11.11.2016 - Der Rohstoff Daten ist auch im Marketing unverzichtbar geworden. Mit Hilfe von modernen Analysewerkzeugen können Marketing-Verantwortliche nicht nur die Costumer Experience verbessern, neue Angebote zielgruppengerecht entwickeln und dabei die Kosten senken. Die Daten zeigen ihnen auch, wie eine Kampagne beim Zielpublikum ankommt und ob sich die Investition bezahlt macht. Ein Gastbeitrag von Lars Milde, Senior Marketing Manager, DACH & Eastern Europe bei Tableau.
von Verena Jugel
Früher verließen sich Marketing-Verantwortliche beim Erkennen und Verfolgen neuer Trends vorrangig auf ihr Bauchgefühl - und lagen oft daneben. Angesichts der unaufhaltsam wachsenden Fülle an Daten, die im Zuge der Digitalisierung erfasst werden, ist dieses Vorgehen nicht mehr zeitgemäß. Gezielt ausgewertet und analysiert, bieten die massenweise erfassten Daten eine schier unerschöpfliche Quelle an Informationen: Ob Kundenverhalten oder Klickraten - noch nie konnte die Marketing-Abteilung auf so viele Informationen zurückgreifen wie heute. Um die Kunden zu verstehen - ihre Vorlieben, ihre Kaufabsichten, ihre Surfgewohnheiten und die Marketing-Maßnahmen individuell darauf zuschneiden zu können. Oder um zu messen, wie effektiv eine Kampagne oder Strategie ist. Kurz gesagt: Ein datengetriebener Ansatz sorgt dafür, dass das Marketing permanent mit den Kunden in Verbindung steht und nur noch Kampagnen fährt, die bei der Zielgruppe ankommen.
Natürlich sind Marketing-Verantwortliche keine Datenexperten. Dank moderner so genannter Self-Service-Analytics-Werkzeuge müssen sie das aber auch nicht sein: Diese neue Art von Analyse-Tools ist so einfach zu bedienen, dass praktisch jeder Mitarbeiter seine Daten selbst auswerten und interpretieren kann - ohne Vorkenntnisse und ohne Programmiererfahrung. Damit entfällt der bisherige Aufwand, die IT-Abteilung beziehungsweise dedizierte Data Scientists zu beauftragen und wochenlang auf deren Ergebnisse zu warten. Wenn eine Frage aufkommt, kann der Marketing-Manager die entsprechenden Daten gleich selbst auswerten, sie dank ausgefeilter Visualisierungsfunktionen auf einen Blick verstehen und daraus konkrete Handlungsanweisungen ableiten.
Besonders hilfreich sind Self-Service-BI-Tools, die über eine Vielzahl von Konnektoren zu gängigen Anwendungen und Datenbanken verfügen, so dass die darin liegenden relevanten Daten problemlos in das Datenanalyse-Tool integriert werden können. Insgesamt sparen Self-Service-Analytics-Werkzeuge bares Geld, verbessern die Costumer Experience und helfen bei der Entwicklung neuer, auf die Kundenbedürfnisse abgestimmter Angebote, wie unsere folgenden Praxisbeispiele im Kasten zeigen.
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