Data-driven Marketing
Aufwind für die Cloud
Das Datenvolumen vervielfacht sich und ebenso die technologischen Möglichkeiten des Data-driven Marketing
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30.03.2016 - Die Digitalisierung hat eine bisher ungebrochene Dynamik ?im Bereich neuer Werbetechnologien ausgelöst. Das Wort "Data" hat nur vier Buchstaben. Doch trotz der Einfachheit öffnet sich in dem Wort ein schillerndes Kaleidoskop an technologischen Innovationen: unendliche Weiten, über die Marketer in immer schnelleren Zyklen den Überblick behalten wollen.
Cloud bleibt auch im Marketing eine Schlüsseltechnologie, auf die Unternehmen weltweit setzen. Eine Studie des IT-Marktforschungsunternehmens Spiceworks vom Januar 2016 mit dem Titel "Diving into Cloud Services" zeigt, dass mittlerweile fast alle Unternehmen in Europa, dem Nahen Osten und Afrika (94 Prozent) mindestens einen Cloud-Service in Anspruch nehmen. 32 Prozent gehen davon aus, dass in den nächsten zwei bis drei Jahren mehr als die Hälfte ihrer IT-Services Cloud-basiert sein werden.
Die nötige Infrastruktur für die steigende Nachfrage ist auch hierzulande bereits im Aufbau. So startete zu Beginn der CeBIT-Messe die Deutsche Telekom ihre Open Telekom Cloud (OTC). Kunden können nun neben Private-Cloud-Lösungen auch Infrastruktur, Software und Anwendungen nach Bedarf über das Internet beziehen, teilte Telekom mit. Als Kunden für die OTC wurde unter anderem der Software-Hersteller SAP bekannt gegeben.
Adobe launcht neue Cloud-Services
Spezielle Cloud-Dienstleistungen für Marketer stellte auch der IT-Konzern Adobe kürzlich mit seiner "Next-Gen Marketing Cloud" vor. Diese soll es beispielsweise ermöglichen, durch eine präzise und in Echtzeit ablaufende Auswertung der Kundendaten einen nachhaltigeren Blick auf die User zu gewinnen. So soll beispielsweise der pro-gnostische Aspekt gesteigert werden und der "Lifetime Value" eines Produkts für den Kunden genauer vorhersagbar sein. Damit zeichnen sich neue Möglichkeiten im Bereich des prognostischen Marketings (Predictive) ab.
Auch im Bereich Cross Device Tracking wurden technologische Neuerungen verkündet: Bis zu 1,2 Milliarden Devices könnten weltweit genauer eingeordnet werden, teilte Adobe mit. Einen Schwerpunkt legt das Unternehmen, wie bereits die D3con, auf den TV-Bereich. Hier soll Advertisern über Multi-Screen-Kanäle eine genauere Ansprache der Zielgruppen ermöglicht werden. Dazu hat das Unternehmen eine Kooperation mit dem Marktforschungsunternehmen Comscore bekannt gegeben. Ziel der beiden Partner ist eine konsistente Cross-Device-Messung der Audience, die Video-Abrufe, Konsum-Zeiten und Ad Engagement Rates zusammenführt. TV- Netzwerke und Pay-TV-Anbieter müssten sich diesem Zukunftstrend stellen, kündigte Adobe an.
Zentralisierter Cloud-Login
Ein Vorteil für die Kunden aus Sicht des Marketings soll in einer verbesserten Consumer Experience liegen. Konkret können etwa mit Hilfe der Cloud die Vielzahl an Log-ins, die Kunden bisher im Internet stets neu eingeben mussten, durch ein einheitliches Cloud-Log-in vereinheitlicht werden.
Thomas Widmann, Geschäftsführer Widas Concepts, IT Consulting
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Ein solches Angebot favorisiert unter anderem auch das IT-Consulting-Unternehmen Widas Concepts. Dessen Geschäftsführer Thomas Widmann sagt dazu: "Die User wollen heute möglichst bequem ans Ziel kommen und Spaß an dem Online-Shop bzw. Kundenportal haben." Mit dem Service "CIDaas" wolle man eine sichere und schnelle Lösung für Social-Log-ins zur Verfügung stellen. "Eine erneute Registrierung entfällt, auch kann der User angemeldet bleiben und später zum Portal zurückkehren. Wir überwachen den Status und sorgen für die notwendige Sicherheit", verspricht Widmann.
Von Big Data zu Smart Data: Die integrierte Datenmanagement-Plattform als Ziel
Was unter anderem auf der D3con intensiv diskutiert wurde, ist die Vereinfachung komplexer Datenstrukturen hin zu Meta-Plattformen. Dies betrifft auch das Feld der Inhouse-Datenbanken. In der Regel wurden bisher häufig Kundeninformationen in einem Datawarehouse (DWH) oder einem darauf aufbauenden CRM sowie Kampagnenmanagement-System gesammelt. Hier liefen Informationen, die die Kunden etwa bei der Registrierung angaben, angereichert mit abgeleiteten Informationen, wie etwa Produktpräferenzen, zusammen. Predictive Marketing, also Prognosen über das Kundenverhalten, war auf diese Datensätze beschränkt, die jedoch häufig vergleichsweise unflexibel und statisch waren. Dies wird sich vor dem Hintergrund der wachsenden Möglichkeiten, wie etwa durch das Cross Device Tracking, ändern. Die Entwicklung geht zusehends von Big Data zu Smart Data, woraus sich Ansätze für Werbeaussteuerung in Echtzeit (RTA) gewinnen lassen.
Christian Jenewein, Teradata Application, Director Consulting & Professional Services DACH
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Christian Jenewein, Director Consulting & Professional Services DACH bei dem Datenbankdienstleister Teradata Application, ist sich sicher: "Die stetige Verbreitung von Smartphones und Tablets führt zu einer fundamental neuen Entwicklung. Da der Kunde praktisch 'always-on' ist, also permanent mit den digitalen Kanälen verbunden ist, werden Kampagnen mit einer langen Vorlaufzeit mehr und mehr der Vergangenheit angehören. Vielmehr wird es darum gehen, dem Kunden im richtigen Augenblick die richtige digitale Botschaft zu übermitteln." Statt des klassischen, relativ statischen Datawarehouses sieht Jenewein die Echtzeitinteraktion wie beispielsweise auf einer Data-Management- Plattform (DMP) im Kommen. Eine DMP dient der Strukturierung von Daten und kann dabei Zielen wie der Erstellung einheitlicher Kundenprofile, der Ermittlung von Zielgruppen sowie der effektiven Gestaltung des Targetings von Kampagnen dienen. Während Datawarehouses als Langzeitwissen strukturiert seien, dienen DMPs der Generierung und Nutzung von Kurzzeitwissen im digitalen Kontext. Eine DMP bringt eine Vielzahl an Vorteilen, nämlich die Identifikation eines Kunden über diverse Kanäle und Devices, die Identifikation von Kundensegmenten in Medianetzwerken und die Möglichkeit zur Analyse der gesamten Customer Journey. Auch die Identifikation von aktuellen Bedürfnissen des Kunden sowie die Identifikation des aktuellen konkreten Kontexts (also zum Beispiel, ob der Kunde sich gerade am PoS befindet), werden durch eine DMP möglich, fasst Jenewein die Entwicklung zusammen. Auf Basis dieser in Echtzeit aktualisierten Informationen soll die Ansprache des Kunden über alle digitalen Kanäle hinweg praktikabel werden, vom personalisierten Aufbau der Webseite bis hin zu Push-Notifications auf dem Smartphone.
Ben Prause, Geschäftsführer der Digitalagentur Eprofessional
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Auch Ben Prause, Geschäftsführer der Performance Agentur für digitales Marketing Eprofessional, hebt hervor, dass die Vorteile bei der Erstellung einer eigenen DMP für Unternehmen darin liegen, eine bessere Kontrolle und Datenhoheit über die eigenen Kundeninformationen zu gewinnen. Zudem könnten first, second, and third part Data effektiv in eine bestehende, gut strukturierte DMP intergriert werden. Als Konsequenz könne sowohl die Customer Journey des einzelnen Kunden besser verstanden werden, wie auch darüber hinaus Zielgruppen effektiver identifiziert werden. Darin sieht Prause klare Vorteile für Retargeting und Prospective Advertising. Nicht zuletzt liefere eine DMP auch erhebliche Kostenvorteile. Eine eigene Plattform komplett inhouse zu entwickeln, bedeutet allerdings auch einen großen (Entwicklungs-)Aufwand. In der Praxis wird das meist nur von sehr großen Unternehmen umgesetzt. In den meisten Fällen ist es eher sinnvoll, sich am Markt bei den bestehenden DMPs zu bedienen, sagt Prause. Allerdings sei auch hier die DMP kein Patentrezept, um alle Probleme beim Daten-Management und bei der kundenorientierten Ausrichtung zu lösen.
Echtzeit wird zu einem Muss
Der Prozess, den das Data-driven Marketing leisten muss, ist komplex. Das Softwareunternehmen Progress hat ihn in sechs Schritten zusammengefasst: Neben der Schaffung kanalübergreifender Datenstrukturen muss eine Customer Intelligence aufgebaut werden, um mithilfe von Scoring-Systemen Kundendaten auf die sich abzeichnenden Verhaltensmuster analysieren zu können. Vor diesem Hintergrund sollte drittens die Customer Journey optimiert werden. Dadurch können langfristige Marketing-Ziele gesetzt und dabei Kennzahlen sorgfältig definiert werden. Schließlich besteht heute der Anspruch, Vorhersagen zu treffen, also Predictive Analytics zu entwickeln, um mit einem geeigneten System, mit Hilfe von Algorithmen, beispielsweise das Verhalten von Kunden ziemlich genau voraus zu berechnen. Progress sieht aber auch das Gebot zu so genannten "Prescriptive Analytics", also dem Kunden den nächsten Schritt, der am besten zu seinem Profil passt, vorzuschlagen. Damit könne die Konversionsrate deutlich erhöht werden.
Betrachtet man diese Auflistung, erscheint der Weg von Big Data zu Smart Data als Marathon, der im Sprint zu nehmen ist - wie können sich Marketer dieser Herausforderung am besten stellen?
Aaron Auld, CEO von Exasol, Anbieter für Analytics und Datawarehousing
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Aaron Auld, CEO des Analytics-Anbieters Exasol, sieht die werbetreibenden Unternehmen heute mit zwei zentralen Problemen konfrontiert, nämlich der exponentiell wachsenden Datenflut sowie der steigenden Anforderung nach Ad-hoc-Analysen und Reportings. Zudem seien heute in vielen Fällen Analysen in Echtzeit notwendig, um schnellstmöglich auf sich ändernde Rahmenbedingungen reagieren zu können. Hier stoßen klassische Datenbanken an ihre Grenzen. Für Echtzeitanalysen, die wichtige Einsichten teilweise in weniger als einer Minute liefern können, ist es daher wichtig, bestehende In-Memory-Datenbanken mit intelligenter Technologie auszustatten: "Einerseits zeichnet sich die Big-Data-Analyse mit In-Memory-Datenbanken durch eine ausgesprochene Kosteneffizienz aus. Andererseits überzeugt sie durch extreme Schnelligkeit. Der Zugriff auf Daten, die im Hauptspeicher liegen, ist bis zu einem Faktor 1.000 schneller als der Zugriff auf Daten, die auf der Festplatte liegen." So könnten bei Versicherungen Kundenbetreuer Reportings in Echtzeit abrufen, Branchentrends erkennen und zeitnah auf sie reagieren. Zudem wären gesetzliche Vorgaben schneller einzuhalten und Kunden mit hohem Kündigungsrisiko einfacher zu identifizieren. Auch die komplexen Lieferketten, etwa in der Automobilbranche, können durch eine bessere Auswertung von Big Data im Bereich der Prozess- und Messdaten während der Produktion effektiver gestaltet werden, sagte Auld.
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