Die Analyse der Informationen stellt eine wesentliche Phase dar, weil sie Marketern erlaubt, die Customer Journey richtig zu verstehen. Dadurch kann Werbung individuell im richtigen Moment, über den präferierten Kanal, mit passendem Messaging oder Produkten angezeigt werden. Zudem können die KPIs auf Basis der gesammelten Daten entlang der Journey in Echtzeit optimiert werden. Die größte Herausforderung besteht darin, große Mengen an Daten miteinander zu verbinden und gezielt zu nutzen.
Zwei Quellen, um Nutzerdaten zu verarbeiten müssen berücksichtigt werden: Einerseits die Onsite-Daten der Webseiten und andererseits die Daten aus Customer-Relationship-Management-Systemen (CRM), die erlauben, Bestandskunden in performance-orientierte Zielgruppensegmente einzuteilen. Dabei werden alle Kundeninformationen in einem zentralen System gespeichert, damit Marketer eine optimale Kundenansprache koordinieren können. Die Customer Journey sollte nicht als eine Journey mit einem ersten und letzten Kontakt bzw. einer “Conversion” betrachtet werden, sondern wie eine Journey, die mehrere Conversions und eine hohe Kundenbindung erzielt.
Zudem spielen soziale Netzwerke und die dort zur Verfügung stehenden Tools eine bedeutende Rolle. Sie haben das Verhalten von Internetnutzern gewandelt, da immer mehr Informationen ausgetauscht werden und User die Möglichkeit haben, ihre Interessen und Engagements auf mehrere Weisen auszudrücken (Likes, Kommentare,...).
Welche Tools und Kanäle gibt es, um seine Daten auszuwerten?
Zur Sammlung und Analyse der unterschiedlichen Daten stehen diverse Tools und Kanäle zur Verfügung. Sie erlauben, sowohl die Customer Journey besser zu verstehen, als auch den entsprechenden Content in den richtigen Kanälen anzubieten.
Zur Analyse der Daten wird häufig Google Analytics eingesetzt, da die Standard-Version kostenlos ist. Als Webanalyse-Tool dient Google Analytics dazu, den Datenverkehr von Webseiten zu untersuchen und dadurch den Erfolg von Kampagnen besser zu kontrollieren. Mit CRO-Tools wie Optimizely, Unbounce, VisualWebsiteOptimizer etc. können mittels einfachen Handlings Online-Experimente durchgeführt werden, zum Beispiel A/B-Tests zur Optimierung der User-Experience sowie einer besseren Auswahl von Angeboten, die auf die Interessen der Kunden zugeschnitten sind.
Zur Untersuchung der Social-Media-Performance können auch Brandwatch, Facebook Insights oder Vico verwendet werden. Zur Sammlung der Daten bleibt Facebook der privilegierte Kanal. Angaben zum Alter, Geschlecht, Heimatort, Freunden, Arbeitgeber, Urlaubsreisen, aber auch gelikte Seiten sind für Werbetreibende wertvolle Informationen. Durch die Interessen der Nutzer kann eine Liste von Bestandskunden analysiert und beispielsweise eine entsprechende Display Kampagne durchgeführt werden. Bildlich gesprochen heißt das, dass alle Kunden eines Werbetreibenden Teil eines großen Kuchens sind. Dieser Kuchen kann dann anhand der User-Cluster geteilt bzw. segmentiert werden, beispielsweise in "hohen Warenkörben".
Attributionsmodelle erweisen sich als eine notwendige Grundlage, um einer Conversion spezifische Touchpoints innerhalb der Werbekanäle zuzuordnen. Das Wissen, welche Phasen der Customer Journey und welche Kanäle für die Kaufentscheidung ausschlaggebend waren, ist Gold wert und entscheidet letztendlich - richtig eingesetzt - über den Erfolg von Marketing-Kampagnen. Eine Möglichkeit, solche Erkenntnisse effizient einzusetzen, bieten Marketing Automation Tools. Die Software as a Service Performates erlaubt, wiederkehrende Marketing-Prozesse automatisiert zu planen. Mit solchen Software-Plattformen sind Online-Marketing-Kampagnen kein Giesskannenprinzip mehr, sondern ermöglichen eine kundenspezifische Ansprache. Außerdem bleibt Marketern so mehr Kapazität, um sich auf die Konzeption der Strategie zu fokussieren.
Was erzielen Data-Driven Kampagnen?
Im Online-Marketing regieren zunehmend Daten. Aber wozu dienen Data-Driven Marketing-Kampagnen? Der Vorteil von solchen Kampagnen besteht darin, dass sie personalisierter sind. Je relevanter der Content ist, desto höher ist die Kundenzufriedenheit. Das heißt: Je personalisierter die Kampagne ist, desto stärker wird die Kundenbindung. Da alle Daten ausgewertet und analysiert werden, können die Bedürfnisse des Kunden sowie sein Verhalten besser prognostiziert werden - damit am Ende tatsächlich der richtige Inhalt, zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort ausgespielt wird. Die Entwicklung der Performance wird fortlaufend untersucht, so dass die Kampagne bei Bedarf optimiert werden kann und so die Kernziele der Unternehmen, den Umsatz und die Reichweite zu erhöhen sowie die KPIs zu verbessern, einfacher erreicht werden.
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