Neuausrichtung der Marketingdatenanalyse in der modernen Geschäftswelt

In den letzten Jahren hat sich die Landschaft der Marketingdatenanalyse erheblich verändert, was Unternehmen dazu zwingt, ihre Ansätze für ein effektives Marketing zu überdenken und anzupassen. Der gestiegene Schutz der Verbraucherdaten und die sich ändernden Richtlinien großer Technologieunternehmen wie Apple und Google haben dazu geführt, dass traditionelle Metriken und Methoden zur Erfolgsmessung an Zuverlässigkeit verloren haben. Unternehmen sind nun mehr denn je gefordert, ein umfassenderes Bild ihrer Marketingkampagnen zu gewinnen und ihre Strategien entsprechend anzupassen. Marketingfachleute stellen fest, dass es von entscheidender Bedeutung ist, eine ganzheitliche Sicht auf die Leistung über alle Marketingkanäle hinweg zu haben, anstatt sie einzeln oder in Silos zu bewerten. Diese Einblicke sind unerlässlich, um ein dynamisches Cross-Channel-Management zu ermöglichen, das nicht nur die Kundeninteraktion verbessert, sondern auch zu effizienteren Marketingstrategien führt. Im vergangenen Jahr bezeichneten 83 % der Marketer ihre Cross-Channel-Koordination als dynamisch, verglichen mit nur 68 % im Jahr 2021. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Nutzung von Erstparteiendaten, also Informationen, die direkt vom Kunden stammen. Die moderne Art und Weise, wie solche Daten unter Berücksichtigung der Nutzereinwilligung aufgebaut werden, macht es möglich, zielgerichtete und personalisierte Marketingbotschaften zu erstellen. Unternehmen wie Cox Automotive haben dies erkannt und arbeiten daran, ein vollständigeres Bild ihrer Interessenten und Kunden zu erstellen, indem sie Daten über Rollen, Engagement und Produktnutzung über ihre Marken hinweg in einem zentralen Standort kombinieren. Dies ermöglicht eine bessere Segmentierung der Zielgruppe und damit eine personalisierte Kundenansprache. Die Automatisierung spielt eine zentrale Rolle bei der Umsetzung einer klaren Vision für Marketingdatenanalytik. Durch die Übernahme von Routineaufgaben wie dem Sammeln und Segmentieren von Daten gibt sie Marketern die notwendige Übersicht, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Eine wachsende Anzahl verschiedener Plattformen wird für Werbung, Kundenbindung und das Schaffen besserer Kundenerlebnisse genutzt. Die Automatisierung von Datenmanagementprozessen, einschließlich Kampagnennamen, Taxonomie, Tracking-Anforderungen und Qualitätskontrolle, kann dabei helfen, Zeit zu sparen und die Teams von manueller Datenaggregation zu entlasten. Ein adäquates Marketing Intelligence-Plattform sorgt für die Verknüpfung der Daten mit all ihren Klicks und ohne Codierung. Solche Plattformen ermöglichen nicht nur das Verbinden von Daten, sondern auch deren Harmonisierung, um ein konsistentes Framework zu schaffen, das rohe Daten aufwertet und handlungsrelevante Einsichten liefert. Dies kann durch automatisierte Taxonomieverwaltung, flexible Harmonisierungslogik und umfassende Daten-Governance-Tools noch weiter verbessert werden. Sobald Zugang zu kanalübergreifenden und Erstparteiendaten besteht, ist es möglich, kundenbasierte Ergebnisse über die gesamte Marketingreise hinweg zu messen. Dann können diese Einblicke genutzt werden, um Marketinginitiativen voranzutreiben. Anstatt auf Metriken am oberen Ende des Trichters wie Klicks und Öffnungen zu fokussieren, können Marketer ihre KPIs auf nachgelagerte Ergebnisse wie Anmeldungen und Käufe ausrichten. Die Lebensmittelkette Sobeys nutzt qualitative und quantitative Daten, um zu bewerten, wie erfolgreich sie über den gesamten Kundenlebenszyklus ist. Das Ziel ist, den Verkaufstrichter als ein verbundenes Erlebnis zu betrachten, bei dem jede Interaktion dazu beiträgt, die Kundentreue zu stärken. Oben im Trichter konzentrieren sie sich darauf, welche emotionalen Vorteile kanadische Familien dazu bewegen, Sobeys zu wählen, während weiter unten im Trichter die Kommunikation und die Erfahrungen mehr auf funktionale Vorteile ausgerichtet sind und der Erfolg stärker an Transaktionen gemessen wird. Letztlich geht es darum, mit den Kunden über alle Kanäle hinweg in Verbindung zu treten. Das Sammeln von hochwertigen Erstparteiendaten, die durch dieses Engagement generiert werden, führt zu weiteren Datenanalysen, besseren Einblicken und noch besseren Engagements im nächsten Durchgang, da die Datenanalyseoperation zu einer selbsterhaltenden und sich selbst verbessernden Marketingkraft wird. Es ist offensichtlich, dass in einer Ära, in der der Datenschutz und die datengesteuerte Personalisierung immer wichtiger werden, Unternehmen, die ihre Marketingdatenanalyse anpassen und optimieren, besser positioniert sein werden, um Erfolg zu haben. Die richtige Kombination aus Strategie, sauberen Daten und KI kann den Weg weisen und Marketern dabei helfen, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich zählt: ihre Kunden.