Datengetriebenes Online-Marketing: Mit selbstlernenden Kampagnen zum Erfolg

Wer möchte nicht gern sein Online-Marketing-Budget optimal einsetzen? Simon Ritter erklärt Ihnen in diesem Beitrag, welche Voraussetzungen es dafür braucht. Als Schlüssel gilt hier das datengetriebene („data-driven“) Marketing. Am Ende des Beitrags geht er auf „Cascading Funnel Campaigns“ ein: Werbekampagnen, die sich von selbst optimieren und dabei viele Signale miteinbeziehen, die häufig unbeachtet bleiben.

(Illustration: © SergeyNivens, depositphotos.com)

Grundlagen

1. Customer Journey

Wer erfolgreich online werben und sein Budget effizient einsetzen möchte, muss zunächst seine Zielgruppe genau identifizieren und analysieren. Dazu zählen nicht nur soziodemografische Angaben, sondern auch das Verhalten und die Information, wann und wo potenzielle Kunden mit der Marke oder den Produkten in Berührung kommen – die sogenannte Customer Journey. Das Nutzerverhalten sollte verstanden werden, um erfolgreiche Kampagnen aufzusetzen – vom Erstkontakt bis zum Kauf.

Es hilft dabei, Cookies zu setzen, über die sich das Surfverhalten im Browser des Nutzers speichern lässt. Ebenso wertvoll für die Neukundenansprache sind Erfahrungswerte über Bestandskunden.

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2. Attributionsmodell

Nach der Analyse der Customer Journey sollte ein passendes Attributionsmodell definiert werden. Anhand solch eines Modells lässt sich analysieren, welche Phasen der Customer Journey und welche Kanäle im Prozess entscheidend waren.

Es gibt dafür verschiedene Varianten:

  • Das Last-Click-Modell ist am weitesten verbreitet. Hier wird beispielsweise der Kauf eines Produkts dem letzten Werbekontakt mit der Marke zugeordnet. Dieses Modell ist kontrovers, da es die anderen, vorhergehenden Berührungspunkte ignoriert.
  • Im Gegenteil dazu fokussiert sich das First-Click-Modell auf den ersten Kanal, der den Kunden zur Marke geführt hat.
  • Und ein weiteres ist das Badewannen-Modell (U-Modell). Es vereint die beiden anderen Modelle und berücksichtigt ebenfalls Werbemaßnahmen dazwischen.

Alle Attributionsmodelle haben Vor- und Nachteile. Egal, für welches man sich entscheidet: Wichtig ist, seine Online-Maßnahmen auszuwerten, um sie optimieren zu können.

Unternehmen und Werbetreibenden stehen bei der Analyse der Customer Journey zugleich immer mehr Daten zur Verfügung, da User tagtäglich Spuren und Informationen über ihr Nutzerverhalten in sozialen Netzwerken, auf Online-Plattformen oder Webseiten hinterlassen.

Diese werden im Rahmen von data-driven Marketing-Kampagnen gezielt weiterverwendet. Was es damit auf sich hat, soll nun folgend erklärt werden.

Was ist Data-Driven bzw. datengetriebenes Marketing?

Beim datengetriebenen Marketing handelt sich um eine Form des Online-Marketings, die auf messbaren Nutzerdaten beruht, die im Laufe der Customer Journey entstehen.

Ziel ist es, eine hohe Reichweite mit qualitativ validierten Daten zu generieren. Dabei gilt: Je mehr Daten ausgewertet werden, desto genauer sind die Analysen.

Datengetriebenes Marketing fokussiert sich auf den Nutzer und zielt darauf ab, sein Verhalten, durch Interaktionen und Engagements im Vorhinein zu verstehen und im weiteren Verlauf vorherzusagen. Alles das passiert anonymisiert versteht sich!

Siehe dazu auch: Datenschutz und Personalisierung sind kein elementarer Widerspruch…

Die Analyse der Informationen ist eine wesentliche Phase, weil sie Marketern erlaubt, die Customer Journey richtig zu verstehen. Erst dadurch kann Werbung individuell im richtigen Moment, über den präferierten Kanal, mit den passenden Botschaften oder Produkten angezeigt werden. Zudem lassen sich dann die wichtigsten Messzahlen (KPIs) auf Basis der gesammelten Daten entlang der Kundenreise in Echtzeit optimieren.

Die größte Herausforderung besteht bei alldem darin, große Mengen an Daten miteinander zu verbinden und gezielt zu nutzen.

Zwei Quellen, um Nutzerdaten zu verarbeiten, müssen hier berücksichtigt werden: Einerseits die Onsite-Daten der Webseiten und andererseits die Daten aus Customer-Relationship-Management-Systemen (CRM), die erlauben, Bestandskunden in Performance-orientierte Zielgruppensegmente einzuteilen. Dabei werden alle Kundeninformationen in einem zentralen System gespeichert, damit Marketer eine optimale Kundenansprache koordinieren können.

Die Customer Journey sollte bei alldem nicht als eine Journey mit einem ersten und letzten Kontakt („Conversion“) betrachtet werden, sondern wie eine andauernde Reise, die mehrere Conversions und eine hoffentlich hohe Kundenbindung erzielt.

Siehe dazu auch: Retention Marketing: Kundenbindungsstrategien, die funktionieren…

Zugleich spielen soziale Netzwerke und die dort zur Verfügung stehenden Tools eine bedeutende Rolle: Sie haben das Verhalten von Internetnutzern gewandelt, da immer mehr Informationen ausgetauscht werden und User die Möglichkeit haben, ihre Interessen und Engagements auf mehrere Weisen auszudrücken (Likes, Kommentare etc.).

Welche Tools und Kanäle gibt es, um seine Daten auszuwerten?

Zur Sammlung und Analyse der unterschiedlichen Daten stehen diverse Tools und Kanäle zur Verfügung. Sie erlauben es, sowohl die Customer Journey besser zu verstehen, als auch den entsprechenden Content in den richtigen Kanälen anzubieten.

Analytics

Zur Analyse der Daten wird häufig Google Analytics eingesetzt, da die Standard-Version kostenlos ist. Als Webanalyse-Tool dient es dazu, den Datenverkehr von Webseiten zu untersuchen und dadurch den Erfolg von Kampagnen besser zu kontrollieren.

Siehe dazu auch: Einstieg in die Webanalyse: Das richtige Tool auswählen, einrichten und effektiv einsetzen…

Konversionsraten-Optimierung (CRO)

Mit Tools zur Konversionsraten-Optimierung (CRO) wie Optimizely, Unbounce, VisualWebsiteOptimizer etc. können Sie recht einfach Online-Experimente umsetzen, zum Beispiel A/B-Tests zur Optimierung der User Experience sowie einer besseren Auswahl von Angeboten, die auf die Interessen der Kunden zugeschnitten sind.

Social-Media-Performance

Zur Untersuchung der Social-Media-Performance können Sie Angebote wie Brandwatch, Facebook Insights oder Vico verwenden. Zur Sammlung der Daten bleibt Facebook der privilegierte Kanal: Angaben zum Alter, Geschlecht, Heimatort, Freunden, Arbeitgeber, Urlaubsreisen, aber auch gelikte Seiten sind für Werbetreibende wertvolle Informationen.

Anhand der Interessen der Nutzer können Sie eine Liste von Bestandskunden analysieren und beispielsweise eine entsprechende Display-Kampagne umsetzen.

Marketing-Automation

Eine Möglichkeit, solche Erkenntnisse effizient einzusetzen, bieten Marketing-Automation-Tools. Die Software as a Service Performates erlaubt beispielsweise, wiederkehrende Marketing-Prozesse automatisiert zu planen. Mit solchen Software-Plattformen folgen Online-Marketing-Kampagnen nicht mehr dem Gießkannenprinzip, sondern ermöglichen eine kundenspezifische Ansprache. Außerdem bleibt Marketern so mehr Kapazität, um sich auf die Konzeption der Strategie zu fokussieren.

Siehe dazu auch: Marketing-Automatisierung als Erweiterung für Inbound & Content Marketing…

Attributionsmodelle

Die eingangs erwähnten Attributionsmodelle erweisen sich als eine notwendige Grundlage, um eine Conversion den spezifischen Touchpoints innerhalb der Werbekanäle zuzuordnen. Das Wissen, welche Phasen der Customer Journey und welche Kanäle für die Kaufentscheidung ausschlaggebend waren, ist Gold wert und entscheidet letztendlich – richtig eingesetzt – über den Erfolg von Marketing-Kampagnen.

Was können data-driven Kampagnen erreichen?

Der generelle Vorteil von data-driven Kampagnen besteht darin, dass sie personalisierter sind: Je relevanter der Content ist, desto höher ist die Kundenzufriedenheit. Das heißt: Je personalisierter die Kampagne ist, desto stärker wird die Kundenbindung.

Da alle Daten ausgewertet und analysiert werden, lassen sich die Bedürfnisse des Kunden sowie sein Verhalten besser prognostizieren – damit am Ende tatsächlich der richtige Inhalt, zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort ausgespielt wird.

Die Entwicklung der Performance wird fortlaufend untersucht, so dass Sie die Kampagne bei Bedarf optimieren können und so die Kernziele einfacher erreichen: den Umsatz und die Reichweite zu erhöhen sowie die KPIs zu verbessern.

Die Bindung zufriedener Bestandskunden ist deutlich günstiger als die Neukundenakquise. Laut empirischer Studien ist es fünfmal teurer einen neuen Kunden zu gewinnen, als einen Bestandskunden zu halten. Noch höher ist der Aufwand, einen verlorenen Kunden zurückzugewinnen. Je mehr Anbieter sich auf dem gleichen Markt tummeln, desto wichtiger ist es, die bestehenden Kunden an das Produkt oder die Marke zu binden.

Der Traum eines jeden Marketers wäre es, dafür ein reichweitenstarkes, selbstlernendes Setup für Display-Kampagnen zu haben, das auf User-Signale entlang des vorher definierten „Conversion Funnel“ optimiert und das zugleich kanalübergreifend im gesamten Marketing-Mix funkioniert.

Dieses Konzept wird „Cascading Funnel Campaigns“ genannt, das ich Ihnen hier zum Abschluss noch vorstellen möchte.

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Cascading Funnel Campaigns: selbstlernendes Kampagnen-Setup

Die klassische ROI-Optimierung ist in der Regel sehr isoliert. Es wird häufig nur auf Käufe, also Umsatz optimiert. Das geschieht, wie eingangs erwähnt, oft nach dem „Last Click“. Das Problem: Die User-Interaktionen werden dadurch nicht vollständig berücksichtigt.

Ein unerwünschter Nebeneffekte kann es hier sein, dass sich die Netto-Reichweite immer weiter verringert und Nutzer am Ende des Conversion Funnels mit Anzeigen geradezu überschüttet werden. Diese „Überbespielung“ geht zu Lasten des inkrementellen Wachstums. Das eigentliche proaktive Neukunden-Wachstum läuft hingegen oft weitgehend ungesteuert und resultiert aus den vermeintlichen Streuverlusten der Marketingmaßnahmen.

Das „Cascading Funnel Campaign“-System (CFC) wirkt diesem Trend entgegen und macht den Prozess der Neukundenakquise sichtbar und planbar. Während bei einer klassischen Kampagnenoptimierung Mikro-KPIs wie beispielsweise Interaktionen mit der Seite sowie weiche User-Signale oft ignoriert oder nur am Rande beachtet werden, fließen diese proaktiv in die Steuerung und Optimierung mit ein.

Anhand dieser Daten lässt sich eine Korrelation bzw. Conversion-Wahrscheinlichkeit errechnen, die dann für die Optimierung der einzelnen Unter-Kampagnen verwendet werden können.

Das CFC-System basiert auf aufeinander aufbauenden Sub-Campaigns, bei dem jede die Signale der vorigen Segmentierung aufgreift und diese für die Aussteuerung der vorangegangenen Kampagnen zurückspielt. Diese proaktive Segmentierung erfolgt anhand multipler Off- und Onpage-Signale, basierend auf deren Korrelation zum finalen Kampagnenziel.

Die Optimierung wirkt dabei in beide Richtungen: Am Anfang des Funnels werden durch die Auswertung der unmittelbaren Signale Streuverluste reduziert und die Kampagne im Hinblick auf die Kernzielgruppe geschärft, ohne dabei den Fokus auf die Netto-Reichweite zu verlieren. Auf der anderen Seite wird eine Überbespielung der User mit ohnehin großer Konversion-Wahrscheinlichkeit vermieden, um ein möglichst hohes inkrementelles Wachstum in Relation zum Marketingbudget zu erreichen.

Schlusswort

Wie Sie sehen: Sie stehen heute nicht mehr vor dem Problem, zu wenige Informationen über Ihre (potenziellen) Kunden zu haben. Sie stehen vielmehr vor dem Problem, die Vielzahl an verfügbaren Informationen übergreifend zu erfassen, auszuwerten und dann die richtigen Konsequenzen daraus zu ziehen. Dabei gibt es Kennzahlen, die oftmals übersehen werden, obwohl sie wichtig sind, um die Customer Journey korrekt zu verstehen. Konzepte wie die Cascading Funnel Campaigns können dem entgegenwirken.


Dieser Artikel gehört zu: UPLOAD Magazin 74

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