Die Zeit des Vertrauens in ein vages Bauchgefühl sollte im Marketing längst vorbei sein. Denn heute stehen Marketer:innen große Mengen an wertvollen Daten zur Verfügung, um Entscheidungen zu treffen. Und besagte Datenmengen wachsen zunehmend. Um sie erfolgreich zu arrangieren, wird Marketing Analytics deshalb immer wichtiger.
Daten, die nicht ausgewertet und analysiert werden, sind wertlos. Erst durch ihre Analyse lässt sich der Erfolg von Kampagnen und Aktivitäten beurteilen. Die Herausforderung liegt darin, dass Daten häufig aus unterschiedlichen Quellen stammen und in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Sie müssen also erst zusammengeführt und vereinheitlicht werden.
In diesem Artikel erfahren Sie, welche Datenquellen und -formate es gibt und wie Marketing Analytics in der Praxis aussieht.
Wofür eigentlich Marketing Analytics?
Zwar stehen Marketer:innen im digitalen Zeitalter potenziell mehr Daten als je zuvor zur Verfügung, allerdings dürfen sie diese nicht uneingeschränkt und eigenmächtig nutzen. In den letzten Jahren sind viele neue Richtlinien zum digitalen Datenschutz entstanden. Effektives Marketing unter Wahrung der Datenschutzvorgaben zu betreiben, erfordert Anpassungsfähigkeit und Flexibilität.
Für Marketing Analytics braucht es taugliche Technologie und ausgeklügelte Prozesse. Erst dann kann der Erfolg von Marketingkampagnen gemessen werden und es steht Unternehmen eigentlich nichts mehr im Wege: Sie können die aus der Marketing-Analyse gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um ihre Marketing-Aktivitäten und die Marketing Performance zu optimieren und den Return on Investment (ROI) zu erhöhen.
Außerdem können Unternehmen mit Marketing Analytics Erkenntnisse für die Zukunft ableiten und erhalten einen besseren Einblick in das Verhalten ihrer Kund:innen.
Entscheidend ist bei der Marketing-Analyse, richtig mit den Datenmengen umzugehen und sie sinnvoll zusammenzufassen und schlussendlich zu bewerten.
Die größten Vorteile von Marketing Analytics
Marketing Analytics lässt Marketer:innen nicht weiter im Dunkeln tappen oder auf gut Glück agieren. Es verschafft ihnen eine ganzheitliche Sicht auf Marketingdaten, die sie befähigt, effektiver zu agieren. Die Leistung von Marketingkampagnen lässt sich so in Echtzeit bewerten und erkennen, in welchen Bereichen sich Verbesserungspotenzial zeigt.
Ein großer Vorteil von Marketing Analytics ist außerdem der effektivere Einsatz von Marketing Budgets und damit ein potenziell besserer Marketing ROI. Mit dem sogenannten Attribution Modelling lässt sich herausfinden, welche Touchpoints in der Customer Journey ausschlaggebend für den Erfolg waren. Der kluge Marketer oder die kluge Marketerin werden anschließend mehr Budget für die erfolgreichsten Aktivitäten aufwenden.
Mit der besseren Übersicht über Kundendaten durch Marketing Analytics lassen sich ähnliche potenzielle Kund:innen nach Kriterien gruppieren. Unternehmen können diese Kund:innen besser verstehen lernen und relevante Daten für jede Phase der Customer Journey gewinnen.
Die Kombination von Daten aus allen Marketingaktivitäten ermöglicht eine komplexere Analyse des ROI. Ausschlaggebend für Wachstum und Customer Experience ist dabei immer die Datenqualität.
Datenquellen und Datenformate für Marketing Analytics
Daten sind das Fundament für Marketing Analytics. Aber Daten sind nicht gleich Daten: Sie stammen aus unterschiedlichen Datenquellen und liegen in verschiedenen Dateiformaten vor.
Datenquellen
Der Ort, an dem Daten generiert wurden, nennt man Datenquelle, Data Source oder Data Source Name (DSN). Marketing-Daten können aus unterschiedlichen Datenquellen stammen, etwa von Facebook, Google Analytics oder Marketing-Performance-Plattformen.
Anhand der Datenquellen unterscheidet man First-Party-Daten, Second-Party-Daten und Third-Party-Daten:
First-Party-Daten | Second-Party-Daten | Third-Party-Daten | |
| Quelle | Unternehmen erheben Daten selbst, z. B. über die Website, App, die Social-Media-Kanäle oder eigene Marketing-Kampagnen | Partnerfirmen des Unternehmens sammeln Daten, z. B. ein Onlineshop für einen Bekleidungshersteller oder Fluggesellschaften und Hotelketten füreinander | Unternehmen kaufen Daten von Drittparteien, z. B. Cookies von Social-Widget-Anbieter |
| Vorteile | höchste Relevanz, da sie durch die Interaktion der eigenen Kund:innen generiert werden, Datenschutz wird eingehalten (Daten bleiben beim Unternehmen) | hohe Relevanz, da sie durch Kundeninteraktionen von Partnerunternehmen generiert und datenschutzkonform weitergegeben werden | enthält Informationen, die Kund:innen nicht über sich preisgeben, sondern automatisiert gesammelt und dokumentiert werden |
| Risiken | möglicherweise mangelhafte Datenqualität, weil Nutzer:innen selbst entscheiden, welche Breite an Daten sie preisgeben möchten | liefern oft unvollständiges Bild, sind nicht spezifisch genug und ergeben großen Datenwust | müssen erworben werden; mit den neuesten Entwicklungen im Datenschutz werden Third-Party-Daten langfristig nicht mehr bestehen können |
Datenformate
Daten können in vielen verschiedenen Dateitypen vorliegen. Man unterscheidet sie nach verschiedenen Datenformaten:
Strukturierte Daten | Halbstrukturierte Daten | Unstrukturierte Daten | |
Formatierung | ja | nicht offensichtlich | nein |
Strukturierung | häufig Tabellenformat mit Zeilen und Spalten | keine starre Struktur, aber eindeutige und konsistente Merkmale | keine |
Vorteile | Daten sind durch Vorstrukturierung einfach zu analysieren und weiterzuverarbeiten | Daten sind nicht durch ein festes Schema eingeschränkt, flexibel, Metatags helfen zur Strukturierung und machen unstrukturierte Daten zu halbstrukturierten | Flexibilität des nativen Formats, Aufbereitung der Daten on demand |
| Beispiel | SQL-Datenbanken, CSV, Excel, DIF, DATEV | JSON, XML | Audio, Video, Bilder, Textdokumente |
Diese Daten sind das Futter für Marketing-Analyse-Tools. Um sie für Marketing Analytics nutzen und in der Praxis anwenden zu können, müssen sie dann harmonisiert werden.
Ohne Marketing Analytics nicht möglich: 3 Praxisfälle
Diese drei Szenarien zeigen, wie die Harmonisierung und Auswertung von Daten mit Hilfe eines Marketing-Analyse-Tools funktioniert:
Erster Anwendungsfall: Kampagnenoptimierung
Szenario: Mitarbeiter:innen im Marketing arbeiten an der Optimierung der Social-Media-Beiträge für die aktuelle Cross-Channel-Kampagne. Der zugehörige Newsletter performte auffällig unterdurchschnittlich.
Beobachtung: Die Marketing-Mitarbeiter:innen sollten für ihre Arbeit die Learnings aus anderen Kanälen berücksichtigen.
Lösung: Indem die Datensätze aus allen Kanälen mit Hilfe der Salesforce Marketing Cloud Intelligence vernetzt werden, haben alle Beteiligten Zugriff auf alle Marketing Analytics.
Datengrundlage: Für die Marketing-Analyse werden First-Party-Daten verwendet, z. B. gebündelt aus Interaktionen über die verschiedenen Kanäle wie Newsletter, Website, Bestellungen und andere.
Salesforce hat herausgefunden, dass 98 Prozent aller Marketingfachkräfte es wichtig finden, einen vollständigen, zentral verfügbaren Überblick über alle Marketingkanäle zu haben. Die Voraussetzung dafür ist die einheitliche Sicht auf die Marketingdaten. Dafür kann in der Marketing Cloud Intelligence jeder beliebige Kanal mit spezieller KI identifiziert und unabhängig vom Datenformat angebunden werden. Für die Integration der Daten steht in der Salesforce-Lösung eine API-Bibliothek oder die patentierte Lösung „Total Connect“ für Datenquellen ohne API-Anbindung zur Verfügung.
Besonders sollte hier auf die Datenqualität geachtet werden. Sie ist ausschlaggebend für ein marketingbasiertes Wachstum und eine verbesserte Customer Experience.
Zweiter Anwendungsfall: ROI-Optimierung
Szenario: Das Marketingteam startet eine neue Digital-Kampagne mit digitalen Werbeanzeigen zum Abverkauf eines Produkt-Testpaketes.
Beobachtung: Für die Kampagne wird zu viel Geld ausgegeben, der ROI ist wegen erheblichen Streuverlusten in der Aussteuerung (auch Bestandskund:innen wird die Werbung ausgespielt) zu niedrig.
Lösung: Durch den Einsatz der Marketing Cloud Intelligence und von Marketing Analytics kann der ROI durch Unterdrückung der Werbeanzeige vor Bestandskund:innen signifikant erhöht werden.
Datengrundlage: Die dafür nötigen Daten lassen sich aus dem unternehmenseigenen Pool der Bestandskund:innen schöpfen und weitere First-Party-Daten mit Hilfe der Mediaabteilung in die Kampagne einbauen.
Die Salesforce Marketing Cloud liefert automatisiert Prognosen zur Zielerfüllung und Empfehlungen, wie die besten Ergebnisse erreicht werden können. Eine Übersicht über ausgewählte Kennzahlen legt den Erfolg der Marketingkampagnen dar. Der ROI wird beispielsweise regelmäßig bestimmt und kann so durch gezielte Maßnahmen in Echtzeit durch die Marketing Cloud Intelligence kontinuierlich verbessert werden. Dafür liefert das Tool stetige Handlungsempfehlungen.
Dritter Anwendungsfall: Personalisiertes Marketing
Szenario: Ein Online-Schuhgeschäft möchte im letzten Newsletter mit den Monatshighlights jungen Singlefrauen auch die neue Kollektion der Herren-Wanderschuhe präsentieren.
Beobachtung: Ohne Personalisierung des Newsletters auf die Empfängerin sind die Streuverluste hoch, der ROI sinkt.
Lösung: Der Newsletter und die Website sollten auf Basis von Kundendaten personalisiert und die Ergebnisse mit Hilfe von KPIs erfasst werden. Im Nachgang können besonders wertvolle Kundensegmente mit Hilfe von Marketing Intelligence identifiziert werden.
Datengrundlage: First-Party-Daten aus Kundenstämmen und daraus entstandenen individuellen Profilen und Maßnahmen (z. B. Umfragen, Kaufverhalten) können zukünftig für die Personalisierung genutzt werden. Marketing Intelligence gibt Aufschluss darüber, auf welchen Plattformen und mit welchen Maßnahmen die Zielgruppe besonders gut erreicht werden kann.
Die Salesforce Marketing Cloud ermöglicht personalisiertes Marketing, also über alle Kanäle hinweg eine nahtlose, datenbasierte und personalisierte Customer Experience zu schaffen. Dafür hält sie Tools für E-Mail-Marketing, Social-Media-Marketing, Mobile Marketing, Online-Werbung und Marketing Automation bereit.
Best-Practice-Beispiel: Marketing Analytics mit Marketing Cloud Intelligence bei PwC Switzerland
PwC ist ein führendes Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmen. Zum internationalen PwC-Netzwerk gehört auch PwC Schweiz. Für das Sammeln, Organisieren und Präsentieren großer Datenmengen ist dort die Marketing-Abteilung verantwortlich.
Das PwC-Schweiz-Team verarbeitete und wertete Daten lange Zeit manuell aus. Um die Arbeit zu erleichtern, suchte das Team nach einer Möglichkeit, die Daten miteinander zu verbinden.
Zusammen mit Salesforce entwickelte PwC einen optimierten Ansatz für Marketing Intelligence. So wurden 15 Datenquellen miteinander verbunden und an einem Ort gespeichert. Mit Marketing Cloud Intelligence können die Daten harmonisiert und klassifiziert werden. Das spart Mitarbeiter:innen viel Zeit, die sie wiederum in andere Projekte investieren können.
Marketing Cloud Intelligence hat ein übersichtliches Dashboard, über das Mitarbeiter:innen einen ganzheitlichen Überblick erhalten. Es liefert Erkenntnisse über die bisherige Performance und die Grundlage für fundierte Entscheidungen. Weitere Dashboards können jederzeit erstellt werden, um wichtige Informationen leicht und übersichtlich darzustellen, beispielsweise die Kampagnenleistung aller Marketingkampagnen.
Mit Hilfe von Marketing Cloud Intelligence konnte das Marketing-Team von PwC Schweiz seine Costs-per-Click und Cost-per-Action senken und die Conversion Rate nachhaltig verbessern.
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Fazit: Marketing Analytics ist für moderne Kampagnen unverzichtbar
Unternehmen generieren aufgrund der voranschreitenden Digitalisierung und der immer größer werdenden Breite von Datensätzen ungeheure Datenmengen. Dieser Trend wird sich in Zukunft weiter verstärken. Eine manuelle Auswertung dieser Datenmengen ist längst nicht mehr möglich. Um Zeit und Kosten zu sparen, sollten Unternehmen diese Daten nicht nur generieren, sondern sie vor allem richtig weiter nutzen.
Marketing Analytics ist die Voraussetzung für die Erfolgsmessung von Marketing-Kampagnen. Trotz einiger Einschränkungen aufgrund von Datenschutz-Richtlinien unterstützt es Marketing-Manager:innen dabei, die Performance ihrer Kampagnen zu messen und Aktivitäten zu optimieren. Nutzen sie die verfügbaren Daten richtig, führt das zu einem verbesserten ROI.
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