Artikel zu B2B Digital Marketing

Wie man KPIs definiert und Marketingprozesse verbessert

Ein Großteil des Marketings ist völlig pragmatisch. Wir suchen aktiv nach einer anderen Sichtweise auf ein Thema, so dass wir neue Fragen stellen, andere Antworten erhalten und innovative Lösungen schaffen können. Key Performance Indicators sind ein klassisches Beispiel.

Hier sind neun Gedanken zu KPIs, die auf einer Vielzahl von Erfahrungen in verschiedenen Branchen, Prozessen und Systemen basieren.

1 Teil des Gesamtbildes

Das Ziel des KPI-Reportings ist es, die Entscheidungsfindung in kritischen Fragen zu unterstützen.

Der Inhalt ist bewusst selektiv. Es geht nicht darum, alles zu erfassen. Stattdessen werden Schlüsselfragen in einem größeren Bereich beleuchtet. Aber was sie abdeckt, berichtet sie treu und ohne das Ausmaß des Problems zu verzerren.

Die Berichte heben die wesentlichen Themen hervor und fassen sie präzise und prägnant zusammen, so dass das Publikum die aktuelle Situation verstehen kann. Der nächste Schritt wird darin bestehen, Fragen zu stellen und herauszufinden, ob Diskussionen notwendig sind, ob Entscheidungen getroffen werden müssen.

2 Berichterstattung als Kommunikation

Wenn Sie anhalten und darüber nachdenken, ist ein KPI eine Form der Kommunikation zwischen einem Reporter und seinem Publikum. Im Idealfall vermitteln die Berichte dem Publikum die Bedeutung ohne die Anwesenheit des Berichterstatters.

Damit diese Kommunikation erfolgreich funktioniert, müssen der Reporter und das Publikum ein gemeinsames Verständnis von:

  • Kontext – worauf sich der Bericht bezieht
  • Inhalt – was es bedeutet: warum diese Einheiten / dieses Layout
  • Implikation – welche Entscheidungen anhand dieser Informationen getroffen werden können.

Es gibt einfach keine Möglichkeit, dass das zufällig passiert.

Nach meiner Erfahrung ist es viel produktiver, diese Skizzen auf einem Whiteboard zu erstellen, zu überprüfen und zu verfeinern, bevor man in die Details eintaucht.

Reporter und Publikum müssen sich zusammensetzen, um die wesentlichen Geschäftsprobleme zu definieren, festzustellen, welche Geschäftsentscheidungen mit diesen Problemen verbunden sind, und um zu skizzieren, wie die relevanten Informationen kommuniziert werden sollen.

3 Form folgt der Funktion

Die Idee, dass der Berichtsinhalt in sich geschlossen sein muss und die Anzeige intuitiv ist, ist wichtig. Aber in der Anfangsphase des Designs halte ich die grafischen Probleme rund um Design of Information and Visual Communication für eine Ablenkung. Ich mag besonders Steve Jobs’ Zitat über den iPod, weil ich denke, dass er auch das Herzstück der ganzen KPI-Sache ist:

"Design ist nicht nur das, wonach es aussieht und sich anfühlt. Design ist, wie es funktioniert."


Steve Jobs über dem iPod

Wenn wir die Funktionalität als Ausgangspunkt nehmen, ist eine nützliche erste Frage, die wir mit dem Publikum diskutieren können: “Welche Funktion sollten die KPIs haben?”

Hier sind ein paar Gedanken zu den verschiedenen Arten von Berichten.

Status
Ein Statusbericht zeigt, wie etwas zu einem bestimmten Zeitpunkt war (“die Flut lag 1,2 m über dem normalen Meeresspiegel”), oder wie es jetzt ist (“die Körpertemperatur liegt derzeit bei 36,8 Celsius”). Um aussagekräftig zu sein, sollte die Anzeige auch anzeigen, ob der Wert akzeptabel ist oder nicht.

Leistung
Umdrehungen pro Minute. Kilometer pro Stunde. Website-Besucher pro Tag. Einkäufe pro Woche. Zählungen, Volumen, Werte. Dies ist oft eine Abweichung vom Statusbericht

Trend
Wie sich ein Effekt (durch Konvention der y-Achse) bei Variation einer Ursache (der x-Achse) ändert. Ein klassisches Beispiel sind Erlöse über die Zeit (Monate, Quartale, Jahre).

Ein Trendbericht ist oft ein Status- oder Leistungsbericht, der die jüngere Geschichte beinhaltet (“wir sind über diesen Weg hierher gekommen”). Die Gefahr von Trendberichten ist die Versuchung für Auge und Gehirn zu denken, dass es ein Muster sieht und sie als prädiktives Werkzeug benutzt – was sie definitiv nicht sind.

Alarmglocke
Die Funktion besteht darin, Aktionen auszulösen, so dass es vorher eine Diskussion und Abstimmung zwischen dem Reporter und seinem Publikum geben muss. Zum einen über die Empfindlichkeit der Triggereinstellung und zum anderen über das Follow-up-Verfahren.

Schließlich gibt es einen ernsthaften Unterschied zwischen: “zehn Minuten nachdem der Alarm losging, hatte das Team das Feuer gelöscht” und “das Gebäude brennt, weil niemand weiß, was zu tun ist, wenn der Alarm losgeht”.

Kristallkugel
Berichte, die aufzeigen, wie sich die Dinge in Zukunft entwickeln können (z.B. Zeitorientierung). Zum Beispiel: “Es stehen genügend zuverlässige historische Daten zur Verfügung, um durch eine solide statistische Berechnung aufzuzeigen, wie sich eine Situation in naher Zukunft innerhalb definierter Vertrauensgrenzen entwickeln könnte”. Und ja, die Datenanalyse muss so pedantisch sein, um gültig zu sein.

Radarbildschirm
Was kommt ins Blickfeld (z.B. räumliche / konzeptionelle Orientierung). Sehr nützlich im Geschäftsleben und doch knifflig, weil es so viele Möglichkeiten gibt, mit denen man umgehen muss.

Sie könnten zum Beispiel Ressourcen für die Beobachtung der Wissenschaft von neuen Materialien verwenden, um Möglichkeiten für die Entwicklung neuer Produkte zu identifizieren. Oder Sie investieren Ressourcen in die Verfolgung der Entwicklung der Kundenbedürfnisse. Aber nur wenn Sie beides tun, können Sie ein neues Produkt entwickeln, das die Bedürfnisse der Kunden erfüllt.

Fortschritte
Wir möchten vielleicht zeigen, wie weit wir gekommen sind (“Year to Date”); oder wir wollen zeigen, wie viel noch zu tun bleibt (“Restmenge”). Um eine quantitative Analyse durchzuführen, benötigen wir eine Datenquelle von Einheiten, die leicht gezählt werden können, wie Zeit, Ressourcen, Geld oder was auch immer.
Wenn quantitative Quellen fehlen, oder um eine qualitative Analyse durchzuführen, können Sie stattdessen Meilensteine anzeigen (“Stufe 3 des Projekts ist nun abgeschlossen; nur noch Stufe 4 ist übrig”).

Blinkende Warnlampe
Ein Ausnahmebericht. “Hey! Wir haben etwas entdeckt. So sieht es aus und wir bewerten es auf diese Weise. Lassen Sie uns darüber diskutieren, ob wir etwas unternehmen müssen…. etc.”

4 Anwendung dieser Ideen auf das Marketing

Es hilft enorm, wenn Vermarkter zunächst klären, wer ihr Publikum ist und welche Informationen sie benötigen.

Autos bieten ein leicht verständliches Beispiel.

  • Ein Armaturenbrett ermöglicht es dem Fahrer, das Fahrzeug sicher zu bedienen: Der Kraftstofftank ist voll, es blinken keine Warnleuchten, die Sicherheitsgurte sind angelegt, etc.
  • Wenn das Fahrzeug zur Wartung einfährt, greift der Mechaniker auf einen ganz anderen Satz von (historischen) Daten aus einem anderen System zur detaillierten Analyse zu – und gibt dem Fahrer Empfehlungen (“Es ist Zeit, die Bremsbeläge zu wechseln”).
  • Das Autonavigationssystem ermöglicht es dem Fahrer, dem Fahrgast mitzuteilen, wie weit er sich zum Zielort befindet, die erwartete Ankunftszeit und ob er mit Störungen auf der Strecke rechnen muss.

In ähnlicher Weise benötigen Marketingabteilungen unterschiedliche Arten von Berichten, je nach den spezifischen Bedürfnissen des Publikums. Sie verstehen schon.

5 Berichterstattung durch das Marketing

Meiner Erfahrung nach schafft Marketing

  • berichtet über sich selbst, für den eigenen Gebrauch;
  • Berichte, die Nicht-Marketern über Marketing berichten.

Sie sind in Inhalt und Stil sehr unterschiedlich.

Betriebsberichte für das Marketing
Stellen Sie sich für einen Moment vor, Marketing als ‘Black Box’. Es gibt Ressourceninputs (Mitarbeiter, Budget, Daten), die zu Prozessen (online, offline, etc.) zusammengefasst werden, um Outputs (Events, Leads, Interessenten) zu erzeugen.

Die Betriebsberichte geben einen Überblick über den Zustand (Effektivität, Effizienz) dieser “Black Box”. Sie beantworten Fragen wie. “verbrauchen die operativen Systeme und Prozesse die erwarteten Ressourcen und liefern das gewünschte Leistungsniveau?”.

Wartungsberichte für das Marketing
Dies könnten die Berichte von Teamleitern / Leiter einer Funktion oder eines Systems an den Marketing Director sein.

Die oberste Ebene ist die Zusammenfassung der Handlungsempfehlungen, darunter die Analyse, die die Empfehlung erklärt, darunter die Details (sobald die Methode gemeinsam vereinbart wurde, muss der Marketingdirektor diese wahrscheinlich nicht mehr sehen).

Navigationsberichte für Nicht-Marketer
Parallel dazu gibt es eine Reihe von Berichten, die die Marketingdirektoren mit Gleichgesinnten, anderen Abteilungsleitern und Interessenvertretern teilen möchten.

Der Zweck dieser Berichte ist es, sicherzustellen, dass sowohl die linke als auch die rechte Hand zusammenarbeiten, um die Geschäftsziele zu erreichen. Das Format und der Inhalt hängen vom Publikum ab: Vertrieb, Finanzen, IT, Personal, CEO.

6 Ein kurzes Wort zu Daten

Es ist nicht immer eine gute Idee, mit den Daten zu beginnen, die Sie haben, oder welche Standardberichte ein System leicht ausspucken kann. Warum? Weil es dein Denken einschränkt.

Standardberichte spiegeln einen bestehenden Prozess wider. Mit diesen Berichten können Sie am besten diesen Prozess optimieren – der tatsächlich ineffizient oder zwecklos sein kann. Ein Rolls-Royce Corniche von 1984 mag sich in Top-Zustand befinden – aber der Kraftstoffverbrauch dürfte kaum besser als 28 Liter pro 100 km sein.

Echte Verbesserung kommt, wenn man darüber nachdenkt, wie man das Ziel erreicht und den Prozess neu gestaltet. In der Praxis bedeutet das oft, dass neue Daten gesammelt werden müssen.

Die Definition der Daten, die Sie zur Steuerung von Prozessen benötigen (aber noch nicht haben), ist selbst ein strategisches Ziel. Anstatt sie zu ignorieren, können Sie eine handgezeichnete Skizze mit dem Titel “Feedback gewünscht” oder “Demnächst” in das Berichtsbuch einfügen, mit einem Status-Update über die Meilensteine bis zur Auslieferung (Datenbedarf definiert / Datenerfassung gestartet / Bericht verfügbar).

7 Roll-up, Drill-down

Sobald Sie einen Bericht skizziert haben, müssen Sie wahrscheinlich über die Datengranularität nachdenken. Auf welcher Detaillierungsstufe müssen Sie die Daten sammeln, damit Sie zu Summen oder zu Details hochrollen können?

Die Auswahl an Datenmaßen ist hier nahezu unbegrenzt:

  • Zeit: Sekunden / Minuten / Stunden / Tage / Wochen / Monate / Quartale / Jahre
  • Geographie: Postleitzahl / Stadt / Bundesland / Land / Region / Kontinent
  • Etc.

Und neben den allgemeinen gibt es alle Ihre unternehmensspezifischen Dimensionen:

  • Kundensegmente
  • Produkt-/Dienstleistungskategorien
  • Interne Organisation: Vertriebsregionen, Divisionen, Abteilungen, etc.

Übrigens: Die Kombination von Daten aus verschiedenen Systemen kann sehr chaotisch und ressourcenintensiv sein – aber das wussten Sie wahrscheinlich schon.

8 Welche Themen sollten KPIs abdecken?

Kommen wir noch einmal auf die einleitenden Kommentare zurück. Das habe ich vorgeschlagen: “KPI-Berichte zielen nicht darauf ab, alles abzudecken. Stattdessen heben sie Schlüsselthemen in einem großen Bereich hervor”.

Eine nützliche Frage kann sein: “Nach welchen Kriterien können wir die wichtigsten Themen identifizieren?”

Ich denke, dass eine Reihe von Überlegungen, die hier zu berücksichtigen sind, die oben beschriebene “Black Box” ist.

  • welche Aktivitäten / Prozesse die meisten Inputs erhalten (Personal / Budget / IT / etc.)
  • welche Aktivitäten / Prozesse die meisten Outputs generieren (Volumen / Wert)

Darüber hinaus halte ich eine makroskopische Version des Navigationsberichts für sinnvoll.

“Wie gut erreicht das Unternehmen seine langfristigen Ziele?”

Um zu diesem Thema kommunizieren zu können, müssen wir wissen, was die Unternehmensziele sind und wie das Unternehmen die kurz-, mittel- und langfristigen Ziele definiert. Richtung, Geschwindigkeit des Fortschritts und der Aufbau neuer Fähigkeiten / Infrastrukturen sind Gedanken, die hier in den Sinn kommen.

In diesem Zusammenhang muss das Marketing über Dinge wie:

  • Mitarbeiter: Entwicklung & Bindung, Nachfolgeplanung, Aufbau eigener Kompetenzen
  • Systeme: Datenerfassung, Qualität, Integration, Datenschutz durch Design
  • Prozesse: online und offline, wie man sie nahtlos verbindet, Digitalisierung & Re-Design
  • Budgets: für den laufenden Betrieb / für Investitionen in neue Fähigkeiten und Infrastrukturen

9 Blick in die Zukunft

Eine Sache, die meiner Meinung nach dem Marketing wirklich helfen wird, die Effektivität zu erhöhen, ist ein mentaler Übergang “vom Projekt zum Prozess”.

Viele Teams im Marketing betrachten das Jahr eher als eine Abfolge von Projekten. Zum Beispiel: Online macht eine Reihe von Lead Generation Kampagnen; Events macht eine Reihe von Messen; Unternehmenskommunikation macht eine Reihe von Artikeln; Produktmanagement macht eine Reihe von Broschüren. Ein Projekt starten, beenden, das nächste starten…. Wiederholen.

Eine andere Art, dies zu betrachten, ist zu sagen, dass jedes Team einen Prozess leitet, der Kampagnen / Events / Artikel / Broschüren / was auch immer produziert. Jeder Prozess kombiniert eine Reihe von Ressourcen, Fähigkeiten, Daten, Systemen und Budgets auf eine bestimmte Weise, um ein Ergebnis zu erzielen.

Was würde also passieren – Geduld mit mir bitte, ich denke laut nach – wenn wir unsere Marketingprofis von diesen Prozessen loslassen und sie herausfordern, neue Wege zur Bündelung von Ressourcen zu finden?

Vielleicht könnten wir ein Trend-Diagramm erstellen, das “Total Resource” pro “Project” anzeigt. Zunächst einmal können wir große Unterschiede von Projekt zu Projekt feststellen. Die Fokussierung auf diesen Aspekt könnte zu einer Stabilisierung führen. Nach einer Weile kann es zu einer Optimierung kommen. Und wenn wir den Menschen erlauben, den Prozess neu zu definieren, wird es idealerweise zu einer schrittweisen Reduzierung des Ressourcenbedarfs pro Projekt kommen.*

Damit kommen wir zum Anfang zurück: Der Zweck von KPIs ist es, Erkenntnisse zu liefern, auf die wir reagieren können. Aussagekräftige KPIs ermöglichen es uns, die heutigen Systeme und Prozesse zu überwachen und neu zu gestalten, damit wir die gewünschten Ziele morgen mit mehr Effizienz und Effektivität erreichen können.


Data driven marketing

Rationale Entscheidungen, die auf Fakten und Statistiken basieren, bringen Ihnen eher die gewünschten Geschäftsergebnisse – wie Wachstum, Gewinne und Kundenbindung. Das ist das Versprechen von “data-driven marketing”. Und es ist viel besser als intuitive Entscheidungen, die auf qualitativen Informationen, “Bauchgefühl” oder Erfahrung basieren. Oder ist es das?

Forrester berichtet, dass in den USA die Unternehmen, die am besten in der Datenwissenschaft sind….
• sind doppelt so häufig in ihrem Segment führend.
• haben ein deutlich höheres Umsatzwachstum und höhere Gewinne.
• sind am ehesten in der Größenklasse 1.000 bis 5.000 Mitarbeiter.

Jetzt ist es verlockend, dies zu lesen, eine Bestätigung für die Datenwissenschaft. Auch, um daraus zu schließen, dass die Datenwissenschaft möglicherweise die “Wundermittel” für die Verbesserung der Geschäftsergebnisse unter den Hidden Champions des Mittelstandes ist. Es gibt zwei große “Aber”.

Erstens – Korrelation ist nicht dasselbe wie Kausalität. Zweitens – wir brauchen mehr Informationen, um festzustellen, was Ursache und Wirkung ist. Sind in Wirklichkeit diese Unternehmen die Besten bei Data Science geworden, weil sie tatsächlich doppelt so viel Geld dafür ausgegeben haben wie die anderen?

Ziel des datengetriebenen Marketings ist es, Klarheit zu schaffen und Maßnahmen zu ermöglichen. Das Aufdecken von Mustern, Trends und Assoziationen, insbesondere in Bezug auf menschliches Verhalten und Interaktionen, klingt nach einer großartigen Idee. Aber wir können Datenbesitz nicht als selbstverständlich ansehen.

Sunand Menon stellt fest, dass “viele (US) Organisationen davon ausgehen, dass, wenn sie die Daten sammeln und in ihren Systemen speichern, es ihre Daten sein müssen”. Aber jede Verarbeitung personenbezogener Daten in der EU fällt sofort in den Anwendungsbereich von DSGVO. Es lohnt sich also, das Dateneigentum frühzeitig zu evaluieren und sich im Zweifelsfall vorab von einem Rechtsanwalt oder Datenschutzexperten beraten zu lassen.

“Es ist wichtig, Kunden und ihre Daten mit Respekt zu behandeln.”
JOHN FORESE

Wie beginnen?

Wie können Vermarkter mit datengesteuertem Marketing beginnen? Brad Brown schlägt vor, dass sich Manager zunächst die Frage stellen: “Wo könnte die Datenanalyse Quantensprünge in der Unternehmensleistung bringen?” Die nächsten Schritte sind die Definition einer Strategie für die Datenanalyse und deren Umsetzung.

Für Großunternehmen mag dies ein gültiger Ansatz sein, für den Mittelstand erscheint er jedoch nicht angemessen. Dieses Szenario beschreibt eine Technik auf der Suche nach einer Daseinsberechtigung. In mittelgroßen Organisationen nennt man das “Karren vor dem Pferd spannen”.

In einem kurzen “How-to”-Artikel spricht sich Thomas Redman für folgende Schritte zur Datenanalyse aus:
• eine Frage formulieren und aufschreiben
• die Daten sammeln
• Bilder zeichnen, um die Daten zu verstehen
• die “Na und?” Frage stellen.

Die “Na und?”-Bewertung sagt uns, ob das Ergebnis interessant oder wichtig ist. Viele Analysen enden an dieser Stelle, sagt Redman, denn es keinen Wert jenseits des “na und” gibt.

Da Mittelständler es sich leisten können, weder Zeit noch Ressourcen zu verschwenden, ist es sinnvoller, die „Na und?“-Frage zu stellen, bevor wir überhaupt anfangen, die Daten zu sammeln. So können wir uns auf die Fragen konzentrieren, die zu interessanten und wichtigen Ergebnissen führen.

Gemeinsame Datenstandards

Um die Daten analysieren zu können, müssen wir sie in die Hände bekommen. Data Mining – das Identifizieren und Verwenden der bereits vorhandenen Daten – ist ein sinnvoller Ausgangspunkt. Und doch beginnen hier die Schwierigkeiten.

Unternehmen halten oft Daten in mehreren Systemen. Systeme, die ursprünglich für verschiedene Geschäftseinheiten, Abteilungen oder organisatorische Funktionen entwickelt wurden. Diese Systeme wurden oft ohne Bezug zueinander gebaut. Daher verwenden sie häufig inkonsistente Datendefinitionen und -strukturen – selbst für einfachste Attribute.

Die internationale Norm ISO-3166 zum Beispiel definiert verschiedene Möglichkeiten, Länder zu beschreiben: Alpha-2, Alpha-3, UN M49, Name. (also: Deutschland, DE, DE, DEU, 276). Um Systeme mit unterschiedlichen Definitionen zu verbinden, muss die Struktur zuerst erkannt und dann in ein gemeinsames Format übersetzt werden, bevor die Daten zur Analyse kombiniert werden können. In sehr alten Systemen haben die Programmierer jedoch möglicherweise keine ISO-Codes für Standardabmessungen und -eigenschaften verwendet, was weitere Komplikationen und zusätzlichen Aufwand mit sich bringt.

69% der Organisationen sind nicht in der Lage, eine umfassende, einheitliche Kundensicht zu bieten.

Silos erschweren die Verwaltung und Analyse unternehmensweiter Daten. Dieses Beispiel ist nur die Spitze des Eisbergs. Es genügt zu sagen, dass die Integration von Daten aus einer Vielzahl von Silos langsam und ressourcenintensiv ist. Unternehmen, die durch Akquisitionen gewachsen sind, werden diese Situation nur zu gut kennen. Anstatt zu versuchen, zwei völlig unterschiedliche Systeme zu integrieren, ist die übliche Entscheidung, das eine zu behalten und das andere zu schließen.

Hier ist noch ein weiterer Faktor am Werk. Die Realität ist, dass alte Systeme alte Geschäftspraktiken widerspiegeln. Und das hat zwei wichtige Auswirkungen, die beide unangenehm sind. Einerseits ist die Art und Weise, wie Daten heute gespeichert und verarbeitet werden, nicht unbedingt relevant für die Entscheidung, welche Prozesse Sie heute oder morgen benötigen. Umgekehrt ist auch das Gegenteil möglich: Es kann durchaus Typen oder Kategorien von Daten geben, die Sie für eine Analyse benötigen, die einfach nicht so verfügbar sind, wie Sie es wünschen, weil sie nie auf diese Weise gesammelt wurden.

Ein Beispiel hierfür ist der Softwareanbieter, der ein Bündel von Produkten über einen einzigen Vertrag mit einem einzigen Preis auf der Rechnung und einem einzigen Zeileneintrag im CRM verkauft hat. Es war nicht möglich, die Marktdurchdringung, die Umsatzzuordnung oder die Wettbewerbssituation für jedes einzelne Softwareprodukt im Bundle genau zu analysieren. Die Informationen konnten nicht einmal durch die Analyse der technischen Supportanfragen der Kunden abgeschätzt werden. Der Mangel an Informationen und Erkenntnissen auf dem gewünschten Detaillierungsgrad erschwerte die Budgetvergabe, Investitionen in die Produktentwicklung und die Planung von Marketingaktivitäten.

72% der Unternehmen geben an, dass die Verwaltung mehrerer CRM-Systeme in verschiedenen Regionen/Technologiesilos eine Herausforderung ist.

Als nächstes: Sie wollen oder müssen Daten aus zwei verschiedenen Systemen kombinieren – nur um zu sehen, dass sie auf eine völlig andere Art und Weise entworfen wurden, wie die Welt funktioniert.

Ein klassisches Beispiel ist der B2B-Marketer, der eine “Single View of the Customer” will. Dazu sollten Daten aus dem CRM mit Daten aus dem Online Marketing System kombiniert werden. Das ist leichter gesagt als getan. In der B2B-Welt sind CRM-Systeme um die grundlegende Einheit einer Kundenorganisation herum konzipiert, die jeweils mehrere Ansprechpartner haben kann. Im Gegensatz dazu ist die Grundeinheit eines Online Marketing Systems ein Ansprechpartner – und dieser kann auch ohne Zugehörigkeit zu einem Unternehmen existieren.

Die Abbildung von Kontakten aus beiden Systemen gegeneinander verursacht Kopfschmerzen, egal in welche Richtung man versucht, sie zu lösen. Das Problem ist, dass einige Daten einfach nicht integriert werden können – und daher für die Analyse unbrauchbar sind. Jeder Datenverlust in der Analyse bedeutet einen Verlust an Genauigkeit in der Auswertung.

“Müll rein, Müll raus” ist seit jeher ein Mantra der Informatik; das Bedürfnis nach Datenqualität wird erkannt und verstanden. Doch wieder einmal steht die Realität den beiden Hauptmerkmalen der Datenqualität im Weg. Datenvollständigkeit bedeutet, dass Sie, wenn Sie ein Merkmal zu einer Datenbank hinzufügen möchten, diese Informationen in der gesamten Datenbank hinzufügen müssen. Auch wenn Sie Daten sammeln wollen, müssen diese korrekt sein – sowohl zum Zeitpunkt der Erfassung als auch später zum Zeitpunkt der Analyse.

Wie wir wissen, befindet sich die Welt in einem ständigen Wandel. Dun and Bradstreet – eine Organisation, die Bonitätsbewertungsdienstleistungen für Unternehmen anbietet – investiert große Anstrengungen, um ihre Aufzeichnungen von Millionen von globalen Organisationen auf dem neuesten Stand zu halten. Das Unternehmen weiß nur zu gut, wie schnell sich die Welt verändert.

Jede Minute eines achtstündigen Arbeitstages:
• 211 Geschäft wird umziehen
• 429 geschäftliche Telefonnummern ändern sich
• 284 Geschäftsführer oder Geschäftsinhaber wechseln.
DUN & BRADSTREET

Angesichts der großen Datenmengen und der schnellen Veränderungsgeschwindigkeit ist klar, dass ein einmaliges Datenanalyseprojekt eine sehr begrenzte Halbwertszeit zur Unterstützung der Entscheidungsfindung haben wird.

Zugänglichkeit in Echtzeit

Umso regelmäßiger die Datenanalyse, umso wichtiger die Datenqualität. Die Schritte der Datenerhebung, -bereinigung und -integration müssen effizient und effektiv wiederholt werden.

Zur Verbesserung der Datenqualität plädiert Thomas Redman für den Aufbau eines Prozessmanagement-Kreislaufs. Der erste Schritt ist die Messung der Datenqualität, der zweite die Entscheidung, mit welchem Ansatz die Qualität verbessert werden soll. Redman listet und kommentiert drei Möglichkeiten:
1. Unmanaged – nicht empfohlen.
2. Finden und beheben – ressourcenintensiv.
3. Vermeiden Sie Fehler an der Quelle – die beste Option.

“Die Verbesserung der Datenqualität erfordert einen kulturellen Wandel innerhalb der Organisation.”
THOMAS C. REDMAN

Die Vermeidung von Fehlern an der Quelle impliziert eine Veränderung in der Praxis. Anstatt die Analyse als eine Aktivität (ob manuell oder Batch) durchzuführen, muss sie neu gestaltet werden, um ein laufender Prozess zu werden. Eine fortschrittlichere Denkweise besteht darin, Geschäftsprozesse so umzugestalten und zu implementieren, dass sie automatisch die Daten generieren, die für die Analyse benötigt werden. Daten als Nebenprodukt des täglichen Geschäfts. Dieser Übergang von der Tätigkeit zum Prozess ist ein zentraler und wiederkehrender Aspekt der digitalen Transformation im Marketing.

Datenanalyse

Die Datenanalyse beschreibt den Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung unterstützen.

Durch die Festlegung von Baselines können Marketer Muster wie z.B. Saisonalität erkennen. Durch die Unterscheidung zwischen Rauschen und Signal können mittelfristige Trends genau identifiziert werden, so dass Vermarkter schneller auf sich entwickelnde Märkte reagieren können.

Scott Neslin befürwortet die Analyse der Aktualität der Umsatz, um zu untersuchen, ob ein Marketingbudget in einen Kunden investiert werden soll oder nicht. Er räumt ein, dass die Ergebnisse mehrdeutig sein können. Der vernünftige Ansatz, sagt er, sei es, aus den Daten einen Aktionsplan abzuleiten, ihn zu testen und die Ergebnisse zu messen.

“Aus Kundendaten entstehen viele Geschichten.
Der Trick ist herauszufinden, welche Geschichte man hören soll.”
SCOTT A. NESLIN

Für Harald Fanderl besteht der größte Wert der Analyse darin, “Ursache und Wirkung zu lokalisieren und Vorhersagen zu treffen”. Um Kundenreisen zu verbessern, untersucht Fanderl nur die ersten drei bis fünf, die am meisten zum Kunden und zum Ergebnis beitragen. “Schränken Sie den Fokus ein, um das Datengewirr zu durchbrechen und Prioritäten zu setzen”, sagt er.

Was ist mit Vertriebsleitern – welche Kennzahlen sollten sie verfolgen? Scott Edinger misst den Prozess lieber als das Ergebnis, weil die Manager die Kontrolle über den Prozess haben, während das Ergebnis durch eine andere Variable bestimmt wird, die nicht kontrolliert werden kann (wie z.B. der Kauf durch die Kunde).

“Das Management der Dinge, die du kontrollieren kannst,
gibt dir die besten Chancen auf Erfolg.”
SCHOTT EDINGER

Die einfachsten Analysefragen können enorm mächtig sein. Michael Schrage fragt nach dem Pareto-Prinzip, welche 20% der Kunden 80% der Gewinne erwirtschaften. Und dann wiederholt er diesen Ansatz, um die profitabelsten Segmente für zukünftiges Handeln zu identifizieren.

“Erfahren Sie, welche Kunden profitabel sind und welche nicht.
Es macht es leichter, die Chancen zu erkennen.”
CHRIS BRIGGS

Das Ziel, sagt Chris Briggs, ist es: “Treffen Sie fundierte Entscheidungen und lassen Sie sich nicht von den Zahlen in die Irre führen.” Aber das ist alles andere als einfach. Wie Andrew O’Connell und Walter Frick feststellen, lügen die Zahlen nicht: “kann rutschig, kryptisch und manchmal auch doppelzüngig sein. Ob sie nun Erkenntnisse über Ihre Kunden, Produkte oder Mitarbeiter repräsentieren, sie können wahnsinnig offen für Interpretationen sein.”

Erweiterte Analytik

Eine gute Analyse liefert einem Marketer Referenzdaten mit Vorhersagekraft. Diese Einsichten sind mehr als nur ein einmaliges Ereignis; sie sind Muster, die Grundlinien, Trends und Beziehungen beschreiben.

Es gibt verschiedene Arten von Mustern, die sowohl in der natürlichen als auch in der künstlichen Welt regelmäßig auftreten: Standardverteilungen; Zeitreihen; 80:20 Pareto-Beziehungen; Leistungskurven mit Longtail-Verteilungen; direkte und indirekte kausale Beziehungen. Diese beschreiben jeweils einen anderen Kontext für die Analyse.

Der Ansatz, diese Muster zu finden, wird zum Teil von den verfügbaren Ressourcen abhängen. Wenn große Datenmengen von hoher Qualität (Vollständigkeit und Genauigkeit) aus wenigen Systemen leicht verfügbar sind und wenig Integrationsaufwand erfordern, kann maschinelles Lernen eine gute Option sein. Maschinenlernende Software erkennt Muster in Daten und verwendet sie, um Vorhersagen zu treffen. Der Arbeitsablauf besteht also darin, die Maschinen die Muster in den Daten identifizieren zu lassen und dann die Muster auf ihre Vorhersagekraft zu testen.

Aber wer genau wird die Analyse durchführen? Und was tun Sie, wenn Ihr Unternehmen nicht über die erforderlichen Fähigkeiten oder Werkzeuge verfügt? “Kleine und mittlere Unternehmen sind oft von den Kosten und der Komplexität des Umgangs mit großen Mengen an digitalen Informationen eingeschüchtert”, sagt Phil Simon Seine Lösung: Stellen Sie externe Datenwissenschaftler über Websites wie Kaggle [www.kaggle.com] ein.

“Mit Kaggle können Sie Datenwissenschaftler ganz einfach für sich arbeiten lassen,
und die Miete ist viel billiger als der Kauf.”
PHIL SIMON

Fehlen dagegen Datenvolumen oder -qualität oder erfordert die Integration aus unterschiedlichen Systemen viel Zeit und Aufwand, dann ist es am besten, zunächst den Umfang des Projekts einzuschränken. Marketer tun dies, indem sie sich auf eine klar definierte Hypothese konzentrieren, bevor sie definieren, welche Daten notwendig sind und welche Analyse die Hypothese beweisen oder widerlegen wird.

“In einer Welt, die von Daten überschwemmt ist, gibt es zu viel davon, um einen Sinn zu ergeben.
Man muss zu den Daten mit einer Einsicht oder Hypothese kommen, um sie zu testen.”
JUDY BAYER UND MARIE TAILLARD

Kern des datengesteuerten Marketings ist die Fähigkeit, aussagekräftige Fragen zu stellen. Fragen stellen ist eine Fähigkeit. Es ist möglich, sie zu entwickeln und mit der Zeit besser zu werden.

Ein Ansatz besteht darin, das Problem zurückzuentwickeln und die wirklich mächtigen Fragen zu identifizieren, indem man mit einem klar definierten Ziel beginnt:
• Welche Entscheidung wollen Sie treffen?
• Welche Erkenntnisse werden diese Entscheidung ermöglichen?
• Welche Fragen werden diese Erkenntnisse generieren?
• Welche Daten benötigen Sie, um diese Fragen zu beantworten?

Manager, die ihr Wissen über ein Thema und ihre Erfahrung in einem Bereich verinnerlicht haben, wissen – scheinbar intuitiv – welche Fragen beantwortet werden müssen und ob es sich lohnt, in eine rigorose datengetriebene Analyse zu investieren. Vielleicht ist das der Grund, warum auf Seite 7 des Forester-Berichts steht: “48% der Unternehmen nutzen Intuition über Daten, um ihre Entscheidungen zu lenken”.

Mensch oder Maschine

Wer trifft also die besseren Entscheidungen – der Mensch oder die Maschine? Andrews McAfee ist einer von mehreren Autoren, die diesen Bereich erforscht haben. Seiner Ansicht nach “werden datengesteuerte Unternehmen Marktanteile, Kunden und Gewinne denjenigen wegnehmen, die sich noch zu sehr auf ihre menschlichen Experten verlassen”.

“Wenn Experten ihr Urteil auf die Ausgabe eines datengesteuerten Algorithmus anwenden, tun sie es in der Regel schlechter als der Algorithmus allein”, berichtet er. “Die Dinge werden viel besser, wenn wir diese Sequenz umdrehen und den Experten das Modell beeinflussen lassen.”

McAfee zitiert aus Ian Ayres Buch Super Crunchers: “Anstatt die Statistik als Diener der Expertenwahl zu haben, wird der Experte zum Diener der statistischen Maschine.” Mit anderen Worten, die Aufgabe des Experten ist es, dafür zu sorgen, dass der Prozess besser funktioniert: “Qualitätsdaten rein, Qualitätseinblicke raus”.

“Die größte Herausforderung jeder Organisation in einer Welt voller Daten ist die Zeit, die sie braucht, um eine Entscheidung zu treffen.”
TOM DAVENPORT

Damit kommen wir zur Frage, was wir eigentlich mit den Ergebnissen machen. Es ist vielleicht eine gute Idee, sich Tom Davenports Kommentar zu den Entscheidungen anzuhören. Letztlich macht es wenig Sinn, Zeit und Mühe in datengesteuertes Marketing zu investieren, wenn Ihr Managementteam die Erkenntnisse nicht zeitnah umsetzen kann oder will.

Die Digitalisierung des Marketings umfasst mehr als nur Online

Marketingleiter in der Maschinenbau sagen, dass ihre beiden wichtigsten Marketingziele sind (1): die Qualität des Produktes (oder der Dienstleistung) effektiv zu präsentieren; und Verkäufschancen unter Interessenten zu identifizieren.

Nun, Online-Tools sind großartig, um diese Ziele zu erreichen. Bei der letzten Zählung (2) gab es über 5.000 Softwareprodukte für das Marketing, in Kategorien wie Werbung und Promotion, Content und Experience, Social, Relationships, Commerce, Sales und Data Management. Und es gibt unendlich viele Kombinationsmöglichkeiten. Also ja, beide Ziele können durch Online-Techniken erreicht werden. Kontrollästchen abgehakt.

Der größere Zusammenhang

Aber die Tatsache bleibt: Dies sind nicht die einzigen Werkzeuge in der Marketing-Kiste.

Die Offline-Kommunikation ist für das B2B-Marketing nach wie vor von entscheidender Bedeutung (3). Artikel in der Fachpresse werden von den Einkäufern als Informationsquelle hoch geschätzt. Gedruckte Materialien haben nach wie vor einen Platz in der Kundenkommunikation. Messen passen nicht zu jedem Unternehmen. Aber Organisationen, die an Messen teilnehmen, investieren viel und wenden in der Regel über 40% ihres Marketingbudgets für sie auf.

Die persönliche Kommunikation ist – zumindest vorläufig – nach wie vor das Schlüsselelement des B2B-Vertriebs. Warum? Weil sie für den Aufbau der persönlichen Geschäftsbeziehung, die zum Verkauf führt, unerlässlich ist. Vor allem bei Verkäufe, die eines der folgenden klassischen B2B-Merkmale aufweisen:

  • Technische Komplexität (Expertise des Anbieters)
  • Unternehmensspezifische Lösung (viele Fragen zu beantworten)
  • Hoher Preis (Verpflichtung gegenüber dem Lieferanten)
  • langfristige Auswirkungen (Partnerschaft mit dem richtigen Unternehmen?)
  • Komplexe Entscheidungsprozesse (Auswirkungen auf mehrere Abteilungen)

Ich denke, die größte Hürde für die Digitalisierung des Marketings liegt in unseren Köpfen.

Für den Menschen mit einem Hammer in der Hand besteht die Versuchung, alles wie einen Nagel zu behandeln.

Fragen, die durch die Technologie hervorgerufen werden, oder die sich auf die Technologie konzentrieren, sind definitiv nicht die Fragen, die uns helfen, geschäftliche Probleme anzugehen. Zum Beispiel: “wie schaffen wir eine Strategie für digitales Marketing?” beschreibt eine einseitige und unvollständige Sicht auf das Thema. Oder die Frage “was können wir mit diesem glänzenden neuen Werkzeug machen?” beginnt mit der Annahme, dass wir dieses spezielle Werkzeug brauchen, dass der Zweck, den dieses Werkzeug anspricht, zu diesem Zeitpunkt unsere Hauptpriorität sein sollte.

Die besten Fragen – diejenigen, die uns vorwärts führen – sind diejenigen, die unabhängig von der Technologie Antworten auf Geschäftsziele suchen. Fragen wie: “wie können wir Kundenbedürfnisse besser verstehen und befriedigen?” Oder: “wie verbessern wir unsere Marketingprozesse zur Kundengewinnung / -bindung?” Wenn wir die Frage so formulieren, sind wir eher in der Lage, Technologie effektiv auszuwählen und einzusetzen.

Deshalb ist es unsere erste Priorität, eine klare Vorstellung davon zu entwickeln, was wir erreichen wollen. Sobald wir das haben, können wir die am besten geeigneten Technologien für die Implementierung erforschen. Zum Beispiel: “wie strukturieren wir die Offline-Interaktionen mit Interessenten und Kunden so, dass sie Daten generieren, die gemessen und analysiert werden können?” Und.”wie können wir die Daten aus Online- und Offline-Interaktionen kombinieren, um effizientere / effektivere Marketingprozesse zu schaffen?”

Der Begriff “form follows function” fasst die jahrhundertelange Erfahrung in Architektur und Design zusammen. Ich glaube, dass Marketers heute ein ähnliches Credo brauchen. “Technologie folgt Geschäftszielen” erinnert uns vielleicht daran, uns auf die Geschäftsziele zu konzentrieren, anstatt uns von den technischen Mitteln ablenken zu lassen.

Quellen:

(1) “Marketingstudie im technischen Mittelstand – Maschinenbau”, Saxoprint Branchenbericht 2016, Seite 8

(2) Über 5.000 Software Produkte im Bereich Marketing laut Scott Brinker in 2017: https://chiefmartec.com/2017/05/marketing-techniology-landscape-supergraphic-2017/

(3) “Marketingstudie im technischen Mittelstand – Maschinenbau”, Saxoprint Branchenbericht 2016, Seite 12, 14 und 17

Andrew Sanderson, Online Marketing Expert, Ansaco

Andrew Sanderson
Marketing Berater, Ansaco.

Über den Autor

Nachdem ich zahlreiche Projekte mit verschiedenen Technologien durchgeführt habe, bin ich in der Lage, Unternehmen zu leiten und Marketingteams zu coachen, die mit Marketing Automation erfolgreich sein wollen.

Wie ein Bergführer in den Alpen begleite ich Organisationen von der Planung über die Ausführung bis zur Feier.

Als Berater berate ich Führungskräfte bei der Auswahl des Projekts, der Unterstützung ihrer Geschäftsstrategie und der Definition der Erfolgskriterien.

Als Projektmanager oder Teammitglied arbeite ich mit Marketern zusammen, um die Optionen zu erforschen und die besten Entscheidungen zu treffen. Als Online Marketer coache ich das Team in Best Practices.

Als IAPP Certified International Privacy Manager warne ich Vermarkter, Datenschutzexperten und das Rechtsteam vor den verborgenen Gefahren der neuen EU-Datenschutzgesetze und zeige ihnen, wie sie ihr Ziel sicher erreichen können.

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  • +49 (0)6223 9729 807
  • as@ansaco.de
Andrew Sanderson beitrag Marketing Sales Automation herausgeber Hannig verlag Springer 2017

Marketing und Sales Automation:
Grundlagen – Tools – Umsetzung. Alles, was Sie wissen müssen

Juli 2017, Herausgeber: Uwe Hannig.

  • Erstes und einziges Buch zu Marketing und Sales Automation
  • Inhaltlich fundiert und für die Umsetzung optimiert: von Praktikern für Praktiker geschrieben
  • Konkrete Hilfestellung für die Einführung von Marketing und Sales Automation im Unternehmen

Dieses Buch klärt – längst überfällig – die Begriffe Marketing und Sales Automation und zeigt konkret, wie die dafür entwickelten Werkzeuge implementiert und erfolgreich in der Praxis eingesetzt werden. Praktiker beschreiben, wie der Einstieg in die Automation wiederkehrender Prozesse in Marketing und Vertrieb gelingt. Die Experten berichten von ihren Erfahrungen, geben Tipps und Hilfestellungen.

Kapitel 6: Marketing Automation führt zu Prozessoptimierung von Andrew Sanderson.

Zusammenfassung:
Ein wesentlichen Ziel des Managements ist die Optimierung des Ressourceneinsatzes. Die Automatisierung repetitiver Aufgaben und Prozesse in Marketing und Vertrieb spart Zeit und Geld. Die Mitarbeiter werden zu Prozessverwaltern und gewinnen durch die Marketing Automation schrittweise mehr Zeit für die Neugestaltung bestehender Prozesse oder die Schaffung völlig neue Prozesse.

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