Master Data Datengesteuertes Marketing

Datadriven Marketing: 9 Gründe, warum Daten den Erfolg bringen

Data-driven Marketing - 9 Gründe für den Erfolg - 30 Okt 2019

Wussten Sie, dass sich die meisten Marketingleiter zu daten-getriebenem Marketing bekennen, sie dafür aber noch gar nicht bereit sind? Grund dafür sind weder mangelndes Wissen noch fehlende Initiative, sondern eine schlechte Datenbasis. Denn Marketing mit falschen oder alten Daten bringt einfach keinen Erfolg. Wir zeigen Ihnen, was die größten Nachteile von Marketing mit schlechten Stammdaten sind. Verpassen Sie den Download unserer Infografik nicht. Denn dort warten viele Tipps auf Sie.

23-mal mehr Neukunden, ein jährliches Wachstum von 30%, 70% mehr Kundenbindung, das sind nur einige Vorteile, die datengesteuerte Unternehmen für sich beanspruchen. Vor allem bei der Marktbearbeitung kommt Daten eine zentrale Rolle zu. Es ist sehr ärgerlich, wenn man einen Geschäftspartner telefonisch nicht mehr erreicht oder wenn Postsendungen zuhauf wieder zurückkommen. Und das sind nur die oberflächlichsten Nachteile. Wenn es darum geht, seinen Markt zu segmentieren oder mögliche Kunden persönlich anzusprechen, dann sind schlechte Daten ein echter Spielverderber.

Doch was passiert genau, wenn Sie Marketing betreiben, Ihre Datenbasis aber nicht aktuell halten? Wir haben 9 Nachteile für Sie zusammengestellt.

1. Zu viele Postretouren

Der Klassiker: Von 20.000 Briefen, die Sie an Kunden verschicken, landen 10 Prozent nicht beim Empfänger. Bei 1 Euro Porto gehen 2.000 Euro verloren, und das bei jeder einzelnen Aussendung. Wenn Sie alle 2 Monate ein Mailing machen, dann können Sie genauso gut eine Aushilfskraft für 1.000 Euro einstellen, die Ihre Daten bereinigt.

Bei einer telefonischen Kontaktaufnahme ist es ähnlich. Hier fallen zwar keine Gebühren an, aber man verliert Zeit. Mit jedem missglückten Anruf steigt zudem der Frust des Verkäufers.

2. Auf der Blacklist landen

Bei der digitalen Ansprache ist das Problem von fehlerhaften Kontaktadressen noch gravierender. Wenn ein Verteiler einen hohen Prozentsatz veralteter Adressen enthält, entstehen sogenannte Bounces, also Fehlermeldungen der E-Mail-Server. Die großen Provider wie GMX oder Google messen die Bounce-Rates und strafen Unternehmen mit hohen Fehlerquoten ab. Sie setzen sie auf Blacklists und qualifizieren ihre Mails als SPAM. Die unausweichliche Folge: Dann bekommen auch die korrekten E-Mail-Adressen in Ihrem Verteiler keine Post mehr von Ihnen.

3. Marketing mit der Gießkanne

Marketing im Blindflug – also ohne Daten – ist möglich, wird aber sehr teuer. Wenn man Kunden nicht Segmenten zuordnet, dann spricht man zwangsläufig jedes davon an – und so kommt es, dass im Briefkasten des männlichen Singles die Werbung für Babywindeln landet. Das ist heute längst kein Kavaliersdelikt mehr. Studien haben gezeigt, dass Unternehmen, die häufig irrelevante Werbung verschicken oder ausstrahlen, an Markenwert verlieren.

4. Das Targeting versagt

Große Kosmetik-Konzerne sind inzwischen dazu übergegangen, Online-Werbung für Sonnencrème nur dann auszuspielen, wenn beim Website-Besucher gerade die Sonne scheint. Das sind keine personenbezogenen Daten (Achtung bei GDPR), aber trotzdem hochgradig individuell und relevant. Das ist ein gutes Beispiel dafür, wie die richtigen Daten – in diesem Fall der geografische Standort des potentiellen Kunden – das Marketing beflügeln.

Schlechte Daten hingegen bergen einen großen Nerv-Faktor. Haben Sie schon einmal eine Online-Werbung für ein Produkt erhalten, das Sie bereits gekauft haben? Das Anzeigen solcher Werbebanner nennt man Retargeting und ist unter Umständen sehr aufdringlich.

5. Ohne Daten keine Personalisierung

Amazon und Netflix setzen heute einen neuen Standard für die Ansprüche viele Kunden. Sie erwarten von einem Online-Shop Funktionen, um ihn – manuell oder automatisch – an die eigenen Bedürfnisse anzupassen. Die einfachste Ebene ist das Ausspielen von Empfehlungen aufgrund der eigenen Kaufhistorie – oder der anderer User. Stamm- und Interaktionsdaten werden hier zusammengeführt und kombiniert. Es entsteht eine persönliche Kommunikation: "Frank, hier ist ein Film, den wir für Dich als Horror-Freak extra ausgewählt haben."

Auch im B2B-Bereich ist das individuelle Angebot, das sich an die richtige Person im Unternehmen richtet, allemal effektiver als das generische Angebot an die info@-Adresse.

6. Smart Data Analytics ohne Daten geht nicht

Das Identifizieren neuer Märkte, Segmente oder Kunden lässt sich heute trefflich auf Datenanalysen stützen. Diese nutzen bestehenden Daten, reichern diese mit externen Quellen an und gewinnen daraus Erkenntnisse. Die berühmteste Form ist der statistische Zwilling. Das ist eine Person oder eine Firma mit den gleichen Merkmalen wie Ihre rentabelsten Kunden. Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass sie zum Kunden werden. Aber nur, wenn Sie sie kennen und auch ansprechen. Sie finden die Zwillinge aber nur, wenn die Datenbasis in Ihrem Hause stimmt.

Ein Best-Practice-Case zum Thema ist die Messe Frankfurt. Sie generiert hochwertige und qualifizierte Lead für den Sales aufgrund von Smart Data Analytics.

7. Hohe Supportkosten

Am direktesten leidet vermutlich der Kundendienst unter schlechten Daten. Er benötigt alle Infos über den Kunden. Nur dann weiß er, um welches Produkt es sich handelt und ob es bereits eine Support-Historie gibt. Es gibt wohl kaum etwas Ärgerlicheres, als seine gesamte Geschichte drei verschiedenen Support-Mitarbeitern zu erzählen. Was für den Kunden nervig ist, wird für das Unternehmen unter Umständen teuer. Erfasst der Kundendienst alle Interaktionen nicht penibel und ist die Stammdatenbasis nicht sauber und aktuell, dann zieht das hohe Kosten nach sich. Die Kundenzufriedenheit wird aller Voraussicht nach auch in den Keller gehen.

8. Schlechte Sales-Performance

Haben Sie sich schon mal ein Auto online zusammengestellt? Ledersitze: Ja gerne. 1A-Soundanlage: Auf jeden Fall. Sportfahrwerk: Aber hallo! Das funktioniert natürlich nur, wenn die Stammdaten stimmen. Es wäre ungeschickt, wenn der Hersteller die gewählte Konfiguration gar nicht liefern kann. Das gilt nicht nur im B2C-Bereich, sondern genauso für B2B.

Online-Auto-Konfigurator von Peugeot

Bestimmte Verkaufsangebote wie ein komplexer Konfigurator funktionieren nur, wenn die Datenbasis bei den Komponenten gut gepflegt ist.

9. Prozesssteuerung im Einkauf

Dass die korrekte Erfassung von Lieferanten- und Artikelnummern unverzichtbar für einen effizienten Einkauf ist, steht außer Frage. Zentral ist hier das laufende Nachführen aller Änderungen in der Datenbasis, zum Beispiel wenn ein Lieferant umzieht. Das funktioniert am besten mit einer Automatisierung via API.

Spannend wird es, wenn man die Stammdaten mit zusätzlichen Informationen anreichert. Fügt man jedem Kunden und Interessenten einen Finanzindikator hinzu, dann erkennt man schlechte Deals, bevor sie überhaupt zustande kommen. Das verhindert unnötige Verluste oder dass man der Lieferung nachrennen muss.

Data-driven Marketing: Die 10 Gründe, warum Sie Daten nutzen sollten (inklusive 10 Tipps)

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Die 10 besten Tipps und Tricks