Zahlreiche Start-ups, speziell solche, die mit der Absicht angetreten sind, schnell vertrieblichen Erfolg zu erzielen, sind gescheitert, da sie im Vorfeld nicht alle verfügbaren Möglichkeiten der Informationsgewinnung ausgeschöpft haben. Wir wissen, dass sich Gründer mit der Beantwortung zahlreicher Fragen beschäftigen. Woher nehme ich das Startkapital? Kredit, Familie, Staat, VC? Personal? Habe ich den richtigen Standort ausgewählt? Und beim Marketing angelangt: Gibt es eine Zielgruppe für mein Produkt? Wer gehört zu meiner Zielgruppe? Hat mein Produkt die richtige Form, Farbe oder Geschmack? Oder welche logistischen Besonderheiten habe ich zu berücksichtigen? Hier könnten noch viele weitere Fragen angefügt werden. Stellt sich automatisch auch die Frage, wie an dieser Stelle Technik helfen kann, die offenen Fragen zu beantworten. Data-Driven Marketing ist eine lohnende Antwort.

Data-Driven Marketing – was ist das eigentlich?

Durch die fortschreitende Digitalisierung und die damit verbundene Integration verschiedenster technischer Hilfsmittel in den Alltag, wie beispielsweise Smartphones, damit einhergehend zahlreiche Applikationen, Smartwatches, der Trend in Richtung Smart Home, die Entwicklung von Connected Cars und vieles mehr, werden durch die kontinuierlichen Interaktionen seitens der Nutzer immer größere Mengen verschiedenster Datentypen generiert, die, richtig verarbeitet, ein unendliches Feld für datengetriebene Marketingansätze eröffnen.

Den Skeptikern nehme ich gleich vorweg: Es handelt sich dabei nicht um Daten, die in irgendeiner Form mit den geltenden Datenschutzbestimmungen in Konflikt stehen und die es ermöglichen, ein Individuum persönlich identifizierbar zu machen (wie zum Beispiel die Personalausweisnummer oder Sozialversicherungsnummer). Auch handelt es sich dabei nicht um Likes auf Facebook, da diese bestenfalls ein Indikator sind, jedoch kein tatsächliches Bild aktueller Interessen einer Person widerspiegeln.

Fälschlicherweise wird in verschiedenen Portalen erklärt, dass Data-Driven Marketing ein Teil des digitalen Marketings ist – es sollte dabei nicht unerwähnt bleiben, dass es sowohl Daten als auch Marketing schon lange vor dem Internet gegeben hat. Datengetriebenes Marketing bedeutet eine Einbeziehung aller vorhandener Informations- und Datenquellen, um darauf aufbauend Konzepte zu entwickeln, Entscheidungen zu treffen und Aktionen zu initiieren. Dabei gilt: Je höher die Intensität der Auseinandersetzung mit der individuellen Zielgruppe ist, desto höher die Dichte der erlangten Daten und somit die Basis für stetig komplexere datengetriebene Aktivitäten.

Schritt 1: Die eigenen Datenquellen richtig nutzen

Eigene Daten (sog. 1st Party Data) umfassen alle Daten, die man als Unternehmen selbst besitzt. Unter anderem handelt es sich um Daten aus dem Customer-Relationship-Management (CRM), dazu zählen beispielsweise Stamminformationen der Bestandskunden und ihre E-Mail-Adressen, aber auch Informationen der User Journey auf der eigenen Website, die Social-Media-Aktivitäten oder Informationen aus den eigenen Serviceangeboten wie zum Beispiel Apps, aber auch Services im stationären Handel, die Endverbraucher zu Interaktionen bewegen. Alle diese Informationen über die Kunden und Zielgruppen zählen zu den 1st-Party-Daten, weil diese auf den eigenen Umfeldern des Unternehmens zusammengetragen werden. Ihr besonderer Vorteil: ihre Qualität im Vergleich zu anderen Datenquellen. Doch so einfach ist das Heben der wertvollen 1st-Party-Daten nicht. 

Hast du schon einmal etwas Komplexes zusammengebaut und am Ende festgestellt, dass ein Teil übrig ist, das dummerweise eine entscheidende Rolle hat und relativ früh hätte verbaut werden müssen? Je nach Grad der Komplexität wird man in diesem Moment von einem Gefühl der Ohnmacht ergriffen, angesichts der sich abzeichnenden Herausforderung, eine auf den ersten Blick funktionierende Struktur erneut anfassen zu müssen. So oder so ähnlich fühlt es sich an, wenn ein Unternehmen zu einem fortgeschrittenen Zeitpunkt ein CRM-System einführen möchte. Das CRM, abhängig davon, in was für einem Unternehmen es eingesetzt werden soll, kann mit allerhand relevanten Informationen befüllt werden, u.a. Namen von Unternehmen, Namen von Kunden und Mitarbeitern, Adressinformationen, Bundesland, Land, Telefonnummer, Mobilnummer, E-Mail-Adresse, aber auch Verticals der Partner und vielen weitere Informationen. Alle diese Informationen verhelfen dazu, ein besseres Bild über die Kunden zu erlangen. 

Erweitern wir das CRM gedanklich jetzt noch um betriebswirtschaftliche Vorgänge, wie Angebotserstellung, Eingang einer Bestellung, Auslieferung, Laufzeiten, Bezahlung etc., kann relativ schnell ermittelt werden, wie hoch der Umsatz ist oder in welchem Bundesland die höchsten Umsätze liegen. Diese noch recht rudimentären Informationen könnten bereits jetzt genutzt werden, um die Werbeaktivitäten des Unternehmens zu steuern. Zum Beispiel mit einem E-Mail-Marketing aus dem CRM heraus in Richtung der Bundesländer, die derzeit rückläufige Umsatzzahlen aufweisen. Hier einige wichtige

Quellen und To do’s, um eigene Daten zu schöpfen:

Die eigene Website: Neben dem CRM bietet aber auch der eigene Webauftritt jede Menge Möglichkeiten, relevante Informationen zu sammeln, auszuwerten und sowohl für taktische, aber auch strategische Entscheidungen zu nutzen. Vor diesem Hintergrund ist es immer ratsam, von Beginn an ein Analysetool einzusetzen und sich die Zeit zu nehmen, dessen Funktionsweise zu verstehen. Ohne eine gewissenhafte Auseinandersetzung mit der Technik und Funktionsweise des Analysetools kann es schnell passieren, dass sich das Marketing auf Kennzahlen und Metriken fokussiert, die eigentlich keine wirkliche Relevanz besitzen, wie beispielsweise die allseits im Online-Marketing beliebte, aber zu kurz gedachte Klickrate und die Absprungrate (Bounce Rate).Über den Websitebesuch zeigt ein Nutzer grundsätzlich Interesse am Unternehmen und seinen Produkten. Erst mit Hilfe von Analysetools kann verlässlich ermittelt werden, über welchen Kanal ein Besucher seinen Weg auf eine Website gefunden hat und mit welchem Teil der Website der Besucher sich besonders auseinandergesetzt hat. Berücksichtigen muss man allerdings, dass es immer einen Auslöser für einen Website-Besuch gegeben hat; sei es eine TV-Werbung, ein Radiospot, eine Plakatwerbung, Suchmaschinenanzeigen oder der Klick auf ein digitales Werbebanner, die Möglichkeiten sind zahlreich und nicht immer kann der Auslöser aufgrund eines Medienbruchs zweifelsfrei ermittelt werden.

Segmentieren von Daten: Im nächsten Schritt steht dann die Segmentierung der Websitebesucher an. Die User werden nach unterschiedlichen Gesichtspunkten geordnet und in sogenannte Zielgruppensegmente unterteilt. Stehen beispielsweise verschiedene Produktkategorien auf der Website zur Verfügung, lassen sich bereits hieraus verschiedene Nutzerinteressen ableiten, die für eine Zuordnung maßgeblich sein können. Je nach Angebot gehören aber auch soziodemografische Informationen, das Geschlecht etc., dazu. Zu einem späteren Zeitpunkt unterstützen genau diese Informationen Entscheidungen für die weitere Ausrichtung des Unternehmens. So entstehen beispielsweise hohe Kosten bei der Lagerung von beweglichen Gütern durch die Bindung von Kapital. Werden vorliegende Informationen kontinuierlich ausgewertet, sind frühzeitig Verkaufstendenzen ersichtlich und Einkauf und Logistik können daran angepasst werden.

Der E-Mail-Newsletter: Newsletter sind nach wie vor ein sehr erfolgreiches Instrument der Kundenbindung und der Aktivierung von Bestandskunden. Zudem liefert der erreichte Verbraucher interessante Informationen, indem er auf die Newsletter reagiert oder nicht. Wenn er reagiert, dann zeigt er deutlich, an welchen Themen er Interesse hat. Dringende Empfehlung ist, dass die Versendung eines Newsletters nicht zu hoch frequentiert werden sollte. Auch wenn der Newsletter umweltfreundlich ist, da digital, wird ein zugemülltes E-Mail-Postfach ebenso wenig gern gesehen, wie ein überfüllter Briefkasten. Das Risiko, dass sich der Newsletter-Empfänger abmeldet, ist hoch. Ratsam ist es, die Wünsche des Empfängers proaktiv abzufragen, in welcher Frequenz und mit welchen Themenschwerpunkten er angesprochen werden möchte.

Social-Media-Aktivitäten: Social Media ist als Lieferant valider Daten schwierig zu bewerten. Die Angaben in den Profilen sind häufig nicht zutreffend – zum Beispiel die Informationen zu Schulabschlüssen („Universität des Lebens“) oder zum Arbeitgeber. Bei Eingabe haben sie meist nur eine kurze Halbwertszeit. Interessen, die damit dem Profil zugeordnet werden, sind ggf. nicht mehr aktuell. Eine aktive Bereinigung seitens des Nutzers erfolgt jedoch nicht. Größtes Manko dabei ist, dass die Daten nur innerhalb der Facebook-Plattform genutzt werden können. Für datengetriebenes Marketing ist es aber wichtig, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen.

Schritt 2: Daten von Drittanbietern kritisch hinterfragen

Daten von Drittanbietern, sog. 3rd-Party-Daten, können das digitale Marketing ebenfalls gut unterstützen. Am Datenmarkt können Segmente bzw. Zielgruppen mit den verschiedensten Attributen bezogen werden. Die Auswahl der Segmente ist jedoch mit Bedacht und im Hinblick auf die jeweilige Aufgabenstellung vorzunehmen. Ein einfaches Beispiel: Das Segment „Frauen“ ist für effektives Marketing meist viel zu grob, auch wenn die hohe Reichweite frohlockt. Es sollte immer hinterfragt werden, wie die Datensegmente beim Drittanbieter erstellt wurden und ob die Daten eine Art Massenprodukt darstellen und somit auch schon durch eine Vielzahl anderer Marktteilnehmer (ggf. sogar durch Mitbewerber) zur Verfügung stehen. Das Risiko, dass der zu erreichende User schon gesättigt ist, ist hoch. Ebenso kann, je nach Level der Werbepenetration, eine negative Wahrnehmung entstehen. Eine konkrete Empfehlung für bestimmte Anbieter kann an dieser Stelle nicht ausgesprochen werden, da die richtige Wahl stark abhängig ist vom Unternehmenszweck und den definierten Zielen. Zudem sollte jedem Dateneinkäufer klar sein, dass es 3rd-Party-Daten in Bezug auf Validität und Qualität niemals mit 1st-Party-Daten aufnehmen können.

Schritt 3: Datenquellen klug segmentieren

Wir wissen nun also, dass zahlreiche Datenquellen zur Verfügung stehen, um datengetriebene Ansätze von Anfang an im eigenen Unternehmen zu etablieren. Jede Datenquelle für sich liefert Informationen, die für den Gründer und sein Marketingteam relevant sein können. Auf Basis der zur Verfügung stehenden Daten lassen sich zum Beispiel Aussagen darüber treffen, welche Märkte am relevantesten für einen Eintritt sind. Am Beispiel eines Herstellers für spezielle Lernsoftware konnte relativ schnell ermittelt werden, dass sich die nordamerikanischen Märkte wesentlich besser für den Markteintritt eignen als der deutsche Markt. Nicht weil diese Märkte grundsätzlich offener für Innovationen sind, sondern weil die Marketingentscheider anhand tatsächlich vorhandener Cookie-Daten, mit entsprechend eindeutig ausgeprägten semantischen Attributen, erkannt haben, dass es dort eine deutlich größere Anzahl an Interessenten für die Software gibt.

Ein Negativbeispiel aus der Lebensmittelindustrie: Jährlich werden ca. 7 Millionen Tonnen Lebensmittel weggeworfen. Nahrung, die im Prinzip nicht gewollt ist. Es handelt sich also um Produkte, die nicht wirklich den Bedürfnissen des Marktes entsprechen. Eine unglaubliche Verschwendung von Ressourcen. Das könnte der Lebensmittelproduzent vermeiden, würde er sich die verfügbaren Informationen zunutze machen. Leider verlassen sich aber insbesondere große Unternehmen noch immer auf Umfrage-Ergebnisse von kleinen Gruppen (n=1.600), die hochgerechnet eine Aussage über die Gesamtpopulation erlauben und, mathematisch betrachtet, richtig sind. Angesichts der heutigen Möglichkeit, Milliarden von Datenpunkten zu nutzen, um Informationen über Bedürfnisse, gewünschte Formen, passende Farben und viele weitere Aspekte zu erlangen, die für die Phase vor dem Launch eines Produktes relevant sind, ist dieses Vorgehen heute einfach nicht mehr zeitgemäß.

Schritt 4: Daten optimal in Form von Werbemaßnahmen umsetzen

Werbung ist und bleibt ein wichtiges Instrument, um das eigene Produkt bekannt zu machen und zu verkaufen. Diese Tatsache gilt gleichermaßen für große wie auch für kleine Marken. Kennzeichnend für Start-ups ist, dass oftmals die Phase der Markenbildung übersprungen und eine direkte Marschrichtung in Richtung Performance eingeschlagen wird. Die Umsetzung der Werbemaßnahmen geschieht dabei oft auf die gleiche Art und Weise.

Die Set-ups sehen typischerweise wie folgt aus:

• Suchmaschinenmarketing (SEM) – wird meist inhouse durchgeführt. Dabei wird die Komplexität oft unterschätzt, insbesondere, da neben Google für die Produktsuche auch andere Werbekanäle, bspw. Amazon, immer relevanter werden.
• Bannerwerbung im Google Display-Netzwerk (GDN) – Besucher sollen über Klicks auf die Website gelotst werden und Traffic erzeugen, wobei die Klicks relativ wertlos sind.
• Affiliate-Marketing.
• Retargeting Banner Ads – oft direkt mit mehreren Anbietern zum eigenen Nachteil durchgeführt.
• Facebook-Auftritt.
• Ggf. noch Instagram mit dazugehörigen Werbemaßnahmen.
• Und zu guter Letzt: das E-Mail-Marketing.

Größtes Manko bei diesem Vorgehen: In der Regel findet keine Verknüpfung der obengenannten Werbe- bzw. Marketingkanäle und der daraus resultierenden Daten statt. In der Folge fühlt sich der Endverbraucher im Internet von Werbung verfolgt. Sollte dieses Vorgehen anfangs noch von Erfolg gekrönt sein, wird das nur von kurzer Dauer sein. Die Bestandskunden sind gesättigt, sie beginnen sich der Werbung und damit auch dem Produkt zu entziehen. Erfolg versprechender ist ein umfassendes Datenmanagement, das den gesamten Kaufentscheidungsprozess des Nutzers – die Customer Journey – in Echtzeit berücksichtigt und nur jene Daten auswählt, die für die Werbeansprache einfließen sollen. Aus Big Data wird dann Smart Data, dein Rohstoff für eine wirksame Werbestrategie. Um die Daten in ihrer Werbestrategie in den Mittelpunkt zu stellen, beginnen Data Experts mit einer Bestandsanalyse aller Datenquellen aus den digitalen Werbekanälen, also den eigenen Websites, ihren CRM-Daten, und den Datensätzen aus ihren bisherigen digitalen Kampagnen (Social Media, Display bzw. Video, Mobile) und verbinden diese mit dem bestehenden Pool aus Offlinedaten und zur Verfügung stehenden Standortdaten.

Aus dieser Data-Supply-Chain werden die relevanten Datensätze extrahiert, um einen optimalen Datenmix für ihre aktuellen und zukünftigen Werbekampagnen zu entwickeln. Dieser Datenmix wird dann in die programmatische Welt für die Media-Einkaufsplattformen (DSPs) übersetzt. Denn nur eine einheitliche Taxonomie mit den bestehenden Media-Verkaufsplattformen (SSPs und Exchanges) erlaubt eine fehlerfreie Aussteuerung Ihres Programmatic Buyings. Bei Bedarf kann eine Data Management Platform (DMP) aufgebaut werden, die entweder im Selfservice betreut oder von einer verantwortungsvollen Agentur im Auftrag kuratiert wird. So bleiben alle Programmatic-Daten im eigenen Unternehmen und du Herr deiner Daten.

Fazit

Der datengetriebene Ansatz ermöglicht frühzeitig das datenbasierte Konzipieren von Produkten; darüber hinaus die Entwicklung von datengetriebenen Strategien und im weiteren Verlauf die Ansprache individueller, produktrelevanter Zielgruppen mit Werbung. Machen sich Start-ups die verfügbaren Daten und Möglichkeiten ausreichend zunutze? Die Antwort ist: Nein. Könnte erheblich Geld gespart und könnten Ziele schneller erreicht werden, würde man bereits von Beginn an einen validen datengetriebenen Ansatz verfolgen? Die Antwort ist: Ja!