Digitale Touchpoints für langfristige Kundenbeziehungen
Marketing Analytics beschäftigt sich mit dem Messen, Verwalten und Analysieren von Marketingaktivitäten. Ein Unternehmen, das seine eigenen Aktivitäten überwacht und versteht, kann effizienter und gezielter arbeiten. Unnötige Ausgaben werden mithilfe geeigneter Marketinganalysen aufgedeckt und minimiert. Moderne Marketing-Analytics-Lösungen können bei der Strukturierung und Analyse von Daten enorm unterstützen.
Das Marketing hat sich in den vergangenen Jahren explosionsartig weiterentwickelt und verändert. Die Vernetzung der Welt über das Internet bietet eine nie da gewesene Fülle an Möglichkeiten für intelligentes Marketing. Durch die zunehmende Digitalisierung hat sich die Customer Journey grundlegend verändert. Verbraucher und Verbraucherinnen können sich über die verschiedensten Plattformen Informationen zu einem Unternehmen oder einer Marke, zu einer Leistung oder einem Produkt einholen. Allerdings wird der Kaufprozess durch immer mehr Variablen bestimmt und streckt sich unter Umständen über einen längeren Zeitraum.
Zudem besteht er aus mehreren differenzierten Entscheidungen seitens der Kunden. Soziale Netzwerke, E-Mail-Targeting, Webseiten von Firmen oder Smartphone Apps sind nur einige Beispiele für sogenannte Touchpoints und erlauben es Unternehmen, gezieltes Marketing zu betreiben. Die Kaufentscheidung wird dabei in Zukunft davon abhängen, Verbraucher und Verbraucherinnen zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Touchpoint zu erreichen.
Vorteile von Cross Channel Marketing
An diesem Punkt setzt das sogenannte Cross Channel Marketing an. Die Idee dahinter ist es, mit Verbrauchern und Verbraucherinnen über mehrere Touchpoints entlang der gesamten Customer Journey nahtlos kommunizieren zu können. Wird nur ein einiger Vertriebskanal genutzt, setzen Unternehmen auf ein gewisses Nutzerverhalten und vertrauen darauf, dass dies so bleibt.
Wird dem Verbraucher oder der Verbraucherin beispielsweise jeden Tag eine E-Mail geschrieben, wird vorausgesetzt, dass diese täglich ihre Mails prüfen. Werden jedoch mehrere Kanäle zur Kommunikation genutzt, können Kunden und Kundinnen zu verschiedenen Tageszeiten oder Zeitpunkten während des Kaufprozesses direkt angesprochen werden. Nicht wenige Mails landen im Spam Folder und werden nicht weiter beachtet. Wird eine Mail jedoch mit einer weiteren Nachricht, zum Beispiel in einem sozialen Netzwerk kombiniert, ist die Wahrscheinlichkeit wesentlich größer, dass die Verbraucher ihre Aufmerksamkeit auf das Angebot lenken.
Touchpoints der Customer Journey identifizieren
Cross Channel Marketing eignet sich des Weiteren hervorragend, um eine langfristige Kundenbindung aufzubauen. Denn durch konstantes Messaging und dem damit empfundenen Servicegrad steigen die Chancen, dass Verbraucher auch ein weiteres Mal kaufen. Folglich kann ein kanalübergreifender Marketingansatz Kunden an allen Touchpoints mit maßgeschneiderten Angeboten erreichen. Diese Angebote besitzen eine stärkere Werbewirkung und steigern nachhaltig die Umwandlungsrate vom Interessenten zum Kunden.
Wer effizientes Cross Channel Marketing in seinem Unternehmen implementieren möchte, muss zunächst gewisse Voraussetzungen schaffen. Die erste Herausforderung ist die Definition einer detaillierten Marketingstrategie. Weiterhin müssen einheitliche, kanalübergreifende Ziele formuliert werden, damit ein Unternehmen überhaupt in der Lage ist, effizientes Marketing zu betreiben. Ein weiterer wichtiger Punkt ist eine detaillierte Marketinganalyse, auch Marketing Analytics genannt, um alle Aktivitäten überblicken zu können.
In vielen Unternehmen sind im Laufe der Zeit allerdings sogenannte Datensilos entstanden. Das heißt, Daten sind an eine gewisse Anwendung gebunden und sind nicht kanal- oder systemübergreifend nutzbar. Weiter bedeuten die Nutzung und Pflege dieser Daten einen erheblichen Mehraufwand. Um Datensilos aufzubrechen gilt es, diese als erstes zu identifizieren. Der nächste Schritt ist die Planung, wie und wo die Daten aus den Silos in anderen Systemen und Prozessen Verwendung finden können.
Marketing Analytics profitiert von zentraler Datenbank
Wer das maximale Potenzial aus den im Unternehmen befindlichen Daten ausschöpfen möchte, muss die datenverarbeitenden Prozesse anpassen und automatisieren. Viele Fehlerquellen, die beispielsweise durch das manuelle Eingeben von Daten entstehen, lassen sich mit einem intelligenten selbstlernenden KI-System vermeiden. Um die digitale Transformation im Unternehmen voranzutreiben, ist der regelmäßige Informationsaustausch zwischen den unterschiedlichen Abteilungen zwingend notwendig. Für den Digitalisierungserfolg sind diese Maßnahmen fundamental. Als erste Lösung bietet sich eine standardisierte und einheitliche Marketingdatenbank an, in der alle Daten gespeichert sind – der sogenannte Data Lake.
Der Weg zu einem standardisierten und automatisierten Daten-Management ist ein langwieriger Prozess. Doch er zahlt sich garantiert aus. Jedem Unternehmer sollte klar sein, das Daten heutzutage einen unvorstellbar hohen Wert haben. Das Einrichten einer zentralen Marketingdatenbank ist essenziell, um alle Marketingaktivitäten zu überblicken und als Ganzes zu betrachten. Es gibt bereits zahlreiche Software-Angebote, die in der Lage sind, Daten zu strukturieren und in einer Datenbank abzusichern.
Das sogenannte Data Warehouse (DWH) oder Logical Data Warehouse (LDW) sind Systeme, die relevante Daten extrahieren, sammeln und absichern. In einem DWH können die gesamten anfallenden Daten aus beispielsweise Online-Shop, Customer Relationship Management(CRM) und E-Mail-Verkehr gesammelt und logisch sortiert werden. Eine zentrale Marketingdatenbank kann nachgelagerte Analysesysteme gezielt mit Daten versorgen und ist in jedem Unternehmen, das E-Commerce betreibt, ein Muss.
Beispiele für Marketing Analytics im E-Commerce
Der Erfolg im E-Commerce hängt maßgeblich vom Wissen über die Kundschaft und der gezielten Ansprache des Users am jeweiligen Touchpoint ab. Den ersten Schritt zur Gestaltung von wertvollen Kundenbeziehungen stellen Cluster-Analysen bzw. eine gelungene Kundensegmentierung dar. Potenzielle Kunden und Kundinnen werden nach ähnlichen Eigenschaften gruppiert, so dass für homogene Kundengruppen zielgerichtete Marketingkampagnen geschaltet werden können. Die Akquisitionskosten für Neukunden und Neukundinnen werden durch diese Maßnahme reduziert und die Absatzzahlen gesteigert.
Eine Kundenwertanalyse ist ebenfalls nützlich. In der Praxis werden Kunden häufig in die Kategorien Gold, Silber und Bronze aufgeteilt. Jede Gruppe macht einen anderen Anteil am Unternehmensgewinn aus und für jede einzelne gibt es unterschiedliche Marketingstrategien. Durch Cross-Selling sollen beispielsweise Silberkunden auf weitere Produkte aufmerksam gemacht werden, um in Goldkunden überführt zu werden. Eine Warenkorbanalyse erlaubt es Unternehmen, Empfehlungssysteme abzuleiten. Empfehlungen sollen bestehende Kunden und Kundinnen dazu ermuntern, weitere Produkte einer ähnlichen Kategorie zu kaufen. Amazon nutzt beispielsweise Empfehlungssysteme, um Kunden auf weitere, für sie interessante Produkte aufmerksam zu machen.
Marketing Analytics und Vorteile von Self-Service-BI
Self-Service Business Intelligence ist ein weiterer interessanter Ansatz und kann das interne Unternehmensverständnis signifikant verbessern. Diese Methode der Datenanalyse erlaubt es auch den Mitarbeitenden ohne IT- oder Statistikkenntnissen, mit unterschiedlichsten Unternehmensdaten arbeiten zu können. Verschiedene Tools wie Tableau oder Power BI ermöglichen den Benutzenden, Daten zu filtern, sortieren, analysieren und visualisieren.
Die Kombination einer zentralen Datenbank mit Lösungen für Self-Service-BI stellt einen vielversprechenden Ansatz dar, damit Marketing Analytics dazu beitragen kann, die gesamten Marketingaktivitäten im Unternehmen effizient zu steuern. Mit einem einheitlichen Datenmanagement sind Unternehmen in der Lage, dass volle Potenzial aus ihren Daten zu schöpfen. Digitalisierung und Automatisierung findet in allen Lebensbereichen statt und sollte in jedem Unternehmen eine tragende Rolle spielen. Daher sollte das Potenzial von Daten für alle Mitarbeitenden in einem Unternehmen nutzbar und verständlich gemacht werden.
