Noch nie haben Marketing- und Kommunikationsabteilungen so viele Daten generiert. Doch wo wird datenbasiert gearbeitet? Und wo wird auf den Bauch gehört und nach persönlichen Erfahrungen entschieden?
Datennutzung muss weiter gedacht werden
Viele branchenübergreifende Beratungsprojekte innerhalb von Marketing- und Kommunikationsabteilungen in großen deutschen Konzernen haben gezeigt, dass innerhalb der Kanäle sowie Disziplinen die Nutzung von Performance-Daten bereits etabliert ist. Egal, ob es dabei um die kontinuierliche Verbesserung von Social-Media-Kampagnen, die Optimierung von Webseiteninhalten oder von Nutzererfahrung geht. Der moderne Kanal-Manager hat sich ein optimales System aus Tools gebaut, die ihm helfen, Erfolge seines Kanals messbar zu machen und diesen kontinuierlich zu optimieren.
Doch sobald es um kanalübergreifende Entscheidungen geht, heisst es zurück in die Vergangenheit. Und dieses Phänomen lässt sich bei steigender Unternehmensgröße immer häufiger beobachten. Wichtige Entscheidungen werden nach wie vor mit den gleichen, gelernten Methoden abgesichert, wie schon vor vielen Jahren. Dabei handelt es sich um Methoden, die der Führungsetage bekannt sind: Auswertung von Markt-Media-Studien, eigene Konsumentenforschung und der retrospektive Blick auf die Performance vergangener Kampagnen. Diese Herangehensweise besitzt für viele Fragestellungen nach wie vor Daseinsberechtigung, ist jedoch für Marketing Predictions ähnlich präzise, wie die Zeitsprünge von Doc Brown und Marty McFly. Anstatt dessen sollten sich Marketing Zeitreisende die Frage stellen, welche zusätzlichen Daten sie in ihre Prozesse einfließen lassen sollten.
Silos aufbrechen und über Kanäle hinweg analysieren
Im Grunde dreht es sich darum, digitale Daten aus ihren Umsetzungssilos zu befreien und in einen kanalübergreifenden Kontext zu bringen. Hierfür drei plakative Beispiele:
Statt mit langwierigen Marktforschungsmethoden Präferenzen der Zielgruppe zu analysieren, sollten Entscheider häufiger den Blick in ihre SEO-Tools und -Daten werfen. Denn die Frage, „was“ die Zielgruppe „wie häufig“ googelt, ist als Quasi-Abbild der digitalen Realität häufig mehr wert als wissenschaftliche Stichproben.
Auch die detaillierte, kontinuierliche Analyse des Nutzerverhaltens auf der eigenen Webseite oder innerhalb eines Produkt-Konfigurators kann häufig ein detaillierteres Bild über die produktspezifischen Interessen potenzieller Kunden liefern als eine Konsumentenbefragung.
Social-Listening-Daten können mit Hilfe von Sentiment-Analyse und KI-Tools wie „IBM Watson“ Rückschlüsse über die Wahrnehmung von Markenwerten liefern. Diese Methode kann ein marktforschungsbasiertes Marken-Tracking über den gesamten Jahresverlauf hinweg mit Live-Einblicken bereichern.
Fünf Tipps für den Daten-Analysten in spe
Im Grunde sollte sich jeder Entscheider in Kommunikation und Marketing ein Stück weit selbst zum Daten-Analysten entwickeln – egal wie. Die folgenden fünf Schritte können jedem Team dabei helfen, die richtigen Grundlagen für eine zeitgemäße, datengetriebene Arbeitsweise zu schaffen:
1. Datenstrategie entwickeln
Marketingabteilungen brauchen eine kanalübergreifende Datenstrategie, mit der die richtigen Datenquellen – egal aus welchem Kanal – mit den übergeordneten Zielsetzungen des Marketings in Zusammenhang gebracht werden.
2. Datenquellen zusammenführen:
Häufig erreichen die Marketing-Entscheider nur aufbereitete Reportings von Kampagnen. Die eigentliche Datenquelle und die Rohdaten werden oft nur tiefgründiger in der Fachabteilung ausgewertet oder im schlimmsten Falle sogar beim Media- und Kreativ-Dienstleister. Somit sieht der Entscheider nur das, was er auch sehen soll.
3. Daten mit Dashboards zugänglich machen:
Möchte ein Entscheider eine datengetriebene Arbeitsweise in seinem Team aufbauen, so müssen alle Daten für jeden zugänglich sein. Eine zentrale Data Management Plattform inkl. Use Case orientierter Dashboards für alle relevanten Hierarchiestufen schaffen hier die Grundlage.
4. Marketing- und Business Intelligence-Team entwickeln:
Marketing-Teams benötigen dedizierte Verantwortliche für das kontinuierliche und vor allem objektive Messen sämtlicher KPIs. Objektiv können nur Mitarbeiter sein, die keine kanalspezifischen Interessen verfolgen.
5. Prozesse und Arbeitsweisen weiterentwickeln:
Wer datengetriebene Arbeit in seinem Team etablieren möchte, muss jeden gelernten Arbeitsschritt auf den Prüfstand stellen: Wo können Daten helfen, bessere Entscheidungen zu treffen? Wo können Daten dabei helfen, Entscheidungen effektiver zu fällen, da die Einbeziehung des Top-Managements überflüssig wird? Welche Verantwortlichkeiten müssen umverteilt werden, welche Prozessschritte inhouse statt vom Dienstleister erledigt werden?
Datengetriebenes Arbeiten = Vorteil gegenüber der Konkurrenz
Fazit: Durch die Digitalisierung des Marketings führt kein Weg an datengetriebenen Arbeitsweisen vorbei. Unternehmen stehen an der Schwelle von post-analytischer zu prädiktiver Datenarbeit. Wer heute seine Hausaufgaben in datengetrieben Arbeitsweisen macht, ist auf einem guten Weg, zukünftige Möglichkeiten wie künstliche Intelligenz in Marketing und Kommunikation einsetzen zu können. Denn wer in der Lage ist, Entscheidungen auf Basis von Daten anstatt des Bauchgefühls zu treffen, der besitzt einen größeren Weitblick und hat einige Schritte der Konkurrenz voraus.
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