Messen, verstehen, handeln

Daten als Antrieb für das Performance Marketing

| Autor / Redakteur: Christian Endres / Georgina Bott

Messen und Optimieren gilt im digitalen Marketing als das A und O. Wie Unternehmen den Wandel hin zu mehr Performance im Marketing am besten meistern, lesen Sie hier.
Messen und Optimieren gilt im digitalen Marketing als das A und O. Wie Unternehmen den Wandel hin zu mehr Performance im Marketing am besten meistern, lesen Sie hier. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Wie bekomme ich ein konsistentes und kanalübergreifendes Bild des Kunden? Und welche Analysen helfen, das Budget effizienter zu nutzen? Durch Performance Marketing eröffnen sich neue Chancen.

Messen und Optimieren gilt im digitalen Marketing als das A und O. Die Präzision und das tiefe Verständnis, wie man unterschiedliche Datenquellen miteinander vergleicht und synchronisiert, sind dabei ausschlaggebend für die Qualität der Ergebnisse und für den Erfolg der Kampagnen. Arbeitet der Marketer hier genau und konsequent datengetrieben und richtet seine Maßnahmen an den Bedürfnissen seiner Kunden aus, dann wird er mit dem gleichen Budget mehr Umsatz erzielen oder spart Budget ein bei gleichbleibenden Umsatz. Doch dafür müssen einige Voraussetzungen erfüllt werden.

Research online – purchase offline

Viele Käufer verfahren heute nach dem Prinzip: „Research online – purchase offline“. Der Werbetreibende hat hier die Möglichkeit, genauer hinzuschauen und gewinnt so viele hilfreiche Einblicke in das Kundenverhalten. Liegen alle erforderlichen Daten aus dem Kassen-, dem CRM-System und der Online-Kampagne vor, gibt es zusätzliche organisatorische Hürden zu nehmen. Um die erforderlichen Datenschutzauflagen gewissenhaft zu erfüllen, hilft ein neutraler Datendienstleister, der die regulatorischen, technischen und methodischen Voraussetzungen mitbringt. Die Mehrzahl dieser Datendienstleister verfügt über viel Erfahrung in einem agilen und pragmatischen Vorgehen.

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Gemeinsamkeiten bei den Datenpunkten aufspüren

Ob am Point-of-Sale, in den sozialen Netzwerken oder im E-Mail-Marketing, jeder Kanal folgt den Regeln seiner ihm eigenen Kennzahlen. Das Direkt-Marketing legt Wert auf Öffnungsraten, die Branding-Verantwortlichen schauen bei Video-Ads auf Unique Visitors beziehungsweise Ad-Impressions sowie auf die Abspieldauer. Für Banner gilt, wie oft es ausgeliefert und geklickt wird und wie viele Transaktionen sich daraus ergeben haben.

Ein detailliertes Reporting eines solchen Dienstleisters zeigt für gewöhnlich alle wichtigen Kennzahlen auf einen Blick. Doch meistens fehlt hier eine Aussage über Treffgenauigkeit über die ganze Breite der Zielgruppe hinweg, also welches gebuchte Segment zu welchen Kosten wie gut erreicht wurde und wie der Kunde reagiert hat.

Darüber verschafft man sich am ehesten einen Überblick, in dem man die Daten katalogisiert und sie nebeneinander legt. Dabei taucht schnell die Frage auf: Sind die Kenngrößen überhaupt überall gleich definiert und die Aussagen somit untereinander vergleichbar? Im Idealfall wird über alle Kanäle hinweg eine einheitlich geltende Aussage geschaffen, mit engem Bezug zu den ökonomischen Kenngrößen des Kerngeschäftes.

Mehr Budget-Effizienz durch bessere Analysen

Die Begrifflichkeiten und die unterschiedlichen Messmethoden auf einen Nenner zu bringen, ist keine leichte Herausforderung. So gibt es innerhalb von ‘Transaktionen’ bereits sehr unterschiedliche Momentaufnahmen:

  • 1. Zeitpunkt der Aktion - Kunde löst eine Bestellung aus
  • 2. Zeitpunkt, an dem die Transaktion nicht widerrufen werden kann

Liefern mehrere Systeme Rohdaten für die Auswertung, so ist unter anderem die Vereinheitlichung der Messwerte (Uhrzeit und Datum) elementar. Stimmt die Qualität der Daten, ihre Konsistenz und ist die Analyse aussagekräftig, so wird eine Bewertung der Effizienz des eingesetzten Budgets einfacher.

Arbeite ich mit einem genauen Bild des Kunden vor Augen, dann fällt die Aussage darüber leichter, für welches Budget und mit welchem Motiv oder Angebot (Creative oder Call to action) ich wen genau gewinnen möchte. Und ich kann ziemlich gut vorhersagen wie er sich auf meiner Website oder im Online-Shop verhält und welchen Wert der Kunde für mich potentiell erzeugt (Customer Lifetime Value).

Wie bekomme ich ein konsistentes und kanalübergreifendes Bild des Kunden?

Der Kunde bewegt sich seit jeher kanalübergreifend und nutzt das für seinen Informationsbedarf ideale Medium. Dazu trifft er im Alltag auf weitere unterschiedliche Impulse wie Radio, TV, City-Lights oder Großflächen-Werbung, die seine Entscheidungen beeinflussen. Um mehr Vergleichbarkeit zwischen den Kanälen und Konsistenz zwischen den Daten-Silos zu schaffen, ist der Kunde selbst mit seinen Aktionen der logische Dreh- und Angelpunkt. Cookies, Logins, Ad-ID, Online- und Offline-Einkäufe, Versandadresse, Hotline-Anfragen, Laufwege und vieles andere kommen dabei ins Spiel. Auch hier gilt es wieder, die Datenpunkte aufeinander abzustimmen, um ein kanalübergreifendes Bild zu bekommen.

Um die Individualität jedes einzelnen Kunden wenigstens theoretisch soweit wie möglich zu berücksichtigen, arbeitet man auch im Performance Marketing mit Personas beziehungsweise Segmenten, die aufgrund ihrer umfangreichen Beschreibung helfen, sich in die Lage der potenziellen Nutzer zu versetzen. Wie unterscheidet sich der Stammkunde vom Spontankäufer, der Stadtmensch vom Landbewohner, der Single vom Familienvater?

Messen, auswerten, nachjustieren

Jetzt beginnt die eigentliche Herausforderung: Das Ausmessen von Aktion und Reaktion entlang der gesamten Customer Journey, das nachfolgende Auswerten und das Ziehen der Schlussfolgerungen. Mit einem A/B-Testing kann man nicht nur die aufgestellte These überprüfen sondern erhält von beiden Gruppen weitere, wertvolle Datenpunkte, die sich auch in anderen Szenarien zukünftig auswerten lassen.

Mit dem gewonnenen Wissen stellt der Werbetreibende neue Thesen auf, misst, wertet aus und justiert seine Maßnahmen nach. Auf diese Weise kristallisieren sich nach und nach Schwellwerte heraus, die das Setup im Detail optimieren. Ein ganz einfaches Beispiel:

Mein ‘Kanal X’ ist mit 200k Euro budgetiert: Das Verhältnis Neukunde (NK) zu Bestandskunde (BK) beträgt 40 Prozent zu 60 Prozent. Gemäß der Analysen teilen sich 120.000 Euro für die BKs wiederum auf 15 Prozent spontane Käufer, 20 Prozent „Wenig-Käufer“, 40 Prozent reguläre Käufer und 25 Prozent Stammkunden auf. Analysen ergeben, dass Kanal X auf spontane Käufer und Stammkunden keinen Einfluss hat. Folglich lassen sich 48.0000 Euro [24 Prozent des gesamten Budgets] in wirkungsvollere Kundensegmente oder andere Kanäle transferieren und so deren Wirkung erhöhen.

Je nach Unternehmen, Branche und Markt gibt es unterschiedliche Messpunkte und Feinheiten zu berücksichtigen. Wer Neukunden in der Messung weniger stark berücksichtigt, da ihr Verhalten zu Beginn aktiver und neugieriger ist und sich zu stark von dem der Bestandskunden unterscheidet, der sollte das bewusst tun - oder sie in der Segmentierung komplett ausklammern. Doch beim Messen der Aktivität über verschiedene Endgeräte hinweg entstehen für gewöhnlich Unschärfen, denn nicht immer handelt es sich beim Nutzer des Tablets um ein und denselben.

Setze ich mein Marketing-Budget richtig ein?

Das kontinuierliche Messen, Auswerten und Nachjustieren liefert endlich klare Antworten auf die Frage: “Setze ich mein Marketing-Budget richtig ein?” Durch die zunehmende Digitalisierung ist man nun in der Lage, nahezu jedes Kundenverhalten klar zuzuordnen oder mit Hilfe von Attributions-Modellen Näherungswerte zu schaffen und erzeugt so eine Grundlage für ein erfolgreiches datengesteuertes Marketing.

Christian Endres ist Management Consultant bei b.telligent.
Christian Endres ist Management Consultant bei b.telligent. (Bild: b.telligent)

Über den Autor

Christian Endres, Management Consultant bei b.telligent, ist Strategie-Berater mit den Schwerpunkten Data-Driven–Customer-Journey, DataConomy und klassischem Produktmanagement. Er greift auf eine langjährige Expertise in leitenden Funktionen mit exzellenten Track-Records in Entwicklung und Einführung von Strategien, Produkten und Prozessen zurück. Maßgeblich wurden diese in den Themenfeldern Big-/Smart-Data und Digital- und Online-Services erzielt. Sein Branchenfokus liegt auf Medien, Telekommunikation, FMCG-Brands und Handel (Retail und eCommerce).

Über b.telligent
b.telligent ist eine Unternehmensberatung, die auf die Einführung und Weiterentwicklung von Business Intelligence, Customer Relationship Management, DWH- und Big-Data-Lösungen bei Unternehmen in Massenmärkten spezialisiert ist. Der Fokus liegt dabei auf der kontinuierlichen Optimierung von Geschäftsprozessen, Kunden- und Lieferantenbeziehungen durch den Erkenntnisgewinn aus der Verdichtung und Analyse von systemübergreifenden Geschäftsdaten. So lassen sich Margen erhöhen, Kosten senken und Risiken besser kontrollieren. Kunden von b.telligent sind Branchenführer aus den Bereichen Telekommunikation, Finanzdienstleistung, Handel und Industrie.

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