Kein Gold spuckendes Einhorn: Sieben Trends für datengetriebenes Marketing

Seit drei Jahren rückt das Thema Daten und deren Analyse und Verwertung immer stärker in den Fokus der Marketingentscheider.

Das ist die Theorie der Big-Data-Enthusiasten aus Agenturen, Systemhäusern und datenverarbeitender Softwareindustrie: Online und offline gewonnene Daten werden einfach gesammelt, kurz mal in Echtzeit analysiert, mit ein bisschen Software interpretiert, mit anderen im Unternehmen existierenden Informationen kurzerhand in Beziehung gesetzt und schließlich vom Kaffee trinkenden Marketingchef bequem und mit wenigen Mausklicks als Basis für eine Optimierung von Marketingaktionen genutzt. Daten-Zusammenführung aus Webanalyse, CRM und Business Intelligence liefern dabei ohne großen Widerstand eine realistischere Sicht auf den Kunden als Basis für Echtzeitentscheidungssysteme. In der Folge werden Marketingstrategien künftig kanalübergreifend erarbeitet und werden so schneller, agiler, effizienter. Und auf dem Firmenparkplatz   steht das goldene Einhorn und scheißt Dukaten.

Die Praxis hingegen sieht so aus: Der verzweifelte Marketer steht - Laokoon gleich - vor einer nahezu unüberschaubaren Komplexität aus Datenströmen und Software-Schnittstellen, interessant untermalt mit den Sirenengesängen der Dienstleister und den Forderungen aus dem oberen Management, die längst den Verheißungen der IT-Berater verfallen, wissen wollen, warum nicht längst alles fertig ist. Die Marketingverantwortlichen wissen zwar einerseits, dass die Zukunft des Marketings in den Daten liegt, andrerseits weiß die Mehrheit aber auch, dass alles nicht so einfach ist und vor allem nicht so schnell lösbar ist wie gefordert, versprochen und gewünscht. Zu allem Überfluss ist das technisch Machbare oft weder das gesetzlich Erlaubte, noch das vom Unternehmen Benötigte oder das vom Kunden Erwünschte.

Auf der eben zu Ende gegangenen Marketing-Messe Dmexco zeigte sich, dass die Branche noch weit entfernt ist von Vorhersage-Methoden und -Mechanismen, die man sich in den vergangenen Jahren so euphorisch durch die Extraktion und Zusammenführung verschiedenster Daten erhofft hatte. Besser man führt die eigenen Daten aus CRM, Marketing und Vertrieb erstmal zusammen - ist aber auch nicht easy. Ja, und was macht man dann mit den Daten? - ganz schön schwierig und aufwändig die Analyse. 'Wir stehen am Anfang!' hört man 2015 den Big-Data-Anbieter sagen, der einem 2012 noch erklärt hatte, was man jetzt schon alles Tolles kann. Entsprechend ergeben sich für das zunehmend durch Daten getriebene Marketing sieben Trends für die kommenden 18 Monate.

1. Unternehmen brauchen Datenstrategien

Es kommt für Unternehmen zunehmend darauf an, die bereits vorhandenen Daten zu begreifen, statt immer größere Bestände aufzubauen, deren Aussagekraft im Dunklen liegt. In Zeiten von Big-Data und wertvollen CRM-Systemen muss es Ziel werden, eine Übersicht zu erhalten über alle Kommunikationskanäle und Kontaktpunkte mit allen Marktteilnehmern, diese Prozesse zu synchronisieren und zu steuern. Das bedeutet: Nicht nur große Datenmengen über die eigenen Kunden zu sammeln, sondern diese nach unternehmensspezifischen Kriterien auszuwerten und daraus notwendige Handlungen abzuleiten.

Um nicht in Daten zu ertrinken, brauchen Shops wie Unternehmen also eine Datenstrategie. Diese kann aus Beschränkung auf einige wenige Ziele und die Auswertung einer überschaubaren Zahl an Datensets bestehen - die Hauptsache ist, dass es zu wirklichen Maßnahmen kommt, anstatt dass es nur bei Vorhaben bleibt. Sie müssen Daten begreifen und nur wenige relevante Sets auswerten, statt möglichst viele im Blick zu haben und am Ende am eigenen Anspruch zu ersticken.

2. Data Connectivity: Datenwelten verschmelzen

"Es besteht kein Zweifel daran, dass künftig die verschiedenen Silos von Online- und Offlinedaten verknüpft werden müssen", so der SaaS-Lösungsanbieter Acxiom   . Unternehmen werden Kunden nicht die beste Markenerfahrung liefern können, wenn diese sie unterschiedlich nach Online- und Offlinekanälen behandeln. Unternehmen müssen künftig beweisen, dass sie Kunden unabhängig von Kanal und Endgerät als Kunden sehen. So liefert die Verknüpfung der Online- und Offlinedaten mehr Insights, "sodass der Kunde wiederum eine bessere Customer Experience erhalten kann".
Diesen Trend sieht man auch im Bundesverband der Digitalen Wirtschaft (BVDW)  . So unterliegt der digitale Markt einem ständigen Wachstum und Wandel und setzt dabei auf neue Standards in der Zielgruppenansprache. Um einen ganzheitlichen, zielgruppenorientierten Ansatz zu verfolgen, sollen "weitere Datenbestände, die in der klassischen 'Offline-Welt' erhoben wurden und zur Verfügung stehen, sinnvoll mit Onlinedaten assoziiert und genutzt werden", erklärt der Verband.

3. Echtes datengetriebenes Marketing

Aktuell scheint es so, als stünde Unternehmen heute ein unendliches Füllhorn an Daten zur Verfügung, gerade im Marketing. Denn Daten waren das bestimmende Marketing-Thema der vergangenen Jahre und haben auf "Advertiser-Seite durch das Überangebot fast schon zu einer Datenblindheit geführt", erklärt das auf Performance-Marketing-Lösungen spezialisierte Unternehmen Tradedoubler  . Aber erst die richtigen Informationen zur richtigen Zeit zu finden, stellt den eigentlichen Wert dieser Daten dar Denn: Ein Überangebot an Informationen kann dazu führen, dass falsche Entscheidungen getroffen werden. Oder schlimmer noch: Es besteht das Risiko, dass gar keine Entscheidung mehr möglich ist. Die wichtigsten Marketing- und Vertriebsinformationen in der richtigen Situation und zum richtigen Zeitpunkt an die Hand zu geben, muss das Ziel des datengetriebenen Marketing sein. "Die Erkenntnis, dass Daten auch in Anschlusshandlungen übersetzt werden können müssen, reift noch", so die Performance-Spezialisten. Hier werde sich in den nächsten Jahren auch "Qualität gegen Quantität durchsetzen".

Diesen Trend sieht auch Simon Loebel , UDG United Digital Group  . Ihm zufolge sollten Daten künftig die "Leidenschaft aller Marketingverantwortlichen sein". Entscheidend hierbei sei, dass auch wenn die Unternehmen hierzulande verstanden haben, Daten respektive Informationen zu aggregieren, "so fehlt es noch oft an der Kompetenz, diese richtig zu analysieren und auszuwerten - und daraus zu lernen." Aus seiner Sicht beginnt das Thema gerade erst Fahrt aufzunehmen und wird künftig in den Unternehmensfokus rücken.

4. Data Scientists und Chief Data Officer: Hochspezialisierte Positionen zu besetzen

Big Data bedeutet neben der Analyse auch das Management großer Datenmengen. Nach langen Jahren der Tool-Diskussion wurde erkannte, dass "der Mensch die Erkenntnisse aus den Computerdaten gewinnt und ein schlaues Tool nur so schlau ist, wie der Mensch, der es bedient und geschickte Analysen fährt", argumentiert Alina Hückelkamp , Strategiechefin bei der Publicis-Tochter Razorfish   . Und immer mehr Unternehmen realisieren das Potenzial der heute verfügbaren Datenmengen und beginnen, sich als 'Data-driven Company' neu zu definieren. Mit prädiktiven Modellen gewinnen sie aus den Daten Prognosen für Entscheidungen und Maßnahmen auf allen Geschäftsebenen. Dazu benötigen sie Teams mit einem besonderen Mix an Kompetenzen. Für diese Teams sind 'Data Scientists', die Konzepte und Techniken aus Informatik, Statistik und Mathematik zu nutzen wissen, enorm gefragt. Und die Entwicklung, dass "endlich die Web-Analytics-Abteilungen durch echte Data Scientists ersetzt werden, die Big Data beherrschen", beobachtet Hückelkamp.

In besonders fortschrittlichen Unternehmen ist bereits die Position des Chief Data Officer (CDO) eingerichtet, der für das Datenmanagement verantwortlich zeichnet. Allerdings müssen sich die Unternehmen darüber im Klaren sein, dass ein CDO Wissensschätze generiert, die nicht nur in der IT anzusiedeln sind. Denn die neuen Daten haben Einfluss auf das Vorgehen in quasi allen Unternehmensbereichen wie Personal, Marketing, Produktion, Beschaffung, Produktentwicklung, Business Development oder Conclusio. Ein strategisch positionierter CDO ermöglicht die Gewinnung unerschlossener Potenziale und setzt Grundsteine für neue und bessere Geschäftsmodelle.

5. Ganzheitlichkeit: Digital Intelligence statt Daten-Analyse

"Web Analytics als Einzeldisziplin hat keine Zukunft", prognostiziert Ralf Haberich , CCO beim Web-Analyse-Dienstleister Webtrekk  . Die reine Analyse von aggregierten User-Interaktionen mit Webseiten reicht laut Haberich nicht aus, um den Nutzer ganzheitlich zu verstehen und die User-Experience zu optimieren - besonders in Anbetracht der vielen Marketingkanäle, Endgeräte und Nutzeraktivitäten, die heutzutage bestehen. "Die aus diesen Erfordernissen entstandene Kombination von Digital Analytics mit Business Intelligence ist eine sinnvolle Weiterentwicklung: Digital Intelligence entsteht." Der Analytics-Spezialist ist überzeugt, dass sich innerhalb der nächsten drei Jahre eine großflächige Umstellung von Web-Analytics- auf Digital-Intelligence-Nutzung vollzieht.

Die Grundlagen für Digital Intelligence leiten sich stark aus der Welt der klassischen Business Intelligence ab - mit dem Unterschied, dass Digital Intelligence primär auf Daten aus Onlinekanälen zurückgreift. Weiterhin finden besondere Analysemethoden Anwendung, die auf anonymisierter Basis hochindividualisierte Ergebnisse zu den einzelnen Nutzern liefern. Ein Feedback-Kanal lässt diese Analyseergebnisse beispielsweise direkt und in Echtzeit in das Shopsystem zurückfließen. Ziel ist es dabei, sowohl reaktionsschnell als auch individuell und zielgerichtet zu agieren, um die Konversionsrate erfolgreich zu steigern.

6. Big Data Anwendungsfälle

Nachdem das Thema Big Data bisher vor allem unter technischen Aspekten, sprich der Datengewinnung und Zusammenführung, Speicherung, Organisation, Analysewerkzeuge, diskutiert wurde, geht es für Manfred Klaus, Unternehmenssprecher der Plan.net Gruppe   , nun primär darum, "aus den gesammelten Daten konkrete Use Cases für die Kommunikation abzuleiten, von relevanten Inhalte für Content-Marketing, hochwertigen Targetingprofilen, optimierter Kampagnenplanung, detaillierter Erfolgskontrolle bis zu konkreten Anwendungsfällen im Produktmanagement und Vertrieb." So erkennen zwar Unternehmen die Chancen und die damit verbundenen Optionen von Big Data, wissen jedoch nicht, über welche konkreten Anwendungsfälle sie Potenziale bestmöglich ausschöpfen können.

Aus Sicht der Marktforscher des Beratungshauses Pricewaterhouse Coopers   stehen Unternehmen künftig vor der Herausforderung, im komplexen Zusammenspiel von:

• riesigen, verteilten, heterogenen Datenbeständen,
  
• fortgeschrittenen Analysemethoden (z.B. Echtzeitverarbeitung),
  
• neuen Biga-Data-Techniken und Frameworks,
  
• rechtlichen Anforderungen sowie
  
• unterschiedlichen Zielen der Akteure

die im Sinne ihre Unternehmensstrategie besten Nutzungsszenarien zu identifizieren, zu spezifizieren und umzusetzen.

7. Aus datengetrieben wird datendominiert

Einen großen Schritt weiter geht Ralf Haberich. Er ist überzeugt, gerade bei Betrachtung der bisherigen Entwicklung der digitalen Wirtschaft, dass "datengetriebenes Handeln in Zukunft nicht mehr ausreichen wird". Ein Umschwung hin zur Datendominanz stehe bevor. Die konsequente Umsetzung dieses Prinzips werde in beträchtlichen Änderungen und Brüchen in der Unternehmensstruktur, Kompetenzverschiebungen in der Managementebene, aber eben auch in höheren Gewinnen resultieren. "Datendominiert zu handeln wird zur Voraussetzung, um nicht auf der Strecke zu bleiben", so seine Prognose. Er ist überzeugt, dass datengetriebene Unternehmen innerhalb der nächsten zwei Jahre die Datengetriebenheit in Datendominanz umwandeln und "damit erfolgreicher werden".
Vielleicht klappt's dann ja auch mit dem Gold spuckenden Einhorn.


Vor diesem Hintergrund bieten sich vier Szenarien als wahrscheinlich für die Big-Data-Zukunft in Deutschland an.