07.08.2015 | Top-Thema acquisa Expert Talk Marketing Automation

"Die Trigger müssen vom Marketing definiert werden"

Kapitel

Auch wenn die Kennzahlen oft dieselben sind, ist ihre Bewertung von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. Doch zunächst gilt es, Trigger zu identifizieren und entsprechende Kommunikationsstrecken aufzubauen.

acquisa: Gibt es eigentlich pauschal wichtige Kennzahlen, die für alle Unternehmen gelten, oder ist das immer individuell?
Petersen: Unsere Anwendungen haben eine Vielzahl von Dashboards an Bord, die Sie vom Start weg nutzen können, um KPIs zu messen. Darüber hinaus können KPIs individuell definiert und über entsprechende Dashboards und Reports den Nutzern zur Verfügung gestellt werden.
Philipp: Früher hat man im Marketing nur über Reichweite gesprochen. Da war die Währung Reichweite, vielleicht auch noch ein bisschen Öffnungs- und Klickraten. Jetzt spricht man schon von Cost-per-Lead. Ich kann heute sehen, was mich der Lead kostet und was er mir am Ende bringt. Es ist nur eine Frage, wie tief man geht. Da können Dashboards helfen. Es gibt statische Dashboards, wir bieten aber auch interaktive an. Mit denen können die Anwender verschiedene Parameter in Verbindung setzen und zum Beispiel sehen, in welchem Land welcher Deckungsbeitrag erzielt wurde und welche Kampagne wie viele Leads und wie viel Umsatz mit jedem der Leads generiert hat. Und daraus können dann wieder Handlungen abgeleitet werden.
Hiss: Ich denke, der Name der Kennzahl wird in den meisten Fällen derselbe sein. Die Unterschiede zeigen sich dann in der Bewertung, was zum Beispiel eigentlich ein Qualified Lead ist. Da wird jedes Unternehmen eine eigene Antwort finden müssen. Deshalb sind die Kennzahlen vielleicht die gleichen, aber trotzdem immer individuell, weil die dahinter liegenden Parameter völlig andere sind.

acquisa: Wir haben viel über Daten gesprochen. Wenn ich es richtig verstanden habe, ist Marketing Automation dazu da, Wenn-dann-Regeln umzusetzen. Wenn der Interessent A gemacht hat, biete ich ihm B an. Wie predictive können diese historischen Daten denn sein, wie berechenbar ist das Verhalten?

Philipp: Es gibt im Wesentlichen zwei Ansätze, die man verfolgen kann. Einmal über implizite Merkmale, auf der anderen Seite kann man explizite Merkmale abfragen. Jemand explizit zu fragen ist immer wirkungsvoller als aus implizitem Verhalten Rückschlüsse zu ziehen. Wenn ich jemanden Frage "Was ist Dein Hobby?" und er antwortet "Mein Hobby ist X, Y, Z", dann ist diese Antwort wertvoller, als wenn ich aus seinem Verhalten schließe, sein Hobby sei Lesen. Hier muss sich das Marketing im Vorfeld strategisch mit der Buyer Persona beschäftigen. Welche Probleme hat sie? Wofür sucht sie nach Unterstützung? Wenn diese Fragen beantwortet sind, definiert man bestimmte Kommunikationsstrecken. Zum Beispiel: Ich definiere, mein Interessent beschäftigt sich mit Thema X. Ich biete ihm ein Whitepaper, das die Problematik allgemein beschreibt. Wenn er das herunter geladen hat, biete ich ihm ein zweites Whitepaper mit Best Practices anderer Unternehmen. Wenn der Interessent das auch herunter lädt, kann man auf Erfahrungswerte zurückgreifen und ihm beispielsweise ein Webinar anbieten. Oder ein How-to-Video. Wenn er auch das anschaut, dann kommt die Teststellung der Software. Das sind Trigger, die schon immer funktioniert haben. Die müssen aber vom Marketing definiert werden. Ob jemand, der sich drei Whitepaper heruntergeladen hat, die Reife hat, um an den Vertrieb übergeben zu werden, das unterscheidet sich von Unternehmen zu Unternehmen.
Hiss: Ich glaube, das Predictive-Thema könnte hier noch früher ansetzen: Indem der Marketer über eine Predictive-Intelligence-Anwendung zumindest eine Ahnung bekommt, welches Whitepaper für den Interessenten als nächstes am relevantesten sein könnte. Dabei kann seine Rolle im Unternehmen wichtig sein, aber auch die Frage, an welchem Punkt des Kaufprozesses er sich befindet. Über einen Wahrscheinlichkeitswert wird dann definiert, welches Whitepaper in diesem Fall in Frage kommt. Aber man kann natürlich auch noch Daten über sein Surfverhalten mit einbeziehen. Predictive bietet die Chance, diese Daten nutzbar zu machen. So würden wir keine Trigger-Maßnahmen aufbauen, die nur auf Einzelerlebnissen basieren. Ich denke hier liegt die Zukunft. Aber erst einmal geht es darum, solche Content-Strecken aufzubauen und die relevanten Trigger zu identifizieren. Erst der ­nächste Schritt wäre, die gesamten Daten mithilfe von Predictive Intelligence nutzbar zu machen.

Schlagworte zum Thema:  Marketing Automation, Marketing, CRM, Database, Analytics, Expert Talk Marketing Automation

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