Marketing-Analysen.

Für ein umfassendes Verständnis ihrer Kundinnen und Kunden anhand eines einheitlichen Profils brauchen Marketing-Teams konsolidierte Datenquellen in einer einzigen Marketing-Analyseplattform. Bei Marketing-Analysen geht es nicht um Kanäle, sondern um Customer Journeys. Diese Verlagerung zeigt, dass Kundeninteraktionen nicht mehr auf wenige vorhersehbare Touchpoints beschränkt sind, sondern sich über mehrere Kanäle, Einstiegspunkte und Online-Plattformen erstrecken.

Marketing-Analysen untersuchen Daten, um die Marketing-Leistung zu bewerten. Dabei werden Marketing-Daten aus verschiedenen Systemen analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Anwendung von Technologie und analytischen Prozessen auf Marketing-bezogene Daten können Unternehmen verstehen, was Verbrauchende wie handeln lässt, ihre Marketing-Kampagnen verfeinern und ihren ROI optimieren.

Entscheidend ist, dass Marketing-Analysen über die Beschreibung dessen hinausgehen, was geschehen ist (deskriptive Analysen, z. B. „Wie viele Leads haben wir im letzten Quartal gewonnen?“). Sie geht der Frage nach, warum Ereignisse eingetreten sind (diagnostische Analysen, z. B. „Was verursacht den Rückgang unseres Website-Traffics?“). Ziel von Marketing-Analyse ist es, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und optimale Maßnahmen zu empfehlen.

Die Operationalisierung von Marketing-Analysen umfasst mehrere Kernprozesse:

• Datenbeschaffung und -integration: Der Prozess beginnt mit der Beschaffung von Daten aus verschiedenen operativen Marketing-Systemen. Dazu gehören Werbeplattformen, CRM-Systeme, Marketing-Automatisierungs-Tools, Web-Analysen, Produktnutzungsdaten und Offline-Datenquellen wie Callcenter-Protokolle oder Kaufbelege aus dem Geschäft. Das grundlegende Ziel ist es, die Daten aus all diesen Kanälen zusammenzuführen, um aussagekräftige Echtzeit-Kundenerkenntnisse zu erhalten und Datensilos effektiv aufzubrechen.
• Daten-Management und -speicher: Nach der Beschaffung müssen diese unterschiedlichen Daten extrahiert, transformiert (bereinigt, standardisiert und strukturiert) und in einem zentralen Speicher (Repository) zusammengeführt werden. Dieser Speicher ist meist ein Data Warehouse oder ein Data Lake (in der Regel in der Cloud gehostet). Dieser Schritt ist entscheidend für die Erstellung der einheitlichen, umfassenden Kundensicht, die für eine ganzheitliche Analyse erforderlich ist.
• Analyse und Visualisierung: Sobald die Daten aggregiert und aufbereitet sind, werden Marketing-Analyse-Software und -Tools eingesetzt, um verschiedene Arten von Analysen durchzuführen (deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv). Interaktive Visualisierungen, Dashboards und Berichte präsentieren oft die daraus resultierenden Erkenntnisse. Diese helfen Marketing-Fachleuten, Muster, Trends und Erkenntnisse in Bezug auf KPIs wie den Customer Lifetime Value (CLV), die Kundenakquisekosten (CAC) und Conversion Rates zu erkennen.

• Customer Journey Analytics bietet einen umfassenden Einblick in das Kundenverhalten über Geräte und Kanäle hinweg, um Marketing-Teams dabei zu helfen, ihre Kundschaft effektiv zu verstehen. Die Erstellung einheitlicher Kundenprofile vereinfacht die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse für Marketing-Teams und kann die folgenden Vorteile bieten:
• ROI nachweisen: Eine Hauptfunktion besteht darin, nachzuvollziehen, wie sich Marketing-Maßnahmen auf die Generierung von Pipeline und Umsatz auswirken, indem eine genaue Kampagnenattribution verwendet wird. Diese Fähigkeit ist unerlässlich, um das Marketing als nachweisbaren Umsatzgenerator und nicht als Kostenstelle zu positionieren.
• Ressourceninvestitionen und -ausgaben optimieren: Unternehmen können Budgets und Ressourcen effektiver zuweisen, indem sie verstehen, welche Kanäle und Kampagnen die wertvollsten Ergebnisse liefern. Modelle für Multi-Touch-Attribution sind in diesem Zusammenhang besonders wichtig.
• Kampagnenplanung, -leistung und -terminierung verbessern:  Datenbasierte Analysenermöglichen eine strategischere Gestaltung von Kampagnen, Targeting, Messaging und Timing. Das verbessert die Gesamtleistung.
• Workflow-Effizienz steigern: Identifiziert Engpässe und Ineffizienzen in Marketing-Prozessen, -Systemen und Workflows und verbessert so die Produktivität.
• Bessere Prognosen und KPI-Verfolgung: Es ermöglicht eine genauere Vorhersage von Kampagnenergebnissen und der Leistung im Vergleich zu Key Performance Indicators (KPIs), wobei automatisierte Dashboards den Zeitaufwand für Reporting reduzieren.
• Kundenverständnis vertiefen: Analysen decken die Faktoren auf, die die Handlungen der Verbrauchenden, ihre Vorlieben, Interaktionsmuster und Schwachstellen antreiben, und ermöglichen so ein umfassenderes Verständnis der Zielgruppe.
• Optimierte Kundenerlebnisse: Analyseerkenntnisse ermöglichen die Bereitstellung von stärker zielgerichteten, relevanten und personalisierten Nachrichten und Erlebnissen. Das steigert die Kundeninteraktion und Conversion Rate.