5 Fragen zur Marketing Intelligence an Oskar Stenzel von Datorama

Täglich werden unzählige Mengen an Daten generiert. Eigentlich ideale Voraussetzung für Marketer. Aber diese müssen irgendwie den Überblick über diese Daten behalten, diese sichten und die nützlichen von den weniger nützlichen trennen. Ein Ansatz, all dies zu bewältigen, kann der Einsatz einer Marketing Intelligence Plattform sein. Wir haben über das Thema mit Oskar Stenzel, Regional Sales Director bei Datorama gesprochen.

Oskar Stenzel, Regional Sales Director bei Datorama, einem Unternehmen von Salesforce, ist Experte für Big Data, Marketing Intelligence und Marketing Reporting mit über 10 Jahren Erfahrung im Online- und Performance Marketing.

Was ist eine Marketing Intelligence Plattform?

Unter diesem Begriff versteht man eine digitale Plattform, die alle vorliegenden Marketingdaten zusammenführt, auswertet und analysiert. Stand heute gibt es ca. 7.000 Marketing-Tools auf dem Markt – Tendenz steigend.

Marketing-Abteilungen nutzen abhängig von der Unternehmensgröße im Schnitt 12-24 Datenquellen*. Der moderne Marketer hat es also mit einem extremen Datenvolumen aus unterschiedlichen Quellen zu tun, die meist isoliert in unterschiedlichen Systemen vorgehalten werden. Je größer und internationaler ein Unternehmen aufgestellt ist und je mehr Marken es vertritt, desto komplexer gestaltet sich die Datenzusammenführung.

Genau hier kommt Marketing Intelligence ins Spiel: In dieser Disziplin geht es grundsätzlich darum, Marketing-Entscheider mit datenbasierten Erkenntnissen zu versorgen, die diese für angemessene Entscheidungen benötigen.Eine leistungsfähige Marketing Intelligence Plattform führt sämtliche fragmentierten Daten automatisch zusammen. Damit entsteht ein ganzheitlicher und kanalübergreifender Blick auf das Marketing. Klingt soweit einfach. Doch die eigentliche Herausforderung besteht in der Integration und Vereinheitlichung von Daten aus unterschiedlichsten Formaten.

*State of Marketing Report 2019

Warum sollten Unternehmen heute Marketing Intelligence Lösungen einsetzen?Anders gefragt: was passiert, wenn sie das nicht tun?

Marketer müssen heute unabhängig von Systemgrenzen auf sämtliche Daten zugreifen, um diese schnell auszuwerten und zu analysieren. Natürlich werten Marketingabteilungen ihre Marketing-Kampagnen bereits vollständig aus. Aber wie lange brauchen sie dafür? Wie viel Personal müssen sie dafür einsetzen? Wie transparent ist dieser Prozess? Können die Ergebnisse das Wachstum der Firma beschleunigen?

Und: lassen sich laufende Kampagnen auf Basis von tagesaktuellen Ergebnissen optimieren? Marketingabteilungen, die nicht in der Lage sind, den Beitrag ihrer Aktivitäten zum Umsatzerfolg zu messen, können nicht gezielt zum Wachstum der Firma beitragen.

Wie lange dauert es üblicherweise, bis ein Unternehmen Marketing Intelligence integriert hat? Welcher technologische Aufwand fällt dabei an? Und welcher für Beratungsleistungen?

Grundsätzlich geht es um die Integration und sinnvolle Zusammenführung aller verteilten Daten in einer zentralen Datenbasis, damit sich diese in Relation setzen und auswerten lassen. Das Referenzsystem sollte zudem so flexibel sein, dass sich neue Datenquellen in Minuten (statt in Monaten) integrieren lassen.

Welche Kosten entstehen durch den Einsatz einer Marketing Intelligence Lösung?

Die Frage nach den Kosten greift an dieser Stelle zu kurz. Zunächst muss geklärt werden, in welcher Weise Marketing Intelligence die Unternehmensziele unterstützen soll.

Geht es “nur” darum, die Kampagnenperformance auf Basis überschaubarer Datenvolumen zu messen, fährt man mit manuellen Lösungen wahrscheinlich gar nicht schlecht. Wer jedoch detailliert bis auf die Taktikebene verstehen will, wie sich bestimmte Maßnahmen auf den Umsatz auswirken, muss Daten aus vielen verschiedenen Kontaktpunkten einsammeln. Sind Zeit und Transparenz kritische Faktoren, lohnt sich das Budget für eine professionelle Lösung.

Können Sie uns an einem konkreten Beispiel aufzeigen, wie sich der Einsatz von Marketing Intelligence rechnet?

Trivago ist eine führende globale Hotelsuchmaschine, die es Reisenden ermöglicht aus einer Auswahl von zwei Millionen Hotels von über 400 Buchungswebseiten ihre perfekte Unterkunft zu finden. Trivago hat durch die Vereinheitlichung aller Marketingkanäle eine zentrale Informationsquelle für bereichsübergreifende Einblicke geschaffen. Das Marketing-Team von trivago ist in Abteilungen wie Display-Marketing, Brand-Marketing und Content-Marketing gegliedert. Das Display-Marketing-Team arbeitet mit zahlreichen verschiedenen Quellen – von gängigen Anzeigenkanälen wie Facebook und Google über Anzeigentechnologie-Plattformen wie Criteo, E-Mail-Anbietern und Vertriebspartnern bis hin zu direkten Partnerschaften mit vielen weiteren Publishern und Anbietern.

Aufgrund der Vielfalt dieser Kanäle mangelte es dem Display-Marketing-Team an Transparenz und Geschwindigkeit bei der Arbeit mit seinen Daten. Im Rahmen der abteilungsübergreifenden Suche nach Lösungen für ihre Herausforderungen bei der Datenintegration begannen die Teams, Marketing Intelligence in ihre täglichen Arbeitsabläufe zu integrieren. Um den Prozess vollständig zu automatisieren, entschied man sich für Datorama. Nach Einführung der Datorama-Lösung erzielte das trivago-Team nachfolgende Ergebnisse: Jedes Team kann den täglichen ROAS bis auf die taktischen Ebene effektiv berechnen – nach Land, Marktgruppe, Kampagne, Anzeigengruppe usw. Optimierte Abrechnungsprozesse zwischen der Finanz- und der Marketingabteilung reduzieren manuelle Aufgaben.

Bei Display Marketing gab es teamweite Zeiteinsparungen von 80 Stunden pro Tag. Im Brand Marketing sorgten die Maßnahmen für fortschrittliche Analytics statt zeitraubender Datenaufbereitung. Außerdem ermöglichten sie auch die schnelle Integration von Datenquellen: Anstatt die Daten von zwei bis drei Wochen abzurufen, lassen sich beispielsweise Daten von Nielsen jetzt täglich automatisch abrufen. Fürs Content Marketing bedeutet Marketing Intelligence bis zu 15% weniger Fehler beim Reporting und damit deutlich mehr Vertrauen in die Daten. Außerdem wurde die Datenaufbereitung von 9 Stunden auf 5 Minuten täglich beschleunigt. Zudem wurden automatisierte Echtzeit- oder Fast-Echtzeit-Datenfeeds eingeführt, die rund um die Uhr fundierte Entscheidungen ermöglichen.

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