Data-driven Marketing

Data-driven Marketing beschreibt das Sammeln, Analysieren und Nutzen der entlang der Customer Journey mittels verschiedenster Systeme und Apps erzeugten Daten im Marketing, um insgesamt bessere Entscheidungen zu treffen und möglichst automatisiert zielgerichtete und personalisierte Kampagnen durchzuführen.

Das Marketing zeichnet in modernen Unternehmen verantwortlich für alle drei Aspekte der Customer Journey – von der Kundengewinnung über die Kundenbindung bis hin zur Customer Advocacy. So muss das Marketing zunehmend seinen Teil zum Erreichen der Unternehmensziele beitragen und diesen auch messbar belegen. Richtig genutzt, können aus den im Marketing verfügbaren Daten neue Erkenntnisse gewonnen und Entscheidungen abgeleitet werden, die das Marketing zum Wachstumsmotor des Unternehmens werden lassen.

Beim Data-driven Marketing handelt es sich also um einen ganzheitlichen Marketingansatz, der über die datengetriebene und automatisierte Aussteuerung einzelner Werbekampagnen weit hinausgeht. Für das Customer Relationship Management sowie der Verwaltung der Marketing Channels und -Kampagnen sind heute eine Vielzahl an Systemen im Einsatz. Schätzungen gehen von aktuell über 7000 MarTech-Lösungen aus und ein typischer Marketing-Anwender nutzt bereits über 60 Lösungen für die Erledigung seiner täglichen Aufgaben. Diese Technologien sind breit gefächert sowie oftmals hochgradig spezialisiert und verfügen in der Regel über eigene Reporting- und Analysefunktionen. Hinzu kommt, dass Marketer ständig neue Tools mit in ihr Portfolio aufnehmen müssen, um mit den sich ändernden Wünschen und Vorlieben ihrer Kunden Schritt zu halten.

Auf technischer Ebene müssen deshalb jegliche Marketingdaten – aus allen Systemen, von allen Channels, allen Regionen und allen Kampagnen – zuerst integriert und miteinander in Bezug gesetzt werden. Es gilt dabei höchst agil und flexibel zu bleiben, sodass die im Marketing so typischen Veränderungen schnell aufgegriffen und umgesetzt werden können. Außerdem muss darauf geachtet werden, dass ein dynamisches Datenmodell verwendet wird und Daten stets aktuell sind. Marketingabteilungen sollten darauf achten, dass der Prozess der Datenintegration und -vereinheitlichung möglichst automatisiert, beispielsweise über APIs, erfolgt und auch neue Datenquellen einfach angeschlossen werden können. Als Reaktion auf die wachsende Vielfalt neuer Datenquellen kommen hier vermehrt Artificial Intelligence– und Machine Learning-Technologien zum Einsatz. Ohne das Zusammenführen aller Marketingdaten wird keine Gesamtübersicht erreicht, die ein umfassendes Data-driven Marketing erst möglich macht. Fehlt der Schritt der Datenintegration wird die Entscheidungsfindung verzögert, während durch isolierte Informationen Zeit verloren geht und Budgets suboptimal investiert werden.

Für Data-driven Marketing ist neben der Datenintegration und -modellierung die Datenvisualisierung als zweites Standbein zu nennen, denn im Marketing hängt der Erfolg davon ab, wie frühzeitig Erkenntnisse gewonnen werden können. Je schneller smarte Entscheidungen getroffen werden, umso größer die positive Wirkung. In Unternehmen mit primär digitalen Geschäftsmodellen – wie beispielsweise Firmen der E-Commerce Branche – ist die Erwartungshaltung, dass Kampagnen nach nur einer Laufzeit von nur zwei bis drei Tagen daten-basiert bewertet und eventuelle Kurskorrekturen direkt vorgenommen werden. Für erfolgreiches Data-driven Marketing benötigen Marketingexperten demnach aussagekräftige Visualisierungen, so dass ohne Verzögerungen Erkenntnisse gewonnen und laufende Kampagnen frühzeitig optimiert werden können. Das Marketing wird im Data-driven Marketing zum Kontrollzentrum für alle Kennzahlen zu Performance, Werbewirkung und Kundenbindung.

Wir bedanken uns für diesen Lexikonbeitrag bei Datorama GmbH. 

Dataroma ist eine KI-gestützte Marketing-Intelligence-Plattform für Unternehmen und Agenturen für kampagnen- und kanalübergreifende Analysen.