8 Herausforderungen für ein erfolgreiches datenfokussiertes Marketing

von Frank Sommerer (Kommentare: 1)

Autor: Frank Sommerer, Geschäftsführer its-people GmbH

Das Thema Kundendaten und deren Analyse und Verwertung rückt seit einigen Jahren immer stärker in den Fokus der Marketing-Fachabteilungen. Lösungsanbieter für Digitalmarketing sprechen davon, wie einfach online und offline gewonnene Kundendaten integriert, in Echtzeit analysiert und mit allen im Unternehmen vorliegenden Informationen kombiniert werden können. Und dies alles, um quasi per Mausklick die bestehenden Marketing-Aktionen zu optimieren. Die Zusammenführung von CRM, BI und Webanalyse liefert hier eine realistische Sicht auf den Kunden und ermöglicht Entscheidungen in Echtzeit, die in kanalübergreifenden Marketingkampagnen effizient und erfolgreich umgesetzt werden.

So die Theorie - die Praxis sieht hingegen anders aus: Marketingfachleute und ihre IT-Experten stehen vor einer großen, teils unüberschaubaren Anzahl aus Datenströmen mit unterschiedlichen Datenqualitäten und Software-Schnittstellen. Marketingexperten sind sich zwar einig, dass der Zukunft des Marketings fundierten Daten zugrunde liegen, allerdings ist ihnen auch bewusst, dass die entsprechende Umsetzung einer großen Herausforderung gleichkommt. Sie benötigen die auf das Unternehmen ausgerichtete, datenfokussierte Strategie, passgenaue Lösungen sowie die dafür benötigte Infrastruktur. Daraus leiten sich acht Herausforderungen für ein datenfokussiertes Marketing ab.

1. Verschmelzung der Datenwelten - Data Connectivity

Unternehmen werden zukünftig erfolgreicher agieren können, wenn sie ihre Kunden unabhängig von Kanal und Endgerät auch als Kunde erkennen. Die kanalübergreifenden Informationen dienen dazu, den Kunden und sein individuelles Kauf- und Entscheidungsverhalten zu verstehen.

2. Eine integrierte Gesamtsicht - Digital Intelligence

Web Analytics, Daten-Analyse mit aggregierten Nutzer-Interaktionen und digitale Kampagnen reichen nicht aus, um den Nutzer ganzheitlich zu verstehen und die für ihn maßgebliche Werbebotschaft zu vermitteln. Bei Digital Intelligence stehen die Onlinedaten im Fokus und werden mit den vorhandenen CRM Kundenmerkmalen verknüpft. Es kommen spezielle Analysemethoden zum Einsatz, die es ermöglichen, aus anonymisierten Daten individuelle Ergebnisse für den einzelnen Nutzer zu erhalten und diese in Echtzeit an die digitalen Vermarktungskanäle auszuliefern.

3. Unternehmen benötigen Datenstrategien

Um immer größere Datenbestände mit nebulöser Datenqualität und unklarer Aussagekraft zu vermeiden, ist eine entsprechende Datenstrategie zur erfolgreichen Verwendung der CRM- und Big-Data-Nutzerdaten notwendig. Ziel muss es sein, Transparenz in die Datenströme zu bekommen, um die Synchronisation der Daten entsprechend zu steuern. Da sich Schnittstellen und gelieferte Daten heute deutlich schneller ändern als früher, bedarf es neuer Integrationskonzepte durch die entsprechende Anpassungen erfolgreich und schnell erfolgen können. Unternehmen mit hohem Direktmarketinganteil und einer Vielzahl an Dienstleistern haben hier deutlich mehr Erfahrung, als das Gros der klassischen Markenartikelhersteller.

4. Big Data - Von der Evaluation zur integrierten Nutzung

Nach drei Jahren Big Data ist der Aufbau einer Big-Data-Umgebung heute keine Herausforderung mehr. Viele Unternehmen erkennen die Chance und die damit verbundenen Potentiale für Big Data in der Vermarktung. Sie wissen allerdings noch nicht, über welche konkreten Anwendungsfälle sie das Potential bestmöglich ausschöpfen können.

Für Marketing-Experten besteht heute die Herausforderung darin, gemeinsam mit Datenspezialisten konkrete “Use Cases“ für Kampagnen, Kommunikation und Kundenprofile abzuleiten. Sie müssen die Daten begreifen, korrekt interpretieren und die relevantesten nutzen. Dies ist sehr viel wichtiger, als alles im Blick haben zu wollen und am Ende an der Komplexität und der Menge zu scheitern.

5. Data Scientists

Um den Nutzen der verfügbaren Big Data zu realisieren, indem Daten korrekt analysiert und interpretiert werden, benötigt es einen besonderen Mix an Kompetenzen. Data Scientists (dt. Datenwissenschaftler) nutzen Konzepte und Techniken aus Informatik, Mathematik und Statistik in Kombination mit entsprechender Fachkompetenz zur korrekten Interpretation der Daten. Dies geschieht mit dem Ziel, aus Informationen spezifisches Wissen zu generieren. Das Ergebnis sind individuelle, auf das Unternehmen zugeschnittene Kundenprofile, Prognosesysteme und Erklärungsmodelle.

6. Chief Data Officer (CDO)

Bei Unternehmen, deren Geschäftsmodell stark auf Digitalisierung ausgerichtet ist, wurde die Position des CDO geschaffen. Dies ist eine zentrale Verankerung des Daten-Managements, um übergeordnet alle Unternehmensbereiche auf den Kunden und die integrierte Bereitstellung der relevanten Informationen auszurichten. Eine weitere Aufgabe dieser Position ist, die digitalen Geschäftsmodelle durchgehend zu implementieren und nicht identifizierte Dateninformationen zu gewinnen.

7. Datenfokussiertes Marketing - Gefahr der Überforderung

Den Marketing-Bereichen stehen heute eine Vielzahl von Daten zur Verfügung, doch erst die richtige Information zum passenden Zeitpunkt, stellt den eigentlichen Wert der Daten dar.

Ein Überangebot an Informationen kann schnell zu falschen Interpretationen und Entscheidungen führen. Vielen Unternehmen fehlt die Kompetenz, die Daten richtig zu analysieren, auszuwerten und zu interpretieren. Bereitgestelltes Kundenwissen aus Kundendaten sollte zukünftig für Marketing-Entscheider ein wichtiger Baustein in ihrem Strategieportfolio sein. In den USA setzen viele Marketer ihren Fokus auf Daten und Analytics, deutsche Marketing-Fachleute sehen ihre Kernkompetenz noch zu stark im kreativen Umfeld.

8. Von datenorientiert zu Datendominanz

Wenn man die bisherige Entwicklung der digitalen Wirtschaft und die Dominanz amerikanischer datenbasierter Unternehmen sieht, dann wird datenorientiertes Handeln in Zukunft nicht mehr genügen. Ein Umschwung hin zur Datendominanz steht bevor. Die konsequente Umsetzung dieses Prinzips wird zu beträchtlichen Veränderungen in der Unternehmensstruktur und zu Kompetenzverschiebungen im Management führen. „Datendominiert zu handeln wird zur Voraussetzung, um nicht auf der Strecke zu bleiben", so eine Prognose.

Die Erfahrungen der letzten Jahre zeigen deutlich, das Big Data herausfordernder ist als viele Marketing-Experten erwartet haben. Es gibt einige vielversprechende Erfolge, doch die meisten Unternehmen kämpfen mit einer nicht-integrierten Kundendatenwelt und evaluieren Lösungen, die nur einzelne Aspekte abdecken.

Die Anwendungen eines Lösungsanbieters werden daher nie eine Gesamtsicht und eine Gesamtarchitektur abbilden können. Umso wichtiger ist es daher, diese Herausforderungen anzunehmen, Digitalkompetenzen zu bündeln und die entsprechenden Weichen zu stellen.

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Kommentar von Thomas Algermissen |

Hallo,

ein wirklich interessanter Artikel.