Zehn Bausteine für ein nutzbares Marketing-Daten-Asset: Die Data Factory

Avaus hat in den letzten Jahren in Blogbeiträgen und Webinaren aktiv Best Practices und Erkenntnisse aus der Branche weitergegeben. Um die Tradition fortzusetzen, werden wir Sie durch den Rest des Jahres führen, zusammen mit einem Playbook mit Avaus Gedanken, wie man ein zukunftssicheres Marketingdaten-Asset aufbaut. Gemeinsam mit unseren Kollegen werden wir zeigen, wie man verschiedene Datenquellen auf eine Art und Weise nutzen kann, die bisher nur sehr wenige Vermarkter bei der Führung ihrer Unternehmen angewandt haben.  

Sie haben den folgenden Satz schon in vielen Präsentationen und Vertrieb gehört: "Die richtige Botschaft, zur richtigen Zeit für die richtige Person, perfekt personalisiert im richtigen Kanal."

Wir sind der Meinung, dass die meisten Unternehmen dies nicht in einer Weise umsetzen, die den Kunden erfreut, ganz zu schweigen von dem Klischee der vollen Marketingphrase. Unsere Empfehlung ist, jeweils einen Punkt auszuwählen und mit der Lieferung von Weltklasse-Standards zu beginnen. Dann sind Sie bereit, den zweiten Punkt mit denselben Standards zu erfüllen. In der Praxis bedeutet die gleichzeitige Umsetzung von zwei Variablen einen exponentiellen Anstieg des Komplexitätsgrads. Wir sind der Meinung, dass der Aufbau eines nachhaltigen Wettbewerbsvorteils erfordert, dass man von Anfang an mit dem Aufbau der Grundlagen beginnt. Künstliche Intelligenz ist nicht der erste Bereich, in den man investieren sollte!

Unser Playbook für den Aufbau eines umsetzbaren Marketingdatenbestands besteht aus zehn Schritten oder Bausteinen. Idealerweise sollten sie in chronologischer Reihenfolge durchgeführt werden. Wir definieren einen umsetzbaren Marketingdatenbestand als den Motor für zeitnahe, relevantepersonalisierte, mehrkanalige und kosteneffiziente Vertrieb, Vermarktung und Kundenerlebnis Optimierung.

Bei der Messung der Relevanz kann es wichtiger sein, zum richtigen Zeitpunkt mit seiner Kommunikation präsent zu sein als der eigentliche Inhalt. Deshalb ist es schwieriger, relevant zu sein, als Inhalte auf ein bestimmtes Publikum zuzuschneiden. Um rechtzeitig relevant zu sein, müssen Vermarkter in der Lage sein, das Kundenverhalten zu verstehen, wenn es passiert, und nicht erst nach zwei Tagen der Stapelverarbeitung. Es muss schnell gehen. 

Möglicherweise hat jeder, der Branchentrends verfolgt, einen großen Datensee, zumindest in der Pilotphase, aber sind diese Daten wirklich verwertbar? Verfügen Sie über die erforderlichen Daten, die die Absichten eines Kunden erkennen lassen? Sind sie so gut aufbereitet, dass sie für die Kommunikation mit dem Kunden genutzt werden können? Und, was am wichtigsten ist, verfügen Sie über die erforderlichen Zustimmungen zur Nutzung aller Daten?

Noch schwieriger ist es, Maschinen zu bauen, die zeitnah relevante Kommunikation in großem Maßstab liefern. Um zu vermeiden, dass Sie mit endlosen POCs und MVPs enden, sollten Sie die Anwendungsfälle und Lösungen von Anfang an in großem Maßstab durchführen. Nachgewiesene Skalierbarkeit ist ein Schlüsselfaktor, der Gewinner und Verlierer im gegenwärtigen Wettbewerbsumfeld voneinander trennt. 

Zehn Schritte zum Aufbau eines umsetzbaren Marketing-Datenassets:

1. Der Ansatz "Privatsphäre zuerst

Es mag langweilig klingen, mit dem Datenschutz und der Regulierung zu beginnen. A Datenschutz als erster Ansatz ist entscheidend für jeden robusten Datenbestand, der die Nutzung neuer Technologien und Anwendungsfälle ermöglichen soll, zumal das Ziel darin besteht, verschiedene Datenquellen für Aktivierungszwecke zu kombinieren. Wenn die Daten nicht schon bei der Erfassung für diesen Zweck bestimmt sind, wird die spätere Nutzung eingeschränkt sein. Ein Datenschutzrahmen ist für jedes Unternehmen einzigartig. 

Der eigentliche Rahmen sollte den Grundsätzen des "eingebauten Datenschutzes" folgen, um zu ermöglichen und nicht zu behindern. Der Begriff "Privacy by Design" wird bereits weitgehend missverstanden. Unserer Erfahrung nach gibt es nichts, was mit dieser Methode nicht möglich wäre, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu verletzen oder die verschiedenen Gesetze zu verletzen. Im folgenden Beitrag werden wir Sie ausführlicher durch diesen Prozess führen.

2. Beginnen Sie mit einfachen Anwendungsfällen, aber vergessen Sie nicht die visionären Fälle

Sie beginnen mit einer Bestandsaufnahme, die alle aktuellen Aktivitäten enthält, und listen dann die für die Zukunft geplanten Aktivitäten auf. Es ist wichtig, weit genug in die Zukunft zu blicken, um die visionären Aktivitäten, die Teil des Datenschutz-Rahmenkonzepts sind, so auszurichten, dass sie den Fortschritt in späteren Phasen nicht bremsen. Einfach Anwendungsfälle liefern in der Regel den größten geschäftlichen Nutzen, daher sollten Sie mit ihnen beginnen, bis sie Ihnen ausgehen. Erst dann beginnen Sie, die Komplexität zu erhöhen. In den kommenden Blogbeiträgen und Webinaren werden wir uns zunächst auf konkrete Taktiken zur Steigerung der Effizienz von Investitionen in digitale Medien konzentrieren, gefolgt von Taktiken, mit denen sich Marketingdaten in 1-zu-1-Kanälen neben digitalen Medien nutzen lassen. 

3. Die Kombination von Web-Verhaltensdaten mit Kundendaten erfordert eine strenge Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und technische Voraussetzungen

Um Web-Verhaltensdaten mit anderen Datenquellen zu kombinieren, müssen Sie die Voraussetzungen dafür schaffen, sowohl in Bezug auf die Einhaltung der Vorschriften als auch in technischer Hinsicht. Da die Möglichkeit, identifiziertes Nutzer Verhalten kanalübergreifend zu messen, eines der wichtigsten Elemente eines verwertbaren Marketingdatenbestands ist, können Sie bereits erkennen, warum ein datenschutzfreundlicher Ansatz erforderlich ist. In den meisten Fällen ist eine gültige rechtliche Grundlage für die Kombination von Web-Verhaltensdaten mit anderen Kundendatenquellen eine in der DSGVO definierte Einwilligung. In den seltensten Fällen können Sie sich auf ein berechtigtes Interesse berufen, zumindest was die Datenaktivierung betrifft. Daher müssen Sie einen Zustimmungsmechanismus einrichten, der sich auf die Einhaltung der Vorschriften und auf technische Aspekte auswirkt. 

Wenn man sich die ersten Auslegungen der Datenschutzbehörden in Europa ansieht, ist es unvermeidlich, dass ein informativer Cookie-Banner ohne einen Prüfpfad für eine rechtsgültige Zustimmung nicht ausreicht. Darüber hinaus benötigen Sie einen gemeinsamen Schlüssel, um Online-Nutzer mit bekannten Kunden in einer Umgebung zu verbinden, in der üblicherweise Cloud-Lösungen anstelle von Datenlagern vor Ort verwendet werden. Daher müssen PII-Datenelemente oder Klartext-Kundenidentifikatoren pseudonymisiert werden, und zwar sowohl in Echtzeit (Beantwortung von Anfragen in 50 ms) als auch in großem Maßstab. Wie lässt sich das alles umsetzen? Wir freuen uns auf Teilen über unsere Erfahrungen und Fehler! 

4. (Web) Verhaltensdaten haben in der Regel Qualitätsprobleme

Es gibt einen Grund, warum die Fähigkeit, Web-Verhaltensdaten zu sammeln, zu manipulieren, zu verstehen und mit anderen Datenquellen zu kombinieren, an die Spitze der Liste gesetzt wurde. Im Vergleich zum Beispiel zu Kundendaten sind Web-Verhaltensdaten in der Regel nicht in einem guten Zustand, was die Datenqualität angeht. Es fehlt an einer angemessenen Struktur, an Namenskonventionen, an Kontinuität, an der Abdeckung digitaler Assets und an Granularität. Die Erfassung von Web-Verhaltensdaten wird sich in den kommenden Jahren aufgrund grundlegender Änderungen bei Cookies, Datenschutzkontrollen in Browsern und dem allgemeinen Bewusstsein für Datenschutzbelange rasch weiterentwickeln. Aus diesem Grund halten wir es für sinnvoll, technologieunabhängige Lösungen zu entwickeln, die die Erfassung von Web-Verhaltensdaten unabhängig von den verwendeten Tools ermöglichen. 

In der Praxis bedeutet dies eine grundlegende Verschiebung der organisatorischen Zuständigkeiten von Webanalysten zu IT-Entwicklungsteams. Web-Verhaltensdaten spielen eine wichtige Rolle beim Aufbau verwertbarer Einblicke in einen Marketing-Datenbestand, da sie uns sagen, was gerade passiert, während Kundendaten eher statisch sind. Wir sehen also, dass die Aufbereitung von Web-Verhaltensdaten für die meisten Unternehmen ein Investitionsbereich ist, um die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Dieses Thema wird, wie alle anderen auch, in zukünftigen Beiträgen vertieft werden!

5. Bei der Segmentierung geht es um die Erstellung von Kundenprofilen (prospect)

In dieser Phase werden die Web-Verhaltensdaten identifizierter Nutzer mit relevanten Kundendaten für Vertrieb, Marketing und Kundenerlebnis Zwecke. Der erste, zumindest aus Unternehmenssicht nicht ganz so langweilige Schritt besteht darin, all die neuen Erkenntnisse, die sich aus dieser gemeinsamen Sicht ergeben, sinnvoll zu nutzen. Um genau zu sein, sind für eine intelligente Segmentierung zwei separate Aktivitäten erforderlich:

1. Analyse des Verhaltens auf der digitalen Website services auf einer bestimmten Nutzerebene
2. Manuell Erstellung neuer Zielgruppen oder Zielgruppen unter Verwendung kombinierter Verhaltens- und Kundendaten

Die Verwendung identifizierter Kundendaten zur Analyse des Online-Service-Verhaltens eröffnet unendlich viele Möglichkeiten, um das Verhalten von Nutzer besser zu verstehen und insbesondere Hypothesen über die Unterschiede im Verhalten verschiedener Nutzertypen aufzustellen. Wie unterscheidet sich zum Beispiel das Verhalten von Kunden mit hohem und niedrigem Wert oder welche Verhaltensmuster können erkannt werden, bevor ein Kunde abwandert? 

Leider haben neue Erkenntnisse und Analysen nur einen geringen Wert, außer dass sie den immer größer werdenden Appetit des Managements auf Berichte und schöne Grafiken auf PowerPoint befriedigen. Die Wertschöpfung beginnt, wenn etwas mit den neu gewonnenen Erkenntnissen gemacht wird, nämlich im Rahmen von Vertrieb, Marketing und Kundenerlebnis, um Kommunikationsaktivitäten mit klaren Zielen zu entwickeln. Um den genannten Beispielen zu folgen, sollten Sie Aktivitäten für Kunden mit geringem Wert entwickeln, die sie dazu bringen, sich wie Kunden mit hohem Wert zu verhalten, oder klare Aktivitäten zur Verhinderung von Kundenabwanderung für Kunden, die Anzeichen für eine potenzielle Abwanderung zeigen. 

Da es bei der Erfassung von Werten vor allem um die Ausführung geht, können diese Aktivitäten in dieser Phase auf manuelle Prozesse zurückgreifen, um zu beweisen, dass frühere Hypothesen richtig sind. Der Nachweis sollte idealerweise über den einfachsten und schnellsten Kanal erbracht werden, der den Kunden erreicht. Ein Kanal, den man zu Beginn in Betracht ziehen sollte, ist die Suche, da die Budgets in der Regel so hoch sind, dass eine kleine Wirkung bereits einen großen Unterschied macht. Es sind auch keine umfangreichen Integrationen erforderlich. Wir werden auch diesen Bereich in zukünftigen Beiträgen zusammen mit Oscar vertiefen! 

6. Aktivieren Sie neue Zielgruppen über alle möglichen Kanäle

Nachdem Sie Ihre ersten neuen Erkenntnisse gewonnen und erste Zielgruppen oder Zielgruppen gebildet haben, ist es an der Zeit, neue Aktivitäten rund um die Marketingdaten zu entwickeln, um ihre Handlungsfähigkeit zu beweisen. Aus einer Lernperspektive ist es ratsam, neue Zielgruppen oder Zielgruppen auf der Grundlage von Kundenprofilen (prospect) zu aktivieren, die aus mehreren Datenquellen bestehen, und zwar über einen Kanal nach dem anderen. Im Laufe der Zeit ist es wichtig, Fähigkeiten zur Aktivierung für alle im Unternehmen genutzten Kanäle aufzubauen, von der digitalen Werbung über die Personalisierung von Websites/Login-Services bis hin zu allen 1-zu-1-Kanälen wie E-Mail und Telemarketing. 

Je nach Ihrer Gesamtarchitektur für Marketing Technologie und andere IT-Systeme gibt es mehrere Möglichkeiten, dies zu tun. Leider gibt es kein allgemeingültiges Rezept. Einige Technologiepakete haben jedoch bestimmte Vorteile und Nutzen, während die Abhängigkeit von alten On-Premise-Architekturen die Markteinführungszeit erheblich verkürzt. Aus einer Kundenerlebnis Perspektive sollten Kunden in den Kanälen angesprochen werden, die sie wählen, und nicht in den Kanälen, in denen ein Marketeer hofft, sie zu erreichen. Das Thema Aktivierung kann anhand einiger Beispielszenarien angegangen werden, bei denen die Einfachheit und Geschwindigkeit der Datennutzung eine Schlüsselrolle spielt. 

7. Zusammenführung aller Daten zu einem echten Datensatz

Es hat uns einige Schritte gekostet, um zu einem Punkt zu gelangen, an dem wir wirklich anfangen können, über ein konkretes umsetzbares Marketingdaten-Asset zu sprechen. Nach unserer Definition gibt es einige Merkmale, die eine Sammlung von Datenpunkten zu einem umsetzbaren Marketingdaten-Asset erheben. In der Regel sollten die folgenden Merkmale vorhanden sein:

• Relevante Datenpunkte für Vertrieb, Marketing und Kundenerlebnis Optimierungsfälle, die um ein Kundenprofil (prospect) organisiert sind 
• Globale eindeutige Kennung Nutzer zur Kombination mehrerer Datenquellen
• Daten in einem Format, das leicht zur Erstellung von Erkenntnissen und Zielgruppen für die Aktivierung verwendet werden kann
• Definition der Rechtsgrundlage und der Zustimmungswerte als fester Bestandteil des Kundenprofils (prospect). Zusätzlich ein Prüfpfad für Einwilligungen oder Opt-outs in einem zentralisierten Speicher
• Integrationen zu allen genutzten Kanälen auch auf manueller Basis in frühen Entwicklungsstadien verfügbar
• Vorhandenes Governance-Modell mit Aspekten wie Datenschutzrahmen, Zugriffsrechte, Dateneigentum, Tätigkeiten im Zusammenhang mit der DSGVO wie Datenschutzfolgenabschätzungen usw.
• Leistungsdaten als Rückkopplungsschleife über den für die Aktivitäten erbrachten Geschäftswert verfügbar
• Regeln für die Datenaufbewahrung für verschiedene Datenpunkte und Mechanismen zur Schwärzung von personenbezogenen Daten
• Eine ordnungsgemäße Dokumentation, die bei Änderungen laufend aktualisiert wird, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen und eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen den Teams zu gewährleisten. Dieser Teil der Erstellung von Datenprodukten wird fast immer vernachlässigt und senkt mit der Zeit die Produktivität

Wie bereits erwähnt, werden Marketingdaten nur selten als Daten-Asset behandelt, und wenn man sich die obige Liste ansieht, wird klar, dass dies auch einige Anstrengungen und Investitionen erfordert. Glücklicherweise gibt es schnelle Möglichkeiten, um einfach zu implementierende und geschäftswirksame Anwendungsfälle mit geringen Vorlaufkosten zu erfüllen. Wir hoffen, dass Sie ein grundlegendes Verständnis für die Elemente haben, mit denen Sie beginnen können, und wir freuen uns, das Thema weiter zu vertiefen!

8. Ein algorithmischer Ansatz zur Aktivierung

Wie bereits erwähnt, können mit einfachen Anwendungsfällen (aus analytischer Sicht), die sich schnell umsetzen lassen und messbare Ergebnisse liefern, erhebliche Vorteile erzielt werden. Nachdem wir die einfachsten Erfolge erzielt und die bisherigen Investitionen bezahlt haben, ist es an der Zeit, sich komplexeren Fällen zuzuwenden. In den letzten Jahren haben sich die Nutzung und die sofortige Verfügbarkeit von Algorithmen grundlegend geändert, so dass der algorithmische Ansatz nicht mehr eine datenwissenschaftliche Herausforderung für die Erstellung von Modellen darstellt, sondern vielmehr eine daten- und ingenieurtechnische Herausforderung, bei der es darum geht, die Daten zu bereinigen, zu formatieren und in eine Form zu bringen, die für Modellierungszwecke verwendet werden kann.

Die Nutzung von Algorithmen ist in der Regel eher eine Herausforderung für die Datentechnik und die Implementierung von kundenorientierten Prozessen als für die Erstellung von Modellen mit hoher Vorhersagbarkeit. Beim Aufbau eines verwertbaren Marketingdatenbestands ist die datentechnische Herausforderung größtenteils bereits gelöst, da Datenpunkte für Vertrieb, Marketing und Kundenerlebnis Marketing- und Optimierungszwecken in einem schönen, sauberen Format vorliegen, das um das Kundenprofil (prospect) herum organisiert ist. Infolgedessen wird die Nutzung von Algorithmen aus technischer Sicht einfacher und schneller, wenn der Datenbestand erst einmal vorhanden ist. 

Das bedeutet nicht, dass der Einsatz von Algorithmen einfach wäre. Sie müssen bei den kundenorientierten und geschäftlichen Prozessen so weit ausgereift sein, dass sie in großem Umfang in der Produktion eingesetzt werden können. Um greifbare Ergebnisse in einem Unternehmen mit Algo Leap zu erzielen, ist es auch wichtig, genügend Unterstützung auf Managementebene zu finden. Avaus hat sich in letzter Zeit stark auf den Aufbau eines spezifischen Daten x Algo x Aktion Ansatz, den wir unter Teilen näher erläutern werden, damit Ihr Unternehmen wirklich algorithmisch gesteuert wird.

9. Automatisieren Sie die Aktivierung und Ausführung 

Insbesondere bei der Einführung einer algorithmischen Methode zur Erstellung von Aktivitäten besteht ein wachsender Bedarf an Automatisierung für die Auslösung von Aktivitäten, die Festlegung von Prioritäten, die Bereitstellung der richtigen Inhalte und die optimale zeitliche Abstimmung der Aktivitäten. Die Personalisierung kann nur mit Hilfe von Automatisierung durchgeführt werden, da sie aufgrund der großen Vielfalt der für die einzelnen Profile verwendeten Inhalte nicht manuell durchgeführt werden kann. Sobald Sie den Marketeers die Möglichkeit gegeben haben, mit neuen Arten von Erkenntnissen, Zielgruppen oder Zielgruppen zu arbeiten, müssen diese über alle Ihre Kanäle hinweg auf kosteneffiziente Weise aktiviert werden, was eine intelligente Automatisierung zur Verbindung mit verschiedenen APIs erfordert. 

Beim Aufbau dieser Fähigkeit ist es sinnvoll, sie von Anfang an in einem Multi-Channel-Kontext zu planen. Da die Ansprache der Zielgruppen und des Publikums im Laufe der Zeit in kleinere, aber kontextuell relevantere Teile zerlegt wird, ist die richtige Automatisierung bereits für die Ausführung entscheidend. Um eine Vision zu entwickeln, die Sie in die Zukunft führt, sollte es nie eine Kommunikation ohne Folgeaktionen geben, unabhängig davon, ob der Nutzer darauf reagiert hat oder nicht. 

Die Umstellung von datengestützten Aufgaben auf die Aktivierung in großem Maßstab erfordert andere Fähigkeiten des Teams. Entwicklungsfähigkeiten und kreatives Denken sind unerlässlich, wenn die Zahl der neuen und parallelen Aktivitäten zunimmt. In diesen Zeiten, in denen wir mit dem Druck leben, Unternehmen am Laufen zu halten, sollten Menschen nicht alles tun, was Maschinen können, sowohl aus der Perspektive der Effizienz als auch um Menschen mit interessanten, nicht routinemäßigen Aufgaben zu beschäftigen. 

10. Orchestrierung von Aktivitäten

Die größte Herausforderung bei der Nutzung verwertbarer Marketingdaten ist die Orchestrierung der verschiedenen Aktivitäten. Die Orchestrierung fungiert als Entscheidungsmotor, um den Kunden auf die richtige Reise zu schicken, um über eine Abfolge von Aktivitäten oder Kanalpräferenzen zu entscheiden. Sie ermöglicht es Ihnen auch, mit verschiedenen Aktivitäten über alle Ihre Kanäle hinweg auf konsistente und kontinuierliche Weise zu agieren und so angenehme oder sogar überraschende Kundenerlebnisse zu schaffen. Dies ist sicherlich ein Bereich, in dem es immer noch mehr Marketing-Hype als praktische Erfahrung unter Vermarktern gibt. Das Architekturdesign für die Komponenten von Marketing Technologie und die Zugänglichkeit von Betriebsdaten werden letztendlich die Grenzen für die Orchestrierung festlegen. 

Wenn wir uns in die Position des Architekten versetzen, der Funktionen für die Kommunikationsorchestrierung entwickeln soll, würden wir gründlich überlegen, welche Schlüsselfunktionen von kommerzieller Software bereitgestellt werden können und welche Befähiger unbedingt selbst entwickelt werden sollten, um eine Anbieterbindung zu vermeiden und Flexibilität in einem Bereich zu gewährleisten, in dem die technologische Entwicklung schneller voranschreitet, als die meisten von uns es überblicken können.

Obwohl wir uns noch in einem sehr frühen Stadium der Orchestrierung der Kundenkommunikation befinden, sind wir sicher, dass es viele Best Practices gibt, die wir mit Ihnen teilen und weiter diskutieren können. Kontakt um die Entwicklung Ihrer Organisation für eine bessere Nutzung von Daten für Vertrieb, Marketing und Kundenerlebnis Optimierung. Wir laden Sie ein, sich gemeinsam mit uns auf die Reise zu begeben, um Marketingdaten auf die nächste Stufe zu heben.

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