Warum LinkedIn Analytics immer wichtiger wird

Ob Brand Awareness, Thought Leadership oder Leadgenerierung — auf LinkedIn erreichst Du die Entscheider:innen von heute. Laut LinkedIn selbst finden rund 80 % aller B2B-Leads über soziale Kanäle ihren Weg ins CRM und die Plattform spielt dabei die Hauptrolle.

Doch die bisher verfügbaren Metriken wie Impressions und Likes waren oft wenig aussagekräftig. Ein Post mit vielen Likes kann dennoch wenig echte Wirkung erzielen, etwa wenn keine neuen Kontakte entstehen oder niemand auf einen Link klickt. Das aktuelle LinkedIn Analytics Update schließt diese Lücke und liefert genau die Daten, die Du als B2B-Marketer:in brauchst.

Die neuen Metriken im Überblick

Seit Mai 2025 rollt LinkedIn drei neue Metriken für Creator:innen und Seitenbetreiber:innen aus:

1. Profilbesuche

Ab sofort kannst Du sehen, wie viele LinkedIn-User:innen nach einem bestimmten Post Dein Profil besucht haben. Das hilft Dir zu messen, ob Dein Content Interesse an Deiner Person oder Marke auslöst und ob daraus potenzielle Kontakte oder Leads entstehen.

Praxisbeispiel:

• Personal Branding: Posts von Geschäftsführer:innen oder Fachexpert:innen sollen oft Vertrauen aufbauen. Mehr Profilbesuche sind hier ein klarer Erfolg.

• Unternehmensseite: Posts, die zu vermehrten Unternehmensprofilbesuchen führen, steigern die Markenbekanntheit.

2. Neue Follower:innen

Neben Profilbesuchen siehst Du nun auch, wie viele neue Follower:innen durch einen einzelnen Beitrag gewonnen wurden. Das ist essenziell, um die langfristige Bindungswirkung Deines Contents zu messen:

• Welche Formate und Themen gewinnen wirklich neue Follower:innen?

• Welche Inhalte führen eher zu flüchtiger Reichweite ohne Community-Wachstum?

3. Link-Klicks

Gerade für Content mit Call-to-Action ist diese Metrik Gold wert: Du kannst jetzt genau tracken, wie oft Links im Beitrag angeklickt wurden. Achtung: Diese Metrik ist derzeit nur bei Premium-Profilen verfügbar. Unternehmensseiten und Creator:innen ohne Premium-Abo müssen hier noch warten.

Damit kannst Du:

• Content mit externem CTA (z. B. Whitepaper, Events, Landingpages) optimal aussteuern.

• A/B-Tests für Linktext, Teaser, Bild-CTA fahren.

Warum das Update für B2B-Marketer:innen so wertvoll ist

Die neuen Metriken helfen Dir, Deine Content-Strategie in vier Bereichen deutlich zu verbessern:

1. Besseres Themen-Targeting

Du erkennst jetzt schneller, welche Themen echten Impact erzielen:

• Themen, die Profilbesuche auslösen → Personal Branding stärken

• Themen, die neue Follower:innen bringen → Community-Wachstum fördern

• Themen, die Link-Klicks erzeugen → Leads und Conversions anstoßen

2. Smartere CTA-Strategie

Dank Link-Klicks kannst Du Deine CTAs datenbasiert optimieren:

• Welche CTA-Formulierungen funktionieren?

• Welche Content-Formate (Text, Bild, Video) treiben Klicks am besten?

• Welche Landingpages performen im LinkedIn-Kontext?

3. Content-A/B-Testing und Iteration

Die granularen Zahlen ermöglichen echtes A/B-Testing:

• Thema A führt zu 10 % mehr Profilbesuchen als Thema B

• Postvariante X gewinnt deutlich mehr neue Follower:innen als Variante Y → Diese Erkenntnisse helfen Dir, künftig noch gezielter zu posten.

4. Reporting und Stakeholder-Kommunikation

B2B-Marketing muss Wirkung nachweisen. Mit den neuen Metriken kannst Du Stakeholdern zeigen:

• Wie Content auf LinkedIn die Markenwahrnehmung verbessert

• Wie Content zur Leadgenerierung beiträgt

• Wie einzelne Posts konkrete Business-Ziele unterstützen

So findest und nutzt Du die neuen Metriken

Die neuen Zahlen findest Du in den Analytics Deiner Beiträge:

• Unter jedem Post → „Analysen anzeigen“

• In der LinkedIn-Analytics-Übersicht Deines Profils oder der Unternehmensseite

Praxis-Tipp:

• Erstelle regelmäßig Dashboards oder Reporting-Exports, um die Entwicklung im Zeitverlauf zu beobachten.

• Verknüpfe die Insights mit Deinen übrigen KPIs (z. B. CRM-Daten, Google Analytics).

LinkedIn Analytics Update: Mehr Insights, smartere LinkedIn-Strategie

Mit dem LinkedIn Analytics Update wird professionelles Content Marketing auf LinkedIn deutlich datengestützter. Du kannst nun viel besser erkennen, welcher Content nicht nur Likes sammelt, sondern echten Impact erzeugt. Für Dich als B2B-Marketer:in heißt das: Smartere Themen- und Content-Planung, besseres Community-Building, mehr Conversions durch datenbasierte CTA-Optimierung.

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Die Uhr tickt für Google. Denn bis Mitte des nächsten Jahres gibt Universal Analytics (UA) seinen Service endgültig auf. Der Nachfolger, Google Analytics 4 (GA4), steht bereits in den Startblöcken. Läuft für Google? Keineswegs. Europäische Google-Kunden stehen vor dem Problem, ihre Datenstrategie neu zu bewerten. Denn: Bei Datenschutz und Compliance gerät Google immer wieder in Konflikt mit EU-Gesetzen. Im Zentrum des Konflikts steht der Transfer von Nutzungsdaten in die USA. Damit bricht Google de facto EU-Recht.

Aus der Sicht der vielen Google Analytics-Nutzer in der EU hinterlässt diese Praxis weitaus mehr als nur Zweifel. Viele Kunden schauen deshalb nach Alternativen. Tipp: Der Schwerpunkt sollte dabei auf einer Lösung mit ausgewogenen Features liegen. Maßgeblich sind hierbei insbesondere zwei Fragen:

a) Wo werden Daten genau gespeichert?

b) Hält die Analytik gesetzliche Vorschriften ein?

Kriterien einer Neubewertung

In einer Neubewertung sollte diese fünf Kriterien enthalten sein:

1. Liegt ein EU-konformes Consent Management vor?

Die EU-Gesetzgebung schreibt vor, dass Unternehmen die explizite Zustimmung der Nutzer einholen müssen, ob deren Nutzungsdaten erfasst werden dürfen oder nicht. Diese Anforderung erfüllt GA4 nicht. Andere Analytik-Lösungen wie etwa GA4 kommen diesem Kriterium in Form eines spezifischen Abfragefensters nach. Entscheidend hierbei: die Widerrufbarkeit der Zustimmung. Sie muss zu jeder Zeit gewährleistet werden. In diesem Punkt bleibt auch GA4 fehlerhaft. Stimmen User einer Datenerfassung nicht zu, enthalten die dann anonymisierten Daten immer noch personenbezogene Informationen. Darunter fallen URL-Parameter wie etwa die Google Click ID oder Informationen, die über den Referrer weitergegeben werden.

2. Findet ein Datentransfer nach Amerika statt?

Hauptproblem für Google: der Sitz der Unternehmenszentrale. Damit unterliegt der Konzern der Gesetzgebung der USA. Das heißt: Der Staat ist rechtlich dazu befugt, die Herausgabe von Daten durchzusetzen. Darunter fallen auch Nutzungsdaten von EU-Bürgern. An diesem Punkt liegt ein Rechtskonflikt zwischen US- und EU-Gesetzgebung vor. Die Europäische Datenschutz-Grundverordnung verlangt auch bei den in die USA übertragenen EU-Daten einen Datenschutz, der den in der DSGVO ausformulierten EU-Anforderungen nachkommt. Diese Anforderungen erfüllt der US-Datenschutz aber nicht. Dieser Konflikt soll mit dem neuen EU-US-Datenabkommen gelöst werden. Trotzdem bleiben Zweifel, wie genau der Widerspruch im Rahmen eines bilateralen Abkommens gelöst werden soll.

3. Überzeugt die Analytik durch einfach verständliche Features?

Unternehmen suchen verstärkt nach leicht verständlichen Analytik-Lösungen, die einfach zu bedienen sind. Aus diesem Grund sind Freemium-Versionen oftmals die erste Wahl. Sie enthalten bereits umfangreiche Standardfunktionen. Darunter fallen etwa vorkonfigurierte Dashboards und Berichte, die ebenso wertvolle Insights liefern wie benutzerdefinierte Reports. Und: Sie sind sofort abrufbar. Hinzu kommt informatives und kostenfreies Schulungsmaterial. Es stellt eine wertvolle Lernhilfe dar, die Analytik-Neulingen einen schnellen Lernerfolg bringt.

Analytik-Erfahrene erwarten dagegen eine Lösung, deren Funktionen sich durch ein Höchstmaß an Flexibilität auszeichnet, um damit ein möglichst breites Anwendungsspektrum abzudecken. Begleitet werden sollte das System von einem responsiven Kundenservice sowie einer lückenlosen Dokumentation. Die Existenz zusätzliche Services wie etwa Onboarding, anwendungsspezifische Implementation oder auch ein Customer Success Management stellen weitere Bewertungskriterien dar, die Google in dieser Form nicht bietet.

4. Wie hoch ist der Management-Aufwand?

Der Aufwand, Analytik zu verwalten und zu managen, sollte so niedrig wie möglich ausfallen. In diesem Zusammenhang stellt der Wechsel von UA zu GA4 Google-Kunden vor einige Herausforderungen. So ist die Option, Daten aus UA in GA4 zu migrieren, nicht vorgesehen. Die Folge: eine vollständige Neuanlage aller Properties in GA4. Das steigert den Verwaltungsaufwand. Dabei wächst die Herausforderung mit der Portal- oder Shop-Größe. Marktplätze und andere Player verwalten enorme Datenbestände. Im E-Commerce gelten sie als Währung, nach der sich Erfolg bemisst. Beim Wechsel auf GA4 gehen diese Daten verloren. Unter diesen Voraussetzungen ist es ohnehin sinnvoll, eine EU-konforme Analyse-Software zu wählen, mit der sich Unternehmen, Händler oder Online-Shops auf der sicheren Seite befinden.

5. Wie transparent ist die ausgewählte Analytik?

Bis heute lässt Google klare Regeln vermissen, die User darüber informieren, an welchem Ort das Unternehmen Daten weiterverarbeitet. Google informiert zwar darüber, dass Daten an den nächstgelegenen Server übertragen werden, wo sie dann etwa angereichert werden. Genaue Ortsangaben „verrät“ Google seinen Kunden aber nicht und lässt sie auch weiterhin darüber im Unklaren. Dass Google auch in Zukunft Daten nicht doch in die USA übermittelt, können Kunden insofern nicht ausschließen.

Wertebasierte Analytik

Fakt ist: Kunden machen den Datenschutz vermehrt zum Gegenstand einer wertebasierten Einkaufserfahrung. Und die ist gerade bei Kaufentscheidungen extrem relevant. Danach verstehen Kunden den Datenschutz als ein zentrales Element der Kundenfreundlichkeit. Diesen Aspekt zu vernachlässigen, wäre aus Unternehmenssicht fatal. Proaktiv praktizierter Datenschutz, der auf die Kunden zugeht, erbringt in Gestalt einer rechtskonformen Analytik vielmehr den Nachweis, dass Unternehmen die Bedürfnisse der Zielgruppe respektieren. Verbraucher honorieren das mit einem Vertrauensvorschuss, der wiederum Kaufabschlüsse begünstigt.

Und wie gelangen Unternehmen aus anonymisierten Daten zu einem hohen Erkenntnisgewinn?

Anonymisierte Daten gelten nicht als personenbezogene Daten. Aus diesem Grund können sie frei für eigene Zwecke verwendet werden. Zwar gelangen Websitebetreiber über anonymisierte Daten nicht zu den identischen Einblicken wie dies bei personenbezogenen Daten der Fall ist, trotzdem hilft Anonymous Tracking in Bezug auf die Analyse des Nutzerverhaltens.

Anhand eines großen Samples von Besuchern zeigen auch anonymisierte Daten, wie etwa eine Website performt. User können damit ebenso KPIs (Key Performance Indicators) wie die Besucherzahl, Seitenaufrufe, Conversions, Verweildauer oder anderes Userverhalten tracken. In der Regel ordnen Websitebetreiber die Aktionen einem einzelnen Besucher zu. Für spezielle Fälle greifen sie einfach nach berechneten Metriken, um mehr über die Besucher und die Seitenperformance zu erfahren. Eine allgemeine Attribution ist ebenfalls möglich.

Mit der richtigen Software lassen sich anonyme Daten von Anfang an erfassen. Und lehnt ein Besucher die Datenerfassung ab, um ihr etwas später in der gleichen Session dann wieder zuzustimmen, lassen sich diese Daten sogar wiederherstellen.

Transparente Datenverarbeitung

Bleibt die Standort-Frage. Wo also speichert die Analytik die erfassten Daten? Jede Form der Datenerfassung, -verarbeitung oder -anreicherung sollte de facto innerhalb der EU stattfinden. Dadurch schließen Anwender Verstöße gegen EU-Datenschutz- und Compliance-Richtlinien aus. Indem Sie Nutzer darüber informieren, stellen sie eine offene wie nachhaltige Datenerfassung sicher – egal ob Public Cloud, Private Cloud, On-Premise oder Off-Premise.

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Für sein »Zerstörungsvideo« sammelte Rezo innerhalb eines Jahres knapp 17 Millionen Aufrufe. Mit seinem Video »Zerstörung der Presse« legte er daraufhin noch einmal nach. Damit erreichte Rezo immerhin noch über 3 Millionen YouTuber. 2020 hat der ehemalige Informatikstudent und umtriebige Influencer dann nach knapp zweijähriger Entwicklungszeit ein eigenes Social-Media-Analyse-Tool unter dem Namen Nindo gelauncht. Was aber steckt hinter Nindo? Und wie gut kann dieses Tool ein Marketing Team bei Social Media Marketing Kampagnen unterstützen?

Was ist Nindo? – ein Überblick

Das Nindo getaute Social-Media-Analyse-Tool ist zuerst einmal ein Gemeinschaftsprojekt von Rezo und einiger seiner Freunde, wie der YouTuber in seinem Launch-Video erklärt. Investoren oder Geldgeber würden nicht auftauchen. Die Monetarisierung soll ausschließlich über ausführliche Social-Media-Analysen erfolgen, die man interessierten Unternehmen anbietet. Das waren zumindest die Anfänge von Nindo. Inzwischen gibt es das Tool sowohl als kostenfreie Version als auch als Pro-Variante – dazu später mehr.

Ein genauer Blick auf Nindo und die bereitgestellte Erklärung zu den Nindo-Statistiken zeigt eine Besonderheit des Analytics Tools: Die Daten fokussieren auf deutschsprachige Kanäle. Heißt, die Analyse der Profile auf Plattformen wie Instagram, TikTok, YouTube und Twitter bezieht sich auf Content in deutscher Sprache. Welche Analytics nimmt Nindo hier aber genau vor? Und für welche Kanäle liefert Nindo überhaupt Statistiken? Auch dazu liefert Rezo detaillierte Angaben.

Diese Kanäle analysiert Nindo

Social Media Plattformen gibt es bekanntlich zahlreiche. Gerade für Influencer sind aber ein paar wenige Kanäle von besonders großem Interesse. Dass Rezo selbst aus der Influencer-Szene kommt, merkt man auch seinem Social-Mediat-Analyse-Tool an, denn Nindo bietet Analytics vor allem für die Plattformen, die für Influencer zu den wichtigsten Plattformen zählen. Und diese sind: YouTube, Instagram, TikTok, Twitter sowie Twitch. Doch nicht nur hinter dieser Auswahl steckt die eigene Erfahrung des YouTube-Stars, sondern auch bei der Betrachtung einzelner Kanäle auf den verschiedenen Plattformen. Hier hat Rezo gemeinsam mit seinen Projektpartner:innen Hard Facts definiert, wann ein Social Media Kanal in den Analytics berücksichtigt wird. Nindo nimmt demnach nur dann einen Social Media Kanal in die Analytics mit auf, sobald dieser eine bestimmte Grenze Follower bzw. Abonnent:innen überschreitet. Für YouTub sind es beispielsweise 100k, für Instagram 10k, Twitter 10k, TikTok 50k und Twitch 10k. Wichtig dabei ist, dass der Kanal öffentlich zugänglich ist. Private Kanäle werden nicht berücksichtigt! Darüber hinaus muss der Kanal deutschsprachig sein, um auf Nindo dargestellt zu werden.

Statistiken auf Nindo: Welche Angaben erhalten Unternehmen zu den Social Media Kanälen?

Charts und Ränge

Chatliste, die sich auf Follower-Zahlen beziehen, werden nicht ausgegeben. Stattdessen ergeben sich die Charts und Ränge der einzelnen Influencer-Kanäle aus Durchschnittswerten für Views, Likes, Shares, Kommentare und andere Aktivitäten. Diese Durchschnittswerte werden selbst zu Chartlisten aufbereitet. Aus allen Chartlisten zusammengenommen wird dann der Rang des jeweiligen Kanals ermittelt. Eine Gewichtung zwischen Views, Likes, Shares, etc. wird allerdings nicht vorgenommen. Es fällt jede Aktivität gleich stark ins Gewicht.

Durchschnittswerte und Interaktivität

Die Durchschnittswerte zur Interaktivität (Likes, Views, Shares, Kommentare) werden anhand der Daten der veröffentlichten Postings (Tweets, Videos, etc.) der letzten 60 Tage ermittelt – immer zur selben Tageszeit, so Rezos Erklärung. Dabei werden für jeden Post die Werte fünf Tage nach Veröffentlichung berücksichtigt. Für eine zuverlässige Berechnung müssen in diesem Zeitraum mindestens drei Posts veröffentlicht werden – andernalls entfällt die Durchschnittsermittlung für den Kanal und er wird nicht in den Charts aufgenommen.

Engagement

Beim Engagement gibt Nindo die prozentuale Interaktion an Posts im Verhältnis zur Zahl der Follower oder den Views für den jeweiligen Zeitpunkt wieder. Ein Beispiel für Instagram: (Kommentare + Likes)/Follower.

Meilensteine und Livecounter

Unter der Spalte Meilensteine zeigt Nindo Influencer und Künstler:innen an, die mit ihrem Kanal kurz vor der Überschreitung einer Hunderttausender-Grenze an Abonnent:innen/ Follower stehen. Wird die Marke gebrochen, steht der Kanal für 48 Stunden in der Spalte „Nächste Meilensteine“. Mit dem Livecounter stellt Nindo zudem eine zusätzliche Funktion für Instagra, Twitter und Twitch zur Verfügung, die die Meilenstein-Überschreitung live mitverfolgt.

Artist-Page

Auf der Artist-Page erhalten Unternehmen detaillierte Statistiken zum jeweiligen Influencer/ Künstler:innen-Kanal. Die gelieferten Statistiken variieren abhänig von der Social Media Plattform. Hat ein Influencer oder ein:e Künstler:in mehrere Kanäle, die ihr oder ihm eindeutig zuzuordnen sind, werden die Kanäle alle auf der Artist-Page angezeigt. Ein Kanal kann aber immer nur einem Influencer bzw. eine:r Künstler:in zugeordnet werden. Bedeutet: Wird ein neuer Kanal von zwei Künstler:innen gemeinsam aufgesetzt, wird eine neue Artist-Page für den gemeinsamen Kanal erstellt.

Kostenlose vs. Pro-Version

Mit der kostenlosen Nindo-Version stehen Usern bereits zahlreiche Statistiken und Auswertungsmöglichkeiten für große Social Media Kanäle zur Verfügung. Seit Anfang 2021 steht aber auch eine Pro-Variante des Tools zur Verfügung – Nindo Pro. Die professionelle Version hielt vor allem auf Agenturen und Unternehmen ab, die nicht nur relevante Influencer finden wollen, sondern auch ihre Influencer-Marketing-Aktivitäten planen und überwachen wollen. Nindo Pro stellt dafür neben der Artist Discovery die Funktionen Kampagnen Management & Reporting und Monitoring bereit. Für das professionelle Tool stehen fünf verschiedene Packages zur Auswahl, die teils sehr umfangreiche Features bieten. Diese unterteilen sich in folgende Bereiche:

• Kampagnen-Manager
• Leistungsanalyse
• Automatisiertes Einlesen von Screenshots
• Reporting Export
• Artist Discovery
• Vergleiche
• Listen
• Artist- & Brand-Pages
• Kanalinhalte
• Brand-Safety
• CRM
• Management View
• Demografie
• Vergangene Kooperationen
• Inhaltssuche
• Brands

Die Pro-Version von Rezos Social-Media-Analyse-Tool zielt vor allem darauf ab, für Unternehmen die passenden Influencer und Kooperationspartner:innen im deutschen und deutschsprachigen Raum zu finden. Auch hier ist Ausgangspunkt wieder die Rangliste, die verschiedene, relevante Creator für das jeweilige Unternehmen aufstellt. Anders als beim kostenlosen Nindo können Sie in der Pro-Variante allerdings diese Ranglisten filtern und beispielsweise Indikatoren wie Geschlecht, Genre, Abonnent:innen oder Zielgruppe definieren.

Was sind Rabatt-Codes auf Nindo?

Schauen Sie auf die Seite der kostenlosen Nindo-Version, sehen Sie in der Navigation den Reiter „Coupons“. Dahinter finden Sie Rabatt-Codes zu verschiedenen Shops. Doch warum? Ganz einfach. Influencer veröffentlichen regelmäßig individualisierte Rabatt-Codes im Werbekontext. Nindo sammelt diese Codes und stellt sie übersichtlich unter dem Reiter „Coupons“ dar. Klicken Sie auf die jeweilige Kachel eines Coupons, wird Ihnen der Rabatt-Code angezeigt und der dazugehörige Shop direkt verlinkt (ggf. Affiliate-Link, der für User keinen Unterschied macht, aber für Nindo Provision generiert).

Potenziale von Rezos Social-Media-Analyse-Tool für Unternehmen

Die große Frage lautet nun: Für wen eignen sich Rezos Social Media Analytics? Für eine Antwort sollten auf jeden Fall die beiden Versionen von Nindo unterschiedlich betrachtet werden. Unternehmen, die beispielsweise erst mit Influencer Marketing auf Social Media starten, können mit dem kostenfreien Nindo erste Recherchen zu potenziell interessanten Kooperationspartner:innen durchführen. Auch, wer Social Media Kanäle verfolgen möchte, um ggf. später auf die jeweiligen Influencer und Künstler:innen zuzugehen, sollte Nindo in Betracht ziehen. Die Pro-Version lohnt sich wiederum für Unternehmen, die bereits tiefer im Influencer Marketing verankert sind und Funktionen zum Kampagnen Management, Kooperationssteuerung und Evaluation benötigen. Allerdings gibt es natürlich auch andere Anbieter ähnlicher Tools wie etwa Quintly oder Storyclash, die Social Media Analytics ermöglichen.

Ein Grund, der jedoch für Nindo spricht: die Transparenz. Rezo und seine Projektpartner:innen erklären auf der Nindo-Website umfangreich, wie die Ranglisten entstehen. Zudem liefert das Tool zusätzliche, besondere Features wie die Meilensteine und Livecounter. In der Pro-Version soll darüber hinaus die Demografie-Schätzung sehr passgenau erfolgen. Und auch die genauen Anzeigen von Kooperationen sind für Unternehmen bei der Auswahl von Influencern entscheidend und bei Nindo von Vorteil.

Rezo selbst hat Nindo aus der Motivation heraus entwickelt hat, aussagekräftigere Zahlen zu Social Media Kanälen bereitzustellen, wie er in seinem YouTube-Video erklärt. Daher blickt Nindo letztlich nicht nur auf Follower-Zahlen, sondern primär auf die Interaktionen (Views, Likes, Shares, Kommentare). Zusätzlich ist das Tool letztlich auch so aufgebaut, dass Statistiken übersichtlich und zusammenhängend unter der Artist-Page dargestellt werden. Unternehmen können als zu jedem:r Künstler:in auf einen Blick sehen, welche Kanäle er oder sie betreibt und wie die einzelnen Kanäle performen – und das auf verständlichen Charts . Die Vergleichbarkeit wird damit deutlich erhöht.

Fazit

Rezo will mit Nindo aktuelle Entwicklungen der verschiedenen Kanäle abbilden. Die Charts sollen zeigen, wie sich ein Kanal in den analysierten Zeiträumen verändert beziehungsweise performt – eventuelle kurzfristige Hypes inklusive. Mit der seit 2021 verfügbaren Pro-Version stehen Unternehmen zahlreiche weitere und hilfreiche Features für ihre Social Media Analytics zur Verfügung. Mit welchem Tool Sie Ihr Influencer Marketing betreiben, hängt letztlich davon ab, wie tief Sie bereits im Influencer Marketing verankert sind und welche Funktionen für Sie relevant sind. Alternativ lohnt es sich auf jeden Fall zuerst einmal, sich mit der kostenlosen Variante einen Überblick über die Datenqualität des Tools zu machen.

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Daten sind mehr denn je von enormen Wert. Nicht zuletzt, da Kund:innen eine zunehmend personalisierte Customer Journey erwarten. Informationen zu Kund:innen und die Analyse selbiger ist im Marketing daher essenziell. Data Driven Marketing ist mittlerweile nahezu unverzichtbar, um das Online Marketing eines Unternehmens auf die individuellen Bedürfnisse von Kund:innen auszurichten. Eine aktuelle Umfrage des EHI Instituts veranschaulicht, wie Data Driven Marketing an Fahrt aufnimmt. Während 2021 fast zwei Drittel der befragten Unternehmen weniger als zehn Prozent des Marketing Budgets für Data Driven Marketing eingesetzt haben, sprechen die Prognosen für 2026 eine andere Sprache. Der Umfrage zufolge will fast ein Drittel der Unternehmen datengetriebenes Marketing massiv ausbauen und mehr als die Hälfte des Marketing Budgets dafür aufwenden. Doch was genau beschreibt Data Driven Marketing?

Definition Data Driven Marketing

Data Driven Marketing ist eine Methode im Online Marketing. Sie verwendet Daten, um die gesamte Kommunikation individuell auf Kund:innen zuzuschneiden. So beispielsweise bei speziellen Kampagnen, aber auch für ganz „normale“ Mails und Social Media Posts. Ziel des Data Driven Marketing ist es, durch Daten zu Kund:innen mehr Erkenntnisse für die Personalisierung und zielgerichtete Content-Veröffentlichung zu erhalten. Genau das ist auch das zentrale Argument, datengetriebenes Marketing im Unternehmen zu etablieren.

Kund:innenverständnis braucht mehr Daten

Der Wettbewerb um Kund:innen hat deutlich zugenommen. Vor allem im Handel, aber natürlich auch in anderen B2C- sowie B2B- und D2C-Bereichen. Umso wichtiger ist es für Unternehmen, ihr Kund:innenverständnis zu optimieren. Was wünschen sich Kund:innen wirklich? Welche Bedürfnisse haben sie hinsichtlich der Customer Journey? Welche Informationen helfen Kund:innen bei Entscheidungen? Solche und viele weitere Fragen treiben Data Driven Marketing an.

Das EHI Institut stellt heraus: Aktuell setzten Unternehmen datengetriebenes Marketing vor allem dazu ein, um Insights zu ihren Zielgruppen zu erhalten (Platz 1). An zweiter und dritter Stelle stehen die Conversion Optimierung und Umsatzsteigerung sowie die strategische Ausrichtung von Sortimenten im Handel. Hinzu kommen Erkenntnisse zur Customer Journey des Kunden bzw. der Kundin. Gerade diese hat sich in den vergangenen Jahren stark gewandelt. Mittlerweile sind Kund:innen zunehmend Omnichannel im Handel unterwegs. Datengetriebenes Marketing hilft dem Marketing Management, die individuelle Customer Journey des Kunden/ der Kundin besser zu verstehen und Content sowie Werbung nicht nur inhaltlich, sondern auch kanalspezifisch individuell auszuspielen.

So funktioniert Data Driven Marketing richtig

Sammeln, zusammenführen, analysieren, Strategien umsetzen und letztlich den Erfolg messen – das ist der optimale Ablauf von Data Driven Marketing. Die Methode umfasst dabei alle wichtigen Kanäle. Folgend beschreiben wir Ihnen die einzelnen Stufen etwas umfassender:

1. Daten sammeln

Daten zu Kund:innen sammeln ist natürlich der Ausgangspunkt für Data Driven Marketing. Und Daten gibt es enorm viele. Genauso auch Datenquellen. Im datenbasierten Marketing sollten Sie sich daher zuerst die Frage stellen: Welche Daten werden benötigt? Und welche Datenquellen – 1st, 2nd und 3rd Party – sollen einbezogen werden? Denken Sie dabei daran: Die Daten, die Sie sammeln, sind im Data Driven Marketing wesentlich kleinteiliger.

Datenquellen sind wie gesagt vielzählig. Ob Sie nun 1st, 2nd und/oder 3rd Party Daten nutzen wollen, entscheiden einerseits Ihre Unternehmensvorgaben und andererseits Ihre Ziele. Sie sollten dennoch die großen Quellen Online, Offline, Mobile, Social Media und ggf. MaFo-Informationen gleichermaßen berücksichtigen. Gerade für Social Media Daten empfiehlt es sich dabei auf Social Media Monitoring Tools und Social Listening zurückzugreifen. Wie Sie Social Listening im Unternehmen richtig einsetzen, haben wir in einem Whitepaper noch einmal genauer aufgeschlüsselt. Lesen Sie außerdem, wie Social Media Monitoring Ihnen bei Zielgruppen-Insights helfen kann.

2. Zusammenführung und Analyse

Daten alleine bringen natürlich noch nicht den erhofften Nutzen, Ihre Zielgruppe optimal mit Content und Werbung zu versorgen. Big Data Analytics ist hier das Stichwort. Entsprechende Tools übernehmen die Zusammenführung und Analyse der generierten Daten zu Ihrer Zielgruppe und filtern relevante Informationen sowie Erkenntnisse heraus. Darauf bauen Sie wiederum Ihre (Content) Marketing Strategie auf.

3. Umsetzung in einer Strategie

Für die Umsetzung Ihrer Strategie definieren Sie wie gewohnt Ziele und KPIs, die Sie für die Erfolgsmessung benötigen. Dann geht es um konkrete Marketingmaßnahmen, die Sie in Abhängigkeit der Datenanalyse und Zielsetzung durchführen. Denken Sie dabei weiterhin ganzheitlich: Digitale und analoge Kanäle sollten Sie weiterhin miteinander kombinieren (Omnichannel!). Nutzen Sie also nicht nur Content und E-Mail Marketing, sondern auch Display Advertising, Influencer Marketing & Co.

4. Was hat’s gebracht? – Erfolgsmessung über KPIs

Kassensturz ist am Ende von Kampagnen und anderen Marketingmaßnahmen: Zum Schluss heißt es daher, verschiedene Performance KPIs im Online Marketing zu ermitteln. Wie gut kamen die datengetriebenen Maßnahmen tatsächlich bei Ihren Kund:innen an? Eine Übersicht der wichtigsten Content Marketing KPIs haben wir Ihnen separat zusammengestellt. Wie Sie wissen, gibt es aber  eine Vielzahl von KPIs, die Sie nutzen können – abhängig von gesetzten Zielen und durchgeführten Marketingmaßnahmen.

Einige weitere Beispiele für wichtige KPIs im Blick auf die Profitabilität einer Marketingmaßnahme:

• Return on Investment (ROI)
• Conversion Rate
• Newsletter-Anmeldung
• Downloads (z.B. Whitepaper, Softwarevergleich, o.ä.)

Herausforderung Technologie und Digitalisierung

Doch nur die Erkenntnis, dass Data Driven Marketing zunehmend wichtig wird, reicht bei Weitem nicht, um datengetriebenes Marketing auch richtig zu betreiben. Das EHI Institut hat dazu Unternehmen aus dem Handel befragt, an welchen Stellen sie Verbesserungspotenzial sehen. Das Fazit: Neben Mitarbeiter:innen als wichtigster Hebel (80 Prozent) und der Unternehmenskultur (68 Prozent) als wichtiger Schlüssel für die Umsetzung von Data Driven Marketing ist eine weiter zentrale Herausforderung die richtige Technologie und der Digitalisierungsgrad. 56 Prozent der befragten Händler:innen gaben an, hier noch Ansatzpunkte zur Verbesserung zu sehen, damit Data Driven Marketing besser umgesetzt wird. Das führt uns zum Tool Setup für Data Driven Marketing. Was also benötigt das datenbasierte Marketing für Tools und Systeme?

Tool Setup für Data Driven Marketing: Diese Tools gehören dazu

Grundsätzlich lässt sich sagen: Wollen Sie datengetriebenes Marketing mit Erfolg durchführen, sollten sie es ganzheitlich betreiben. Das bedeutet einerseits, alle relevanten Datenquellen zu nutzen. Andererseits aber auch, viele Aspekte in Ihrem Unternehmen komplett zu digitalisieren. Und nicht zuletzt bedeutet es, die einzelnen Tools und Systeme so miteinander zu verbinden, dass sie nahtlos ineinandergreifen. Im einzelnen braucht Data Driven Marketing dabei vor allem folgende Tools und Systeme:

1. Tools zur Webanalyse wie Google Analytics, Search Console, o.ä.
2. Social Media Monitoring Lösungen oder direkt ein komplettes Social Media Listening System
3. Marketing Automation Tools – Die passenden Marketing Automation Tools für Ihr Business finden Sie mithilfe einer Marketing Automation Prozessanalyse. Eine Übersicht verschiedener Marketing Automation Tools liefert Ihnen dabei unser Marktüberblick.
4. Customer Relationship Management (CRM) System: In unserem aktuellen CRM Vergleich haben wir 20 Enterprise Systeme gegenübergestellt.
5. Reporting- und Analyse-Tools
6. Tools für Content Strategy und Content Creation: Einen Vergleich von 18 Content Marketing Tools stellen wir Ihnen in unserem Marktüberblick zur Verfügung.

Wichtig beim Tool Setup sind aber nicht nur die einzelnen Tools und Systeme, sondern auch die Kompatibilität und Vernetzung untereinander. Erst wenn alle einzelnen Komponenten Ihres MarTech-Stacks ineinandergreifen, können Sie Data Driven Marketing richtig effizient einsetzen. Achten Sie daher bei der Auswahl Ihrer Tools und Systeme auf die Kompatibilität. Mitunter lohnt es sich, frühzeitig auf Expert:innen zurückzugreifen, damit Ihr Marketing am Ende genauso rund läuft, wie Sie es sich vorstellen.

Einsatz und Vorteile im Unternehmen

Sie nutzen bisher noch kein Data Driven Marketing? Oder nicht vollumfänglich? Wir liefern Ihnen hier einige Beispiele, wo und wie Sie datengetriebenes Marketing einsetzen können – und welche Vorteile es Ihnen im Detail bietet.

Beispiele für datengetriebenes Marketing

1. Personas erstellen

Data Driven Marketing greift bereits ganz am Anfang des Marketing Prozesses: Bei der Identifikation von Personas. Statt nur eine Zielgruppe anhand demographischer und sozioökonomischer Kategorien zu definieren, hilft Ihnen datengetriebenes Marketing dabei, zusätzliche psychografische Faktoren wie etwa den Lebensstil, Werte und Meinungen, etc. ungefiltert (also nicht bewusst manipuliert) durch die direkte Datengenerierung zu berücksichtigen. Das Beispiel Social Media Monitoring zeigt das besonders gut: Hier werden Meinungen meist ungefiltert kundgetan. Und der eigene Lebensstil auf Plattformen präsentiert. Bei einer klassischen MaFo-Umfrage werden solche Informationen häufiger bewusst von Befragten abgeändert.

2. Trends erkennen und strategisch nutzen

Im Content Marketing können Sie durch Data Driven Marketing schnell neue (und saisonale) Trends erkennen und in Ihren Redaktionskalender einplanen. Zudem erhalten Sie wichtige (Echtzeit-)Insights, die für relevanten Website-Content unerlässlich sind. Wie Sie zudem Ihren Redaktionsplan mit relevantem Inhalt füllen können, erfahren Sie ins unserem Beitrag. Für einen genauen Überblick im Content Marketing können Sie sich zudem unsere kostenlose Redaktionsplan Vorlage herunterladen.

3. Personalisierung von Marketingmaßnahmen

Personalisierte Inhalte auf Website, in der Newsletter-Mail und auf allen anderen Kanälen ist heute das A und O, um Kund:innen zu erreichen. Auch hier ist Content Driven Marketing eine wichtige Unterstützung. Durch die Zielgruppen-Insights können Sie etwa personalisierte E-Mail-Kampagnen erstellen, aber auch die richtigen Produkte auf dem passenden Kanal promoten – und das sogar vorausschauend.

4. Triggering im Marketing Automation

Im Marketing Automation nimmt die Funktion des Triggering eine große Rolle ein. Führen potenzielle Kund:innen eine Aktion, etwa auf Ihrer Website aus (z.B. Newsletter-Anmeldung durch den User), erfolgen automatisiert getriggerte Mailings, die mit der Aktion in Zusammenhang stehen. Auch hier sind Daten der Schlüssel zu den richtigen Inhalten, die Ihren Kund:innen bereitgestellt werden.

5. Programmatic Advertising

Zuletzt das Programmatic Advertising: Hierbei spielen Sie personalisierte Werbung genau zu dem Zeitpunkt und auf dem Kanal aus, auf dem Ihre Kund:innen bzw. Ihre Zielgruppe gerade unterwegs ist. Programmatic Advertising braucht die in Echtzeit generierten Informationen, um überhaupt zu greifen. Mehr zum Programmatic Advertising haben wir in diesem Beitrag für Sie zusammengefasst.

Vorteile für Unternehmen

Die Vorteile sind wie so oft vielschichtig. In erster Linie lernen Sie Ihre Kund:innen noch besser kennen. Das datengetriebene Marketing hilft Ihnen dabei, die Kundeninteraktion an allen Touchpoints der Customer Journey zu optimieren, die Personalisierung der Kommunikation auf allen Kanälen zu verbessern und dabei auf aktuelle, wichtige Trends einzugehen. Data Driven Marketing bietet Ihnen aber auch eine Basis, um den Kundenservice und damit die Kundenzufriedenheit und -bindung zu erhöhen.

Für Ihr Business ist Data Driven Marketing zudem ein Effizienz- und Performance-Booster. Sie können Erfolge von Kampagnen besser messen und durch zielgerichtete Marketingmaßnahme Kosten einsparen. Ihr Marketingbudget lässt sich damit optimaler verteilen.

Fazit

Data Driven Marketing ist in vielen Firmen bereits angekommen – wenn auch nicht immer in umfangreichen Maß. Allerdings zeigen die Trends: Datengetriebene Marketingmaßnahmen sind für die Mehrzahl der Firmen zukunftsrelevant und sollen weiter ausgebaut werden. Für das Management bedeutet das aber auch, die richtigen Hebel zu betätigen. Und das heißt: Change Management im Unternehmen betreiben und die vorhandenen Systeme auf Data Driven Marketing auslegen. Wenn Sie das passende Tool Setup für Ihr Business zusammensetzen und die vorhandene Daten miteinander richtig vernetzen, können Sie Ihre Marketingmaßnahmen langfristig effektiver und effizienter gestalten.

Der Beitrag Data Driven Marketing – Definition, Tools, Einsatzpotenzial und Vorteile erschien zuerst auf contentmanager.de.

In den Datenanalyse– und Visualisierungs-Markt kommt Bewegung. Nachdem Google die geplante Übernahme des Analytics-Start-ups Looker für 2,6 Milliarden US-Dollar bekanntgegeben hat, meldet nun der SAP-Rivale Salesforce den nächsten »big deal«. Der Softwarekonzern aus San Francisco übernimmt für 15,7 Milliarden US-Dollar den Datenanalyse-Spezialisten Tableau. Das Geschäft soll komplett in Aktien entrichtet werden. Alle Tableau-Aktien der Klassen A und B werden gegen 1.103 eigene Stamm-Aktien eingetauscht. Für Salesforce ist es laut der Nachrichtenagentur Bloomberg der bisher größte Deal der Unternehmensgeschichte. »Wir bringen das weltweit führende CRM mit der Analyseplattform Nr. 1 zusammen. Tableau hilft Menschen, Daten zu sehen und zu verstehen, und Salesforce hilft Menschen, Kunden zu binden und zu verstehen. Es ist wirklich das Beste aus beiden Welten für unsere Kunden – die Zusammenführung von zwei Plattformen, die jeder Kunde benötigt, um seine Welt zu verstehen«, sagte Marc Benioff, Chairman und Co-CEO von Salesforce.

Tableau war Vorreiter und Pionier in der Self-Service-Analyse mit einer intuitiven Analyseplattform. Heute ist Tableau vor allem für seine Datenvisualisierungssoftware bekannt. Weltweit analysieren mehr als 86.000 Kunden, darunter Verizon, Schneider Electric, Charles Schwab, Southwest und Netflix, ihre Daten mit Tableau. Hauptsitz bleibt nach wie vor Seattle, die Geschicke werden auch weiterhin von CEO Adam Selipsky geleitet. »Durch die Zusammenarbeit mit Salesforce können wir Menschen auf der ganzen Welt helfen, Daten zu sehen und zu verstehen«, erklärte Adam Selipsky, Präsident und CEO von Tableau. Die Übernahme wird voraussichtlich im dritten Quartal 2019 über die Bühne gehen.

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Immer mehr Unternehmen bedienen sich entsprechender Methoden auf ihrer Website oder App, um Kunden zu akquirieren oder zu halten. Aber wie wird eigentlich der Erfolg der durchgeführten Marketingmaßnahmen gemessen? Und wie erfahre ich, an welchen Stellen Optimierungspotenzial vorhanden ist? Welche Inhalte besonders gut funktionieren und ausgebaut werden sollten? Die Antwort darauf lautet Content Tracking, denn nur was gemessen werden kann, lässt sich auch verwalten.

Wie funktioniert Content Tracking?

Um Content wie Texte, Werbebanner oder Pop-ups auf seine Wirksamkeit und somit seine Wirtschaftlichkeit analysieren zu können, werden zunächst einmal die Zielsetzungen der betreffenden Website festgelegt: Soll zum Beispiel die Marke bekannter werden? Ist eine Steigerung bei den durchgeführten Transaktionen das Ziel? Auch ist es wichtig zu wissen, worauf die Nutzer am meisten Wert legen. Im Anschluss werden diese Überlegungen in konkreten Fragestellungen zusammengefasst, um passenden Content generieren zu können. Dazu zählen unter anderem Faktoren wie Auffindbarkeit von Content, die User Experience der Besucher, die Nutzungsfrequenz von Inhalten oder die Anzahl der erfolgten Conversions.

Um diese Faktoren zuverlässig analysieren zu können, benötigt die Website ein Tracking Tool, das diverse Datensätze erfasst. Dazu gehören zum Beispiel:

• Verweildauer: Messung der Zeit, die ein Nutzer auf der Website verbringt
• Reichweite: Messung aller Unique Visitors
• Conversion Rate: Verhältnis zwischen der Anzahl der Nutzer und den tatsächlichen Conversions
• Absprungrate: Anzahl der Nutzer mit lediglich einem Seitenaufruf

Zusätzlich können weitere Daten wie die Anzahl der organischen Besucher, der Content ROI und das Ranking gemessen werden. Mithilfe dieser Daten werden Kennzahlen bestimmt, die der Analyse und dem Reporting dienen. Beispiele dafür sind Content Impressions, Frequenz der Content-Nutzung, Zugriffsquellen oder die Dauer der Nutzung. Interessant ist auch die sogenannte Lifetime einzelner Content-Segmente: Werden ältere Inhalte noch viel frequentiert oder sind sie inzwischen uninteressant für den Leser? Werden die Kennzahlen mit weiteren erhobenen Nutzerdaten verknüpft und in den entsprechenden Kontext gesetzt (Herkunft, genutztes Endgerät, Uhrzeit), lassen sich die unterschiedlichen Zielgruppen exakt definieren. Um den Überblick zu behalten, kann ein Dashboard selbst konfiguriert werden, das alle für ihn relevanten Informationen auf einen Blick bereithält.

Für das Sammeln der Daten werden drei unterschiedliche Quellen verwendet: Es handelt sich entweder um anonyme Nutzerdaten, Daten aus pseudonymisierten Nutzerprofilen oder Daten aus personenbezogenen Nutzerprofilen. Letztere sind zwar die aussagekräftigsten Daten, aber der Aufwand für ihre Erhebung ist hoch: Datenschutzvorschriften machen das Tracking kompliziert. Daher sind es meistens Daten aus pseudonymisierten Profilen, die mithilfe von Cookies gesammelt werden. Auch dabei sind selbstverständlich Vorkehrungen für den Datenschutz zu treffen, um rechtlich auf der sicheren Seite zu sein.

Mehrwert durch Content Tracking

Im Gegensatz zum klassischen Standard-Analytics-Tool werden mit Content Tracking genau die individuellen Kriterien analysiert, die für die betreffende Website relevant sind. Wenn alle Voraussetzungen erfüllt sind, können Reports abgerufen und analysiert werden, um sich einen Überblick über das Nutzerverhalten im Bezug auf den Content zu verschaffen. Auch alte Daten lassen sich für einen Vergleich heranziehen. Anschließend ist es mit den Ergebnissen möglich, Inhalte zu optimieren oder passgenau auf die Zielgruppe abgestimmten neuen Content zu produzieren. A/B-Tests mit mehreren Varianten sind eine weitere sinnvolle Maßnahme, um herauszufinden, warum wann welche Art von Content funktioniert oder eben nicht.

Mithilfe dieser Aktionen lässt sich innerhalb kürzester Zeit herausfinden, welcher Content benötigt wird, um den Leser zu begeistern und Conversions anstelle von bloßem Traffic herbeizuführen. Alle Marketingaktivitäten können dadurch so gesteuert werden, dass sie den größtmöglichen wirtschaftlichen Mehrwert generieren – selbst gutes oder schlechtes Wetter, der Wochentag oder die Tageszeit können Einfluss auf das Leseverhalten haben, und dieses lässt sich auch in dem Zusammenhang hervorragend tracken.

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Die Großen tun es schon lange. Die Kleinen tun es auch. Aber darüber reden, wie sie ihr journalistisches Angebot im Internet messen, analysieren und optimieren, wollen die Redaktionen meist nicht so gerne. Als sei es nicht schon zu Zeiten des Bleisatzdruckes so gewesen, dass Blätter, die den Zeitungsjungs aus den Händen gerissen wurden und Geschichten, die interessierten, weiterverfolgt, recherchiert oder ausgebaut wurden. Was hätte man über einen Redakteur gesagt, der sich nicht dafür interessiert, wie viel Blätter der Zeitungsjunge verkauft, welche Geschichten er herauspickt und welche Schlagzeilen er hinausposaunt, weil die Menschen auf der Straße anbeißen?

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Über Page Impressions und Unique Visitors hinaus

Der Zeitungsjunge von heute ist der Webserver, der die Geschichten um die Welt chauffiert. Auch er weiß, was die Leser interessiert, worauf sie anspringen und was sie nur müde lächeln lässt. Und er wird mittlerweile von den Redaktionen auch ganz genau gefragt. Die laut Arbeitsgemeinschaft Online-Forschung (AGOF) fünf reichweitenstärksten Nachrichtenportale* in Deutschland verwenden zwischen acht (Spiegel.de)** und 29 (Bild.de)** Analytics- und Tracking-Tools, um das Leserverhalten auf ihren Webseiten zu betrachten. Welche Tools das genau sind, kann man in den Datenschutzhinweisen der Portale nachlesen oder mithilfe von Diensten wie BuiltWith (www.builtwith.com) eruieren, die Webseiten auf die verwendeten Technologien hin durchleuchten. Ob nun fünf oder fünfzehn Analysetools – sicher ist, dass sich Qualitätsredaktionen nicht mehr auf das alleinige Auszählen von Klicks verlassen. Denn die Anzahl von Page Impressions oder Unique Visitors sagt nichts darüber aus, ob der geklickte Artikel gut war. Ob er den Leser gefesselt hat oder ob dieser sofort abgesprungen ist, ob er die Marke wahrgenommen hat, wiederkommen wird, den Artikel weiterempfiehlt.

Article Score – alle Kennzahlen im Blick

Um digitale Inhalte auch qualitativ bewerten zu können, müssen Redakteure neben den Page Impressions weitere Webanalysedaten mitberücksichtigen, etwa die Verweildauer und die Absprungrate, ob der Datenverkehr über Social Media oder über Suchmaschinenanfragen kam, mit welchem Device gesurft wurde oder mit welchem Browser. Damit die Redakteurinnen und Redakteure all diese Zahlen im Blick behalten können und trotzdem noch zum Artikelschreiben kommen, lassen sich die KPIs in einem sogenannten Article Score bündeln. Dabei werden die einzelnen Kennzahlen unterschiedlich gewichtet und für jeden Artikel summiert. Der Article Score spart den Redaktionsmitarbeitern Zeit, da statt mehrerer KPIs nur noch einen Wert betrachtet werden muss. Gleichzeitig zeigt die transparente Berechnung auf, an welchen Stellschrauben gedreht werden muss, um einen Artikel interessanter zu machen.

Verweilen statt abspringen

So hat zum Beispiel Webanalyse-Anbieter AT Internet  einen Article Score für Redaktionen entwickelt, der die Leserzufriedenheit anhand zweier KPIs beurteilt: Die Verweildauer ist Kennzahl für das Interesse an einem Artikel sowie für dessen Qualität, die Absprungrate Indikator für die Relevanz eines Themas. Ein Text, der nicht nur mit Reizwörtern lockt, sondern auch gut recherchiert und gut geschrieben ist, wird auch zu Ende gelesen und manchmal sogar geteilt. War der Inhalt interessant, wird der Leser auf der Seite weitersurfen. Verweildauer und Absprungrate sagen etwas darüber aus, ob der Leser eine gute Erfahrung mit dem Angebot und der Marke gemacht hat. Eben viel mehr, als nur die einfache Klickzahl.

Liken und teilen statt zurufen

In dem Article Score fließen zudem der Anteil der Visits über soziale Medien sowie der Anteil der Visits über Suchmaschinen ein. Wird Traffic über diese Kanäle erhöht, steigt der Article Score. Warum das so ist? Das Teilen über die sozialen Netzwerke hat den Küchenzuruf abgelöst, bei dem die Mutter dem abspülenden Vater in die Küche hinein zuruft, was sie gerade Spannendes in den Nachrichten gelesen hat. Man kann davon ausgehen, dass die Schlagzeilen dem Leser heutzutage eher über Facebook, XING, Google oder Bing zugerufen werden, als über die Küchenschwelle hinweg.

Analytics aus dem CMS heraus

Um den Redakteuren die Umstellung und die Arbeit mit dem Article Score zu erleichtern, hilft es, wenn dieser im Redaktions-CMS integriert ist. Das erspart einen zusätzlichen Login und einen Wechsel zwischen verschiedenen Systemen. Und es spart Zeit, die wichtigste Komponente im Redaktionsprozess. Außerdem hilft die tägliche Arbeit mit dem Article Score im CMS den Redaktionsmitarbeitern dabei, ein Vertrauensverhältnis gegenüber den gelieferten Daten aufzubauen. Aus den Teil-KPIs leiten sich Handlungsempfehlungen ab, die direkt in der Benutzeroberfläche zur Verfügung stehen. Ein paar Klicks reichen, um die redaktionellen Inhalte entsprechend der Empfehlungen anzupassen. Auch die Reaktionen der Leser auf die Änderungen können in Echtzeit beobachtet werden.

Auf den Leser zugehen

Wie wichtig es ist, den Leser im digitalen Zeitalter und seine Reaktionen zu beobachten, weiß auch die altehrwürdige New York Times. In einem 2014 veröffentlichten Innovationsreport berichtet sie über ihre digitale Strategie***: „Wir haben uns immer um die Reichweite und Wirkung unserer Arbeit gekümmert, aber wir haben nicht genug getan, um diesen Code im digitalen Zeitalter zu knacken.“ Viele Times-Journalisten hätten sich darauf verlassen, dass ihre Arbeit für sich selbst spricht. Doch in der heutigen, sozial vernetzten Welt, ließe sich das Publikum nur mit der richtigen Kombination aus Inhalt und Darstellung locken. Der Journalist dürfe sich nicht zurücklehnen und darauf warten, dass sich ihm das Publikum nähert. Er müsse auf seine Leser zugehen. Nur so ließe sich der Wettbewerb um die Aufmerksamkeit – die wichtigste Währung im Medienbetrieb – gewinnen.

Neuen Lesegewohnheiten Rechnung tragen

In diesem Sinne müssen Redakteure, die sich der Erfolgsmessung im Netz widmen, weder genieren, noch um ihre journalistische Integrität fürchten. Bei der Webanalyse im redaktionellen Umfeld geht es nicht darum, sich sklavisch den Konsumgewohnheiten des Mainstream zu unterwerfen, Themen nur nach Lesergunst auszuwählen und Geschichten nach Zahlen zu stricken. Vielmehr kann sie helfen, neu zu bestimmen, was journalistische Qualität ausmacht, angesichts neuer Darstellungsformen und mobiler Kanäle, veränderter Lesegewohnheiten und einer im digitalen Zeitalter aufgewachsenen Leserschaft.

Autor: Adrien Günther, Regional Director DACH & CEE von AT Internet

* Laut AGOF (Arbeitsgemeinschaft Online-Forschung); https://www.agof.de/pressemitteilung-2016-06-16/

** Laut Online-Dienst BuiltWith (www.Builtwith.com)

*** Quelle: http://www.contentboost.com/topics/content-creation/articles/379074-what-marketers-learn-from-new-york-times-innovation.htm

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Die digitale Welt hat zahlreiche Möglichkeiten und Herausforderungen für Website-Betreiber geschaffen und dabei die Regeln geändert, wie Leser mit Inhalten interagieren, wie sie ihn konsumieren und teilen. Content ist heute überall. Er multipliziert sich über den Tag verteilt, über Erst- und Zweitquellen, es gibt Meinungen, Kommentare, Likes und Shares. Alle Leser, die Content digital konsumieren, teilen und kommentieren fügen ihre eigene Note und Sicht hinzu und haben somit einen direkten Einfluss auf Marken, Inhalte und nicht zuletzt auf die erzielten Umsätze.

Durch den richtigen Einsatz von Analytics Tools kann man Leser auf eine Art und Weise verstehen wie es vor Jahren noch undenkbar war. Content-Produzenten müssen permanent messen, welche ihrer Inhalte wirklich beim Publikum ankommen.

In der digitalen Welt ist der Content nicht mehr statisch; er entwickelt sich weiter, ist lebendig und atmet. Der Leseprozess folgt anderen Mustern: Ein Leser öffnet Twitter, scrollt durch die Tweets, öffnet einen Artikel basierend auf der Headline, liest, teilt den Inhalt auf Facebook oder surft auf Twitter weiter. Innerhalb kürzester Zeit wurde der Content entdeckt, konsumiert, kommentiert und geteilt. Aus einem Leser wurden mehr oder er hat andere davon abgehalten den Artikel zu lesen.

Diese 6 Kennzahlen muss jeder Website-Owner messen

Dieser kurze Prozess hinterlässt digital messbare Datenpunkte und eröffnet Unternehmen die Möglichkeit das Leseverhalten besser zu verstehen. Aus den gesammelten Daten erhält man durch den Einsatz von Analytics-Tools leicht verständliche Insights, die dabei helfen die richtigen Stories zu wählen, den Artikelaufbau zu verbessern oder relevanten, ähnlichen Content zu finden. Die gängigen digitalen Kennzahlen dabei sind:

1) Page Views
Die Seite wird vom Leser gesehen. Page Views sind ein erster guter Indikator wie gut bestimmte Inhalte beim Leser ankommen. Was sind die heißen Themen? Was beschäftigt den Leser? Funktioniert ein bestimmtes Thema gut, können sich Unternehmen intensiver in das Thema einarbeiten und schnell einen Mehrwert für den Leser erzielen. Im Falle von Werbung sind Page Views nach wie vor die wichtigste Kennzahl.

Die Gefahr von Page Views liegt zum einen darin, sich nur auf diese zu konzentrieren und andere Kennzahlen außen vor zu lassen, die deutlich mehr über den Leser aussagen. Zum anderen verleiten Page Views dazu weniger hochwertigen Content zu generieren und auf Geschichten mit Headlines zu setzen, die beim Leser leicht „ziehen“.

2) Unique Visitors
Unique Visitors geben einen qualifizierteren Überblick als Page Views, wobei die Definition nicht immer einheitlich ist und die Messung sich von Tool zu Tool unterscheiden kann. Viele Tools setzen eine Zeitspanne von 30 Minuten, um einen Leser als „unique“ einzustufen. Kommt er nach 30 Minuten noch ein mal wieder startet der Zähler jedoch neu und verfälscht das Bild leicht. Die 30 Minuten-Spanne ist jedoch weit verbreitet und die gängigste Praxis.

3) Sessions
Sessions sind entweder eine Sequenz von Internet-Aktivitäten eines Nutzers auf einer Internet-Seite. Gibt es innerhalb von 30 Minuten keine neue Aktivität beginnt eine neue Sitzung. Oder Sessions beziehen sich auf eine Serie von Aktionen über verschiedene Webseiten hinweg. Ein Bericht, der Sessions für eine Website analysiert kann zwar hilfreich sein. Was aber für Unternehmen entscheidender ist, sind Analysen von Sessions auf den einzelnen Content-Seiten.

4) Bounce Rate
Die Bounce Rate ermittelt den prozentualen Anteil von Single-Page-Sessions, also Sessions, in denen der Leser die Landing Page verlassen hat ohne mit der Seite zu interagieren. Eine übliche Bounce Rate liegt in etwa bei 30%. Entscheidend ist der Abgleich der Page Views, Visitors und Sessions mit der Bounce Rate, um besser zu verstehen wie die Seite tatsächlich genutzt wird.

5) Time on Page and Time on Site
Diese beiden Kennzahlen können auf leicht verfälscht wiedergegeben werden und sollten somit nicht überbewertet werden. Time on Page berücksichtigt nicht wenn ein Leser abspringt und kann somit fälschlicherweise höher oder niedriger liegen als die erfasste Zeit.

6) Clicks
Clicks sind wohl die wichtigsten Aktivitäten, die man digital messen kann. Wenn jemand klickt, interagiert er mit der Seite und hinterlässt dabei einfach messbare Spuren. Welche Werbung wird geklickt? Wie viele User öffnen den Newsletter? Wie navigiert sich ein Leser durch den Content? Die wichtigsten Kennzahlen sind die Click Through Rate (CTR) und der Click-Through.

Die Click Through Rate ist der prozentuale Anteil von Clicks auf Impressions im Verhältnis zur gesamten Anzahl an Clicks pro Seite. CTR% = (Clicks / Impressions) x 100.

Click-Through meint die Anzahl der Clicks auf Links, die den User auf eine andere Seite verlinken.

Wenn man diese Kennzahlen – Page Views, Unique Visitors, Session, Bounce Rate, Time on Page, Time on Site und Clicks – richtig misst und analysiert, hat man als Unternehmen eine solide Basis, um grundlegende Insights über das Leseverhalten der User zu gewinnen.

Welche Unternehmensziele durch welche Kennzahlen abgebildet werden

Im nächsten Schritt sollten Unternehmen die erfassten Kennzahlen in Beziehung zu den definierten Unternehmenszielen setzen. Die Daten aus den Analytics-Berichten werden hierbei in der Regel mit qualitativen Beobachtungen und Analysen zu einem Gesamtbild zusammengeführt. Hier folgen drei Beispiele – Engagement, Consumption und Social Traffic – in denen aufgezeigt wird, in wie weit die oben genannten Kennzahlen bestimmte Unternehmensziele abbilden können.

Engagement

Allgemein gesprochen bezieht sich Engagement auf die Interaktion eines Users mit der Marke, ganz gleich ob auf der Website, der App oder den Social Media Kanälen eines Unternehmens. Eine genaue Definition hängt sehr stark vom Unternehmen ab – in welcher Branche ist das Unternehmen tätig und welche Produkte oder Dienstleistungen verkauft es? Was genau ist die Zielgruppe und wo verbringt die Zielgruppe online am meisten Zeit? Wie ist die eigene digitale Markenstrategie?

Engagement bezieht sich dabei auf die Schnittstelle von Reichweite und Kundenverhalten und sollte daher quantitative Kennzahlen so wie qualitative Beobachtungen mit einbeziehen: Social Shares, Page Views und Time on Page gepaart mit der Art der Aktivität, die der User auf der Seite durchführt (kommentieren, welche Links geklickt werden, welche Medien er konsumiert etc).

Je genauer und tiefer man das Engagement-Verhalten analysieren möchte, desto qualitativer muss die Messung sein. Neben reinen Analytics kommen dann noch andere Typen der Marktforschung hinzu, wie beispielsweise eine qualitative Social Media Analyse, Brand Monitoring, Umfragen und Fokusgruppen oder eingehende Customer Service Anrufe. In diesem Bereich untersucht man zum Beispiel die Kommentare der User hinsichtlich Meinung, Quantität und Frequenz auf den eigenen digitalen Kanälen, die Einstellung zur Marke durch Forum-Einträge, Kommentare oder Reviews auf Drittseiten oder man misst den Einfluss durch Analysen wie dem Net Promoter Score.

Consumption

Engagement und Consumption sind sich sehr ähnlich – beide mischen quantitative (Kennzahlen) und qualitative (Kundenverhalten) Ergebnisse zu einem Gesamtbild. Consumption versucht herauszufinden, welche Inhalte die User auf welcher Plattform zu welchem Zeitpunkt konsumieren.

Die Kennzahlen, die hier verwendet werden sind: Page Views, Unique Visitors, Time on Page, Impressions und Click Through Rate. Den richtigen Mix sollten die Entscheidungsträger zusammen mit den Analysten gemeinsam bestimmen und entsprechende Berichte und Analysen aufsetzen.

Social Traffic (Sharing & Retention)

Social Media wird für Unternehmen immer wichtiger, um ihre Inhalte zu promoten und mit den eigenen Lesern zu interagieren. Mit Social Media kommt auch ein eigenes Set an Kennzahlen in die Unternehmen. Der Schlüssel liegt dabei in der richtigen Erfassung der Daten. Die Messung über verschiedene Kanäle hinweg, stellt für viele Unternehmen eine große, technische Herausforderung dar. Idealerweise werden alle Analytics-Kennzahlen der verschiedenen Kanäle in einer Oberfläche gebündelt und der Redaktion und Content-Erstellern zur Verfügung gestellt.

Sharing-Kennzahlen (das Teilen der Inhalte auf den Social Media Kanälen) beinhalten in der Regel die eigentlichen Shares (Tweets, Posts, Shares, Retweets etc), die Aktivitäten pro Kanal (Pin, Likes, etc), sowie die Anzahl der Subscriber zum Email Newsletter oder der RSS Feeds. Über die Frage welchen konkreten Wert ein Like auf Facebook zum Beispiel hat, wird nach wie vor viel gestritten, Fakt ist jedoch, dass alle genannten Punkte zu wichtigen Unternehmenszielen wie Engagement oder Reichweite beitragen.

Als Unternehmen bekommt man durch die Messung dieser Daten einen Überblick über den Erfolg einzelner Inhalte bei den Lesern, also die Frage welche Inhalte populär und nützlich für die Leser sind, und vor allem welche Inhalte die Leser dazu bringt bestimmte Aktivitäten durchzuführen wie Kommentare, Likes oder Shares.

Retention, also inwieweit Unternehmen mit ihren Maßnahmen zur Kundenbindung Erfolg haben, trägt maßgeblich zum Unternehmenserfolg bei. Welche Kunden kommen zurück? Wie oft, auf welchen Kanälen und für welchen Content? Wie viele Kunden konsumieren den Unternehmensblog oder den Newsletter? Hierfür werden in Regel folgende Kennzahlen verwendet: Anzahl neuer und wiederkehrender User, die Bounce Rate, die oben genannten Social Media Kennzahlen so wie die Anzahl der Subscriber.

Kennzahlen müssen auf allen digitalen Kanälen gemessen werden

Durch die anhaltende Digitalisierung, stehen viele Unternehmen heute vor größeren Herausforderungen, aber auch Chancen und Möglichkeiten, als noch vor einigen Jahren. Ein entscheidender Erfolgsfaktor dabei liegt in der richtigen Ermittlung der geeigneten digitalen Kennzahlen. Mit den richtig eingesetzten Analytics-Tools können auch kleine und mittelständische Unternehmen die wichtigsten Kennzahlen einfach erfassen und übersichtlich für das ganze Team darstellen.

Die Auswahl der richtigen Kennzahlen hängt von den vorab definierten Unternehmenszielen ab. Zusätzlich zur reinen Datenerhebung sollte das Ergebnis durch den Einsatz klassischer, qualitativen Methoden ergänzt und zu einem Gesamtbild zusammengeführt werden. Page Views sind heutzutage ein erster Indikator, sollten aber in der Analyse durch andere Kennzahlen wie Unique Visitors, Sessions, Bounce Rate, Time on Site, Click Through Rate so wie die Social Media Kennzahlen ergänzt werden.

Entscheidend ist dabei die korrekte Messung über die verschiedenen digitalen Kanäle hinweg. Unternehmen brauchen hierfür IT-Lösungen, die diesen neuen Entwicklungen Rechnung tragen und Ergebnisse gebündelt in einer Oberfläche und in Real-time zur Verfügung stellen.

Möchten Sie mehr zum Thema „Analytics“ erfahren? Dann schreiben Sie uns hier eine Nachricht und lernen Sie wie Contentpepper® Ihr Unternehmen bei der Umsetzung der richtigen Analytics-Strategie unterstützen kann.

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Unternehmen müssen sich auf die veränderten Rahmenbedinungen einstellen und ihre internen Prozesse und Systeme auf eine Multikanal-­Marketing­-Lösung umstellen.

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Digitales Multikanal­Marketing bezieht sich auf den Ansatz Inhalte integrativ und koordinativ auf verschiedenen Endgeräten auszuspielen. Die Zielgruppe soll auf jedem Medium erreicht werden, unabhängig von der Plattform, der Bildschirmgröße oder dem Betriebssystem.

Neben dem veränderten Konsumverhalten der Nutzer, zwingt auch der zunehmende Wettbewerb die Unternehmen zu Anpassungen. Die durchschnittliche Aufmerksamkeit nimmt besonders online zunehmend ab, so dass Inhalte gleichzeitig qualitativ hochwertig, unterhaltend, aktuell und relevant sein müssen, um den Verbraucher möglichst lange auf dem eigenen Angebot zu halten.

Kunden, die Inhalte auf verschiedenen Endgeräten konsumieren, halten sich im Schnitt drei bis vier Mal länger auf einer Seite auf, als wenn sie nur ein Gerät nutzen. Multikanal-Marketing stellt somit einen entscheidenden Erfolgsfaktor für Unternehmen im digitalen Umfeld dar.

Multikanal-Marketing bieten Unternehmen einen hohen Nutzen

Wenn Multikanal-Marketing in der Praxis richtig umgesetzt wird, profitieren die Unternehmen auf vielfältige Weise. Auf Kundenebene erhöht eine durchgehend positive Erfahrung mit der Marke auf allen digitalen Kanälen die Kundenzufriedenheit und führt somit auf lange Sicht zu einer höheren Loyalität. Zudem verbringen Multikanal-User mehr Zeit mit der Marke und die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden pro­aktiv mit der Marke interagieren, nimmt zu.

Ein wichtiger Aspekt von Multikanal-­Marketing liegt in der Möglichkeit auf verschiedenen Endgeräten und Plattformen Daten zu erheben. Die User Journey nur auf einem Kanal zu erfassen und verstehen, bietet Unternehmen heute nur noch eine unvollständige Sicht auf den Kunden. Mit den richtigen Analytics­-Tools sollten Daten vielmehr kanalübergreifend erfasst und in einer zentralen Oberfläche zusammenlaufen. Nur so zeichnet man ein komplettes Bild und kann das eigene Angebot auf die Bedürfnisse der Kunden hin verbessern.

Mit einer effektiven Multikanal-Ausrichtung lassen sich außerdem mittel­ und langfristig Kostenersparnisse erzielen. Statt verschiedene Tools für unterschiedliche Kanäle zu nutzen, bündelt man seine Aktivitäten und spart so wertvolle Zeit und Kosten ein.

Die Erfolgsfaktoren: Wie setzt man eine Multikanal-Strategie erfolgreich um? 

Multikanal-Marketing ist heute nicht mehr den großen Unternehmen vorbehalten. Auch kleine und mittelständische Unternehmen können durch den Einsatz der richtigen Tools eine Multikanal­Strategie erfolgreich umsetzen.

Diese Herausforderungen lassen sich in der Regel durch den Einsatz der richtigen Tools bewältigen. Diese vier Faktoren spielen dabei eine zentrale Rolle:

1) Eine Multikanal-Plattform einrichten

Der Schlüssel zum Erfolg liegt zu großen Teilen in der Vereinheitlichung der Marketingaktivitäten auf einer einzelnen Plattform. Statt mehrere Anwendungen zu nutzen, sollten Unternehmen eine Lösung implementieren, die möglichst viele der Kern­funktionen selbst abdeckt und fehlende Elemente durch eine leichte Anbindung von Drittanbietern über offenen Schnittstellen integriert.

Zu den Kern­funktionen zählen beispielsweise Analytics, Personalisierung, Marketing Automation und digitales Kampagnenmanagement. Eine effektive Multikanal-Plattform vereint traditionelle und neue Marketingkanäle. Zudem erleichtert sie die Ausführung der Marketingaktivitäten über verschiedene Kanäle hinweg. So werden die richtigen Kunden werden zur richtigen Zeit am richtigen Ort erreicht, und gleichzeitig die Kosten reduziert und die Effizienz erhöht.

2) Das richtige CMS verwenden

Viele Content Management Systeme sind mit den hohen Anforderungen einer Multikanal-Umgebung schlicht überfordert. Traditionelle CMS sind darauf ausgerichtet für Desktop-Webseiten optimale Ergebnisse zu erzielen. Auch wenn viele Anbieter nun damit werben, Inhalte auf allen Kanälen auszuspielen, funktioniert dies in der Praxis häufig nicht. Statt das Multikanal-Erlebnis für die Kunden zu befördern, blockieren traditionelle CMS eine echte plattformübergreifende Experience.

Ein modernes CMS muss von der ersten Zeile Code an darauf ausgerichtet sein, Inhalte auf verschiedenen Kanälen (Desktop, mobiles Web, native Apps, Tablets) auszuspielen, so wie offene und leicht zu bedienende Schnittstellen zur Verfügung zu stellen.

3) Eine einheitliche Sicht auf den Kunden schaffen

Ein weiterer Erfolgsfaktor für Multikanal-Marketing liegt in der Schaffung einer einheitlichen Sicht auf den Kunden. Kunden interagieren heute mit einer Marke über unterschiedliche Kanäle. Daher muss ein Unternehmen verstehen, wie Kunden sich insgesamt verhalten ­ sie benötigen ein Gesamtbild über alle Kontaktpunkte hinweg. Die richtige Messung der Daten mit geeigneten Analytics-­Tool ist dabei von besonderer Bedeutung. Nur durch eine einheitliche Sicht können die Daten korrekt interpretiert und Entscheidungen richtig getroffen werden.

4) Eine konsistente User Experience bieten

Eine positive Customer Experience stellt unter dem zunehmenden Wettbewerbsdruck ein wichtiges Unterscheidungskriterium zur Konkurrenz dar. Inhalte und Marketingaktivitäten dürfen nicht für jeden einzelnen Kanal wie in einer Silolösung optimiert werden. Vielmehr sollten sie durchgehend für die Kunden das gleiche Erlebnis mit der Marke schaffen. Eine schlechte Erfahrung auf einem Kanal, egal ob online oder offline, färbt auf die anderen Kanäle und das Gesamtbild der Marke ab.

Es reicht heutzutage also nicht mehr aus, die eigenen Inhalte nur auf einer Plattform auszuspielen und zu vermarkten. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen auf eine echte Multikanal­-Erfahrung setzen, die den Kunden dort abholt, wo er sich gerade befindet. Dazu bedarf es einer Umstellung der internen Prozesse so wie neuer, innovativer IT-Lösungen.

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