Data-driven Marketing: Erfolgversprechende Anwendungsfelder

Data-driven Marketing ist derzeit in aller Munde. Es klingt einfach zu schön, um wahr zu sein: Durch Daten können Marketingentscheidungen sowohl verbessert, als auch vereinfacht werden. Viele Unternehmen sammeln zwar schon eine Menge Daten, doch die Spreu trennt sich dann vom Weizen, wenn diese Daten auch gezielt eingesetzt werden. Heute werfen wir einen Blick auf die Anwendungsfelder des Data-driven Marketing.

Data-driven Marketing: Worum geht’s?

Data-driven Marketing ist ein Teilbereich des Data-driven-Business und fokussiert sich konkret auf Marketing- und Userdaten. Zielgerichtet, personalisiert und conversionoptimiert führen datenbasierte Entscheidungen dazu, Ihre Marketingaktivitäten einfacher und effizienter entlang der Customer Journey auszurichten.

Besonders im digitalen Handel werden Kundendaten bereits genutzt, um die steigenden Kundenanforderungen zu bedienen. Ob individualisierte Produkte und Angebote, kundenindividuelle Preise oder personalisierte optische Layouts des Onlineshops: Der Kunde möchte sich stets verstanden und sich in seiner Kaufintention bestätigt fühlen – egal, ob im B2B oder im B2C. Zwar sammeln bereits viele Unternehmen eine Vielzahl von Daten, wissen allerdings oft nicht, wie sie diese in vernünftige Kampagnen formen können.

Im Nachfolgenden zeigen wir euch auf, wo Data-driven Marketing explizit Anwendung findet.

Data-driven Marketing Anwendungsfelder

Ziel des Data-driven Marketings ist es nicht nur Daten zu sammeln und sichere Aussagen über das Verhalten der Nutzer zu treffen, sondern diese Daten zu nutzen, um gezielt Conversions zu erhöhen und Kunden direkt anzusprechen. Ob auf Webseiten, Social Media Plattformen oder im E-Mail-Postfach: Kunden erwarten es, persönlich und direkt angesprochen zu werden. Mit den richtigen datengetriebenen Marketingentscheidungen ist dies auch problemlos realisierbar. Die Frage ist nun: Wie und wo findet Data-driven Marketing im Detail Anwendung?

Clusteranalyse

Bei der Clusteranalyse werden Nutzer anhand ihrer Verhaltensweisen auf einer Website mithilfe von Algorithmen in verschiedene Gruppen segmentiert. Cluster können zusätzlich zu den Personas verwendet werden, um Nutzergruppen und deren Verhalten auf der Webseite besser zu verstehen. Durch ein gezieltes Targeting können Clustergruppen anschließend durch Online-Marketing-Kampagnen angesprochen werden. Der Vorteil ist, dass so auch neue Nutzer automatisch klassifiziert und mit personalisierten Anzeigen bespielt werden können.

Recommendations

Recommendations sind Empfehlungen, die innerhalb eines Onlineshops angezeigt werden. Ziel ist, dass den Kunden sinnvolle Cross- und Upselling-Produkte angezeigt werden und sie animieren, ihren Warenkorb zu erweitern. Anhand einer vorab definierten Logik kann neben gleichen oder ähnlichen Produktattributen auch das Kundenverhalten selbst als Ausgangsbasis der Empfehlung dienen. Vorteil ist, dass hier typische Kaufmuster und Vorlieben bestimmter Kundengruppen automatisch zur Ausspielung passender Produktanzeigen führen.

Retargeting

Das wohl gängigste Mittel, um Kunden zu reaktivieren, ist das Retargeting oder auch Remarketing. Ziel ist es hier, den Kunden nach einem Kaufabbruch oder anderer, gewünschter Coversion-Ziele zurück auf die Website zu führen. Dabei wird das Verhalten des Nutzers erfasst, um ihm später gezielt bereits angesehene Produkte, Warenkorbfüllungen oder Services crossmedial anzuzeigen. Wenn sich ein Kunde also im Onlineshop eines Händlers aufhielt, bekommt er in den nächsten Tagen entsprechende Ads auf unterschiedlichen Kanälen ausgespielt. Gängige Praxis. Effektive Praxis.

Data-driven Content

Data-driven Content ermöglicht es, dem User individuell auf ihn zugeschnittene Inhalte auf der Website oder im Shop anzuzeigen. Das funktioniert ähnlich wie bei den Recommendations, jedoch mit Content, statt Produkten. Interessiert sich ein Kunde beispielsweise für Allwetterjacken, bekommt er vermehrt Inhalte für Wanderrouten, Natur-Apps oder Wanderschuhe angezeigt und weniger Content aus Bereichen, die ihn womöglich nicht interessieren.

Automatische Preisanpassung

Gerade im E-Commerce ist es wichtig, konkurrenzfähig zu bleiben. Das geschieht nicht zuletzt über den Preis. Dafür lohnt es sich, beständig den Markt und die Konkurrenz im Blick zu behalten. Dauerhaft manuell die eigenen Preise an denen der Konkurrenz auszurichten ist jedoch nicht möglich. Hier kommt die automatische Preisanpassung ins Spiel: Daten werden beispielsweise über APIs oder verschiedene Anbieter herangezogen, um mit diversen Preisschwankungen und -anpassungen der Konkurrenz mitzuhalten. Automatisch.

E-Mail-Marketing

Der Automatisierungsgrad beim E-Mail-Marketing ist sehr hoch: Bei bestimmten Kundenverhalten können beispielsweise Trigger-Mailings oder vordefinierte Mailing-Strecken ausgelöst werden. E-Mail-Marketing bietet sich zudem gut für A/B-Testing an: Um zu evaluieren, welche Aspekte einer E-Mail zu welcher Nutzeraktion und -reaktion führen, werden zwei leicht unterschiedliche Varianten derselben Mail an zwei Empfängergruppen gesendet. Erzielt E-Mail-Variante A mehr Conversions als Variante B, lassen sich anhand der variierten Aspekte die Bedürfnisse und Vorlieben der Zielgruppe schnell und verlässlich feststellen.

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