Der Umgang mit Daten soll das wichtigste Thema im Marketing 2022 werden. Wer sein Business im Griff haben will, muss die dazugehörigen Daten im Griff haben. Dabei mangelt es im Marketing nicht an Daten, zumindest theoretisch nicht. Die Herausforderung besteht vielmehr darin, Daten nutzbar zu machen. Datenhoheit bedeutet, die Daten zu besitzen und alle Möglichkeiten zu haben, sie zu verarbeiten und zu interpretieren. In diesem Text geht es um den sicheren und sinnvollen Umgang mit Daten, die passenden Tools und Strategien, um Daten zu nutzen.
Mit mehr Technologie im Marketing wird die Frage nach Datenhoheit wichtiger
Viele der Technologie-Trends, die in den letzten Jahren im Marketing gehypt wurden, sind mittlerweile in der Praxis angekommen. Investitionen in Technologie nehmen zu. Anders ausgedrückt: Ein steigender Anteil des Marketing-Budgets fliesst in Tools, welche Kundendaten analysieren.
Damit wird Datenhoheit immer wichtiger, denn wer ihre:seine Daten im Griff hat, hat auch ihr:sein Business im Griff. Im Marketing sehen wir eine alltäglich gewordene Auseinandersetzung mit Daten, Automatisierung und AI.
Die Herausforderungen: Datenschutz, Datensicherheit und Datenhoheit
Datenschutz und Datensicherheit sind nicht gleich Datenhoheit. Vielleicht fangen wir aber erst einmal bei der Datenunsicherheit an: Unternehmen sind nach wie vor verunsichert, gar paralysiert, wenn es um den sicheren Umgang mit Daten geht. Dabei drehen sich die Fragen nicht nur um das Speichern der Daten, sondern vor allem darum, wie wir denn aus Daten etwas machen können. Schnell werden die grossen Datensammler als «Kraken» und «Manipulierer» bezeichnet.
Doch was Facebook & Co. mit Daten machen, ist die falsche Frage: Es geht vielmehr darum, Unternehmen Instrumente an die Hand zu geben, damit sie ihre eine eigene Datenstrategie aufbauen können.
Viele tun das, was ein Tool kann: Sie begnügen sich mit dem, was dessen vorgefertigtes Dashboard bietet. Sie digitalisieren also reaktiv statt proaktiv. Doch Daten, die über die Kundeninteraktionen gesammelt werden, bergen Potenzial, das viele noch nicht ausschöpfen.
Marketer:innen, die ihre Daten wirklich im Griff haben wollen, brauchen eine Lösung und ein Setup, in dem sie sich nicht Sorgen machen müssen um ihre Daten oder darum, ob sie datenschutzkonform damit arbeiten. Zentral dabei ist erst einmal, dass es ihre Daten sind und bleiben; dass sie in ihrer eigenen Datenbank liegen. Diese Datenhoheit ist die Grundlage für eine ganzheitliche Datenstrategie.
Wie wir Datenhoheit erreichen
Datenhoheit bedeutet, dass die Wählen Sie ein Tool, dass Ihnen die freie Wahl lässt, wo Sie die Daten speichern und welches diese nicht zwingend einem Software zuführt. Bei Aivie erhalten Kund:innen ein (datenschutzkonformes) Hosting ihres Tools und somit auch ihrer Daten.
Dazu baut Aivie auf Open Source Technologie. Das bedeutet, die zugrundeliegende Technologie ist frei verfügbar. Jede:r kann sie nutzen, für sich anpassen und einsetzen. Entgegen manchen Ängsten bedeutet Open Source nicht, dass alle Zugriff auf die eigene Anwendung haben.
Mit Open Source haben wir alle Möglichkeiten für maximalen Datenschutz, denn wir können die Technologie genau so aufsetzen, wie wir möchten. Wir hosten die Daten sicher in der Schweiz oder auf Servern in Europa, die den höchsten Standards entsprechen. Alternativ auch «on premise», heisst auf von Kund:innen gewünschten, eigenen Servern. Die Daten sind und bleiben damit in der Hoheit des jeweiligen Unternehmens. Auf dieser Grundlage bauen wir Marketing Automation auf: Kenne deine Kunden, besitze deine Daten – beherrsche dein Business!
Neben Datenhoheit hat uns der Open-Source-Ansatz auch damit überzeugt, dass wir und die Kund:innen mit der offenen Technologie unzählige Möglichkeiten haben, weitere Tools und Funktionalitäten zu integrieren. Das geht mit entsprechenden Schnittstellen, sogenannte APIs, Webhooks oder Plugins. Auch bei der Auswahl von zu integrierenden Tools beschäftigt uns natürlich die Frage nach dem Umgang mit Daten.
Wie wir uns für ein Marketing Tool entscheiden
Im Grunde geht es darum, dass Systeme miteinander kommunizieren und automatisch Daten austauschen können. Wir arbeiten zum Beispiel an besseren Integrationen mit Google und Social Media Ads und an Schnittstellen zu offline Touchpoints.
Diese Indikatoren sind wesentlich bei der Entscheidung für oder gegen ein bestimmtes Tool:
- Grösse und Offenheit der Entwickler- Community
- Gängige Programmiersprache, Verfügbarkeit und Kosten Entwicklung
- Open Source (offener Code) Anteil
- APIs (wie viel lassen die Schnittstellen zu)
- Können existierende Tools verbunden werden (zu einer end-to-end Customer Journey)?
- Wie teuer ist das Tool in 5-10 Jahren (hohe Wechselkosten, bzw. Gefahr Locked-in zu sein)?
- Was sind die Total Cost of Ownership? (TCO)
- Inwiefern wird die Customer Experience dadurch verbessert?
Wenn Customer Experience und State-of-the-Art-Technologie zusammenpassen, kombinieren wir die Tools mit den entsprechenden Integrationen zu einem sinnvollen MarTech Stack.
Einen MarTech Stack aufbauen
Während es sich für Grossunternehmen und Konzerne unter Umständen lohnt, eigene Lösungen zu entwickeln, setzen kleine und mittlere Unternehmen auf Kombinationen von vorkonfektionierten Lösungen – einen MarTech Stack. Dieser beinhaltet Lösungen für Marketing Automation, CRM, eCommerce, Bestell- und Bezahlprozesse. So kommen Unternehmen dann schon mal auf über zehn verschiedene Tools, die Daten untereinander austauschen.
Fragen, die uns bei der Wahl der passenden Tools begegnen, sind insbesondere:
- Wem gehören die Daten?
- Welche rechtlichen Rahmenbedingungen gilt es zu berücksichtigen?
- Wozu verpflichte ich mich genau?
- Gibt es Beratung und Support?
- Wie geschieht die Integration von neuen MarTech Tools mit dem vorhandenen CRM?
- Wie gestalten sich die Schnittstellen mit eCommerce bzw. eigenen Apps und Websites generell?
- Welche Prozesse können wir über das Marketing hinaus automatisieren?
- Wie steht es um die Benutzerfreundlichkeit und Anpassbarkeit an meine Bedürfnisse?
Grundsätzlich geht ja alles. Die Frage ist, mit welchem Tool oder welcher Technologie man effektiv und effizient zum Ziel kommt. Daher gilt es nicht nur zu prüfen, was heute unter dem Gesichtspunkt der Convenience an Integrationen mit eigenen Tools möglich sein muss, sondern auch kritisch und vorausschauend die Offenheit der Systeme für künftige Integrationen zu ermitteln.
Daten nutzen für zunehmende Personalisierung eine Frage der Skills
Die Personalisierung wird stetig zunehmen. Kund:innen fordern sie. Sie mögen es bekanntlich nicht, wenn sie sich wiederholen, Prozesse mehrfach durchlaufen müssen oder Botschaften erhalten, die für sie keine Relevanz haben. Das ist Zeit- und Energieverschwendung und somit frustrierend.
Kund:innen zu kennen bedeutet ihre Daten lesen und auswerten zu können. Dafür benötigen wir nicht nur die passenden Tools, sondern auch die entsprechenden analytischen Skills.
Als Dozentin an der Hochschule erlebe ich das praktisch in allen Kursen: Die Teilnehmer:innen kennen alle schon irgendwelche Tools. Praktisch jede:r hat schon diverse Marketing- oder Kommunikations-Tools ausprobiert. Jedoch mangelt es an den Skills im Umgang mit den Daten, welche die Tools liefern. Viele schauen nur die ganz einfachen Statistiken an: in der Regel aggregierte Daten. Zu wenige integrieren individuelle Interaktionsdaten und nutzen sie, um ihre Kommunikation zu verbessern.
Eine verbesserte Kommunikation bedeutet eine persönlichere Ansprache – im richtigen Moment die passende Botschaft. Dafür müssen die Nutzer:innen wissen, wo ihre Kund:innen aktuell stehen. Das lässt sich in aus Interaktionsdaten erkennen.
Interaktionsdaten und kontinuierliches Kund:innen-Feedback
Entscheidend ist, das Verhalten von Besucher:innen und Kund:innen zu nutzen und entsprechend zu reagieren. Also auf Trigger mit den passenden nächsten Inhalten und Angeboten zu reagieren. Aus meiner Sicht bieten die Möglichkeiten mit Marketing Automation im entscheidenden Moment die richtigen Fragen zu stellen aktuell das grösste, noch wenig genutzte Potenzial.
Persönlich arbeite ich nach dem Prinzip, dass ich mit jeder Interaktion etwas erreichen, aber auch etwas lernen möchte. Erreichen bedeutet in der Regel eine Form der Conversion, ein nächster Schritt. Das Lernen kommt in vielen Fällen noch etwas zu kurz. Klar kann ich auch aus der Conversion lernen. Ein Beispiel, das wir alle kennen, ist, wenn wir nach einem Bestell- oder Onboarding-Prozess gefragt werden, wie zufrieden wir mit der Interaktion sind. Oder wenn wir nach einem Kauf oder Konsum gefragt werden, wie gut wir das Produkt oder den Service finden.
Viele Unternehmen geben nach wie vor grosse Marktforschungsstudien in Auftrag, z. B. einmal im Jahr, in der Hoffnung, die Antworten auf die strategischen Fragen von potenziellen Kund:innen zu bekommen. Eine jährliche MaFo-Befragung mag zwar hilfreich sein, sie ist im digitalen Umfeld jedoch nicht hinreichend.
Wer in der entscheidenden Situation, im Moment der Interaktion, ein bisschen tiefer geht, hat längerfristig einen Nutzen. Z. B. können wir bei einem Bestellprozess zwischendurch auch fragen, wozu genau das Bestellte verwendet werden soll oder was als Erstes damit gemacht wird. Das liefert uns weitere Hinweise für die Use Cases und ist in dem Moment eine angemessene Frage. Im Gespräch würden wir diese ohne weiteres stellen. Nach einem Kauf oder Konsum könnten wir z. B. fragen, in welcher Situation das Produkt oder der Services bisher schon hilfreich war oder wem man schon davon erzählt hat. Das gibt uns wiederum Hinweise für die Kommunikation der Benefits unseres Angebots. Grundsätzlich geht es uns ja immer darum zu erfahren, warum und wozu Besucher:innen und Kund:innen tun, was sie tun, also die Intention hinter ihrem Verhalten zu erkennen.
Konkret setzen wir das um im Rahmen automatisierter Kampagnen, mit kurzen Formularen, mit einzelnen Fragen. Ich wende diesen Ansatz auch in der Forschung an, um Verhaltens- und Interaktionsdaten anzureichern. Kontinuierliches Kund:innen-Feedback einzuholen, bedeutet schlauer Daten zu sammeln. Instantly, im richtigen Moment, dann, wenn es relevant ist. Mit den angereicherten Interaktionsdaten haben wir Möglichkeiten, mit Data Analytics und Machine Learning zu besseren Erkenntnissen zu gelangen, Kund:innenwissen zu nutzen und proaktiv Lösungen zu gestalten oder vorzuschlagen. Damit lassen sich die Kommunikation und mit ihr die Angebote anpassen: die Value Proposition in jeder Interaktion, die zugrundeliegenden Produkte und Services. Daten geben also auch neue Möglichkeiten, das eigene Angebot, die eigene Wertschöpfung zu definieren.
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Datenstrategien und Datenhoheit im Marketing:
– Daten sinnvoll integrieren
– Daten in automatisierten Kampagnen nutzen
– Kontinuierliche Kund:innendaten sammeln und anreichern
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Zur Autorin
Dr. Sarah Seyr ist Co-Founder von Aivie Marketing Automation und Dozentin für Costomer Experience und Human Machine Interaction.
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