Idealer Budget-Einsatz dank umfassender Datenanalyse
Welche Gemeinsamkeiten bei den Datenpunkten definieren verlässliche und aussagekräftige Kennzahlen und welche Analysen helfen mir, mein Budget effizienter zu nutzen? Im folgenden Beitrag erfahren Sie, wie Unternehmen den Wandel hin zu mehr Performance im Marketing am besten meistern und welche Chancen sich dadurch eröffnen.
Messen und Optimieren gilt im digitalen Marketing als das A und O. Die Präzision und das tiefe Verständnis, wie man unterschiedliche Datenquellen miteinander vergleicht und synchronisiert, sind dabei ausschlaggebend für die Qualität der Ergebnisse und für den Erfolg der Kampagnen. Arbeitet der Marketer hier genau und konsequent datengetrieben und richtet seine Maßnahmen an den Bedürfnissen seiner Kunden aus, dann wird er mit dem gleichen Budget mehr Umsatz erzielen oder spart Budget ein bei gleichbleibenden Umsatz. Doch dafür müssen einige Voraussetzungen erfüllt werden.
Research online – purchase offline
Viele Käufer verfahren heute nach dem Prinzip: „Research online – purchase offline“. Der Werbetreibende hat hier die Möglichkeit, genauer hinzuschauen und gewinnt so viele hilfreiche Einblicke in das Kundenverhalten. Liegen alle erforderlichen Daten aus dem Kassen-, dem CRM-System und der Online-Kampagne vor, gibt es zusätzliche organisatorische Hürden zu nehmen. Um die erforderlichen Datenschutzauflagen gewissenhaft zu erfüllen, hilft ein neutraler Datendienstleister, der die regulatorischen, technischen und methodischen Voraussetzungen mitbringt. Die Mehrzahl dieser Datendienstleister verfügt über viel Erfahrung in einem agilen und pragmatischen Vorgehen.
Gemeinsamkeiten bei den Datenpunkten aufspüren
Ob am Point-of-Sale, in den sozialen Netzwerken oder im E-Mail-Marketing, jeder Kanal folgt den Regeln seiner ihm eigenen Kennzahlen. Das Direkt-Marketing legt Wert auf Öffnungsraten, die Branding-Verantwortlichen schauen bei Video-Ads auf Unique Visitors bzw. Ad-Impressions sowie auf die Abspieldauer. Für Banner gilt, wie oft es ausgeliefert und geklickt wird und wie viele Transaktionen sich daraus ergeben haben. Ein detailliertes Reporting des Dienstleisters zeigt für gewöhnlich alle wichtigen Kennzahlen auf einen Blick. Doch meistens fehlt hier eine Aussage über Treffgenauigkeit über die ganze Breite der Zielgruppe hinweg, also welches gebuchte Segment zu welchen Kosten wie gut erreicht wurde und wie der Kunde reagiert hat.
Darüber verschafft man sich am ehesten einen Überblick, in dem man die Daten katalogisiert und sie nebeneinander legt. Dabei taucht schnell die Frage auf: Sind die Kenngrößen überhaupt überall gleich definiert und die Aussagen somit untereinander vergleichbar? Im Idealfall wird über alle Kanäle hinweg eine einheitlich geltende Aussage geschaffen, mit engem Bezug zu den ökonomischen Kenngrößen des Kerngeschäftes.
Mehr Budget-Effizienz durch bessere Analysen
Die Begrifflichkeiten und die unterschiedlichen Messmethoden auf einen Nenner zu bringen, ist keine leichte Herausforderung. So gibt es innerhalb von ‘Transaktionen’ bereits sehr unterschiedliche Momentaufnahmen:
a) Zeitpunkt der Aktion - Kunde löst eine Bestellung aus
b) Zeitpunkt, an dem die Transaktion nicht widerrufen werden kann
Liefern mehrere Systeme Rohdaten für die Auswertung, so ist unter anderem die Vereinheitlichung der Messwerte (Uhrzeit und Datum) elementar.
Stimmt die Qualität der Daten, ihre Konsistenz und ist die Analyse aussagekräftig, so wird eine Bewertung der Effizienz des eingesetzten Budgets einfacher.
Arbeite ich mit einem genauen Bild des Kunden vor Augen, dann fällt die Aussage darüber leichter, für welches Budget und mit welchem Motiv oder Angebot (Creative oder Call-to-Action) ich wen genau gewinnen möchte. Und ich kann ziemlich gut vorhersagen wie er sich auf meiner Website oder im Online-Shop verhält und welchen Wert der Kunde für mich potentiell erzeugt (Customer Lifetime Value).
Wie bekomme ich ein konsistentes und kanalübergreifendes Bild des Kunden?
Der Kunde bewegt sich seit jeher kanalübergreifend und nutzt das für seinen Informationsbedarf ideale Medium. Dazu trifft er im Alltag auf weitere unterschiedliche Impulse wie Radio, TV, City-Lights oder Großflächen-Werbung, die seine Entscheidungen beeinflussen. Um mehr Vergleichbarkeit zwischen den Kanälen und Konsistenz zwischen den Daten-Silos zu schaffen, ist der Kunde selbst mit seinen Aktionen der logische Dreh- und Angelpunkt. Cookies, Logins, Ad-ID, Online- und Offline-Einkäufe, Versandadresse, Hotline-Anfragen, Laufwege und vieles andere kommen dabei ins Spiel. Auch hier gilt es wieder, die Datenpunkte aufeinander abzustimmen, um ein kanalübergreifendes Bild zu bekommen.
Um die Individualität jedes einzelnen Kunden wenigstens theoretisch soweit wie möglich zu berücksichtigen, arbeitet man auch im Performance Marketing mit Personas bzw. Segmenten, die aufgrund ihrer umfangreichen Beschreibung helfen, sich in die Lage der potenziellen Nutzer zu versetzen. Wie unterscheidet sich der Stammkunde vom Spontankäufer, der Stadtmensch vom Landbewohner, der Single vom Familienvater?
Messen, auswerten, nachjustieren
Jetzt beginnt die eigentliche Herausforderung: Das Ausmessen von Aktion und Reaktion entlang der gesamten Customer Journey, das nachfolgende Auswerten und das Ziehen der Schlussfolgerungen. Mit einem A/B-Testing kann man nicht nur die aufgestellte These überprüfen sondern erhält von beiden Gruppen weitere, wertvolle Datenpunkte, die sich auch in anderen Szenarien zukünftig auswerten lassen.
Mit dem gewonnenen Wissen stellt der Werbetreibende neue Thesen auf, misst, wertet aus und justiert seine Maßnahmen nach. Auf diese Weise kristallisieren sich nach und nach Schwellwerte heraus, die das Setup im Detail optimieren. Ein ganz einfaches Beispiel:
Mein ‘Kanal X’ ist mit 200k€ budgetiert: Das Verhältnis Neukunde (NK) zu Bestandskunde (BK) beträgt 40 % zu 60 %. Gemäß der Analysen teilen sich 120.000 € für die BKs wiederum auf 15 % spontane Käufer, 20 % “Wenig-Käufer”, 40 % reguläre Käufer und 25 % Stammkunden auf. Analysen ergeben, dass Kanal X auf spontane Käufer und Stammkunden keinen Einfluss hat. Folglich lassen sich 48.0000 € [24 % des gesamten Budgets] in wirkungsvollere Kundensegmente oder andere Kanäle transferieren und so deren Wirkung erhöhen.
Je nach Unternehmen, Branche und Markt gibt es unterschiedliche Messpunkte und Feinheiten zu berücksichtigen. Wer Neukunden in der Messung weniger stark berücksichtigt, da ihr Verhalten zu Beginn aktiver und neugieriger ist und sich zu stark von dem der Bestandskunden unterscheidet, der sollte das bewusst tun - oder sie in der Segmentierung komplett ausklammern. Doch beim Messen der Aktivität über verschiedene Endgeräte hinweg entstehen für gewöhnlich Unschärfen, denn nicht immer handelt es sich beim Nutzer des Tablets um ein und denselben.
“Setze ich mein Marketing-Budget richtig ein?”
Das kontinuierliche Messen, Auswerten und Nachjustieren liefert endlich klare Antworten auf die Frage: “Setze ich mein Marketing-Budget richtig ein?” Durch die zunehmende Digitalisierung ist man nun in der Lage, nahezu jedes Kundenverhalten klar zuzuordnen oder mit Hilfe von Attributions-Modellen Näherungswerte zu schaffen und erzeugt so eine Grundlage für ein erfolgreiches datengesteuertes Marketing.
Messen und Optimieren gilt im digitalen Marketing als das A und O. Die Präzision und das tiefe Verständnis, wie man unterschiedliche Datenquellen miteinander vergleicht und synchronisiert, sind dabei ausschlaggebend für die Qualität der Ergebnisse und für den Erfolg der Kampagnen. Arbeitet der Marketer hier genau und konsequent datengetrieben und richtet seine Maßnahmen an den Bedürfnissen seiner Kunden aus, dann wird er mit dem gleichen Budget mehr Umsatz erzielen oder spart Budget ein bei gleichbleibenden Umsatz. Doch dafür müssen einige Voraussetzungen erfüllt werden.
Research online – purchase offline
Viele Käufer verfahren heute nach dem Prinzip: „Research online – purchase offline“. Der Werbetreibende hat hier die Möglichkeit, genauer hinzuschauen und gewinnt so viele hilfreiche Einblicke in das Kundenverhalten. Liegen alle erforderlichen Daten aus dem Kassen-, dem CRM-System und der Online-Kampagne vor, gibt es zusätzliche organisatorische Hürden zu nehmen. Um die erforderlichen Datenschutzauflagen gewissenhaft zu erfüllen, hilft ein neutraler Datendienstleister, der die regulatorischen, technischen und methodischen Voraussetzungen mitbringt. Die Mehrzahl dieser Datendienstleister verfügt über viel Erfahrung in einem agilen und pragmatischen Vorgehen.
Gemeinsamkeiten bei den Datenpunkten aufspüren
Ob am Point-of-Sale, in den sozialen Netzwerken oder im E-Mail-Marketing, jeder Kanal folgt den Regeln seiner ihm eigenen Kennzahlen. Das Direkt-Marketing legt Wert auf Öffnungsraten, die Branding-Verantwortlichen schauen bei Video-Ads auf Unique Visitors bzw. Ad-Impressions sowie auf die Abspieldauer. Für Banner gilt, wie oft es ausgeliefert und geklickt wird und wie viele Transaktionen sich daraus ergeben haben. Ein detailliertes Reporting des Dienstleisters zeigt für gewöhnlich alle wichtigen Kennzahlen auf einen Blick. Doch meistens fehlt hier eine Aussage über Treffgenauigkeit über die ganze Breite der Zielgruppe hinweg, also welches gebuchte Segment zu welchen Kosten wie gut erreicht wurde und wie der Kunde reagiert hat.
Darüber verschafft man sich am ehesten einen Überblick, in dem man die Daten katalogisiert und sie nebeneinander legt. Dabei taucht schnell die Frage auf: Sind die Kenngrößen überhaupt überall gleich definiert und die Aussagen somit untereinander vergleichbar? Im Idealfall wird über alle Kanäle hinweg eine einheitlich geltende Aussage geschaffen, mit engem Bezug zu den ökonomischen Kenngrößen des Kerngeschäftes.
Mehr Budget-Effizienz durch bessere Analysen
Die Begrifflichkeiten und die unterschiedlichen Messmethoden auf einen Nenner zu bringen, ist keine leichte Herausforderung. So gibt es innerhalb von ‘Transaktionen’ bereits sehr unterschiedliche Momentaufnahmen:
a) Zeitpunkt der Aktion - Kunde löst eine Bestellung aus
b) Zeitpunkt, an dem die Transaktion nicht widerrufen werden kann
Liefern mehrere Systeme Rohdaten für die Auswertung, so ist unter anderem die Vereinheitlichung der Messwerte (Uhrzeit und Datum) elementar.
Stimmt die Qualität der Daten, ihre Konsistenz und ist die Analyse aussagekräftig, so wird eine Bewertung der Effizienz des eingesetzten Budgets einfacher.
Arbeite ich mit einem genauen Bild des Kunden vor Augen, dann fällt die Aussage darüber leichter, für welches Budget und mit welchem Motiv oder Angebot (Creative oder Call-to-Action) ich wen genau gewinnen möchte. Und ich kann ziemlich gut vorhersagen wie er sich auf meiner Website oder im Online-Shop verhält und welchen Wert der Kunde für mich potentiell erzeugt (Customer Lifetime Value).
Wie bekomme ich ein konsistentes und kanalübergreifendes Bild des Kunden?
Der Kunde bewegt sich seit jeher kanalübergreifend und nutzt das für seinen Informationsbedarf ideale Medium. Dazu trifft er im Alltag auf weitere unterschiedliche Impulse wie Radio, TV, City-Lights oder Großflächen-Werbung, die seine Entscheidungen beeinflussen. Um mehr Vergleichbarkeit zwischen den Kanälen und Konsistenz zwischen den Daten-Silos zu schaffen, ist der Kunde selbst mit seinen Aktionen der logische Dreh- und Angelpunkt. Cookies, Logins, Ad-ID, Online- und Offline-Einkäufe, Versandadresse, Hotline-Anfragen, Laufwege und vieles andere kommen dabei ins Spiel. Auch hier gilt es wieder, die Datenpunkte aufeinander abzustimmen, um ein kanalübergreifendes Bild zu bekommen.
Um die Individualität jedes einzelnen Kunden wenigstens theoretisch soweit wie möglich zu berücksichtigen, arbeitet man auch im Performance Marketing mit Personas bzw. Segmenten, die aufgrund ihrer umfangreichen Beschreibung helfen, sich in die Lage der potenziellen Nutzer zu versetzen. Wie unterscheidet sich der Stammkunde vom Spontankäufer, der Stadtmensch vom Landbewohner, der Single vom Familienvater?
Messen, auswerten, nachjustieren
Jetzt beginnt die eigentliche Herausforderung: Das Ausmessen von Aktion und Reaktion entlang der gesamten Customer Journey, das nachfolgende Auswerten und das Ziehen der Schlussfolgerungen. Mit einem A/B-Testing kann man nicht nur die aufgestellte These überprüfen sondern erhält von beiden Gruppen weitere, wertvolle Datenpunkte, die sich auch in anderen Szenarien zukünftig auswerten lassen.
Mit dem gewonnenen Wissen stellt der Werbetreibende neue Thesen auf, misst, wertet aus und justiert seine Maßnahmen nach. Auf diese Weise kristallisieren sich nach und nach Schwellwerte heraus, die das Setup im Detail optimieren. Ein ganz einfaches Beispiel:
Mein ‘Kanal X’ ist mit 200k€ budgetiert: Das Verhältnis Neukunde (NK) zu Bestandskunde (BK) beträgt 40 % zu 60 %. Gemäß der Analysen teilen sich 120.000 € für die BKs wiederum auf 15 % spontane Käufer, 20 % “Wenig-Käufer”, 40 % reguläre Käufer und 25 % Stammkunden auf. Analysen ergeben, dass Kanal X auf spontane Käufer und Stammkunden keinen Einfluss hat. Folglich lassen sich 48.0000 € [24 % des gesamten Budgets] in wirkungsvollere Kundensegmente oder andere Kanäle transferieren und so deren Wirkung erhöhen.
Je nach Unternehmen, Branche und Markt gibt es unterschiedliche Messpunkte und Feinheiten zu berücksichtigen. Wer Neukunden in der Messung weniger stark berücksichtigt, da ihr Verhalten zu Beginn aktiver und neugieriger ist und sich zu stark von dem der Bestandskunden unterscheidet, der sollte das bewusst tun - oder sie in der Segmentierung komplett ausklammern. Doch beim Messen der Aktivität über verschiedene Endgeräte hinweg entstehen für gewöhnlich Unschärfen, denn nicht immer handelt es sich beim Nutzer des Tablets um ein und denselben.
“Setze ich mein Marketing-Budget richtig ein?”
Das kontinuierliche Messen, Auswerten und Nachjustieren liefert endlich klare Antworten auf die Frage: “Setze ich mein Marketing-Budget richtig ein?” Durch die zunehmende Digitalisierung ist man nun in der Lage, nahezu jedes Kundenverhalten klar zuzuordnen oder mit Hilfe von Attributions-Modellen Näherungswerte zu schaffen und erzeugt so eine Grundlage für ein erfolgreiches datengesteuertes Marketing.