Viele Unternehmen stellen sich die Frage: Was tun mit all den Kundendaten? Da wurden diese Daten etwa fein säuberlich in einem CRM gesammelt und schlummern nun vor sich hin. Wenn dann die Idee aufkommt, bestimmte Prozesse im Marketing zu automatisieren, werden diese Daten plötzlich wieder hoch interessant.  

Schnell sind passende Tools zur Marketing Automation angeschafft und dann kann es auch schon losgehen. Doch so einfach ist es nicht, wie Laurentius Malter, Head of Customer Engagement & MarTech bei b.intelligence, in unserem Talk bemerkt. Wer mit Kundendaten hantiert, muss diese auch verstehen. Vor allem muss die Strategie klar sein, im Rahmen derer die Daten genutzt werden sollen:  

• Welches Ziel soll mit der Nutzung bestimmter Kundendaten erreicht werden? 
• Welches Problem soll damit gelöst werden? 

Von diesen Überlegungen hängt letztlich der Erfolg einer entsprechenden Marketing-Automation-Maßnahme ab. Nicht alles sollte der Software für Marketing Automation überlassen bleiben nach dem Motto: „Wir brauchen uns um nichts mehr zu kümmern. Das erledigt die Technologie.” Auch vor dem Hintergrund, dass diese heutzutage schon derart ausgereift ist, um bei der operativen Durchführung von Marketingkampagnen zu „entscheiden”, welche konkreten Maßnahmen für bestimmte Kunden zum Einsatz kommen. 

Dies schützt Marketing-Verantwortliche aber nicht davor, auch die technischen Abläufe hinter einer solchen automatisierten Kampagne in einer gewissen Tiefe verstehen zu müssen. Hier macht Laurentius Malter auch einen grundlegenden Wandel in den Unternehmen aus: Marketingmanager würden zukünftig immer mehr technische Skills benötigen, und sie müssten die Ergebnisse einer Marketingkampagne auch interpretieren können. Die Zeiten, in denen sich Marketing-Verantwortliche hauptsächlich um Dinge wie etwa die Corporate Identity oder das Corporate Design eines Unternehmens kümmern, seien definitiv vorbei.  

Wo stehen Unternehmen beim Management ihrer Kundendaten? 

In großen Unternehmen kommt Marketing Automation in der Regel häufiger und innerhalb klarer Strukturen und Prozesse zum Einsatz als in kleineren und mittleren Unternehmen. Dies bestätigt auch die „Trendumfrage Marketing Automation” von absolit Dr. Schwarz Consulting vom Herbst 2022 unter mehr als 400 Marketingentscheider*innen aus B2B- und B2C-Unternehmen in der DACH-Region. 

Danach nimmt rund jeder zehnte Befragte (9 Prozent) aus einem großen Unternehmen einen hohen Automatisierungsgrad (durchschnitt­lich fünf Kommunikationsprozesse) für sich in Anspruch. In Unternehmen mittlerer Größe sind es sieben, in kleinen sechs Prozent. Wobei das Gesamtergebnis zeigt, dass der Automatisierungsgrad selbst in großen Unternehmen noch häufig unterdurchschnittlich ist.  

Auch Laurentius Malter stimmt der These, dass große Unternehmen per se häufiger auf Marketing Automation setzen, nur eingeschränkt zu. Es komme auch auf die Branche an, die sich mit den Kundendaten beschäftigen muss. Beispiel Retailer: Hier werden vorwiegend haptische Produkte im Ladengeschäft verkauft. Die Verkaufsdaten sind also „greifbar”. In anderen Branchen, etwa Telekommunikationsunternehmen, könne sich die Situation ganz anders darstellen. Hier stünden virtuelle Produkte im Vordergrund, wie beispielsweise Telefon- oder Hosting-Tarife. Daher sei diese Branche gezwungen, mit Kundendaten zu arbeiten und die entsprechenden Prozesse dahinter im Griff zu haben.  

Aber auch klassische Retailer erkennen immer häufiger den strategischen Wert von Daten und setzen auf entsprechende Technologien, um diese für eine positive Customer Experience und damit gewinnbringend zu nutzen. Ein Beispiel dafür ist Decathlon, Hersteller und Händler von Sportgeräten und bekleidung. Das Unternehmen schnitt bei der Studie „Google Omnichannel Excellence Study“ (GOES) 2022 am besten ab. Der Grund dafür ist sein internes Datensystem, das einen 360-Grad-Blick auf das Omnichannel-Verhalten bietet. Nachdem Kunden eingewilligt haben, werden diese Daten zur Analyse genutzt. Dabei geht es aber nicht um personenbezogene Daten, sondern um das Nutzerverhalten, anhand dessen das Einkaufserlebnis optimiert werden kann. Daten werden dafür über verschiedene Kanäle erhoben und anschließend miteinander verknüpft. 

Das Thema Datenkonsistenz wird oft noch unterschätzt 

Automatisierte Marketingkampagnen können mit den heute existierenden Technologien auch schon im Kleinen gestartet werden. Es braucht dafür nicht unbedingt viele Kundendaten, sondern gezielt einzelne Trigger, die dann die Kampagne auslösen. Stefan von Lieven, CEO der artegic AG, zeigt im Blogbeitrag „Marketing Automation geht auch mit wenig Daten: 5 Use Cases”, dass Unternehmen bereits mit wenig Daten automatisierte Kampagnen fahren können.  

Hier ist allerdings noch Luft nach oben in den Unternehmen, so die Einschätzung von Laurentius Malter. Oft werde der Technologie nicht vertraut und man könne nicht einschätzen, ob die Kundendaten in der Datenbank noch aktuell sind. Auch die Komplexität der automatisierten Marketingkampagnen sei nach wie vor überschaubar. Hier geht es darum, Kunden über den Customer Lifecycle dauerhaft und permanent zu entwickeln. Das bedeutet, sich zum Beispiel folgende Fragen zu stellen:  

• In welcher Phase des Lifecycles befindet sich ein Kunde? 
• Kauft er oder sie mehr oder weniger im Vergleich zu einem bestimmten Zeitpunkt? 

Danach gilt es, den Kunden gezielt und individuell anzusprechen. Nicht alle Kunden über einen Kamm zu scheren und ihm die passenden Angebote zu unterbreiten. In der Praxis seien viele Unternehmen allerdings noch nicht so weit.  

Ein Schritt nach vorne wäre, Kundendaten konsistent, konsolidiert und zentralisiert aufzubereiten. Das heißt: Keine Datensilos! Nur ohne eine Fragmentierung von Kundendaten lässt sich eine stringente Customer Journey entwickeln. Dieses Thema wird jedoch nach wie vor unterschätzt. Viele Legacy-Systeme bestehen parallel und es gibt häufig keine passenden Schnittstellen, die einen Austausch und eine Zusammenführung der Daten ermöglichen.  

Wie geht man in der Praxis mit bestehenden Kundendaten um? 

Um Kundenpotenziale identifizieren und Reichweiten messen und verbessern zu können, brauchen Unternehmen Kundendaten. Diese stammen aus unterschiedlichen Quellen, wie etwa Webseiten oder Apps. Damit es dabei nicht zu Verstößen gegen den Datenschutz kommt, wird die individuelle Einwilligung („Consent”) der Nutzer*innen benötigt. Erste Voraussetzung für einen Umgang mit Kundendaten ist also: Sie müssen genutzt werden dürfen!  

Als nächstes kommt es auf die Aktualität der Daten an, ob diese noch aussagekräftig sind und für automatisierte Marketingkampagnen überhaupt noch benötigt werden. Nicht immer ist das der Fall, wie etwa bei Versicherungsunternehmen, wenn ein Kunde seinen Vertrag schon seit längerem gekündigt hat, in der Kundendatenbank aber nach wie vor präsent ist.  

Beim Umgang mit Kundendaten kommt auch immer wieder die Problematik von Echtzeit-Datenauf. Kundenaktivitäten an den einzelnen Touchpoints lassen sich mittlerweile „realtime” veranschaulichen und analysieren. Doch entscheidend ist, was mit diesen Echtzeit-Daten in der Praxis passiert. Werden sie zum Beispiel dem Vertrieb in Echtzeit zur Verfügung gestellt, doch danach geschieht nichts mehr, sollte man sich fragen, ob man Echtzeit-Daten überhaupt braucht. In solch einem Fall reichen „Neartime”-Daten mitunter völlig aus.  

Eine andere Herausforderung bezüglich Echtzeit-Daten: Der Hype darum kann dazu führen, dass wichtige, aber weniger leicht messbare Daten aus den Augen verloren werden, wie die Neue Zürcher Zeitung (NZZ) in einem Artikel bemerkt. Anders sieht es aus, wenn sich jemand in eine App oder auf einer Plattform einloggt. Hier gilt es, den Kunden direkt abzuholen, mit ihm Kontakt aufzunehmen und ihn entsprechend zu betreuen. Ein typisches Anwendungsszenario für „Realtime”-Daten.  

Erst Datenexpertise, dann Marketing Automation! 

Der Aufbau von Datenexpertise ist eine der dringendsten Aufgaben in Unternehmen für die nächsten Jahre, wenn es darum geht, Marketing Automation zu betreiben. Datenexpertise meint: Daten selbst nutzen, strukturieren, segmentieren, analysieren, in einen Kontext setzen und Reportings erstellen zu können. Das Management von bestehenden Kundendaten erfolgt dann mit dem Ziel der Kundenbindung.  

Alles in allem müssten die automatisierten Maßnahmen zur Gewinnung neuer Kunden, zur Verhinderung von Kundenabwanderung sowie zur Rückgewinnung verlorener Kunden ineinandergreifen. Diese Klaviatur sollten Unternehmen zukünftig immer häufiger beherrschen – und dabei kann Marketing Automation effektiv unterstützen.   

Wie die oben erwähnte Studie von absolit Dr. Schwarz Consulting feststellt, sind die Technologien und Tools dafür vorhanden. Sie können Komplexität reduzieren, Silos überwinden und Schnittstellen übergreifend und zielorientiert managen. Dafür müssten allerdings vielfach bestehende Strukturen und Prozesse überarbeitet und angepasst werden. Erst dann könne Marketing Automation ihre Wirkungskraft voll entwickeln.