Big Data: Relevanz vs. Datenangst

Dat­en sind für Unternehmen der Schlüs­sel zu rel­e­van­tem Mar­ket­ing. Kun­den und Inter­essen­ten erhal­ten die richtige Botschaft im richti­gen Moment. Aber das Dat­en-Mar­ket­ing hat eine Vielzahl offen­er Fra­gen zu beant­worten: Rech­net sich das? Will der Nutzer Dat­en preis­geben? Wie überzeugt man ihn? Und was sagt der Daten­schutz dazu?

Dat­en sind das neue Öl, so schallt es von jed­er Kon­ferenzbühne dieser Tage. Aus Data-Min­ing wurde Big Data. Daraus entwick­elte sich Smart Data. Nun hil­ft Kün­stliche Intel­li­genz (KI) dem Mar­ket­ing, noch pass­ge­nauer zu wer­den. Und die Quellen, aus denen die Algo­rith­men schöpfen, sind wiederum die immer größer wer­den­den Datenpools.

Es ist unbe­strit­ten, dass gut aufge­set­ztes Dat­en-Mar­ket­ing die Kom­mu­nika­tion mit dem Nutzer bess­er, weil rel­e­van­ter machen kann. Insights zu Per­so­n­en­dat­en wie Geschlecht, Alter, Wohnort, Präferen­zen und die Berück­sich­ti­gung des Nutzerver­hal­tens ermöglichen die gezielte Ansprache und verdicht­en die Verbindung zwis­chen Marke und Nutzer. Die Verknüp­fung mit Umge­bungsvari­ablen wie zum Beispiel der Uhrzeit oder dem Wet­ter am Stan­dort des Nutzers erzeugt eine unmit­tel­bare Kon­tex­trel­e­vanz. Wenn der Nutzer das Gefühl bekommt, die Wer­be­flächen bein­hal­ten mehrw­er­tige Infor­ma­tio­nen für ihn, dann ist die wichtig­ste Hürde des Mar­ket­ings genom­men, näm­lich das Erzie­len von Aufmerksamkeit.

Kunden warten nicht, sie erwarten

Das hört sich in der The­o­rie abso­lut schlüs­sig an und unser­er Gold­smiths-Studie zufolge sind vier von zehn Mar­keters davon überzeugt, dass Nutzer dur­chaus bere­it sind, Dat­en preis zu geben, wenn klar ist, welchen Mehrw­ert sie sich davon ver­sprechen kön­nen. Der aktuelle Boom bei smarten Heim­laut­sprech­ern wie Ama­zon Echo oder Google Home ist darauf zurück zu führen, dass die Käufer den Nutzen in Form von beque­mer Steuerung von SmartHome-Kom­po­nen­ten, ein­fachem Zugang zu medi­alen Inhal­ten oder der Verbesserung der haushaltlichen Infra­struk­tur, sei es durch den sim­plen Taxiruf, die Zugauskun­ft der Bahn oder das Führen ein­er dig­i­tal­en Einkauf­s­liste als höher eracht­en, als der Schmerz oder das inhärente Risiko der Preis­gabe von Dat­en von ihnen emp­fun­den wird.

Wer begeis­ternde Kun­den­er­leb­nisse schaf­fen möchte, muss seinen Kun­den zuhören! Mar­keter müssen die per­sön­lichen Bedürfnisse ihrer Kun­den ken­nen, ihre Dat­en fort­laufend analysieren, aus ihnen ler­nen und Kun­den­wün­sche antizipieren.

Den­noch mehren sich die Stim­men, die eine gewisse Vor­sicht mit solchen Devices und der damit ver­bun­de­nen Preis­gabe von Dat­en anmah­nen. In der Berichter­stat­tung von der CES in Las Vegas war das The­ma Daten­schutz omnipräsent, vor allem seit Ama­zon mit dem Echo Show auch ein Pro­dukt mit Kam­era im Sor­ti­ment hat. Und in Europa ist aktuell völ­lig unklar, welche realen Auswirkun­gen die neue Daten­schutz­grund­verord­nung und die darauf­fol­gende ePri­va­cy-Richtlin­ie auf den Umgang mit Dat­en haben werden.

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Aus diesem Dilem­ma – dem Wert der Daten­nutzung gegenüber den Vor­be­hal­ten seit­ens der Nutzer oder des Daten­schutzes – gibt es nur einen Ausweg: die Zus­tim­mung. Mar­keter wer­den in Zukun­ft deut­lich mehr Trans­parenz her­stellen müssen, welche Dat­en sie zu welchem Zweck erheben und was sie damit tun. Das erzeugt beim Nutzer Ver­trauen, gibt ihm Sicher­heit und bringt gle­ichzeit­ig den Mar­keter in die span­nende Sit­u­a­tion, die einge­set­zten Prozess­ket­ten und Tools genau zu planen.

Denn das ist die zweite große prak­tis­che Her­aus­forderung jen­seits aller The­o­rie. Wie arbeite ich daten­basiert? Wie aufwändig und vor allem wie teuer ist das? Rech­net sich der Aufwand überhaupt im Ver­gle­ich zum erhofften Mehrertrag.

Der erfolgreiche Einstieg ins Datenmarketing

Die Grun­dauf­gabe ist die Kon­so­li­dierung der Dat­en und der Daten­hal­tung. Sie ist alter­na­tiv­los und wird auch vom Leis­tungsverze­ich­nis für die DSGVO gefordert. Daran kommt kein Unternehmen vor­bei. Aber danach stellt sich die Frage, was man mit den Dat­en tut. Das ganz große, dynamis­che Daten­pro­jekt, wie zum Beispiel die Live-Per­son­al­isierung ein­er Web­site, ist in vie­len Fällen zu aufwändig. Die Pro­jek­t­laufzeit ist sehr lang und es gibt eine Vielzahl poten­tieller Fallstricke.

Daher würde ich als Ein­stieg in das erweit­erte Daten­mar­ket­ing ein kleineres, scharf umris­senes Pro­jekt, eine einzelne Kam­pagne wählen. E‑Mail-Mar­ket­ing bietet sich oft an, weil die Per­son­al­isierung dort tech­nisch leicht umzuset­zen ist. Ein präzis­es aber nicht zu gran­u­lares Mon­i­tor­ing in der Date­n­analyse wird zeigen, welche Daten­punk­te zu mehr Soft Con­ver­sions, Leads oder Verkäufen führen und dann begin­nt der eigentliche Kern des Data-dri­ven-Mar­ket­ing, die per­ma­nente Opti­mierung. Die Kam­pagne ist ein leben­der Organ­is­mus, der sich über die Laufzeit per­ma­nent verän­dert. Ganz anders als z.B. bei TV, Print oder Radio.

KI für ein bessere Customer Experience

Und das bringt uns zurück zum Buzz­word Kün­stliche Intel­li­genz. Denn sie ist es, die Kam­pag­nen automa­tisch opti­mieren kann. Sie find­et die Muster, die erfol­gre­ich funk­tion­ieren und wen­det diese auf weit­ere Ziel­grup­pen oder ähnliche The­men an, lernt erneut und opti­miert weit­er. KI analysiert und erken­nt Dat­en im Hin­ter­grund und ist dabei für den Mar­keter nicht immer direkt zu erken­nen. Und das ist gut so. Google ver­wen­det seit Jahren KI zur Verbesserung der Suche und das Einzige, was der User davon mitkriegt, sind ein­fach rel­e­van­tere Suchergebnisse.

KI wird aber auch die Mar­ket­ing-Soft­ware grundle­gend verän­dern. Sie ist in der Lage, die Kom­plex­ität zu reduzieren und dem Mar­keter passende Vorschläge für eine Kam­pagne, einen Kanal oder ein Cre­ative Design zu machen, ganz ähnlich wie ein Rec­om­men­da­tion Engine. Und sie tut das auf der Basis umfan­gre­ich­er Daten.

Der Ein­satz von KI im kun­den­zen­tri­erten Unternehmen wird zum wet­tbe­werb­sentschei­den­den Fak­tor. Sie sorgt für Per­son­al­isier­barkeit & Skalier­barkeit von Expe­ri­ence – ange­fan­gen bei der Kreation bis hin zur punk­t­ge­nauen Auslieferung.

Faz­it: Es wird höch­ste Zeit, dass wir das The­ma Dat­en ent­mys­ti­fizieren. Dat­en waren schon immer die Grund­lage guten Mar­ket­ings, nur sind sie heute wesentlich schneller ver­füg­bar und genauer. Erfol­gre­iche Unternehmen haben längst ver­standen, was sie mit den Dat­en ihrer Kun­den an Wertschöp­fung erzeu­gen kön­nen, ohne sich abhängig von Drit­ten zu machen. Und hier müssen wir anset­zen: Nur hochw­er­tige Daten­nutzung im Sinne des Kun­den, die dem Kon­sumenten ein rel­e­vantes Erleb­nis bietet, erfährt Zus­tim­mung – Akzep­tanz durch Relevanz.