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Big Data: Kundenprofile für erfolgreiche Marketingkampagnen erstellen

Prinzipien für die Datengenerierung

Um Potenziale für bessere Umsätze zu ermitteln ist eines besonders hilfreich: Eine umfassende Basis an Kundendaten. Sowohl quantitativ als auch qualitativ. So führt beispielsweise Robert Bosch Hausgeräte durch Dritte generierte Kundendaten in einer Inhouse-Cloudlösung zusammen. Dazu gehört auch die Anbindung an Customer-Touchpoints, um Daten über z.B. eine Produktregistrierung oder das Abonnieren eines Newsletters zu erhalten. Das Ergebnis: Eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden. Und die Möglichkeit, bin KI-Methoden attraktive Cluster zu bilden.

In der Praxis sammeln die meisten Marketer ihre Daten eher unstrukturiert. Man kann oft sogar von einer „Datensammelwut“ sprechen. Diese führt dazu, dass spätere Integrationsprojekte sich ewig hinziehen bis sich erste Ergebnisse zeigen. Den 90% der Zeit geht in Big Data Projekten für die Aufbereitung der Daten drauf. „Do fewer things better“ stellt daher einen wichtigen Leitsatz dar. Tatsächlich ist es besser, mit weniger Daten anzufangen. Schöner Nebeneffekt: Wenn erste Erfolge bei datengestützten Kampagnen erzielt werden, lassen sich weitere Abteilungen (mit deren Datenquellen) leichter ins Boot holen.

Damit Sie mit einer guten Basis starten, habe ich die wichtigsten Prinzipien für die Sammlung von Kundendaten zusammengetragen:

  • Brauchbarkeit prüfen: Daten sollten für den Geschäftszweck brauchbar sein. Die Kleidergröße ist für einen Möbelhändler eher irrelevant.
  • Granularität minimieren: Prinzipiell kann man jede Mausbewegung tracken – aber zielführend ist es eher nicht. Es ist sinnvoll, sich ausschließlich auf eine Datenessenz zu fokussieren.
  • Regelmäßigkeit begrenzen: Wie regelmäßig müssen Daten tatsächlich gesammelt werden? Ggf. kann es sehr sinnvoll sein, gleichartige Daten zu aggregieren.
  • Datenmuster vereinfachen: Bestimmte Datenmuster müssen nicht einzeln erfasst werden. Besser ist es oft, Daten automatisch zu kategorisieren bzw. zu normalisieren und somit vereinfachen.
  • Fehleranfälligkeit kontrollieren: Formularfelder werden oft mit Default-Werten belegt. Daraus können fehlerhafte Daten resultieren.
  • Speicherdauer: Das Klickverhalten eines Kunden in einem Newsletter muss nicht über Jahre hinweg gespeichert werden. Dessen Kaufhistorie vermutlich schon eher.
  • Verfügbarkeit gewährleisten: Gesammelte Daten sollten an zentraler Stelle für den Marketer verfügbar sein – und nicht erst bei Bedarf aus verschiedenen Silos beschafft werden müssen.

datentypen
Quelle: Kissmetric Blog

Im Kontrast zu den genannten Prinzipien gibt es auch eine ethische Dimension. So hat die Altimeter Group bereit 2015 fünf Richtlinien für ethische Datennutzung formuliert. Demnach muss die Nutzung von Kundendaten folgende Kriterien erfüllen:

  1. Benefit: Kunde und Werbetreibender sollen gleichermaßen einen positiven Nutzen aus der Datensammlung ziehen können.
  2. Progressive: Der Werbetreibende sollte gezielt nur jene Daten sammeln, die für seine Entwicklung von Bedeutung sind. Dazu gehört auch das Prinzip der Datenminimierung.
  3. Sustainable: Erkenntnisse aus den Daten sollen einen langfristigen und nachhaltigen Nutzen erzielen.
  4. Respectful: Die Privatsphäre des Kunden darf keinesfalls verletzt werden. Das heißt, dass der Umgang mit Kundendaten so transparent wie möglich gestaltet sein muss.
  5. Fairness: Eine fairer Umgang mit Kundendaten schließt mit ein, dass die Privatsphäre von Kunden nicht verletzt wird und dass die Persönlichkeitsrechte des Kunden nicht angegriffen werden.

Mein Tipp: Arbeiten Sie im Unternehmen gemeinsam an internen Richtlinien, die alle genannten Punkte vereinen und dabei Ihre individuellen Anforderungen berücksichtigen. Definieren Sie auch einen Verantwortlichen, der Mitarbeiter aus Marketing, Sales, IT etc. entsprechend sensibilisiert und die Einhaltung einer solchen „Customer Data Policy“ prüft.

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