Ihre Einführung in die Marketingdatenanalyse

Wussten Sie, dass Führungskräfte in leistungsstarken Unternehmen dies tun? 57% wahrscheinlicher Können langfristige Strategien auf der Grundlage von Daten und Analysen besser anpassen als ihre Kollegen bei Unternehmen mit geringer und durchschnittlicher Leistung? Es geht nicht nur um Zahlen; Es geht darum, Ihr Publikum zu verstehen und Entscheidungen zu treffen, die bei ihm Anklang finden. 

Ihre CRM-, SaaS-Anwendungen, ERP-Systeme und anderen digitalen Assets enthalten eine Fülle von Erkenntnissen. Jeder Klick, jede Ansicht und jede Interaktion erzählt eine Geschichte über Ihr Publikum und steckt voller wertvoller Erkenntnisse. Hier kommt die Marketingdatenanalyse ins Spiel. 

Was ist Marketingdatenanalyse und warum ist sie wichtig? 

Einfach ausgedrückt ist „Marketingdatenanalyse“ der Prozess der Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten im Zusammenhang mit Ihren Marketingbemühungen. Diese Daten umfassen alles vom Website-Traffic und Social-Media-Engagement bis hin zur Leistung von E-Mail-Kampagnen.  

Warum spielt es eine Rolle?

Nun, Marketinganalysen, die auf Daten aus verschiedenen Quellen basieren, spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Marketingstrategien. Durch den Einsatz intelligenter Datenanalysetools und -modelle können Sie aus diesen Daten umsetzbare Erkenntnisse gewinnen.

Mit diesem Ansatz können Sie:

• Treffen Sie datengesteuerte Entscheidungen.
• Targeting-Strategien verfeinern.
• Ressourcen effizient zuweisen.
• letztendlich die Gesamtwirkung von Marketingkampagnen steigern.  

Darüber hinaus machen es Marketinganalysen auch einfacher, Ihr Publikum zu verstehen. Kein Schießen mehr im Dunkeln; Sie wissen, welche Kanäle die besten Ergebnisse liefern, sodass Sie Ressourcen sinnvoll einsetzen und Ihr Marketingbudget optimieren können. 

So nutzen Sie Datenanalysen zur Maximierung des Marketing-ROI 

So können Sie Marketingdatenanalysen nutzen, um Ihren ROI zu maximieren:  

Kundenverhalten verstehen 

Die Analyse von Marketingdaten bietet einen tiefen Einblick in das Kundenverhalten. Sie können Website-Interaktionen verfolgen, Klickraten analysieren und die Customer Journey verstehen. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Nachrichten und Angebote so anzupassen, dass sie den Kundenpräferenzen entsprechen.  

Sie können beispielsweise sehen, worauf Kunden auf Ihrer Website am häufigsten klicken – beispielsweise auf eine bestimmte Produktkategorie. Wenn Sie dies wissen, können Sie Ihre Nachrichten optimieren und die Anzeige verwandter Produkte so verbessern, dass sie ihren Wünschen entsprechen. Dies erhöht das Engagement und die Zufriedenheit und optimiert die Conversions.  

Personalisierte Marketingkampagnen 

Vorbei sind die Zeiten des generischen Massenmarketings. Mithilfe von Analysen können Sie personalisierte Kampagnen erstellen, die auf demografischen Merkmalen, Vorlieben und früheren Interaktionen der Kunden basieren. Dieser Ansatz verbessert das Kundenerlebnis und erhöht die Conversion-Chancen deutlich.  

Im Einzelhandel können Analysen die demografischen Daten der Kunden, vergangene Interaktionen und Präferenzen nutzen, um personalisierte Kampagnen zu erstellen. Sie können verfolgen, an welchen Kategorien Kunden Interesse gezeigt haben, und Neuzugänge in diesen Kategorien online präsentieren. Diese Strategie verbessert ihre Erfahrung und erhöht die Conversion-Chancen. 

Hier ist ein Beispiel: Amazon nutzt die Collaborative Filtering Engine (CFE), eine spezielle Software für personalisierte Empfehlungen, die den Prinzipien der Verhaltensanalyse folgt trägt 35 % zum Jahresumsatz bei im Amazon Web Store. 

Predictive Analytics für die Planung 

Predictive Analytics nutzt historische Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen und hilft Ihnen, immer einen Schritt voraus zu sein und Ihre Marketingstrategien entsprechend zu planen. Dieser Weitblick ermöglicht es Ihnen, Ressourcen effizient zuzuteilen, Lagerbestände zu planen und das Marketing schon lange im Voraus zu optimieren. 

Auch hier liegt Amazon in Sachen Analyse ganz oben. Das Unternehmen vor kurzem patentierte eine hochmoderne prädiktive BestelltechnologieSo können sie im Namen der Kunden gewünschte Produkte vor dem eigentlichen Kauf bestellen.

Dies zeigt den bemerkenswerten Fortschritt ihrer prädiktiven KI bei der Antizipation von Verbraucherpräferenzen. 

Optimierung der Werbeausgaben 

Durch die Analyse von Marketingdaten erhalten Sie ein klares Bild davon, welche Kanäle das meiste Engagement und die meisten Conversions generieren. Mithilfe dieser Informationen können Sie Ihre Werbeausgaben optimieren, indem Sie sich auf die effektivsten Kanäle konzentrieren.  

Beispielsweise liefert eine Anzeige, die auf Instagram eine gute Leistung erbringt, möglicherweise nicht die gleichen Ergebnisse auf Facebook, was von der demografischen Zielgruppe und dem Inhaltsformat auf den einzelnen Plattformen abhängt. Eine robuste Marketinganalyse-Pipeline konsolidiert diese verschiedenen Datenpunkte und liefert wertvolle Erkenntnisse für optimiertes Targeting, Content-Anpassung und verbesserte Anzeigenleistung. 

Kampagnenüberwachung in Echtzeit 

Im digitalen Marketing verfolgt die Echtzeitüberwachung die Kampagnenleistung, während sie stattfindet, und ermöglicht es Ihnen, schnelle Anpassungen vorzunehmen, um das zu nutzen, was funktioniert, und das zu korrigieren, was nicht funktioniert. Die Echtzeitüberwachung zeigt an, dass eine bestimmte Anzeigenvariante ein hohes Engagement erzeugt, sodass Sie entscheiden können, ob Sie diesem bestimmten Element mehr Budget zuweisen möchten, um eine sofortige Wirkung zu erzielen.  

Durch den Einsatz dieser Strategien sammeln Sie nicht nur Daten, sondern wandeln sie in umsetzbare Erkenntnisse um, die zu höheren Konversionsraten führen. 

Wichtige Kennzahlen zur Marketingdatenanalyse 

Metrisch	Beschreibung	Beispiel
Kundenakquisitionskosten (CAC)	Berechnen Sie die Kosten für die Akquise eines neuen Kunden.	800 $ für Marketing ausgegeben, 40 Kunden gewinnen, CAC = 20 $.
Abwanderungsquote (Churn Rate)	Messen Sie die Häufigkeit, mit der Kunden ihre Geschäfte einstellen.	Beginnen Sie mit 2500 Kunden, verlieren Sie 1250 in einem Monat, Abwanderungsrate = 50 %.
Warenkorb-Abbruchrate	Verfolgen Sie die Anzahl der Kunden, die ihren Online-Einkaufswagen abbrechen.	Von 1200 initiierten Verkäufen wurden 840 abgebrochen, Abbruchrate = 70 %.
Customer Lifetime Value (CLV)	Messen Sie den Gesamtwert, den ein Kunde durch seine Beziehung erbringen soll.	Der Kunde kauft 120 Jahre lang viermal im Jahr Produkte im Wert von 4 $, CLV = 2 $.
Marken-Erwähnungen	Überwachen Sie die Häufigkeit von Markenerwähnungen auf verschiedenen Plattformen.	Zählen Sie Erwähnungen in sozialen Medien, Nachrichtenartikeln und Produktbewertungen.
Anteil an möglichen Impressionen	Quantifizieren Sie die Leistung der Marke auf einem Kanal im Vergleich zu ihrem potenziellen Publikum.	Bei 4800 Anzeigenimpressionen von 10000 potenziellen Anzeigen beträgt der Anteil an möglichen Impressionen 48 %.
Kundenzufriedenheit (CSAT)	Ermitteln Sie die durchschnittliche Kundenzufriedenheit anhand von Bewertungen.	240 von 1200 Kunden bewerteten mit 4 oder 5, CSAT = 20 %.
Customer Effort Score (CES)	Messen Sie, wie viel Aufwand Kunden in ihre Interaktionen investieren.	480 Antworten mit einer Summe von 2160, CES = 4.5.
Absprungrate (Bounce Rate)	Berechnen Sie den Anteil der Besucher, die eine Seite ohne weitere Interaktion verlassen.	720 von 1800 Besuchern verlassen die Website, Absprungrate = 40 %.
Vor Ort verbrachte Zeit	Beobachten Sie die Dauer der Besuche vor Ort, um das Engagement zu bewerten.	Benutzer verbringen durchschnittlich 15 Sekunden, was darauf hindeutet, dass eine Inhaltsbewertung erforderlich ist.
Kapitalrendite (ROI)	Messen Sie die Effizienz einer Marketingkampagne, indem Sie den Gewinn durch die Kosten dividieren.	1200 $ ausgegeben, 600 $ Gewinn, ROI = 50 %.
E-Mail-Öffnungsrate	Bestimmen Sie den Anteil der Empfänger, die eine E-Mail geöffnet haben.	3600 von 6000 geöffnet, E-Mail-Öffnungsrate = 60 %.
Klickrate (CTR)	Bewerten Sie die Kampagnenleistung über verschiedene Kanäle hinweg.	24 Klicks von 1200 Impressionen, CTR = 2 %.
Kosten pro Lead	Berechnen Sie die Kosten, um die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden zu erregen.	600 $ für die Akquise von 12 Leads ausgegeben, Kosten pro Lead = 50 $.
Rückkaufquote	Geben Sie Einblick in die Anzahl der Kunden, die wiederholt Käufe tätigen.	120 Rückkäufe von 1200 Kunden, Rückkaufquote = 10 %.
Return on Advertising Spend (ROAS)	Berechnen Sie den Umsatz, der für jeden für PPC-Werbung ausgegebenen Dollar erzielt wird.	1200 $ ausgegeben, 2400 $ Umsatz, ROAS = 2.0.

 

Mehrere zusätzliche Kennzahlen können Ihnen dabei helfen, die Leistung Ihrer Website zu bestimmen, wie zum Beispiel:  

• Webverkehr: Verfolgen Sie das Volumen und die Quelle der Besuche, um den Erfolg des gezielten Marketings zu beurteilen. 
• Mobiler Datenverkehr: Überwachen Sie die Anzahl der Benutzer, die über mobile Geräte auf die Website zugreifen. 
• Bildschirmablauf: Zeichnen Sie die Reise eines Benutzers auf der Website auf, um das Benutzererlebnis zu optimieren. 
• Einzigartige Besucher: Messen Sie Personen, die innerhalb einer bestimmten Zeit auf die Website zugegriffen haben. 
• Empfehlungsverkehr: Geben Sie die Quelle des Website-Verkehrs an, um die Wirksamkeit der Marketingstrategie zu bewerten. 

Diese zusätzlichen Messwerte helfen Ihnen zu verstehen, wie Benutzer mit Ihrer Website interagieren. Dadurch können Sie die Website verbessern, das Benutzererlebnis verbessern und die Wirksamkeit Ihrer Marketingstrategien bewerten. 

Final Word  

Die Analyse von Marketingdaten ist kein Luxus; Es ist eine Notwendigkeit, gute Ergebnisse zu erzielen. Durch die Nutzung zeitnaher Erkenntnisse können Sie Ihre Marketingstrategien von Vermutungen auf Präzision umstellen. Aber wie sammeln Sie all diese Kundendaten?

Sie müssen zunächst die notwendigen Kundendaten sammeln, bevor Sie diese für die Analyse verwenden können. Sie können dies entweder manuell durch Codierung tun oder spezielle Tools zur Datenintegration ohne Code verwenden.

Diese Integrationstools stellen eine Verbindung zu Ihrem CRM-, ERP- und OLTP-System her, um Kundendaten zu extrahieren und in einem zentralen Repository zu konsolidieren. Mit diesen Tools können Sie auch den gesamten Datenerfassungsprozess automatisieren.

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