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Daten Economy: Fünf Trends im Digitalen Marketing

 (Bild: Uwe Müller)

25.11.2019 - Künstliche Intelligenz (KI) ist das Top-Thema in der Onlinemarketing-Branche. Entsprechend sind Daten, deren intelligente Auswertung und zielführende Verarbeitung zentrale Marketing-Themen. Aber die Realität zeigt, dass die meisten Unternehmen noch nicht in der Lage sind, mit ihren Daten umzugehen.

von Susan Rönisch

Einsatzgebiete und Bedeutung der KI werden nahezu in allen Branchen und Industriezweigen diskutiert. Marketing bleibt keine Ausnahme. Hier steht KI besonders hoch im Kurs. Der aktuell wichtigste Trend im digitalen Marketing ist die Implementierung von KI-Technologien. Für die Leistungsfähigkeit der eingesetzten KI-Technologien wie prädikative Analytik, maschinelles und Deep Learning ist es entscheidend, dass die eingesetzten Algorithmen durch eine möglichst große Datenmenge "lernen" und auf diese Weise bessere Ergebnisse in Form aussagekräftiger Analysen und Handlungsempfehlungen liefern. Von selbstlernenden Algorithmen, die der nächste Evolutionsschritt der Künstlichen Intelligenz sind, sind die meisten Unternehmen aber noch weit entfernt.

Trend 1: Data-Analytics

Sinn stiftendes Sammeln von Daten und vor allem deren Analyse fordern aktuell sämtliche Unternehmen heraus. Denn erst mit den Fähigkeiten, große Datenmengen auch zu bearbeiten, steigt das Potenzial von Big Data. Auf Basis der Daten ließen sich Prognosen für die Kundenzufriedenheit erstellen, etwa um den Kundensupport und damit die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Es ist also essenziell, die gesammelten Daten gezielter zu verwenden. "Die Zielgruppen-Selektion ist für uns die Ausgangsbasis für erfolgreiche Kampagnen" , erzählt beispielsweise Martin Clark, Geschäftsführer von Apteco.

Und Kate Owen, Vice President Northern Europe bei Digital Element, sagt: "Künstliche Intelligenz und Machine Learning wachsen und verbessern sich umso schneller, je mehr mehr Daten verfügbar werden." Allerdings müssen dem die Datenerfassungssysteme gewachsen sein, gibt sie zu bedenken. Daher ist Swantje Jung, Marketing & Partner Manager bei Webdata Solutions GmbH , überzeugt, dass die Verfügbarkeit von Daten, neuen Technologien und der Trend hin zu einer datenbasierten Entscheidungsfindung den Einsatz von Big-Data-Analysetools und Services noch stärker vorantreiben werden. Wichtig ist die Qualität der historischen Daten. Denn: "Historische Daten haben einen sehr dominanten Einfluss auf die Marketingentscheidungen unserer Handelskunden" , erzählt Florian Reinartz, Senior Vice President Sales Bonial.de. Datenanalyse bietet enorme Chancen etwa in der strategischen Marketing- und Vertriebsplanung. Die Vielzahl der gesammelten (Kunden-)Daten können mit Hilfe von Marketing Automation und entsprechenden intelligenten Tools analysiert und dadurch belastbare Zahlen für verschiedene Marketingaktivitäten generiert werden.

Ein ganzheitliches Datenmanagement in Standard-Business-Anwendungen wird immer wichtiger.
(Christian Bernius, Head of Sales, Uniserv)
Bild: HighText



"Die Herausforderung von Big Data besteht darin, Daten intelligent zu lesen und somit Smart Data daraus zu machen. Hierfür müssen wir im B2B-Marketing spezielles Expertenwissen im Bereich Data Analytics aufbauen" , erklärt Dr. Andreas Bauer, Vorstand des bvik, dem Industrie-Verband für Kommunikation & Marketing und Vice President Corporate Marketing Strategy & Operations der KUKA AG. Durch Datenanalyse entsteht ein 360°-Blick auf den Kunden, der es auch im B2B ermöglicht, den Weg von der Marketingmaßnahme bis hin zum Verkaufsabschluss genau nachzuverfolgen. Das heißt, Daten werden kanalübergreifend strategisch genutzt, um so nachhaltige und profitable Entscheidungen zu treffen. Daher ist für Jasper von Hardenberg, Geschäftsführer der Agentur CRTN, klar, "der ideale CMO von morgen ist ein Daten-Analyst".


Trend 2: Daten-Verknüpfung

Unternehmen arbeiten mit einer Vielzahl an Softwarelösungen etwa SAP und etlichen Microsoft-Programmen. In der Regel liegen in allen Systemen die Kunden- und Geschäftspartnerdaten verstreut. Diese Silohaltung erschwert jedoch das Datenmanagement, es entstehen leicht Fehler, Dubletten oder veraltete Informationen, die keine gute Basis für Marketing-Kampagnen bilden. Denn letztlich kann nur das Zusammenführen sämtlicher Daten und Kanäle (sowohl onsite als auch offsite) ein realistisches Bild über das Verhalten und die Interessen der Nutzer abbilden.

So ärgert sich Bernd Wagner von Salesforce, dass der Anspruch an einen 360-Grad-Kundenblick immer noch zu oft an internen Silos - struktureller und technologischer Art - scheitert. "Beide Abteilungen haben wesentlichen Anteil am Markenerlebnis und müssen deshalb immer mehr zusammenwachsen. Die Integration der Daten aus diversen eingesetzten Systemen und Abteilungen ist dafür essenziell" , argumentiert Wagner. Daher wird für Christian Bernius von Uniserv "ein ganzheitliches Datenmanagement in Standard-Business-Anwendungen immer wichtiger" . Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie in jeder Anwendung die gleichen, qualitätsgesicherten Daten vorfinden, also dass Änderungen in Echtzeit eingepflegt und aktualisiert werden. "Denn nur mit der einzig wahren Datenbasis, dem Ground Truth, können Marketingkampagnen erfolgreich geplant, durchgeführt und alle Abteilungen auf denselben Informationsstand gebracht werden", sagt Bernius. Auch Greta Streit, Unit Director Digital Marketing bei hmmh, ist überzeugt, dass "nur der, der Daten effizient und intelligent
verknüpft, seinen Usern einen echten Mehrwert bieten und somit Wirkung erzeugen kann."

Trend 3: Datenstrategie

Ob Scorecard, Big Data, Smart Data oder Künstliche Intelligenz: Die Grundlage all dieser Optimierungsverfahren zur Steigerung von Kundenzufriedenheit und Performance bilden immer die Daten. Daher bildet die Datenstrategie die Grundlage dafür, welche Rolle das Unternehmen in Zukunft einnehmen wird. "Auf Daten in ausreichender Menge, hoher Qualität und vor allem
Datenschutz-konform zugreifen zu können wird zunehmend zu einem kritischen Erfolgsfaktor. Wer bis jetzt noch keine Datenstrategie hat, sollte zeitnah damit beginnen", argumentiert Gernot Wolf von der Bertelsmann Printing Group. Marketer, die datenbasierte Marketingkampagnen ausspielen wollen, "die wirklich die Bedürfnisse ihrer Kunden adressieren, brauchen vor allem Kenntnis über ihre Kunden" , sagt auch Torsten Butz, Head of Marketing Services von Key-Work Consulting. "Denn nur so finden sie ungenutzte Potenziale und können gezielt kommunizieren."
Für Unternehmen kommt es zunehmend darauf an, die bereits vorhandenen Daten zu begreifen, statt immer größere Bestände aufzubauen, deren Aussagekraft im Dunkeln liegt. In Zeiten von Big-Data und wertvollen CRM-Systemen muss es Ziel werden, eine Übersicht zu erhalten über alle Kommunikationskanäle und Kontaktpunkte mit allen Marktteilnehmern, um diese Prozesse zu synchronisieren und zu steuern. Das bedeutet, Daten nach unternehmensspezifischen Kriterien auszuwerten und daraus notwendige Handlungen abzuleiten. Dazu benötigen Unternehmen eine übergeordnete Datenstrategie.

Trend 4: Datenallianzen

"Datenökonomie, also die wirtschaftlich motivierte Verwertung von Daten, ist ein Eckpfeiler der Digitalisierung von Unternehmen" , sagt Chris Schneider. Daten sind also längst ein kritischer Businessfaktor. Entsprechend wächst das Bedürfnis, sich von Google, Facebook & Co. zu emanzipieren, denn diese Plattformen haben die Machtverhältnisse in den Märkten verschoben. Christian Tiedemann, CEO, PIA Group ist überzeugt, dass sich lokale Datenanbieter zusammenschließen, um im Markt zu bestehen und gegenüber den üblichen Verdächtigen aus Übersee eine Alternative zu bieten. "So können Sie sich nicht nur im Markt durchsetzen, sondern den Werbekunden und Unternehmen auch individuell mit den richtigen Dienstleistungen begegnen" , meint Tiedemann. Allianzen erwartet auch Daniel Neuhaus von emetriq: "Da hierzulande derzeit kein Player allein über genügend Daten verfügt, um ein Gegengewicht zu den GAFAs zu schaffen, müssen und werden Werbungtreibende wie Publisher vom "Mein Datenschatz"- in den "Unser Datenschatz"-Modus wechseln."

Trend 5: Datenintelligenz

Insbesondere im B2B arbeiten aktuell viele Unternehmen so umfänglich mit Wirtschafts- und Kundendaten, dass "zunehmend eigene Abteilungen für Leadscoring, Data Mining oder Data Enrichment entstehen", berichtet Alexander Hiller, Geschäftsführer der databyte GmbH. Er ist überzeugt, dass "Data-driven Marketing auf Basis von Datenintelligenz, die sich in diesen Spezialabteilungen entwickelt, die Arbeitsweise von Marketers maßgeblich verändert." Auch im Bereich von Customer Experience Management (CX) nimmt KI eine zunehmend bedeutende Rolle ein, erklärt Stephan Thun, CEO International von MaritzCX.

 (Bild: Uwe Müller)

"Immer mehr Unternehmen erkennen, dass sie mit Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und prädiktiven Tools die Basis für herausragende Kundenerlebnisse schaffen."

Auch laut Chris Schneider, Director Strategy bei pilot, startet Datenökonomie im Kleinen, im Speziellen, bietet aber strategische Potenziale im großen Stil: "Mit Hilfe von Daten und deren maschineller Auswertung lassen sich Marketingorganisationen dazu befähigen Informationen innerhalb ihrer Tätigkeitsfelder tiefergehender zu analysieren, als das bislang oftmals üblich ist." Kampagnen können viel umfassender betrachtet werden, indem Informationen zu Zielgruppen, Sales, Werbeaufwänden in Bezug zueinander abbildbar und analysierbar werden. "So lassen sich Erkenntnisse aus Daten gewinnen, die zu besseren Entscheidungen führen oder Hypothesen bilden, die durch "Data Intelligence"-Methoden, also maschinelle Analyse und Modellings, validiert werden können, um weitere Zusammenhänge zu erkennen", führt er aus. Aus Projektsicht weiß Florian Reinartz, wie wichtig Datenintelligenz bei der Trendermittlung ist: "Wir erleben bei ihnen jedoch oft ein Erwachen, wenn es um neue Trends geht.

Statt jedes Jahr die gleichen Artikel und Produktgruppen zu bewerben, raten wir zum Einsatz einer Früherkennung, die wir unseren Kunden anbieten." Mehr Data-Intelligenz erwartet auch Andres Dickehut, geschäftsführender Gesellschafter der Consultix GmbH.

Stichwort ist hier Machine Learning. Denn durch selbstlernende Tools und die ihnen zugrunde liegende Big Data-Basis gewinnen Marketers Erkenntnisse, die Entscheidungen für bestimmte Kanäle oder Kampagnen rechtfertigen und stützen. "Solch aussagekräftige Daten, konzentriert aus einer kritischen Masse schier unendlicher Kunden- und Bewegungsdaten, gelten als das neue Gold. Sie ermöglichen Marketingmanagern das, was bis dahin unmöglich schien: eine datengestützte Argumentationsgrundlage für strategische Entscheidungen", erklärt Dickehut. Das heißt für Holger Neckenbürger, Head of Digital Marketing, Namics, dass Daten rund um Nutzer und deren Verhalten die Grundlage für alle künftigen Kommunikations-Maßnahmen sein müssen - "egal, ob in werblich geprägter Produkt-Kommunikation oder in sachlicher Unternehmens-Kommunikation. Da gute Daten nicht "verhandelbar", sondern "knallharte" Fakten sind, lassen sich hierauf basierend passgenaue strategische Maßnahmen ableiten und optimal verfolgen."

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