Big Data – sammelst du noch oder optimierst du schon?

Die typischen Performance Marketingkanäle sind jeder für sich bei vielen Unternehmen bereits sehr gut optimiert und jeder für sich zeigt eine solide Performance, wenn auch mit zusehends weniger Wachstumspotenzial.

Daraus ergibt sich natürlich zwingend nur die eine Frage „und was kommt jetzt?“
Die Antwort darauf ist verhältnismäßig schnell gefunden: Big Data.

Leicht gesagt, aber wie sieht der Weg dorthin aus und wo stehen die Advertiser heute?

Schritt 1 – die Sammlung

Es beginnt mit der Jagd auf die Daten, denn vor allem Unternehmen, die seit mehr als 5 Jahren am Markt sind, haben eine gewachsene Struktur mit unzähligen internen und externen Datensilos. Für den ersten Schritt in die richtige Richtung sollte ein Testcase für einen bestimmten Zeitraum definiert werden. In dem Testzeitraum werden dann alle Tracking-Daten aus den eigenen und Agentur-Systemen in Form von Rohdaten angefordert: Kunden, Bestellungen, Produkte, Klickpfade, Interessentenbewegungen, Umfeldinformationen auf externen Seiten, Suchanfragen bei Google und und und.
Hierbei werden erste Schwierigkeiten deutlich. Viele Zugänge zu Systemen sind gar nicht vorhanden, Agenturen liefern unzureichende Reportings,die Daten passen gar nicht zueinander und können so nicht verglichen werden. Aber nach einiger Zeit werden alle Hürden genommen und dem Unternehmen liegt eine zufriedenstellende Auswahl und relevante Anzahl an Daten vor. Die Sammlung für den Testcase ist beendet.

Schritt 2 – die Analyse

Nachdem Möglichkeiten gefunden wurden die internen und externen Daten zu verknüpfen, werden sie dann von sehr schlauen Köpfen modelliert. In den Modellen werden die Daten in ein sinnvolles Verhältnis bzw. Zusammenhang zueinander gebracht. Es folgt eine ausdauernde Analysephase in der unterschiedliche Merkmale miteinander korreliert werden und Konstellationen auch wieder verworfen werden. Es entsteht Stück für Stück eine umfangreiche Projektdokumentation mit verschiedenen Aussagen, Erkenntnissen und Ableitungen.

Schritt 3 – die Erkenntnisse

Die Erkenntnisse aus der Datenmodellierung und Analyse werden aufbereitet und einer breiteren Masse im Unternehmen präsentiert. Die Erwartungshaltung ist groß.  Erkenntnisse aus unterschiedlichen Bereichen werden präsentiert, wie beispielsweise

  • Frauen, die über SEA Brand kommen haben einen höheren CLV als die Kontrollgruppe
  • Bestellungen, die ab 17 Uhr mit einem Gutschein getätigt wurden, haben einen höheren durchschnittlichen Warenkorb
  • Kunden, die für einen Newsletter angemeldet sind, sind treuere Kunden, als Kunden die keinen Newsletter erhalten
  • Die Platzierung X auf Spiegel Online konvertiert signifikant besser, wenn im Anschluss eine Suche bei SEA erfolgte.

Das Interesse ist geweckt, die Begeisterung groß. So viele neue Erkenntnisse. Endlich bringt jemand Licht ins Dunkel. Alle sind sich einig. Das ist ganz sicher der richtige Weg. So muss es weiter gehen.

Die nächsten Projekte werden bestimmt, Ressourcen werden freigemacht.

Schritt 4: die Operationalisierung

Im Schritt 3 kristallisieren sich jedoch bereits ein paar einzelne Personen heraus, bei denen Unmut und Zweifel aufkommen. Die Fragezeichen in den Gesichtern werden hier immer größer. Hierbei handelt es sich zumeist um die operativen Online-Marketing Manager. Jetzt gibt es derart viele, teils neue, teils bestätigte Erkenntnisse, aber es bleiben zumeist zwei  Fragen offen:

  1. Auf welche Erkenntnisse soll man sich fokussieren, welche bringen wirklich einen relevanten Hebel?
  2. Wie können diese Erkenntnisse in operative Doings umgewandelt werden, so dass die Erkenntnisse auch zu einer Monetarisierung und Optimierung des bestehenden Geschäftes führen können?

Dieses sei nur an einem Beispiel dargestellt.

Frauen, die über SEA Brand kommen, haben einen höheren CLV als die Kontrollgruppe.

Was sind hieraus die logischen Konsequenzen für die SEA-Manager:

Lösung 1: Zeige nur noch Frauen Brandanzeigen im SEA. Männer sollen ab sofort keine Brandanzeige mehr für mein Unternehmen erhalten, so spare ich Kosten.
» Fraglich ist hierbei nicht nur die Überwindung der technischen Restriktionen, sondern auch die Frage, ob man den daraus entstehenden Umsatzverlust wirklich in Kauf nehmen sollte.

Lösung 2: Erhöhe die Besucher mit den Merkmalen Frau und dem Gewinnungsweg SEA Brand.
» Dieses ist sicher die charmanteste und zudem aussichtsloseste Idee.

Das Ergebnis ist damit klar: Nun wissen wir viel mehr und doch irgendwie nicht genug. Big Data ist der richtige Weg, wenn wir uns alle an folgende Regeln halten:

  • Erst denken dann loslaufen
  • Verzahne die Bereiche von Analysten und Optimierern
  • Stelle nicht viele sondern die richtigen Fragen
  • Suche nicht unzählige Erkenntnisse sondern die Wesentlichen

Wo stehen die Advertiser heute?

Fortschritt-Big Data