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.

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Contentmanager.de: Die Meinungen zu Künstlicher Intelligenz (KI) gehen auseinander. Für die einen ist sie ein Segen, andere fürchten durch zunehmende Automatisierung in ihrer Branche um ihren Job. Welches Potenzial hat KI aus Ihrer Sicht im Marketing?

Fassbender: Die Technologien werden immer klüger. Ob in Unternehmen oder der Privatnutzung – KI-Lösungen sind längst in unserem Alltag angekommen. Das Potenzial, das KI im Marketing hat, liegt auf der Hand. Doch es kommt auf das richtige Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine an. Sind unbeabsichtigte Ergebnisse zu erwarten? Welche Resultate sind realistisch? Müssen Stellschrauben der KI-Lösung angezogen werden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erreichen? Werbetreibende müssen sich Gedanken darüber machen, welchen Effekt es hat, eine KI auf bestimmte Marketingziele auszurichten.

Um die eigene Zielgruppe zu verstehen und mit richtig guter, kreativer Werbung abzuholen, müssen unzählige Daten ausgewertet werden. Alle wiederkehrenden Prozesse, die keine kreative oder strategische Denkleistung erfordern, können durch die immer leistungsfähigeren Technologien an die KI delegiert und so automatisiert werden. Marketern bleibt damit mehr Zeit für wertschöpfende Arbeit: Durch Kreativität und Expertise qualitativ hochwertige und erfolgreiche Werbung zu erstellen.

Contentmanager.de: Wie muss man sich den Einsatz der KI im Marketing vorstellen?

Fassbender: Nehmen wir zum Beispiel den Bereich Programmatic Advertising: Hier werden einzelne Ad Impressions beispielsweise von einer Demand Side Plattform (DSP) ersteigert. Jede einzelne wird auf ihre optimale Zielgenauigkeit überprüft und ein Gebot auf sie abgegeben. Das Suchen, Prüfen und Kaufen der erfolgversprechendsten Impressions geschieht mithilfe der leistungsfähigen Technologien innerhalb von Sekunden. Was für Menschen schlichtweg nicht machbar ist, stellt für den Computer keine Herausforderung dar – Rechenpower sei Dank.

KI-basierte Lösungen gewinnen für immer mehr werbetreibende Unternehmen und deren Agenturen an Bedeutung. Sie werden zunehmend wichtig, um die komplexer werdende Datenlage bestmöglich für erfolgreiche Kampagnen nutzbar zu machen. Genauso abhängig wie die Werbetreibenden von den Technologien, sind umgekehrt diese von menschlicher Kreativität, um aus den Datensätzen auch richtige Schlüsse zu ziehen.

Bisher mussten Mediaplaner viel Zeit in administrative Prozesse und aufwändige Analysen investieren. Durch den Einsatz KI-basierter Technologien können sie die neu gewonnene Zeit wiederum in kreative Tätigkeiten stecken. Denn genau das kann Künstliche Intelligenz nicht leisten. Oder zumindest noch nicht.

Contentmanager.de: Gehen Sie denn davon aus, dass KI auch den kreativen oder strategischen Part der Kampagnenplanung übernehmen wird?

Fassbender: Maschinen werden in Zukunft auf jeden Fall noch um einiges smarter werden. Doch eines darf nicht vergessen werden: Künstliche Intelligenzen lernen von uns Menschen das, was wir ihnen beibringen. Bei der Zielerreichung arbeiten die meisten Systeme nach dem Belohnungsprinzip. Die KI geht also immer den Weg, der am schnellsten zum Erreichen des angegebenen Ziels führt. Wir müssen uns daher gut überlegen, welche Ziele wir hierfür auswählen, damit die Technologie unsere Absichten nicht falsch interpretiert.

Contentmanager.de: Was sind Ihre Empfehlungen für die Werbetreibenden, was beim Umgang mit KI beachtet werden muss?

Fassbender: Nicht erst seit dem Einsatz von KI erzielt die Kombination von verschiedenen Zielen die besten Kampagnenergebnisse. Zunächst müssen wir uns klar werden, dass es nie nur um ein einzelnes Marketing-Ziel gehen kann, da sonst die Gefahr besteht, dass die KI das Kampagnenziel insgesamt verfehlt.

Nehmen wir das Beispiel “Viewability” einer Anzeige – ein Ziel, das bei Werbetreibenden häufig einen hohen Stellenwert hat. Wird der KI beigebracht, die Sichtbarkeit einer Anzeige zu maximieren, sucht sie sich nur solche Formate aus, die maximal auf dieses Ziel einzahlen. In-App-Anzeigen haben beispielsweise generell eine sehr hohe Sichtbarkeit. Ohne weitere Zieleingaben wird also eine KI das Budget vor allem auf In-App-Inventar aussteuern. Die Sichtbarkeit der Anzeige wird also garantiert, das eigentliche Ziel der Kampagne allerdings verfehlt, weil Teile der relevanten Zielgruppe außerhalb von Apps überhaupt nicht mit der Werbung in Kontakt kommen.

Daher müssen sich Marketer, die mit KI-basierten Tools arbeiten, gut überlegen, welche Ziele sie kombinieren, damit die Kampagne bestmöglich ausgesteuert wird.

Contentmanager.de: Kann die KI auch im nächsten Schritt nach dem Aussteuern unterstützen?

Fassbender: Erfolgsmessung ist im Marketing ein heiß diskutiertes Thema. Schließlich soll das investierte Mediabudget auch den maximalen Output liefern. Die als Attribution bezeichnete Methode der Zuweisung von Werbebudget über mehrere Kanäle hinweg ist eine sinnvolle Lösung für die Nachvollziehbarkeit des Kampagnenerfolgs. Es gibt unterschiedliche Attributionsmodelle, doch nicht jedes liefert auch in Zusammenarbeit mit einer KI relevante Antworten.

Immer noch höre ich in Diskussionen das Stichwort “Last Touch”. Beim Last-Touch-Attributionsmodell sammelt ausschließlich die letzte vor dem Kauf des beworbenen Produkts gesehene Anzeige die Lorbeeren ein. Abgesehen von der Debatte darüber, dass eine erfolgreiche Customer Journey mit vielen Touchpoints zuvor schon die Kaufentscheidung beeinflusst hat, ist das Last-Touch-Modell vor allem dann obsolet, wenn man sich vor Augen führt, wie ein KI-System “lernt”. Im Fall von Last Touch wird die KI dazu übergehen, Anzeigen bloß Sekunden vor dem Kauf eines beworbenen Produktes auszuspielen, um so eine vermeintlich maximale Performance der Anzeige zu erzielen. Das Konzept von gutem Marketing wird somit ad absurdum geführt, da die Customer Journey völlig unbeachtet bleibt und die Anzeige an sich keinen Einfluss mehr auf die Kaufentscheidung hat.

Contentmanager.de: Welche Potentiale ergeben sich für das Data Driven Marketing, besonders in Bezug auf die First-Party-Daten?

Fassbender: First-Party-Daten sind der Schatz eines jeden Unternehmens. In Kombination mit einem KI-basierten Tool können diese Daten effektiv genutzt werden, um die eigene Zielgruppe zu verstehen und bessere Werbung zu entwickeln. Die Technologien nehmen den Mediaplanern Arbeit ab, indem sie die zeitaufwändige Datenauswertung automatisieren. Während die KI also die Analyse übernimmt, können sich die Marketingverantwortlichen auf die Entwicklung der Kampagnenstrategie konzentrieren.

Contentmanager.de: Zum Abschluss: Wie sehen Sie zukünftig das Zusammenspiel zwischen „Mensch und Maschine“ im Marketing?

Fassbender: Erfolgreiche Kampagnen werden auch in Zukunft aus der Zusammenarbeit von Mensch und einer KI-basierten Lösung entstehen. Alles in allem bin ich überzeugt, dass der Einsatz von KI im Marketing definitiv viele Vorteile bringen kann. Es ist wie mit neuen Mitarbeitern: diese werden aufgrund ihrer Motivation und ihrer Talente in die Firma geholt. Nach der Einstellung brauchen sie jedoch jemanden, der ihnen die firmeninternen Prozesse näherbringt und Werte und Ziele des Unternehmens vermittelt. Menschen werden einer Technologie immer um Längen voraus sein, wenn es darum geht, kreative, strategische und kontextuelle Entscheidungen zu treffen. Aber es besteht kein Zweifel, dass die smarten Tools die Steuerung, Geschwindigkeit und Messbarkeit von Kampagnen auf das nächste Level bringen.

Über den Interviewpartner Quelle: The Trade Desk

Lukas Fassbender ist General Manager DACH bei The Trade Desk. Vor dieser Position war Fassbender bereits als Director Business Development und Director Client Services in derselben Region für das Unternehmen tätig. Erfahrung im Bereich des Online Advertising sammelte er als Sales Manager bei Sizmek und im Bereich des Kampagnenmanagements bei der auf digitale Werbeprodukte spezialisierten Firma EyeWonder. Lukas Fassbender hält einen Bachelor in Business Administration der Fachhochschule Bad Honnef bei Bonn.

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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.“

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