten Fragen beantworten, z. B.:
- Was ist die Ausgangsbasis, welche Daten stehen zur Verfügung?
- Nach welchen Zusammenhängen suchen wir, welche Analysen benötigen wir dafür?
- Welchen Wert haben die möglichen Ergebnisse für das Unternehmen?
- Welcher Aufwand steckt dahinter?
- Ist das Verhältnis wirtschaftlich genug?
Gemeinsame Aufgabe ist es dann, die Datenflut zu kontrollieren und alle relevanten Fakten ohne Informationsverlust nutzerfreundlich zu visualisieren. Automatisierte Analysen und intelligentes Segmentieren sorgen für effiziente Abläufe.
Ziele des Data-Driven Marketing
Hauptziel beim Data-Driven Digital Marketing ist es, das Kundenverhalten nachzuvollziehen und über alle aktuellen Ereignisse auf dem Laufenden zu bleiben. Trends und Strömungen, kurz- oder langfristige Änderungen im Kaufverhalten oder ganz allgemeine eine veränderte Wahrnehmung der Marke behält man damit immer im Blick. Wer zeitnah reagiert, stärkt nicht nur Kundenbindung bzw. Kundenbeziehungen, sondern steigert am Ende auch den Umsatz. Indem man aus einer unübersichtlichen Masse an Rohdaten akute Trends und gezielte Handlungsempfehlungen herausliest, erleichtert man sich die Marketing-Arbeit erheblich.
Beispiel: Den richten Content finden
Im Data-Driven Content Marketing kommt es immer auf die richtigen Botschaften an. Wer die Aufmerksamkeit des Kunden gewinnen will, tut dies durch relevanten und mehrwertigen Content. Die richtige Analyse des Data-Driven Marketings findet heraus, welche Interessen die Zielgruppe hat. So fällt es viel leichter, die passenden Inhalte auszuwählen und mit der idealen Zielgruppen-Ansprache auszuspielen.
Beispiel: Verlorene Kunden wieder einfangen
Das Problem der „Lost Customers“ kennen viele Marketer: Potenzielle Kunden, die Interesse gezeigt und vielleicht sogar schon den Warenkorb befüllt haben, bleiben weg. Doch welche inaktiven Kunden kann man noch zurückgewinnen? Durch die Analyse von Kontaktpunkten erhält man Aufschluss über die Qualität der Kundenbeziehung. Bei längerer Inaktivität über diese Kontaktpunkte kann man rechtzeitig einschreiten und durch gezielte, personalisierte Ansprache die Kundenbeziehung reaktivieren.