Big Data und E-Mail-Marketing. Wie Sie mit personalisierten Kampagnen mehr Erfolg erzielen können? - Wir klären auf

Eine erfolgreiche Email-Marketing-Kampagne beruht auf fundierten Zielgruppenanalysen. Um die Wünsche, Interessen und Bedürfnisse der Kunden kennenzulernen, sind Unternehmen auf Nutzerdaten wie zum Beispiel Alter und Geschlecht, aber auch Konsumverhalten, Klickverhalten und Gerätenutzung angewiesen. Hier kommt Big Data ins Spiel: Die von einem Unternehmen generierten Daten sind heute umfangreicher denn je und bedürfen einer guten Strukturierung und Auswertung, um nicht nur für das Email-Marketing fruchtbar gemacht werden zu können. Um was konkret es sich bei Big Data handelt und wie Unternehmen die Massendaten nutzen, um Kampagnen und Produktportfolios zu optimieren, möchten wir Ihnen im Folgenden erläutern.

 

Nutzung von Big Data für personalisierte Kampagnen

Der Begriff Big Data, zu Deutsch Massendaten, beschreibt Datenmengen, die aufgrund ihrer Größe, Komplexität und Veränderbarkeit nicht mit den typischen Methoden der Datenverarbeitung ausgewertet werden können. Gleichzeitig steht Big Data für sämtliche digitale Technologien, mithilfe derer die enormen Datenmengen generiert werden, sowie für deren Speicherung, Analyse und Auswertung. Die Auswertung der gesammelten Daten wird auch Data-Mining genannt.

 

Die drei Vs

Bestimmt wird Big Data hauptsächlich durch drei Aspekte, die sogenannten drei Vs. Volume bezeichnet den Umfang, also das Datenvolumen. Allein Facebook konnte bereits im Jahr 2012 täglich ganze 500 Millionen Terrabyte an Daten erfassen. Velocity steht für die Geschwindigkeit, mit welcher die Datenmengen generiert und verarbeitet werden. So laden zum Beispiel Facebook-Nutzer täglich 900 Millionen Fotos hoch, Tendenz steigend. Auf Youtube wiederum laden User im Durchschnitt 100 Stunden Videomaterial pro Minute hoch. Der dritte bestimmende Aspekt lautet Variety und bezeichnet die Verschiedenartigkeit der Datenmerkmale und des Datenursprungs. So wird grob zwischen Daten unterschieden, die aus der Kommunikation zwischen Personen (z.B. Social Media), aus der Kommunikation zwischen Personen und Programmen (z. B. Online-Shops) und zwischen Diensten und Maschinen (z. B. Überwachungssysteme) gewonnen werden.

 

Weitere bestimmende Faktoren

Neben diesen drei Hauptaspekten gibt es drei weitere Faktoren, die bestimmend für Big Data, ihre Generierung und Auswertung sind. Value und Validity bezeichnen zum einen den Mehrwert, den die Daten für ein Unternehmen bilden, zum anderen die Sicherung der Datenqualität und deren Zuverlässigkeit. Veracity wiederum beschreibt den Kontext, in dem die Daten sich befinden, nachdem sie statistisch ausgewertet wurden. Anhand statistischer Methoden wie zum Beispiel Assoziations- oder Clusteranalysen werden die Daten beim Data-Mining auf Muster und Zusammenhänge hin untersucht, die es ermöglichen, die Daten sinnvoll zu strukturieren. Bestehen relevante Zusammenhänge, lassen sich zum Beispiel Vorhersagemodelle entwickeln, die einem Unternehmen enorme Vorteile verschaffen können.

 

Erfassung von Daten

Größere Branchen und Unternehmen sammeln also Daten, werten sie aus, entwickeln sie weiter und setzen sie gewinnbringend ein, indem sie ihre Kampagnen, zum Beispiel im Bereich Email-Marketing, personalisieren. Doch wie konkret funktioniert das und welche Vorteile bietet Big Data? Die Datengenerierung ist heutzutage kein Problem mehr. Unternehmen stehen zahlreiche Möglichkeiten zur Verfügung, um die Daten zu erfassen, die sie für eine Verbesserung der Geschäftsprozesse und eine Weiterentwicklung ihres Produktportfolios benötigen. Manche der Daten erhalten Marketer direkt von den Kunden, andere Erkenntnisse liefern diverse Analysetools. Mithilfe von zum Beispiel Google Analytics über Email-Marketing, verschiedene Social Media Kanäle, Umfragen oder Formularen auf der firmeneigenen Website sammeln Unternehmen relevante Informationen über Alter, Geschlecht und Wohnort hinaus. Von Interesse sind der Familienstand, Beruf und Hobbys, aber auch Daten zu Klickverhalten und Verweildauer auf der Seite, Browsernutzung und Betriebssystem.

 

Auswertung der Daten

Nicht nur die Wege zur Datengenerierung sind heute mannigfaltig, auch die Möglichkeiten zur Auswertung sind ausgefeilter denn je, obwohl es zugegebenermaßen noch keine optimale Lösung gibt. CRM-Systeme, Cloud Computing und Tools wie zum Beispiel das Optivo Broadmail Tool helfen dabei, Daten zu selektieren, zu gruppieren und auszuwerten. Je mehr ein Unternehmen über seine Kunden weiß, desto spezifischer kann es auf die persönlichen Bedürfnisse, Interessen und das Konsumverhalten der individuellen Zielgruppen eingehen. Über alle Kanäle hinweg, sei es über die Website, die Social-Media-Plattform oder das Email-Marketing, erreicht das Unternehmen den einzelnen Kunden zur richtigen Zeit mit dem richtigen Angebot.

 

Was kann Big Data bieten?

Big Data ermöglicht unter anderem Echtzeit-Reports, anhand derer Ad hoc-Reaktionen auf das individuelle Nutzerverhalten erfolgen können. Bricht zum Beispiel ein Kunde den Kaufvorgang in einem Online-Shop ab, kann sofort reagiert werden, etwa mit der Frage, weshalb der Kunde sich umentschieden hat. Aktionen und Sonderangebote können situativ angemessen präsentiert, Versandzeitpunkte optimiert werden. Weiß ein Unternehmen, dass ein Nutzer seine Emails nachts liest, kann es diese Information im Email-Marketing verwenden. Interessiert sich der Kunde speziell für einen Sektor der Produktpalette, können Emails konkret auf dieses Interesse hin zugeschnitten werden. Auch die firmeneigene Website kann ein Unternehmen mithilfe von Big Data hinsichtlich Region und Zielgruppe optimieren. In München wird in Echtzeit ein anderes Angebot präsentiert als in Köln, das Produktangebot für Männer wird männlichen, das für Frauen den weiblichen Usern angezeigt. So ist es dem Unternehmen möglich, Klickraten, Verweildauer und Conversion zu steigern. Big Data ermöglicht zudem extensive Marktanalysen, die es einem Unternehmen erlauben, schnell zu reagieren und Angebot und Preise in Echtzeit anzupassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben oder sich gar von Mitstreitern positiv abzusetzen. Ein weiterer Vorteil ist, dass ein gut aufgestelltes Kundenprofil positive Auswirkungen auf den Kundenservice hat. Je genauer ein Kundenberater auf die individuellen Bedürfnisse eines Kunden eingehen kann, desto zufriedenstellender wird das Gespräch. Der Kunde fühlt sich ernst genommen und kompetent beraten, was seine Bindungsbereitschaft stärkt und erhöht.

 

Personalisierung im Direktmarketing und One to One-Marketing

Big Data hilft Unternehmen nicht nur, aber zu einem großen Teil im Bereich Direktmarketing, genauer gesagt im One to One-Marketing. Kunden werden unter Verwendung von Direktmarketing-Maßnahmen wie dem Email-Versand gezielt und so individuell wie möglich angesprochen. Geprägt wurde der Begriff One to One im Kontext der Customer Relationship Management-Strategie (CRM) bereits 1994 von Don Peppers und Martha Rogers. In ihrem Buch „The One to One Future“ prophezeiten sie, dass die Zukunft des Marketing in der Personalisierung liegt.

 

Lernen Sie Ihre Kunden kennen

Das Konzept an sich ist natürlich schon alt: Seit jeher nutzen Händler, Verkäufer und Unternehmen ihr Wissen um den Kunden, um ihn in seiner Kaufentscheidung zu beeinflussen. Verändert hat sich nur die Quelle der Erkenntnis: Wo früher das persönliche Gespräch im Laden um die Ecke dazu diente, den Kunden kennenzulernen, werden Daten heute mit Big Data generiert. Dabei erweist sich das One to One-Marketing nicht nur im B2C, sondern auch im B2B als besonders effektiv – schließlich ist der Entscheidungsträger eines Unternehmens ebenso ein Kunde, der auf ein möglichst spezifisches Angebot hofft, welches genau auf seine Bedürfnisse zugeschnitten ist.

 

Marktführer Amazon zeigt, wie es geht

Ein Beispiel für gut durchdachtes, gelungenes und lohnenswertes One to One-Marketing bietet Amazon. Amazon spricht den Kunden zu jeder Zeit persönlich an, merkt sich Vorlieben und spricht dementsprechend Empfehlungen aus. Sucht der Kunde nach einem bestimmten Produkt erhält er einen Hinweis dazu, welche ähnlichen Produkte andere Kunden gekauft haben, die auch für ihn von Interesse sein könnten. Darüber hinaus hat der User diverse Möglichkeiten, sich einzubringen. Kundenbewertungen und Rezensionen leben von der persönlichen Meinung des Users und haben einen doppelt angenehmen Effekt: Amazon sammelt weitere Daten, der User wiederum fühlt sich ernst genommen und gut integriert. Auch im Bereich Email-Marketing reagiert Amazon schnell und effektiv auf das Verhalten einzelner User. Selbstverständlich ist die persönliche Ansprache, doch darüber hinaus werden dem Kunden in seinem personalisierten Newsletter Produkte angeboten, die aufgrund seiner letzten Suche interessant sein könnten. Hat ein Kunde die Seite länger nicht aufgerufen, ist er also ein sogenannter Schläfer, erhält er eine Email mit persönlichen Empfehlungen oder besonderen Rabatten und Angeboten.

 

Personalisierung bei Nike

Auch Nike steht für eine Best Practice im Bereich One to One-Marketing: Mit Nike+ hat das Unternehmen eine Plattform geschaffen, die zum einen die One to One-Vorgaben erfüllt, das Direktmarketing aber gleichzeitig befördert. Der User kann Teil der Nike+-Community werden, sich mit anderen Usern über seine Trainingserfolge austauschen und erhält darüber hinaus Tipps von Experten sowie die passenden Angebote für die perfekte Ausrüstung. Zudem hat er die Möglichkeit, über die Plattform ein besonderes Angebot zu nutzen und zur Personalisierung seines Trainingsoutfits selbst Farben und Materialien zu wählen, die genau seinen Vorstellungen entsprechen. Eine bessere und stärkere Personalisierung ist kaum vorstellbar.

 

Business Intelligence und Big Data: Wie Daten aus dem Email-Marketing sinnvoll verknüpft und aufbereitet werden

 

Welche Vorteile und Nachteile hat Big Data?

Informationen über einzelne Kunden sind ausschlaggebend für den Erfolg und das Wachstum eines Unternehmens. Big Data liefert wichtige Erkenntnisse, die dabei helfen, effiziente Marketingmaßnahmen zu entwickeln. Dabei stehen Informationen aus Websites, aus dem Bereich Email-Marketing, Online-Shops, sozialen Medien und CRM-Systemen zur Verfügung und ermöglichen es, mithilfe der gewonnenen Erkenntnisse den Webcontent zu optimieren, das Produktportfolio zu erweitern und neue, kundenspezifische Kampagnen zu entwickeln. Big Data punktet mit guter Skalierbarkeit und somit relativ niedrigen Kosten: Zur Speicherung und Auswertung werden dem bestehenden System einfach weitere Server hinzugefügt. Doch leider hat Big Data auch Nachteile, oder besser gesagt Unzulänglichkeiten: So zum Beispiel leidet die Abfragegeschwindigkeit, was unter anderem daran liegt, dass die Daten nur im Rohformat abgespeichert werden.

 

Was ist ein Business Intelligence System?

Business Intelligence Systeme sammeln ebenso wie Big Data Daten, werten sie darüber hinaus auch aus und stellen sie in elektronischer Form auf optimale Art und Weise dar. Die Analyse durchläuft folglich drei Phasen. Innerhalb der sogenannten data delivery werden Grunddaten bestimmt und erfasst, zumeist in einer Data Warehouse genannten zentralen Datenbank, die dazu bestimmt ist, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zusammenzuführen. Die zweite Phase – discovery of relations, patterns and principles – besteht darin, die erfassten Daten in einen Zusammenhang zu stellen, um etwaige Muster oder Widersprüchlichkeiten erkennen zu können. Dieser Vorgang ist auch unter dem Begriff Data Mining bekannt. Im Rahmen der abschließenden dritten Phase, dem knowledge sharing, erfolgt eine Kommunikation der gewonnenen Erkenntnisse innerhalb des Unternehmens sowie die Integration in das Wissensmanagement. Auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse werden nun Entscheidungen getroffen, um neue Aktionen zu entwickeln oder bestehende Maßnahmen zu optimieren.

 

Diese Vorteile bietet BI

Business Intelligence Systeme bieten hochfunktionale Analysemöglichkeiten, eine hervorragende Datenqualität, gute Skalierbarkeit und eine bedarfsgemäße Datenaufbereitung. Sie integrieren Daten aus unterschiedlichen Quellen, so zum Beispiel mithilfe des Email-Marketing oder des Social-Media-Marketing generierte Daten und verdichten diese im Anschluss automatisch zu Kennzahlen. Darüber hinaus sind Business Intelligence Anwendungen einfach zu erweitern und bieten selbst bei großem Datenvolumen eine hohe Abfragegeschwindigkeit. Des Weiteren ermöglichen sie verschiedene Nutzungskonzepte und bieten diverse Frontends, sodass die unterschiedlichsten Anwender genau diejenigen Informationen abrufen können, die sie gerade benötigen. Ein Wermutstropfen sind die hohen Kosten, die BI verursachen kann, jedoch lohnt sich die Investition, betrachtet man die Notwendigkeit der umfangreichen Datenerfassung- und Auswertung.

 

Mit der Kombination von Big Data und BI können Sie Daten optimal aufbereiten

In Ermangelung einer optimalen Lösung ist es also sinnvoll, Big Data mit Business Intelligence zu kombinieren. Die Kombination des Data Warehouse eines Business Intelligence Systems mit Big Data nennt man Data Blending. Die Daten werden integriert, ohne einer Zwischenspeicherung zu benötigen. Sobald die Daten aufbereitet sind, können sie in den jeweiligen Frontends analysiert werden. So kann ein Unternehmen all seine Daten nutzen, um die Personalisierung der eigenen Maßnahmen weiter zu befördern.

 

Nutzen auch Sie Big Data zur Personalisierung Ihrer Kampagne

Interessieren auch Sie sich für die Vorteile, die Ihnen Big Data für die Optimierung Ihres Email-Marketings bieten kann? Wünschen Sie sich eine ausführliche Beratung und weitere Informationen? Wir von der Treaction AG sind Ihnen gerne dabei behilflich, Ihre gesammelten Daten sinnvoll für Ihre kommende Email-Kampagne auszuwerten und neue Ideen für die Personalisierung Ihrer Emails zu entwickeln.