Master Data Management
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Im Data-Driven Marketing führen relevante Daten von angemessener Qualität zum wirtschaftlichen Erfolg

Unternehmen, die im Marketing auf Daten setzen, verbessern die Customer Experience. Denn gestützt auf Daten können die Kunden sehr gezielt angesprochen werden, pünktlich zur richtigen Zeit mit dem richtigen Angebot über den Wunschkanal. Damit das auch klappt, spielt Datenqualität eine gewichtige Rolle. Mangelnde Datenqualität verursacht Kommunikationsfehler. Die können Ablehnung bis hin zu Widerstand nach sich ziehen. Lesen Sie hier, worauf es im Data-Driven Marketing ankommt.

Daten von Kunden- und Geschäftspartnern in seine Vermarktungsaktivitäten einzubeziehen bedeutet, sich eine große Wissensquelle zu erschließen. Denn Daten sind, besonders im Marketing, ein wichtiger Schlüssel zum Erfolg. Sie verraten beispielsweise die Wünsche und Vorlieben von Kunden und Interessenten, geben aber auch Hinweise, was jemand ablehnt, oder welches die präferierten Kanäle sind, auf denen jemand angesprochen werden möchte. Insofern geht es hier um so wichtige Aspekte wie die Kundenbindung.

 

Für das Data-Driven-Marketing sind meist ausreichend Daten vorhanden

 

Durch die zunehmende Digitalisierung haben Unternehmen heute mehr Zugriff auf (Kunden-)Daten als je zuvor. Interaktionen auf der Webseite, Social Media Posts, digitales Bezahlen und und und – überall hinterlassen Kunden und Geschäftspartner Daten bzw. Spuren von Daten. Und damit auch Informationen, ergo Wissen. Das lässt sich beispielsweise nutzen, um Angebote auf individuelle Kundenwünsche zuzuschneiden. Kunden wissen das und bestehen mittlerweile auch auf persönliche, für sie aufbereitete Informationen zu Produkten und Dienstleistungen.

Doch garantiert eine große Datenmenge allein noch nicht automatisch den Unternehmenserfolg. Wenn Unternehmen wahllos Daten abfragen und speichern, ohne zu wissen, welchen Nutzen sie daraus ziehen, hat das mehrere Folgen: Zum einen werden bei häufigen Datenabfragen Kunden skeptisch, wenn nicht sogar zu Ex-Kunden, sofern sie wahrnehmen, dass ihre Datenangaben nur zur Informationssammlung ohne konkreten persönlichen Mehrwert führen. Die Daten sollen dem Kunden nutzen.

Fatal für die Kundenbeziehung wird es auch, wenn dem Marketing fehlerhafte oder unvollständige Daten vorliegen. Eine falsche Anrede, falsch geschriebene Namen oder gar eine Vertauschung von Vor- und Nachnamen wirken schlichtweg unprofessionell. Das führt die Kundschaft schnell zu einem der zahlreichen Wettbewerber. Denn gerade in der digitalen Welt sind die Konkurrenten nur einen Klick entfernt. Es gilt vielmehr, die richtigen, die relevanten Daten zu erheben und diese bestmöglich zu nutzen. Was können Unternehmen also tun, um sich auf die wirklich wichtigen Daten zu fokussieren, um daraus einen echten Mehrwert zu ziehen?

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Datengetriebenes Marketing verlangt: First things first: Erst die Qualität, dann die Anreicherung

 

Erste Anlaufstelle sind die unternehmenseigenen Kundendaten aus verschiedenen Kanälen und Systemen – so zum Beispiel die Adressdaten, die Kauf- oder Vertragshistorie, Daten aus dem Kundenservice, aus der Buchhaltung und vielen weiteren Abteilungen. Verschiedene Tools helfen dabei, diese Daten zu konsolidieren, ihre Qualität zu verbessern und kontinuierlich hochzuhalten. Schritt 1 zum erfolgreichen Data-Driven Marketing ist deshalb: Datenqualitätsmanagement. Damit ist die Grundlage für eine korrekte und zuverlässige Kundenstammdatenbasis geschaffen.

Beim sogenannten Data Enrichment wird diese Datenbasis aber noch mit weiteren Informationen angereichert, sozusagen veredelt, wertvoller gemacht. Das können primärstatistische Daten sein, etwa die üblichen demographischen Angaben und gegebenenfalls noch Informationen wie das verfügbare Haushaltseinkommen, die direkt etwa bei Vertragsabschluss oder Antragsstellung erhoben werden, oder es können Daten aus dem CRM- oder ERP-System sein. Dazu kommen sekundärstatische Daten aus internen oder externen Quellen, die zum Beispiel das soziale Verhalten, soziographische Lebensbedingungen, Wertevorstellungen und Vorlieben, den individuellen Lebensstil und das persönliche Umfeld von Menschen genauer beschreiben. 

Erfahrungsgemäß bieten sich hierfür folgende Daten an:

  • Verhaltensdaten: Das sind eindeutige, historische Daten, wie Bestellungen, Transaktionen, Zahlungshistorie, Verweildauer etc. Sie können zur Anreicherung für besondere Anlässe, wie etwa Kundengeburtstage, genutzt werden. So können Unternehmen ihren Kunden etwa zum Geburtstag mit einem Gutschein oder Rabattcode gratulieren, oder auch eine langjährige Treue mit Sonderleistungen belohnen.
  • Beschreibende Daten: Sie beschreiben Attribute, Selbstangaben, demographische Angaben, etc., wie zum Beispiel das Geschlecht oder das Alter.
  • Charakteristiken: Darunter fallen Meinungen, Vorlieben, Bedürfnisse, Wünsche, etc. Diese Daten können etwa im Kundenservice erfasst werden, aus Rezensionen oder den Social-Media-Kanälen.
  • Interaktionsdaten: Dazu gehören Angebote, Ergebnisse, Kontext, Click Streams, Notizen etc.

Eine weitere Möglichkeit bieten sekundärstatistische Haushaltsdaten von Drittanbietern. Dabei handelt es sich um Daten aus externen Quellen, die Wissen über das soziale Verhalten sowie auch sozio-ökonomische Lebensbedingungen liefern. Aber auch Wertevorstellungen und Vorlieben, der individuelle Lebensstil und das persönliche Umfeld der jeweiligen Kunden lassen sich aus solchen Daten ableiten. Das Sinus-Institut bietet zum Beispiel Social-Milieu-Daten nach Merkmalen wie sozialer Lage, Grundorientierung, Werteorientierung, Alltagseinstellungen und soziodemographischen Angaben gruppiert. Außerdem können Marktdaten von Anbietern wie Sigma, Microm oder Arvato relevante Ergänzungen sein, um die Bedürfnisse und das (Kauf-)Verhalten von Kunden besser einschätzen zu können.

Sind Kundendaten qualitätsorientiert im Sinne von Aktualität, Vollständigkeit, Korrektheit und Eindeutigkeit aufbereitet, ergo verlässlich, kann durch die Anreicherung dieser ergänzenden Informationen zusätzliches Wissen gewonnen werden. Es lässt sich hervorragend anwenden, etwa für die Personalisierung im Rahmen des Customer Experience Management.

 

Wenn im datengetriebenen Marketing die postalische Adresse nicht greift

 

Adressdaten sind nach wie vor eine wichtige Kundeninformation. Vor allem für die Warenzustellung können diese aber auch noch um Informationen erweitert werden. Denn klassische Straßenadressen verfügen zwar über eine Hausnummer, sagen dennoch nichts darüber aus, wo sich der Hauseingang oder andere Übergabepunkte befinden. Auch bei Lieferzielen, die bisher noch mit keiner konkreten Adresse als Zustellort verknüpft sind, wie zum Beispiel „auf der grünen Wiese“ beim Anlagen- und Fabrikbau oder in Neubaugebieten, stoßen klassische Adressierungsverfahren an ihre Grenzen. Deshalb kann die Nutzung von Geokoordinaten als alternatives Adressierungsverfahren sinnvoll sein. Sie sind im Vergleich zur Postadresse eindeutiger und einfacher zu matchen. Mittlerweile existieren für die Bestimmung von Geokoordinaten mehrere Methoden. Google Plus Codes zum Beispiel wandeln Koordinaten in eine Folge von lateinischen Buchstaben und arabischen Zahlen um. Eine Möglichkeit ist auch der proprietäre Ansatz what3words, bei dem geographische Koordinaten in drei Wörtern dargestellt werden.

 

Was bringt datengetriebenes Marketing?

 

Durch die Anreicherung von Kundenprofilen mit Haushalts- und Milieudaten können Marketer gezieltere Ansprachen und passgenauere Angebote erstellen. Doch auch Daten zum Verhalten sind wertvoll: Sie verbessern die Customer Experience und ermöglichen eine präzisere Nutzung von prognosebasierten Instrumenten wie Behavioral Targeting und Predictive Analytics.

Haushalts- und Milieudaten können Daten zur Online-Chronologie sinnvoll anreichern, um so das Verhalten von Kunden zu verstehen und ihnen maßgeschneiderte Angebote zu machen. Damit ist eine gute Grundlage für das Behavioral Targeting geschaffen und die Streuverluste und Kosten pro Aktion (CPA) sinken. Aber auch Instrumente wie Predictive Analytics lassen sich durch Haushaltsdaten optimieren, sodass Marketer das Verhalten von Kunden treffsicherer vorhersagen können. Das macht es ihnen einfacher, proaktiv zukünftige Angebote oder Aktionen vorzuschlagen und unterstützt auch langfristige Produktentwicklung durch die Einschätzung von Produktpräferenzen.

Langfristig macht eine erfolgreiche Umsetzung von Data-Driven Marketing mithilfe von Data Enrichment Kunden zu Fans. Das steigert die Markenloyalität und Kundenbindung - und das mit einem effizienten Ressourceneinsatz und geringen Streuverlusten. Im Kehrschluss macht das nicht nur Kunden, sondern auch Unternehmen glücklich. Wesentliche Voraussetzung ist allerdings eine verlässliche Datenbasis, mit aktuellen, vollständigen, korrekten und eindeutigen Kundendaten.

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