Data-driven Marketing: Wodurch lassen sich die Erfolge meiner Kampagne messen?

Alle Unternehmen sammeln Daten. Ob sie wollen oder nicht. Bestenfalls wollen sie es. Im aller besten Fall nutzen sie die Daten auch, indem sie sie verstehen und gewinnbringend auswerten. Das ist die Königsdisziplin. Es benötigt dafür allerdings digitale Kompetenzen, ein entsprechendes Mindset und eine unternehmensweite Datenkultur. Haben Unternehmen aus den gewonnenen Daten entsprechende Kampagnen abgeleitet, möchten sie natürlich auch die Erfolge messen. Aber wie?

Data-driven Marketing: Erfolgreich Erfolge messen

Aufgrund der Menge an miteinander verbundenen Daten ist Data-driven Marketing und eine daraus ableitbare Erfolgsmessung sehr komplex, aber notwendig. Schließlich ist es für jedes Unternehmen relevant, ob die eingeleiteten Maßnahmen auch in der Praxis erfolgreich waren. Darum ist es von großem Vorteil, auch schon während einer laufenden Kampagne die erfassten Daten zu monitoren und gegebenenfalls Optimierungen vorzunehmen.

Bevor die Wahl für ein bestimmtes Auswertungs- bzw. Analysetool getroffen werden kann, ist es entscheidend, dass je nach Kanal die relevantesten Key-Performance-Indicator (KPIs) betrachtet werden. Diese Indikatoren können übersichtlich in einem Maßnahmenplan eingearbeitet werden, der die KPIs als Antworten auf vorher definierte Ziele und Fragen einer Marketingkampagne definiert.

Was sind KPIs? Das sind Kennzahlen, mit denen die Leistungen von Marketingaktivitäten beschrieben werden können. Nur wenn die Ergebnisse regelmäßig analysiert werden, kann festgestellt werden, wie erfolgreich eine Marketingkampagne ist. KPIs können in diesem Zusammenhang beispielsweise die Verweildauer, die Absprungrate oder die Anzahl der Online-Verkäufe sein.

Stehen die KPIs also fest, können verschiedene Tools helfen, die Ergebnisse in Form von Reportings und Dashboards zu veranschaulichen. Für eine Social-Media-Analyse, welche KPIs wie Shares, Saves oder Interactions misst, werden logischerweise andere Tools verwendet als im E-Commerce, wo Landingpage-Besuche oder Warenkorb-Abbrüche erfasst werden.

Data-driven Marketing: Erfolge messen durch Data Science

Auswertungsmöglichkeiten gibt es viele. Je nach Case bieten sich beispielsweise folgende an:

• Individuelle Dashboards je Stakeholdergruppe mit einer entsprechenden Anbindung ans CDP oder Data Warehouse (interaktiv und in Echtzeit aktualisierbar)
• Klassische Reporting-Möglichkeiten in Tabellenform (wöchentliche oder monatliche Reports erfolgen automatisch)
• Alerts für benutzerdefinierte Benachrichtigungen (falls eine bestimmte Situation eintritt, wie ein plötzlicher Umsatzeinbruch um 20%)

Im Anschluss an ein Reporting können die Daten durch Data Science mittels statistischer Modelle, Machine Learning und KI zur explorativen Datenanalyse genutzt werden. Im besten Fall kann die Entscheidungsfindung dann automatisch vonstattengehen – In der Praxis ist es jedoch oft so, dass Marketer in der Entscheidungsfindung durch automatische Empfehlungen unterstützt werden.

Egal, in welcher Form und mit welchen bestimmten Tools die Erfolgsmessung letztlich vonstattengeht, sie trägt in allen Fällen dazu bei, dass die Kampagnen anschließend noch personalisierter gestaltet werden können, der angebotene Content noch relevanter für die Zielgruppe ist und die Kundenzufriedenheit insgesamt steigt.

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