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Marketing Targeting

Vom Klick zum Kunden – Wie sich im datengetriebenen Marketing Targeting-Erfolge erzielen lassen

Noch nie standen Marketern so viele Daten zur Verfügung wie heute. Zwei Typen stehen dabei im Fokus: Daten, die Zielgruppen und Individuen besser beschreiben und Daten, die Auskunft darüber geben, ob eine Kampagne funktioniert hat. Eine Übersicht.

(Bild: Shutterstock/Jirsak)
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Das Grundprinzip ist einfach: Der Marketer wählt eine Zielgruppe und beschreibt diese anhand von Merkmalen. Dann sucht er die Kanäle, in denen er die Zielgruppe findet und bewirbt. Danach rechnet er den Unterschied aus, den die Kampagne im Vergleich zum Vorjahr, Vormonat oder Durchschnitt gemacht hat. Davon zieht er die Kosten ab, und schon zeigt sich ein Ergebnis.

Die Herausforderung heute ist allerdings die Menge an Möglichkeiten, die dem Marketer zur Verfügung stehen. Er kann aus einer Vielzahl von Targeting-Parametern wählen. Die dadurch beschriebenen Zielgruppen werden folglich immer kleiner bis hin zur Einzelperson. Gleichzeitig stehen viel mehr Kanäle und Formate zur Verfügung. Das macht die Entscheidung schwierig und die Auswertung unübersichtlich.

Und das Schlimmste: Die Maßnahmen beeinflussen sich gegenseitig. Zum Beispiel im Suchmaschinenmarketing. Der Klick auf eine Google-Anzeige ist gut messbar und Google kann auch Verkäufe zählen – sowohl online, zum Beispiel über Analytics, als auch offline durch Conversion-Tracking, das beispielsweise mit Geodaten arbeitet. Noch vor drei bis vier Jahren wäre die Datenbasis hierfür zu gering gewesen, denn Google muss dazu ja Smartphones am Point of Sale erkennen und einem Anzeigenklick im Web zuordnen. Heute sind die Zahlen mitunter sehr genau, weil schon die Google-Suche in mehr als der Hälfte aller Fälle auf dem Smartphone durchgeführt wird.

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Und trotzdem ist das Ergebnis alles andere als umfassend. Was hat der User vor dem Klick gemacht? Hat er nach einem Thema gesucht und Inhalte gefunden, die ihm das Produkt des hier betrachteten Anbieters schmackhaft machen? Und wie hat sich der Wettbewerb verhalten?

Die Menge an Einflussfaktoren ist groß und entsprechend schwer ist es, ein genaues Bild der Wirkkraft einer Maßnahme zu erlangen. Daher behilft sich vor allem das digitale Marketing mit einem Trick: Es sollte immer eine Kontrollgruppe geben, die zur gleichen Zeit keine Google-Anzeige sieht. Dann sind die Umgebungsbedingungen bei beiden Gruppen gleich und die Wirkung einer Maßnahme lässt sich zumindest im Vergleich bewerten. Aber was sind die Schlüsse, die man aus einem solchen Vergleich zieht?

Die Wirkungsanalyse

Die Agenturmitarbeiter staunten nicht schlecht, als der CMO eines großen Konzerns ins Telefon bellte: "Die Conversionrate ist zu hoch". Das hatte ihnen noch keiner vorgeworfen. Aber bei genauem Hinsehen entpuppt sich der Vorwurf als gerechtfertigt. Wer zum Beispiel nur Stammkunden adressiert, wird eine sehr hohe Conversionrate bei überschaubaren Kosten erzielen. Das maximale Ergebnis erreicht er erst, wenn die Grenzkosten der zusätzlichen Werbeschaltung dem Grenzgewinn des nächsten Kunden entsprechen. Das bedeutet: Im großen Pool der Nichtstammkunden verstecken sich potentielle neue Kunden. Um diese zu erreichen, muss Streuverlust in Kauf genommen werden und das senkt die Conversionrate. Hätte man dagegen nicht die Quote sondern die Menge der Conversions betrachtet, so hätte sich der CMO vermutlich nicht über die Menge beschwert.

Es kommt also darauf an, ob im Vorfeld die richtigen Messgrößen definiert wurden, die einen Kanalvergleich zulassen. Noch schwieriger wird es, wenn die Maßnahmen sich direkt beeinflussen. Ein großer deutscher Modehändler musste jüngst zusehen, wie die Klickpreise für seine wichtigsten Suchbergriffe rasant stiegen. Und zwar nur für zwei Tage. Was war passiert? Der Modehändler selbst hatte Fernsehspots geschaltet und dank des dadurch ausgelösten Traffic die Klickpreise verteuert.

Für eine sinnvolle Analyse der Performance ist es nicht nur wichtig, sich rechtzeitig Gedanken über die KPI zu machen, sondern auch, dass die unterschiedlichen Stakeholder in permanentem Austausch stehen. Jede Maßnahme in einem Kanal kann die Voraussetzungen für einen anderen Kanal so ändern, dass hier die Taktik anzupassen ist. Leider geschieht das viel zu selten. Gerade das klassische Marketing und Digitalmarketing, aber auch Media und Onsite sprechen viel zu wenig miteinander.

Um diese lähmende Situation aufzulösen, kann es sich lohnen, externe Analytiker damit zu beauftragen, die Daten zu konsolidieren, zusammen zu führen und aussagekräftige Dashboards zu entwickeln. Liegen die Zahlen für alle vor, fällt es leichter, sich auf gemeinsame Vorgehensweisen zu einigen.

Lead 3 Marketing Im Mittelstand 1200X1200 Akt
Starkes Marketing für starke Marken

Digitalisierung soll Wachstum bringen, aber nicht nur für die Big Player. Der Mittelstand nutzt diese Chance ebenfalls für sich. Nur wie, ist die Frage. Wie agiert beispielsweise die Firma Sport Schuster in puncto Marketing? Das LEAD Bookazine 3/2018 zeigt, wie der Mittelstand das Marketing im digitalen Wandel gestaltet. Kundenbedürfnisse und eigene Werte – darum sollte es gehen.

Daten im Targeting

Und wenn man schon mal dabei ist, dann nimmt man auch gleich Targeting-Daten mit ins Visier. Sobald ein funktionierendes und akzeptiertes Analytics-System eingerichtet ist, kann man beginnen, Maßnahmen und Kanäle zu bewerten. Und zwar keineswegs nur digital. Die Deutsche Post tourt gerade mit einem Datenangebot für die klassische Postwurfsendung.

Das ist spannend, denn relevante Papiermailings haben durchaus gute Öffnungsquoten. Die Sichtbarkeit im Briefkasten ist einfach höher, als im eMail-Postfach. Stichwort Relevanz: Ein großer Versender von Babyartikeln hat gemessen, wie lange nach der Geburt durchschnittlich ein neues Babybett gekauft wird. Dieses einfache Zeitraster hat man für thematisch personalisierte Briefe genutzt, die genau dann beim Kunden eintreffen, wenn der sie braucht. Ergebnis: Niedrigere Mailingkosten bei gleichzeitig höheren Abverkäufen.

Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Töpfen ist die hohe Kunst des Targetings. Die Post arbeitet mit Zellen à fünf Haushalten, die aus Datenschutzgründen zu einem Cluster zusammengefasst werden. Mit fast 90-prozentiger Genauigkeit, kann man die Ortsdaten mit Online-Nutzerprofilen zusammenführen, sagt die Post. Das bedeutet, dass ein User einer Website einen Brief sogar als Retargeting bekommen kann, wenn das Sinn ergibt. Innerhalb des Clusters hat man eine Trefferquote von mindestens 20 Prozent. Gar nicht schlecht.

Doch wie erfasst man den Kunden im Laden? Zum Beispiel mit einem Gutschein in der Online-Werbung, der dann im Laden zur Rabattierung gescannt wird. Große Restaurantketten spielen solche Gutscheine über ihre Apps für Nutzer aus, die sich gerade in der Nähe einer Filiale befinden. Ähnlich geht eine Supermarktkette vor, die Filialen in Tankstellen unterhält. Sie sucht nach Parks und Spielplätzen in der Nähe, wo es tagsüber Kunden geben könnte, die an einem Coffee-to-go interessiert sind.

Sie nutzen dazu die Datenpools entsprechender Dienstleister. Vodafone Next bietet zum Beispiel anonymisierte Targeting-Daten mit Ortsbezug an. Der Marketer bestimmt nur die Regeln, nach denen eine Anzeige ausgespielt wird und legt dafür ein Gebot fest, was ihm die Werbeschaltung wert ist. Den Rest machen die Maschinen im Programmatic Advertising.

Google und Facebook machen es dem Marketer einfach, zielgerichtete Werbung auszuspielen. Einfache Tests sind schnell aufgesetzt und mit wenigen Klicks geschaltet. Aber in der Einfachheit lauert auch ein Risiko: Der Marketer läuft Gefahr, die Maschinen nicht mehr zu hinterfragen. Dabei ist es essentiell wichtig, dass er weiß, was wann funktioniert hat. Denn sonst koppelt er sich vom Kunden ab und tappt eventuell genau in die eingangs skizzierte Falle: nämlich, dass der einzelne Kanal durchaus profitabel funktioniert, insgesamt aber keine Wirkung feststellbar ist, weil es Kreuzeffekte und Interferenzen gibt.

Es wird also deutlich, dass beide Seiten der Datenmedaille hinreichend professionell aufgebaut werden müssen, sowohl Analytics als auch Targeting. Denn in beiden Fällen helfen isolierte Betrachtungen nicht. Sie sind sogar auf Dauer kontraproduktiv. Und kreative, spannende Marketingexperimente gelingen erst dann, wenn man diese Hausaufgaben gemacht hat.

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