So ändert sich die Daten-Economy: Fünf Trends im Marketing

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Top-Thema in der Onlinemarketing-Branche. In nahezu allen Branchen und Industriezweigen werden Einsatzgebiete und Bedeutung von KI diskutiert. Marketing bleibt keine Ausnahme. KI steht hier 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.

Trend 1: Datenbasis und Datenqualität

So halten allerorts Chatbots Einzug, automatisiert werden Radiosendungen erstellt und Kataloge verteilt und auch in der Produktion ist Machine Learning ein gern geführter Begriff. "Der Haken: KI funktioniert nur, wenn vorher die Datenbasis stimmt", erklärt Matthias Postel , CEO iCompetence  . Denn wenn Daten falsch zugeordnet werden, lernt die Maschine das Falsche - und bleibt dumm. Unternehmen sollten daher "das Grundsätzliche nicht vergessen - die eigenen Daten", warnt Postel.

Auch die Qualität von Daten, und vor allem Kundendaten, spielt für eine erfolgreiche Digital-Marketing-Strategie eine entscheidende Rolle. Für 94 Prozent der Unternehmen sind Kundendaten zudem die Grundlage für die individuelle Kundenansprache und Customer Journey, so eine aktuelle Studie von Uniserv  . Dennoch sind viele Unternehmen - gleich welcher Branche - oftmals nicht zufrieden mit ihrem eigenen Datenqualitätsmanagement. Knapp jeder Zweite (45 Prozent) bemängelt die Qualität seiner Kundendaten und stuft diese als niedrig ein. "Somit wird zum einen der für die Kundenansprache wichtige 360-Grad-Blick auf den Kunden erschwert und zum anderen die Customer Journey verwässert. In den kommenden Monaten sollten sich Unternehmen daher mit der Qualitätssicherung ihrer Kundendaten beschäftigen", sagt Matthias Förg , von Uniserv.

Trend 2:Data-Analytics

Das Thema Daten und deren Analyse treibt aktuell sämtliche Unternehmen um. So ist für Björn Bauer von Zendesk   das Sammeln von Kundendaten der erste Schritt. "Der zweite ist es, diese Daten auch zu nutzen und das Kauf- sowie Informationsverhalten von Kunden zu analysieren", sagt er. 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. Data Analytics Tools sammeln eingehende Kundenanfragen und alle Interaktionen kanalübergreifend und können anschließend automatisiert Ergebnisse in zusammengefassten Dashboards einblenden. Welche Artikel meiner Wissensdatenbank werden oft weitergeklickt und müssten daher überarbeitet werden? Gibt es ein Problem, das bei vielen Kunden auftaucht und daher an Produktentwicklung und Sales eskaliert werden sollte? Die Datenanalyse beantwortet diese Fragen mit einem Klick.
Auch für Lutz Röllig , CEO Webdata Solutions GmbH   , heißt das große Thema Data-Analytics im E-Commerce. Er ist überzeugt, dass die Verfügbarkeit von Daten, neue Technologien und der Trend hin zu einer datenbasierten Entscheidungsfindung den Einsatz von Big Data Analysetools und Services weiter antreiben werden. "Big Data liefert Händlern und Herstellern unter anderem Einblicke in die Vorlieben des Kunden, ermöglicht personalisierte (Preis-)Angebote sowie die Verbesserung von Serviceleistungen", meint Röllig. Für Bauer werde sich in den kommenden Jahren herausstellen, welche Unternehmen die Techniktrends berücksichtigen und somit die Kundenbedürfnisse stillen können. "Diejenigen, die sich vor den Trends verschließen, werden abgehängt werden, was dazu führen wird, dass mit jedem Jahr Insolvenzen und Übernahmen steigen werden - solange bis am Ende auf dem Markt nur noch die größten Player dominieren", prognostiziert Bauer.

Trend 3: Datenverzahnung und Integration

"Große Mengen an Daten nützen nur dem, der sie geschickt einzusetzen weiß. Deshalb ist es im Onlinemarketing höchste Zeit, sich von der Idee getrennter Datensilos zu lösen", weiß Felix Schirl , Geschäftsführer trbo GmbH   . Mit der Einführung der Google Marketing Platform wurde Schirl zufolge wieder ein "Schritt in Richtung einheitlicher Steuerung und Orchestrierung der Daten" getan. Letztlich könne nur das Vereinen sämtlicher Daten und Kanäle (sowohl Onsite als auch Offsite) ein realistisches Bild über das Verhalten und die Interessen der Nutzer abbilden - "das wird zunehmend von Unternehmen erkannt und langsam umgesetzt. Bis Silo-Lösungen aber endlich Geschichte sind, wird es wohl noch einige Zeit dauern", so Schirl. Dass immer mehr Konzerne beginnen ihre Big-Data-Infrastruktur zu konsolidieren, beobachtet auch Philipp Schlüter von The unbelievable Machine Company   : "Statt vieler verschiedener Daten-Silos bauen sie abteilungsübergreifende Data Lakes auf, die es erlauben, Daten unterschiedlichster Provenienz miteinander in Beziehung zu setzen", sagt er. Der Vorteil: Die Datenauswertung verlaufe sehr viel schneller und effizienter.

Für Frauke Ewe , Head of Strategy & Partner Development, Feed Dynamix GmbH    geht es darum, "Geschäftsmodelle und -prozesse den Anforderungen unserer Zeit anzupassen". Nicht zuletzt Entwicklungen wie die Plattformökonomie zwinge Unternehmen dazu, jetzt skalierbare Prozesse zu etablieren, die auch Bereiche wie Produktentwicklung, Einkauf und Supply Chain Management einschließen. "Bislang isolierte Datentöpfe müssen aggregiert und harmonisiert, Datenhoheiten im Unternehmen neu geordnet werden. Das ist die größte Herausforderung, der Unternehmen sich jetzt stellen müssen - ganz gleich welcher Branche und Größenklasse", so ihre Einschätzung. Für Mirko Reckhard von Nexum   entscheiden daher "flexible Integrationsstrategien so über den Marketingerfolg von morgen".

Trend 4: Daten-Allianzen

Das Bewusstsein für Daten und ihr Potenzial steigt auf allen Seiten. Längst sind sie kritischer Businessfaktor. Außerdem wächst das Bedürfnis sich von Google, Facebook & Co. zu emanzipieren. "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", erwartet daher Daniel Neuhaus emetriq   . Carolin Wies , Head of International Business Development bei Plista  , beobachtet ebenfalls eine sich abzeichnende Trendwende, die nicht zuletzt von der Motivation getrieben sei, der noch existierenden, schieren Marktmacht von Google und Facebook die Stirn zu bieten. Publisher stellen sich unabhängiger auf, holen sich die Hoheit über ihr ureigenes Kompetenzgebiet, den hochwertigen Content, zurück. Dazu werden zunehmend DMPs eingekauft oder intern aufgebaut, uniquer Content priorisiert, Bezahlmodelle ausgetestet. "Der nächste Schritt ist die Vernetzung, ja, die Solidarität unter Publishern: Der eigene Content wird häufig effizienter über Publisher-Netzwerke denn über Social Media verbreitet. Hintergrund ist die Nutzungssituation: User, die nicht aus sozialen Netzwerken sondern von anderen Publishern kommen, sind eher bereit, Inhalte länger und ausgiebiger zu konsumieren - was wiederum auf Monetarisierungsstrategien der Publisher einzahlt", meint Wies.

Trend 5: Inhousing Datenkompetenz

Nicht nur im Programmatic Advertising, auch bei Hype-Themen wie Blockchain, KI und Voice im Marketing spielen Daten eine zentrale Rolle. "Unternehmen, die mitreden, mitgestalten und vor allem weiter erfolgreich sein wollen, investieren in die Datenkompetenz im eigenen Haus", so der Rat von Daniel Neuhaus , CEO emetriq   . Das sieht Philipp Kruse , Unit Director hmmh   , genauso. So ist aktuell der Aufstieg von Marktplätzen ein besonders heißes Thema. Otto und Amazon bieten beispielsweise mehr und mehr Möglichkeiten zur Inszenierung von Produkten, doch verfügen Marken dort aktuell noch über wenig individuellen und hochwertigen Content. "Eine der relevantesten Aufgaben von Marketingentscheidern wird es deshalb sein, den so wichtigen Produktstolz zu kommunizieren", meint Philipp Kruse. Künstliche Intelligenz, das große Thema der Branche, sei hierbei allerdings nicht der Treiber, sondern "hochqualifizierte Daten-Stewards, die in Zukunft in Marketingteams eine führende Rolle spielen werden". Ein Daten-Steward ist innerhalb eines Unternehmens für alle Fragen beziehungsweise Unstimmigkeiten in den Datenquellen zuständig. Er ist Experte für analoge und digitale Touchpoints, die maßgeschneidert Produktdaten sowie Markenwerte miteinander verbinden und mittels Marketing-Automation schnell gezielt ausspielen können.