Cross Channel Marketing Analytics im E-Commerce

by Philipp Kremer
5 Monaten ago
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Cross Channel Marketing Analytics im E-Commerce

Marketing Analytics beschäftigt sich mit dem Messen, Verwalten und Analysieren der Marketingaktivitäten. Ein Unternehmen, das seine Aktivitäten überwacht und versteht, kann effizienter und gezielter arbeiten. Unnötige Ausgaben können, mithilfe geeigneter Marketinganalysen, aufgedeckt und minimiert werden. Wir zeigen, wie moderne Marketing Analytics Lösungen Unternehmen bei der Strukturierung und Analyse Ihrer Daten unterstützen.

Was ist Cross Channel Marketing?

Das Marketing hat sich in den vergangenen 10 Jahren explosionsartig weiterentwickelt und verändert. Die Vernetzung der Welt und das Internet bieten eine nie da gewesene Fülle an Möglichkeiten für cleveres Marketing. Durch die zunehmende Digitalisierung hat sich die Customer Journey grundlegend verändert. Der Verbraucher kann 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, Email-Targeting, Webseiten von Firmen oder Smartphone Apps sind nur ein paar Beispiele für sogenannte Touchpoints und erlauben es Unternehmen, gezieltes Marketing zu betreiben. Die Kaufentscheidung wird dabei in Zukunft davon abhängen, den Verbraucher zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Touchpoint zu erreichen.

An diesem Punkt setzt das Cross Channel Marketing an. Die Idee dahinter ist es, mit den Verbrauchern über mehrere Touchpoints, entlang der gesamten Customer Journey, nahtlos kommunizieren zu können. Kommuniziert man über einen Vertriebskanal, setzt das gewisses Nutzerverhalten voraus. Schreiben Sie dem Verbraucher beispielsweise jeden Tag eine E-Mail, verlassen Sie sich darauf, dass der Verbraucher täglich seine Mails prüft. Wenn Sie aber mehrere Kanäle zur Kommunikation nutzen, kann der Kunde zu verschiedenen Tageszeiten bzw. Zeitpunkten während des Kaufprozesses, direkt angesprochen werden. Eine E-Mail landet häufig im Spam Folder und wird nicht weiter beachtet. Kombiniert man diese Mail mit einer weiteren Nachricht in einem sozialen Netzwerk, ist die Wahrscheinlichkeit wesentlich größer, dass der Verbraucher den Kauf tätigt.

Das Cross Channel Marketing eignet sich desweiteren hervorragend, um eine langefristige Kundenbindung aufzubauen. Durch konstantes Messaging und dem damit empfundenen Servicegrad steigen die Chancen, dass Verbraucher auch ein weiteres mal kaufen. Mit einem kanalübergreifender Marketingansatz, kann man den Kunden an allen Touchpoints mit maßgeschneiderten Angeboten erreichen. Diese Angebote haben eine durchaus stärkere Werbewirkung und steigern nachhaltig die Umwandlungsrate vom Interessenten zum Kunden.

Entdecken Sie das Potenzial Ihrer Marketingdaten

Cross Channel Marketing und Marketing Analytics

Wer ein effizientes Cross Channel Marketing in seinem Unternehmen implementieren möchte, muss zunächst gewisse Anforderungen erfüllen. Die erste Herausforderung für Unternehmen ist das Definieren einer detaillierten Marketingstrategie. Ein Unternehmen muss einheitliche kanalübergreifende Ziele formulieren um überhaupt in der Lage zu sein, effizientes Marketing betreiben zu können. Ein weiterer wichtiger Punkt ist eine detaillierte Marketinganalyse, um alle Aktivitäten zu überblicken. In vielen Unternehmen sind im Laufe der Zeit sogenannte Datensilos entstanden. Das heißt Daten sind an eine gewisse Anwendung gebunden und können nicht kanal- bzw. systemübergreifend genutzt werden. Die Nutzung und Pflege dieser Daten, bedeutet einen erheblichen Mehraufwand. Um Datensilos aufzubrechen, müssen diese als erstes identifiziert werden. Der nächste Schritt ist die Planung, wie und wo die Daten aus den Silos in anderen Systemen und Prozessen genutzt werden können.

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 gemacht werden, lassen sich mit einem intelligenten selbstlernenden KI-System vermeiden. Um die digitale Tranformation 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.

Marketing Analytics profitiert von einer zentralen Datenbank

Der Weg zu einem standardisierten und automatisierten Datenmanagement 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 Softwares 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.

Integration von Marketingdaten mit DataVirtuality

Beispiele für Marketing Analytics im E-Commerce

Der Erfolg im E-Commerce hängt maßgeblich vom Wissen über Kunden und der gezielten Ansprache des Kunden am jeweiligen Touchpoint ab. Den ersten Schritt zur Gestaltung von wertvollen Kundenbeziehungen stellen Clusteranalysen bzw. eine gelungene Kundensegmentierung dar. Potenzielle Kunden werden nach ähnlichen Eigenschaften gruppiert und für ähnliche Kundengruppen können zielgerichtete Marketingkampagnen geschaltet werden. Die Akquisitionskosten für Neukunden werden durch diese Maßnahme reduziert und die Absatzzahlen gesteigert.

Eine Kundenwertanalyse ist ebenfalls nützlich. In der Praxis werden Kunden häufig in 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 dazu ermuntern, weitere Produkte einer ähnlichen Kategorie zu kaufen. Amazon nutzt beispielsweise Empfehlungssysteme um einen Kunden auf weitere, für Ihn interessante Produkte aufmerksam zu machen.

Marketing Analytics – Vorteile von Self-Service BI

Self-Service Business Intelligence ist ein weiterer interessanter Ansatz und kann das interne Unternehmensverständnis signifikant verbessern. Dieser Ansatz der Datenanalyse erlaubt es auch den Mitarbeitern ohne IT oder Statistikkenntnissen, mit unterschiedlichsten Unternehmensdaten arbeiten zu können. Verschiedene Tools wie Tableau oder Power BI  ermöglichen dem Benutzer das Filtern, Sortieren, Analysieren und Visualisieren von Daten.

Die Kombination einer zentralen Datenbank mit Lösungen für Self Service BI stellen einen  vielversprechenden Ansatz dar, damit Marketing Analytics dazu beitragen kann die gesamten Marketingaktivitäten im Unternehmen effizient steuern. Mit einem einheitlichen Datenmanagement sind Sie in der Lage, dass volle Potenzial aus Ihren Daten zu schöpfen. Digitalisierung und Automatisierung findet in allen Lebensbereichen statt und sollte auch in Ihrem Unternehmen eine tragende Rolle spielen. Daher sollten Sie das Potenzial Ihrer Daten für alle Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen nutzbar und verständlich machen.

Webinare zu Tableau und Power BI