Praxisbeispiel „Data Marketing“

Data Driven Marketing – Wie können KMU von den „Großen“ lernen?

| Autor / Redakteur: Slavisa Gasic* / Muteber Karacan

Die Anzahl der digitalen Kontaktpunkte zwischen Unternehmen und Kunden erhöht sich durch zusätzliche Services, Apps und Tools.
Die Anzahl der digitalen Kontaktpunkte zwischen Unternehmen und Kunden erhöht sich durch zusätzliche Services, Apps und Tools. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Ob Big Data Analytics, Data-Driven Marketing oder Marketing Automation – Daten spielen auch im Marketing eine immer größere Rolle. Auch KMU können von Data Marketing profitieren. Dazu können sie sich einiges von den „Großen“ abschauen.

„Data-Driven Marketing ist für uns kein Fremdwort. Und natürlich kennen wir die Trends – Big Data Analytics, Marketing Automation, digitale Transformation. Aber um vom Kennen zum Umsetzen zu kommen, fehlt uns einfach das Budget, das die großen Konzerne einsetzen. Was sich die leisten können, davon können wir KMUs nur träumen“, konstatierte der Inhaber eines mittelständischen Maschinenbau-Unternehmens noch vor zwei Jahren bei einem Workshop. Sein Unternehmen stellt hochpräzise Maschinenteile her und zählt Unternehmen in Europa aus unterschiedlichen Branchen zu seinen Kunden.

Heute nutzt auch sein Unternehmen professionelle „State-of-the-Art“-Lösungen für datengetriebenes Marketing. Diese sind kleiner, erfordern weniger Budget und weniger Ressourcen, sind aber in den spezifischen Anwendungsfällen genauso hoch entwickelt, wie die der globalen Großkonzerne. Statt sich von der Überlegenheit der „Großen“ entmutigen zu lassen, hat das Maschinenbau-Unternehmen begonnen, von diesen zu lernen – aus ihren Stärken, aber auch aus ihren Schwächen. Als Schnittstelle fungierte dazu ein Dienstleister, der Erfahrung in der Arbeit mit Global Playern und ihren großen Kampagnen hat, aber auch die Branchenspezifika und Bedarfe von kleinen und mittelständischen Unternehmen kennt.

In Workshops mit verschiedenen Abteilungen wurden die Anforderungen und Ziele des Unternehmens herausgearbeitet und potenziell anwendbare Lösungen besprochen, die heute primär in großen, internationalen Konzernen, eingesetzt werden. Anschließend wurden die relevanten Module ausgewählt und genau auf die Bedürfnisse des Maschinenbauers zugeschnitten.

Ziel 1: Von Big Data profitieren

Big Player führen alle unternehmensweit rund um den Kunden anfallenden Daten in einer zentralen Datenbank zusammen. Ihr Analyse-Team nutzt diese als Grundlage für komplexe Analysen. Dadurch werden Insights gewonnen, die helfen können, bessere Entscheidungen in diversen Unternehmensbereichen zu treffen. Auch für das Maschinenbau-Unternehmen war es an der Zeit, die große Menge an Daten (zu Produkten, Kunden, on- und offline-Transaktionen, Service, Finance...) zu zentralisieren, die in verschiedenen, nicht miteinander verknüpften Datenbanken gesammelt und archiviert wurden. Dadurch konnte der Datenfluss transparent gestaltet werden, was z.B. auch zur DSGVO-Umsetzung unabdingbar ist. Bei der Implementierung der zentralen Datenbank wurden Schnittstellen für Big Data Analytics geschaffen.

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Ziel 2: B2B-Bestandskunden effizient pflegen

Erfolgreiche Big Player im B2B-Geschäft präsentieren sich als konsistent kommunizierende und unterstützende Partner. Sie bieten Ihren Bestandskunden schnelle, gezielte, individuelle 24/7-Kommunikation und Services, Kostentransparenz und ein sorgfältig zugeschnittenes Produktportfolio. Und sie belohnen Loyalität mit relevanten Mehrwerten – nicht mit der Gießkanne, sondern entsprechend dem CLV (Customer-Lifetime-Value) jedes Kunden. Dazu nutzen sie eine komplexe IT- und Analyselandschaft. Das Maschinenbau-Unternehmen entschied sich gemeinsam mit dem Dienstleister ein ganzheitliches CRM-System zu implementieren. Dieses besteht aus miteinander kombinierbaren Modulen, ist browserbasiert und kann durch Einsatz aktuellster Technologien automatisiert Analysen durchführen. Es lernt aus den Ergebnissen und passt sich an große Datenvolumen an. Und es ist für Anwender jeder Ebene einfach zu nutzen.

Das Herzstück dieses Systems sind automatisierte Analysen. So werden unter anderem:

  • Intelligente 360°-Kundenprofile/-segmente (inclusive CLV-Berechnung) erstellt
  • relevante Ereignisse bei Geschäftspartnern (Geschäftsjubiläen, Zukäufe, Reaktionen auf Kampagnen) identifiziert
  • die Grundlagen für Targeting geschaffen und
  • Produktbedarfe und – Affinitäten auf Level des einzelnen B2B-Kunden identifiziert.

Zudem werden Vorhersage-Modelle erstellt, die auf Daten aus der Vergangenheit Antworten auf Fragen untersuchen wie:

  • Welche Bedürfnisse und Wünsche hatten die Kunden?
  • Welche Produkte/Produktsets wurden für sie wann interessant?
  • In welcher CLV-Phase befanden sie sich?
  • Welche Ereignisse (politisch, gesellschaftlich, geschäftlich) nahmen Einfluss auf ihre Kaufentscheidung?
  • Wie wollten sie angesprochen werden und auf welchem Kanal (Telefon, Post, Broschüre, E-Mail, Website, soziale Netzwerke)?
  • Welche Zahlungsmodalitäten zogen sie vor?
  • Welche Services empfanden sie als hilfreich?

Die Berechnung der Vorhersage-Modelle erfolgt auf Lern-Datensätzen, die aus dem Gesamt-Datensatz extrahiert werden. Testverfahren und Validierung stellen sicher, dass die Modelle zuverlässig sind und in die Zukunft fortgeschrieben werden können. Daten und Modelle werden kontinuierlich aktualisiert – das System lernt. Dadurch wird die Grundlage für ausgefeiltes Kommunikations-Timing und individuelle Interaktionen mit Kunden und Interessenten geschaffen. Da die Auswahl der richtigen Kommunikation für den individuellen Kunden auf analysebasierten, komplexen Business-Regeln und der Zuordnung der entsprechenden Mitteilungen basiert, gehört auch ein hochentwickeltes Marketing-Automation-Modul zum System.

Besonders anwenderfreundlich ist dabei, dass Regeln und Verknüpfungen ohne großes Analyse- oder IT-Fachwissen geändert und Mitteilungen mit den jeweils passenden Absende-Adressen versendet werden können (Vertrieb, Finance, Kundendienst …).

Weitere Komponenten wie

  • Planungstool
  • Berechtigungs-Konzept für Datenzugriff und Operationen
  • Modul zur Ad-hoc-Kampagnen-Erstellung
  • Checkliste für verschiedene Kampagnen-Phasen
  • Modul zur Vorsortierung von Post nach Gewicht und Postleitzahlen
  • Erfolgskontrolle, Reportings

sind mittlerweile dazugekommen. Schon heute kann für die Kundenprofilierung auf immer mehr Daten zurückgegriffen werden. Die Kundenansprache wird immer schneller und individueller, Kunden und Interessenten äußern sich messbar zufriedener und die Wiederkaufszahlen steigen sukzessive.

Ziel 3: Mehr Aufmerksamkeit gewinnen und Neukunden finden

Wer kennt sie nicht, die aufwändigen Kampagnen, die Großkonzerne fahren, um neue Kunden zu gewinnen? TV-Spots, Events, Weltstars als Markenbotschafter. Content-Erstellung braucht einen großen Ressourcenaufwand und die Organisation komplexer interner und externen Strukturen. Hier haben KMU in vielen Fällen Vorteile. Konzerne können die Budgets für große Kampagnen eher stemmen als kleinere Unternehmen, schnelle Reaktionen auf aktuelle Ereignisse werden jedoch zu oft durch komplexe Entscheidungsstrukturen ausgebremst – bis zur endgültigen Freigabe von Content vergeht oft viel Zeit, wodurch eine schnelle Reaktion auf nicht planbare Ereignisse erschwert wird.

Das Maschinenbau-Unternehmen suchte gemeinsam mit seiner Agentur andere Wege. Statt weitgestreuter werden gezielte Kampagnen ausgespielt und in Aufwand, Wertigkeit und Mehrwert genau auf die Zielgruppe abgestimmt. Die richtigen Adressaten können über die Analyse der Bestandskunden aus dem CRM-System gefunden werden.

Vereinfacht erklärt, funktioniert das auf folgendem Weg: Die „DNA“ der besten Bestandskunden wird analysiert (alle zu ermittelnden Daten zu Unternehmen, deren Ansprechpartnern, gekauften Produkten, Werbehistorie, Kaufhistorie …). Aus den dabei gefundenen Mustern ergeben sich auf der einen Seite wertvolle Einsichten zu relevantem Content, bevorzugten Kommunikations- und Informationskanälen, gewünschten Mehrwerten usw., die für eine wirksame Kampagne genutzt werden können. So wurde der auf Basis der Analysen erstellte Content auch auf der Unternehmenswebsite eingesetzt und konnte durch höhere Relevanz messbar mehr Aufmerksamkeit erzeugen.

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Auf der anderen Seite können diese Muster auch dazu verwendet werden, Unternehmen auf dem Markt zu finden, die sehr ähnliche Muster aufweisen (Look-Alikes) und diese ganz gezielt und relevant anzusprechen – durch Direktmarketing-/Vertriebskampagnen oder auf Fachmessen und Konferenzen. Auch diese Analysen sind als Modul automatisiert im System integriert und lernen durch ständige Aktualisierung der Daten stetig dazu. Die Content-Strategie wird dank des Planungstools in einen präzisen Distributionsplan umgesetzt.

Bewusst werden die Entscheidungsstrukturen so flach gehalten, dass auch schnelle Reaktionen auf unvorhergesehene wichtige Ereignisse möglich sind. Mit einem kleinen, schlagkräftigen Team kann so der Maschinenbauer sein Marketing-Budget sehr effizient einsetzen. Das zeigen auch die Reportings, die über das Modul „Erfolgskontrolle“ des eingesetzten CRM-Systems regelmäßig und nach Bedarf abgerufen werden können.

Ausblick
Von den „Großen“ gelernt hat der Maschinenbauer auch, dass es (nicht nur) im datengetriebenen Marketing darum geht, kontinuierlich zu lernen. Denn die fortschreitende Digitalisierung erschließt laufend neue Datenquellen und –Formate und die Anzahl der digitalen Kontaktpunkte zwischen Unternehmen, Kunden und Interessenten erhöht sich täglich durch zusätzliche Services, Apps und Tools.

Deshalb müssen sich Tools mitentwickeln können und ohne großen Aufwand erweiterbar sein. Wichtig sind flexible Software-Lösungen, die einfach und schnell an die Zielsetzungen des Unternehmens angepasst werden können. Dann können mittelständische Unternehmen ihre Stärken in Sachen Kundenorientierung ausspielen und manchmal sogar besser performen als die großen Player.

* Slavisa Gasic ist Geschäftsführer der servicepro Agentur für Dialogmarketing und Verkaufsförderung GmbH.

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