Was ist datengetriebene Kundengewinnung?
Datengetriebene Kundengewinnung ist eine Marketingstrategie, bei der Daten und Analysemethoden genutzt werden, um das Verständnis für potenzielle Kunden zu verbessern und ihnen so personalisierte Angebote zu unterbreiten.
Es geht also konkret darum, dass Du als Digital Marketer:in Deine Kampagnen und Aktivitäten exakt auf Deine Zielgruppe zuschneiden kannst und so bessere Ergebnisse fährst. Der Streuverlust ist bei guten datengetriebenen Kampagnen nämlich deutlich niedriger und der ROI bis zu 8x mal höher! (Quelle: Adverity)
Aber wie sieht datengetriebene Kundengewinnung genau aus? Marketer:innen verwenden dazu Daten aus unterschiedlichen Quellen, es können zum Beispiel selbst erhobene Daten (First Party Data) oder auch von Drittanbietern (Third Party Data) sein. Hier einige Beispiele: Kundenfeedback, Website-Traffic-Daten oder auch Verhaltensdaten, Social Media und Käufe.
Warum sollte man datengetriebene Kundengewinnung einsetzen?
2 von 3 Marketer:innen sagen, dass datenbasierte Entscheidungen ihr Bauchgefühl schlagen. (Quelle: Google/Econsultancy).
Der Albtraum aller Marketer:innen sind zwei Dinge: hoher Streuverlust und eine schlechte Conversion-Rate. Grundsätzlich ist das Ziel von data-driven Marketing, bessere Entscheidungen zu treffen und die Marketingbudgets optimal einzusetzen, indem eine exakte Zielgruppenansprache erfolgt.
Die Analyse der Daten lässt Marketer:innen bessere Einsichten gewinnen, um ihre Zielgruppe zu verstehen und zu entscheiden, welche Marketingstrategien am besten funktionieren. Dadurch kannst Du Dich auf die Kanäle konzentrieren, die die besten Ergebnisse erzielen, was letztendlich zu einer höheren Conversion Rate und einem besseren ROI führt.
Die sechs wichtigsten Vorteile von datengetriebener Kundengewinnung (Quelle: Laura Rieger)
Hier die wichtigsten Vorteile von data-driven Marketing zusammengefasst:
- Datengrundlage, um bessere Entscheidungen zu treffen: Durch die Verwendung von einer Vielzahl an Daten können Marketer:innen bessere Einsichten gewinnen und dadurch valide Entscheidungen treffen, anstatt sich auf Vermutungen oder “wir haben das schon immer so gemacht” zu verlassen.
- Personalisiertes Marketing aka Bye bye, Gießkanne: Indem Du Daten über Deine Zielgruppe sammelst, kannst Du personalisierte Angebote erstellen, die direkt auf ihre Bedürfnisse und Vorlieben abgestimmt sind. So präsentierst Du Dich und Dein Angebot optimal und relevant für Deine Zielgruppe.
- Höhere Conversion Rate: Datengetriebene Ansätze können dazu beitragen, die Conversion Rate zu erhöhen. Das liegt an der hohen Personalisierung und dem Zusammenspiel von relevantem Messaging und passendem Kanal. Potenzielle Kunden werden zur richtigen Zeit, am richtigen Ort mit der richtigen Botschaft angesprochen. So können Kampagnen die besten Ergebnisse erzielen.
- Besserer ROI: Da das Budget auf die effektivsten Kanäle und Aktivitäten konzentriert wird, kann ein besserer ROI erzielt werden.
- Bessere Kundenbindung: Eine personalisierte Ansprache wirkt lange und sollte auch bei Bestandskunden weitergeführt werden. Datengetriebene Ansätze sollten durchweg im Funnel zu tragen kommen, um auch eine hohe Customer Retention zu sichern. Durch die Schaffung personalisierter Angebote kannst Du eine starke Beziehung zu Deinen Kunden aufbauen und ihre Loyalität stärken.
- Mehr Daten für zukünftige Entscheidungen: Indem Du langfristig Daten sammelst und auswertest, kannst Du mehr über Deine Zielgruppe erfahren und diese Informationen einsetzen, um auch schon frühzeitig mögliche Trends oder eine Veränderung im Verhalten zu entdecken und Deine Maßnahmen darauf anzupassen.
Datenquellen und Methoden für datengetriebene Kundengewinnung:
“Data-driven” Marketing ist nichts ohne Strategie und Methodik. Bei jeder datengetriebenen Strategie braucht es ein klares Ziel. Die Tools und die Datenquellen werden dann dafür angepasst. Deine Analyse ist also nur so gut, wie die Strategie dahinter.
Die Erfolgsfaktoren für datengetriebene Kundengewinnung:
VALIDE Datenbasis + EXAKTE Analyse + KORREKTE Interpretation + TESTEN
Die Erfolgsfaktoren für datengetriebene Kundengewinnung (Quelle: Laura Rieger)
Es gibt eine Vielzahl an Daten und Methoden, die Marketer:innen nutzen können, um “data-driven” zu handeln. Die wichtigsten sind diese:
- Demografische Daten: Verwende demografische Daten, um mehr über Deine Zielgruppe zu erfahren, einschließlich Alter, Geschlecht, Bildung und Einkommen. Besonders spannend sind im B2B firmografische Daten und auch Kontextdaten wie technografische Daten (eingesetzte Technologien), Daten zum Umsatzwachstum oder Mitarbeitereinstellungen sowie Absichtsdaten (Verhalten mit Kaufabsicht).
- Social Media: Verwende Social Media, um Daten über Deine Follower:innen und deren Interessen und Verhaltensmuster zu sammeln. Bekannte Anbieter: Hootsuite, Buffer, Later
- Kundenfeedback: Fordere Feedback von Deinen Kunden an, um mehr über ihre Bedürfnisse und Wünsche zu erfahren. Bekannte Anbieter (von Bewertungsplattformen): Google my Business, Trustpilot, Trusted Shops; im B2B: G2, Capterra
- E-Mail-Marketing: Verwende E-Mail-Marketing-Tools, um Daten über Deine E-Mail-Abonnenten und Abonnentinnen zu sammeln, so lernst Du mehr über ihre Interessen. Bekannte Anbieter: Mailchimp, Cleverreach, Sendinblue
- Online-Formulare: Verwende Online-Formulare, um Daten über Deine potenziellen Kunden zu sammeln, einschließlich ihrer Kontaktinformationen und Interessen.
- Kaufhistorie: Verfolge die Kaufhistorie Deiner Kunden, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, welche Produkte oder Dienstleistungen sie bevorzugen und wie die Kaufzyklen sind.
- Website-Verkehr: Analysiere den Verkehr auf Deiner Website, einschließlich Besucherzahlen, Verweildauer und Absprungraten, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie Deine Zielgruppe Deine Inhalte nutzt. Bekannte Anbieter: Google Analytics, Matomo, Hotjar
- Customer Relationship Management (CRM)-System: Nutze Dein CRM-System, um alle Daten über Kunden und Interessenten und Interessentinnen zu sammeln und zu analysieren. Bekannte Anbieter: SalesForce, HubSpot, Salesloft
- Datenschutz: Stelle sicher, dass Du alle erforderlichen Genehmigungen und Zustimmungen für die Verwendung von Daten hast und Deine Datensammlung und -nutzung den Datenschutzgesetzen entspricht. Das beginnt zum Beispiel bereits mit dem Einsatz eines Cookie-Banners.
Ansonsten im B2B besonders wichtig: keine B2C also privaten Daten wie E-Mail-Adresse oder persönliche Handynummer zu nutzen. - Analytische Expertise: Falls nicht intern vorhanden, suche Dir auch gerne einen Experten oder eine Expertin, der oder die Dich dabei unterstützt, nicht nur die richtigen Daten zu sammeln, sondern die Datenmenge auch korrekt zu interpretieren und dann die Erkenntnisse daraus direkt umzusetzen. Bekannte Anbieter: Hockeystack als Attributionssoftware
Besonders wertvoll sind auch diese Tools & Techniken, aber erfordern meist auch mehr Budget und/oder Expertise:
- Marketing-Automatisierungs-Tools: Verwende ein Marketing Automation Tool, um Dir Zeit & Arbeit zu sparen bei der Datensammlung, -analyse und -nutzung, um personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen. Damit kannst Du hoch personalisierte Angebote erstellen und versenden, basierend auf den Daten, die Du über Deine Zielgruppe sammelst. Ein Beispiel dafür sind E-Mail-Sequenzen nach dem Download eines Whitepapers. Bekannte Anbieter: HubSpot, Marketo
- Personalisierungs-Technologien oder A/B Testing Tools: Verwende Personalisierungs-Technologien, um Deine Marketingkampagnen an Deine Zielgruppe anzupassen. Das können personalisierbare Display Ads oder auch eine personalisierbare Website sein. Mit A/B Testing analysierst Du das Verhalten Deiner Zielgruppe auf Deiner Website und kannst Optimierungspotenziale erkennen. Mit A/B Tests kannst Du die Effizienz und so die Conversions Deiner Seite erhöhen. Bekannte Anbieter: HubSpot (integriertes A/B Testing für Websites), Mutiny, Trbo, Optimizely
- Für B2B: Datenbanken oder -provider: Diese Plattformen ermöglichen es Dir, Daten aus verschiedenen Quellen zu betrachten und für Deine Zielgruppenansprache einzusetzen. Eine B2B Datenbank wie beispielsweise Cognism unterstützt Dich, indem Du Zugang zu einer enormen Menge an Daten über Unternehmen und Entscheidungsträgern, einschließlich Kontaktinformationen, Finanzierungsinformationen und eingesetzte Technologien erhältst. Außerdem stellst Du mit der Nutzung einer Datenbank sicher, dass alle Daten aktuell und von hoher Qualität sind. Veraltete Daten kosten Dich nämlich Dein wertvolles Budget, weil eventuelle falsche Personen adressiert werden, die zum Beispiel umgezogen sind (B2C) oder die Branche gewechselt haben (v.a. im B2B relevant). Hier erfährst Du mehr darüber wie eine Datenbank Dich dabei unterstützen kann, bessere Leads im Marketing zu generieren.
- Predictive Analytics und Künstliche Intelligenz/Machine Learning: Predictive Analytics-Tools können Dir helfen, zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen, basierend auf den Daten, die Du über sie sammelst. KI- und Machine-Learning-Technologien sind wertvoll, um Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen und passende Schlüsse zu ziehen. Bekannter Anbieter: Tableau
Du merkst, es gibt einige Must-Haves und einige Nice-to-have Tools. Das Wichtigste aber sind Deine Daten und wie Du sie dann einsetzt!
Mit datengetriebener Kundengewinnung loslegen – Schritt für Schritt:
74% der Kunden sind frustriert, weil sie für sie nicht relevante Werbung erhalten. (Quelle: Infosys)
Bei datengetriebener Kundengewinnung stehen Marketern und Marketerinnen gefühlt 100 Wege offen, aber das Wichtigste ist, überhaupt damit zu beginnen. Dafür hast Du hier einen praktischen Leitfaden für Deine ersten Schritte als data-driven Marketer:in:
Schritt 1: Zielgruppe definieren
Definiere Deine Zielgruppe und erstelle ein Zielkundenprofil, indem Du demografische Daten, Verhaltensmuster und Interessen sammelst.
Schritt 2: Daten sammeln
Sammle Daten aus verschiedenen Quellen, wie z.B. CRM, Social-Media, Website, E-Mail-Marketing, vergangenen Kampagnen und Kundenfeedback. Beziehe auch gerne aktuelle Trendreports ein.
Schritt 3: Daten aufbereiten und analysieren
Bereite die Daten in einem passenden Format auf und nutze, falls möglich Tools wie Salesforce, um die gesammelten Daten zu analysieren und wichtige Muster und Trends zu erkennen.
Schritt 4: Personalisierte Kampagnen/Angebote erstellen
Stelle sicher, dass Deine Kampagnen/Angebote auf die Bedürfnisse und Interessen Deiner Zielgruppe zugeschnitten sind, indem Du die gewonnenen Insights nutzt. Arbeite an einem relevanten Messaging. Pass hier am besten auf, dass Dein Messaging oder Angebot auch sehr spezifisch zugeschnitten sind, sonst machst Du Dir die Arbeit Deiner granularen Recherche kaputt.
Schritt 5: Marketing-Kampagnen durchführen
Nach der ganzen Vorbereitung kannst Du nun Deine datengetriebene personalisierte Marketing-Kampagne durchzuführen, die auf die Bedürfnisse und Interessen Deiner Zielgruppe abgestimmt ist.
Schritt 6: Überwachen und Optimieren
Überwache die Ergebnisse Deiner Marketing-Kampagnen und optimiere sie, indem Du die Daten nutzt, die Du über Deine Zielgruppe sammelst.
Mit diesen Schritten kannst Du also direkt mit Deiner ersten datenbasierten Kampagne loslegen. Dir fehlt Inspiration? Dann folgen hier drei Beispiele.
Drei Beispiele für datenbasierte Marketingkampagnen:
1. Personalisierte E-Mail-Marketingkampagne: Du kannst Daten wie Kaufhistorie, Suchverhalten und Interessen verwenden, um personalisierte E-Mail-Marketingkampagnen zu erstellen. Dies kann zu höheren Öffnungs- und Klickraten führen und zu besseren Verkaufszahlen beitragen. Noch konkreter: Erinnerungsmails für Warenkorbabbrüche, Emails nach Webinaren, …
2. Personalisierte Social-Media-Anzeigen: Du kannst Daten wie Alter, Geschlecht, Standort, Interessen und Verhaltensmuster verwenden, um gezielte Social-Media-Anzeigen zu erstellen. Dies kann dazu beitragen, dass Deine Anzeigen nur von Personen gesehen werden, die am ehesten an Deinen Produkten oder Dienstleistungen interessiert sind.
Je granularer die Zielgruppe, desto spitzer sollte auch Dein Messaging sein. Je relevanter und passender, desto besser für die Conversion. Passende Beispiele sind: eine Geo-Targeting Kampagne, die beispielsweise den Standort der Zielgruppe mit einbezieht. Ein bekanntes Beispiel ist die Deutsche Bahn Kampagne “Spar Dir den Flug”.
Weitere Ideen: eine TikTok Ad mit bekannten Influencern, oder eine Anzeige für Mitglieder von bestimmten Gruppen in Facebook oder LinkedIn, mit einem speziellen Thema für ein Webinar…
Die Kampagne “Spar Dir den Flug” der Deutschen Bahn wurde von Ogilvy konzeptioniert. Es wurden Daten von Facebook (Interessen der Zielgruppe, hier relevante Reiseziele) und Bilder von Getty Images genutzt. Ein Algorithmus fand dann ähnliche Bilder zu den weltweiten Reisezielen mit ähnlichen Bildern in Deutschland.
Geotargeting ermöglichte es, dass die Anzeigen (Display und Social Media Ads) für jede Person den nächstgelegenen Flughafen und Preis ausspielten, alles in Echtzeit und mit realem Preis. (Quelle: Ogilvy)
3. Personalisierte Landing Pages: Du kannst Daten wie Jobtitel, Alter und Standort verwenden, um personalisierte Landing Pages zu erstellen. Dies kann dazu beitragen, dass Besucher:innen eine bessere User Experience haben, weil sie sich besser angesprochen und abgeholt fühlen. So sind sie eher dazu bereit, eine Handlung auszuführen, wie z.B. eine Bestellung aufzugeben oder eine E-Mail-Adresse zu hinterlassen.
Besonders spannend: Datenzwillinge = Lookalike Audiences
Deine datenbasierte Kampagne läuft super! Aber Du willst noch mehr neue Kunden gewinnen, abseits Deiner bisherigen Reichweite? Dann sind Lookalike Audiences ein wertvolles Instrument.
Lookalike Audiences sind sozusagen die statistischen Zwillinge zu Deiner Zielgruppe. Sie ermöglichen Marketer:innen, neue Kunden zu gewinnen, die ähnliche Interessen und Verhaltensmuster wie bestehende Kunden aufweisen. Das geschieht, indem die Daten von bestehenden Kunden genutzt werden, um ein Publikum zu erstellen, das “ähnlich” aussieht.
Lookalike Audiences sind spannend für datengetriebene Kundengewinnung, da sie es Marketer:innen ermöglichen, neue Kunden zu erreichen, die eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, an ihren Produkten oder Dienstleistungen interessiert zu sein.
Anstatt wieder nach dem Gießkannenprinzip blind zu versuchen, eine große Gruppe von Menschen zu erreichen, kannst Du Deine Aktivitäten auf ein Publikum richten, das bereits ähnliche Interessen und Verhaltensmuster wie Deine bestehenden Kunden aufweist.
Zusätzlich kannst Du Lookalike Audiences in Kombination mit anderen Daten, wie Alter, Standort und Interessen, verwenden, um besser Deine potenzielle Zielgruppe zu erreichen. So kannst Du sicherstellen, dass die Zielgruppe auch wirklich an Deinen Produkten oder Dienstleistungen interessiert sein könnte.
Erfolgsmessung einer datenbasierten Kampagne
Es gibt mehrere Möglichkeiten, um den Erfolg einer datenbasierten Marketingkampagne zu messen. Hier sind einige der wichtigsten KPIs (Key Performance Indicators):
- Conversions:
Conversions können je nach Branche & Geschäft anders aussehen, das kann beispielsweise ein Kauf oder die Eingabe der E-Mail-Adresse für einen Newsletter sein. Überwache und tracke genau, wie viele Conversions auf Deine Kampagne laufen. Hier kann auch Attributionssoftware und natürlich Dein CRM helfen. - ROI (Return on Investment):
Berechne den ROI Deiner Kampagne, indem Du die Gesamtkosten der Kampagne gegen die erzielten Gewinne stellst. Stelle auch gerne einen Vergleich mit vorherigen Kampagnen her, um einen guten Anhaltspunkt für die Effizienz zu erhalten. - Klickrate:
Überwache die Klickrate Deiner Anzeigen oder E-Mail-Marketing-Kampagnen, um zu sehen, wie gut Deine Zielgruppe auf die Botschaft reagiert. - Absprungrate:
Überwache die Absprungrate auf Deiner Website, um zu sehen, wie Deine Zielgruppe auf der Seite interagiert. - Lifetime Value (LTV):
Dies ist eher langfristig und in Abstimmung mit Sales und Customer Success: berechne den LTV der Kunden aus Deiner Kampagne, um zu sehen, wie viel jeder Kunde im Laufe seiner Beziehung zu Deinem Unternehmen wert ist. Je höher der LTV, desto wertvoller war Deine Kampagne, denn bestehende Kunden zu halten ist günstiger, als erneut neue zu generieren über eben wieder neue Kampagnen. - Engagement:
Prüfe das Engagement Deiner Zielgruppe auf Social Media und auf Deiner Website. Das können Likes, Shares oder auch Kommentare sowie Direktnachrichten sein. Vieles davon kann auch “unter dem Radar” laufen, in Communities wie Slack, Discord oder auch Reddit. Halte also Augen und Ohren offen! Das Engagement ist ein optimales Barometer, um festzustellen, wie gut Dein Messaging und Content am Ende wirklich war. - Demografische Daten:
Prüfe auch während der Kampagne immer wieder die Daten zur Ausspielung, also Deiner real erreichten Zielgruppe. So stellst Du sicher, dass Deine gewünschte Zielgruppe auch tatsächlich erreicht wird. Sollte eine falsche Branche beispielsweise adressiert werden, die Du vorher gar nicht bewusst ausgeschlossen hattest, kannst Du das nun anpassen. Auch nach der Kampagne lohnt sich ein Blick in die demografischen Daten, so kannst Du feststellen, welche Segmente besonders gut auf Deine Kampagne reagiert haben. - Verhaltensmuster:
Überwache während der Kampagne auch das Verhalten der Zielgruppe, das bedeutet, welche Kanäle beeinflussen den Kauf (wie lange dauert es, wo ist am meisten Engagement). Dazu prüfst Du das Verhalten am besten in allen verwendeten Plattformen und an den Übergängen, also zum Beispiel bei Ads in Facebook einmal die Performance in der Business Suite und dann auch das Verhalten auf der Website.
Im B2B stellt sich die Frage, ob mit den Kampagnen die richtige Zielgruppe reingeholt werden kann und ob es hochwertige Leads oder eher kalte Leads sind, die gar kein echtes Interesse haben und nie weiter im Sales-Funnel kommen.
Zentral für die Messung ist, dass mehrere Indikatoren betrachtet werden. Nur so kannst Du ein umfassendes, relevantes und vor allem valides Bild erhalten.
Datengetriebenes Marketing: wann sollte ich den Daten vertrauen und wann meinem Instinkt? (Quelle: imgflip.com)
Daten = einzig wahre Quelle? Die Rolle des statistischen Zufalls
Ab und an kann es vorkommen, dass Daten komplett andere Ergebnisse aufzeigen, als uns unser Instinkt sagt. Wem sollen digitale Marketer:innen also vertrauen: Bauch und Erfahrung oder Kopf und Daten?
Dazu ein kleiner Exkurs:
Datengetriebene Kundengewinnung basiert auf den Prinzipien der Datenanalyse und der statistischen Modellierung, und wie bei jeder statistischen Methode ist es wichtig, die Ergebnisse mit einer gewissen Vorsicht zu interpretieren. Deswegen kann es manchmal passieren, dass unser Instinkt und die Daten auseinanderliegen.
Das kann entweder Gründe in uns haben (weil wir etwas anderes erwartet haben) oder tatsächlich an den Daten liegen. Es ist möglich, dass bestimmte Zusammenhänge, die in den Daten gesehen werden, rein zufälliger Natur sind und keine tatsächlichen Ursachen-Wirkungs-Beziehungen widerspiegeln.
Dazu ein konkretes Beispiel:
Du planst eine Kampagne für einen Spa-Hersteller mit einer Gutscheinaktion. Du startest die Kampagne über Weihnachten. Die Ergebnisse boomen. Natürlich kann das an einer grandiosen Kampagne liegen – aber eben auch an der erhöhten Nachfrage, der saisonalen Schwankung über die Weihnachtszeit.
Es müssen also die umliegenden Faktoren der Kampagne betrachtet werden. Eine isolierte Analyse verhindert eine korrekte Interpretation der Daten. Darüber hinaus kann die Qualität der Daten, die Du verwendest, Einfluss auf die Genauigkeit Deiner Ergebnisse haben.
Besonders wichtig ist es also, den statistischen Kontext zu berücksichtigen und eine gründliche Überprüfung der Daten durchzuführen, bevor Du Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse triffst. Es kann auch hilfreich sein, mehrere Datenquellen zu konsolidieren und statistische Methoden wie Validierungsprozesse zu verwenden, um die Genauigkeit Deiner Ergebnisse zu verbessern.
“Traue keiner Statistik…” – Validierung als Nordstern
Das Überprüfen von Ergebnissen, um sicherzustellen, dass sie nicht nur aufgrund statistischer Zufälle entstehen, nennt sich “Validierung”. Die Validierung beinhaltet die Überprüfung der Datenqualität, die Verwendung statistischer Methoden, um die Stabilität und Genauigkeit der Ergebnisse zu überprüfen.
Dazu gehört auch die Überprüfung der Interpretation der Ergebnisse, um sicherzustellen, dass sie einen tatsächlichen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang widerspiegeln.
Die Validierung ist ein wichtiger Schritt bei der Datenanalyse und der datengetriebenen Kundengewinnung, da es dazu beiträgt, dass die Ergebnisse sicher und zuverlässig sind. Es kann auch dazu beitragen, dass man falsche Interpretationen vermeidet, die durch statistische Zufälle verursacht werden können.
Nicht umsonst gibt es den bekannten Spruch: “Traue keiner Statistik, die Du nicht selbst gefälscht hast”. Validierung ist also ein wichtiger Bestandteil bei der datengetriebenen Kundengewinnung, da es dazu beiträgt, dass die Ergebnisse sicher und zuverlässig sind und falsche Schlussfolgerungen vermieden werden.
Es hilft auch dabei, im Team eine starke Datenanalyse- und Entscheidungsfindungskultur aufzubauen, die auf Fakten und Daten basiert und sicherstellt, dass die richtigen Maßnahmen ergriffen werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Die häufigsten Fehler bei datengetriebenen Strategien zur Kundengewinnung
Es gibt einige Hürden bei dem Planen und Durchführen von datenbasierten Kampagnen. Damit Dir das nicht passiert, sind hier die häufigsten Fehler aufgelistet:
- Mangelnde Datensammlung: Ohne ausreichende Daten kannst Du keine personalisierte Marketingkampagnen erstellen und Deine Zielgruppe nicht effektiv erreichen.
- Fehlerhafte Datenanalyse: Wenn Du Deine Daten nicht richtig analysierst, könntest Du falsche Schlüsse ziehen und eine falsche Entscheidung treffen.
- Unzureichende Datensicherheit: Wenn die Daten nicht sicher aufbewahrt werden, kannst Du Datenschutzverletzungen riskieren und das Vertrauen von (potenziellen) Kunden verlieren.
- Überpersonalisierung: Zu viel Personalisierung kann als unangenehm empfunden werden und das Interesse Deiner Zielgruppe abschrecken.
- Silo-Denken: Wenn die Daten isoliert gesammelt und analysiert werden, kannst Du zwar personalisierte Kampagnen erstellen, aber ziehst nicht den vollen Nutzen aus Deinen Daten. Sorge für geeignete Workflows und hole auch das Sales-Team bereits bei der Planung an Board. Silos gelten einmal für Tools und für Teams! Beides blockiert den maximalen Erfolg Deiner datengetriebenen Kundengewinnung.
- Fehlende Überwachung und Optimierung: Einmal starten und dann vergessen? Ein absolutes No-Go. Deine Kampagnen müssen ständig überwacht und optimiert werden, um sicherzustellen, dass Du die bestmöglichen Ergebnisse hast und Deine Zielgruppe erreichst. Wenn Du zum Beispiel verschiedene Formate probierst und eines deutlich besser performt, kannst Du hier rechtzeitig das Budget umschichten und noch mehr von dem guten Format profitieren.
Wenn Du diese Fehler vermeidest, stellst Du sicher, dass Deine datengetriebene Kundengewinnung erfolgreich ist und Du Deine Zielgruppe effektiv erreichst.
Wie unterscheidet sich datengetriebene Kundengewinnung im B2B und im B2C Marketing?
Im B2B und B2C Marketing gibt es einige Unterschiede bei der datengetriebenen Kundengewinnung. Die wichtigsten Punkte, die man beachten sollte, sind:
1. Zielgruppe & Interessen: B2B-Marketing richtet sich an andere Unternehmen, während B2C-Marketing an Endkonsumenten gerichtet ist. Daher sind die Zielgruppen unterschiedlich und es ist wichtig, die richtigen Daten für die Zielgruppe zu sammeln und diese auch passend einzusetzen. Beispielsweise ist der Jobtitel für B2B Kampagnen sehr wichtig, während im B2C eher auf klassische demografische Merkmale wie Alter und Geschlecht sowie Interessen gesetzt wird.
2. Datenarten: B2B-Unternehmen haben in der Regel Zugang zu personen- und firmografischen Daten, wie beispielsweise Firmenname, Jobtitel, Branche, E-Mail-Adresse. B2C-Unternehmen hingegen sammeln personenbezogene Informationen wie Alter, Geschlecht, Wohnort, persönliche Interessen.
3. Kaufentscheidungsprozess: Der Kaufentscheidungsprozess im B2B-Marketing ist in der Regel komplexer und länger als im B2C-Marketing. Daher ist es wichtig, Daten zur Verfolgung des Fortschritts und zur Optimierung des Prozesses zu sammeln.
Um erfolgreich im B2B oder B2C Marketing datengetriebene Kundengewinnung einzusetzen, ist es wichtig, die relevanten Datenquellen zu identifizieren, die Daten richtig zu nutzen und die Datenschutzgesetze zu beachten.
Fazit
Hinter dem Buzzword “data-driven” versteckt sich also ein wahrer Goldschatz für digitale Marketer:innen. Datengetriebene Kundengewinnung ist ein essenzieller Teil des modernen Marketings und kann Dir aktiv helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und personalisierte Angebote zu erstellen, die hochrelevant für Deine Zielgruppe sind.
So erzielst Du langfristig bessere Ergebnisse und setzt Dein Budget optimal ein. Indem Du verschiedene Arten von Daten sammelst und analysierst und die richtigen Tools und Techniken nutzt, kannst Du Deine Marketing- und Verkaufsergebnisse verbessern und eine starke Beziehung zu Deinen Kunden aufbauen.
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
