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Kosten sparen, oder Etat effizient einsetzen? Mit diesen sieben Tipps finden Sie versteckte Kosten in Ihrem digitalen Marketing-Budget

© Photo by Fancycrave on Unsplash

Ob Retargeting, Onsite-Testing, Personalisierung oder Real Time Bidding: Um interessierte Website-Besucher in Kunden zu verwandeln oder Surfer auf die eigene Seite zu locken, investieren Online-Unternehmen Unmengen an Zeit und Geld. Die Voraussetzung für eine gute Customer Experience ist eine solide Datenbasis, die kontinuierlich um neue Nutzerinformationen erweitert und optimiert wird. Wie dies gelingt, zeigen die folgenden sieben Tipps.

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Von Gastautor Timo von Focht, Country Manager DACH bei Commanders Act

Wie weiß der Marketing-Manager, ob sich die letzte Kampagne ausgezahlt hat, welche Nutzersegmente erfolgreich waren und wo die versteckten Kosten liegen? Der Wunsch der Kunden nach einer intelligenten Kommunikation wird immer größer, daher wird der User einen Banner mit irrelevantem Inhalt als zunehmend störend empfinden. Dies könnte zukünftig auch ein Image-Problem für ein Unternehmen werden, wenn es seine digitalen Marketingkampagnen nicht im Griff hat.

Die Lösung: Kunden nach Interessen und Kaufkraft segmentieren und gezielt mit den passenden Marketing-Aktionen bespielen oder ausschließen.

1. Datenquellen erschließen, priorisieren und zusammenführen

In einem ersten Schritt sollten Sie Ihre Datenquellen zusammenführen, analysieren und hinsichtlich Ihrer Ziele priorisieren: Für welche Inhalte, Angebote oder Produkte hat sich ein Besucher Ihrer Website interessiert? Hat er sich eingeloggt und seinen Warenkorb gefüllt, was hat er als letztes gekauft? Ihre Onsite-Tracking-Daten geben darüber Aufschluss und ermöglichen es, entsprechende User-Segmente anzulegen und den Nutzer mit für ihn relevanten Inhalten anzusprechen. Eine weitere Datenquelle sind die Informationen, die Ihre Marketing-Partner über potenzielle Kunden gesammelt haben. Importieren Sie die sogenannten Second- und Third-Party-Daten zur Anreicherung Ihrer Nutzerinformationen.

– 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, die zum Beispiel aus dem CRM-System oder aus den Rückmeldungen zu einem Gewinnspiel stammen.

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. Im Mittelpunkt stehen dabei vor allem Informationen über Interessengebiete sowie andere, nicht-personenbezogene Segmentierungsdaten. Hierzu gehören Altersgruppe, Geschlecht, Kaufinteressen, Familienstand, Durchschnittseinkommen oder Lebenssituation.

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.

In diesem Zusammenhang sind besonders die Customer-Journey-Tracking-Daten (Multi-Channel-Daten-Tracking) interessant: Hierzu gehören jegliche Performance-Informationen, die über Banner-Views und Seiteneinstiege gesammelt werden, oder aber, ab wie vielen Werbemittelkontakten ein Nutzer die Ansprache als eher störend oder animierend wahrnimmt. Je nach optimaler Anzahl an Werbemittelkontakten pro Zeiteinheit können Sie diese Segmente beispielsweise an Ihren Retargeting-Partner übermitteln, um dort einen entsprechenden Frequency Cap (FC) einzustellen. Ebenso wertvoll sind Informationen, welche User über welchen Marketing-Kanal am besten oder weniger gut anzusprechen sind.

2. Daten auf Nutzer-Ebene sammeln und segmentieren

Eine Kombination aus all diesen Informationsflüssen ermöglicht es, Daten auf Nutzer-Ebene zu segmentieren und für das Aussteuern von Inhalten und Werbung gezielt nutzbar zu machen – natürlich unter Beachtung des Datenschutzes. So können Sie die User besser identifizieren, die für Ihr Produkt oder Angebot infrage kommen und entsprechend in die nächste Kampagne aufnehmen oder ausschließen. Zum Beispiel macht es voraussichtlich keinen Sinn, einem unterdurchschnittlich verdienenden Familienvater, der wahrscheinlich einen gebrauchten Mittelklasse-Kombi sucht, eine Roadster-Werbung zu schicken.

Damit Sie von allen Daten und der Anbindung an Zweit- und Drittparteien nicht überfordert sind, bietet sich eine Daten-Management-Plattform (DMP) an. Die bislang gängige Art, Kundeninformationen 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.

Je nachdem, wie Sie die einzelnen Segmente definiert haben, werden die Nutzer je nach Verhalten automatisch und in Echtzeit zugeordnet. Das heißt, dass beispielsweise alle Kunden, die einen Kauf abgeschlossen haben, in das „Gekauft“-Segment fallen. Sie werden an Ihre Partner übermittelt und entsprechend Ihren Merkmalen angesprochen. Manche DMPs bieten dank einer API vordefinierte Anbindungen an Partner, die nach initialem Set-up automatisch angelegt werden.

3. Kontrollgruppen bilden und Nutzer-Segmente testen

Um wirklich nur die Investitionen zu finden, die sich lohnen, sollten Sie Ihre Kampagnen regelmäßig testen. Am besten bilden Sie Segmente und Kontrollgruppen, die durch Algorithmen, Erfahrungen und Testing immer wieder überprüft werden. Ein klassischer A/B-Test bietet sich hier an, das heißt, Sie erstellen zwei Segmente und bespielen sie jeweils mit der Hälfte der Nutzer – einmal mit der aktuellen Kampagne, einmal ohne. So können Sie herausfinden, ob eine positive Performance tatsächlich von Ihrer Kampagne abhängt oder externe Effekte verantwortlich sind.

Vielleicht entpuppt sich eine vermeintlich „schlechte Zielgruppe“ als versteckter Champion oder eine nach logischen Gesichtspunkten lukrative Zielgruppe als doch nicht so gewinnbringend, wenn Sie die Kosten gegen den Umsatz (ROI) betrachten.

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