Informationen über Kund:innen und die gezielte Interaktion mit ihnen ist für Unternehmen essenziell. Aufgrund der immer weiterwachsenden Informationsflut wird es schwieriger Nutzer:innen direkt anzusprechen. Data Driven Marketing erleichtert diese Kundenansprache und ist daher ein hilfreiches Instrument, um strategisches Marketing zu betreiben. Mithilfe von Data Driven Marketing können Daten gesammelt, ausgewertet und interpretiert werden, um die direkte Ansprache der Kund:innen zu unterstützen. Durch die Datensammlung können Nutzer:innen analysiert, verstanden und Marketingentscheidungen sowie datengetriebene Kampagnen auf sie abgestimmt werden. Laut einer IBM Studie sind Unternehmen, die Ihre Kund:innen gut kennen, um 60 % erfolgreicher als ihre Wettbewerber. Dies zeigt auf, dass Unternehmen diese Thematik nicht unterschätzen dürfen. Der Bericht „Insights Report on Data Driven and Customer Centric Marketing“ von Forbes gibt an, dass 64 % der Unternehmen erkannt haben, welch eine große Rolle datenzentriertes Marketing bei der Kundenansprache spielt.
Data Driven Marketing wofür und wie?
Im Marketing liegt der Hauptfokus auf der Erreichung einer bestimmten ausgewählten Zielgruppe. Diesen Prozess unterstützt Data Driven Marketing, indem Nutzerdaten Aufschluss über die Bedürfnisse der Kund:innen geben und Marketingmaßnahmen auf deren Wünsche und Interessen angepasst werden können. Digitale Tools unterstützen die Kommunikation und bringen die Verwaltung von Marketing- und Vertriebsabläufen sowie Prozesse immer weiter voran. Doch welchen Zweck hat reine Datenanalyse im Marketing? Data Driven Marketing kann besonders hilfreich sein, um Erfolg von Kampagnen zu messen und diese dadurch noch stärker zu verbessern, um die Zielgruppe gezielt anzusprechen. Onlinemarketing ist ein komplexes Feld, indem viele Datenmengen gebündelt aufeinandertreffen und Data Driven Marketing kann in diesem Prozess unterstützen. Demnach erleichtert die Datenanalyse das Personalisieren von Marketingkampagnen. Daraufhin können Kennzahlen exakter ausgewertet werden. Ein bekanntes Tool zur Erfassung von Userdaten, welche sich auf das Verhalten beziehen und Kennzahlen erfassen ist das bekannte Web Controlling Tool Google Analytics. Damit kann die Verweildauer auf einer Seite oder der Weg auf einer Website erfasst werden. Social Media ist und bleibt weiterhin ein wichtiger Bestandteil für ein Unternehmen, vor allem in der Interaktion mit seinen Kunden:innen. Die Social Media Kommunikation mit den Nutzer:innen kann durch Data Driven Marketing optimiert werden, indem die Weiterleitung, Interaktion und Aufrufe analysiert und ausgewertet wird. Für diese Analyse können Tools wie Brandwatch, Sysomos und Vico verwendet werden. Ein weiterer Punkt ist Content Marketing. Dieser hängt eng mit der Kundenzufriedenheit zusammen. Beide Bereiche können durch Data Driven Marketing unterstützt und verbessert werden. Gut abgestimmtes Content Marketing wird unter all dem Informationsangebot immer bedeutender. Unternehmen müssen in der Masse auffallen und Content bieten, der die Nutzer:innen interessiert. Daher muss Content ebenfalls personalisiert werden, um das Publikum am Ende auch zu erreichen. In diesem Zusammenhang unterstützt Data Driven Marketing bei der Kundenbindung und der Kundenzufriedenheit. Pflegen Unternehmen eine gute, direkte und personalisierte Kundenansprache, setzen sich User:innen stärker mit den Inhalten des Unternehmens auseinander und bleiben diesem treu. Dafür müssen viele Daten der Kund:innen gesammelt und analysiert werden. Die Daten der Kundenzufriedenheitsanalyse können gut mit dem Marketing Automation Tool verbunden werden. Das Marketing Automation Tool erfasst den Internetweg und zeigt auf, mit welchen Seiten sich Nutzer:innen beschäftigen. Mit diesen Daten können gezielt personalisierte Kampagnen vorgeschlagen werden. Dafür eignen sich Tools wie Marketo, Hubspot und Silverpop. Um ein gutes Kundenbeziehungsmanagement zu betreiben, benötigen Unternehmen alle Daten der Kund:innen und müssen diese in einem Tool erfassen wie zum Beispiel Saleforce und Sugar. Umso genauer die persönlichen Daten der Kunden, desto gezielter kann mit Kund:innen interagiert und Kundenpflege betrieben werden.