Data-driven Marketing – Daten sind das neue Öl

Data-driven Marketing – Daten sind das neue Öl

In der heutigen Zeit generieren wir sehr viele Daten. Diese Daten können und werden gerade von großen Unternehmen wie Google, Facebook, Amazon, Apple und anderen namhaften Playern vorteilhaft verwendet – hauptsächlich zum Zweck, die eigenen Kunden näher kennenzulernen und ihnen bessere Angebote unterbreiten zu können. Und hier kommt Data-driven Marketing ins Spiel.

Ganz allgemein sind Daten im Marketing aber für nahezu jeden Werbetreibenden sowie jede Kampagne unheimlich wichtig, denn anhand von Daten weiß man als Online-Marketer genau, was ein spezifischer Kunde in spezifischen Bereichen bevorzugt, wie er auf bestimmte Dinge reagiert und was ihm besonders gefällt.

Jeder Besuch einer Webseite, jede Anfrage sowie jeder Kauf können nachvollzogen und für weiterführendes Marketing verwendet werden. Der Clou: Jeder Akteur im Internet, auch du, verfügt in der Regel bereits über nutzbare Daten.

Was ist Data-driven Marketing?

Data-driven Marketing bedeutet, dass Daten erhoben werden, um die Bedürfnisse potenzieller Kunden (d.h. der eigenen Zielgruppe) besser zu verstehen und diese somit anschließend einfacher und effektiver ansprechen zu können.

Die Daten können aus unterschiedlichen Bereichen stammen und strukturiert wie auch unstrukturiert vorliegen. All dies wird heutzutage prägnant unter dem mittlerweile geläufigen Fachbegriff „Big Data“ zusammengefasst.

Data-driven Marketing ermöglicht es, aus einem Wust an Daten, aus Interaktionen und Engagements, Kaufverhalten und weiteren Informationen, das zukünftige Verhalten von Nutzern bzw. Verbrauchern oder Kunden vorherzusagen. Bei all den Daten, die gesammelt werden, ist es jedoch wichtig, dass diese Daten eben nicht bloß gesammelt, sondern in Folge ausgewertet und entsprechend strukturiert werden.

Wenn diese Daten sodann strukturiert vorliegen, müssen sie zu guter Letzt richtig gelesen und interpretiert werden. Jedes Szenario wird womöglich andere Daten benötigen.

Mögliche Ziele und Vorteile von Data-driven Marketing
Warum sind Daten im Online-Marketing so wichtig? Weil Daten es vermögen, unterschiedliche Ziele besonders effizient zu erreichen.

Wo werden Daten gesammelt?

Wenn es darum geht, Daten zu sammeln, so gibt es unterschiedliche Möglichkeiten und Wege, dies zu tun. Je nachdem, wie groß dein Unternehmen ist, sind vermutlich auch die Möglichkeiten der Datenerhebung vielseitig oder auch begrenzt.

Aber egal, ob die Möglichkeiten der Datenerhebung begrenzt sind oder nicht, ein Ziel zu definieren, wofür die Daten benötigt werden, ist essenziell und unabhängig von anderen Faktoren umzusetzen.

symbole verschiedener online-marketing-plattformen
Daten, die im Online-Marketing interessant sein können, sind auf ganz unterschiedlichen Plattformen vorzufinden: von Social-Media-Netzwerken bis zum Messenger.

Ist das Ziel definiert und nun bekannt, wofür die Erhebung der Daten gut sein soll, stellt sich die Frage, wo die Daten gesammelt werden können. Dabei gibt es unterschiedliche Aspekte und Möglichkeiten. Bevor es jedoch dazu kommt, sollte vor allem eines getan werden: und zwar die Erstellung der Buyer Persona.

Eine Buyer Persona ist ein Kunden-Avatar. Dieser wird möglichst genau erstellt und beinhaltet unter anderem folgende Bestandteile:

  • Alter
  • Geschlecht
  • Bildung
  • Ob verheiratet, Single, geschieden, etc.
  • Einkommen
  • Welche Probleme dieser Idealkunde hat
  • Welche Wünsche dieser Idealkunde hat
  • Welche Sprache (Worte) dieser Idealkunde verwendet
  • Und einiges mehr

Du kannst so einen Kunden-Avatar sehr ausführlich gestalten und ihm auch einen Namen und ein Gesicht (Bild) geben. Je genauer die Kundenrecherche ausfällt, desto genauer und einfacher wirst du diesen Idealkunden ansprechen können. Dabei ist es egal, ob es sich um bezahlte Werbung auf Facebook, Instagram, YouTube oder Google handelt.

Nachfolgend betrachten wir verschiedene Kanäle und was Daten für diese in der Praxis bedeuten.

Data-driven Marketing und die Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Bei der Suchmaschinenoptimierung sollen verschiedene Besucher über organische Suchtreffer auf die Webseite gelangen, dort navigieren sie, können aber ganz unterschiedliche Ziele haben, die sie zu einer Suchanfrage an eine Suchmaschine bewegten.

Beispielsweise können lediglich Informationen von Interesse sein, eine Newslettereintragung, die Verabredung zu einem Telefontermin, eine Kaufabsicht kann bestehen oder eine konkrete Bestellung aufgegeben werden.

Über den Ort dieser Handlungen, der Webseite, können zahlreiche Daten dieser Art gewonnen werden. Zuerst gehört dazu, wie die Seite optimiert werden kann, damit Besucher diese über die Suchmaschine überhaupt finden.

Um dies zu gewährleisten, müssen ganz unterschiedliche Aspekte bzw. Rankingfaktoren berücksichtigt werden. Unter anderem:

  • Generelle Funktionsweise der Webseite und kaputte Bereiche und Links
  • Ladegeschwindigkeit der Webseite (PageSpeed)
  • Einfachheit der Bedienung und User Experience (z. B. Navigation)
  • Qualität des Textes
  • Anzahl der Verlinkungen inkl. Linktext
  • Und einiges mehr

Anhand dieser Elemente kann herausgefunden werden, ob und wo die Webseite noch optimiert werden muss. Außerdem kann analysiert werden, wie die Webseiten der Konkurrenz aussehen, welche Backlinks sie haben, die Qualität des Textes, welche Suchbegriffe und wie oft diese auf der jeweiligen Unterseite vorhanden sind und vieles mehr.

Zudem kann das Verhalten des Users auf der Webseite klar analysiert werden. Angenommen, die Webseite wurde vollständig optimiert, sodass die Webseite für bestimmte Suchbegriffe im Internet über die Google-Suchmaschine gefunden wird. Anschließend gelangen verschiedene User auf die Webseite.

Unter Zuhilfenahme von Tracking-Tools wie Google Analytics, Matomo und anderen kann vieles über den einzelnen User wie auch über die Zielgruppe herausgefunden werden. Unter anderem:

  • Herkunft/Standort/Region (Land)
  • Auflösung
  • Benutztes Betriebssystem und Gerät
  • Besuchte Seite(n) inkl. Aktionen
  • Aufenthaltsdauer auf der Webseite insgesamt
  • Bei welcher Seite er die Webseite wieder verlassen hat

Wird zudem ein Heatmap-Tool verwendet, kann herausgefunden werden, wie das Scroll-Verhalten aussieht. Das bedeutet, wie weit ein User auf der Webseite gescrollt hat und an welchen Stellen der User am meisten geklickt hat. Das können unter anderem sehr wertvolle Informationen sein. Anhand dieser zahlreichen Informationen kann die Webseite nun weiter optimiert werden.

Daten beim Search Enginge Advertising (SEA)

Auch bei dem Thema Search Engine Advertising (Suchmaschinenwerbung) spielen Daten eine große Rolle. Hier können verschiedene Begriffe gefunden werden, die von der eigenen Zielgruppe gesucht werden.

Anhand dieser Suchbegriffe werden unterschiedliche Kampagnen mit unterschiedlichen Inhaltsformaten wie Überschrift oder Beschreibung erstellt, oder alternativ passende Bilder gewählt, die auf anderen Webseiten in bestimmten Themenbereichen angezeigt werden. Videos mit Werbeanzeigen können ebenfalls verwendet und z. B. auf YouTube angezeigt werden.

So weit, so gut. Jedoch ist es aufgrund der unterschiedlichen Ausgestaltung von Werbeanzeigen möglich, dass User auf die verschiedenartig reagieren. Hier ist es wichtig, einen sogenannten Splittest durchzuführen, das ist ein Test, bei dem sich nur eine Komponente von zwei ansonsten identischen Kampagnenformaten unterscheidet.

Beispielsweise wird dasselbe Keyword mit einer anderen Überschrift und Beschreibung gewählt, ein anderes Bild, ein anderes Video oder allgemein bereits das Format. Natürlich kann auch die Landingpage eine andere sein und diese als solche im Ganzen getestet werden.

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„Über die Information, dass eine spezifische Person auf der Landingpage war und sich für Thema XY interessiert hat, wissen wir nun, dass diese Person wohl Interesse an eben jenem Thema haben müsste. Dies ermöglicht es uns, diese Person erneut und gezielt anzusprechen. Wir können durch die erneute Ansprache der Person noch gezielter auf sie eingehen und damit den Preis für eine neue Anfrage (Lead) oder einen neuen Kunden senken, teilweise sogar drastisch!“

Es existieren zahlreiche Möglichkeiten, die getestet werden können. Alle Variationen hier aufzuführen und genauestens durchzugehen, würde den Rahmen sprengen. Fakt ist jedoch, dass solche Tests und Analysen ungeheuer wichtig sind, da sie offenbaren, was die Zielgruppe am besten annimmt und warum. So lässt sich die Effizienz verbessern und der ROI wird optimiert.

Außerdem kann natürlich auch die Zielgruppe eingegrenzt werden. So ist es bspw. möglich herauszufinden, ob die hauptsächliche Zielgruppe weiblich und im Alter von 24 bis 42 Jahren ist, ob sie verheiratet ist, einen bestimmten Bildungsabschluss besitzt und/oder in einem bestimmten Land wohnhaft ist. Die Zielgruppe könnte aber auch männlich und zwischen 25 und 38 Jahre alt, Single und aus Deutschland sein. Dieser Zielgruppe können noch relevantere Werbeanzeigen ausgespielt werden.

Das ist aber noch nicht alles. Über die Information, dass eine spezifische Person auf der Landingpage war und sich für Thema XY interessiert hat, wissen wir nun, dass diese Person wohl Interesse an eben jenem Thema haben müsste. Dies ermöglicht es uns, diese Person erneut und gezielt anzusprechen.

Auf den Punkt gebracht: Wir können durch die erneute Ansprache der Person noch gezielter auf sie eingehen und damit den Preis für eine neue Anfrage (Lead) oder einen neuen Kunden senken, teilweise sogar drastisch!

Bezahlte Werbung auf Facebook & Instagram

Auch bei der bezahlten Werbung auf Facebook und Instagram sind Daten besonders wichtig. Denn gerade hier können die Personen nach ihren Interessen besser angesprochen werden. Aus diesem Grund ist die Zielgruppenrecherche so wichtig.

Passende Bilder, Videos, Texte, Überschriften, bestimmte Worte und Interessen können hier über den Erfolg und Misserfolg einer Kampagne entscheiden. Natürlich darf – wie in jedem Fall – die Landingpage nicht „total daneben“ sein, sondern muss die Person ebenfalls ansprechen, sodass sich die Person dort wiederfindet und sich verstanden fühlt.

Je genauer die Zielgruppenrecherche, die Tests, Analyse und Auswertung umgesetzt wurden, desto besser werden die Ergebnisse bei der eigentlichen Marketingkampagne ausfallen und desto günstiger wird der Preis pro Lead und somit schlussendlich pro gewonnenen Kunden.

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„Wir garantieren Ergebnisse, sonst ist die Dienstleistung kostenfrei. Denn wir glauben an den Erfolg von Data-driven Marketing“

Wird jeder einzelne Schritt im Prozess definiert und getrackt, kann jede einzelne Handlung ganz genau nachvollzogen werden. So ist es bekannt, wenn eine Person auf den Link in einer Werbeanzeige klickt, auf die Landingpage gelangt und sich dort zu einem Termin einträgt. Das sind weitere Daten, die interessant sind. Anhand dieser Daten ist nun Folgendes möglich:

  • Dem Facebook-Algorithmus sagen, dass er dir mehr von diesen Personen zuführen soll, die auf deine Webseite gehen, weil sie ein erhöhtes Interesse haben.
  • Dem Facebook-Algorithmus mitteilen, dass er dir mehr von den Personen zuführen soll, die eher gewillt sind, sich einen Termin bei dir zu buchen.

Dasselbe kann getan werden, wenn wir mehr von denjenigen haben möchten, die mit der Seite oder dem Profil interagiert haben. Wenn du ein Video bei deinen Werbeanzeigen verwendest, kannst du all diejenigen, die sich das Video zu z. B. 75% angesehen haben, erneut ansprechen. In der Retargeting-Anzeige kannst du gezielt darauf eingehen, dass sie das Video bereits zu 75% gesehen haben und aus diesem Grund diese Werbeanzeige sehen.

So oder so wirst du anhand dieser Daten viel mehr über deine Zielgruppe und Kunden in Erfahrung bringen. Durch diese Informationen wirst du in der Lage sein, eine Vorhersage machen zu können, wie viele neue Anfragen oder Kunden du im nächsten Monat und den Monat darauf vermutlich erhalten wirst.

Bei unserer Agentur – der DIVA Consulting – verwenden wir diese und noch einige weitere Möglichkeiten als Datenquelle, um die Ergebnisse möglichst schnell und vor allem mit hoher Qualität zu erzielen und einen möglichst günstigen Leadpreis zu erzielen. Das Besondere: Wir garantieren Ergebnisse, sonst ist die Dienstleistung kostenfrei.

Ist der Aufwand für Data-driven Marketing gerechtfertigt?

Anhand dieses Vorgehens kommt vermutlich die Frage auf, ob dieser Aufwand überhaupt gerechtfertigt ist, weil es doch deutlich mehr Aufwand bedeutet, als „einfach ‚mal loslzulegen“. In der Tat ist es mehr Aufwand. Jedoch wirst du am Ende des Tages viel mehr Zeit und vor allem Geld sparen, wenn du Daten erhebst und diese zielführend verwendest.

Daten sind unheimlich ehrlich. Hier gibt es nur wenig Interpretationsspielraum, wenn die CTR bei 3%, die Conversion Rate bei 10% und der CPA bei 400 Euro liegen. All diese Daten helfen dir herauszufinden, wie viel Geld du in eine Werbeanzeige investieren musst, um am Ende des Tages einen ROI von X zu haben.

Nehmen wir folgendes Beispiel:

  • 100.000 Impressionen mit einem CPM (Cost per Mille / Kosten pro 1.000 Impressionen) = 20 € => 2.000 Euro Werbebudget
  • Davon 1% CTR = 1.000 Personen klicken auf deine Webseite
  • Davon tragen sich 5% (=50 Personen) für ein Gespräch ein
  • Die Abschlussquote im Gespräch liegt bei 20% und somit 10 neuen Kunden
  • Kundenwert = 2000 Euro, somit wurden 20.000 Euro Umsatz generiert und entgegen stehen 2.000 Euro an Kosten. Das entspricht einem ROI von 10 und es bleiben 18.000 Euro nach Abzug der Werbekosten.

Wenn wir die Anzeige nun optimieren und folgende Ergebnisse ansetzen:

  • 100.000 Impressionen mit einem CPM (Cost per Mille / Kosten pro 1.000 Impressionen) = 20 € => 2.000 Euro Werbebudget
  • Davon 3% CTR = 3.000 Personen klicken auf deine Webseite
  • Davon tragen sich 15% (= 450 Personen) für ein Gespräch ein
  • Die Abschlussquote liegt weiterhin bei 20%, somit wurden 45 neue Kunden gewonnen
  • Kundenwert = 2.000 Euro, somit wurden 90.000 Euro Umsatz generiert und entgegen stehen 2.000 Euro an Kosten. Das entspricht einem ROI von 45 und es bleiben 88.000 Euro nach Abzug der Werbekosten.

Das bedeutet, in diesem Beispiel wurden 70.000 Euro mehr Umsatz gemacht, obwohl die Parameter gleichgeblieben sind, lediglich die Werbeanzeige (Text, Bild, Video) sowie die Landingpage wurden etwas optimiert. Wäre das Budget höher, so könnten noch höhere Umsatzsprünge erreicht werden.

Auch wenn dieses Beispiel auf der grünen Wiese gemacht wurde und es sich hierbei lediglich um Annahmen handelt, sieht man, was eine Optimierung ausmachen kann. Die Zahlen sind gar nicht so weit hergeholt.

Welcher Online-Marketing-Bereich ist besonders datengesteuert und damit für Data-driven Marketing geeignet?

Bis hierher wurde viel über Daten gesprochen. Die Frage, ob ein Bereich besonders datengesteuert ist, kann hierbei durchaus aufkommen. Aber alles basiert grundsätzlich auf Daten, egal ob SEO, SEA oder ein anderer PPC-Kanal, alles baut auf Daten auf. Für die verschiedenen Marketing-Bereiche werden verschiedene Daten benötigt. Und je besser die Daten gesammelt und ausgewertet werden, desto erfolgreicher wird die Kampagne.

Alle Bereiche haben eine Basis, die hinsichtlich der Daten überall gleich ist, und das ist der Kunden-Avatar. Dieser muss in allen Online-Marketing-Bereichen und -Kanälen erstellt sein, und die Marketingaktivitäten müssen darauf ausgerichtet sein.

Die weiteren Daten sind zum Teil unterschiedlich, münden aber oft im selben Ziel: Leads- und Kundengewinnung.

Data-driven Marketing – der Prozess Schritt für Schritt erklärt

Da viel über Daten gesprochen wurde, stellt sich die Frage nach dem Prozess. Wie kann also solch ein Prozess aussehen, um die Daten zu erheben? Und zwar die Daten, die relevant und am besten gleich auch verwertet werden können. Dieser Prozess wird anhand unseres Vorgehens bei der DIVA Consulting beschrieben, und zwar ab dem Zeitpunkt, ab dem ein Interessent sich bei uns gemeldet hat.

7 Schritte im Prozess von Data-driven Marketing
Data-driven Marketing lässt sich sukzessive in sieben einzelnen Schritten umsetzen.

Schritt 1

Wenn sich der Interessent auf unserer Webseite für ein kostenfreies und unverbindliches Erstgespräch eingetragen hat, werden wir zuerst eine IST-Analyse durchführen. Wir werden dem Interessenten zahlreiche Fragen stellen, um zu erfahren, ob wir ihm helfen können und wie wir ihm helfen können. Anhand dieser Informationen erstellen wir eine Potenzialanalyse oder können auf eine bereits gemachte Erfahrung in diesem Bereich zurückgreifen.

Anhand dieser Potenzialanalyse und Einschätzung können wir dem Kunden eine Garantie aussprechen. Als Beispiel könnte sie wie folgt aussehen: Wir garantieren dir mindestens zwölf Leads im Monat. Sollten wir dir weniger Leads bringen, so bezahlst du für unsere reine Dienstleistung nichts. Diese gilt ab dem zweiten Monat.

Damit das funktioniert, basiert diese Garantie natürlich auf einigen Voraussetzungen, wie z. B.

  • Bereich des Kunden
  • Zur Verfügung stehendes Werbebudget
  • Angebotenes Produkt / Dienstleistung
  • Wo sich der Kunde aktuell befindet
  • Ob es sich für den Kunden rentiert (CLV = Customer Lifetime Value)
  • Und ggf. weiteren Kriterien, die im Gespräch besprochen werden

Das sorgt dafür, dass wir einige Interessenten auch ablehnen müssen. An dieser Stelle haben wir bereits schon ein besseres Verständnis über unseren potenziellen Kunden und damit einige Daten mehr. Diese sind für die weitere Zusammenarbeit für uns und für den Kunden von Relevanz.

Wichtig dabei ist, dass es sich um realistische Zahlen handelt und keine utopisch hohen. Im Endeffekt gehen wir in Vorleistung und damit auch ein gewisses Risiko ein. Für den Kunden muss es sich jedoch stets rentieren, das ist das Wichtigste.

Schritt 2:

Kommt es dann zu einer Zusammenarbeit, wird der Kunden-Avatar (Buyer Persona) erstellt. Denn je genauer wir die Zielgruppe und idealen Kunden beschreiben, desto besser und genauer können wir die relevanten Daten erheben.

Dabei werden wir ganz gezielt auf verschiedene Aspekte der Zielgruppenrecherche gehen. Für uns ist es wichtig herauszufinden, was die größten Sorgen, Ängste, Wünsche und Bedürfnisse der Zielgruppe sind. Wie spricht sie? Was spricht sie an?

Aber nicht nur das. Wir möchten herausfinden, auf welcher Bewusstseinsebene sich der ideale Kunde befindet. All diese Daten sind bei uns entweder bereits vorhanden, wir haben Zugriff darauf oder wir müssen diese erst noch erheben.

Schritt 3:

Wenn die Daten erhoben werden müssen, dann machen wir eine Recherche und finden all die Informationen heraus, die wir benötigen. Diese Datenerhebung kann vielfältig ausfallen. Sei es durch Befragungen, Gespräche oder direkt über Werbeanzeigen.

Dieser Prozess ist zwar nur ein kleiner, aber sehr wichtiger Schritt, der auch mal Tage oder gar länger andauern kann.

Schritt 4:

Als nächstes geht es darum, dass die Landingpage und der Funnel, egal wie einfach oder komplex dieser ist, genau auf diese Zielgruppe ausgelegt werden. Damit haben wir die Basisdaten verwendet. An jeder Stelle des Funnels werden das Tracking- und Conversion-Ziel definiert, schließlich muss jeder einzelne Schritt getrackt werden können.

Erst wenn das gesamte Tracking, die Trackingpoints und Touchpoints definiert sind, werden die Kampagnen geplant und erstellt.

Schritt 5:

Anschließend werden die entsprechenden Marketingaktivitäten geplant. Meist wird mit einer SEA- oder Facebook- / Instagram-PPC-Kampagne begonnen. Dies sorgt dafür, dass wir weitere Daten erhalten können. Die Kampagnen basieren ebenfalls auf den Basisdaten, die uns zur Verfügung stehen.

Anhand dieser Kampagnen werden wir ebenfalls sehr viele Daten erhalten. So werden wir unter anderem erfahren:

  • Welcher Titel
  • Welches Creative (Bild oder Video)
  • Welche Copy (Werbetext)
  • Welches Alter und Geschlecht
  • Welche Interessen / Keywords
  • Welche Platzierungen
  • Etc.

am besten funktionieren. Wir wissen auch, welche User mit der Anzeige interagiert (FB & Insta), daraufgeklickt haben und konvertiert sind. Anhand dieser Daten sind wir in der Lage, passende Retargeting-Anzeigen zu schalten, um den Interessenten noch besser abzuholen und den Leadpreis zu senken.

Solange die Anzeigen laufen, interessieren uns folgende Werte und somit Daten:

  • CPM / Kosten pro 1.000 Impressionen
  • CTR – Click Through Rate: sagt aus, wie die Anzeige das Interesse der Zielgruppe weckt
  • Interaktionen – wie sehr die Anzeige der Zielgruppe gefällt
  • Conversion Rate – wie interessant das Angebot für die Zielgruppe ist, wie gut die Landingpage in Kombination mit dieser Anzeige funktioniert und wie viel eine Anfrage (Lead) kostet
  • CPA – wie teuer ist die Akquisition eines neuen Kunden? Das ist eigentlich die wichtigste Kennzahl bei Werbekampagnen; so wissen wir, was uns ein neuer Kunde gekostet hat

Schritt 6:

Wenn die Anzeigen laufen, generieren diese weitere Daten. So wissen wir, welche Kunden unsere Landingpage besuchen, welche sich zum Newsletter angemeldet, welche ein Gespräch gebucht oder ein Produkt erworben haben.

Diese Daten ermöglichen es uns, die Zielgruppe noch weiter einzugrenzen, sodass nur diejenigen angesprochen werden, die noch passender sind. Damit wird der Leadpreis erneut reduziert. Aus den bisherigen Leads wird eine Zielgruppe erstellt, welche ziemlich ähnlich den Personen ist, die sich bereits eingetragen haben.

Ebenso wird aus der Kundenliste eine Zielgruppe erstellt, sodass ebenfalls aus diesem Personenkreis eine passende und ähnliche Zielgruppe erstellt wird. Dies benötigt natürlich einige Käufe, damit solch eine Zielgruppe erstellt werden kann.

Schritt 7:

Wenn diese Anzeigen rentabel sind, werden weitere Kanäle genutzt. Beispielsweise wurde zuerst eine Google-Ads-Anzeige anhand von Suchbegriffen genutzt. Darauf aufbauend können eine Facebook- & Instagram-Ad erstellt und die bereits aus den Google Ads gewonnen Daten verknüpft werden. Das heißt, ein Retargeting ist bereits hier möglich.

Da SEO meist langfristig angelegt ist, wird diese Marketingmöglichkeit als letztes betrachtet und genutzt. Sie ist wichtig, keine Frage, jedoch braucht es hier deutlich mehr an Zeit, um signifikante Ergebnisse zu erhalten. Der Vorteil an der Nutzung von SEO, SEA und FB / IG ist der, dass wir mit dem Interessenten über mehrere Kanäle Touchpoints haben.

Somit nimmt der Interessent uns bewusster wahr. Und wir können jeden einzelnen Schritt nochmal erwähnen. Im Endeffekt können wir es sogar so weit treiben, dass wir unserem Interessenten eine E-Mail schicken (dieser muss natürlich in unserer E-Mail-Liste sein) und tracken, wenn er diese angeklickt oder geöffnet hat.

Anschließend können wir eine Werbeanzeige schalten und ihm mitteilen, dass er die folgende E-Mail erhalten hat. Dies schafft einen enormen Wiedererkennungswert, und die Chance, dass der Interessent einen Termin bucht, steigt erneut an.

Tools für Data-driven Marketing

Die Tools, die für das Data-driven Marketing verwendet werden können, sind in der Regel diejenigen, welche die Plattformen selbst anbieten. Bei SEO ist es neben der Google Search Console auch Google Analytics und einige gute SEO-Tools, wie z. B. Searchmetrics, Sistrix, Ryte oder andere.

Bei der Suchmaschinenwerbung, also bezahlten Anzeigen im Googles Such- und Displaynetzwerk, sind es Google Data Studio sowie Google Ads. Hier finden sich alle wichtigen Daten wieder, welche Google selbst anhand der Anzeigen gesammelt hat. Diese wertvollen Daten helfen uns bei der Anzeigenschaltung enorm weiter.

Auch bei Facebook- & Instagram-Ads sind es die Plattformen selbst, welche die besten Tools offerieren. Hier finden sich ebenfalls zahlreiche Daten wieder, die wir für unser Marketing verwenden können. Natürlich müssen die entsprechenden Tracking-Pixel installiert sein, sodass Daten gesammelt werden können.

Fazit: kein effizientes Online-Marketing ohne fundierte Datenbasis

Daten sind unheimlich wichtig, besonders in der heutigen Zeit und gerade im digitalen Marketing. Denn Daten sind gerade das, was das digitale Marketing so attraktiv macht. Diese brutal ehrlichen Informationen helfen uns zu verstehen, welche Kampagnen und Anzeigen rentabel sind und welche nicht.

Jeder sollte seine individuell notwendigen Daten erheben und diese ausgiebig analysieren und in der richtigen Art und Weise nach der DSGVO verwenden. Wer das nicht tut, der lässt ungenutztes Potenzial liegen.

Und die Datenerhebung, Analyse, Auswertung und Prognose können noch viel weitergehen, als es in dem Artikel dargestellt wurde. Dennoch, die meisten nutzen noch nicht einmal Möglichkeiten wie Data-driven Marketing. Warum ist das so?

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blank Eugen Grinschuk
Eugen Grinschuk ist SEO und Online-Marketing-Experte. Auf seinem Blog seo-tech.de schreibt er über verschiedene SEO- und Online-Marketing-Themen und erarbeitet so viel Mehrwert für seine Leser. Er testet gerne SEO- und Online-Marketing-Software und gibt Tipps zu beiden Themengebieten, für Anbieter und Kunden gleichermaßen. Mit seiner Digitalagentur DIVA Consulting hilft er seinen Kunden, mehr Neukunden zu gewinnen, sei es durch SEO oder bezahlte Werbung. Dabei werden Prozesse automatisiert und digitalisiert, um das bestmögliche Ergebnis hinsichtlich Qualität und ROI zu erreichen.