Wichtige Beispiele für Strategien im Data-driven Marketing.
Marketing muss datengestützt sein, um wettbewerbsfähig zu sein. Wenn eure Strategien und Taktiken auf robusten Daten basieren, führt das zu genaueren Erkenntnissen, schnelleren Entscheidungen und wirkungsvolleren Marketing-Kampagnen.
Es stehen Unmengen von Daten zur Verfügung. Statista prognostiziert, dass bis Ende 2025 weltweit rund 181 Zettabyte (ZB) an Daten produziert, gespeichert und konsumiert werden. Um das einzuordnen: Ein Zettabyte entspricht etwa 30 Milliarden 4K-Filmen.
Es mag zunächst kompliziert erscheinen, solche riesigen Datenmengen zu sammeln und zu nutzen, doch Data-driven Marketing ist in Reichweite. In diesem Artikel werden fünf Beispiele behandelt, die veranschaulichen, wie das aussehen könnte und wie euch zahlenbasierte Marketing-Entscheidungen zum Erfolg führen können. Folgende Themen werden angesprochen:
- Was ist Data-driven Marketing?
- Die fünf wichtigsten Beispiele für Strategien im Data-driven Marketing
- Beispiel für Data-driven Marketing: Philips schafft neue digitale Identität
- Vorteile von Data-driven Marketing
Was ist Data-driven Marketing?
Data-driven Marketing bedeutet, dass Daten genutzt werden, um die Marketing-Kommunikation zu verbessern. Traditionelles Marketing setzt vorwiegend auf „Trial and Error“, um die Zielgruppe zu verstehen. Bei Data-driven Marketing erlauben es konkrete Details, jeden Teil der Marketing-Strategie zuverlässig zu optimieren.
In den letzten Jahren hat die digitale Transformation Data-driven Marketing in noch nie gekanntem Umfang möglich gemacht. Außerdem hat sie einen Bedarf an dieser Art von Marketing erzeugt, sodass ein Kreislauf von Potenzial und Erwartung entstanden ist. Da so viele Unternehmen Daten als Grundlage für die Verwaltung der Customer Experience (CX) nutzen, erwarten Benutzerinnen und Benutzer mittlerweile die Art von stark personalisierter Interaktion, die Data-driven Marketing ermöglicht.
Die fünf wichtigsten Strategien für Data-driven Marketing.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Kunden- und Unternehmensdaten wirksam einzusetzen. Hier sind fünf Beispiele:
1. Cross-Channel-Freigabe von Daten.
Kundinnen und Kunden interagieren heute selten nur über einen Kanal mit einem Unternehmen oder einer Marke. Entsprechend sind Datensilos ein großes Hindernis für Unternehmen, die eine Omni-Channel-Marketing-Strategie verwenden oder implementieren möchten. Trends und Erkenntnisse aus einem Marketing-Kanal müssen mit anderen verknüpft werden, um fundiertere Marketing-Entscheidungen zu treffen.
Die Freigabe von Daten zwischen verschiedenen Kanälen trägt dazu bei, Kundenprofile zu vereinheitlichen. Das Verhalten einer Käuferin oder eines Käufers auf euren Landingpages sollte beispielsweise die Grundlage für eure Social-Media-Kampagnen bilden und umgekehrt. Wenn sie oder er ein Produkt in Social Media sieht, sollte es ganz einfach möglich sein, das entsprechende Produkt auch auf eurer Website zu finden. Durch die Cross-Channel-Freigabe von Daten kann die Kommunikation mit Interessierten beim Wechsel zwischen Kanälen nahtlos fortgesetzt werden.
Die Datenfreigabe ermöglicht es euch außerdem, erfolgreiche Strategien von einem Touchpoint auf einen anderen zu übernehmen. Wenn sich ein bestimmter Call-to-Action (CTA) in euren E-Mails bewährt hat, solltet ihr denselben CTA auf eurer Website und in euren Social-Media-Postings ausprobieren. Wenn gewisse Keywords, die ihr für bezahlte Werbung verwendet, zu Klicks oder Conversions führen, solltet ihr die Daten an euer Social-Media-Team weitergeben, damit es sie für Postings für dieselbe Zielgruppe verwenden kann.
2. Verwendung von demografischen Daten für die Kampagnenplanung.
Eine weitere Methode des Data-driven Marketing ist die Verwendung von demografischen Daten für die Kampagnenplanung. Demografische Daten umfassen u. a.:
- Alter
- Ethnische Zugehörigkeit
- Einkommen
- Ausbildung
- Position
- Einkommensniveau
- Familienstand
Ihr sammelt Unmengen von Daten über Leads und Kundschaft, während ihr detaillierte Kundenprofile erstellt. Diese Informationen können aus Social-Media-Accounts und ausgefüllten Formularen stammen und euch dabei unterstützen, Profile zu optimieren und zielgruppenspezifische Marketing-Kampagnen zu entwerfen.
Doch öffentlich verfügbare Daten zu allgemeinen Zielgruppensegmenten sind ebenfalls hilfreich. In Quellen wie dem U.S. Census Bureau und den dort veröffentlichten Umfragen wie American Community Survey oder Current Population Survey findet ihr viele demografische Daten.
Sucht euch demografische Daten als Grundlage für eure nächste Marketing-Kampagne. Vielleicht macht ihr in der ganzen Stadt Werbung für eine hochwertige Möbelmarke, gewinnt aber nur wenige Leads damit. Nutzt demografische Daten, um zu ermitteln, welche Gegenden einkommensstärker sind. Setzt eure Ressourcen gezielt dort ein – die Performance wird sicher besser werden.
3. Personalisierung der Customer Journey.
Personalisierte Kundenerlebnisse sind entscheidend. Laut McKinsey erwarten 71 % der Verbraucherinnen und Verbraucher von Unternehmen personalisierte Interaktionen. 76 % sind frustriert, wenn dies nicht der Fall ist. Darüber hinaus erzielen wachstumsstarke Unternehmen 40 % mehr ihres Umsatzes durch Personalisierung.
Kundendaten sind die einzige Möglichkeit, euren Content und eure Kommunikation zu personalisieren. Dabei geht es um weitaus mehr als nur darum, den Vornamen der Adressaten in eure E-Mails einzusetzen. Mithilfe von Daten könnt ihr wirklich umfassende und einzigartige Personalisierung bieten.
Es gibt unzählige Möglichkeiten, mithilfe von Kundendaten personalisierte Marketing-Erlebnisse zu erstellen. Euer Team wird immer kreativer werden, je mehr es sich an die Verwendung von Kundendaten gewöhnt. Es gibt einige gängige Strategien für den Einstieg.
- Personalisierte Produktempfehlungen. Ihr könnt Produktempfehlungen auf euren Landingpages, auf der Startseite, in E-Mails, bezahlter Werbung und Social-Media-Postings ganz einfach personalisieren, indem ihr Daten im Zusammenhang mit kürzlich angesehenen Produkten und getätigten Käufen automatisiert. Zeigt ähnliche oder ergänzende Produkte oder aber Produkte an, die andere Kundinnen und Kunden mit vergleichbarer Einkaufshistorie ebenfalls erworben haben. Nutzt E-Mails oder bezahlte Werbung für das Retargeting von Kundinnen und Kunden, die einen Kauf begonnen, aber vor dem Abschluss abgebrochen haben.
- Personalisierte Rabatte. Kundendaten können genutzt werden, um Rabatte auf im Warenkorb verbliebene Artikel, spezielle Rabatt-Codes zum Geburtstag oder Prämien in Treueprogrammen anzubieten.
- Personalisiertes Messaging. Namen in E-Mails und Sonderangeboten zu Geburtstagen sind einfache Möglichkeiten, die Customer Journey mithilfe von Kundendaten zu personalisieren.
4. Besseres Targeting mit Predictive Analytics.
Predictive Analytics nutzt maschinelles Lernen und erweiterte statistische Modellierung, um Kundendaten zu analysieren, Muster zu identifizieren und zukünftiges Verhalten zu prognostizieren. Die meisten Großunternehmen erfassen erheblich mehr Kundendaten, als sie manuell je organisieren und verwenden könnten. Predictive Analytics macht diese enormen Datenbestände für Datenanalysten nutzbar.
Mit Predictive Analytics werden zwei primäre Ziele erreicht:
- Erstellung besserer Kundenprofile. Predictive Analytics berücksichtigt Details über Interessierte wie Branche, Unternehmensgröße, finanzielle Mittel und mehr, um Unternehmen anzusprechen, die zu euren Kundenprofilen passen. Denkt daran, dass die Daten aktuell, genau und leicht verfügbar sein müssen. Jeder Kompromiss in der Qualität eurer Daten wirkt sich negativ auf eure Kundenprofile aus.
- Identifizierung besserer Accounts. Predictive Analytics überwacht Verhaltensmuster von Entscheidenden bei Ziel-Accounts, um zu bestimmen, bei wem die höchste Conversion-Chance besteht. Es gilt jedoch zu beachten, dass nicht alle Daten zum Suchverhalten gleich sind.
Predictive Analytics und künstliche Intelligenz (KI) werden oft verwechselt. Es gibt jedoch einen klaren Unterschied. KI ist ein Werkzeug. Predictive Analytics ist ein fokussierter Prozess, der KI-Funktionen nutzt. Ein Beispiel für Predictive Analytics im Marketing wäre die Analyse von Verhaltensdaten, damit ihr den richtigen Personen zum richtigen Zeitpunkt den passenden Content empfehlt.
5. Vertiefung von Zielgruppenerkenntnissen durch Daten-Onboarding.
Daten-Onboarding ist der Prozess, mit dem Offline-Kundendaten auf Online-Plattformen übertragen werden. Bei diesen Offline-Daten kann es sich um alle möglichen Informationen über eure Kundschaft handeln, beispielsweise Kontaktinformationen oder ihre Einkaufshistorie im Laden. Sobald ihr diese Daten erfolgreich in eure Online-Umgebung übertragen habt, könnt ihr sie für Marketing-Zwecke nutzen.
Daten-Onboarding erfordert einen gewissen zusätzlichen Zeit- und Arbeitsaufwand – vor allem, weil personenbezogene Daten anonymisiert werden müssen. Doch der Prozess ist wichtig, um wertvolle Informationen für eure Teams zugänglich zu machen.
Durch das Onboarding von Offline-Kundendaten erhaltet ihr Erkenntnisse zum Verhalten eurer Kundschaft abseits von ihren Geräten. Dadurch erschließt ihr euch eine Fülle von Daten, mit denen ihr sicherstellen könnt, dass eure Anzeigen interessierte Kundinnen und Kunden erreichen. Beispielsweise hilft Daten-Onboarding, die Relevanz eurer zielgruppenspezifischen Anzeigen zu verbessern und die Personalisierung zu verstärken.
Beispiel für Data-driven Marketing: Philips schafft neue digitale Identität.
Um zu veranschaulichen, wie Data-driven Marketing in der Praxis funktioniert, sehen wir uns an, wie das Technologie- und Produktionsunternehmen Philips ein Konzept implementiert hat, um seine komplexen Digital-Marketing-Anforderungen umzusetzen.
Philips musste die Produktion, Bereitstellung und Lokalisierung seiner dynamischen Inhalte standardisieren, um die Produkt- und Markenwahrnehmung zu erhöhen. Die größte Hürde bei diesem Projekt war die Tatsache, dass Philips eine digitale Präsenz in 79 Märkten und 38 Sprachen zu pflegen hat – alle mit unzähligen Web-Seiten und enormem Traffic.
Philips setzte deshalb eine umfangreiche Daten-Management-Plattform, Datenanalyse-Software und KI ein, um modulare Inhalte auf seinen globalen Sites zu testen, zu messen und bereitzustellen. Philips integrierte zudem die eigene Software-Suite für Data-driven Marketing mit einem PIM-System (Product Information Management). Dank Analysen und KI kann Philips kontinuierlich die Reaktion der Kundschaft auf Content testen. Dank dieser Echtzeitdaten ist sichergestellt, dass Käuferinnen und Käufer zum richtigen Zeitpunkt das korrekte Messaging erhalten, um die Conversion zu optimieren.
Beispielsweise stellte Philips fest, dass durch die Implementierung eines per Slide-in präsentierten CTA die Newsletter-Anmeldungen um 635 % zunahmen. Durch die Deaktivierung der automatischen Wiedergabe von Videos stieg die Anzahl der Aufrufe von Produktseiten um 15,85 %. All diese Entscheidungen basierten auf konkreten Daten, die gesammelt und für fundierte Content-Marketing-Entscheidungen genutzt wurden.
Vorteile von Data-driven Marketing.
Data-driven Marketing bietet unzählige Vorteile, die eurer Marke zugutekommen. Durch die Einbindung von Marketing-Strategien, die auf datenbasierten Entscheidungen beruhen, profitiert ihr folgendermaßen:
- Effektive ABM-Kampagnen. Account-basiertes Marketing (ABM) ist einfacher mit einer erweiterten datengestützten Auswahl als Entscheidungsgrundlage und zur Stärkung des ROI.
- Genauere Attributionsmodelle und ROI-Reports. Attribution hilft euch, den Wert jeder einzelnen Aktion in der Customer Journey zu verstehen, und bietet Erkenntnisse zu den Auswirkungen bestimmter Interaktionen auf die Conversion.
- Ermittlung der optimalen Kanäle. Versteht , wo eure Zielgruppe ihre Zeit verbringt und mit welchem Content sie am meisten interagiert. Ohne hochwertige Daten werdet ihr das nie erfahren und eure Content-Strategie wird weniger effektiv sein.
- Entwicklung unvergesslicher Kundenerlebnisse. Daten sind der einzige Weg, die Art von hyperpersonalisierten Kundenerlebnissen bereitzustellen, die heraussticht und Interessenten zu Markenfürsprechern macht.
- Unterstützung von Kundendienst-Teams. Die Bereitstellung von standardisierten Daten ermöglicht es den Mitarbeitenden im Kundendienst, den Kontext zu Beschwerden einzusehen und die Kundschaft besser zu unterstützen.
Jeder dieser Vorteile führt letztendlich zum selben Ergebnis: mehr Gewinn für euch. Je mehr Marken Daten nutzen, um bessere Marketing-Entscheidungen zu treffen, umso mehr wird die Sammlung und Verwendung eurer eigenen Daten zum Standard.
Erste Schritte mit Data-driven Marketing.
Data-driven Marketing verspricht effektivere Marketing-Kampagnen. Versammelt zunächst euer Team, damit ihr herausfinden könnt, was eure Marketing-Abteilung von den Unternehmensdaten benötigt. Denkt daran: Data-driven Marketing ist ein Mittel zum Zweck. Ihr solltet euer Ziel daher von Anfang an klar vor Augen haben. Arbeitet dann rückwärts und plant eure Kampagne. Bindet Daten ein, wo nötig.
Adobe Analytics ist mehr als Web-Analyse-Software. Ihr profitiert von einem Tool, mit dem ihr Daten von jedem Punkt der Customer Journey analysieren könnt. Adobe Analytics sammelt Daten aus mehreren digitalen Kanälen und führt sie an einem zentralen Ort zusammen. Unterstützt von Adobe Sensei nutzt es KI, um prädiktive Erkenntnisse auf Basis eures Datenumfangs auszugeben.
Fordert eine Demo an oder seht euch ein Übersichtsvideo an, um zu erleben, wie ihr mit Adobe Analytics verwertbare Erkenntnisse statt unzureichender Reports erhaltet.
Weitere Ressourcen.
Wenn ihr mehr über Data-driven Marketing erfahren möchtet, seht euch die folgenden Ressourcen an: