Big Data

5 Tipps für pragmatisches Data Marketing im Maschinenbau

| Autor / Redakteur: Robert Petzold / Melanie Krauß

Um erfolgreiches Data Marketing zu betreiben, wird nicht automatisch eine riesige Menge an Daten benötigt.
Um erfolgreiches Data Marketing zu betreiben, wird nicht automatisch eine riesige Menge an Daten benötigt. (Bild: gemeinfrei / Pexels)

Der Begriff Big Data ist derzeit in aller Munde. Insbesondere im Maschinenbau bieten sich jedoch Möglichkeiten auch mit weniger und bereits vorhandenen Daten gutes Marketing zu betreiben.

Ist das Kunst oder kann das weg? Das haben sich schon viele Marketingverantwortliche gefragt, wenn es um Big Data geht. Der Hype scheint von uns allen zu fordern, uns mit „Yottabytes” von Daten auseinanderzusetzen. Aber steht den damit verbundenen Investitionen und Risiken überhaupt ein entsprechender Nutzen gegenüber? Zum Glück braucht es für Data Marketing nicht immer gleich Big Data.

Mit den folgenden fünf Tipps können Marketingentscheider auch mit bereits im Unternehmen vorhandenen Daten und sogenannten „Small Data“-Ansätzen signifikante Erfolge erzielen.

Tipp 1: Mit den eigenen Produktdaten beginnen

Ganz gleich ob Unternehmen die Informationen auf ihrer Website den Kunden „nur“ für Recherchezwecke bereitstellen, selbst E-Commerce betreiben oder auf einem Online-Marktplatz präsent sein möchten: Produktdaten verhelfen Marketern zum Durchbruch und zu mehr Kundennähe. Aber nur, wenn die Informationen gut strukturiert und zentralisiert zur Verfügung stehen, können sie dem Nutzer wirklich helfen – wann und wo auch immer er sie benötigt.

Der Gedanke an Product Information-Management- (PIM) und Digital-Asset-Management-Systeme (DAM) ist hier naheliegend. Diese machen die konsistente Verteilung von Inhalten über verschiedene digitale Kanäle und zum Beispiel Landes-Versionen von Websites bezahlbar und beherrschbar.

Der Marketing-Effekt: Die eigene Marke ist auf mehr Kanälen präsent, es gibt mehr Kontakte und Business-Chancen. Die Nachteile von PIM-/DAM-Systemen sind aber hohe Kosten bei Anschaffung und beim Betrieb. Der pragmatische Tipp lautet, diese Kosten zu sparen und diese Aufgabe lieber einem bestehenden oder neuen Enterprise-Content-Management- oder Webshop-System zu übertragen. Denn diese bilden heute alles ab, was für ein zentrales Produktdatenmanagement benötigt wird.

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Tipp 2: Vorhandene Kunden-Stammdaten einbeziehen

Das digitale Marketing bietet mit seinen Targeting- und Automatisierungs-Möglichkeiten einen großen Wettbewerbsvorteil für die produzierenden Branchen. Um diesen für sich zu nutzen, benötigen Marketingverantwortliche aber eine saubere Informationsbasis über die eigenen Kunden und deren Wünsche.

Dies gilt insbesondere in der Maschinenbau-Branche: Durch die komplexen Investitionsgüter und die hohe Wiederbeschaffungs-Quote (Verbrauchsmaterial, Service-Leistungen et cetera) hängt am einzelnen Kaufentscheider sehr viel Umsatz. Daher sollten diese wenigen, wichtigen Personen im Zentrum der Marketingarbeit stehen.

Ein Master-Data-Management-Projekt aufzusetzen (MDM), bei dem Kundendaten gesammelt und strukturiert werden, ist daher oft sinnvoller als ein Big Data-Projekt zu starten. So kommen Marketer zu der Single Customer View, also zu jenem, aus allen verfügbaren Quellen zusammengestellten Kunden-Dossier, welches Targeting und CRM erst möglich macht.

Auch abseits von Big Data lassen sich brauchbare Daten für das Marketing finden.
Auch abseits von Big Data lassen sich brauchbare Daten für das Marketing finden. (Bild: Cocomore AG)

Tipp 3: Die Zielgruppe anhand ihrer Verhaltens-Daten verstehen

Ein weiterer Datenschatz befindet sich schon jetzt im Besitz der meisten produzierenden Unternehmen: Kunden hinterlassen bei jedem Besuch auf der Website ein wertvolles Profil, mit dem Verantwortliche das Nutzererlebnis optimieren können. Setzt man die Herkunft der Besucher, welche Informationen sie auf der Seite abrufen (und welche nicht) sowie weitere Datenspuren in einen Zusammenhang, lassen sich Hypothesen aufstellen und verifizieren, wie die Website beschaffen sein muss, um noch bessere Ergebnisse bei Faktoren wie Konversionsrate, generierten Anfragen oder Käufen zu erzielen.

Der nächste Schritt ist Onsite Targeting: Diese Methode ermöglicht es, einem Besucher beim nächsten Aufruf der Site, die für ihn persönlich relevanten Inhalte anzuzeigen. Durch diese gesteigerte Relevanz verweilt er länger auf der Seite, klickt häufiger auf Angebote und beschäftigt sich mehr mit den Inhalten.

Tipp 4: Daten direkt mit dem Vertrieb teilen

Alles, was Marketingverantwortliche während der User Journey ihres Kunden lernen, ist auch für den Vertrieb hochinteressant. Mit diesen Informationen können Sales-Mitarbeiter etwa herausfinden, mit welchem Thema und auf welchem Kanal eine Kontaktaufnahme zu einem spezifischen Kunden optimal wäre. Auch können Leads so besser bewertet werden – wer sollte direkt angesprochen werden, bei wem kann man noch warten. Dieses Wissen macht den Vertrieb wesentlich effizienter.

Hier hilft das sogenannte Lead Scoring, bei dem die einzelnen Kontakte bewertet werden: Die Sales-Spezialisten können mit dieser Methode von den Marketing-Kollegen sehr gut unterstützt werden, da sie so starke Anhaltspunkte erhalten, welche Leads am vielversprechendsten sind. Der schöne Nebeneffekt: Wenn Leads erst einmal derart qualifiziert werden, können Marketer auch den Wertbeitrag ihrer Digitalmaßnahmen zum Unternehmenserfolg präzise beziffern.

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Rollenverteilung

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Tipp 5: Die weltgrößte Intentions-Datenbank nutzen

Mit Google haben Marketer die weltgrößte Intentions-Datenbank an der Hand. Denn: Immer wenn jemand einen Suchbegriff eingibt, stellt das Suchwort sozusagen „reinen Intent“ dar. Und im B2B-Sektor wird viel gesucht. Die Kundschaft evaluiert immer mehr selbst, statt sich im direkten Kontakt mit dem Vertrieb über das Angebot zu informieren – und hier kommt der Suchmaschine größte Bedeutung zu.

In den Keyword-Daten lässt sich etwa oft erkennen, in welchen Themenfeldern und Kontexten Produkte relevant sind. Dies kann zu Tage fördern, dass die Produkte für andere oder zusätzliche Anwendungen interessant sind, als man ursprünglich dachte. Zudem lassen sich so auch andere Thesen bestätigen: Die gehäufte Suche nach Sensor- und Automatisierungstechnik etwa kann ein starkes Indiz dafür sein, dass es in Kürze zu einem Fabrik-Neubau kommen wird.

Diese fünf Tipps zeigen, dass sich Marketer im Maschinenbau-Sektor gar nicht erst über Big Data Gedanken machen müssen, sondern stattdessen das Feld der „Small-Data“-Lösungen ins Augen fassen sollten. Denn oft ist schon mit den eigenen, im Unternehmen bereits vorhandenen Daten sowie dem Einsatz von Google ein großer Sprung möglich und erfolgversprechend.

* Robert Petzold ist Director Consulting bei der Cocomore AG.

** Dieser Beitrag erschien zuerst auf unserem Partnerportal MM MaschinenMarkt.

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