Sieben Vorteile von Marketing Analytics

Mit der zunehmenden Digitalisierung wird Marketing immer mehr zur Wissenschaft. Datenaffine Marketer haben Zugang zu zahlreichen wertvollen Erkenntnissen über ihre Kunden, können ihre Performance genau überwachen und datengetrieben Verbesserungspotential erkennen. Marketingabteilungen, die sich nicht mit datengetriebenen Analysen befassen, laufen Gefahr von der Konkurrenz überholt zu werden sowie die Erwartungen der Verbraucher nicht zu erfüllen.

Bei Marketing Analytics geht es in erster Linie darum, Muster in Daten zu erkennen – von der Analyse einzelner Plattformen und Kampagnen bis hin zur Auswertung, wie mehrere Kampagnen miteinander interagieren. Erkenntnisse dieser Art geben Unternehmen ein tieferes Verständnis dafür, wie sich ihre Kunden verhalten und welche Trends sich entwickeln. So können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Marketingaktivitäten maximale Effizienz und Wirkung erzielen.

Das sind die sieben größten Vorteile von Marketing Analytics:

1. Ganzheitliche Sicht auf Marketingdaten

Ein zuverlässiges Marketing Analytics-Programm identifiziert sämtliche Tools und Plattformen, die in einem Unternehmen genutzt werden, um in nächsten Schritt Daten für Analysen zu zentralisieren. Die Daten bezahlter Marketing-Aktivitäten geben z.B.  darüber Aufschluss, wo das Budget am effektivsten eingesetzt ist.

Erzeugt zum Beispiel ein Bild auf Facebook eine höhere Klickrate als eine Anzeige auf Twitter, kann das Marketing-Team das erfolgreiche Bild von Facebook auf Twitter übernehmen und testen, ob es auch dort bessere Ergebnisse erzielt. Mit der Zeit können Marketer weitere Elemente zum Marketing-Mix hinzufügen und erhalten ein umfassendes Bild davon, was funktioniert und was nicht. Daten aus allen Marketingaktivitäten zu kombinieren und übergreifend zu analysieren, ermöglicht zudem komplexere Analysen mit Bezug auf den ROI.

2. Optimierung von Marketingkampagnen

Rohdaten allein sind unbrauchbar. Marketingabteilungen profitieren nur dann von ihren Daten, wenn sie diese effektiv einsetzen, um die aktuelle Performance zu bewerten und Optimierungspotenzial zu identifizieren. A/B-Tests sind ein wichtiger Bestandteil der Marketinganalyse und ermöglichen den sofortigen Vergleich unterschiedlicher Maßnahmen. Es werden hier zum Beispiel zwei unterschiedliche Anzeigen (sowohl in Bezug auf Design als auch in Bezug auf den verwendeten Text) zum selben Thema geschaltet, um zu sehen welche Inhalte besser bei der Zielgruppe ankommen.

Beim A/B-Test geht es darum, sich mit dem End-to-End-Prozess vertraut zu machen. Das bedeutet eine Hypothese aufzustellen, die Testparameter festzulegen (Kanäle, KPIs, Dauer), den Plan umzusetzen und diese Erkenntnisse in die nächste Marketingaktivität einfließen zu lassen, z. B. die CTA einer wenig erfolgreichen Anzeige zu optimieren bzw. in Zukunft nur noch mit dem CTA der erfolgreicheren Kampagne zu arbeiten.

3. Mehr Datenpunkte in der Awareness-Analyse

Die Brand Awareness zu messen ist schwierig. Groß angelegte Werbekampagnen können zwar den Wiedererkennungswert der Marke erhöhen, aber führen nicht unbedingt zu höheren Umsätzen. Mit Marketing Analytics können Unternehmen in die Analyse der Brand Awareness eintauchen.

Mit dem Vergleich wichtiger Kennzahlen von sozialen Kanälen (Follower, Engagement-Rate, etc.) mit dem Wettbewerber, können Unternehmen ihre Brand Awareness für den Anfang grob einschätzen. Anschließend können weitere Datenpunkte in die Awareness-Analyse einbezogen werden, wie die Implementierung von Social Listening-Tools zur Erfassung relevanter Online-Chats, Daten zum Suchvolumen und direkten Traffic, Umfragen mit den Zielkunden, Google Alerts und Daten aus Google Search Console.

4. Bessere Segmentierung von Bestandskunden

Profiling und Segmentierung ermöglichen es Unternehmen, ähnliche potenzielle Kunden nach den für sie wichtigsten Kriterien zu gruppieren. Auf diese Weise können sie gezielte Strategien entwickeln, die auf die Präferenzen jedes einzelnen Segments abgestimmt sind. Spricht man die Kunden so an, wie sie angesprochen werden wollen, steigert dies den Marketingerfolg und reduziert vergebliche Bemühungen.

So kann beispielsweise ein Outdoor-Sportartikelgeschäft Kunden geografisch ansprechen, indem Anzeigen für Surfbretter für Kunden an der Küste und Anzeigen für Skier für Kunden in bergigen Regionen geschaltet werden. Unternehmen können ihre Kampagnendaten weiterhin analysieren und die Kundenprofile entsprechend anpassen.

5. Relevante Informationen für jede Phase der Customer Journey

Die Customer Journey beinhaltet in der Regel mehrere Touchpoints über eine Vielzahl von Kanälen. Marketing Analytics liefert hier die Erkenntnis, dass die meisten Kunden soziale Medien für die Brand Awareness, Suchmaschinen für das Treffen von Kaufentscheidungen und die Webseite für Käufe nutzen. Mit diesem Wissen lassen sich für jede Phase der Customer Journey die richtigen Informationen zur Verfügung stellen. Z. B. weniger detaillierte, dafür aber mehr anpreisende Inhalte auf Social-Media-Seiten und Antworten auf die häufigsten Fragen zum Produkt auf der Webseite.

Als erste Maßnahme eignet sich Google Analytics. Marketing-Teams können hier Ziele festlegen, d. h. Schritte, die ein Kunde durchläuft, bevor er einen Kauf tätigt (Klicken auf die Werbeanzeige, Buchen einer Demo usw.) und anschließend die Quellen ermitteln, die Kunden dazu gebracht haben, dieses Ziel zu erreichen. Daten aus Google Analytics helfen die Customer Journey zu verbessern und Stolpersteine zu identifizieren. Klicken zum Beispiel viele Interessenten auf "Demo buchen", aber nur ein kleiner Prozentsatz füllt das entsprechende Formular aus, gilt es die Ursache dafür herauszufinden.

6. Mit Attribution Modelling die wichtigsten Touchpoints aufzeigen

Die Analyse der Customer Journey zeigt zwar die einzelnen Schritte der Kunden vor dem Kauf auf, jedoch ist nicht klar welcher dieser Schritte den höchsten ROI brachte. An dieser Stelle kommt das Attribution Modelling ins Spiel. Dieser weist mit einer bestimmten Punktzahl aus, welche Touchpoints in der Customer Journey ausschlaggebend waren. Marketer können dann ihr Budget für Aktivitäten ausgeben, die sich als erfolgreich erwiesen haben.

Mit den Erkenntnissen aus dem Attribution Modelling lassen sich Marketingstrategien anpassen, der ROI der Kampagnen verbessern sowie Kosten einsparen. Wichtig ist, dass das Attribution-Modell optimal zum Geschäftsmodell passt. Die meisten Modelle beginnen mit dem sogenannten „Last-Touch“, sprich mit dem letzten Touchpoint vor dem Kauf bzw. der Conversion. Es gibt jedoch noch viele andere Touchpoints, einschließlich Time Decay, First Touch, U-förmig und mehr.

7. Einblick in die Akquisitionskosten

Sobald alle verschiedenen Marketingstrategien festgelegt wurden mit dem Wissen welche Kanäle und Strategien am effektivsten sind, gilt es all diese Informationen zusammenzuführen und die Kosten für eine einzelne Kundenakquisition zu ermitteln. Das geht zum Glück recht einfach: das Budget, das für eine Kampagne ausgegeben wurde, wird durch die Anzahl der Kunden geteilt, die gewonnen wurden.

Ein Marketing Analytics-Programm verfolgt die Performance aller kanalübergreifenden Kampagnen. So lässt sich erkennen, welche Strategien, Produkte und Demografien die niedrigsten Kosten pro Akquisition (Cost per Acquisition (CPA)) haben. Um den Marketing-ROI zu erhöhen, lohnt es sich stärker in solche Tools zu investieren.