Ein Kunde, eine Datenwelt, ein Ziel!

Wie Sie mit einer Data Management-Plattform (DMP) unternehmensinterne Datensilos aufbrechen und Daten für eine individuelle und erfolgreiche Echtzeit- Kundenansprache nutzbar machen können

Stellen Sie sich vor, Sie haben den Job eines Lageristen bei einem großen Versandhaus angetreten. Die erste Lieferung kommt. Sie nehmen diese an und fahren sie in die linke hintere Ecke Ihres Lagers. Am nächsten Tag kommt die nächste und sie fahren diese Sachen in die rechte Ecke. Die nächste Lieferung packen Sie oben drauf und die übernächste davor, dann daneben, dann kommt die nächste und die nächste und die nächste. Es geht immer so weiter, bis Ihr Lager voll ist. Nun bekommen Sie eine Liste mit den ganzen Bestellungen. Nur leider wissen Sie nicht mehr, was sie wo hin verräumt haben und leider kommen Sie an Ihre Sachen auch nicht mehr heran.

Unvorstellbar? So geht es manchem Marketingverantwortlichen mit den Daten über aktuelle und potenzielle Kunden seines Unternehmens. Wie in einem Lager die Waren, werden in jedem Unternehmen Unmengen an Daten gesammelt: Bei jedem Kundenkontakt werden Informationen eingeholt, ob online oder persönlich, bei Webseiten-Besuchen und Online-Käufen, am Point of Sale, bei Außendienstkontakten, in Beratungsgesprächen oder bei Service-Anfragen. Hinzu kommt, dass Marketingverantwortliche häufig Daten von Zweit- oder Drittanbietern, zum Beispiel bei Geschäftspartnern oder bei professionellen Datenhändlern, hinzukaufen, wenn wichtige komplementäre Informationen zum Kunden fehlen.

Kehrtwende: Nur strukturierte Daten sind wertvoll

All diese Daten sind nun in verschiedenen Abteilungen im Unternehmen verstreut. Wie in einem riesigen unübersichtlichen Lagerhaus türmen sie sich in den virtuellen und physischen Ordnern und Ablagesystemen. Den Überblick über diese vielen Datensilos zu behalten, die Datenflut gar manuell zu strukturieren und zu verarbeiten, wird praktisch unmöglich. Wurde jahrelang gebetsmühlenartig zum Datensammeln aufgerufen – „Je mehr Daten ein Unternehmen hat, desto genauer kennt es seine Kunden“ – wird heutzutage zum Kehraus geblasen. Mittlerweile wissen Marketingverantwortliche: Es kommt nicht nur auf die Menge der Daten an, die sie sammeln, sondern vor allem darauf, wie sie mit den Informationen umgehen, wie sie sie speichern, strukturieren und analysieren. Data Management heißt das neue Zauberwort und Data Management Plattformen (DMP) bieten die Möglichkeit, Ordnung in die chaotische Lagerhaltung zu bekommen und die Daten in Echtzeit an den richtigen Abnehmer zu liefern.

Bei der Datenverwaltung steht der Kunde im Mittelpunkt

Die bislang gängige Art, Kunden-Informationen in einzelnen Datensilos abzulegen und zu verwalten, zum Beispiel getrennt nach digitalen und Offline-Daten, nach Akquise und Postsales, nach Offsite-, Onsite-, Offline- und CRM-Daten, etc. wird durch einen ganzheitlichen Ansatz abgelöst, in dessen Mittelpunkt der Kunde und die Kundeninteraktion steht. Die Daten werden dabei nicht mehr getrennt voneinander betrachtet, sondern in einer DMP zusammengeführt, basierend auf einer anonymen Nutzer-ID. Bei der DMP handelt es sich somit um eine Art „Super-Datenbank“, die unterschiedliche Datenquellen und Arten von Informationen – First-, Second- und Third-Party-Daten – zusammenführt und für Echtzeit-Kundeninteraktionen zur Verfügung stellt. Was aber versteht man unter First-, Second- und Third-Party-Daten?

Werden Sie zum Daten-Experten für diese drei Arten von Daten:

First-Party-Daten

Als First-Party-Daten bezeichnet man jene Daten, die Unternehmen auf der eigenen Website sammeln, beispielsweise über Kontakt- oder Suchformulare, Webanalyse oder Testing, sowie Offline-Daten, wie zum Beispiel aus dem CRM-System oder aus den Rückmeldungen zu einem Gewinnspiel. Auch wenn diese Informationen von grundlegender Bedeutung sind, ergeben sie alleine noch kein vollständiges Bild eines Verbrauchers: Dieses gelingt erst, wenn die Informationen mit Second und Third-Party-Daten verknüpft werden.

Second-Party-Daten

Bei Second-Party-Daten handelt es sich um First-Party-Daten von Dritten, zum Beispiel von Geschäfts- oder Marketingpartnern. Beispielsweise werden durch Media-Agenturen Daten im Rahmen von Kampagnenauslieferungen erhoben, die anschließend als Second Party-Daten bereitgestellt werden können. Es handelt sich vor allem um Informationen über Interessengebiete sowie andere, nicht-personenbezogene Segmentierungs-Daten (Altersgruppe, Geschlecht, Herkunft, Kaufinteressen). Da Unternehmen, je nach Branche und Produktangebot, ganz unterschiedliche Kundendaten sammeln, ergänzen sich First- und Second-Party-Daten oft gut und sorgen für ein vollständigeres Kundenbild.

Third-Party-Daten

Bei Third-Party-Daten handelt es sich um Daten, die von professionellen Datenhändlern zugekauft oder angemietet werden. In der Regel werden diese Daten über sogenannte Third Party Cookies über eine Vielzahl von Webangeboten erhoben und ausgewertet.

Eine Kombination aus all diesen drei Datentypen ermöglicht eine verbesserte Sicht auf die Kundeninteressen und damit eine Möglichkeit zur Optimierung der Kundenansprache.

Segmentierung: Kunden kontextbezogen ansprechen

Dabei ist die DMP gleichzeitig Brücke zwischen diesen drei Datenarten und Kommandozentrale für den Marketer. Die DMP erfasst nicht nur Daten zu Kunden und Kundeninteraktionen, sondern hilft auch dabei, die Kundendaten zu segmentieren und für das Aussteuern von Inhalten und Werbung gezielt nutzbar zu machen. Und zwar sowohl in der Akquise als auch auf der Website, in Apps, im Call-Center oder für gezielte E-Mailings. So kann ein Online-Händler mit den richtigen Inhalten die Relevanz seiner Produktempfehlungen individuell für jeden Besucher verbessern und seine Konversionsraten deutlich steigern. Dafür muss er aber wissen, was der Besucher erwartet, was ihn interessiert, und vor allem: er muss all diese Informationen beisammen haben.

Künstliche Intelligenz senkt Marketing-Budgets bei gleichbleibendem Erfolg

Immer mehr Anbieter bauen künstliche Intelligenz (KI) in ihre DMP ein. Dies ermöglicht eine intelligentere Nutzung der Daten und automatisiert Analysen und Berechnungen. Ein Beispiel dafür ist die Kalkulation von Kauf- beziehungsweise Konversionswahrscheinlichkeiten: Hierbei werden diese Wahrscheinlichkeiten auf Basis der Analyse des bisherigen Verhaltens eines Nutzers und der Einordnung dieses Verhaltens mit dem aller Nutzer vorhergesagt. Diese Daten helfen nicht nur bei der Segmentanalyse, sondern auch bei der Reduzierung von Marketing-Budgets, zum Beispiel beim Retargeting: Nutzer, deren Kaufwahrscheinlichkeit über oder unter bestimmten Schwellenwerten liegt, werden vom Retargeting ausgenommen. Das eingesparte Budget kann nun für andere Maßnahmen verwendet werden.

Die Studie eines Online-Shops ergab, dass über 80 Prozent der Warenkorbabbrecher auf seiner Website, für die eine sehr hohe Kaufwahrscheinlichkeit vorlag, danach ohne Retargeting-Maßnahme die ausgewählten Produkte gekauft haben. Dadurch konnten 30 Prozent der Marketingausgaben für das Retargeting ohne nennenswerte Umsatzeinbußen eingespart werden.

Überblick: So unterstützt DMP das Marketing

• Kunden bei der Kaufentscheidung mit den richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt zu unterstützen
• Kunden entsprechend ihren Bedürfnissen zu beraten
• Die Akquise-Kosten für Neukunden zu senken, indem man Werbung gezielter aussteuert und Streuverluste verringert.
• Upsell-Potenziale zu nutzen für gezielte Produktempfehlungen zum richtigen Zeitpunkt, auch bei längerfristigen Kundenbeziehungen
• Service-Kosten zu senken, indem Chat-Fenster zum Beispiel nur bestimmten Kundenprofilen angeboten werden
• Bestimmte, nicht interessierte Kunden von Promotions- und Mailing-Aktionen auszunehmen
• Individuell bei Warenkorbabbrechern nachzufassen
• VIP-Kunden mit vereinfachten Zahlungsmöglichkeiten zu locken
• Kunden, die im Begriff sind, die Website zu verlassen, spezielle Angebote zu machen
• Langfristigen Kunden-Churn durch Segment-Analyse und rechtzeitige Ansprache zu vermeiden

Botschaften individualisieren

Wie das Ganze funktioniert? Je mehr Informationen dem Marketingverantwortlichen über die Interessen seiner User vorliegen, je genauer und umfangreicher die User-Profile in der DMP sind, und je spezifischer die Segmentierung, umso besser können Kampagnen und Werbebotschaften individualisiert werden. Ein Schlüssel für effektives und erfolgreiches Marketing, denn die Konversionsraten individualisierter Werbebotschaften sind deutlich höher als die allgemeiner, ungezielter Botschaften.

Wissen transferieren

Auch können Marketingverantwortliche zufällige Erfolge wiederholbar machen, indem sie auf die User-Profile in der DMP zurückgreifen. Reagiert zum Beispiel eine Bestandskundengruppe mit einem besonderen Attribut positiv auf eine Werbekampagne, kann dieselbe Maßnahme auch an Neukunden mit demselben Merkmal ausgespielt werden. Vermutlich werden diese auch positiv reagieren. Dieses Vorgehen bietet sich für alle Ebenen an, vom Newsletter oder der Mailing-Aktion bis hin zur personalisierten Beratung des Kunden im Ladengeschäft.

In Echtzeit reagieren

Besonders interessant sind individualisierte Online-Angebote, die in Echtzeit ausgestreut werden: So ist es möglich, über die Navigationsdaten in der DMP jene Nutzer zu identifizieren, die sich immer wieder bestimmte Produktgruppen angesehen haben, ohne dabei etwas zu kaufen. Diese potenziellen Kunden können mithilfe eines individuellen Angebots – zum Beispiel einem Preisnachlass auf das Produkt, an dem sie Interesse gezeigt haben – unter Umständen doch noch zum Kauf bewogen werden.

Nach dem Kauf weiteragieren

Ein Kunde, der sich z.B. ein neues Schlafzimmer kauft, hat vermutlich Interesse an weiteren Möbeln, hier gilt es auf Basis der bisherigen Käufer und der gekauften Gegenstände, Vorschläge zu entwickeln und zu testen, die einen automatisierten Dialog mit dem Kunden ermöglichen. Je nach Größe, Preis, Stil der gekauften Möbel kann auf Basis von Lookalike-Analysen ein Profil erstellt werden, welche anderen Anschaffungen für den Käufer noch von Interesse sein könnten. Hier gilt es, Hypothesen zu bilden und entsprechende Kommunikationsmaßnahmen und Kanäle zu testen, um einen möglichst nachhaltigen Dialog mit dem Kunden zu erzeugen.

Fazit

Über eine DMP können Marketingverantwortliche eigene Kundendaten und Daten von Drittanbietern bestmöglich organisieren und segmentieren. Sie können situationsbezogene Angebote ausstreuen, Botschaften kommunizieren, Wissen transferieren, Warenkorbabbrecher ansprechen und Echtzeitanalysen durchführen. Sie verfeinern ihre Akquise- und Kundenbindungsstrategien, senken ihre Ausgaben durch ein genaueres Targeting und steigern die Chancen für einen erfolgreichen Kaufabschluss und eine positive Customer Experience.

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