Datengetrieben statt regelbasiert: Mit automatisierten Kampagnen zukunftsfähig werden

1. Ohne Machine Learning geht es nicht
2. Kaufverhalten diktiert das Marketing
3. Machine Learning heute schon richtig nutzen
4. Vorhandene Daten aktivieren
5. Infrastrukturen schaffen
6. Team-Upgrade durchführen
7. Das Beste aus Daten herausholen
8. So profitieren Unternehmen
9. Vorreiter statt Schlusslicht

Das Marketing verändert sich rasant vor unseren Augen. Die Nutzer erwarten bestmöglich auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Angebote in Echtzeit. Das ist nur noch mit datengetriebenem Marketing möglich. Hier geben Euch Google-Experten geben gleich sieben Tipps zur erfolgreichen Automatisierungsstrategie mit.

„Die Vollautomatisierung von Kampagnen durch Machine Learning ist die Zukunft“, sagt Denis Dautaj, Search Automation Specialist bei Google. Gemeinsam mit den Data Activation Specialists Bernd Holbein, Dr. Reemda Tieben und dem Agency Search Specialist Simon Klaus, spricht Dautaj auf dem OMR Festival 2019 darüber, wie Smart Bidding noch smarter geht. Hier geben die Experten aber schonmal erste Tipps.

Ohne Machine Learning geht es nicht

„Es ist eine Utopie, zu glauben, dass bei den unzähligen Kontakt- und daraus resultierenden Datenpunkten, Marketing sich noch per Regeln erfolgreich steuern lässt“, sagt Reemda Tieben, Data Activation Specialist bei Google. Wer den Konsumenten zur richtigen Zeit, im richtigen Kanal mit der für ihn relevanten Botschaft erreichen will, hat nur eine richtige Option: Datengetriebenes Marketing mithilfe von Machine Learning. Damit lässt sich nachweislich der Umsatz um bis zu 20 Prozent steigern. Außerdem lassen sich 30 Prozent höhere Kosteneinsparungen erzielen. 

Bisher nutzen das aber nur wenige Unternehmen. Grund sind fehlende Daten- und Technologiekompetenz sowie die Angst vor hohen Kosten und großem technischem Aufwand. Wer jedoch die Automatisierung seiner Marketingprozesse nicht vorantreibt, verschenkt Potenzial und verliert den Anschluss – an seine Kunden und an die Konkurrenz.

Kaufverhalten diktiert das Marketing

Die digitale Kundenreise ist dynamisch, umfasst viel Inhalt und etliche Berührungspunkte. Gesucht und geshoppt wird jederzeit auf diversen Kanälen. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Marketingmaßnahmen diesem dynamischen Kaufverhalten anzupassen. Wie erreichen passende Angebote zielsicher „wertvolle“ Konsumenten? Bisher gewann man die dafür relevanten Infos nur über zeitintensive Marktforschung, heute geht das über maschinelles Lernen. Dies ermöglicht, aus komplexen Datenmengen alle notwendigen Insights zu ermitteln, um auf stetig variierende Erwartungen und Präferenzen der Konsumenten effizienter reagieren zu können. Wer in Automatisierung mithilfe von Machine Learning investiert, kann schon in kurzer Zeit sowohl die Performance seiner Maßnahmen als auch das Kundenerlebnis verbessern. Vorausgesetzt, Daten werden unter Einhaltung geltender Datenschutzregeln (z. B. DSGVO) aktiviert.

„Automatisierung allein ist nicht die Lösung. Es lassen sich nämlich auch starre Regeln vortrefflich automatisieren. Doch das nützt in einem sich permanent ändernden Umfeld niemandem. Automatisierung ist nur dann zukunftsfähig, wenn sie sich stetig auf Basis neuer Daten selbst optimiert. Das ist eine der spannendsten Möglichkeiten, die Machine Learning mit sich bringt“, sagt Bernd Holbein, Data Activation Specialist bei Google Deutschland.

Machine Learning heute schon richtig nutzen

Mit der richtigen Struktur lassen sich schon heute die Vorteile von Machine Learning in der Steuerung der Google Ads Kampagnen nutzen. Das gelingt in vier einfachen Schritten. Im Mittelpunkt steht die Umstellung auf vollautomatisierte Smart Bidding Strategien. Gebote werden auf Basis eines Machine Learning basierten Algorithmus für jede Suche automatisiert gesetzt. Um Smart Bidding mit weiteren, wichtigen Signalen zu versorgen, ist es im nächsten Schritt notwendig, alle vorhandenen Datenpunkte in Form von Conversions oder Audience-Listen zu integrieren. Weiterhin sollte sichergestellt sein, dass möglichst relevante Anzeigen ausgespielt werden, zum Beispiel mit Hilfe von Responsive Search Ads. Zu guter Letzt lässt sich häufig die Kontostruktur vereinfachen, was Potenziale für ein höheres Conversion-Volumen und Freiräume für die tägliche Arbeit des Marketing-Teams schafft.

„Diese Umstellung erfordert ein Umdenken: weg vom granularen, manuellen Kampagnenmanagement und hin zur holistischen Betrachtung der Performance-Ziele sowie der datengetriebenen Aussteuerung auf Basis von Automatisierung“, so Simon Klaus, Agency Search Specialist bei Google.

Vorhandene Daten aktivieren

Ob online oder offline: Viele Unternehmen verfügen bereits heute über umfassende Datenbestände, die im Marketing nutzbar gemacht werden können. Dazu gehören neben den allgemeinen Kunden- und Nutzerdaten natürlich auch Verkaufs-, Produkt- und Verfügbarkeitsdaten. In der Regel liegen diese in diversen Systemen wie CRM, Datawarehouse, BI-System, Web Analytics und könnten recht leicht aktiviert werden. Wie? Indem man sie in leistungsstarke Tools integriert, die heute schon auf Basis von Machine Learning arbeiten. 

Dazu zählen zum Beispiel die automatische Gebotssteuerung „Smart Bidding“ und die Möglichkeiten des Audience Targetings zur optimierten Zielgruppenansprache in Google Ads und der Google Marketing Platform. So notwendig wie eine saubere Implementierung, so wichtig ist auch die Einhaltung der Datenschutzgesetze (u.a. DSGVO) und Google-Richtlinien. Der respektvolle, transparente und kontrollierte Umgang mit Daten schafft Vertrauen beim Kunden – und dies wiederum ist langfristig die notwendige Basis für erfolgreiches datengetriebenes Marketing.

Infrastrukturen schaffen

Der Weg zur „digitalen Reife“ führt weiter über zentrale Datenbanken. Oft bleiben Ressourcen ungenutzt, weil Marketing, Vertrieb oder Kundenservice eines Unternehmens mit verschiedenen Datensystemen arbeiten. Solche Datensilos sollten aufgelöst und eine einheitliche Datenbasis muss geschaffen werden, am besten integriert in einer Cloud.

Können Unternehmen diese Kompetenzen intern nicht abdecken, ist die Zusammenarbeit mit strategischen Agenturpartnern oft hilfreich. So wichtig wie die Arbeit an der Infrastruktur, so notwendig ist aber auch, dass die verschiedenen Unternehmensabteilungen miteinander kommunizieren und fähig sind, bereichs- und abteilungsübergreifende Projekte ganzheitlich zu realisieren.

Team-Upgrade durchführen

Marketingexperten von heute vereinen viele Fähigkeiten in einer Person. IT-Kenntnisse kombiniert mit BWL-Wissen sind zum Beispiel gute Voraussetzungen. Ein Grundverständnis für Daten und Datenanalysen ist ebenso notwendig. Wer auf automatisiertes Marketing umstellt, braucht aber nicht gleich eine neue Belegschaft. Wichtig ist, dass Mitarbeiter systematisch geschult und agile Teams geschaffen werden. Eine Investition in Mitarbeiter lohnt sich in jedem Fall. Laut einer Studie der Boston Consulting Group lässt sich nämlich eine bereits optimierte Kampagnenleistung durch ein geschultes Team noch um zusätzliche 15 Prozent steigern.

Das Beste aus Daten herausholen

Ist die Datenbasis geschaffen und das Team befähigt, können fortgeschrittene datengetriebene Marketingstrategien verfolgt werden. Anhand von maschinellem Lernen, intelligenten Datenverknüpfungen und entscheidungsrelevanten Analysen lassen sich Kampagnen heute viel zielgenauer steuern. Die Automatisierung ermöglicht, strategisch wichtige Themen stärker voranzutreiben und Angebote leicht zu personalisieren. Wichtig ist, vorab seine Ziele präzise festzulegen.

„Ob Umsatz, Profit oder Traffic: Je genauer die Zielformulierung und je direkter die Integration der damit verbundenen Daten, umso zielgerichteter arbeitet der Algorithmus und desto besser sind die Ergebnisse“, sagt Data Activation Specialist Reemda Tieben. Datengetriebene Prozesse erlauben zudem interaktives Experimentieren und einfaches Nachjustieren. Ein ganz entscheidender Faktor, um mit steigenden Kundenerwartungen Schritt zu halten.

So profitieren Unternehmen

OTTO nutzt in Sachen Suchanzeigen schon länger automatisiertes Marketing. Durch datengetriebene Gebotssteuerung erzielte das Unternehmen damit 40 Prozent mehr Umsatz und konnte die Nachfrage um circa 20 Prozent steigern. Um das zu erreichen, kombinierte OTTO Smart Bidding mit eigenen bereinigten Ergebnisdaten. Der Fokus liegt auf Profit anstelle von Umsatz. Diese Form der Gebotsstrategie generierte in ausgewählten Testkampagnen 61 Prozent höhere Conversion-Rate und steigerte den Profit um 43 Prozent im Vergleich zur herkömmlichen Steuerung.

Vorreiter statt Schlusslicht

Hierzulande plant laut einer Studie gut die Hälfte der B2C-Unternehmen, zeitnah Automation-Tools zu implementieren. Fast ein Viertel arbeitet schon damit. Wer mit Onlinekampagnen zukünftig Marketing-Ziele nicht verfehlen will, muss in datengetriebene Technologien investieren. Die vereinfachen nicht nur das Erstellen und Ausspielen von Kampagnen, sondern steigern deren Effizienz und reduzieren Aufwand.

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