Blog Post:In einem Interview mit dem Portal "Smart Service" zieht Thomas Heinbach, Senior Solution Consultant bei Adobe, einige Parallelen zwischen dem erfolgreichen Wahlkampf des US-Präsidenten Barak Obama und den Herausforderungen, vor denen heute das Marketing steht. Die Gemeinsamkeit: Kanalübergreifende Big Data-Analysen und daraus die Ableitung von Handlungsempfehlungen in Echtzeit. Hier einige Auszüge aus dem Interview: Obamas Wahlkampf-Team Air Wulf hat Nicht-Wähler erfolgreich identifiziert, um sie adressieren zu können. Was können Marketiers von Obama lernen? heinbachTHOMAS HEINBACH: Air Wulf war die Bezeichnung für den Marketing-Teil der Wahlkampf-Kampagne von Obama, und diese hatte einen Datensammlungs-Teil. Genutzt wurde eine sehr einfache Basis-Technologie, dazu setzte man unglaubliche Mengen von Manpower ein. Unsere  Kunden haben das Budget für diese Analysen in der Regel nicht. Sie müssen auf weniger Manpower und auf mehr Automatisierung setzen, also auf verbesserte Möglichkeiten der automatischen Identifizierung von wichtigen Datenclustern. Ein extrem wichtiger Punkt hierbei ist: Es geht nicht mehr nur ums Daten sammeln und Erkenntnisse gewinnen, sondern darum, dass idealerweise die gewonnenen Erkenntnisse sofort und automatisch in Aktionen umgesetzt werden. Wie kann man verborgene Muster und Verhaltensweisen in großen Datenmengen aufdecken? HEINBACH: Adobe hat mit der Marketing-Management-Software schon immer sehr starke Visualisierung angeboten. Es wurden Funktionalitäten eingebaut, um Abweichungen in den einzelnen Metriken deutlich zu machen. Der Kunde muss die Auffälligkeiten jedoch systematisch erforschen und identifizieren. Er muss auch herausfinden, welche anderen Metriken mit einer Auffälligkeit korrelieren. Zum Beispiel sind die Page-Views eines Unternehmens an einem Tag um 20 Prozent gestiegen. Jetzt kann überprüft werden, welche Metriken einen ähnlichen Ausschlag (Spike) aufweisen. Hier hatte möglicherweise die bezahlte Suche den höchsten Einfluss, und hier wiederum ein gewisses Keyword in einer bestimmten Suchmaschine. Dies hat dazu geführt, dass ein bestimmtes Produkt häufiger gekauft wurde. Oder, wenn’s richtig schlecht läuft, hatte das Unternehmen zwar erhöhten Traffic, das Produkt war aber sofort ausverkauft und somit konnte die Nachfrage nicht bedient werden. Das wäre unglücklich, aber solche Informationen kann der Kunde automatisiert aus dem Adobe-Tool herauslesen. Wie kann das funktionieren, wenn der Kunde mehrere Kontaktpunkte bis zum Kaufabschluss nutzt? Wie kann man die Daten in einer Multichannel-Analyse zusammenbringen? HEINBACH: Es ist sehr schwer herauszufinden, was eine Person, die sich auf der Facebook-Fanpage des Werbungtreibenden positiv oder negativ äußert, vorher tatsächlich bei dem Unternehmen gekauft hat – oder später noch kaufen wird. Möglich ist das nur, wenn tatsächlich ein gemeinsamer Schlüssel erarbeitet wird, wenn das Werbung treibende Unternehmen es beispielsweise auf seiner Website ermöglicht, dass sich ein Nutzer mit seinem Facebook Log-in anmeldet. In dem Augenblick hat es den gemeinsamen Schlüssel. Dieser Anreiz des Social Log-in wird schon von vielen Unternehmen gesetzt. Junge Leute erwarten dies auch, sie möchten, wenn sie etwas online kaufen, nicht noch Name und Adresse in ein Formular eingeben müssen. Diese Zeitersparnis ist für die junge Generation Anreiz genug, sich mit dem Facebook Log-in anzumelden. Der Rest des Interviews mit Thomas Heinbach ist auf "Smart Service"zu lesen Author: Date Created:21 Oktober 2013 Date Published: Headline:Multichannel-Analyse: Was das Marketing von Obama lernen kann Social Counts: Keywords: Publisher:Adobe Image:http://blogs.adobe.com/digitaleurope/files/2013/10/heinbach.jpg

In einem Inter­view mit dem Por­tal “Smart Ser­vice” zieht Thomas Hein­bach, Senior Solu­tion Con­sul­tant bei Adobe, einige Par­al­le­len zwis­chen dem erfol­gre­ichen Wahlkampf des US-Präsidenten Barak Obama und den Her­aus­forderun­gen, vor denen heute das Mar­ket­ing steht. Die Gemein­samkeit: Kanalüber­greifende Big Data-Analysen und daraus die Ableitung von Hand­lungsempfehlun­gen in Echtzeit. Hier einige Auszüge aus dem Interview:

Oba­mas Wahlkampf-Team Air Wulf hat Nicht-Wähler erfol­gre­ich iden­ti­fiziert, um sie adressieren zu kön­nen. Was kön­nen Mar­ketiers von Obama lernen?

heinbachTHOMAS HEINBACH: Air Wulf war die Beze­ich­nung für den Marketing-Teil der Wahlkampf-Kampagne von Obama, und diese hatte einen Datensammlungs-Teil. Genutzt wurde eine sehr ein­fache Basis-Technologie, dazu set­zte man unglaubliche Men­gen von Man­power ein. Unsere  Kun­den haben das Bud­get für diese Analy­sen in der Regel nicht. Sie müssen auf weniger Man­power und auf mehr Automa­tisierung set­zen, also auf verbesserte Möglichkeiten der automa­tis­chen Iden­ti­fizierung von wichti­gen Daten­clus­tern. Ein extrem wichtiger Punkt hier­bei ist: Es geht nicht mehr nur ums Daten sam­meln und Erken­nt­nisse gewin­nen, son­dern darum, dass ide­al­er­weise die gewonnenen Erken­nt­nisse sofort und automa­tisch in Aktio­nen umge­setzt werden.

Wie kann man ver­bor­gene Muster und Ver­hal­tensweisen in großen Daten­men­gen aufdecken?

HEINBACH: Adobe hat mit der Marketing-Management-Software schon immer sehr starke Visu­al­isierung ange­boten. Es wur­den Funk­tion­al­itäten einge­baut, um Abwe­ichun­gen in den einzel­nen Metriken deut­lich zu machen. Der Kunde muss die Auf­fäl­ligkeiten jedoch sys­tem­a­tisch erforschen und iden­ti­fizieren. Er muss auch her­aus­finden, welche anderen Metriken mit einer Auf­fäl­ligkeit korrelieren.

Zum Beispiel sind die Page-Views eines Unternehmens an einem Tag um 20 Prozent gestiegen. Jetzt kann über­prüft wer­den, welche Metriken einen ähn­lichen Auss­chlag (Spike) aufweisen. Hier hatte möglicher­weise die bezahlte Suche den höch­sten Ein­fluss, und hier wiederum ein gewisses Key­word in einer bes­timmten Such­mas­chine. Dies hat dazu geführt, dass ein bes­timmtes Pro­dukt häu­figer gekauft wurde. Oder, wenn’s richtig schlecht läuft, hatte das Unternehmen zwar erhöhten Traf­fic, das Pro­dukt war aber sofort ausverkauft und somit kon­nte die Nach­frage nicht bedi­ent wer­den. Das wäre unglück­lich, aber solche Infor­ma­tio­nen kann der Kunde automa­tisiert aus dem Adobe-Tool herauslesen.

Wie kann das funk­tion­ieren, wenn der Kunde mehrere Kon­tak­t­punkte bis zum Kau­fab­schluss nutzt? Wie kann man die Daten in einer Multichannel-Analyse zusammenbringen?

HEINBACH: Es ist sehr schwer her­auszufinden, was eine Per­son, die sich auf der Facebook-Fanpage des Wer­bungtreiben­den pos­i­tiv oder neg­a­tiv äußert, vorher tat­säch­lich bei dem Unternehmen gekauft hat – oder später noch kaufen wird. Möglich ist das nur, wenn tat­säch­lich ein gemein­samer Schlüs­sel erar­beitet wird, wenn das Wer­bung treibende Unternehmen es beispiel­sweise auf seiner Web­site ermöglicht, dass sich ein Nutzer mit seinem Face­book Log-in anmeldet. In dem Augen­blick hat es den gemein­samen Schlüs­sel. Dieser Anreiz des Social Log-in wird schon von vie­len Unternehmen gesetzt. Junge Leute erwarten dies auch, sie möchten, wenn sie etwas online kaufen, nicht noch Name und Adresse in ein For­mu­lar eingeben müssen. Diese Zeit­erspar­nis ist für die junge Gen­er­a­tion Anreiz genug, sich mit dem Face­book Log-in anzumelden.

Der Rest des Inter­views mit Thomas Hein­bach ist auf “Smart Ser­vice“zu lesen