Datengetriebenes Marketing

Warum die Macht des Kontexts wichtig ist

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Digital Marketing
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Daten- und KI-gestütztes Marketing bietet heutzutage viele Ansatzpunkte, um Kampagnen mit belastbaren Informationen zu stützen. Trotzdem lassen sich Marketingverantwortliche immer wieder dazu hinreißen, ihrem Bauchgefühl zu folgen. Mathias Elsässer, Partner, Marketing Advisory bei PwC Deutschland, beschreibt in seinem aktuellen Buch, wie Unternehmen die Transformation zu einem agilen und datengetriebenen Marketing gelingt. Ein Auszug.

Von Kundenzentrierung über Personalisierung bis zu Segmentierung – wenn über die Notwendigkeit von datengetriebenen Marketingsystemen gesprochen wird, wird es in der Regel ziemlich schnell abstrakt. Das Vokabular mag reichhaltig sein, doch die eigentliche Motivation hinter all diesen Teildisziplinen bleibt oft im Verborgenen.

Die Folge: Marketingverantwortliche setzen in entscheidenden Momenten lieber auf ihre Intuition, statt die Extrameile zu gehen und ihre Annahmen auf belastbare Daten zu stützen. In einer Studie des Analytics-Anbieters Adverity gaben 41 Prozent der Befragten an, dass sie ihren Marketingdaten nicht vertrauen. Ein Umstand, über den Marketingverantwortliche früher oder später stolpern. Denn eigentlich geht es im datengetriebenen Marketing erstmal um etwas ganz Grundlegendes: die (potenziellen) Kunden zu verstehen.

Ein Produkt, viele Zielgruppen

Warum die richtige Interpretation der Kundenbedürfnisse weitaus weniger trivial ist, als es klingt, lässt sich hervorragend an der Kulturgeschichte eines populären Turnschuhmodells veranschaulichen. Im Jahr 1982 als hochwertiger Laufschau auf den Markt gebracht, wurde der New Balance 990 zunächst an ein sportaffines und zahlungskräftiges Publikum vermarktet. Doch mit weiteren Iterationen und Serien-Ablegern gewann das Modell aufgrund seiner Bequemlichkeit zunehmend bei den Familienvätern US-amerikanischer Vororte an Popularität.

Die Zielgruppe bestand also nicht mehr nur aus ambitionierten Athleten, sondern fortan auch aus Männern mittleren Alters, die bevorzugt am Grill oder hinter dem Rasenmäher standen. Obwohl man diese demografische Gruppe nicht unbedingt als modische Pioniere bezeichnen würde, entwickelte sich der klobige Schuh in den letzten Jahren entgegen jeglicher Wahrscheinlichkeit vom funktionalen Alltagsschuh der US-Mittelklasse zu einem Must-Have unter urbanen und modeaffinen Trendsettern auf der ganzen Welt. New Balance griff diese überraschende Wendung schließlich geschickt auf, indem sie das Modell unter dem Claim „Worn by supermodels in London and dads in Ohio“ vermarktete.

Die Geschichte verdeutlicht gut, wie unvorhersehbar sich Kundenbedürfnisse entwickeln können und wie wichtig es ist, seine Zielgruppen und den Kontext der eigenen Produkte genau zu verstehen. Denn mit Pre-Rolls im Umfeld von Fitness-Tutorials würde die Vermarktung des Turnschuhs inzwischen über weite Strecken an der eigentlichen Zielgruppe vorbei gehen – so naheliegend diese Strategie mit Blick auf das Produkt eben auch wäre. Und damit kommen wir wieder zurück zur Notwendigkeit von datengetriebenen Marketingsystemen. Denn nur damit sind Unternehmen in der Lage, schnell auf veränderte Marktbedingungen zu reagieren und diese im besten Fall sogar vorteilhaft für ihr Marketing zu nutzen.

Mit KI die richtigen Zusammenhänge erkennen

Um nah an seinen Kunden dranzubleiben und Kampagnen zielgenau auszuspielen braucht es bekanntlich nicht nur Daten, sondern auch ein System, das diese Daten richtig kontextualisiert. Das Problem: Sowohl personalisierte Identifikatoren wie zum Beispiel E-Mail-Adressen als auch anonymisierte Trackinginformationen entstehen an vielen verschiedenen Touchpoints und sind daher oft über mehrere Systeme verteilt.
Der Autor

Mathias Elsässer
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Mathias Elsässer, Partner, Marketing Advisory bei PwC Deutschland, beschreibt in seinem aktuellen Buch „Intelligent data-driven Marketing – When Physicists start thinking about Marketing”, wie Unternehmen die Transformation zu einem agilen und datengetriebenen Marketing gelingt. Der studierte Physiker ergänzt die Theorie dabei um anschauliche Gedankenexperimente aus der Welt der Naturwissenschaften – von Strömungsdynamik über harmonische Schwingungen bis zu den Gesetzen der Thermodynamik.

Mathias Elsässer “Intelligent Data-Driven Marketing: When Physicists Start Thinking about Marketing: From Mad-Man to Math-Man Marketing” (Ibidem Verlag, 220 Seiten, Englisch)

Um ein vollständiges Bild der Zielgruppen zu bekommen, müssen Unternehmen diese Daten also erstmal in einer zentralen Customer Data Platform (CDP) zusammenführen. Diese basiert auf einem kanonischen Datenmodell, das auch systemübergreifende Analysen ermöglicht. Auf dieses Modell können schließlich spezielle KI-Algorithmen zugreifen, so dass mithilfe von intelligenten Graphdaten-Strukturen auch komplexe Netzwerkmuster in den richtigen Profilen zusammengeführt und segmentiert werden.

Mit einem zielgruppenorientierten Profiling-Ansatz stellen

 Marketingverantwortliche sicher, dass sie zu jeder mit ihren Kunden in Kontakt bleiben und Verschiebungen innerhalb der Zielgruppen nicht an ihnen vorbei gehen. Alle Interaktionen werden in einer CDP erfasst, so dass Unternehmen umfassende 360°-Kundenprofile erstellen können. Mit diesen Profilen sind Marketingverantwortliche in der Lage, umfangreiche Verhaltensanalysen durchzuführen und so zeitnah Rückschlüsse auf Marktveränderungen oder Kontextverschiebungen zu ziehen. Strategien wie Retargeting, Look-a-like-Modellierung, Personalisierung und Empfehlungen basieren auf echten Profilen mit belastbaren Erkenntnissen. Damit reduzieren Unternehmen das Risiko, aufgrund von falschen Annahmen Budgets zu verschwenden und ihre Zielgruppen zu verfehlen.

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