Big Data im B2B Marketing - drei Anwendungsbeispiele
Die Verfügbarkeit von Daten nimmt auch im B2B-Marketing zu. Natürlich gibt es Unterschiede zum B2C-Marketing, da wir es mit anderen Kanälen, Massnahmen und anderen Zielgruppenstrukturen (Buying Center) zu tun haben. Aber auch im B2B-Umfeld lassen sich eine Menge an Daten generieren und analysieren, um mit deren Hilfe die Effektivität und Effizienz signifikant zu steigern.
Begriffsdefinition
Zunächst eine Begriffsklärung: Von einem datengestützten Marketing Management spricht man, wenn mit daten- und kennzahlenbasierten Analysen und Entscheidungsgrundlagen gearbeitet wird und diese integraler Bestandteil der Strategie, Planung und Steuerung werden.
Vorteile Big Data im B2B Marketing
In Unternehmen, in denen mit Hilfe von Daten das B2B-Marketing gesteuert wird, sehen wir vor allem folgende Effekte:
- Ein tieferes und besseres Verständnis über die Wirkung und das Zusammenspiel der verschiedenen Marketing-Aktivitäten
- Transparenz über den kommerziellen Erfolgsbeitrag des Marketings in Bezug auf Umsatz, Profitabilität etc.
- Eine evidenzbasierte Grundlage für strategische Planungen und die operative Steuerung
- Signifikante Verbesserungen in der Effektivität und Effizienz des Marketings
- Plausible und fundierte Argumente in den Verhandlungen über operative Budgets und strategische Investitionen.
Anwendungsfelder Big Data Marketing im B2B-Sektor
Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig. Sie reichen von einer durch Daten gestützten Strategie, über eine analytisch plausible Planung bis hin zur Überwachung und Auswertung operativer Massnahmen. Drei Anwendungsfelder sind im B2B-Marketing besonders vielversprechend.
1. Anwendungsbeispiel: Planung und Steuerung der Marketing-Kanäle auf Basis von integrierten Wirkungsanalysen
Bisher ist es auch im B2B-Marketing üblich, die Kanäle und Massnahmen isoliert voneinander zu analysieren. Jeder Kanal hat seine eigenen Kennzahlen und Reportings.
Der CMO steht dann immer vor der Herausforderung, die Effektivität der einzelnen Massnahmen einheitlich zu bewerten. Hinzu kommt, dass durch die isolierte Betrachtung einzelner Massnahmen die Wechselwirkungen und das Zusammenspiel nicht erkennbar wird (z.B. Einfluss von Events auf die Website-Besuche, Qualität der Vertriebsunterlagen auf die Lead-Gewinnung).
Hier hat sich eine integrierte Wirkungsanalyse als sinnvoll erwiesen. Dazu werden die Daten aus allen Marketing-Kanälen in Zeitreihen nebeneinandergelegt, gemeinsam ausgewertet und in einer integrierten Übersicht abgebildet.
Für die Marketing-Leitung ergibt sich damit ein transparenter Überblick über die Performance einzelner Kanäle, als auch über die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Kanälen. Die Aussagekraft steigt weiter, wenn zusätzlich die Wirkung von Marketing-Kanälen auf die Erreichung kommerzieller Ziele hin analysiert wird. So wird erkennbar, welcher Kanal welchen Beitrag zu Umsatz, Absatz oder anderen Zielen leisten kann.
Die Erkenntnisse einer solchen integrierten Wirkungsanalyse können in drei Fällen zum Einsatz kommen:
- Bei der strategischen Marketingplanung, um den optimalen Kanal-Mix, die Budgetverteilung und die Investitionen bewerten zu können
- Bei der operativen Planung von Kampagnen, um Massnahmen gezielt auf ihre Wirkung entlang des Sales Funnels oder der Customer Journey zu orchestrieren
- Bei der Analyse und Optimierung laufender Kampagnen, um zeitnah erfolgreiche Massnahmen zu stärken und schwache Massnahmen zu optimieren.
2. Anwendungsbeispiel: Planung und Steuerung der Kundenbeziehungen über Kunden-Wertmodelle
Dialog-Marketing, CRM und andere Instrumente gewinnen im B2B-Marketing zunehmend an Bedeutung. Insbesondere werden die Massnahmen immer kundenzentrierter. Einheitliche Newsletter werden zum Beispiel zunehmend auf das Kundenprofil hin personalisiert. Hierfür ist natürlich ein datenbasiertes Wissen über den Kunden Grundvoraussetzung.
Ein Instrument zur Analyse und Profilierung von Kunden sind sogenannte Kunden-Wertmodelle. Sie geben Auskunft über die Wirtschaftlichkeit von Kundengruppen oder einzelnen Kunden. Ein gängiges Modell arbeitet zum Beispiel mit den sogenannten RFM-Analysen. Dabei werden Kunden nach drei Kriterien bewertet:
- Recency: Auskunft über den Aktivitätsgrad eines Kunden in der jüngeren Vergangenheit.
- Frequency: Information, wie häufig ein Kunde sich mit dem Unternehmen beschäftigt oder bei ihm kauft.
- Monetary: Erkenntnisse über den tatsächlichen oder potenziellen kommerziellen Wert eines Kunden (Umsatz pro Jahr, Warenkorbgrössen etc.)
Meistens ist es üblich, das Modell um weitere unternehmensspezifische oder branchenspezifische Kriterien zu verfeinern.
Sobald über so ein Modell der Wert des Kunden bestimmt ist, können Marketing-Massnahmen und insbesondere Budgets darauf ausgerichtet werden. So kann sich die Höhe der Akquisitionskosten proportional am Kundenwert orientieren oder die Kontaktfrequenz wird an der „Recency“ und „Frequency“ des Kunden ausgerichtet.
Um das Verhalten potenzieller und bestehender Kunden auf Ihrer Website zu analysieren, kann Firmenerkennungssoftware (IP-Tracking) genutzt werden. Dabei wird das Verhalten der Unternehmen auf Ihrer Website analysiert und automatisch in Ihr CRM übertragen. Die RFM Methode hilft Ihnen dabei, die Aktivitäten, welche Sie für das jeweilige Unternehmen aufbringen möchten, zu priorisieren. Ein weiterer Schritt ist automatische Tasks zu z.B. für den Aussendienst oder Innendienst zu hinterlegen. Besonders wichtig sind diese Daten auch für die Steuerung Ihrer Marketing Aktivitäten: Je nach Interesse und Potenzial kann der Kunde in einen Leadnuturing Prozess überführt werden und so sukzessive mit den Informationen zur Entscheidungsfindung versorgt werden.
3. Anwendungsbeispiel: Return-on-Marketing-Spend als strategische Planungsgrösse
In den jährlichen Budgetverhandlungen müssen sich Marketing-Leiter häufig mit der Frage konfrontieren lassen: „Was ist der kommerzielle Gegenwert des Marketing-Budgets?“ Oder anders ausgedrückt: „Was bringt das Marketing eigentlich?“
Mit einer datengestützten Marketing2Sales-Analyse werden die Zusammenhänge zwischen Marketing und kommerziellen Effekten tiefergehend betrachtet und transparent gemacht. Mit Effizienz-Kennzahlen (Marketing Cost per Order, Marketing Cost per Lead etc.) und Effektivitäts-Kennzahlen (Umsatz pro investiertem Marketing-Euro) wird ein direkter Zusammenhang zwischen Marketinginvestitionen und kommerziellen Erfolgen sichtbar.
Solche Analysen sind eine plausible und fundierte Argumentationsgrundlage für strategische Budget- und Investitionsplanungen. Es wird möglich, einen Budgetplan direkt mit den zu erwarteten Umsätzen zu verknüpfen. Es können verschiedene Szenarien modelliert werden, die Mindestbudgetgrenzen aufzeigen oder über eine Grenznutzenbetrachtung maximale Budgetobergrenzen verdeutlichen. Investitionspläne in neue Marketing-Kanäle oder Technologien können mit einem Business Case unterfüttert werden.
Zusammenfassung
Dies sind nur drei von vielen Anwendungsbeispielen. Welche Datenlösung die beste für Ihr Unternehmen sein kann, hängt vor allem von Ihrem Geschäftsmodell und Ihrer Marketing-Aufstellung ab.
Falls Sie darüber nachdenken, Daten zukünftig stärker zu berücksichtigen, dann sprechen Sie uns gerne an. Wir begleiten Marketing-Entscheider auf ihrer „Daten-Reise“. Dabei ist uns wichtig, dass die Datenlösungen für Sie eine hohe Relevanz haben und einen echten Beitrag zur Verbesserung des Marketing Management leisten. Ausserdem halten wir es für sinnvoll, mit kleinen einfachen Anwendungen zu starten und schnell erste Erfolge zu erzielen. Dann wir die „Daten-Reise“ zu einer echten Erfolgs-Tour.
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