Kein Vermarkter leidet mehr unter Datenmangel. Jede Kampagne kann mithilfe eines Analyseprogramms verfolgt und gemessen werden.
Das ist keine Übertreibung. Die Größe des Big-Data-Marktes betrug im Jahr 2021 bereits 231,43 Milliarden US-Dollar. Bis 2028 soll der Wert auf 549,73 Milliarden US-Dollar steigen.
Es wird Dir schwerfallen, einen Vermarkter zu finden, der seine Daten nicht verfolgt. Gibt es aber auch Vermarkter, die ihre Marketingstrategien mit Daten stützen? Die sind schon viel seltener.
Das müssen wir ändern. Durch Marketing mit Datenanalysen kann man dem Rätselraten ein Ende setzen, seine Kampagnen transformieren und die Konversionsraten und Umsätze in die Höhe schnellen lassen.
Was ist Datenanalyse im Marketing?
Marketing mit Datenanalysen bedeutet, dass Daten gemessen, analysiert und strategisch genutzt werden. Man verfolgt nicht nur die Ergebnisse einer Kampagne, um den ROI zu bestimmen.
Dies beginnt mit der Datenerfassung. Mithilfe von Tools wie Google Analytics können Informationen zum Verhalten der Benutzer gesammelt werden. Das Geheimnis besteht darin, die gesammelten Daten zu analysieren und zu interpretieren und die gewonnenen Erkenntnisse dann auf die aktuellen Marketingkampagnen anzuwenden.
Man kann die Daten auf neue und bestehende Kampagnen anwenden. Du könntest unter anderem Daten aus PPC-Kampagnen verwenden, um bessere Texte für Deine neue E-Mail-Kampagne zu schreiben. Oder Du könntest die Daten aus Google Analytics verwenden, um das Layout Deiner Webseite zu ändern und mehr Konversionen zu gewinnen.
Es gibt keinen Mangel an Tools, die beim Sammeln von Daten helfen.
Du bist bestimmt mit den gängigen Tools wie Google Analytics und Ubersuggest vertraut. Es gibt aber nicht viel mehr, zum Beispiel:
- Hotjar zum Erstellen von Heatmaps
- Optimizely zur Durchführung von A/B-Tests
- Mention für Social Media Monitoring
Mit diesen Tools kannst Du nahezu alle KPIs verfolgen, und viele weitere, von denen Du noch nie gehört hast. Zu den gängigen KPIs gehören Trafficvolumen, Klickrate, Öffnungsrate, Conversion-Rate und Social-Media-Engagement.
Databox listet die wichtigsten Kennzahlen zur Verfolgung in Google Analytics auf:
- Benutzer
- Absprungrate
- Anzahl der Sitzungen
- durchschnittliche Sitzungsdauer
- Prozentsatz neuer Sitzungen
- Sitzungen nach Kanal
- Seiten pro Sitzung
- abgeschlossene Zielvorhaben
- Seitenaufrufe
- Seitenaufrufe pro Seite
Die genauen Leistungskennzahlen, die Du verfolgen musst, hängen von der Kampagne ab. Alexandra Rynne sagt, dass wir unsere Daten über einen längeren Zeitraum hinweg betrachten müssen. Der durchschnittliche Verkaufszyklus eines B2B-Unternehmens beträgt mehr als drei Monate, dennoch messen nur vier Prozent der Unternehmen ihren ROI über sechs Monate oder länger.
Gleichzeitig sollte man bestimmte Daten täglich prüfen, sagt Heidi Cohen, Chief Marketing Officer bei Actionable Marketing Guide.
Wie bei allen Geschäftszielen sollte man seine Ergebnisse regelmäßig messen. Bei digitalen Unternehmen kann dies sogar täglich der Fall sein.
Warum es sinnvoll ist, Data Analytics im Marketing einzusetzen
Marketing in Kombination mit Datenanalyse liefert Ergebnisse. Schlicht und einfach.
Untersuchungen von Forrester zeigen, dass Vermarkter, die fünf oder mehr Programme zur Datenanalyse verwenden, mit einer um 39 % höheren Wahrscheinlichkeit bessere Ergebnisse erzielen. Genauer gesagt entfällt das Rätselraten. Man kann also bessere Entscheidungen treffen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit richtig sind.
Es gibt Beweise, die diese Behauptung stützen. Untersuchungen von Google und Econsultancy zeigen, dass zwei Drittel der Vermarkter glauben, dass Entscheidungen, die auf Daten basieren, besser sind als solche, die aus reinem Bauchgefühl getroffen werden.
Daten können auch dabei helfen, bessere Ziele zu setzen. Du kannst so etwa anhand der bisherigen Leistung feststellen, ob eine 10-prozentige Steigerung des Traffics durch SEO wirklich machbar ist.
Drittens kannst Du bessere und persönlichere Kampagnen erstellen. Personalisierung ist wichtig – 80 % der Kunden tätigen eher einen Kauf, wenn ein Unternehmen Strategien zur Personalisierung ihres Marketings einsetzt.
Du kannst Deine Marketingbotschaft nicht personalisieren, wenn Du die Wünsche, Bedürfnisse oder das Verhalten Deiner Kunden nicht verstehst. Wenn Verbraucher sehr wählerisch sind, ist die Nutzung von Daten zur Schaffung erstaunlicher Kundenerlebnisse von entscheidender Bedeutung für den Erfolg.
Die Nutzung von Daten erleichtert auch die Entscheidung zur Erweiterung und Einteilung des Marketingbudgets. 13,4 % der Vermarkter geben an, dass die Sicherung des Budgets ihre größte Herausforderung ist. Es ist viel einfacher, Argumente für zusätzliche Finanzierung zu liefern, wenn Du Deine Argumente mit Daten unterstützen kannst. Mithilfe von Datenanalysen kannst Du Führungskräften beweisen, dass die Erhöhung des Budgets zu einer messbaren Umsatzsteigerung führen würde.
Marketing mit Datenanalyse: 5 Strategien, die Du nutzen kannst
Es gibt viele Möglichkeiten, die Datenanalysen zu nutzen, um bessere Marketingentscheidungen zu treffen und seine Strategie zu optimieren. Hier sind fünf umsetzbare Strategien, die ich Dir empfehlen würde.
1. Personalisiere das Kundenerlebnis
Mache Dir nicht zu viele Sorgen, den Verbraucher durch Personalisierung zu verärgern. Die meisten Verbraucher (65 %) geben ihre Daten gerne weiter, wenn sie dadurch ein besseres Erlebnis erhalten.
Der Einsatz von Datenanalysen ist der einfachste Weg, um das Kundenerlebnis zu personalisieren. Die schiere Menge an Daten, die Deine Kunden liefern, bedeutet, dass Du fast jeden Berührungspunkt personalisieren kannst.
Viele Unternehmen beginnen mit der Personalisierung ihrer E-Mails. Plattformen wie Klayvio, ActiveCampaign und Campaign Monitor machen es einfach, Daten wie zuvor gelesene Artikel, Surfverhalten und abgebrochene Käufe zu nutzen, um personalisierte E-Mails zu versenden.
Das Erlebnis auf Deiner Webseite kann auch personalisiert werden. Nutze Google Optimize, um die Daten aus Google Analytics zu nutzen, um Personalisierungsmöglichkeiten zu finden. Du könntest zum Beispiel:
- Benutzern aus einem bestimmten Land oder einer bestimmten Stadt personalisierte Inhalte zeigen
- Benutzern je nachdem, von welcher Webseite sie kommen, unterschiedliche Seiten anzeigen
- Seiten abhängig von einem zuvor gekauften Produkt personalisieren
In Situationen, in denen teure Tools und Plattformen, die für die Personalisierung von Big Data erforderlich sind, unerschwinglich sind, empfiehlt Michael Ringman, CIO von TELUS International, auf Small Data zurückzugreifen:
Für die Erfassung kleinerer Datenmengen sind äußerst engagierte Menschen erforderlich. Menschen, denen das Unternehmen am Herzen liegt und die daran interessiert sind, zur Verbesserung der Angebote beizutragen, indem sie alle Trends hervorheben, die sie im Laufe mehrerer Gespräche aufdecken. Oder möglicherweise sogar Probleme mildern oder beseitigen, bevor sie sich zu weit verbreiten. Dies erfordert, dass Unternehmen eine Arbeitsplatzkultur fördern, die den Mitarbeiter in den Mittelpunkt stellt und positive Verhaltensweisen anerkennt und belohnt.
Datengestützte Personalisierung muss nicht nur zwangsläufig online erfolgen. Die Analyse von Offline-Daten kann ebenso effektiv sein.
Nimm DirecTV als Beispiel, das eine personalisierte Marketingkampagne erstellte, die sich an Personen richtet, die kürzlich umgezogen sind.
Das Unternehmen wusste, dass Verbraucher, die kürzlich umgezogen sind, eher neue Dienste ausprobieren. Daraufhin analysierte der Fernsehsatellitenbetreiber die Anträge an USPS zur Adressänderung, um eine neue Version seiner Homepage zu erstellen, die sich nur an diese Personen richtete. Es überrascht nicht, dass die personalisierte Homepage eine deutlich höhere Conversion-Rate verzeichnete.
2. Führe A/B-Tests durch, um Deine Webseite zu optimieren
Wenn Du schon einmal einen A/B-Test durchgeführt hast, kann ich Dir nur gratulieren. In diesem Fall nutzt Du die Datenanalyse bereits im Marketing. A/B-Tests (auch Split-Tests genannt) sind eine beliebte Methode zur Optimierung von E-Mails, Landingpages und Werbebotschaften.
Rund drei Viertel aller Unternehmen (77 %) nutzen A/B-Tests, um Kampagnen zu verbessern.
A/B-Tests helfen Dir, Dich auf die wirklich wichtigen Bereiche zu konzentrieren. Sie setzen dem Rätselraten ein Ende und liefern harte Fakten. Dadurch findest Du heraus, was funktioniert und was nicht.
Die Ergebnisse können beeindruckend und manchmal auch überraschend sein.
Wrike, ein Dienstleister für Projektmanagement-Anwendungen, unterzog mehrere Variablen seiner Webseite einem Split-Test. Das Unternehmen stellte fest, dass Landingpages ohne Floating Call-to-Action-Button 42 % mehr Conversions erzielten als solche mit Floating Call-to-Action-Button. Wrike fand außerdem heraus, dass ein dunkles Design besser konvertiert als ein helles Design, und mehrere CTAs die Konversionsraten um das Zehnfache steigern.
Du kannst fast alle Elemente Deiner Marketingkampagne testen. Die am häufigsten getesteten Bereiche sind Webseiten (77 %), Zielseiten (60 %), E-Mails (59 %) und bezahlte Suche (58 %).
Die Durchführung eines A/B-Tests ist ganz einfach. Google bietet eine detaillierte Anleitung zur Durchführung von A/B-Tests.
- Wähle das Element aus, das Du testen möchtest.
- Stelle eine Hypothese zur Verbesserung auf.
- Lege Messwerte und Ziele fest (z. B. Öffnungsraten, Conversions usw.).
- Erstelle verschiedene Varianten.
Die Aufstellung einer guten Hypothese ist besonders wichtig. Stelle spezifische, messbare und geeignete Annahmen an, z. B. „die Änderung der Überschrift einer Zielseite zur genauen Zielgruppenansprache wird zu einer Steigerung der Konversionsraten um 10 % führen“.
Achte bei der Durchführung des Tests unbedingt auf statistische Signifikanz. Ein Tool wie Optimize hilft Dir dabei, das benötigte Trafficvolumen zu ermitteln. Der Test sollte mindestens 5.000 individuelle Besucher umfassen.
3. Erstelle Inhalte, die Kunden interessieren
Die Messung der Leistung von Inhalten ist im Contentmarketing selbstverständlich. Nach Angaben des Content Marketing Institute messen rund drei Viertel (78 %) der Vermarkter die Leistung ihrer Inhalte, 63 % legen Leistungskennzahlen fest und 51 % messen den ROI ihrer Inhalte.
Es kommt weitaus seltener vor, dass Vermarkter Daten als Grundlage für künftige Content-Marketing-Kampagnen verwenden – außer natürlich für die Keyword-Recherche. Das ist schade, denn die Datenanalyse könnte Content-Vermarktern dabei helfen, die besten Inhalte zu identifizieren und über Themen zu schreiben, die Kunden wirklich interessieren.
Die Inhalte mit der höchsten Conversion-Rate zielen auf die Bedürfnisse der Benutzer ab. Das ist die Prämisse hinter dem Pain Point SEO-Prozess von Grow and Convert. Anstatt sich auf Schlüsselwörter zu konzentrieren, führt das Unternehmen ausführliche Interviews mit Kunden durch, um Themen zu finden, über die sie schreiben können. Auf diese Weise finden sie Themen, die ihre Konkurrenten nicht abdecken.
Interviews sind eine fantastische Möglichkeit, qualitative Daten zu sammeln. Aber was ist, wenn Du hunderte oder tausende Menschen gleichzeitig interviewen möchtest?
In diesem Fall würde ich die Strategie „Social Listening“ empfehlen. Social Listening ist eine der besten Möglichkeiten, Datenanalysen in großem Maßstab zu nutzen, um Inhalte zu erstellen, die Kunden interessieren. Diese Strategien können unter Verwendung spezifischer Social-Listening-Tools skaliert werden und Themen ans Licht bringen, die sonst niemand behandelt.
Beginne am besten mit Mention, einem führenden Social-Listening-Programm, mit dem Du Benachrichtigungen zu jedem Thema auf allen wichtigen Social-Media-Kanälen erstellen kannst. Das Programm schickt Dir dann Benachrichtigungen zu ausgewählten Markenbegriffen.
Das Einrichten einer neuen Benachrichtigung ist ganz einfach. Klicken oben rechts auf die blaue Schaltfläche „Neue Benachrichtigung hinzufügen“ und wähle „Standardwarnung“ aus. Füge dann ein Thema und die Kanäle hinzu, die Du verfolgen möchtest.
Ich habe eine Benachrichtigung zum Thema „Linkbuilding“ auf Twitter eingerichtet.
Mention sammelt jetzt automatisch jeden Tweet, der das Wort „Linkbuilding“ enthält, und fügt ihn einem Feed hinzu. Du kannst die Beiträge jetzt in Ruhe durchgehen und interessante neue Blickwinkel finden, die sich für einen Blogbeitrag eignen.
Mache Dir nicht zu viele Gedanken darüber, dass Deine Benachrichtigungen zu spezifisch werden. Es wäre besser, weit gefasste Begriffe zu verfolgen, um Nischenthemen zu finden, die nur wenige Male erwähnt werden. Durch die Verfolgung von Begriffen wie „E-Mail-Marketing“ und „Lebenszyklus-E-Mail“ stellte Janet Choi, Head of Content bei Clearbit, fest, dass Nutzer häufig nach Anleitung und Tipps suchen.
Sie fand auch heraus, dass Leute oft über Zustellbarkeit und Spam-Filter sprechen und konnte Inhalte erstellen, die speziell auf diese Probleme eingingen. Inhalte, die viel spezifischer und hilfreicher waren als die Inhalte anderer Blogger.
4. Verbessere Deine Buyer Personas
Buyer Personas sind detaillierte Beschreibungen Deiner Zielgruppe. Sie basieren in der Regel auf einer fiktiven Person, entsprechen aber dem idealen Kunden und werden durch echte Kundendaten gestützt.
Sie sind extrem wertvoll. Untersuchungen von HubSpot zeigen, dass Webseiten, die Buyer Personas verwenden, zwei- bis fünfmal effektiver und benutzerfreundlicher sind. Sie können auch die E-Mail-Öffnungsraten um 14 % und die Konversionsraten um 10 % steigern.
Die meisten Unternehmen haben eine Buyer Persona, aber wie genau ist sie? Basiert sie auf den Wünschen und Eindrücken der Marketingabteilung oder wird sie durch Daten gestützt? Wenn die Buyer Persona nicht auf Daten basiert, sind sie ungenau. Kundendaten sind für die Erstellung genauer und nützlicher Buyer Personas unerlässlich.
Das Beste ist, dass fast jedes Unternehmen Zugriff auf die Daten hat, die zum Erstellen einer Buyer Personas nötig sind. Du findest diese Daten in Google Analytics, genauer gesagt im Bereich „Zielgruppen“. Hier findest Du eine Reihe von Berichten, die Du als Grundlage für Deine Buyer Persona verwenden kannst.
Achte insbesondere auf:
- Alter und Geschlecht
- Interessen
- Kaufsegmente
- Standort
- Geräte
Die Daten aus diesen fünf Berichten sollten Dir einen klaren Überblick über das Alter und Geschlecht Deiner Kunden, ihren Wohnort, ihre Interessen und ihr Verhalten geben. Im Bereich „Akquisition“ kannst Du sehen, woher Deine Benutzer kommen und wie sie Deine Webseite navigieren.
Nutze diese Daten, um eine Persona zu erstellen, die Deinen idealen Kunden entspricht.
5. Verbessere einen Marketingkanal mit Daten aus einem anderen
Wenn Du einen neuen Marketingkanal nutzen oder einen bestehenden verbessern möchtest, musst Du nicht bei null anfangen. Du kannst bestehende Daten nutzen.
Das ist gut, denn während es sich die meisten Unternehmen leisten können, kurzfristig in einen Kanal zu investieren, der nicht sofort Ergebnisse bringt, können es sich die Wenigsten leisten, Zeit und Geld zu verschwenden.
Diese Strategie funktioniert für fast jeden Marketingkanal. Du kannst die E-Mail-Öffnungsraten nutzen, um potenzielle neue Blog-Themen abzuleiten. Live-Chat-Anfragen können neue Landingpages identifizieren. Deine Instagram-Daten können Deine TikTok-Strategie beeinflussen.
Eine Möglichkeit, Daten kanalübergreifend zu nutzen, besteht darin, PPC-Daten zu analysieren, um den Text der Webseite zu verbessern. Du solltest Ubersuggest verwenden, um das Suchvolumen einzelner Keywords zu bestimmen und die häufigsten Suchbegriffe zu finden. Bedenke, dass diese Keywords helfen, neue Nutzer zu gewinnen, nicht, Nutzer zu konvertieren.
Werbetexte sind das Gegenteil. Da der Erfolg von Anzeigen fast vollständig vom Text abhängig ist, müssen nur sehr wenige weitere Variablen berücksichtigt werden. Wenn eine Anzeige mehr Conversions erzielt als eine andere, obwohl sie auf dasselbe Keyword ausgerichtet ist, liegt das mit ziemlicher Sicherheit am Text.
Dies ist eine Strategie, die Hiresquare verfolgt, sagt Gründer Rick Vugts.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten für das Marketing auf unserer Webseite zu verwenden. Wir verwenden PPC-Daten, um unsere Webtexte für die SEO zu optimieren. Es gibt Keyword-Tools und so weiter, aber das sind alles nur Schätzungen. Indem wir eine PPC-Kampagne über einen kurzen Zeitraum schalten, erfahren wir etwas über das tatsächliche Suchvolumen und erhalten dadurch einen Blick auf alle möglichen Keyword-Kombinationen.
Bonus: Marketing mit proprietärer Datenanalyse
Alle oben genannten Strategien zeigen, wie man die Datenanalyse nutzen kann, um aktuelle und zukünftige Werbekampagnen zu verbessern. Du kannst die Daten jedoch auch verwenden, um eine völlig neue Marketingkampagne zu erstellen – insbesondere, wenn Du Zugriff auf proprietäre Daten hast.
Da niemand sonst Zugriff auf diese Daten hat, kannst Du eine Kampagne zusammenstellen, mit der buchstäblich kein anderes Unternehmen konkurrieren kann. Du kannst proprietäre Daten auf jede gewünschte Weise nutzen. Es gibt aber ein Unternehmen, an dem Du Dich inspirieren lassen kannst: Spotify.
Neben dem Einsatz proprietärer Daten, um das Kundenerlebnis zu verbessern, z. B. durch das Vorgeschlagen neuer Künstler, Discover Weekly und Spotify Wrapped, nutzt Spotify seine Daten, um Werbung zu schalten.
2016 startete Spotify landesweite Werbekampagnen in den USA, Großbritannien, Frankreich und Deutschland, die die Hörgewohnheiten der Nutzer ansprachen. Dazu gehörte auch diese Kampagne zum Valentinstag:
Hier ist ein Banner zu Brexit:
Die Kampagne kam so gut an, dass sie im nächsten Jahr erneut durchgeführt und zu einer Verdreifachung des Umsatzes im ersten Quartal beitrug.
Häufig gestellte Fragen zu Marketing mit Datenanalysen
Wie wird Datenanalyse im Marketing eingesetzt?
Nutze die Datenanalyse, um Deine Kampagnen zu verfolgen, Leistung zu messen und Ergebnisse zu verbessern. Alle Kanäle, von SEO und E-Mail bis zu PPC-Werbung und Deiner Webseite, können mithilfe von Daten verbessert werden.
Was sind Beispiele für Marketinganalysen?
Typische Beispiele für die Verwendung von Daten im Marketing sind Ergebnisse aus A/B-Tests zur Verbesserung der Webseite, die Erstellung von Inhalten basierend auf Keywordrecherchen und Social Listening sowie die Personalisierung von Inhalten basierend auf dem Benutzerverhalten.
Welche Bedeutung hat Datenanalyse im Marketing?
Die Analyse Deiner Daten ist von entscheidender Bedeutung. Datenanalyse hilft, bessere Entscheidungen zu treffen, verbessert die Qualität Deiner Kampagnen und führt zu mehr Conversions und Umsatz.
Welche Arten der Marketingdatenanalyse gibt es?
Es gibt viele verschiedene Arten der Marketingdatenanalyse, z. B. Website-Analysen, Social-Media-Analysen, SEO-Analysen und PPC-Analysen.
Fazit
Verfolge nicht nur die Ergebnisse Deiner Kampagnen. Setze die gewonnenen Erkenntnisse in sinnvolle Marketingstrategien um.
Beginne mit der Nutzung von Programmen, die hilfreiche Einblicke in Deine Zielgruppen liefern, z. B. Google Analytics und Ubersuggest. Finde mit Social-Listening-Tools wie Mention heraus, was die Leute über Deine Marke sagen, um entsprechend reagieren zu können. Führe A/B-Tests durch, um sicherzustellen, dass Du die besten Entscheidungen getroffen hast.
Messe und verfolge die Leistungen, um diese Daten für zukünftige Entscheidungen und Budgetplanung zu verwenden.
Die Vorteile des Marketings, das auf aussagekräftigen Daten beruht, liegen auf der Hand: kein Rätselraten mehr, bessere Entscheidungen, ein besseres Kundenerlebnis und bessere Ergebnisse.
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