Vom Data Driven Loser zum Big Data Hero

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Kunden hinterlassen überall ihre digitale Spuren. Die gewaltigen Datenmengen, die dadurch entstehen, sind die Basis für Data Driven Marketing. Für Marketer ein interessantes Terrain, aber bislang sind noch nicht alle Big-Data-Probleme gelöst.

Sammeln und Speichern – das sind Begrifflichkeiten, die Kunden im Umgang mit ihren Daten nicht besonders gern hören. Doch wer im Web surft, einen Browser nutzt und shoppt, hinterlässt unweigerlich eine Menge Spuren. Zur Freude der Online-Marketing-Welt. Ihr größtes Ziel es, auf Grundlage dieser Daten, möglichst personalisierte, relevante und zeitnahe Kundenangebote zu erstellen.

Rund 80 Prozent der Marketer nutzen datengetriebenes Marketing bereits oder haben dessen strategisches Potenzial zumindest erkannt (2013: 34 Prozent), so das Ergebnis des globalen Data-Driven Marketing Survey 2015 von Terradata unter 1.506 Führungskräften aus den Bereichen Marketing und Kommunikation. Zu den Vorteilen der Datennutzung zählen die meisten eine schnellere Entscheidungsfindung (59 Prozent) und die Genauigkeit (67 Prozent). Allerdings geben 87 Prozente der Befragten an, dass Daten den am wenigsten genutzten Vermögenswert von Marketingabteilungen darstellen.

Datengetriebenes Marketing ist kein Selbstläufer

Allerdings bereitet der Einsatz einer datenbasierten Entscheidungsfindung, um Wettbewerbsvorteile auszubauen, nach wie vor Schwierigkeiten. Auch sind die Rahmenbedingungen für Marketer nicht leichter geworden: Computer- und Netzsicherheit werden in Unternehmen groß geschrieben. Der Erfassung von Kundendaten sind also Grenzen gesetzt. Aktuell erfassen nur 39 Prozent der Unternehmen geschäftliche Vorteile durch Kundendaten (höheren ROI, höhere Kundenloyalität oder höhere Verkaufszahlen bzw. Conversions). Und 80 Prozent geben an, dass Datensilos innerhalb des Marketings eine transparente Sicht auf Kunden und Kampagnen verhindern.

Dabei ermöglicht der technologie- und datengetriebene Ansatz etwa im Realtime Advertising das Abbilden komplexerer Vermarktungsprozesse und könnte als intelligente Unterstützung bestehender Strukturen und Gesetzmäßigkeiten in der Vermarktung fungieren, schreiben unter anderem die Springer-Autoren Stanton Sugarman und Kate Burgarth im Buchkapitel "Premium-Vermarktung zwischen Individualität und Automatisierung".

Datenbasierte Marketing-Modelle entwickeln

Aber auch bei der Kundenakquise, im Customer Devleopement oder der Kundenbindung und -pflege können datenbasierte Marketing-Modelle wertvoll unterstützen, so ein Springer-Autoren-Team im Buchkapitel "Examples of Database Marketing Models". Die Autoren zeigen, wie sich datenbasierte Marketing-Modelle im gesamten Kundenlebenszyklus einsetzen lassen. Zu den Vorteilen zählen demnach:

• Förderung der Marketing-Produktivität
• Förderung und Verbesserung der Kundenbeziehungen
• Einen tragfähigen Vorteil im Wettbewerb etablieren