5 Schritte, um Marketingentscheidungen mithilfe von Daten zu unterstützen

Ich habe kürzlich auf einer Konferenz für einen unserer Kunden gesprochen und gefragt: „Was ist Ihre größte Herausforderung, wenn es um Messungen geht?“ Nur einige der Dinge, die ich aus diesem Raum mit über 150 Vermarktern gehört habe, waren:

„Zu viele Dinge zum Messen“

„Ergebnisse verständlich und anwendbar machen“

„Benutzerfreundlichkeit von Analyseplattformen“

„Integration zwischen Tools“

„Was jetzt einen Wert hat, hat möglicherweise in Zukunft keinen Wert mehr“

Sind das Dinge, die Sie gefühlt oder gedacht haben? Seien wir ehrlich. Den meisten Marketingteams fällt es in gewisser Weise schwer, sich ein klares Bild von Leistung und Effektivität zu machen. Tatsächlich haben unsere Freunde vom Content Marketing Institute/MarketingProfs in der neuesten Ausgabe ihrer jährlichen Content-Marketing-Umfrage herausgefunden, dass fast die Hälfte der B2B-Vermarkter Schwierigkeiten haben, Daten plattformübergreifend zu integrieren/korrelieren, und 45 % gaben an, dass es ihnen an organisatorischen Zielsetzungs-KPIs mangelt messen gegen. Dies sind grundlegende Dinge, von denen wir wissen, dass wir sie tun sollten, doch selbst im Jahr 2023 haben Vermarkter Schwierigkeiten, sie zu tun.

Wie Sie Daten als Vermarkter strategisch nutzen

Um bei unseren Marketingbemühungen strategisch vorzugehen, müssen wir unsere Zielgruppen kennen, wir müssen Klarheit über unsere Daten haben, wir müssen in der Lage sein, unsere Daten zu verstehen und wir müssen mit unseren Daten experimentieren. Ohne einen durchdachten und strategischen Ansatz zum Sammeln und Messen unserer Daten können wir unsere Marketing-Entscheidungsmaschine nicht effektiv antreiben.

Hier sind fünf Dinge, die jedes Team tun muss, um einen strategischen Messrahmen aufzubauen und auf der Grundlage der gemessenen Maßnahmen Maßnahmen zu ergreifen.

1. Begründen Sie Ihre Bemühungen mit 9 Arten von Zielgruppendaten

In einer Umfrage unter 1.000 Verbrauchern stellte SmarterHQ fest, dass „72 % der Verbraucher sagen, dass sie sich nur noch mit Marketingbotschaften beschäftigen, die personalisiert und auf ihre Interessen zugeschnitten sind.“ Sie stellten außerdem fest, dass das Problem bei Geschäftskäufern noch akuter ist: „82 % von ihnen sagen, dass personalisierte Kundenbetreuung die Loyalität beeinflusst.“ Das sollte keine Überraschung sein – waren wir nicht alle frustriert, wenn wir eine Anzeige oder eine E-Mail erhielten, die für unsere spezifischen Bedürfnisse völlig irrelevant war?

Um sicherzustellen, dass wir ein klares Bild davon haben, was für unser Publikum wichtig ist, müssen wir Informationen sammeln, die über die Grundlagen hinausgehen. Erfasst und pflegt Ihr Unternehmen Kundendatensätze, die die folgenden 9 Bereiche berücksichtigen?

• Demographisch
• Geografisch
• Verhalten
• Psychographisch
• Kundenbeziehung
• Kanalpräferenz
• Technografisch
• Sozialen Medien
• Einwilligung und Präferenz

2. Vereinheitlichen Sie Ihre Daten

Unsere Freunde von Ascend2 haben in der Umfrage „Data Unification & Management“ herausgefunden, dass 71 % der Vermarkter der Meinung sind, dass die Umsetzung einer Strategie zur Vereinheitlichung und Verwaltung von Daten etwas oder extrem kompliziert ist. Wir haben dies bei unseren eigenen Kunden gesehen, von großen Finanzinstituten bis hin zu bekannten Gesundheitsmarken . Ich habe von so vielen Kunden erfahren, dass ihr Datenvereinheitlichungsprozess mühsam ist und zu viele Teams umfasst.

Und doch ist die Wahrheit: Es wird nie einen besseren Zeitpunkt als heute geben, Ihre Daten zu vereinheitlichen. Wir bewegen uns alle in Richtung einer stärker personalisierten und datengesteuerten Zukunft. Vor diesem Hintergrund müssen wir dem Prozess des Aufbaus einer einzigen Quelle der Wahrheit Priorität einräumen, die unseren Teams hilft, sowohl über die Auswirkungen zu berichten als auch personalisiertere Ergebnisse zu liefern Erlebnisse für unsere Kunden.

3. Investieren Sie in Datenqualität

Kürzlich habe ich eine E-Mail von Twitter erhalten, in der die Namensänderung in X Corp angekündigt wurde. Allerdings war sie nicht an mich, sondern an eine „Stacy K.“ adressiert. Anschließend erhielt ich eine Folge-E-Mail, in der mir mitgeteilt wurde, dass die erste E-Mail ein Fehler war und meine Datennichtgefährdet waren. Beachten Sie (unten), dass sie sich nicht einmal die Mühe gemacht haben, die Personalisierung in diese E-Mail aufzunehmen (in dieser E-Mail steht nur „Hallo“):

Diese Art von menschlichem Versagen kann rufschädigend sein, da es Ihre Marke im besten Fall dumm aussehen lässt und im schlimmsten Fall das Vertrauen untergräbt. Um mithilfe von Daten bessere Entscheidungen treffen zu können, müssen wir sicherstellen, dass unsere Datenqualität hoch ist. Dazu müssen wir zunächst regelmäßig Prüfungen unserer Daten durchführen:

• Überprüfen Sie regelmäßig unsere Prozesse und Standards für die Dateneingabe/-import.
• Überprüfen Sie die Datenqualität regelmäßig stichprobenartig.
• Überprüfen Sie, wie unsere Daten von unseren verschiedenen Interessengruppen genutzt/erweitert werden.

Darüber hinaus sind Governance und Teamschulung für die Aufrechterhaltung der Datenqualität von entscheidender Bedeutung. Dabei geht es nicht nur um die Infrastruktur oder die Daten selbst, sondern auch um die Menschen, die deren Erstellung und Nutzung überwachen.

4. Nutzen Sie KI und maschinelles Lernen

Sie erinnern sich vielleicht an Charles Duhiggs einflussreichen Artikel für die New York Times aus dem Jahr 2012, in dem er enthüllte, wie das Data-Science-Team von Target feststellen konnte, welche Kundinnen wahrscheinlich schwanger waren, noch bevor sie explizit Babykäufe tätigten. Sie haben dies durch Beharrlichkeit und viel Experimentieren geschafft, aber heutzutage können KI-gestützte Tools wie Optimizely oder Persado es einfacher denn je machen, Kundenkohorten zu identifizieren, sie erneut anzusprechen und sogar Webseitentexte oder Anzeigen dynamisch basierend auf dem, was bekannt ist, bereitzustellen. Diese Art der Marketingentscheidung erfordert nicht einmal menschliches Eingreifen, sobald die Systeme eingerichtet sind.

Aber auch kleine Teams können öffentlich verfügbare KI-Tools für Recherchen nutzen, um ihre Zielgruppen besser zu verstehen. Sie können in ChatGPT gehen und Fragen eingeben wie: „Was sind die wichtigsten Faktoren, wenn [Ihre Zielgruppe] den Kauf [Ihres Produkts] erwägt?“ Der Trick hier besteht darin, genau zu sein; Die Antworten, die Sie möglicherweise für „Millennials“ erhalten, werden deutlich weniger spezifisch sein als für „Millennial-Geschäftsinhaber mit begrenztem Budget“.

5. Testen Sie Ihre Hypothesen

Darüber hinaus sollten die Daten nicht statisch sein. Um Ihre Daten weiter zu verbessern und aus ihnen zu lernen, müssen Sie Hypothesen aufstellen und Tests durchführen, um zu sehen, was wahr ist und was nicht.

Wenn ich mit Marketingteams spreche, heißt das nicht, dass sie keine Lust zum Testen hätten. Oftmals fehlen einfach die Mechanismen, um regelmäßig Tests durchführen zu können.

Integrieren Sie Tests in Ihre Inhaltskalender . Wenn jedem Inhalt und jeder Kampagne ein Test zugewiesen ist und die Erstellung von Assets zur Unterstützung dieses Tests in den Produktionsprozess integriert ist, können Sie bei jeder Marketingausführung schnell und konsistent lernen.

Um anhand Ihrer Daten bessere Entscheidungen treffen zu können, müssen Sie letztendlich sicherstellen, dass Sie über die Daten verfügen, die sich auf Ihre Ziele beziehen. Dabei handelt es sich nicht unbedingt um Dinge wie die Anzahl der Follower oder die Anzahl der Abonnenten. Vielmehr kann es sich um einen ganzheitlichen Überblick darüber handeln, wie Engagement und Conversion auf jeder Phase des Kunden insgesamt aussehen.

Anstatt nach Klarheit in den einzelnen Zahlen oder der Leistung unserer Inhalte zu suchen, müssen wir nach Veränderungen in der Gesamtleistung und dem strategischen Ansatz für die Marketingentwicklung suchen. Dafür benötigen wir mehr Daten, aber auch die Tools, die uns helfen, das Gesamtbild zu verstehen, indem sie es uns ermöglichen, die Daten mit unseren Gesamtzielen in Beziehung zu setzen.

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