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Data-Driven Marketing: Herausforderungen meistern

Data-Driven Marketing bietet präzise Entscheidungen, doch Datenhaltung und IT-Integration bleiben große Herausforderungen für Unternehmen.
Harald Henn | 28.08.2024
Data-Driven Marketing: Herausforderungen meistern © freepik / rawpixel.com
 

In den 1980er Jahren entstand eine moderne Variante des Direktmarketings, bekannt als Database-Marketing. Hierbei werden Informationen über Kunden gesammelt und genutzt, um maßgeschneiderte Marketingaktionen zu gestalten. Diese Kundendaten stammen hauptsächlich aus Interaktionen und Käufen, die in Datenbanken erfasst werden.

Mit der Entstehung des Internets und der digitalen Technologien in den 1990er und 2000er Jahren erlebte das Datenbank-Marketing eine bedeutende Transformation hin zum datengesteuerten Marketing. Mehrere Faktoren begünstigten diese Entwicklung: Die enorme Zunahme an Kundendaten durch den Aufstieg von E-Commerce, sozialen Medien und mobilen Geräten führte zu einem exponentiellen Anstieg der verfügbaren Informationen über Kundenverhalten. Fortschritte in der Datenanalyse durch moderne Werkzeuge und Techniken wie Big Data, maschinelles Lernen und KI ermöglichten Marketern ein tieferes Verständnis des Kundenverhaltens und genauere Vorhersagen für das Kundenverhalten und die Erfolgswahrscheinlichkeit von Kampagnen.

Data-Driven Marketing fokussiert u.a. auf die individuelle Ansprache der Kunden, indem mithilfe von Kundendaten maßgeschneiderte Angebote und Botschaften entwickelt werden können. Zeitgemässe, datengesteuerte Marketingstrategien setzen verschiedene Kanäle wie E-Mail, soziale Medien, SMS und digitale Werbung, um eine konsistente und zusammenhängende Kommunikation über mehrere Plattformen für eine durchgehende Kundenreise über alle Touchpoints hinweg zu erreichen.

Die Fähigkeit, große Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen, eröffnet Marketingexperten viele Möglichkeiten, personalisierte und effektive Kampagnen zu erstellen; stellt sie allerdings auch vor große technologische und organisatorische Herausforderungen.

Die erfolgreiche Umsetzung von Marketing erfordert nicht nur ein tiefgreifendes Verständnis der Datenanalyse, sondern auch eine angepasste, technologische Infrastruktur sowie die entsprechende organisatorische Umsetzung.

Daten im Mittelpunkt der Unternehmenskultur

Für ein erfolgreiches Data-Driven Marketing braucht es verschiedene interne wie externe Datenquellen, die es zu nutzen gilt.

Interne Datenquellen wie z.B. CRM-Systeme, Point-of-Sale (POS)-Systeme, Website-Analysen, Kundenservice-Anwendungen,…

Externe Datenquellen: Marktforschung, Social Media Plattformen, …

Je mehr Daten, desto besser, lautet dabei oft die Devise. Um Kunden und deren Verhalten zu verstehen, passgenaue Kampagnen zu entwickeln,  sind Daten notwendig. Unbestritten. Mehr ist dabei nicht automatisch besser. Welche Daten relevant sind, muss durch eine klare Datenstrategie vom Management festgelegt werden. Blindes Datensammeln bläht die Systeme unnötig auf. Hier sind Schulungen, Richtlinien und ein ständiges Vorleben einer datenzentrierten Kultur hilfreich. Das fängt nicht zuletzt damit an, den Wert und die Notwendigkeit eines aktuellen, gepflegten und vollständigen Kundendatensatzes zu kommunizieren und einzufordern. Nach wie vor ist Datenqualität ein stiefmütterlich behandeltes Thema. Bei einer Nettodatenqualität von 70% beispielsweise, ist eine noch so ausgefeilte, personalisierte Kampagne wertlos. Dieser Kulturwandel im Umgang mit Daten ist ein immerwährender und manchmal mühsamer Prozess.

Technologische Infrastruktur für Data-Driven Marketing

Es gibt viele Möglichkeiten die Daten für Data-Driven Marketing zu speichern, zu ordnen, aufzubereiten und den operativen Systemen wie z.B. einer Marketing Automation Software zur Verfügung zu stellen. Zunehmend bilden zentrale Systeme wie Customer Data Platforms (CDPs) das Herzstück. Sie sammeln, kombinieren, standardisieren und verwalten Kundendaten aus einer Vielzahl von Quellen und fungieren als zentrale Sammelstelle für Daten aus verschiedenen Quellen. Ein Kernfunktionalität einer CDP ist die Datenanalyse; also Daten zu analysieren, aufzubereiten und somit nutzbar für die Marketing Verantwortlichen zu machen. Beispielsweise für die Bildung von Segmenten und vieles mehr.

Data-Driven Analytics-Tools und Dashboards

Marketing kann bei personalisierten Kampagnen sehr schnell unübersichtlich werden. Mehrere Stufen in der Ansprache, mehrere Kampagnen parallel, mehrere Kanäle und Touchpoints und das alles oft in Echtzeit sind dann sehr schnell nicht mehr mit althergebrachten Reports managebar. Die Konzeption und die Implementierung entsprechender Dashboards und Analyse Tools is daher ein unverzichtbarer Bestandteil eine Data-Driven Marketing Strategie.

Es gibt verschiedene Tools zur Erstellung dieser Marketing Dashboards um einen ganzheitlichen Überblick über die Marketingperformance zu erhalten. Integriert in CRM- oder Marketing Automation Systeme, Standalone Lösungen,… Hier zeigt sich eine weitere, nicht zu unterschätzende Herausforderung: Die Integration der unterschiedlichen Systeme und Plattformen. CDP, Marketing Automation, CRM und Co müssen zusammenspielen. Eine Integration ist dennoch - trotz der Beteuerungen vieler Anbieter mit API´s sei das einfach lösbar – alles andere als trivial. Besonders in historisch gewachsenen IT Umgebungen. Zukünftig läuft die Entwicklung bei der Implementierung von komplexen IT Strukturen – so wie hier bei Data-Driven Marketing – hin zu composable Architekturen. Eine composable IT-Architektur ist ein modularer Ansatz, bei dem IT-Ressourcen in flexible, unabhängige Komponenten aufgeteilt werden, die je nach Bedarf kombiniert und rekonfiguriert werden können, um flexibel auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren zu können.

Interdisziplinäres und abteilungsübergreifendes Zusammenarbeiten: Der organisatorische Imperativ für Data-Driven Marketing

Eines der Ziele von Data-Driven Marketing ist die Konzeption von Cross-Channel-Kampagnen. Oft mehrstufig und mit off- wie online Touchpoints. Involviert bei der Konzeption und Ausführung sind daher auch in der Regel unterschiedliche Abteilungen. Hier muss ein gemeinsames Verständnis geschaffen werden; die Ziele von Kampagnen abgestimmt werden und – und das fällt fast immer hinten runter um es salopp zu formuliere – ein Konzept für die kontinuierliche und konsistente Bearbeitung und Betreuung von Interessenten und Kunden entlang des Kampagnenverlaufs erstellt werden. „Wie sieht ein follow-up Prozesse aus? Wer kümmert sich um welche Leads? Wie fliessen die gewonnenen Erkenntnisse zurück in die Systeme? Woran messen wir den Erfolge und wie können im laufenden Betrieb Anpassungen und Optimierungen vorgenommen werden?“ Diese Abstimmungs- und Koordinationsprozesse sind essentiell; besonders vor dem Hintergrund von Echtzeitkampagnen, die keine Zeitverzögerung bei notwendigen Anpassungen tolerieren. Das Zusammenspiel von IT-, Marketing-, Vertriebs-, Personal und Finanzfachleuten für die Auswahl geeigneter Kundensegmente, des notwendigen Trainings, dem Aufsetzen der richtigen KPI´s ist erfolgskritisch. Technische Kompetenz, Analytische Fähigkeiten, Kreativität sind auf verschiedene Menschen in der Organisation verteilt. Der gemeinsame Blick auf die Ziele, das Integrieren der unterschiedlichen Sichtweisen auf die Aufgaben und das Herstellen eines von allen akzeptierten Vorgehensmodells ist die eigentliche Herausforderung für Data-Driven Marketing.

Schlussfolgerung

Data-Driven Marketing hat eine enorme, sehr dynamische  Veränderung in der Art und Weise verursacht, wie Unternehmen ihre Marketingstrategien entwickeln und umsetzen. Die erfolgreiche Nutzung von Daten erfordert zeitgemässe Technologien wie Customer Data Platforms und eine anspruchsvolle organisatorische wie technologische Integrationsleistung in den Unternehmen.