Ohne Daten keine Analyse
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Analytics, Big Data, Data Driven Marketing... Diese Fachwörter sind in aller Munde, aber was bedeuten sie wirklich? Wir haben für Sie Felipe Henao Brand, Leiter der Strategie Data & Analytics EMEA, Experian Marketing Services, befragt.
Alle Unternehmen möchten ihren Kunden höchste Priorität beimessen. Was ist Ihrer Meinung nach der Schlüssel dazu?
Zweifellos die Daten! Nur mit ihnen können Marken ihre Mitteilungen in Form und Inhalt individuell gestalten, je nach Wissensstand über ihre Kunden. Sie sind der Schlüssel zum Erfolg einer Data-Driven Marketingstrategie.
Data-Driven Marketing – Wie würden Sie diesen Begriff für einen Neuling definieren?
Data-Driven Marketing besteht darin, die Daten zu strukturieren und analysieren, um einen Blick auf die Verhaltensweisen und Erwartungen der Konsumenten zu erhalten. So kann die Marke den Marketingkontakt mit ihren Kunden über einen genau zugeschnittenen und kohärenten Dialog auf allen Kanälen optimieren, was Mehrwert schafft. Zudem kann die vorhandene Kundendatenbank erweitert werden.
Würden Sie also sagen, dass Analytics und Data-Driven Marketing eng miteinander verbunden sind?
Aus einem Blickwinkel des Data-Driven Marketing muss das Unternehmen sich auf alle Daten stützen, um das Wissen über die Kunden zu erweitern. Dazu gehören auch Drittdaten, mit denen die eigenen Kundendaten angereichert wurden. Mit diesen Informationen und den Lehren, die aus der Analyse aller Erkenntnisse gezogen werden, kann das Unternehmen Modelle entwickeln, um für die richtige Person im richtigen Moment die richtige Aktion abzuleiten.
Und deshalb müssen die Meldungen so persönlich wie möglich gestaltet werden. Aber kann man die Vorteile von Analytics für Data-Driven Marketing darauf beschränken?
Das wäre nicht sehr umfassend. Die Daten für die Veränderung der Kommunikation zu nutzen, ist nur ein Teil des endlosen Potentials von Analytics, denn damit können unzählige Probleme unserer Aufgabe in den Unternehmen gelöst werden: Verständnis der einzelnen Kundenprofile, Erfassen der Verhaltensweisen, aber auch Vorhersage der Wünsche, Wertverbesserung der Kunden durch Hinzufügen neuer Kunden auf Basis der besten Kundenprofile, Entwicklung des Netzpotentials gemäß der lokalen Möglichkeiten und der Konkurrenz... Das sind nur einige Beispiele, die die unendlichen Möglichkeiten von Analytics aufzeigen.
Wenn ein Unternehmen die Analytics-Fähigkeiten sofort erweitern möchte, welche Tipps würden Sie geben?
Natürlich sind die Optimierungsmöglichkeiten für jedes Unternehmen anders. Aber einige allgemeine Tipps gelten für alle Unternehmen, die fortgeschrittene Analytics einsetzen möchten.
Zuerst ist es äußerst wichtig, die Datenbank ganz genau zu untersuchen. Welche Informationen sind darin enthalten? Wie vollständig ist sie? Welche Qualität haben die einzelnen Elemente? Es ist wichtig, ein Kontaktdaten-Audit durchzuführen, d.h. die Überprüfung, Korrektur und Normalisierung des Datenbestandes. Zur Korrektur und Prävention existieren professionelle Tools, die den Unternehmen dabei helfen.
Wenn die Daten eines Unternehmens nicht für eine fortgeschrittene Analyse reichen, muss man untersuchen, ob diese auch mit Daten von Partnern (sog. Second Party Data) oder Daten Dritter angereichert werden können? Die Datenbank ist häufig die Hauptschwäche der Marketing-Profis, auch wenn sie ein sehr wichtiges Instrument darstellt. Sie ist das Fundament für die Analyse, die Kunden besser zu verstehen und ihnen die richtigen Angebote zu machen.
Sie sprechen von verschiedenen Datentypen. Können Sie uns diese kurz einzeln erklären und sagen, wozu sie dienen?
Man spricht von drei Datentypen, die die CRM-Daten ausmachen: First Party Data für die unternehmenseigenen Daten, Second Party Data für Partnerdaten und Third Party Data für Daten, die bei Dienstleistern erworben werden können.
Es ist wichtig, diese verschiedenen Datentypen nebeneinander zu betrachten. Einige beantworten die Frage „Wer ist mein Kunde?“ mit dessen Name, Alter usw., während andere die Vorlieben (Reaktionen auf verschiedene Botschaften, Kaufhistorie...) beantworten oder die Gewohnheiten (Surfen auf der Website, bevorzugter Kanal...) aufzeigen.
Kann das Unternehmen loslegen, sobald das Datenfundament stimmig und bereichert ist?
Die Datenbank ist die wichtigste Bedingung für den Erfolg, aber nicht die einzige.
Das Unternehmen muss eine klare Methode für die vordefinierten Ziele bestimmen. Danach müssen die für die interne Umsetzung nötigen Ressourcen identifiziert werden. Oder aber das Unternehmen wählt einen externen Partner, wenn es die nötigen Fähigkeiten ad hoc nicht unter den Mitarbeitern finden kann.
* * *
Dieser Artikel erschien zuerst im Dossier Kundenkenntnis, das in leicht verständlicher Sprache an das sperrige Thema „Advanced Analytics“ im Marketingumfeld heranführt.
Alle Unternehmen möchten ihren Kunden höchste Priorität beimessen. Was ist Ihrer Meinung nach der Schlüssel dazu?
Zweifellos die Daten! Nur mit ihnen können Marken ihre Mitteilungen in Form und Inhalt individuell gestalten, je nach Wissensstand über ihre Kunden. Sie sind der Schlüssel zum Erfolg einer Data-Driven Marketingstrategie.
Data-Driven Marketing – Wie würden Sie diesen Begriff für einen Neuling definieren?
Data-Driven Marketing besteht darin, die Daten zu strukturieren und analysieren, um einen Blick auf die Verhaltensweisen und Erwartungen der Konsumenten zu erhalten. So kann die Marke den Marketingkontakt mit ihren Kunden über einen genau zugeschnittenen und kohärenten Dialog auf allen Kanälen optimieren, was Mehrwert schafft. Zudem kann die vorhandene Kundendatenbank erweitert werden.
Würden Sie also sagen, dass Analytics und Data-Driven Marketing eng miteinander verbunden sind?
Aus einem Blickwinkel des Data-Driven Marketing muss das Unternehmen sich auf alle Daten stützen, um das Wissen über die Kunden zu erweitern. Dazu gehören auch Drittdaten, mit denen die eigenen Kundendaten angereichert wurden. Mit diesen Informationen und den Lehren, die aus der Analyse aller Erkenntnisse gezogen werden, kann das Unternehmen Modelle entwickeln, um für die richtige Person im richtigen Moment die richtige Aktion abzuleiten.
Und deshalb müssen die Meldungen so persönlich wie möglich gestaltet werden. Aber kann man die Vorteile von Analytics für Data-Driven Marketing darauf beschränken?
Das wäre nicht sehr umfassend. Die Daten für die Veränderung der Kommunikation zu nutzen, ist nur ein Teil des endlosen Potentials von Analytics, denn damit können unzählige Probleme unserer Aufgabe in den Unternehmen gelöst werden: Verständnis der einzelnen Kundenprofile, Erfassen der Verhaltensweisen, aber auch Vorhersage der Wünsche, Wertverbesserung der Kunden durch Hinzufügen neuer Kunden auf Basis der besten Kundenprofile, Entwicklung des Netzpotentials gemäß der lokalen Möglichkeiten und der Konkurrenz... Das sind nur einige Beispiele, die die unendlichen Möglichkeiten von Analytics aufzeigen.
Wenn ein Unternehmen die Analytics-Fähigkeiten sofort erweitern möchte, welche Tipps würden Sie geben?
Natürlich sind die Optimierungsmöglichkeiten für jedes Unternehmen anders. Aber einige allgemeine Tipps gelten für alle Unternehmen, die fortgeschrittene Analytics einsetzen möchten.
Zuerst ist es äußerst wichtig, die Datenbank ganz genau zu untersuchen. Welche Informationen sind darin enthalten? Wie vollständig ist sie? Welche Qualität haben die einzelnen Elemente? Es ist wichtig, ein Kontaktdaten-Audit durchzuführen, d.h. die Überprüfung, Korrektur und Normalisierung des Datenbestandes. Zur Korrektur und Prävention existieren professionelle Tools, die den Unternehmen dabei helfen.
Wenn die Daten eines Unternehmens nicht für eine fortgeschrittene Analyse reichen, muss man untersuchen, ob diese auch mit Daten von Partnern (sog. Second Party Data) oder Daten Dritter angereichert werden können? Die Datenbank ist häufig die Hauptschwäche der Marketing-Profis, auch wenn sie ein sehr wichtiges Instrument darstellt. Sie ist das Fundament für die Analyse, die Kunden besser zu verstehen und ihnen die richtigen Angebote zu machen.
Sie sprechen von verschiedenen Datentypen. Können Sie uns diese kurz einzeln erklären und sagen, wozu sie dienen?
Man spricht von drei Datentypen, die die CRM-Daten ausmachen: First Party Data für die unternehmenseigenen Daten, Second Party Data für Partnerdaten und Third Party Data für Daten, die bei Dienstleistern erworben werden können.
Es ist wichtig, diese verschiedenen Datentypen nebeneinander zu betrachten. Einige beantworten die Frage „Wer ist mein Kunde?“ mit dessen Name, Alter usw., während andere die Vorlieben (Reaktionen auf verschiedene Botschaften, Kaufhistorie...) beantworten oder die Gewohnheiten (Surfen auf der Website, bevorzugter Kanal...) aufzeigen.
Kann das Unternehmen loslegen, sobald das Datenfundament stimmig und bereichert ist?
Die Datenbank ist die wichtigste Bedingung für den Erfolg, aber nicht die einzige.
Das Unternehmen muss eine klare Methode für die vordefinierten Ziele bestimmen. Danach müssen die für die interne Umsetzung nötigen Ressourcen identifiziert werden. Oder aber das Unternehmen wählt einen externen Partner, wenn es die nötigen Fähigkeiten ad hoc nicht unter den Mitarbeitern finden kann.
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Dieser Artikel erschien zuerst im Dossier Kundenkenntnis, das in leicht verständlicher Sprache an das sperrige Thema „Advanced Analytics“ im Marketingumfeld heranführt.