Du hast es vermutlich schon oft gehört: Daten sind der wichtigste Treibstoff für das Marketing der Zukunft. Vor allem im B2B-Umfeld, denn sie ermöglichen ein tiefer gehendes Verständnis über die Wünsche und Motive der Kunden. Immer mehr Unternehmen erkennen das und lösen ihre Datensilos auf.
Außen vor bleiben bislang Daten über Nicht-Kunden. Diese liegen seit jeher größtenteils in der Hand von Dritten. Ganz vorne dabei die GAFAs (Google, Amazon, Facebook, Apple). Wer neue Kunden gewinnen will, kommt an diesen Platzhirschen kaum vorbei. Spätestens durch den Wegfall von Messen während der Pandemie verflogen letzte Zweifel an deren Übermacht.
Das Ende der Third Party Cookies und strengere Datenschutzbestimmungen führen dazu, dass die GAFAs die Mauern ihrer “Walled Gardens” noch höher ziehen. So versucht zum Beispiel Google, ein eigenes Ökosystem auf Basis von Chrome zu etablieren. Wer mitgehen will, muss sich deren Interessen fügen.
Anbieter für Programmatic Advertising versuchen sich noch im Umgang mit dieser ungünstigen Situation. Ohne Third Party Cookies ist klassisches Targeting nicht mehr umsetzbar. Ob sich hier spezielle ID-Lösungen, kontextuelles Targeting oder Geolocation durchsetzt, wird sich zeigen. Höhere Streuverluste, fehlende Attribution und Frequency Capping werden jedoch die Kosten nach oben treiben.
All das sorgt im B2B-Marketing für Kopfzerbrechen. Denn Demand Generation und Account Based Marketing (ABM) funktionieren nur mit präzisem Targeting. Auch aufgrund höherer Kosten tun hier Streuverluste richtig weh.
Back to the Roots!
Marketer sehnen sich zunehmend nach mehr Rechtssicherheit und Unabhängigkeit um. Deshalb nehmen sie das Zepter selbst in die Hand und investieren in neue Technologien und in eigene Kanäle. Ganz vorne steht der Wunsch, datengetrieben Nachfrage generieren zu können.
Data-Driven Mindset
Initiativen scheitern nicht selten am falschen Mindset. Prinzipiell mangelt es Beteiligten an einem grundsätzlichen Verständnis für datengetriebenes Handeln. Dieser Mangel ist nicht selten gepaart mit einer diffusen Angst vor intelligenten Technologien.
Wie ist es um Dein Data-Driven Mindset bestellt?
Hier die wichtigsten Prinzipien im Überblick:
Erweitere Deinen Horizont!
Sei offen für alles – auch für das Unerwartbare. Prinzipiell lässt sich alles modellieren und mathematisch abbilden. Arbeite interdisziplinär mit möglichst diversen Teams, um erworbenes Wissen zu teilen und neue Ideen zu entwickeln.
Übe Dich in Geduld!
Die Analyse von Systemen und unstrukturierten Daten kann sehr zeitraubend sein. Ohne sie ist die effektive Integration neuer Systeme kaum möglich. Nutze die Zeit und mache Dich mit diesen Tools vertraut.
Starte klein!
Datengetriebene Initiativen scheitern oft, weil sie zu komplex sind. Beginne deshalb stets mit einem überschaubaren Pilotprojekt, das sorgt für Motivation und Vertrauen.
Vermeide Tech Overkill!
Viele Marketer neigen dazu, mit Kanonen auf Spatzen zu schießen. Sicherlich muss Technologie skalierbar sein, aber man kann es auch übertreiben.
Behandle Kunden respektvoll!
Gehe vor allem mit persönlichen Daten mit sorgfältig und respektvoll um und nehme gesetzliche Bestimmungen wie die DSGVO ernst.
Welche Vorteile hat First-Party Data?
Große Unternehmen haben den Wert von First-Party Data längst erkannt und investieren Millionen in eine entsprechende Infrastruktur.
Daten in Eigenregie zu generieren, lohnt sich auch für Dich – und zwar aus gleich mehreren Gründen:
1. Rohdaten
Du erhältst unmittelbaren Zugriff auf Rohdaten, was zahlreiche weitere Vorteile mit sich bringt.
2. Unabhängigkeit
Du machst Dich ein Stück weit unabhängig von der Geschäftspolitik fremder Unternehmen.
3. Datenschutz
Die Nutzung von First-Party Data ist für Dich mit weitaus weniger Risiken in Hinblick auf die DSGVO verbunden.
4. Aktualität
First-Party Data gelangt ohne Umwege in Deine Hände. Das erweitert deren Einsatzspektrum enorm.
5. Wettbewerbsvorteil
First-Party Data ist ein Asset, dass Wettbewerber genauso wenig kopieren können wie Deine Kundenbeziehungen.
Welche Vorteile haben Rohdaten?
Der Zugriff auf Rohdaten bringt unzählige Freiheiten mit sich und werden deshalb ein immer elementarer Bestandteil für das Data-Driven Marketing.
1. Single User View
Rohdaten aus den Web Analytics, E-Commerce, CRM und Offline-Events lassen sich hervorragend zusammenführen. Das erlaubt einen 360-Grad-Blick auf einzelne Zielkunden.
2. Data Science
Individuelle Analysen und KI-Modellierungen sind nur mit validen und vollständigen Daten möglich. Deshalb lieben Data Scientists Rohdaten.
3. Längerfristige Analysen
In Google Analytics und selbst in Google Analytics 360 werden Daten lediglich von den letzten 90 Tage bereitgestellt. Vor allem im B2B-Umfeld sind Buyer Journeys jedoch oft länger. Rohdaten kannst Du speichern, solange Du möchtest. Bei persönlichen Daten gilt das, was im Rahmen der Datenschutzbestimmungen mit den betreffenden Personen vereinbart wurde.
Welchen Nutzen haben Absichtsdaten?
Im B2B-Umfeld helfen soziodemografische Daten eher wenig bei der Ansprache. Eine größere Rolle spielen sogenannte Absichtsdaten, auch Intent Data genannt. Sie signalisieren, dass eine Person ein latentes Interesse an der angebotenen Leistung hat. Das muss noch keine konkrete Kaufabsicht sein, es reicht das Interesse z. B. im Kontext von passendem Educational Content.
Die perfekte Infrastruktur
Wie gelangt man nun an Absichtsdaten, welche die beschriebenen Voraussetzungen erfüllen? Am zuverlässigsten erlangt man diese in einem Zweiergespann: Mit einem Corporate Blog kombiniert mit einer Customer Data Platform (CDP)! Für fast jedes Unternehmen ist das die perfekte Basis für eine datengetriebene Kundengewinnung.
Wichtiger Nebeneffekt: Mit Content und Wissen über die Intention von Zielkunden lässt sich die User Experience signifikant verbessern. Daraus resultiert wiederum noch mehr Content Engagement. Content und Daten ermöglichen also einen sich selbst verstärkenden Prozess.
Leider ist das Aufsetzen eines Blogs und eines zentralen Data Lakes mit viel Arbeit verbunden. Content-Produktion bindet relativ viele Ressourcen. Datengetriebene Leadgenerierung ist eher ein Marathon als ein Sprint, dennoch lohnt sich der Aufwand.
Mehr noch: Er ist überlebenswichtig.
Hier kommen fünf Schritte, um eine datengetriebene Leadgenerierung aufzubauen:
1. Schritt: Strategie dokumentieren
2. Schritt: Corporate Blog aufsetzen
3. Schritt: Web Analytics implementieren
4. Schritt: Cookie Consent aufsetzen
5. Schritt: Customer Data Platform (CDP) aufsetzen
Schritt 1: Strategie dokumentieren
Datengetriebene Leadgenerierung ist nicht trivial und funktioniert nur im Zusammenspiel mit allen betroffenen Abteilungen und Teams. Eine dokumentierte Daten- und Content Marketing-Strategie ist deshalb sehr ratsam.
Wichtige Fragestellungen:
- Wer sind die Buyer Personas?
- Welche Phasen hat die Buyer Journey?
- Welches sind die wichtigsten KPIs?
- Welche Ziele werden angestrebt?
- Welche Maßnahmen sind geeignet?
- Wann und wie sollen die Maßnahmen umgesetzt werden?
Im Folgenden beschreibe ich eine Planung, welche den Einsatz eines Corporate Blogs sowie einer zentralen Customer Data Platform (CDP) vorsieht. Wer Anbieter erklärungsbedürftiger Leistungen ist und datengetrieben Neukunden gewinnen möchte, kommt an so einem Modell kaum vorbei.
Schritt 2: Corporate Blog aufsetzen
Der Einkaufsprozess in Unternehmen ist heute weniger von Messen und Hochglanz-Prospekten geprägt als von Web-Recherchen und YouTube. Vor einem Kauf konsumieren laut einer Studie von FocusVision Einkäufer rund 13 Artikel, Whitepaper, Videos oder sonstige Content-Formate. Cleveres B2B-Marketing versucht deshalb schon hier ins Spiel zu kommen und einen Dialog mit dem potenziellen Kunden zu initiieren.
Content ermöglicht jedoch viel mehr als organischen Traffic und Engagement. Trackst Du die Interaktion mit einem Fachartikel, kannst Du einiges über die Intention des Users ableiten. Vor allem, wenn Du das Verhalten der User über die gesamte Buyer Journey betrachtest.
Ergo: Je früher Du mit professionellem Content Marketing loslegst und einen Blog aufsetzt, desto besser. Es ist überhaupt nicht schlimm, wenn dieser zunächst nur wenige Artikel umfasst. Hauptsache Du gehst den ersten Schritt. Rekrutiere Kollegen, Aushilfen oder externe Kräfte, um den Blog Stück für Stück mit Leben zu füllen.
Eine detaillierte Content-Planung hilft Dir dabei, keine Ressourcen sinnlos zu vergeuden. Setze auf Content-Mapping, um die wichtigen Fragestellungen und Pain Points entlang der Customer Journey zu berücksichtigen. Unterschätze dabei nicht die Bedeutung von Educational Content für den ToFu (“Top of the Funnel”).
Schritt 3: Web Analytics implementieren
Wesentlich für den Erfolg im Data-Driven Marketing ist die Fähigkeit, die Interaktionen von Usern messen zu können. Setze deshalb Tools ein, welche deren Verhalten auf Webseiten und in E-Mails in Echtzeit trackt.
Sehr zu empfehlen sind Analytic Tools, welche Dir Zugriff auf die Rohdaten gewähren. Das ist aktuell leider nicht der Standard. Google Analytics zum Beispiel gewährt nur Zugriff auf aggregierte Daten (kostspielige Ausnahme: Google Analytics 360). Günstige Alternativen sind Open Source Lösungen wie Matomo oder auch Yandex Metrica.
Im Zweifel bleibt der direkte Zugriff auf die Logdateien des Webservers – Echtzeitanalysen sind auf dieser Basis jedoch schwierig.
Im E-Mail Marketing ist der Zugriff auf die Daten oft nicht viel leichter. Analytic Tools erlauben jedoch oft die Generierung spezieller Snippets und Zählpixel, die man im Quellcode von E-Mail-Templates integrieren kann. Viele CDP-Lösungen (siehe Schritt 5) und Marketing-Automation-Plattformen umfassen bereits ausreichende Analytic Features.
Schritt 4: Cookie Consent aufsetzen
Analytics ohne Cookies macht es schwierig, Sessions und Wiederkehrer zu identifizieren. Deshalb benötigst Du von jedem User ein sogenanntes Cookie Consent, also eine explizite Zustimmung. Zum Glück gibt es professionelle Consent Management Plattformen (CMPs), die automatisiert so eine Zustimmung einholen und im Anschluss ein Cookie setzen.
Das Problem: Cookies haben ein festgelegtes Ablaufdatum. In der Regel werden sie vom User jedoch schon lange vorher wieder gelöscht. Das Cookie Consent verliert dann an Gültigkeit und Wiederkehrer werden nicht mehr als solche identifiziert. Darüber hinaus haben viele User partout keine Lust auf Cookies und verweigern ihre Zustimmung zur Datennutzung.
Schritt 5: Customer Data Platform (CDP) aufsetzen
Data-Driven Marketing lebt von den aktuellen Daten Deiner Zielkunden. Deshalb ist es unumgänglich, diese Daten an zentraler Stelle zusammenzuführen – und zwar in Echtzeit.
Ein klassisches CRM-System leistet so etwas nicht. Hier besteht der Datensatz eines Kontakts wenigstens aus dem Namen oder einer E-Mail-Adresse. Zum Glück gibt es so sogenannten Customer Data Platforms, die auch Daten zu anonymen Zielkunden bereithalten. Das ermöglicht Dir sowohl eine 360-Grad-Sicht auf Individuen als auch Vorhersagen über deren zukünftiges Verhalten zu treffen.
Eine professionelle CDP ist darüber hinaus in der Lage, Realtime-Prozesse anzustoßen, beispielsweise den Versand einer E-Mail, wenn ein Zielkunde mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit sich gerade auf der Website aufhält.
Zu den wichtigsten Anforderungen an eine CDP gehört die Möglichkeit, andere Produkte anbinden zu können. Insbesondere sind Schnittstellen an das bestehende CRM bzw. ERP unverzichtbar. Schon allein um stets den aktuellen Status eines Leads bzw. Kunden zu kennen.
Je nach Anforderung sollte eine CDP weitere Kanäle (Omnichannel) einbeziehen können.
Die Schnittstellen einer CDP integrieren bei Bedarf:
- CRM / ERP
- ABM (Account Based Marketing)
- E-Mail Marketing
- Push Notification / WPN
- SMS
- Event Management
- Direct Mail
- Display / Ads
Bekannte Anbieter von CDPs sind u. a. Signal und Exponea.
Fertig?
So! Das Grundgerüst Deiner Datenmaschine steht. Aber Ausruhen ist nicht! Jetzt geht es darum, die Maschine zu ölen und deren Drehzahl zu erhöhen.
- Prüfe alle Prozesse! Sind die generierten Daten plausibel? Funktioniert der Zugriff auf die Rohdaten?
- Erstelle ein individuelles Dashboard für alle Stakeholder der Organisation. Es muss das Ziel sein, dass Entscheidungen in Zukunft weniger nach Bauchgefühl, sondern faktenbasiert getroffen werden.
- Sorge dafür, dass Dein Corporate Blog weiter anwächst und organischen Traffic anzieht. Ohne professionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) wirst Du nicht auskommen.
- Setze Social Media und Advertising ein, um Zielkunden zu Beginn ihrer Kundenreise auf Deine Website zu locken. Nutze die gewonnenen Erkenntnisse, um Deine Ansprache besser auszurichten.
- Setze Lead-Magnete ein. Natürlich, um mit diesen wertvolle Leads zu gewinnen, aber auch um noch mehr Absichtsdaten zu generieren. Ein schöner Nebeneffekt: Das Absenden eines Webformulars kannst Du problemlos mit einem zusätzlichen Cookie verknüpfen, sofern Du auf entsprechende Datenschutzbestimmungen hinweist.
- Nutze das generierte Wissen zur Leadqualifizierung und Kundenbindung. Eine CDP befähigt Dich, zielgenauer auf die Wünsche potenzieller Kunden einzugehen als Deine Wettbewerber.
Datenvisualisierung
Oft unterschätzt wird die Bedeutung angemessener Datenvisualisierung. Fakt ist: Es ist nicht wirklich trivial, eine wirklich zielgerichtete Visualisierung zu erstellen. Das liegt vor allem an den unterschiedlichen Zielgruppen, aber auch an fehlendem Hintergrundwissen zu den beschriebenen Daten.
Data-driven Marketing funktioniert nur, wenn Menschen sekundenschnell Entscheidungen auf Basis gewonnener Daten treffen können. Visualisierungen dienen dabei als Scharnier zwischen der Maschine und dem menschlichen Verstand. Deshalb kommen in Ergänzung zum CDP oft spezielle Visualisierungstools zum Einsatz.
Geeignete Tools zur Echtzeit-Visualisierung von Daten sind z. B. tableau, SAP Lumira oder Microsoft Power BI.
Data Science
Nach ein paar Wochen oder Monaten hast Du so viel Wissen über potenzielle Kunden, sodass sich ganz neue Türen öffnen: Mit Hilfe von Data Science lassen sich nun komplexe Analysen durchführen, die neue Erkenntnisse ans Tageslicht bringen. Möglicherweise entdeckst Du sogar einen völlig neuen Markt.
Die Daten können auch zum Trainieren von KI-Modellen genutzt werden. Deren Einsatzspektrum ist riesig. Auf Basis von Machine Learning lässt sich zum Beispiel die Kaufwahrscheinlichkeit oder der Kundenlebenswert eines konkreten Zielkunden ermitteln. Andere Modelle berechnen den optimalen Verkaufspreis. KI-Modelle sind toll, um in Echtzeit passgenaue Botschaften an den Zielkunden senden zu können.
Geeignete Tools sind z. B. SAS, Apache Spark und Jupyter.
Fazit
Leider funktioniert datengetriebene Leadgenerierung nicht von jetzt auf gleich. Viele B2B Marketer setzen deshalb nach wie vor auf Quick Wins, wie z. B. Kaltakquise. Dabei steigt die Gefahr, den Anschluss an Wettbewerber vollends zu verlieren, die bereits im großen Stil in First-Party Data und Data Science investieren.
Tatsache ist aber auch: Professionelle Leadgenerierung erfordert ein immer höheres Maß an Wissen über den Zielkunden. Mein dringender Rat an B2B Marketer lautet deshalb: Vergeude keine Zeit mehr und stelle die Weichen für Data-driven Marketing. Nicht zuletzt, um in Zukunft genug wertvolle Leads generieren zu können.
Weitere Informationen in Form von Artikeln, Webinaren und Podcasts zum Thema findest Du in unserer Themenwelt:
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von YouTube. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr Informationen
5 Stimmen, Bewertung: 4,20 von 5)
