Welche Rolle spielt die Analytik im Marketing? Welchen Beitrag kann Analytik in einem holistischen Marketingansatz leisten, der Panel-Based und People-Based Marketing miteinander vereint?

In jeder Kommunikation stellen wir uns dieselben Fragen, unabhängig vom Marketingansatz:

Antworten darauf liefern eine Marketingstrategie, eine Kreativabteilung sowie eine Kampagnenplanung als notwendige Grundlage für jede Ausführung von Marketingkampagnen.

Spannend wird es, wenn wir uns an die Beantwortung der folgenden Fragen machen:

Denken wir ”panel-based”, so antworten wir durch Zielgruppen / High Value Audiences, durch Zeitpläne von Kampagnen und durch Buchung von Kanälen. Wenn wir ehrlich sind, beschränkt sich der Einsatz von Analytik hier eher auf Datenaufbereitung, -selektion, -gruppierung und -anlieferung.

Denken wir “people-based”, so fällt die Antwort sehr viel differenzierter aus. Genauso differenziert, wie Kunden, Verbraucher, Personen oder eben Menschen einfach sind. Wir bemühen uns, Menschen zu erkennen, kennenzulernen, zu kennen und zu verstehen. Hierfür werden datenschutzkonform Cluster, Segmente und Zielgruppen gebildet sowie Beziehungen, Ähnlichkeiten, Bedürfnisse, Vorlieben und Verhaltensweisen erfragt, entdeckt und hergeleitet.

Schauen wir etwas genauer hin. Vergegenwärtigt man sich, dass die Antworten durch nachfolgend vertiefend dargestellte analytische Services ein Gesamtbild erzeugen, so wird klar, dass es ein holistisches Verständnis der existierenden Kundenbasis und der angestrebten Zielkunden benötigt. Wird dieses Gesamtbild nicht erarbeitet, so bleibt jede Anstrengung, ausgedrückt in Marketingbudget, ein Flickwerk.

Datenanalyse und -anreicherung
Erkenntnisgewinn durch genauere Beschreibung mithilfe externer Daten

Kundenstrukturanalyse
Beschreibung von Gruppen bei Kunden oder Interessenten

Segmentierung
Algorithmische, datengetriebene Bestimmung in sich homogener Kundengruppen im Kundenbestand

Zielgruppendefinition durch Lookalike-Modellierung
Datengeleitete Bestimmung einer passenden Zielgruppe durch den Einsatz von Befragungsdaten (Verbraucherpanel)

Erfolgsmessung
Datengeleitete, objektive Überprüfung der Wirksamkeit von Marketingaktionen

Aussteuerung/Aktivierung
Datengeleitete Identifikation und Ansprache der Zielgruppe

Das folgende Reifegradmodell beschreibt den Weg zu einer personalisierten Customer Experience. Es basiert auf intelligenten und automatisierten Produkt-, Inhalts- und Angebotsempfehlungen, bei denen der Kunde wie gefordert im Zentrum steht. Unternehmen können leicht herausfinden, wie sie auf dem Weg zur Personalisierung vorangekommen sind.

Gründungsphase
Inwieweit wurden die Grundlagen für den Einsatz von Daten und Technologien der Zukunft gelegt?

Stufe 1 – Produktbezogene Regeln
Unternehmensdaten sind siloartig strukturiert, produktorientiert und haben keinen Bezug zum Kunden. Empfehlungen werden in der Regel aus Transaktionsdaten abgeleitet und als Produktregeln pro Kanal festgelegt.

Stufe 2 – Kundenbezogene Regeln
Unternehmen sind bemüht, ihre Kunden zu verstehen und in Zielgruppen für eine gezielte Kundenansprache einzuteilen. Durch Kundensegmentierung werden Kontaktregeln für ausgewählte Kanäle entwickelt.

Strategiephase
Welcher Mehrwert wird durch eine personalisierte Customer Journey erwartet? Sind Technologieinvestitionen nötig, um strategische Stoßrichtungen, wie “Customer Centric”, “Data Driven”, “Trusted Data”, “Real-Time Interaction”, “Cloud First” oder “Marketing Automation” zu unterstützen?

Stufe 3 – Verbundene Customer Experience
Die Vernetzung von Datenquellen lässt mehrere digitale Identities (ID) pro Person entstehen. Die Auflösung dieser IDs ist erforderlich, um über verschiedene Touchpoints konsistent mit dem Kunden auf seiner Customer Journey zu kommunizieren.

Stufe 4 – Attribution und Optimierung
Alle Kampagnen werden kanalübergreifend gemessen und ausgewertet. Die Customer Experience kann nun kontinuierlich verfeinert werden.

Transformationsphase
Können durch den Einsatz modernster Technologien und die Sammlung von mehr relevanten Daten, verbesserte Erkenntnisse unter Verwendung von automatisierten Prozessen geliefert werden? Ist die Customer Experience nun personalisiert und skalierbar?

Stufe 5 – Datengetriebene Kreativität
Kreativ- und Designteams richten die Tonalität der Ansprache, die Texte und Botschaften und die visuelle Gestaltung zielgenau auf den Kunden aus.

Stufe 6 – Adressierbare Zielgruppen
Media-Teams optimieren Medienausgaben mit dynamisch optimiertem Content über alle Kanäle hinweg.

Stufe 7 – Skalierbare Personalisierung
Der Einsatz von selbstlernenden KI-Systemen in Verbindung mit Automationslösungen in Near Real-Time bzw. Adtech-Speed bilden die finale Stufe auf dem Weg zur automatisierten Personalisierung

Studien zeigen, dass die Großzahl der Unternehmen in eine neue Strategiephase eintreten, da die Anforderungen der Märkte, Regulationen und nicht zuletzt auch die der Kunden starken Veränderungen unterworfen sind. Es ist zu erwarten, dass die Strategie- und Transformationsphase zwischen vier und acht Jahre dauern wird.

Dieser Artikel ist Teil einer Serie. In den Episoden 3 - 4 wird auf die folgenden Themen vertieft eingegangen: