Produktgetriebenes Marketing ist nicht mehr zeitgemäß, soviel ist klar. Heute steht der Kunde mit seinen Bedürfnissen im Mittelpunkt sämtlicher Interaktionen einer Marke. Auch das ist nichts Neues – in der Theorie.
In der Praxis angekommen ist diese Maxime jedoch noch längst nicht überall. Es gibt noch viel Handlungsbedarf für das digitale Marketing, das die Aufgabe hat, den Kunden unabhängig vom Kanal genau zur rechten Zeit mit der richtigen Botschaft anzusprechen.
Meine Erfahrungen aus aktuellen Projekten zeigen:
Heute bestimmt der Kunde selbst seinen Umgang mit einer Marke: Nur ein Drittel der Interaktionen sind durch die Marketingabteilung beziehungsweise andere Unternehmensbereiche ausgelöst. Viele Unternehmen sind auf die neue Kundensouveränität aber keineswegs eingestellt; sie müssen umdenken: Statt schnellem Vertriebserfolg zählt heute die dauerhafte Bindung des Kunden über ein konsistentes Markenerlebnis. Verbraucher wollen als (mit)bestimmender Faktor ernst genommen werden und werden somit Teil der Markengeschichte.
Am Anfang steht das Kundenbedürfnis – nicht der Kanal, nicht das Angebot. Der Kunde interessiert sich für den Service, mit dem er interagiert, für die Geschichte, in der er sich wiederfindet, für die Community, in der er sich mit Gleichgesinnten austauscht. Im Sinne eines erfolgreichen Customer-Experience-Managements müssen Verhaltens- und Feedbackdaten aus verschiedensten Kanälen zu Erkenntnissen verdichtet und in wertorientierte Marketingaktionen übersetzt werden. Das erfordert immer häufiger eine Eins-zu-eins-Personalisierung in Echtzeit. Datenanalyse macht diese präzise Zielgruppenansprache möglich, wenn Big Data in Smart Data überführt werden. Essentiell: Analytics.
Für erfolgreiche Omni-Kanal-Strategien ist die intelligente Verknüpfung von Daten unerlässlich, um Kunden entlang ihrer gesamten Customer Journey zu begleiten. Aber oft sind Unternehmen noch nicht einmal imstande die einfachsten Daten zu verknüpfen und bereichsübergreifend zu nutzen. Sie sammeln keine Informationen, die über deren primären Verwendungszweck der Daten (Service, Vertrieb, Kundendienst) hinausreichen, weil das Verständnis für den übergeordneten Nutzen des gemeinsam verwendeten Kundenwissens fehlt.
Kein Algorithmus trifft geschäftskritische Entscheidungen. Big Data Analytics kann Führungskräfte aber darin unterstützen, Erkenntnisse schneller und fundierter zu nutzen. Das Verständnis für die Möglichkeiten und die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse muss zum Leitthema für die gesamte Organisation werden. Um ihre Datenexperten im Unternehmen effektiver einzusetzen, fehlen vielen Managern jedoch noch das Wissen und die Erfahrung. Self-Service-Lösungen sind gefragt.
Oft wissen Unternehmen nicht, wie sie Agilität, Fehlertoleranz und Innovationsfähigkeit in ihrer Kultur verankern sollen. Dem Marketing wird in diesem Zusammenhang künftig eine noch größere strategische Rolle zukommen. CMOs werden tiefere datenbasierte Erkenntnisse beisteuern, stärker funktionsübergreifend arbeiten und ergebnisorientiert sein. Eine Laborumgebung hilft dabei, Analytics nachhaltig im Unternehmen zu verankern. Als Kompensation des vielbeklagten fehlenden Big-Data-Know-hows im Unternehmen soll der Ansatz der “Digital Roll-out Factories” dienen, den SAS beispielsweise mit dem Big Data Lab verfolgt. Mit diesem internen Inkubator lassen sich Prüfverfahren und Innovationen beschleunigen.
Der Autor dieses Beitrags ist Andreas Heiz, Leiter des Kompetenzcenters SAS Business Analytics for Marketing, SAS.
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