#5vorDMEXCO: Warum jetzt der erste Schritt zur datengetriebenen Kundenkommunikation gemacht werden muss

Digitale Transformation

Es ist 5 vor DMEXCO! Adobe bringt 5 dig­i­tale Experten schon vor der DMEXCO auf Twit­ter zusam­men und macht euch fit für die dig­i­tale Trans­for­ma­tion. An Tag 3 hat Tobias Wei­de­mann (@netzjournalist) unseren Twit­ter Account (@AdobeExpCloudDE) übernom­men und über das The­ma Data Mar­ket­ing mit euch disku­tiert. Das ist sein Faz­it:

Den Kun­den aus allen Per­spek­tiv­en zu ken­nen und seine Wün­sche zu ver­ste­hen, ist heute kom­pliziert­er als je zuvor. Immer mehr Touch­points und immer mehr Dat­en wer­den erhoben – und sor­gen dafür, dass die Date­n­an­a­lysten selb­st mit aktueller Tech­nik und viel Rechen­leis­tung mit den Auswer­tun­gen nur schw­er nachkom­men. Auf Mul­ti­chan­nel fol­gte Cross Chan­nel und Omni Chan­nel – doch egal, mit welchen Buzz­words auf der diesjähri­gen DMEXCO die Teil­nehmer wieder um sich wer­fen, der Trend ist klar: Shop­ping, Mar­ket­ing und Inter­ak­tion mit dem Kun­den sind inzwis­chen deut­lich vielfältiger und kom­plex­er als noch vor ein paar Jahren und der Kunde hat heute mehr Auswahlmöglichkeit­en als je zuvor – und er ist selb­st­be­wusster in sein­er Auswahl gewor­den und lan­det im schlimm­sten Fall mit nur einem Klick beim Mit­be­wer­ber.

Das ist eine Her­aus­forderung für Unternehmen, aber auch für Soft­ware­hersteller, die in Unternehmen für Ord­nung und Erken­nt­nis­gewinn sor­gen sollen. Sie müssen es schaf­fen, dass Organ­i­sa­tio­nen die Wün­sche ihres Kun­den ver­ste­hen und ein­schätzen kön­nen – und das am besten indi­vidu­ell und in Echtzeit. Ein hohes Ziel, das ger­ade in deutschen Unternehmen (von eini­gen Aus­nah­men abge­se­hen) immer noch nicht real­isiert wird.

Data Marketing: Auf die Unternehmenskultur kommt es an

Schon seit Jahren sprechen wir auf der DMEXCO und zahlre­ichen anderen Messen und Branchenkon­gressen über Pre­dic­tive Ana­lyt­ics, über die Cus­tomer Jour­ney und datengetriebenes Mar­ket­ing. Doch auch wenn das Schlag­worte  sind, die vie­len Man­agern inzwis­chen leichter über die Lip­pen gehen als vor ein paar Jahren, müssen die Begriffe erst mit Leben gefüllt wer­den. Und dazu braucht es dig­i­tale Man­ag­er im C-Lev­el, die über aus­re­ichen­den Rück­halt ver­fü­gen, um nach­haltige Verän­derun­gen anzus­toßen und die Belegschaft auf dem Weg in die Dig­i­tal­isierung mitzunehmen.

Denn Data Mar­ket­ing ist nur zu einem gewis­sen Prozentsatz eine tech­nis­che Frage: Eine datengetriebene Kul­tur in einem Unternehmen zu etablieren, ist heutzu­tage eine der wichtig­sten Her­aus­forderun­gen – und das branchenüber­greifend. Doch ger­ade der inhab­erge­führte Mit­tel­stand tut sich hierzu­lande dabei oft­mals schw­er. Der Grund ist in vie­len Fällen ein Unter­schied in der Unternehmensführung. Während in den USA mehr Hands-on-Men­tal­ität herrscht und Dinge beim Data Mar­ket­ing ein­fach mal aus­pro­biert wer­den, muss bei uns gle­ich alles per­fekt sein. Dabei ist Vieles im Bere­ich des datengetriebe­nen Mar­ket­ings ein Tri­al-and-Error-Prozess, ein Her­an­tas­ten an valide Ergeb­nisse, ein stetiger Lern­prozess. Doch die Lernkurve steigt dank wach­sender Rechen­leis­tung und Erfahrungswerten von Unternehmen und Dien­stleis­tern stetig an und wird ger­ade Data Ana­lysten in Zukun­ft zu ein­er gefragten Beruf­s­gruppe wer­den lassen.

Das sieht auch Twit­ter so, wie die heutige Twit­ter-Umfrage gezeigt hat: Vie­len Unternehmen in Deutsch­land trauen die Teil­nehmer der Umfrage noch nicht zu, das The­ma Data Mar­ket­ing strate­gisch klug anzuge­hen. Es wird Zeit, dass sich da was ändert.

Im Data Mar­ket­ing tre­f­fen Unternehmen übrigens auf eine Neuerung der Konkur­ren­zver­hält­nisse. Oft­mals sind es näm­lich gar nicht mal so sehr die direk­ten Mit­be­wer­ber,  mit denen sie um Erken­nt­nisse, Know-how und Fachkräfte konkur­ri­eren, son­dern viel eher die großen Tech­nolo­gie-getriebe­nen US-Konz­erne von Google bis Ama­zon, die mit Dat­en in Zukun­ft eben­falls Geld ver­di­enen wer­den oder es schon tun. Ob man die jet­zt mit so Buch­stabenkom­bi­na­tio­nen wie GAFA, FAANG oder GAFAM zusam­men­fasst, ist gle­ichgültig und ändert nichts an der Tat­sache, dass deutsche Unternehmen hier ein­mal mehr riskieren, hin­ter den US-Konz­er­nen zurück zu bleiben und sich in eine Abhängigkeit zu begeben.

Dabei ist Data Mar­ket­ing nach wie vor ein Bere­ich, in dem es um das Schaf­fen von Kaufer­leb­nis­sen und Kun­den­er­leb­nis­sen in punc­to Ser­vice geht – und um das Kreieren von Geschicht­en, die der Kunde auf Par­ties und im Bekan­ntenkreis erzählen wird: Der Hotelkonz­ern, der beim Betreten des Hotels gle­ich das vorge­buchte Zim­mer aktiviert, dem Kun­den eine Code gener­iert, mit dem er ohne großen Anmeldeaufwand auf sein Zim­mer kommt und ihm auf­grund sein­er let­zten Besuche passende (!) Vorschläge für die Abendgestal­tung macht. Oder der Telekom-Provider, der bei einem Net­zaus­fall auf dem Fes­t­netz erken­nt, dass der Kunde einen Mobil­funkver­trag hat und ihn per SMS darüber informiert, dass man ihm 50 GB auf die Karte gebucht hat, damit er trotz fehlen­dem Fes­t­netz-Inter­net heute per Teth­er­ing arbeit­en kann, bis der Schaden in der Straße behoben ist. Es geht in Zukun­ft vor allem um das Lösen von Prob­le­men, von denen der Kunde vorher nicht mal wusste, dass er sie hat­te, meint auch der bel­gis­che Wer­ber Polle de Maagt.

Datensilos auflösen und Datenmuster erkennen

Damit das gelin­gen kann, reicht das schiere Daten­sam­meln nicht aus. Die viel größere Her­aus­forderung ist ger­ade für gewach­sene Großun­ternehmen (Star­tups tun sich da naturgemäß leichter) eine Ver­net­zung der teil­weise über Jahre gewach­se­nen Daten­si­los mit ein­er einein­deuti­gen Daten­zuord­nung und eine zen­tral­isierten Daten­struk­tur. Die gewährleis­tet, dass ein Unternehmen sämtliche Dat­en, die es über den Kun­den hat, zusam­men­führen und nutzen kann. Und eine weit­ere Auf­gabe ist es, Daten­muster zu erken­nen und die richti­gen Erken­nt­nisse für das Pro­duk­t­man­age­ment und die Cus­tomer Rela­tion­ship her­aus zu ziehen. Denn Data Mar­ket­ing ist mehr als nur eine ein­seit­ige Ursache-Wirkungs-Kom­bi­na­tion.

Es geht um Inter­ak­tion mit dem Kun­den, um den Dia­log, der oft­mals wort­los und unaus­ge­sprochen erfol­gt. Die Her­aus­forderung ist, die Wün­sche des Kun­den zu erken­nen, auch wenn er diese (noch) nicht äußert, im Ide­al­fall noch nicht ein­mal ken­nt. Dat­en sollen dies gewährleis­ten kön­nen. Und wahrschein­lich wer­den Machine Learn­ing und kün­stliche Intel­li­genz auch in abse­hbar­er Zeit dafür sor­gen, dass die Rech­nung aufge­ht. Ger­ade hier ist in den näch­sten Jahren mit bahn­brechen­den Verän­derun­gen zu rech­nen.

Erin­nern wir uns, was vor 20 oder 10 Jahren Real­ität war und wie schnell sich die Rah­menbe­din­gun­gen ändern kön­nen. Schon 2011 oder 2012 sprach die Branche anlässlich der DMEXCO über datengetriebe­nen Ver­fahren im Mar­ket­ing. Doch anders als damals, als die Cus­tomer Jour­ney noch reich­lich lück­en­haft war und Kauf­prozesse meist noch zwin­gend über den Büro-PC ver­liefen, hat heute jed­er das per­sön­lich­ste IT-Gerät immer am Mann – und erledigt den Großteil der Recherche (wenn nicht in vie­len Fällen auch der Kauf­prozesse) per Smart­phone. Und damals hat­ten wir noch nicht ansatzweise eine Idee darüber, dass in vie­len Wohnz­im­mern in ein paar Jahren intel­li­gente, inter­ak­tive Laut­sprech­er à la Ama­zon Echo ste­hen wür­den, die uns unsere Wün­sche auf Zuruf erfüllen wer­den (wenn auch im Zusam­men­hang mit Voice Com­merce bis­lang noch eher sel­ten, doch auch das ist nur eine Frage der Zeit).

Roundup: Wer jetzt in Data Marketing investiert kann viel gewinnen

Für viele Unternehmen ist der Weg bis zu ein­er funk­tion­ieren­den Data-Mar­ket­ing-Strate­gie noch sehr weit – weil das Ver­ständ­nis fehlt, weil das Geschäft im Moment doch auch ohne Data Mar­ket­ing noch läuft und weil dig­i­tale Trans­for­ma­tion und eine Hin­wen­dung zu datengetrieben­em Mar­ket­ing ein Aufwand ist, der auch mit Fehlern ein­herge­hen kann. Doch Unternehmen sind gut berat­en, wenn sie jet­zt damit begin­nen, einige dieser Fehler zuzu­lassen und den Mehrw­ert für sich nutzen. Denn Data Mar­ket­ing kann sämtliche Prozesse im Ver­lauf des Pro­duk­tzyk­lus mit zusät­zlichen Erken­nt­nis­sen bere­ich­ern – die Pro­duk­ten­twick­lung, Entschei­dun­gen zu Vari­anten, Pric­ing und Erlös­mod­ellen, aber nicht zulet­zt auch die Kom­mu­nika­tion mit dem Kun­den vor dem Kauf­prozess und während­dessen.


Digitale Transformation
Adobe DACH

Posted on 07-09-2018


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