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Strategisches Datenmanagement im Online-Marketing 

Jeder Mensch hinterl├Ąsst st├Ąndig Datenspuren im Netz. Noch nie gab es so viele Daten wie heute. Experten prognostizieren, dass bereits 2025 die Datenmenge 250x so viel ist, wie die Sandk├Ârner der Erde. Doch wie k├Ânnen Daten sinnvoll f├╝r ein Unternehmen genutzt werden? 
Wir verraten Ihnen was Sie ├╝ber strategisches Datenmanagement wissen m├╝ssen, welche ├ťberlegungen Ihnen dabei helfen die Daten zu strukturieren und wie Sie dadurch Ihre Online-Marketingma├čnahmen verbessern k├Ânnen. 

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Es gibt immer mehr Daten. 2025 soll es bereits 175 Zettabyte Daten geben.

In einem Unternehmen k├Ânnen Daten aus unterschiedlichsten Datenquellen und Abteilungen gesammelt werden, wie zum Beispiel Daten aus CRM-L├Âsungen (Customer Relationship Management-L├Âsungen), aus Vertrieb und Marketing oder aus dem E-Mail Newsletter. 
Doch es geht nicht nur darum Daten zu sammeln sondern vor allem auch darum sie sinnvoll zu verwalten und zu nutzen. F├╝r Unternehmen stellt sich daher die Frage: Wie k├Ânnen die Daten zusammengef├╝hrt und daraus ein Mehrwert f├╝r das Unternehmen geschaffen werden? 
 

Was bedeutet Datenmanagement?

Unter Datenmanagement versteht man die gezielte Erhebung, Strukturierung und Nutzung von Daten. Darunter fallen zum Beispiel Daten zu Interessen oder besuchten Websites bzw. Website-Bereichen. Auch Daten zu Interaktion mit Werbemitteln von fr├╝heren Kampagnen k├Ânnen genutzt werden. Wichtig ist, dass die entsprechenden Daten abgefragt und getrackt werden. 

Im Wesentlichen unterscheidet man drei Arten von Daten: 1st, 2nd und 3rd Party Data. 

Als 1st Party Data bezeichnet man jene Daten, die ein Unternehmen selbst erhebt. Diese Daten z├Ąhlen zu den wertvollsten Daten, da sie aus einer sicheren Datenquelle kommen und man die direkte Kontrolle hat. Zudem k├Ânnen sie kosteng├╝nstig erhoben werden und man ist unabh├Ąngig von Dritten.

Daten, die direkt von einem anderen Anbieter bezogen werden, bezeichnet man als 2nd Party Data. Das k├Ânnen beispielsweise Daten von Gesch├Ąfts- oder Marketing-Partnern sein. Zudem gibt es die M├Âglichkeit sogenannte anonymisierte 3rd Party Data von professionellen Daten-H├Ąndlern zu erwerben. Im Vergleich zu 1st Party Data sind 2nd und 3rd Party Data relativ risikoreich. Die Datenqualit├Ąt und auch der Datenschutz sind nicht immer zu 100% nachvollziehbar und transparent. Zudem sind sie verh├Ąltnism├Ą├čig kostenintensiv.

Die richtige Datenmanagement Strategie

Bevor man Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenf├╝hrt, beziehungsweise die Daten um 2nd und 3rd Party Data anreichert, ist es wichtig, dass eine Strategie erarbeitet wird. Zu Beginn sollte definiert werden, welche Daten erhoben und was mit den Daten erreicht werden soll

  • KPIs: Was sind die Ziele der Kampagnen? Wird der Fokus auf Impressions, Klicks oder andere Conversions gelegt?

  • Zielgruppe definieren: Wen wollen wir erreichen? 

  • Werbeumfeld: Zu welchen Interessensgebieten passen die Werbebotschaften und wo k├Ânnen wir die Zielgruppe erreichen?

  • Tracking Pixel: Welche Nutzungsdaten sollen erhoben werden? Wie k├Ânnen noch weitere Daten generiert werden, um die Zielgruppe bestm├Âglich zu erreichen?

  • Retargeting: Sollen User, die bereits auf der eigenen Website waren oder mit den Werbemitteln interagiert haben, noch einmal angesprochen werden?

  • Werbemittel: Welche Werbemittel eignen sich, um die Botschaft bestm├Âglich zu vermitteln? Zum Beispiel Display Formate, dynamische Werbemittel, Native Ads, Videos oder Audio-Inhalte. 

  • Sollen 3rd Party Daten eingebunden werden?

Mit jeder Werbekampagne werden weitere Daten gesammelt, die dann erneut optimiert und f├╝r die zielgerichtete Kundenansprache genutzt werden k├Ânnen. 

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Gezielte Zielgruppenansprache durch Daten-Segmentierung

Durch die Strukturierung der Daten in Audience-Segmente oder Funnel-Segmente k├Ânnen Benutzerprofile erstellt werden. Je pr├Ąziser die Daten einem Profil zugeordnet werden k├Ânnen, desto individueller kann die definierte Zielgruppe mit relevanten Botschaften angesprochen werden.

Die Zielgruppenprofile k├Ânnen unter anderem in folgende Audience-Segmente gegliedert werden: 

  • Bestandskunden: Welche Produkte hat eine Person bereits erworben. K├Ânnen Up- und Cross-Selling-Ma├čnahmen Sinn machen?

  • Neukunden: Informiert sich ein User erstmalig auf der Website? Welche Bereiche/Informationen sind f├╝r ihn relevant?

  • Demografische Merkmale der Zielgruppe: Alter, Geschlecht, Herkunft etc. Damit diese Daten f├╝r die Segmentierung herangezogen werden k├Ânnen, m├╝ssen die Daten im Vorfeld abgefragt werden, beispielsweise bei der Newsletter-Anmeldung. 

  • Nutzungsverhalten: Werden die Inhalte mobil oder ├╝ber den Desktop genutzt?

Die M├Âglichkeiten der Segmentierung sind nat├╝rlich stark von den zur Verf├╝gung stehenden Daten abh├Ąngig. 

Auch die Segmentierung in Funnel-Segmente erweist sich als sinnvoll: Es wird evaluiert in welcher Phase des Sales-Funnels sich der Kunde befindet. Besteht bereits ein Bedarf oder muss dieser erst geweckt werden? Wird bereits gezielt nach Informationen gesucht? Muss der Konsument noch davon ├╝berzeugt werden, dass das eigene Produkt die beste Wahl ist? Steht der Kauf bereits kurz bevor? Wurde das Produkt schon gekauft? Kunden, die sich in der gleichen Phase befinden, werden in Segmenten zusammengefasst. 

In jeder Phase der Customer Journey muss der Konsument individuell angesprochen werden.

Sobald die Zielgruppendaten segmentiert wurden, k├Ânnen Lookalikes Audiences gebildet werden. Sprich es wird gepr├╝ft, ob andere Personen ├Ąhnliche Interessen, Nutzungsverhalten etc. aufweisen. Dadurch k├Ânnen weitere Personen angesprochen werden, die Interesse f├╝r das Unternehmen oder Produkt haben k├Ânnten.
 

Datenbasiertes Content Marketing 

In Zeiten der Digitalisierung sind die Menschen reiz├╝berflutet. Tag f├╝r Tag werden sie mit Inhalten konfrontiert. Aus Selbstschutz selektieren sie innerhalb von wenigen Sekunden, ob eine Botschaft relevant ist oder nicht. Dank der gesammelten und segmentierten Daten k├Ânnen die definierten Zielgruppen mit individuellen Botschaften, in jeder Phase der Customer Journey, angesprochen werden. Und daf├╝r ist es sinnvoll eine Content Marketing Strategie zu entwickeln. 

Es gilt: Je pers├Ânlicher und individueller die Botschaft, desto eher setzen sich die potenziellen Kunden damit auseinander. Umso strukturierter die Daten vorliegen, desto gezielter kann Storytelling in Sozialen Netzwerken oder mittels Online-Kampagnen betrieben werden. Vor allem Programmatic Advertising in Kombination mit gut segmentierten Daten machen die Zielgruppenansprache kosteng├╝nstig und ohne gro├če Streuverluste m├Âglich. 

Wenn sich eine Person bereits auf der Website ein Produkt angesehen und nach Informationen gesucht hat, k├Ânnen beispielsweise programmatische Retargeting-Kampagnen ausgespielt werden. Im besten Fall ist die Retargeting-Kampagne auf die Bed├╝rfnisse der Konsumenten abgestimmt. Da die Interessen der Personen bekannt sind, k├Ânnen entsprechende Produkte beworben und Cross-Selling forciert werden.

Durch strategisches Datenmanagement ist eine zielgruppenspezifische Ansprache Botschaft m├Âglich.

├ťber eine Demand Side Plattform (DSP) kann durch die technische Anbindung diverser Angebotskan├Ąle (Ad Netzworks, Ad Exchanges und Sell Side Plattformen) Werbeinventar eingekauft werden. Innerhalb von Millisekunden werden mehrere Milliarden m├Âgliche Online-Werbepl├Ątze auf ihre Relevanz und Effizienz gepr├╝ft und bewertet. Das Kampagnenbudget wird dadurch m├Âglichst effizient und ohne gro├če Streuverluste eingesetzt, um die Zielgruppe mit relevanten Botschaften zu erreichen. Dadurch wird die Customer Experience nachhaltig verbessert und die Loyalit├Ąt zum Unternehmen gesteigert. 

Die strategische Sammlung und Nutzung der vorliegenden Daten ist also unabdingbar. Je fr├╝her Sie damit beginnen, desto schneller k├Ânnen Sie davon profitieren und Ihren Unternehmenserfolg steigern.

Strategische Sammlung von Daten

Um die vorliegenden Daten bestm├Âglich nutzen zu k├Ânnen, muss im ersten Schritt erhoben werden, welche Daten innerhalb des Unternehmens vorliegen. Diese Daten k├Ânnen kanal├╝bergreifend aus unterschiedlichsten Quellen zusammengef├╝hrt werden. 

Aus folgenden Bereichen k├Ânnen Daten genutzt werden: 

  • Website Cookies: Durch den Einsatz von Pixel (Adform-Pixel, Facebook-Tracking-Pixel etc.) kann das Userverhalten auf einer Website erhoben und somit R├╝ckschl├╝sse auf Interessen der User gezogen werden. 

  • Formulare auf der Website

  • E-Mail Newsletter

  • Daten aus Vertrieb und Marketing 

  • Offline (z. B. Visitenkarten, telefonische oder pers├Ânliche Kundenanfragen)

  • Kundenbindungsprogramme

  • Daten aus dem Customer Relation Management-System (CRM-System)

Nachdem die Daten gesammelt wurden, k├Ânnen sie nach gewissen Kriterien segmentiert werden, um die Zielgruppen nach gemeinsamen Eigenschaften zu clustern.

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Ihre pers├Ânliche Ansprechpartnerin

Nicola Helekal

Senior Account Manager Digital, Head of Performance Marketing