Multichannel-Analyse: Was das Marketing von Obama lernen kann

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?

https://blog.adobe.com/media_5601afd8fe29c98cca4141299016363f6acee511.gifTHOMAS 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