Unternehmen stehen immer mehr Informationen über ihre Kunden zur Verfügung. Das ermöglicht ihnen, ihre Marketingaktivitäten datengetrieben zu gestalten. Die Verantwortlichen müssen nicht länger mit Kanonen auf Spatzen schießen und viel Geld für breit gestreute Kampagnen ausgeben, an deren Ende dann doch nur ein Bruchteil der erreichten Personen zu Käufern wird.
Die umfangreichen Daten in Kombination mit modernen Technologien erlauben stattdessen gezielte Investitionen mit hoher Präzision. Unternehmen können das Bauchgefühl durch fundierte Informationen ersetzen und damit nicht nur ihre Budgets effizienter einsetzen, sondern auch die Konversionsraten deutlich erhöhen.
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Progress, ein weltweit tätiges Softwareunternehmen, das die Entwicklung, Implementierung und Verwaltung unternehmenskritischer Applikationen vereinfacht, erläutert sechs Schritte zum datengetriebenen Marketing.
1. Kanalübergreifende Datenstrukturen schaffen
Die Infrastruktur muss so gestaltet werden, dass sie Cross-Channel-Daten verarbeiten kann. Sie sollte in der Lage sein, neue Datenquellen einfach zu integrieren, große Datenmengen zu speichern und die Daten jedes einzelnen Kunden aus jedem einzelnen Kanal miteinander zu verknüpfen.
2. Customer Intelligence aufbauen
Auf Basis dieser Strukturen lassen sich die Kundendaten aufzeichnen und umfassend analysieren. Mit Hilfe von Scoring-Systemen können Unternehmen eine „Customer Intelligence“ aufbauen, damit sie ihre Kunden verstehen lernen und Verhaltensmuster erkennen.
3. Die Customer Journey optimieren
Die Verhaltensmuster ermöglichen es, die so genannte „Customer Journey“ durchgängig zu optimieren – also Interessenten alle Schritte, die sie durchlaufen, bis sie zum Kunden werden, so passend wie möglich zu gestalten. Wie ein Unternehmen am besten mit einem Interessenten umgeht, kann es daraus ableiten, welche Schritte bei einem ähnlichen Kunden bereits erfolgreich waren.
4. Langfristige Ziele setzen
Das Marketing sollte nicht von kurzfristigen und oberflächlichen Kriterien getrieben sein, sondern von langfristigen Zielen. Das ermöglicht es, wichtige Kennzahlen sorgfältig zu definieren sowie nachzuverfolgen und eine langfristige Strategie zu entwickeln, wie diese Kennzahlen positiv beeinflusst werden können.
5. Predictive Analytics nutzen
Wenn die Ziele definiert sind und die nötigen Datensätze zur Verfügung stehen, lassen sich durch Predictive Analytics präzisere Vorhersagen treffen. So kann ein geeignetes System mit Hilfe von Algorithmen beispielsweise das Verhalten von Kunden ziemlich genau vorausberechnen.
6. Prescriptive Analytics einsetzen
Ist ein Unternehmen in der Lage, das Verhalten von Interessenten und Kunden vorherzusagen, kann es das nächste Level des datengetriebenen Marketings erreichen: Prescriptive Analytics. Diese schlägt immer die „Next Best Action“ vor, also den nächsten Schritt, der am besten zum Profil eines Kunden passt, und kann damit die Konversionsraten deutlich erhöhen.
„Wer im immer härteren Wettbewerb erfolgreich sein will, kommt am datengetriebenen Marketing nicht mehr vorbei“, sagt Olf Jännsch, Regional Vice President, Central and Eastern Europe bei Progress. „Der Weg dorthin hält für die Unternehmen allerdings einige Herausforderungen bereit. Diese sind nicht nur technischer Natur, sondern erfordern auch ein Umdenken. Das Marketing darf nicht länger als kommunikationsähnliche Disziplin verstanden werden, sondern ist als mehr wissenschaftliche und strategische Aufgabe zu sehen.“
I guess many things point in the direction of semantic web.
Making things smart will be a major game changer.
Away from Web2.0 to 3.0.