Marketing-Analyse – Leitfaden für Marketing-Fachkräfte.

Marketing-Analysen wandeln Daten in verwertbare Erkenntnisse um, damit Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die Rendite prognostizieren und den ROI von Marketing belegen können. Durch die Analyse von Kundenverhalten und Kampagnen-Performance können Unternehmen Strategien optimieren, die User Experience verbessern und messbare Zuwächse erzielen.

Mittlere und große Unternehmen in Branchen wie Fertigung, Technologie und Finanzdienstleistungen können mit Marketing-Analysen die Komplexität reduzieren, die Ressourcenzuweisung verbessern und messbare Ergebnisse bereitstellen.

Inhalt:

• Was ist Marketing-Analyse?
• Warum ist Marketing-Analyse so wichtig?
• Komponenten der Marketing-Analyse
• Methoden der Marketing-Analyse
• Wie setzen Unternehmen Marketing-Analysen ein?
• Praktische Anwendungen von Marketing-Analyse
• Erste Schritte bei der Marketing-Analyse

Was ist Marketing-Analyse?

Marketing-Analyse ist die Auswertung von Daten zur Messung der Marketing-Performance und zum Verständnis des Kundenverhaltens. Mithilfe strukturierter Tools und Prozesse werden durch Marketing-Analyse die Faktoren ermittelt, die zu mehr Kundeninteraktionen und besserer Kampagnen-Performance führen.

Was kann mit Marketing-Analyse ausgewertet werden?

• Handlungsaufrufe (CTAs): Messt, welche CTAs die höchsten Clickthrough-Raten bringen, um euer Messaging gezielt anzupassen.
• Blogpost-Interaktionen: Ermittelt die leistungsstärksten Inhalte, um Erfolge zu replizieren und die organische Reichweite zu erhöhen.
• Kanal-Performance: Weist eure Budgets den Kanälen zu, die die meisten qualifizierten Leads generieren.
• Thought-Leadership-Wirkung: Bewertet, durch welche Erkenntnisse Entscheidende angesprochen werden, und baut Markenkompetenz auf.
• Website-User-Experience: Identifiziert Problembereiche in der Customer Journey, um die Conversions zu erhöhen.

Diese Erkenntnisse helfen euch dabei, eure Marketing-Strategien am Zielgruppenverhalten auszurichten und maximalen ROI zu erzielen. Durch Analyse dieser Bereiche können Marketing-Fachleute Chancen erkennen, wie sie Strategien auf den Bedarf der Zielgruppen abstimmen und die Wirkung maximieren können.

Warum ist Marketing-Analyse so wichtig?

Mit Marketing-Analysen können Unternehmen Entscheidungen treffen, die auf Daten statt auf Vermutungen basieren. So wird sichergestellt, dass die Kampagnen auf den Bedarf der Zielgruppe abgestimmt sind und zu messbaren Resultaten führen.

Wichtigste Vorteile:

• Versteht, was funktioniert und was nicht: Identifiziert erfolgreiche Kampagnen, die ihr wiederholen könnt, und optimiert die weniger erfolgreichen Maßnahmen.
• Belegt den ROI: Wertet aus, welche Marketing-Kanäle und Initiativen Umsätze generieren.
• Optimiert die Customer Experience: Verbessert die Benutzerinteraktionen, indem ihr die in den Analysen aufgedeckten Problemfelder adressiert.

Beispiel: Ein Fertigungsunternehmen fand mit Marketing-Attribution heraus, dass an Einkaufs-Managerinnen und -Manager gerichtete LinkedIn-Anzeigen den höchsten ROI einbrachten. Durch entsprechende Neuverteilung der Anzeigenausgaben verbesserte sich die Kampagnen-Performance um 20 %.

Komponenten der Marketing-Analyse.

Zur Implementierung effektiver Marketing-Analysen stützen sich Unternehmen auf fünf wichtige Komponenten. In Kombination ermöglichen es diese den Teams, Marketing-Daten zu erfassen, zu analysieren und umzusetzen und so die Performance zu verbessern.

1. Zentrale Marketing-Datenbank.

Eine zentrale Marketing-Datenbank dient als „Single Source of Truth“ für alle Kampagnen- und Kundendaten. Durch Konsolidierung dieser Informationen erhalten Marketing-Fachleute eine einheitliche Sicht auf Zielgruppen, Kampagnen-Performance und Kostenmetriken.

Darum ist es wichtig: Ohne ein zentrales Repository können Datensilos den Blick auf die Daten verstellen und die Entscheidungsfindung und Ressourcenzuweisung ineffizient machen.

Beispiel: Ein globales B2B-Fertigungsunternehmen konsolidiert Daten zu Kundeninteraktionen aus bezahlten LinkedIn-Anzeigen, E-Mail-Kampagnen, Fachmessen-Leads und Website-Interaktionen in derselben Datenbank. Durch die Zusammenführung dieser Informationen erhält das Unternehmen Einblick in die gesamte Käufer-Journey und kann die Touchpoints mit der größten Wirkung auf die Conversions identifizieren.

2. Zeitreihenanalyse.

Zeitreihenanalysen werten Datenpunkte aus, die in regelmäßigen Intervallen erfasst werden. Dies ermöglicht die Analyse von Trends, saisonalen Mustern und langfristigen Wachstumschancen. Mit diesem Ansatz können Marketing-Fachleute das Verbraucherverhalten vorhersagen und Kampagnen entsprechend planen.

Darum ist es wichtig: Mit statischen, singulären Snapshots können keine relevanten Trends erkannt werden. Mit den Erkenntnissen aus Zeitreihenanalysen können proaktive Entscheidungen getroffen werden, zum Beispiel bei saisonalen Inventarplanungen oder Kampagnenanpassungen.

Beispiel: Das obige B2B-Fertigungsunternehmen verfolgt vierteljährliche Trends bei Lead-Generierung und Verkäufen und erkennt konsistente Spitzen zu Zeiten von Branchenfachmessen. Mit diesen Erkenntnissen stimmt das Marketing-Team Content-Launches, Anzeigenkampagnen und Follow-ups ab, um in Zeiten mit hoher Nachfrage von besseren Conversion Rates zu profitieren.

3. Erweiterte Attribution.

Erweiterte Attributionsmodelle wie Multi-Touch- oder datengestützte Attribution weisen allen Touchpoints einer Customer Journey einen Wert zu, nicht nur der ersten oder letzten Interaktion. So verstehen Marketing-Fachleute, wie sich verschiedene Kanäle zusammen auf die Conversions auswirken.

Darum ist es wichtig: Bei einfachen Attributionsmodellen werden wichtige Interaktionen möglicherweise nicht erkannt. Dies führt zu falschen ROI-Analysen und verschwendeten Anzeigenausgaben. Bei der erweiterten Attribution wird deutlich, welche Kampagnen und Kanäle den höchsten Mehrwert generieren.

Beispiel: Das B2B-Fertigungsunternehmen analysiert seine Vertriebs-Pipeline mit erweiterter Attribution und findet so heraus, dass Leads, die aus LinkedIn-Anzeigen generiert werden, häufig erst nach einer Interaktion mit einem Follow-up-Webinar und einer zielgerichteten E-Mail-Kampagne konvertieren. Da das Unternehmen den Beitrag jedes Touchpoints kennt, optimiert es die Budgetzuweisung so, dass die leistungsstärksten Kanäle priorisiert werden.

4. Benutzerfreundliche Dashboards.

Benutzerfreundliche Dashboards visualisieren wichtige Daten-Trends und Erkenntnisse in einer zugänglichen Form. So können Marketing-Fachleute die Performance auf einen Blick überwachen. Die Dashboards sind für Nutzende ohne technischen Hintergrund gestaltet und vereinfachen die Analyse. Dadurch sind schnelle datengestützte Entscheidungen möglich.

Darum ist es wichtig: Die meisten Marketing-Fachleute kommen nicht aus der Datenwissenschaft. Intuitive Dashboards schließen diese Lücke und ermöglichen Teams ohne komplizierte Tools oder technisches Know-how den Zugriff auf Erkenntnisse.

Beispiel: Das B2B-Fertigunsunternehmen nutzt Echtzeit-Dashboards zur Nachverfolgung der Performance seiner globalen Kampagnen. Das Team erkennt schnell einen Rückgang bei Accounts mittlerer Unternehmen und passt das Messaging entsprechend an, um Kosteneffizienz und ROI zu betonen. Dies führt zu einem Anstieg von 15 % bei der Lead-Conversion mittlerer Unternehmen.

5. Ad-hoc-Reporting.

Durch Ad-hoc-Reporting erhalten Analyse-Teams die Flexibilität, basierend auf spezifischen Abfragen oder Kampagnen benutzerdefinierte, detaillierte Reports zu generieren. Die Daten können eingehender erkundet werden, als dies mit vorkonfigurierten Reports möglich ist.

Darum ist es wichtig: Während Dashboards allgemeine Erkenntnisse liefern, deckt Ad-hoc-Reporting granulare Details auf, mit denen Strategien optimiert und verborgene Chancen erkannt werden können.

Beispiel: Um seine aktuelle Kampagne zu einem Produkt-Launch zu verbessern, analysiert das B2B-Fertigungsunternehmen mit Ad-hoc-Reporting die Interaktionen auf LinkedIn nach Regionen und Positionen. So findet es heraus, dass Einkaufs-Managerinnen und -Manager in Europa viele Interaktionen zeigen, und das Team intensiviert regionsspezifische Mitteilungen und Webinare.

Methoden der Marketing-Analyse.

Marketing- und Analyse-Fachleute setzten verschiedene Methoden zur Ableitung verwertbarer Erkenntnisse ein. Sehen wir uns die wichtigsten Methoden genauer an:

1. Regressionsanalyse.

Regressionsanalyse erkennt Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen. So können Marketing-Fachleute basierend auf historischen Trends künftige Ergebnisse prognostizieren.

Effekt: Der ROI von Kampagnen wird quantifiziert, damit Budgets mit Überzeugung zugewiesen werden können.

Beispiel: Eine B2B-Technologiefirma ermittelt mit Regressionsanalyse, wie erhöhte Ausgaben für LinkedIn-Anzeigen mit Sales Qualified Leads (SQLs) im Zusammenhang stehen. Mit diesen Erkenntnissen kann die Firma ihre Anzeigenbudgets optimieren und die Zahl der SQLs um 15 % erhöhen, ohne zu viel auszugeben.

2. Kohortenanalyse.

Bei der Kohortenanalyse werden Kundinnen und Kunden basierend auf gemeinsamen Eigenschaften gruppiert, zum Beispiel Akquisedatum oder Einkaufshistorie. So können Trends im Zeitverlauf identifiziert werden.

Effekt: Bindungsstrategien werden verbessert und der langfristige Wert von Akquisekampagnen wird erkannt.

Beispiel: Ein SaaS-Anbieter erstellt zwei Kundensegmente: durch Promotions auf einer Fachmesse und durch organische Suche akquirierte Kundinnen und Kunden. Anschließend werden die Bindungsraten verglichen. Es zeigt sich, dass auf Veranstaltungen gewonnene Kohorten einen höheren Lebenszeitwert aufweisen.

3. Zeitreihenanalyse.

Zeitreihenanalysen werten Datenpunkte aus, die in regelmäßigen Intervallen erfasst werden. Dies ermöglicht die Analyse von Trends, saisonalen Mustern und Wachstumschancen.

Effekt: Unternehmen können die Nachfrage vorhersagen und Kampagnen auf das Kundenverhalten abstimmen.

Beispiel: Ein globales Fertigungsunternehmen identifiziert saisonale Nachfragespitzen für Industrieanlagen und plant Anzeigenkampagnen und Follow-ups, die in diesen Zeiträumen geschaltet werden. Dies erhöht die Conversions um 20 %.

4. Faktorenanalyse.

Faktorenanalyse unterteilt große Datensätze in Variablen und Faktoren, die ursächlich für ein bestimmtes Verhalten sind.

Effekt: Die Entscheidungsfindung wird durch Fokussierung auf wichtige Einflüsse vereinfacht.

Beispiel: Eine Finanzdienstleistungsfirma identifiziert die Kundenzufriedenheit als Hauptfaktor für Vertragsverlängerungen. Um die Bindungsraten zu erhöhen, verbessert sie ihre Support-Qualität.

5. Monte-Carlo-Simulationen.

Monte-Carlo-Simulationen sagen mithilfe von Wahrscheinlichkeitsmodellen Ergebnisse unter bestimmten Bedingungen voraus.

Effekt: In komplexen Szenarien werden Risiken minimiert und strategische Entscheidungen ermöglicht.

Beispiel: Ein Logistikanbieter modelliert mit Monte-Carlo-Simulationen, wie schwankende Kraftstoffkosten die Versandkosten beeinflussen könnten. So kann das Unternehmen präventiv Tarife anpassen und die Gewinnspanne schützen.

Wie setzen Unternehmen Marketing-Analysen ein?

Organisationen wenden Marketing-Analysen auf verschiedene Funktionsbereiche an, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Performance zu erhöhen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Beispiele für Use Cases:

• Trend-Analysen: Ein Software-Unternehmen stellte einen wachsenden Bedarf an KI-gestützten Tools fest und passte sein Messaging an, um dieser Marktverschiebung Rechnung zu tragen.
• Medienplatzierung: Eine Finanzdienstleistungsfirma analysierte die Anzeigen-Performance für Paid Search, Display-Anzeigen und Social Media, um die kosteneffektivsten Kanäle bei den Ausgaben zu priorisieren.
• Wettbewerber-Benchmarking: Ein globales Fertigungsunternehmen führte ein Tracking der Marktanteile von Wettbewerbern durch und passte seine Preisgestaltung an, um konkurrenzfähig zu bleiben.
• User-Experience-Optimierung: Ein SaaS-Unternehmen nutzte Heatmaps und Interaktionsmetriken, um Problembereiche der Nutzenden zu identifizieren. So konnten Warenkorbabbrüche reduziert und Conversions um 15 % erhöht werden.
• Prädiktive Kampagnen: Eine globale Automobilmarke erstellte prädiktive Modelle, um das Anzeigen-Targeting für den Launch eines neuen Elektrofahrzeugs abzustimmen, und konnte so mehr Vorbestellungen erzielen.

5 Methoden zur Analyse eures Marketing-Programms.

Mit folgenden fünf Methoden können Marketing-Fachleute Kampagnen-Performance, Attribution und ROI effektiv bewerten.

1. Single-Touch-Attribution – First Touch und Last Touch.

Funktionsweise: Der gesamte Wert wird entweder der ersten Interaktion (Lead-Generierung) oder der letzten Interaktion (Conversion) zugeschrieben.

Effekt: ROI-Tracking wird vereinfacht, aber andere wichtige Touchpoints werden nicht berücksichtigt.

Beispiel: Ein Fertigungsunternehmen schreibt einen Abschluss der Fachmesse zu, auf der der Lead generiert wurde (First Touch), oder dem Follow-up-Webinar, in dem der Deal abgeschlossen wurde (Last Touch).

2. Single-Touch-Attribution mit Umsatzprognosen.

Funktionsweise: Historische Kampagnendaten werden mit einbezogen, um längerfristige Ergebnisse zu prognostizieren.

Effekt: Verzögerte Rendite von Marketing-Maßnahmen wird berücksichtigt, insbesondere bei B2B-Kaufzyklen.

Beispiel: Basierend auf früheren Ergebnissen schätzt ein SaaS-Anbieter, dass E-Mail-Nurturing-Kampagnen, die sich an IT-Entscheidende richten, innerhalb von zwei Quartalen einen Umsatzanstieg von 15 % einbringen.

3. Attribution über mehrere Programme.

Funktionsweise: Jedem Touchpoint in der Käufer-Journey wird ein proportionaler Wert zugeschrieben.

Effekt: Eine ganzheitliche Sicht auf den Kampagneneinfluss wird gewonnen, wodurch die Ressourcenverteilung unter allen Kanälen verbessert wird.

Beispiel: Eine Finanzdienstleistungsfirma schreibt Webinaren, E-Mail-Kampagnen und LinkedIn-Anzeigen einen Wert zu und bestimmt dann die Rolle, die diese Maßnahmen in Kombination bei den Abschlüssen von Enterprise-Level-Verträgen spielen.

4. Test- und Kontrollgruppen.

Funktionsweise: Die Messung der Kampagnen-Performance erfolgt durch den Vergleich der Ergebnisse in exponierten (Testgruppe) und nicht exponierten Zielgruppen (Kontrollgruppe).

Effekt: Präzise Erkenntnisse in die Kampagneneffektivität werden bereitgestellt.

Beispiel: Ein SaaS-Unternehmen vergleicht personalisierte E-Mail-Kampagnen mit allgemeinen Botschaften und stellt fest, dass die mit personalisiertem Content angesprochene Zielgruppe 20 % mehr Interaktionen hat.

5. Marketing-Mix-Modellierung (MMM).

Funktionsweise: Mit statistischen Modellen wird die Wirkung von Marketing-Maßnahmen und Marketing-unabhängigen Faktoren wie ökonomische Bedingungen und Preise ausgewertet.

Effekt: Unternehmen können die Budgets optimal über mehrere Kanäle und Variablen verteilen.

Beispiel: Eine B2B-Technologiefirma wertet mit MMM die kombinierte Wirkung von LinkedIn-Anzeigen, Fachmessen und Content-Marketing und berechnet branchenweite Nachfrageschwankungen mit ein.

Erste Schritte bei der Marketing-Analyse.

Marketing-Analysen zeigen, welche Maßnahmen funktionieren und welche nicht und auf welche Bereiche die Maßnahmen fokussiert werden müssen, um messbare Ergebnisse zu erzielen. Die Implementierung eines erfolgreichen Programms beginnt mit einer klaren Strategie und den passenden Tools.

Schritte für den Einstieg:

1. Legt klare Ziele fest: Definiert, was ihr messen möchtet, zum Beispiel ROI, Conversion Rates oder Bindung.
2. Zentralisiert eure Daten: Konsolidiert Daten aus allen Kanälen, Kampagnen und Kundeninteraktionen in derselben Quelle.
3. Setzt die richtigen Tools ein: Nutzt fortschrittliche Analyseplattformen wie Customer Journey Analytics ein, um Performance-Daten nachzuverfolgen, zu visualisieren und zu analysieren.
4. Wendet bewährte Methoden an: Nutzt Methoden wie Regressionsanalysen, Attributionsmodelle und Kohortenanalysen, um umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten.
5. Setzt die Erkenntnisse um: Reagiert strategisch auf die Erkenntnisse: Weist beispielsweise Budgets neu zu, verbessert die Customer Journeys oder optimiert euer Messaging.

Adobe Customer Journey Analytics kann euch helfen.

Customer Journey Analytics vereinfacht die Erfassung und Analyse von Daten aus mehreren Kanälen und unterstützt Teams bei folgenden Aufgaben:

• Performance im Web, in Mobile Apps und in Offline-Quellen nachverfolgen
• Kundenverhalten mit fortschrittlicher Segmentierung und Attribution analysieren
• Personalisierte Erlebnisse basierend auf verwertbaren Erkenntnissen bereitstellen

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