Datengetriebenes Marketing Flashcards
Woher stammt der Trend des datengetriebenen Marketings?
Er kommt aus der 2000er Wende, verursacht durch erhöhtes Datenvolumen, Internetpenetration und neue Blogs, Social Mediaplattformen, Smartphone (“Daten Generation”).
Durch das große Datenaufkommen, das aufgrund der rasant wachsenden Entwicklungen im Cloud-Computing Bereich digital gespeichert werden konnte, hatten Marketers und Statistiker erstmal die Möglichkeit durch fortgeschrittene statistische Techniken unstrukturierte Kundendaten wie Videos, Audiodateien, aber auch Bilder und Konversationen zu analysieren. Dadurch wurde es erstmal möglich, Direktmarketing in den Kontext von Personalisierung und individualisierten Angeboten im Bereich der Digitalisierung zu setzen.
Marketing galt einst als “Kreativ-Gebiet”. Heute ist es ein Bereich, in dem analytisches Denken benötigt wird. Zur Entfaltung neuer Potenziale sollten Marken verstärkt kreative und analytische Fähigkeiten verbinden, um Konsumenten individuell anzusprechen (Personalisierungsgrad). Es braucht heterogen zusammengesetzte Teams.
In welche fünf Bereiche lässt sich die Evolution des Marketings in Rolle und Anwendung seit der 2000-er Wende gliedern? (5)
nach Shah
- Kreativität: Anhand von ansprechenden Inhalten für Konsumenten basierend auf ihren Interessen, z. B. im Bereich von bezahlten Werbeanzeigen.
- Relevanz: Vom Produktfokus hin zum Kundenansatz als Basis des Kundenbeziehungsmanagements, erstmal messbar durch z. B. Kundenlebenszykluswert, Kundenzufriedenheitsrate.
- Analytische Fähigkeiten: Big Data prägt den Begriff, ein hohes Datenvolumen zu analysieren. Daraus entwickelten sich vermehrt der Trend zu den Jobrollen Data Scientist und Data Analyst. Im Marketing werden diese Fähigkeiten zunehmend wichtiger im Bereich des Online-Marketings, um beispielsweise Kampagneneffektivität zu analysieren.
- Rechenschaftspflicht der Marketingrolle: Durch wachsende Kundendaten und –quellen können auch CMO’s den Mehrwert von Marketing argumentieren und in messbaren Größen darstellen.
- Technologie: In der digitalen Disruption transformieren neue Technologien wie Augmented Reality und künstliche Intelligenz, Algorithmen den Kundenservicebereich mithilfe von Sentiment Analysen oder die Verarbeitung der natürlichen Sprache (NLP).
Was steht im Mittelpunkt einer jeden guten Markenstrategie?
Wiederkehrende Kunden (Aufbau und Erhalt der Kundenbeziehung). Um das zu erzielen, benötigt es ein Verständnis über die Bedürfnisse, Motivation, aber auch Herausforderungen der zu adressierenden Personen.
Was versteht man unter einer Buyer Persona?
Es handelt sich um eine Repräsentation des idealen Kunden. Anhand dieser kann man Personenprofile mit ähnlichen Interessen und Einstellungen ansprechen.
Was steht im Fokus der Buyer Persona?
Ein aussagekräftiges Narrativ, mit dem sich die Personengruppe identifizieren kann.
Was ist die große Herausforderung bei der Erstellung von Buyer Personas?
Die Datengrundlage fehlt, welche das imaginative Bild und die Attribute der potenziellen Käufer bekräftigt.
Dabei wird zwischen impliziten – einer Annahme über das Verhalten der Person – und expliziten Informationen – tatsächliche Fakten über die Person, welche über diese selbst eingeholt wurden – unterscheiden. Ein Beispiel zur Veranschaulichung der wesentlichen Unterschiede bietet der Vergleich der demografischen Zwillinge Ozzy Osbourne und Prinz Charles aus Großbritannien. Beide sind augenscheinlich im gleichen Alter, britisch und wohlhabend, leben jedoch einen sehr unterschiedlichen Lebensstil. Aufgrund Letzterem benötigt es eine differenzierte Ansprache in der Markenkommunikation.
Warum spricht man heute von datengetriebenen Personas?
Heute ist es durch das User-Verhalten auf Webseiten und dem Engagement mit Markeninhalten möglich, Interessen der User abzuleiten.
Die Grundlage dafür sind Daten, die ein User angibt, als auch Webverhaltensdaten. Im Gegenzug zum abstrakt kreierten Kundenprofil ist es Marken dadurch möglich, mithilfe von automatisierten Algorithmen, in Echtzeit auf die Bedürfnisse der Konsumenten einzugehen und individuell angepasste Inhalte zu erstellen. Somit bleibt das Profil aktuell und wird sukzessive durch Informationen angereichert. Beispielsweise können datengetriebene Personas weitere Informationen wie den Status einer Sentiment Analyse aufgrund der veröffentlichten Beiträge liefern, sowie Marken einen Überblick über ihre Kundenloyalität verschaffen.
Was versteht man unter einer Omnichannel Customer Experience?
Man muss eine konsistente Markenbotschaft über eine kanalübergreifende Customer Journey gewährleisten: Hybride Erlebnisse (digitale + physische Infromations- und Einkaufskanäle)
Wie funktioniert die Omnichannel Customer Experience?
Es werden Daten von potenziellen Käufern (inkl. User-Verhalten in Bezug auf E-Commerce, Marken-App, Marketingengagement) für ein einheitliches Personenprofil gesammelt. Man zentralisiert Daten und kann damit Kunden personalisiert am gewünschten Kanal mit der richtigen Botschaft ansprechen und redundante Informationen ausschließen.
Aufgrund der steigenden Anzahl an Kanälen und der sinkenden Aufmerksamkeitsspanne und dem Bedürfnis von Konsumenten personalisiert angesprochen zu werden, können technologische Entwicklungen wie künstliche Intelligenz und Marketing Automationsplattformen helfen, die Individualisierung skalierend voranzutreiben.
Nur zum wiederholten Lesen: Praxisbeispiele von Omnichannel Customer Experience
Amazon
Amazon als Omnichannel Beispiel zeigt, dass durch den Lock-In Strategie Effekt die Kundenbeziehung an jedem Touchpoint im Mittelpunkt steht. Angefangen bei Amazon Prime ist es dem Unternehmen möglich sowohl Einkaufsverhaltens- als auch Filmpräferenz-Daten zu sammeln und gleichzeitig einen premium Kundenservice zur Verfügung zu stellen. Zudem hat Amazon mit Amazon Pay einen simplifizierten Bezahlprozess über externe Webseiten geschaffen, um Kunden einen Mehrwert auch außerhalb des Amazon Ökosystems zu bieten. Auch im Bereich Voice Shopping, mit Amazon Smart Assistant Alexa, hat die Marke es geschafft das Einkaufserlebnis zu vereinfachen.
Mit Amazon Go hat das Unternehmen weitere Schritte in die Weiterentwicklung des hybriden Kundenerlebnisses gesetzt. Als First Mover der „Just Walk Out“-Shopping Technologie basierend auf Deep Learning Algorithmen gepaart mit Computer Vision werden Produkte in einem virtuellen Einkaufswagen abgelegt. Beim Verlassen des Shops erfolgt die Abrechnung direkt über den Amazon Account. Neben den ersten Lebensmittelsupermärkten dringt Amazon auch in die Kleidungsindustrie mit physischen Stores vor.
Wahr oder Falsch.
Im Jahr 2022 gibt es bereits beinahe zehntausend Marketing Technologie Tools. Das entspricht einer Vervierfachung innerhalb von nur fünf Jahren. Im Durchschnitt kommen beispielsweise in der B2B-Industrie in den Vereinigten Staaten zwischen fünf und zehn Tools zum Einsatz. Unter Marketingtechnologien fallen Softwarelösungen u. a. in den Bereichen Social Media, Content, Advertising, CRM, Marketing Automation, Commerce, Datenmanagement.
Fast richtig. Im Jahr 2022 gibt es bereits beinahe zehntausend Marketing Technologie Tools. Das entspricht einer Verdoppelung innerhalb von nur fünf Jahren. Im Durchschnitt kommen beispielsweise in der B2B-Industrie in den Vereinigten Staaten zwischen fünf und zehn Tools zum Einsatz. (Statista, 2021) Unter Marketingtechnologien fallen Softwarelösungen u. a. in den Bereichen Social Media, Content, Advertising, CRM, Marketing Automation, Commerce, Datenmanagement.
Wie groß ist der Umsatzwert von Marketingtechnologien.
Rund 350 Milliarden USD.
Die Hälfte davon in UK in USA
Nur zum wiederholten Lesen: MarTech
Der Markt wird derzeit auf einen Umsatzwert von rund 350 Milliarden Dollar weltweit geschätzt, knapp die Hälfte davon in den Vereinigten Staaten und Großbritannien. Dementsprechend planen Marketers u. a. in den Bereichen Augemented Reality, Virtual Reality, Künstliche Intelligenz Assistenten, sowie der Personalisierung ihren Marketing Technologie (MarTech) Stack zu erweitern. Der Hauptfokus liegt bei über 80 Prozent der Unternehmen in den Vereinigten Staaten im Bereich E-Mail Marketing, gefolgt von sozialen Medien und dem Einsatz von Landing-Pages. Auf der Konsumentenseite bevorzugt die Mehrheit den Einsatz von MarTech im Bereich künstliche Intelligenz Assistenten sowie Virtual Reality und empfindet dadurch das Einkaufserlebnis als bequemer und angenehmer.
Was versteht man unter Marketing Automation?
Es handelt sich um eine etablierte Software Technologie, die Marketingabläufe automatisiert. Die Art der Automation ist einer der zentralen Aspekte jeder Markenstrategie, nicht zuletzt aufgrund der Skalierung und Individualisierung im Bereich des Kundenbeziehungsmanagements.
Wofür nutzt man Marketing Automation? (2)
- Verhaltensbasiertes Targeting
- Automatisierte Personalisierung
Um Marketing Automation als Software in eine Unternehmenskultur zu verankern, benötigt es nicht nur eine ausgereifte Technologie. Was braucht es noch? (2+1)
Es braucht digitale Fähigkeiten der Mitarbeiter und integrierte, digitale Unternehmensprozesse.
Demnach ist der digitale Reifegrad eines Unternehmens die Basis einer jeden Marketing Technologie Implementierung. Ist der digitale Reifegrad vorangeschritten und eine qualitative, datenschutzkonforme Kundendatenbasis gegeben, kann angefangen vom klassischen E-Mail Marketing mit einem Newsletter, die gesamte Customer Journey über diverse Kommunikationskanäle in der Software eingepflegt und realisiert werden.
Bsp: Salesforce Marketing Cloud
Was versteht man unter einer Customer Data Plattform oder Kundendatenplattform?
Eine Kundendatenplattform bezeichnet aus Marketingsicht eine zentrale Kundendatenbank, die es ermöglicht sowohl interne als auch externe Marketingdatenquellen von Unternehmen und Partnern zu integrieren, um somit eine eindeutig identifizierbare Sicht über mehrere Datenpunkte auf den Kunden zu bekommen.
Welche Daten fließen in die Kundendatenplattform oder Customer Data Plattform (CDP) mit ein? (7)
- Transaktionsdaten
- CRM-Daten
- Website-Daten
- Social-Media-Daten
- Werbeplattformdaten
- Marketing Automations-Daten
- E-Mail-Marketing-Quellen
Wozu dient eine Customer Data Plattform? (2)
- Omnichannel-Marketing: Das Kundenprofil wird sukzessive mit potenziellen Kaufinteressen angereichert
- Richtigen Moment für Kauf erkennen: Customer Insights werden durch Anhaltspunkte wie implizitem Interesse beispielsweise über das Websiteverhalten gemessen und anschließend mit Transaktionsdaten gepaart um Cross- und Upselling Potenziale zu erkennen.
Vervollständige
Laut einer Umfrage im Bereich Marketing Technologie von Statista (2021) geben Entscheidungsführer in den Vereinigten Staaten an, dass ihre Kundendatenplattform signifikante Verbesserungen auf den Online ________ und die ________________ bewirken konnte, gefolgt von einer Optimierung des ________________________ und gesamtheitlich im ________________-Prozess. Der Mehrwert einer CDP wird dabei der ________________ im Marketing zugeordnet.
Laut einer Umfrage im Bereich Marketing Technologie von Statista (2021) geben Entscheidungsführer in den Vereinigten Staaten an, dass ihre Kundendatenplattform signifikante Verbesserungen auf den Online Umsatz und die Kapitalrendite bewirken konnte, gefolgt von einer Optimierung des Kundenlebenszyklus und gesamtheitlich im Kundenakquise-Prozess. Der Mehrwert einer CDP wird dabei der Effektivität im Marketing zugeordnet.
z.B. AEM
Wahr oder Falsch
Im Zuge der Marketing-Evolution entstanden über die letzten Jahre eine Vielzahl an Tools, welche sich auf einzelne Bereiche des Such- und Kaufverhaltens der Nutzer spezialisierten. Suchmaschinen-Werbung, sowie Suchmaschinen-Optimierung wurden zunehmend wichtiger und Performance Messmetriken sind neben der kreativen Auslegung des Inhalts zum essenziellen Teil einer datengetriebenen Markenstrategie geworden.
Wahr.
Wozu dient Marketing Analytics?
Es hilft Unternehmen Erkenntnisse über die Probleme von Konsumenten zu erlangen und schafft für Kunden einen Mehrwert anhand von individualisierten Produkten.
Dabei geht es um die Analyse von Marketingdaten innerhalb der Customer Journey, um diese mithilfe von abgeleiteten Erkenntnissen zu optimieren.
In welcher Phase auf dem Analytics Kontinuum befinden wir uns momentan?
In der dritten Phase (Analytics 3.0).
Welche Phasen des Analytics Kontinuum gibt es? Worin geht es in den einzelnen Phasen.
Früher ging es darum, operative Aufgaben anhand von Datenanalysen in Unternehmen zu verbessern und man befasste sich in der „Data Generation“ mit unstrukturierten, großen Datenmengen. Heute entwickelt sich Analytics 3.0 in die Richtung der Integration von neuen Technologien in bestehende Anwendungen weiter.
- Analytics 1.0: Data, tlw. Data warehouses
- Analytics 2.0: tlw. Data warehouses, Big Data, tlw. Internet of things
- Analytics 3.0: tlw. Internet of thing, Intelligent things
In Bezug auf den Reifegrad der Datenanalyse waren früher Erkenntnisse durch die beschreibende Analyse möglich. Durch das hohe Datenaufkommen beschäftigte man sich zusätzlich mit der diagnostischen Betrachtung und konnte Beziehungen durch systemische Analysen erkennen. Mit Big Data wurde eine Anreicherung der prädiktiven Sichtweise, möglich welche historische Daten als Basis für zukünftige Ereignisse in den Kontext stellte. Heute analysieren künstliche Intelligenz Algorithmen Daten und geben als Resultat Handlungsempfehlungen ab.
Heute gibt es industrieübergreifende Anwendungen für Marketing Analytics. Nenne zwei Beispiele. (2)
- Handel: Optimierung der Wertschöpfungskette, um relevante Produkte für den Kunden zu finden oder den Einkaufsprozess zu vereinfachen.
- Social Media (Marketing Mix): Customer Insights für die Optimierung des Kundenerlebnisses (individuellere Angebote, ortsbasiertes Targeting)
Was braucht es um Marketinganalysen zu ermöglichen? (1+4)
Es braucht eine Datenbasis, die über Markenkanäle entstehen kann. Zu den herkömmlichen Datenquellen zählen im Marketingbereich unter anderem:
- Website-Verhaltensdaten über die Markenwebsite sowie einen E-Commerce Store
- E-Mail- und Kampagnendaten
- Kundendaten im CRM-System
- ERP Transaktionsdaten bei Produktkäufen
Ein Master Data Management System ermöglicht dabei, eine Stammdatenverwaltung über Kunden, um ihn zentral und eindeutig zu identifizieren, sowie bei Integration der oben aufgezählten Quellen den Datensatz zu der Person zuordnen zu können.
Was muss man im Folgeschritt tun, nachdem man eine gute Marketingbasis geschaffen hat?
Man sollte Analytics Ziele für die jeweilige Customer Journey Phase festlegen: KPIs.
Mit Key Performance Indikatoren (KPI’s) ist es möglich zu messen, ob Ziele erreicht wurden. KPI’s zählen dabei zu den Metriken, die am höchsten priorisiert werden. Beispielsweise könnte als Ziel für eine Webseite in der Konvertierungsphase sein, die Anzahl der Downloads oder Konvertierungsrate über Kontaktformulare zu erhöhen.
Nenne zehn Beispiel von KPIs. (10)
- Views / Impressions
- Click (rate)
- Accesses / visits
- Followers / Likes
- Contact / Registration
- Cost per click / visit
- Return on investment (ROI)
- Leads / MQL
- Downloads
- Cost per lead
- Cost per sale
- Opening rate
- Sales qualified leads (SQL)
- Sales / turnover
- Sales cycle length
- Customer satisfaction (NPS)
Anmerkung 1: Phasen Attract - Convert - Transact - Inspire
Anmerkung 2: Mögliche Instrumente und Maßnahmen denen man KPIs zuordnen kann:
Wesbite & documents, landing pages, blogs, videos, SEO, SEA, social media owned, social media paid, lead magnets, call-to-action, forms, remarketing, online shop, lead nurturing workflows, e-mails, SMS/whatsapp, E-Mail call-to-action, Appd, Customer service, CRM / CDP
Nur zum wiederholten Lesen: Mehr zu Marketing-KPIs
Im Verkauf von Produkten zählen der durchschnittliche Bestellwert, die Abbruchrate oder auch die Wiederkaufsrate zu KPI’s.
Im Social Media Bereich kann die Engagement- oder auch die Sichtbarkeitsrate sowie die Follower-Zahl einen Einblick über die Markenperformance geben.
Mit KPI’s lassen sich zudem Benchmarks industrieübergreifend festlegen. Marketing Analytics kann nicht nur einen Wettbewerbsvorteil bringen, sondern bei der Allokation der Marketing-Ressourcen unterstützen. Durch die Erkenntnisse können profitable Kunden identifiziert und basierend darauf Kundenbeziehungsmaßnahmen erstellt werden, die den Kundenertragswert steigern. Ferner können durch die Erkenntnisse aus den Analysen Preisstrategien optimiert werden, neue Produkte entstehen als auch die richtigen Markenkanäle für die Distribution allokiert werden.
Für Unternehmen sind KPIs, die sich auf Conversion Rates beziehen wie beispielsweise Downloads, Bestellungen, Formularanfragen, als auch jene im Lead Qualifizierungsprozess relevant. Dazu zählen Marketing- und Vertriebs-qualifizierte Leads, sowie deren Akquisitionskosten. Ein Marketing-Lead suggeriert ein grundsätzliches Interesse an den Markeninhalten, während ein vertriebsbereiter Lead sich in einer fortgeschrittenen, kaufbereiten Phase befindet. Auch die KundInnenzufriedenheit, welche sich über den Net Promotor Score (NPS) messen lässt, stellt ein wesentliches Messkriterium in der Post-Kaufphase für Unternehmen dar.
Konsumenten haben je nach Phase in der Kundenreise und je nach ihrer Persönlichkeit verschiedene Bedürfnisse. Was bedeutet das konkret fürs Marketing?
Es gilt einen heterogenen Ansatz in der Segmentierung vorzunehmen.
Dieser kann zwischen dem Produktnutzen oder der Customer Journey Phase erfolgen und ergibt sich somit aus dem Konsumentenverhalten. Beide Segmente benötigen für die Zielgruppe eine eigene Markenbotschaft, die auf die jeweiligen Bedürfnisse abzielen. Effektives, datengetriebenes Marketing kommt dann zum Einsatz, wenn auch die richtigen Metriken zur Customer Journey Phase zugeordnet werden. Beispielsweise ist das Messen einer Klickrate in der Aufmerksamkeitsphase nicht zielorientiert und sollte den Fokus in der Handlungsphase haben.
Welcher Schritt folgt nach der Segmentierung?
Das Targeting.
Dieses kann nach unterschiedlichen Kriterien ausgerichtet sein, z. B. nach einem Markenkanal, demografisch, verhaltensbasiert, oder orts-, sowie Geräte-basiert.
Was versteht man unter Geo-Mobile Targeting? Nenne ein Beispiel, wie man jenes nutzen kann.
Im datengetriebenen Marketing können heute durch die rasant anwachsenden ortsbasierten Technologien, die unter anderem in mobilen Geräten als GPS Module verbaut sind, Standorte von Konsumenten in Echtzeit erfassen.
Dadurch wenden Marken beispielsweise mobiles Coupon Targeting an. Sind potenzielle Kunden in einem Radius von zwei Kilometern, können sie über Aktionen in naheliegenden Geschäften erfahren. Mobile Coupon Targeting zählt bereits zu einer etablierten, attraktiven Akquise-Strategie im Bereich des physischen Handels. Zudem können Marken Preisdiskriminierungen in kompetitiven Zonen testen.
Bsp.: Geo-Mobile Targeting mit Starbucks Order & Pay
Nur zum wiederholten Lesen: eSports Advertising
Ein weiterer Trend im Bereich Targeting ist die eSports und Gamer-Zielgruppe. Laut Prognosen wird der Markt bis 2025 auf beinahe drei Milliarden ansteigen, was einer Verdreifachung innerhalb von fünf Jahren entspricht. Zu dieser Zielgruppe zählen sowohl Amateure als auch Profis sowie weitere Mikrozielgruppen. Gerade im Bereich der professionell organisierten eSports Veranstaltungen werden die Gamer von Investoren gesponsert. Zudem wird bezahlte Werbung für die Spielentwicklung genutzt.
Aufgrund des starken Wachstums des Marktes suchen Gaming-Firmen nach neuen Wegen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Beispielsweise wird der Zugang zum Spiel durch ein Free-to-Play (F2P) Prinzip vereinfacht. Durch In-App Kaufoptionen mit Mikrotransaktionen sollen Spieler animiert werden, virtuelle Objekte zu erlangen oder auch Zeitlimitierungen zu umgehen. Ähnlich wie im traditionellen Sport gibt es für GamerInnen eine eigene Community, sowie eine Fanbase pro Team. Die Teams tragen bei Turnieren Kleidungsstücke wie T-Shirts mit dem eigenen Teamlogo. Aufgrund der Werbemöglichkeiten, Popularität sowie dem stark anwachsenden Markt suchen Sport- und Kleidungsfirmen, aber auch Unternehmen in der IT nach Wegen, um ihre Produkte bei Veranstaltungen zu promoten. Im Bereich des eSports Targeting unterscheidet man zwischen den verschiedenen Gamer-Typen, den Zuschauern und Fans, als auch Experten, die als Analysten eSports Spiele kommentieren und beurteilen. Waren es früher reine Markenlogos als Teil eines passiven Sponsorings, so geht es heute um das aktive Miteinbeziehen der SpielerInnen als Testimonial für die Marke.
Was sind zusammenfassend die Vorteile im datengetriebenen Marketing? (5)
- Aufdeckung neuer Produktpotenziale und Mehrwert von markenstrategischen Maßnahmen für die Wertschöpfungskette
- Optimierung für die kanalübergreifende Customer Journey
- Personalisierte Ansprache
- Entscheidungshilfe für Marketers
- Große Datenbasis für informierte Entscheidungen (keine implizierten Annahmen sonder faktische Tatsache)
Welche Herausforderungen ergeben sich im Feld des datengetriebenen Marketings? (5+1)
- Schwierige Adoption durch Barrieren (technologisch, expertise, Unternehmens-prozesse)
- Komplexität der Integration der Technologien
- Mangelnde Datenqualität
- Fehlendes Budget
- Mangelnde analytische Fähigkeiten der Marketers (1)
Zudem liegt eine Herausforderung eines effektiven Customer Journey Design im optimalen Verhältnis des Marketing Mixs über die Markenkanäle hinweg. Dabei geht es weniger um die Integration der Markenkanäle als um die Wahrnehmung eines durchgängigen Markenerlebnisses.
(1) Bei der Umsetzung einer Omnichannel Customer Journey ist von Marken sicherzustellen, dass Konsumenten nicht mit derselben Botschaft mehrfach angesprochen werden und man die Frequenz des Kontakts je nach Bedürfnis und Kundenerlebnisphase einplant.
