Welche Rolle spielen die Daten?

AI-Lösungen sind in der Lage, selbst größte Datensätze intelligent auszuwerten. Dabei gilt: je präziser die Kundendaten sind, die entlang der Customer Journey generiert werden, desto aussagekräftigere Trends und Prognosen kann die AI daraus ableiten.

Immer wieder hört man heutzutage, Daten seien das neue Öl. Steile These? Vielleicht – aber für den Online- und Einzelhandel mag diese Analogie durchaus stimmen. Wenn man den Vergleich allerdings weiterführt, wird schnell klar, dass es neben dem hohen (monetären) Wert noch weitere Gemeinsamkeiten zwischen den zwei Begriffen gibt.

Sowohl Daten als auch Öl können zu Konflikten führen, wenn es Unstimmigkeiten etwa über die Verwaltungshoheit oder Besitzansprüche gibt. Nicht erst seit Inkrafttreten der DSGVO und des neuen Cookie-Gesetzes durch den BGH im Mai 2020 gibt es sehr genaue rechtliche Bestimmungen darüber, welche Daten wem gehören, und wie sie verarbeitet werden dürfen, bzw. müssen.

In einer Zukunft, in der Cookies immer mehr von der Bildfläche verschwinden, müssen Onlinehändler verstärkt andere, kreativere Mittel & Wege finden, um nahe am Kunden zu bleiben und weiterhin erfolgreiche Personalisierung umsetzen zu können. Treueprogramme und intelligent gestaltete Overlays können eine gute und vor allem rechtskonforme Methode sein, Kunden zur Preisgabe ihrer Daten zu motivieren.

Auf der anderen Seite gilt aber auch: Selbst die saubersten, und über ein eindeutiges Opt-In generierten Daten können zu Problemen führen: Je mehr Daten über unterschiedliche Kanäle generiert werden, desto unübersichtlicher kann die Handhabung werden – schließlich müssen all diese Daten ausgewertet und aufbereitet werden. An dieser Stelle kann Marketingautomation eine effektive Lösung des Problems sein. Grundvoraussetzung ist jedoch, dass die Daten aus unterschiedlichen Kanälen nicht in einzelnen Silos gelagert werden, sondern zentral zugänglich sind.

Mit einer ganzheitlichen Plattform zu mehr Agilität und Skalierbarkeit

In einer Welt, in der sich das Kundenverhalten mitunter wöchentlich ändert, sind Agilität und Schnelligkeit zwei entscheidende Assets, die Marketingteams unbedingt vereinen sollten. Die COVID-19 Pandemie hat einmal mehr gezeigt, dass ein rasches Reagieren auf sich verändernde Trends und (Verbraucher-) Anforderungen den entscheidenden Ausschlag über Erfolg und Misserfolg geben kann. Mittlerweile ist die Customer Experience einer Marke oftmals genauso wichtig, wie die angebotenen Produkte oder Dienstleistungen selbst. Und die Customer Experience hängt wiederum in hohem Maße von Personalisierung und Agilität in puncto Kampagnen-Execution ab. Was bedeutet das konkret für die E-Commerce und Einzelhandelsbranche?

E-Commerce und Retail-Unternehmen, die mit einem Technologie-Stack arbeiten, der zerstückelt und in großen Teilen von der Unterstützung der IT-Abteilung abhängig ist, verlangsamen die eigene Marketing-Execution. Auch wenn punktuelle Technologielösungen durchaus ihre positiven Seiten haben – z. B. eine exakte Ausrichtung auf einzelne Use Cases – so sind sie ab einer bestimmten Unternehmens- und Datenbankgröße nicht mehr effizient. Schließlich nimmt allein das Verwalten und Arbeiten mit vielen unterschiedlichen Lösungen für Marketer so viel Zeit in Anspruch, dass nicht nur die Agilität darunter leidet, sondern auch die Nutzung an sich nicht mehr rentabel ist. Eine ganzheitliche Marketingplattform, die nicht nur alle Daten sinnvoll an einem Punkt zusammenführt und verwaltet, sondern auch leicht bedienbar ist, sorgt für die nötige Flexibilität, um Kampagnen leicht starten, auswerten, und on-the-fly anpassen und verbessern zu können.

AI unterstützt Ihr Day-to-Day Business

AI übernimmt an diesem Punkt für Marketingverantwortliche die repetitiven Arbeiten – wie etwa das Erstellen, Umsetzen und Auswerten von Kampagnen – für beliebig viele Kanäle und Kundenkontakte. Dadurch erhalten Marketingteams wertvolle Zeit, um sich auf kreative Aufgaben – wie etwa Content Creation und Design – und strategische Bereiche konzentrieren zu können. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass eine beliebig große Anzahl an Kontakten individuell bespielt werden kann – das sorgt für Skalierbarkeit in einem Bereich, in dem manuelle Arbeitsleistung längst nicht mehr mithalten kann.

AI sollte dabei ein grundlegender Bestandteil Ihrer Technologie-Lösung sein und nicht auf Grundlage einzelner Kanäle implementiert werden. AI-Algorithmen arbeiten dann am wirkungsvollsten, wenn ein möglichst umfangreiches Informationspaket rund um Ihr Business – von einer CDP bis zur Marketingplattform – integriert ist. Nur dann erhalten die Algorithmen Zugang zu allen nötigen Daten und Informationen, um wirklich aussagekräftige und praxisnahe Entscheidungen treffen zu können.

Den Überblick behalten – Umsatz-Attribution und Reporting für mehr Transparenz

Ist Marketingautomation ein Allheilmittel für Erfolg im Omnichannel Marketing? Jein – auf der einen Seite kann sie Ihnen viel Arbeit abnehmen und Ihre Prozesse verschlanken. Auf der anderen Seite ist die reine Automation an sich noch kein wirkliches Asset – sie muss von Marketingverantwortlichen befüllt, überwacht und ausgewertet werden. Gleichzeitig gilt auch: AI ist an sich intelligent, läuft aber ohne Führung und/oder aussagekräftige Daten einfach ins Leere.

Zwar können Sie über Marketingautomation ca. 10-20% Ihrer Arbeitszeit einsparen, um aber einen maximalen Nutzen aus der Technologie ziehen zu können, benötigen Sie passende Strategien, die nicht nur bewährt und erfolgreich sind, sondern sich eng an Ihren Unternehmenszielen orientieren.

Dafür sollten Sie zunächst verstehen, welchen Einfluss Ihre Marketingaktivitäten auf die tatsächlichen Umsätze Ihres Unternehmens haben. Ein umfangreiches Reporting und eine Umsatz-Attribution liefern Ihnen an dieser Stelle wichtiges Insiderwissen darüber, welche Kampagnen in der Vergangenheit am wirkungsvollsten waren.

In Anbetracht der enormen Datenmengen, die durch Ihre AI-Lösungen erfasst und aggregiert werden, sollte das Erstellen dieses Reportings unbedingt durch Ihre Marketingtechnologie erfolgen. In anderen Worten: Wenn Sie AI-Algorithmen nutzen, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Marketingplattform Ihnen ein umfangreiches Dashboard mit ausgereiften Reportingmethoden und leicht zugänglicher Umsatz-Attribution liefert. Nur so umgehen Sie die manuelle und arbeitsintensive Erstellung zahlreicher Berichte (für mehrere Kanäle) und können von einer Trial & Error-Methode hin zu fundierten Entscheidungen und faktenbasierten Strategien wechseln.

Taktiken mit Geschäftszielen verknüpfen

Analytics und Performance-Reporting zeigen Ihnen zwar, was in der Vergangenheit funktioniert hat und was nicht, liefern Ihnen aber keine Strategien. Nichtsdestotrotz haben Sie durch den Überblick vergangener Kampagnenerfolge ein gutes Verständnis für die „Werkzeuge“, die Sie für Ihre Ziele im Marketing einsetzen können.

Um Ihre Geschäftsziele erreichen zu können, müssen Sie allerdings einen Schritt weitergehen. Sie sollten bestimmte Taktiken in Ihrem Marketing bestimmten KPIs zuordnen können. Das bedeutet: Sie müssen wissen, welche Kampagnen welche wichtige Metrik aktiv unterstützen – an diesem Punkt kann Sie die oben genannte Umsatz-Attribution zusätzlich unterstützen.

Im zweiten Schritt können Sie bei der Planung für das nächste Quartal die passenden Taktiken den gewünschten Zielen zuordnen und so schneller und verlässlicher Ergebnisse erzielen. Wenn Sie jetzt noch eine exakte Übersicht und Auswertung Ihrer Daten berücksichtigen, sind Sie dem strategischen Marketing einen ganzen Schritt näher.

AI in Aktion – 3 praxisnahe Beispiele

Im Folgenden sehen wir uns drei reale Herausforderungen im Onlinemarketing und ihre Lösung durch Artificial Intelligence an.

1. Einsatz von AI auf dem Web-Kanal

Problem: Informationen darüber, wer aus welchen Gründen Ihre Website besucht, bleiben ungenutzt – das Nutzererlebnis ist unpersönlich.

Lösung: Nutzen Sie AI und lassen Sie je nach Besucher und bekanntem Kaufverhalten/Interaktionen in der Vergangenheit, beliebige Inhalte auf Ihrer Website ein- oder ausblenden. Sprechen Sie Gruppen auf bestimmten Kanälen gezielt an, oder schließen sie andere aus – z. B. Gruppen mit hoher Besuchswahrscheinlichkeit, inaktive oder abwandernde Web-Besucher.

2. Einsatz von AI im Customer-Lifecycle Marketing

Problem: Cross-Sell Möglichkeiten sind von einem regelbasierten System, oder einem einfachen Algorithmus für automatisierte Cross-Sell Empfehlungen abhängig.

Lösung: AI macht hier proaktives 1:1 Marketing möglich – passgenaue Produkte werden je nach bereits gekauften Artikeln und Prognosen zu Produkten, die der Kunde in Zukunft benötigen wird, vorgeschlagen. Replenishment-Programme promoten via Erinnerungs-E-Mails Produkte, die beim Kunden voraussichtlich bald zur Neige gehen – z. B. im Bereich Haushalt, Kosmetik, Tierbedarf/ Tierfutter, etc.

3. Einsatz von AI für die Umsatzprognose

Problem: Der voraussichtliche Wert von Kunden/Kundensegmenten lässt sich nicht nachvollziehen – die Kommunikation kann nicht entsprechend angepasst werden.

Lösung: AI-Lösungen liefern für individuelle Kunden die entsprechenden Prognosen zum Warenkorbwert. Im Anschluss lässt sich die Kundenkommunikation mit dem passenden Content automatisieren.

• „Kundin A wird voraussichtlich 120€ für ihren nächsten Einkauf ausgeben.“
• „Kundin A wird alle 60 Tage etwas kaufen, während Kundin B alle drei Wochen kaufen wird.“
• „Kunde C, der bisher ein sehr lukrativer Kunde war, wird in den kommenden 20 Tagen abwandern.“

Fazit

Auch wenn AI und Marketingautomation wichtige Impulse und Hilfestellungen liefern können, sind sie kein Allheilmittel für Marketingkampagnen, die nicht nur gute, sondern hervorragende Ergebnisse liefern wollen. Stattdessen ist eine Verzahnung aus Daten, Analytik, Reporting, Marketingautomation und AI zum Erreichen wichtiger KPIs und für ein strategisches und effizientes Marketing nötig.

Eine Marketingplattform, die Daten nicht nur zentralisiert verwaltet, sondern gleichzeitig AI-getriebenes Analyse- und Kampagnenmanagement in einer ganzheitlichen Lösung ermöglicht, kann einen entscheidenden Vorteil liefern.

Mit Blick auf die Zukunft lässt sich prognostizieren, dass AI und Marketingautomation an Bedeutung immer weiter zunehmen werden. Nur Unternehmen, die AI intelligent nutzen und so aktiv ihre Customer Experience und dadurch auch die Kundenbindung verbessern, werden sich in den kommenden Jahren erfolgreich von der Konkurrenz abheben und für planbare und profitable Geschäftserfolge sorgen können.

Key-Takeaways für die Arbeit mit AI

1. Schlanker Tech Stack – Je einheitlicher und stringenter Ihre Technologielösung ist, desto agiler und effizienter ist Ihr Arbeiten damit.
2. Daten sind das A und O – Ohne relevante und saubere Daten funktioniert auch die beste AI nicht. Datensilos sollten vermieden und alle vorhandenen Daten zentral in einer Marketingplattform verfügbar sein.
3. AI als Bestandteil aller Systeme – AI sollte als zugrundeliegender Code in alle Strukturen Ihrer Marketing-Lösung eingebunden sein. Nur so profitieren Sie komplett von den Möglichkeiten und erhalten wertvolle Insights zu allen (Geschäfts-) Bereichen.
4. Überwachen und Optimieren – Fortlaufende Analysen und ein umfassendes Reporting liefern die nötige Kontrolle für AI-gestütztes Marketing.
5. Strategisches Marketing mit AI – Wenn Sie wissen, welche AI-getriebenen Marketingtaktiken Ihre jeweiligen KPIs unterstützen und dieses Wissen bei Ihrer Quartalsplanung praktisch umsetzen, betreiben Sie bereits strategisches Marketing.
6. Die Rolle des Marketers wird neu definiert – Vom Micro- zum Macro-Management – statt kleinteiliger A/B-Tests, Schätzungen und Datenauswertung, verlagert sich die Arbeit in kreative Bereiche und in die Strategieentwicklung.