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5 Tipps für erfolgreiches Data-driven Marketing

Zielführendes Marketing bildet die Grundvoraussetzung für ein erfolgreiches Geschäftsvorhaben. Im digitalen Zeitalter spielt data-driven Marketing dabei eine entscheidende Rolle und gewinnt zunehmend an Bedeutung. Die virtuellen Fußabdrücke der Kunden und Verbraucher liefern wertvolle Informationen für Unternehmen. Aber wie genau können Sie diese Daten bestmöglich nutzen, um Ihre Marketingmaßnahmen zu optimieren? Es folgen 5 konkrete Tipps für den perfekten Einstieg ins Data-driven Marketing. In diesem Zusammenhang geht es unter anderem um grundlegende Strukturen und die Qualität der gesammelten Daten. 

 

 

1. Professionelle Rahmenbedingungen schaffen

Zu Beginn aller Überlegungen steht die technische Infrastruktur. Wer keine Erfahrungen beim Sammeln von Kundendaten hat, kann den Service von externen Dienstleistern nutzen. Auch in puncto Datenschutz und Sicherheit gilt es keine Kompromisse einzugehen.

Wer die gesetzlichen Rahmenrichtlinien missachtet, riskiert Abmahnungen und finanzielle Sanktionen.

Der technische und organisatorische Aufwand des Data-driven Marketings ist somit nicht zu unterschätzen. Im Idealfall stellen Sie ein eigenes Kompetenzteam zusammen und definieren ein festes Budget. Auf diesem Weg bilden Sie das Fundament für klare Zuständigkeiten und erfolgreiche Marketingkampagnen auf Basis von Kundendaten.

2. Individuelle Ziele definieren

Sowohl die Generierung als auch die Nutzung von Kundendaten kann variabel gestaltet werden. Die Festlegung konkreter Ziele ist deshalb von großer Bedeutung für effektive Arbeitsprozesse. Durch dieses Vorgehen verschwenden Sie keine unnötige Zeit und verlieren sich nicht in den unendlichen Weiten der Datenwelt. Wenn Sie zum Beispiel Kundeninformationen zu bestimmten Produktgruppen sammeln möchten, gilt es die Daten entsprechend zu filtern.

Neben dem Kaufverhalten fungieren auch die Verbesserungswünsche der Kunden als wichtige Stellschrauben beim Data-driven Marketing. Zu diesem Zweck eignen sich zum Beispiel Datensätze aus Kundenbefragungen und persönlichen Feedbacks. Nur gezielt ausgewählte Daten können einen wertvollen Beitrag zu erfolgreichen Kampagnen leisten, was die Bedeutung einer präzisen Zieldefinition unterstreicht.

Data-Driven Marketing: Der ultimative Guide in 4 Schritten
Eine strukturierte Vorgehensweise beim Data-driven Marketing ist vorteilhaft und dient zur Orientierung (Bild: blog.searchmetrics.com)

3. Dynamische Anpassungen vornehmen

Durch Data-driven Marketing können Sie Ihre Kunden kennenlernen und das Kaufverhalten besser nachvollziehen. Für maximalen Erfolg mit den zugehörigen Kampagnen gilt es auf starre Systeme zu verzichten und die Strategie immer wieder neu zu justieren. Denn die Onlinewelt und die Bedürfnisse der Kunden befinden sich in einem permanenten Wandel.

In Form regelmäßiger Analysen und Anpassungen können Sie auf diese Veränderungen flexibel reagieren. Das Ergebnis ist eine fortlaufende Optimierung der Marketingmaßnahmen und ein zum aktuellen Konsumverhalten passendes Produktangebot. Die Kundenbedürfnisse werden transparent und durch persönliche Kampagnen lässt sich die Conversion-Rate effektiv steigern.

4. Qualität vor Quantität

Eine große Datenmenge allein verspricht noch lange kein zielführendes Marketing. Vielmehr ist es die Qualität der gesammelten Daten, die über den Erfolg und Misserfolg Ihrer Kampagnen entscheidet. Nur durch die Verknüpfung von mehreren Datenquellen lassen sich verlässliche Rückschlüsse auf die Bedürfnisse und das Verhalten der Kunden ziehen.

Die Aussagekraft der Daten steht deshalb immer im Mittelpunkt und ist der Ursprung für professionelles Data-driven Marketing.

Je mehr Erfahrung Sie sammeln, desto größer wird Ihr Verständnis für die Datenqualität. Durch die Verwendung spezieller Filter erhalten Sie die benötigten Datensätze für Ihr Unternehmen und können die Werbemaßnahmen Schritt für Schritt optimieren. 

Data-driven Marketing unterstützt bei diversen Unternehmenszielen
Unterschiedlichen Erfolge, die Data-driven Marketing generieren und unterstützen können (Bild: blog.searchmetrics.com)

5. Effektive Tools nutzen

Für die Aufgaben des Data-driven Marketings kommen unterschiedliche Tools infrage. Für allgemeine Webanalysen eignen sich zum Beispiel Google Analytics und die Google Search Console. Zum Zweck von Social-Media-Listenings empfehlen sich hingegen Programme wie Brandwatch, Sysomos und Buzzsumo. Kaufentscheidungen werden immer häufiger in den sozialen Netzwerken getroffen, was die Wichtigkeit dieses Teilaspekts zeigt.

Für das Reporting und Analysen können Sie Tools wie DataHero, Qlik oder Domo nutzen. Dank der enormen Bandbreite an unterschiedlicher Software finden sich für jedes Anforderungsprofil optimal passende Lösungen. Vergleichen Sie in Ruhe die verschiedenen Tools und machen Sie sich mit den einzelnen Features vertraut.

Abschließendes Fazit zum Thema Data-driven Marketing

Insgesamt lässt sich feststellen, dass Data-driven Marketing eine Vielzahl von Vorteilen bietet. Dadurch stützen Sie Ihre Marketing Maßnahmen auf dem realen Kaufverhalten Ihrer Kunden. Als Ergebnis können Sie Ihre Werbung zielgerichteter und persönlicher gestalten.

Nahezu jedes Unternehmen aus jeder Branche kann von Data-driven Marketing profitieren und das eigene Werbebudget besser einsetzen. Die zugehörigen Technologien werden immer intelligenter und weitreichender, sodass die Entwicklung noch lange nicht am Ende ist. Data-driven Marketing revolutioniert die Planung von Werbemaßnahmen und bietet Unternehmen vollkommen neue Möglichkeiten. 
Zu Beginn können die komplexen Datensätze und die große Auswahl an Tools überfordern. Wenn Sie alle aufgeführten Hinweise und Tipps beherzigen, steht einer erfolgreichen Umsetzung aber nichts mehr im Wege.

 

 

Sie interessieren sich für Data-driven Marketing und haben Fragen zu einzelnen Aspekten? Dann steht Ihnen unser Team gerne zur Seite. Kontaktieren Sie uns einfach und wir kümmern uns persönlich um Ihr Anliegen. Die wichtigsten Empfehlungen finden Sie nochmal in der folgenden Übersicht:

  • technische Rahmenbedingungen schaffen
  • bei Bedarf mit externen Dienstleistern kooperieren
  • konkrete Ziele definieren
  • dynamische Anpassungen
  • auf die Aussagekraft der Daten achten
  • nützliche Tools verwenden