Digitales Marketing: Was sind die Herausforderungen für 2023?

Im digitalen Marketing sind Innovation und Anpassung zweifellos zwei wesentliche Treiber, insbesondere angesichts der „seismischen Erschütterungen“, die die Branche in den letzten Jahren erschüttert haben. Es handelt sich um eine quasi permanente Revolution, die durch technologische Fortschritte und verändertes Verbraucherverhalten vorangetrieben wird und nicht nur bisher undenkbare Möglichkeiten, sondern auch neue Problemkategorien geschaffen hat.In diesem Beitrag werden wir die größten Herausforderungen im digitalen Marketing untersuchen, die sich auf die Art und Weise auswirken, wie Unternehmen mit ihren Zielgruppen in Kontakt treten.Von den Unklarheiten der künstlichen Intelligenz (KI), die sich mit dem vielleicht unlösbaren Problem der Datenqualität auseinandersetzen muss, über die Bedeutung der Personalisierung beim Aufbau von Kundenerlebnissen bis hin zum Schutz der Privatsphäre in einem zunehmend riskanten Umfeld, den Herausforderungen für das digitale Marketing im Jahr 2023 und den … Die nahe Zukunft wird innovative Lösungen und strategische Ansätze erfordern.

Herausforderungen im digitalen Marketing: drei Schlüsselbereiche

Es gibt drei Bereiche, auf die Praktiker ihre Aufmerksamkeit richten: Engagement, Budgetoptimierung und künstliche Intelligenz.In diesem Beitrag werden wir die wichtigsten Herausforderungen identifizieren, mit denen digitale Vermarkter konfrontiert sind, und versuchen, einen Einblick in die Tools und Techniken zu geben, die zur Bewältigung dieser Herausforderungen eingesetzt werden können.

1) Engagement: die Bedeutung der Datenanalyse

Engagement hat oberste Priorität und ist eine Herausforderung, der sich Vermarkter in Unternehmen aller Branchen und Größen nicht entziehen können. Das Konzept des Engagements selbst entwickelt sich ständig weiter, da sich die Vorlieben und Verhaltensweisen der Verbraucher ändern.

Die Fülle an Inhalten und die schiere Menge an Werbeanzeigen machen es noch schwieriger, die Aufmerksamkeit der Verbraucher zu gewinnen und zu halten, die mittlerweile sehr geschickt darin sind, verschiedene Kanäle zu jonglieren (die sie je nach Aktualität und Aktualität immer wieder nutzen und wieder verlassen). Vollständigkeit der Antworten, die sie darin finden können). Um die Herausforderungen des digitalen Marketings anzugehen, die die Wertschöpfung behindern, müssen Vermarkter einen Omnichannel-Ansatz verfolgen, ihre Strategien über mehrere Plattformen hinweg diversifizieren und gleichzeitig eine konsistente und aussagekräftige Markenbotschaft vermitteln.

Während das Erreichen und Einbinden von Zielgruppen von Tag zu Tag komplexer wird, eröffnen sich gleichzeitig mit dem Aufkommen von Social Media, Influencer-Marketing und immer präsenterer und artikulierter digitaler Kommunikation neue Möglichkeiten, Benutzer zu treffen und mit ihnen in Kontakt zu treten.Beispielsweise kann die Zusammenarbeit mit Influencern und Mikro-Influencern die Fähigkeit verbessern, unterschiedliche Zielgruppen zu erreichen und gleichzeitig authentischere Verbindungen mit den Zielgruppen zu fördern. Interaktive Tools wie Mini-Sites, Apps und Videos bieten Verbrauchern Möglichkeiten zur Selbstbestimmung, die bisher nicht möglich waren.

Personalisierung und Kundenerlebnis: der ethische Umgang mit Daten

Allen Prognosen zufolge wird die Verbesserung des Engagement-Niveaus in naher Zukunft vor allem auf der Nutzung von Daten beruhen , die ein tieferes Verständnis der Präferenzen verschiedener Zielgruppen und die Erstellung zielgerichteter und relevanter Inhalte für jede einzelne Zielgruppe ermöglichen.

Die Analyse von Kundendaten kann einen enormen Geschäftswert generieren : Laut dem McKinsey Global Instituteist die Wahrscheinlichkeit, dass Unternehmen, die einen datengesteuerten Ansatz verfolgen, 23-mal höher, die Wahrscheinlichkeit, Kunden zu gewinnen, 6-mal höher, sie zu binden, und 19-mal höher, ihre Rentabilität zu steigern .

In einer Zeit, in der Verbraucher zunehmend maßgeschneiderte Erlebnisse erwarten,stehen Personalisierung und Kundenerlebnis weiterhin ganz oben auf der Agenda digitaler Vermarkter.Allerdings ist es keineswegs trivial, eine effektive Personalisierung im großen Maßstab zu erreichen. Vermarkter müssen sich mit dem ethischen Zugriff auf und der Nutzung von Erstanbieterdaten befassen und sich im Einklang mit den Datenschutzbestimmungen verhalten (sie müssen die DSGVO, die Datenschutz-Grundverordnung, einhalten). Die Balance zwischen der Notwendigkeit der Personalisierung und Bedenken hinsichtlich des Schutzes von Verbraucherinformationen ist eine heikle Aufgabe, die Transparenz und einen robusten Daten-Governance-Rahmen erfordert.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, müssen Vermarkterin Initiativen investieren, die darauf abzielen, das Vertrauensverhältnis zu ihren Kunden zu stärken, indem sie klar kommunizieren, wie ihre Daten verwendet werden, und robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren.Die Nutzung der Kundeneinwilligung und die Bereitstellung greifbarer Werte durch personalisierte Erlebnisse tragen zu für beide Seiten vorteilhaften Beziehungen bei. In diesem Zusammenhang sind First-Party-Daten wahrscheinlich die vielversprechendste Ressource.

Was sind First-Party-Daten?

First-Party-Daten (auch proprietäre Daten genannt) sind die Daten, die eine Organisation von ihrer Zielgruppe gesammelt hat : Informationen aus CRM-Systemen oder direkt aus Interaktionen an verschiedenen Berührungspunkten wie Websites, sozialen Medien, Newslettern und E-Mail-Marketing. Transaktionsaufzeichnungen und Telefonanrufe.

Da es sich bei First-Party-Daten im Wesentlichen um Rohdaten handelt, können Sie wählen, wie diese erfasst, gespeichert, verwaltet und geschützt werden. Durch die Kontrolle aller dieser Parameter ist es einfacher, deren Genauigkeit und Integrität sicherzustellen. First-Party-Daten sind ausschließliches Eigentum der Organisation, die sie erhebt, und bieten daher einen großen Wettbewerbsvorteil.

Zudem sind First-Party-Daten relevanter und genauer als Third-Party-Daten, da sie von potenziellen und bestehenden Kunden freiwillig bereitgestellt wurden. Schließlich entsprechen First-Party-Daten neuen Datenschutzbestimmungen, die die Erfassung von Third-Party-Daten äußerst kompliziert und riskant machen.

Deshalb ist es jetzt wichtig, eine Datenkultur auf allen Ebenen zu verbreiten

Obwohl immer mehr Unternehmen datengesteuerte Ansätze verfolgen – von prädiktiver Systemintegration bis hin zu KI-gesteuerter Automatisierung –, betrifft der Wandel selten das gesamte Unternehmen, was zu einer geringer als erwarteten Produktivität und Ineffizienzen führt, die schwer zu beseitigen sind, da sie durch Informationen verursacht werden Silos zum Beispiel. Mit anderen Worten: Kritische Geschäftsprobleme werden immer noch oft mit traditionellen Ansätzen gelöst und daher kann es Monate oder Jahre dauern, bis sie gelöst sind.

Laut Accenture werden Unternehmen bis 2025 in der Lage sein, grundlegende tägliche Aufgaben und routinemäßige Entscheidungsprozesse zu automatisieren.Die Mitarbeiter können sich auf typischere „menschliche“ Prozesse wie Innovation, Zusammenarbeit und Kommunikation konzentrieren. Daher scheint es klar, dass die Schaffung wirklich differenzierter Erlebnisse sowohl für die Mitarbeiter als auch, was noch wichtiger ist, für die Kunden eine datengesteuerte Kultur auf allen Ebenen erfordert.

Erfassen aktueller Trends, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen

Dem datengetriebenen Marketing stehen Lösungen und Methoden zur Verfügung, mit denen die gesamte Customer Journey in Echtzeit verfolgt werden kann. Big Data ermöglicht es, aktuelle Trends zu erfassen , zukünftige Verhaltensweisen vorherzusagen und darauf basierend personalisierte Erlebnisse zu schaffen.Nach der Erhebung werden die Daten analysiert, um Kauf- und Konsummuster und -gewohnheiten zu ermitteln. Dank neuer Technologien ist es möglich, aus dem oft chaotischen Informationsfluss nützliche Erkenntnisse für Marketingentscheidungen zu gewinnen.

Eine gute Möglichkeit, diesen Prozess zu vereinfachen, ist derEinsatz fortschrittlicher Analyseplattformen , die Erst-, Zweit- und Drittdaten verbinden und die Ergebnisse für alle Projektbeteiligten zugänglich und nutzbar machen.Algorithmen des maschinellen Lernens und Anwendungen der künstlichen Intelligenz werden derzeit eingesetzt, um die Datenanalyse zu automatisieren und einfacher nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie wir anhand der bisher gemachten Beobachtungen leicht erraten können, hatdas Wissen über die eigene Zielgruppe, das Unternehmen durch Datenanalyseaktivitäten gewinnen, einen großen Einfluss auf das Engagement: genauere biografische Profile und detailliertere Beschreibungen der tatsächlichen emotionalen Landschaft des Verbrauchers ( Wünsche, Bedürfnisse, Vorlieben, in einem einzigen Wort: Gefühl) sind die notwendige Voraussetzung für die Entwicklung personalisierter Initiativen und relevanterer Vorschläge.

2) Budgetoptimierung: Investitionen in digitales Marketing sind immer eine gute Idee

Budgets neu auszurichten (sogar zu reduzieren) und dennoch gesetzte Ziele zu erreichen, ist eine Herausforderung für das digitale Marketing, die Unternehmen auch in den kommenden Jahren beschäftigen wird. Konjunkturelle Unsicherheiten und sich ändernde Marktdynamiken können Unternehmen zu Maßnahmen veranlassen, die einer größeren Einsparung dienen, beispielsweise durch Kürzung der Ausgaben für Marketingaktivitäten. In einer Zeit, in der die Prioritäten der Verbraucher auf Grundbedürfnisse ausgerichtet sind (darunter Lebensmittel und Versorgung), ist es verständlich, dass Unternehmen Kosten senken wollen. Dies ist jedoch eine kurzfristige Strategie, die sich als kontraproduktiv erweisen könnte.

Tatsächlich dürften Unternehmen, die weiterhin in ihre Marketingstrategien investieren, auf lange Sicht eher ihre Rentabilität verbessern, zumindest laut der von Harvard Business Reviewunterstützten These . Der Artikel, der vor einigen Jahren veröffentlicht wurde, aber auch heute noch aktuell ist, schlägt vor, dass in Zeiten der Unsicherheit und Krise immer noch gezielte Marketingtaktiken eingesetzt werden sollten, insbesondere solche, die einen Blick auf die Kriterien bieten, die Kunden verwenden, um Prioritäten neu zu bewerten und ihre Prioritäten neu zuzuordnen Budgets verändern, Marken wechseln und den Wert und damit den Nutzen ganzer Produktkategorien neu definieren.

Auch hierbesteht der effektivste Weg zur Bewältigung der Herausforderung der Budgetoptimierung in der Nutzung von Datenanalysen, die eine objektive Bewertung der Kampagnenergebnisse und der Leistung einzelner Marketingkanäle ermöglichen.Investitionen in Marketingtechnologie und Automatisierungstools können außerdem Prozesse rationalisieren und den manuellen Aufwand reduzieren, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz führt. Der Einsatz eines Test-and-Learn-Ansatzes und die Fokussierung auf den ROI ermöglichen es Marketingfachleuten, die vielversprechendsten Initiativen zu identifizieren und dadurch ihre Ressourcen effizienter neu zu verteilen.

3) Neueste Updates an der KI-Front

Künstliche Intelligenz versorgt Unternehmen seit einigen Jahren mit hochwertigen Informationen, automatisiert Prozesse und ermöglicht eine fortschrittliche Personalisierung. Das sehr schnelle Tempo, mit dem die KI voranschreitet, hat jedoch zu einer Reihe von Herausforderungen für das digitale Marketing geführt: Wie bleibt man über die neuesten KI-Entwicklungen auf dem Laufenden?Wie lässt sich KI effektiv in Strategien integrieren?

Die Antwort auf diese Fragenliegt darin, die richtige Balance zwischen menschlicher Kreativität und KI-gesteuerter Automatisierung zu finden.

Die richtige Balance zwischen Kreativität und Automatisierung: Sie brauchen die richtigen Fähigkeiten

Vermarkter sollten Tools der künstlichen Intelligenz einsetzen, um ihre Fähigkeiten zu erweitern, anstatt sie zu ersetzen, indem sie beispielsweise Anwendungen der künstlichen Intelligenz für Datenanalysen, prädiktive Modellierung, Chatbots für den Kundenservice und personalisierte Empfehlungen nutzen. Auch hier handelt es sich in erster Linie um einen kulturellen Wandel: Um das Potenzial der künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen, müssen digitale Marketingteams geschult und mit den Fähigkeiten ausgestattet werden, die sie nicht nur benötigen, um zu verstehen, wie sie funktioniert, sondern auch, um KI-Systeme darin zu integrieren ihre täglichen Aktivitäten, damit sie seine technischen Möglichkeiten nutzen können, um typisch menschliche kreative Qualitäten zu verbessern.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Marketing erfordert Spezialwissen: CMOs und Unternehmensentscheider im Allgemeinen müssen bereit sein, in kontinuierliche Lernprogramme zu investieren, damit digitale Vermarkter aktuelle Fähigkeiten erwerben. Darüber hinaus müssen sie auch sicherstellen, dass Initiativen zur künstlichen Intelligenz vollständig auf die Gesamtziele abgestimmt sind.

Gewährleisten Sie den Datenschutz mit vertrauenswürdigen und gemeinsamen Verfahren

In einer Zeit, in der sich Verbraucher zunehmend Gedanken darüber machen, wie mit ihren Daten umgegangen wird, ist der Datenschutz eine der größten Herausforderungen. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die Analyse großer Datenmengen und die Schaffung umfassender personalisierter Erlebnisse sammelt das Marketing eine Fülle von Wissen an, zu dem auch große Mengen sensibler Informationen gehören.

Unternehmen können sich weder einer gesetzlich geregelten Verantwortung noch einer Verantwortung entziehen, die einem Vertrauensverhältnis zugrunde liegt: Da KI-basierte Tools die Interaktionen entlang der Kaufpfade der Verbraucher aufzeichnen, müssen sie sicherstellen, dass zuverlässige und gemeinsame Verfahren aufgebaut werden, um die Privatsphäre der Kunden zu gewährleisten verantwortungsvoller Umgang mit Daten.

Datenqualität: eine nicht zu bewältigende Herausforderung?

Eine weitere Herausforderung für das digitale Marketing betrifft die Datenqualität. Wenn eine schlechte Datenqualität das größte Hindernis für die Implementierung und Einführung von KI und maschinellem Lernen darstellt, können wir verstehen, warum Unternehmen enorme Ressourcen aufwenden, um die Qualität ihrer Daten sicherzustellen.

Der Punkt ist, dass die Datenqualität in verschiedenen Situationen immer beeinträchtigt werden kann: Benutzer können Daten falsch eingeben, eine Systemeinstellung könnte bestimmten Aktionen den falschen Code zuweisen oder ein Tippfehler könnte in einem Skript enden, das entwickelt wurde, um die Datentransformation zu erleichtern.Das Datenqualitätsproblem wird niemals „gelöst“ werden, unabhängig von dem Budget, das für die Behebung von Systemfehlern bereitgestellt wird, oder der Bereitschaft, endgültige Maßnahmen zu ergreifen. In einem sich ständig verändernden Geschäftsumfeld können jederzeit neue Datenqualitätsprobleme auftreten, die aus unbekannten Quellen stammen.

Allerdingskönnen Vermarkter künstliche Intelligenz nutzen, um einer Datenkontamination zu widerstehen , indem sie beispielsweise auf neue Quellen zurückgreifen;durch die Schulung von Teams, die fortschrittliche Ansätze zur Qualitätskontrolle erforschen und umsetzen; durch die Einführung aktueller, getesteter und zuverlässiger Überwachungs- und Auswahlfunktionen; indem wir mehr Zeit damit verbringen, die Leistung jener Modelle der künstlichen Intelligenz zu beobachten, die in der Lage sind, Muster im Zusammenhang mit Fehlklassifizierungen und Fehlern zu erkennen, und Algorithmen zu verfeinern, um aufkommende Problemsituationen besser zu bewältigen.

Engagement schaffen, Budgets optimieren, das Potenzial künstlicher Intelligenz nutzen und dabei stets die Privatsphäre respektieren und den Schutz der persönlichen Daten der Kunden gewährleisten: Für jeden dieser Schlüsselbereiche haben wir die Herausforderungen des digitalen Marketings identifiziert, an denen digitale Vermarkter in Zukunft gemessen werden müssen Monate. Um die von uns beschriebenen Hindernisse zu überwinden, müssen digitale Vermarkter Technologien und Methoden an ihre spezifischen Geschäftsanforderungen anpassen. Das heißt, sie müssen die vonMarTech bereitgestellten Lösungen beherrschen .Unter anderem bietet das interaktive Erlebnis von Doxee außergewöhnliche Tools, mit denen sie die Effizienz und Produktivität von Prozessen steigern und das Kundenerlebnis durch hyperpersonalisierte Initiativen verbessern können.