White Paper Marketing Automation – Teil 2

Marketing Automation – Technologische Wunderwaffe oder neues Mindset für effektives, kundenzentriertes Marketing und mehr Verkauf – Teil 2

Content und Assets

Dieser beispielhafte Prozess einer Inbound-Anfrage im letzten Kapitel beinhaltet Handlungspunkte, an welchen eine Mail an die Zielperson ausgelöst wird. Diese Punkte müssen mit relevantem Content gefüllt werden. Und schon befinden wir uns mitten in der Content-Strategie inkl. der Erfassung und der Ausspielung von Inhalten. Natürlich können diese speziell für einen spezifischen Kanal, z.B. E-Mail erstellt werden, doch ist auch die Automation Kampagne häufig kanalübergreifend; Kontakte sollen auch über Blogs, Social Media oder sogar die Paid Kanäle angesprochen werden.

Inhalte sind der Ursprung für alle Kampagnen und Touchpoints über die digitalen Kanäle und damit auch für die Automatisierung. Content Marketing gibt es nicht, aber Content ist der Ursprung, damit Sie Marketing-Massnahmen über diverse Kanäle betreiben können. Die Frage ist, will ich Content wie bis anhin operativ und kampagnenbezogen herstellen oder will ich einen Schritt zurückgehen und das Thema zentral und über alle Kanäle hinweg bespielen? 

Gibt es im Haus eine zentrale Content Strategie? Meistens wird diese getrieben von aktuellen Produkten und Dienstleistungen, welche ein Unternehmen in einer laufenden Periode positionieren will und inhaltlichen Themen, welche man im Sinne der «corporate communication» besetzen will. Aus der Wahl von Inhalte-Themen lassen sich Marketingplanung und Reaktionsplan ableiten, in welche aktuelle Kampagnen und die Verbreitung der Inhalte über mehrere Kanäle dargestellt werden. Diese zentralen Aspekte einer Content Strategie sind hier nur am Rande erwähnt.

Speziell interessant wird es für Marketing Automation dort, wo entschieden wird, wie der Content hergestellt und in die Handlungspunkte eingeschleust wird. Werden die Inhalte für einen vorgegebenen Kanal produziert und in entsprechende Templates eingegeben oder geschieht dies aus einem zentralen Content-Hub, einem Content Management System (CMS), das in der Lage ist, Content kanalgereicht anzupassen und über diese Kanäle auszuspielen? Man kann sich dies als Content-Maschine vorstellen, deren Zweck es sein soll, Inhalte einzugeben, freizuschalten, zwischen den Kanälen zu koordinieren, auszuspielen und zu verwalten. In der Realität der meisten Unternehmen ist das noch reines Wunschdenken, denn die eigene Organisation orientiert sich in der Regel an den Kanälen. Einzelne Abteilungen produzieren isoliert in ihren Silos, ein zentraler Content-Hub fehlt und mag häufig auch viel zu aufwändig und schwerfällig in der Durchsetzung sein oder an den Schnittstellen scheitern. Meist gibt es unterschiedliche Systeme für die eigene Webseite, Blogs, für Newsletter, für die sozialen Medien und als Feeds für Display Advertising und Google Shopping.

Abbildung: Die Content-Maschine – der zentrale Content Hub für Owned Media, nach Peter Erni, www.b-h.ch

Technisch gesehen sind Inhalte «assets» welche für ein Kundenangebot an unterschiedlichen Stellen im Kommunikationsprozess eingespielt werden müssen. Hier einige Beispiele:

• Texte
• Bildformate
• Audioformate
• Videoformate
• Links
• HTML5
• Templates, Formulare, Landing Pages
• Feeds mit Produkteinformationen

Auf die Verwaltung digitaler Assets und entsprechender Systeme wird in diesem Whitepaper nicht weiter eingegangen, ebenso wenig auf unterschiedliche Content-Formate und eine Übersicht über Content Management Systeme.

Handlungsempfehlungen:

An dieser Stelle seien deshalb nur einige Grundsätze in Erinnerung gerufen, welche bei gutem Content immer greifen sollten, auch in einer automatisierten Kampagne:

• Aktualität und Relevanz sind «must haves» und erhöhen den Nutzwert beim Empfänger. Dank Selektionen können Zielgruppen passgenau herausgefiltert werden, um diese Forderung zu erfüllen.
• Den Leser neugierig machen, funktioniert immer. Wenn das nur so einfach wäre.
• Eine direkte und knappe Kommunikation erreicht den Empfänger in seiner geringen Aufmerksamkeitsspanne.
• Verknappung von Gütern oder die Dringlichkeit bei der Bestellung sind zulässig, Rabatte sind «no-brainers», aber vom Anbieter nicht unbedingt erwünscht.
• Der Versuch, anders zu kommunizieren als die anderen ist der Wunsch jedes Marketers und Grundlage jeder guten Kampagne.

Daten und Analysen

Ob Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sein sollen, oder nur die Basis für Künstliche Intelligenz, die tatsächlich unser (Marketing-)Leben revolutionieren wird, sei dahingestellt: Ohne Daten jedenfalls keine Automatisierung. Sie sind der Schmierstoff für den gesamten Workflow. Braucht es viele Daten? Nein, Sie benötigen genau eine E-Mail-Adresse, Vornamen, Nachnamen, Geschlecht; und alles was dazu kommt, ist nützlich und verbessert die Optionen zur Automatisierung: Geburtstag, Kauf-Transaktionsdaten, Einkommen, Interessen, Klickdaten, Verhaltensdaten.

Versuchen wir sie kurz zu gliedern:

Strukturierte Daten sind alle Daten, welche direkt an einen Kontakt oder Kunden gebunden sind und in einem ERP oder CRM gespeichert werden. Für die Analyse und Zielgruppendefinition ist vor allem die ganze Kaufhistorie relevant.

Unstrukturierte Daten sind solche, die über unterschiedliche Kanäle gesammelt werden: Anonyme Surfdaten aus Web und Social Media werden über die Erkennung in einem Anmeldeformular zu personalisierten Verhaltensdaten gemacht und dienen der weitergehenden Personalisierung im automatisierten Prozess; Klickdaten in der E-Mail sind die Basis für die Interessens-Attribution, Scoring Modelle aus Klickdaten der Benutzer qualifizieren die Leads für Marketing und Vertrieb, Response-Daten sind die Basis für KPI und füttern ein Kampagnen-Dashboard.

Mit der Kombination beider Datenkategorien lassen sich Analyse-Tools alimentieren, damit Spezialisten Muster identifizieren, welche sie gezielt einsetzen können, z.B. als «recommendation» während dem Kaufprozess, als «next best offer» nach dem Kauf, als «behavioral modeling» für die Identifikation von Zielgruppen und die personalisierte Ansprache konkreter Nutzer gemäss ihrem Verhalten.

Abbildung: (Un)strukturierte Daten entstehen in der gesamten Customer Journey und unterschiedlichen Touch-points, on- und offline, in verschiedenen Kanälen und auf mehreren Kunden-Geräten.

Mit strukturierten Daten zu arbeiten ist schneller und einfacher. Die Nutzung der Daten hängt aber von den Zielen ab, welche sich der Marketing-Manager setzt (vgl. Kapitel Strategie und Use Cases). Aus den Transaktionsdaten lassen sich Segmente oder Profile bilden, welche gezielt für Trigger-Kampagnen wie Up-Selling, Cross-Selling, Retention-Massnahmen oder Churn-Prevention eingesetzt werden können. Nach dem bekannten RFM Modell (recency, frequency, monetary) im Umfeld des CRM lassen sich im Kaufprozess bestimmte Abläufe triggern, wenn bestimmter Schwellen (z.B. Umsatz, Anzahl Kauftransaktionen, Nicht-Kauf über die Zeit) erreicht sind. Dies löst eine automatische Kundenansprache aus. 

Damit verschiedene Datenkategorien (Transaktionen, Verhalten, Klicks) zusammengeführt werden können, braucht es ein einheitliches Datenmodell. Auf diese Weise können einem bestimmten Kontakt alle richtigen Daten konsequent zugeordnet werden. Datenquellen werden vereinheitlicht und Daten-Spezialisten können sich über einfache Drag-and-drop Methoden diese Datenquellen zusammenklicken und über bestimmte statistische Modelle ihre Hypothesen für Marketingziele validieren lassen oder verwerfen. Hinter den Klicks werden für die Zusammenführung der Daten SQL-Abfragen durchgeführt. Jetzt sind wie im Bereich von Business Intelligence.

Das ultimative Ziel, das faktisch unerreichbar ist, will Daten, welche Leads und Kunden zugeordnet werden können, über alle Touchpoints im Kauf- und Service-Prozess erfassen. Das ergibt die berühmte 360° Sicht über den Kunden, damit dieser an jedem Punkt und zu jedem Sachverhalt adäquat angesprochen werden kann. Statt sich in dieser Komplexität zu verlieren, konzentrieren Sie sich auf wenige, ganz einfache Daten und bauen Sie darauf auf.

Und schon so viele ambitionierte Datenprojekte sind daran gescheitert, dass das Rechte- oder Consent-Management vernachlässigt wurde (vgl. Kapitel Recht). Wer die Erlaubnis zur Nutzung personalisierter Daten für Marketingzwecke nicht sauber und über alle Kanäle einholt und differenzieren kann, darf keine automatisierten Multi-Channel Kampagne durchführen.

Dashboards für die Datenvisualisierung und die Auswertung von kanalübergreifenden Aktivitäten werden immer wichtiger. KPI wie Impressions/Zustellungen – Reichweite/Öffnungen – Klicks/Engagement – Conversion/Umsatz sind aber nicht einheitlich definiert und über die Kanäle sehr schwierig zu vergleichen. Sie können versuchen, sich im Data Studio von Google eine solche Übersicht zusammen zu bauen. Handeln Sie nach den Regeln von Experimentieren – Messen – Verbessern und Optimieren. ROI-Betrachtungen sind unumgänglich.

Handlungsempfehlungen:

• Machen Sie sich grundsätzlich Gedanken, welche Daten man langfristig überhaupt nutzbar machen will, ev. schon vorhanden sind oder zusätzlich erschlossen werden sollen.
• Erstellen Sie eine Datenschutzerklärung, welche über die Verwendung der Daten Auskunft gibt. Dasselbe gilt für die Nutzbarmachung von Cookies. Den Opt-In Prozess für das E-Mail- Marketing sollten sie sauber beweispflichtig aufsetzen.
• Identifizieren Sie einfache, strukturierte Daten und planen Sie erste Gehversuche über nicht komplexe Use Cases. Lassen Sie sich nicht täuschen, dass Ihnen viele Daten fehlen, damit Sie sinnvoll arbeiten können. Das Verständnis steigt mit der Nutzung.
• Reichern Sie Kundendaten an über Präferenzen und Interessen und validieren Sie diese Attribute regelmässig. Daten sind nur so gut, wie sie regelmässig gespeichert, gepflegt, genutzt und analysiert werden. Künstliche Intelligenz kann Ihnen dabei helfen.

Technologien und Schnittstellen

Ich wiederhole: Technologien können viel, sehr viel. Aber ohne die klare Zielsetzung, die Einfachheit der Bedienung, die notwendigen Skills, um die Technologie bedienen zu wollen, sind sie nicht zielführend und zu teuer. Und nur der Nutzer kann das ändern. Technologie muss dem Reifegrad der Marketing-Kommunikation entsprechen und muss ins Budget passen. Es ist erschreckend, wie grosse Unternehmen für Technologie sehr hohe Lizenzen bezahlen und lediglich Basis-Funktionalitäten nutzen. Schaut man sich die MarTech-Landschaft der letzten 20 Jahre an, stellt man ein exorbitantes Wachstum und damit eine totale Fragmentierung fest. 20% der Technologien gab es vor einem Jahr noch nicht. Wie soll man in diesem Markt den Überblick behalten?

Abbildung: Die bewusst unübersichtliche Realität aus chiefmartech.com für das Jahr 2020. 8000 Anbieter in den Bereichen: Advertising & Promotion, Content & Experience, Social & Relationship, Commerce & Sales, Data, Management. Diese Bereiche sind in der Grafik farblich gruppiert.

Zwei Technologie-Trends zeichnen sich seit einigen Jahren ab:

Es bilden sich grosse Anbieter wie Salesforce, Oracle, Adobe und auch SAP, welche (fast) alle Aspekte dieses Whitepapers auf einer mächtigen Plattform zu integrieren versuchen und den Kunden vollständig an sich zu binden. Meistens sind die Technologien zusammengekauft, was nicht bedeutet, dass der Kunde sie nahtlos nutzen kann, aber Zeit und Entwicklung sprechen für die Plattformanbieter. Die Angebote findet man fast ausschliesslich in der Cloud. «On premise» Hosting tritt in den Hintergrund, weil es zu personalaufwändig und zu kompliziert beim Handling von Updates ist. Mit griffigen Datenschutz-Regulatorien und Datensicherheits-Standards wird die Cloud zusätzlich attraktiver, die letzte emotionale Hürde für traditionelle Manager verschwindet.   

Die folgenden inhaltlichen Module gehören zu einer vollständigen Marketing-Plattform:

• CRM-Funktionalitäten und solche im Rahmen der Service-Leistungen
• Tracking-Funktionalitäten, um auf Surf- und Klickverhalten reagieren zu können
• Lead Generation und Scoring Modell für die Qualifizierung von Leads bis zur Conversion durch den Vertrieb
• Journey Builder für die Erstellung automatisierter und prozessorientierter Kampagnen, meist auf der Basis von E-Mail-Templates
• Kampagnensteuerung für die Abwicklung von Kampagnen über E-Mail, SMS, Web-Push, App, Social Media, Social Media und Google Ads sowie Display.
• Evtl. ein Content Management System, das als zentraler Content-Hub für die Herstellung und das Ausspielen der Inhalte dient.
• Evtl. eine Data Management Plattform DMP, um alle relevanten Daten erfassen und speichern zu können.
• Evtl. ein Datenvisualisierungstool mit Dashboard-Funktionen für unzählige Auswertungen
• Evtl. Analytics Tool oder Audience Manager für Datenanalysen und Zielgruppenselektionen mit statistischen Mitteln.
• Evtl. eine Shop-Technologie für die Erfassung und Ausspielung unzähliger Produkte im Rahmen des Kaufprozesses.
• Evtl. Social Listening und Content Media Systems für optimale Bewirtschaftung der sozialen Kanäle
• Schnittstellen-Software, um externe und bereits bestehende System einfach an die Module der Marketing Cloud anzubinden.

Der zweite Trend umfasst die «category leaders» oder heisst «best-of-breed»: Auf der berühmten grünen Wiese beginnt man selten bei der Einführung von Marketing-Technologien. Die meisten Unternehmen haben eine «legacy», d.h. diverse Systeme, welche über die Jahre gewachsen und nur schwer zu ersetzen sind. Und integrierende Marketing Clouds sind sind wegen divergierender interner Interessen in einem Unternehmen häufig nicht einführbar. Also versucht man, punktuell neue Nischenprodukte mit ausgewiesener Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit einzuführen und diese Systeme, wo sinnvoll, über API, Konnektoren und Schnittstellen-Software mit der bestehenden Landschaft zu verbinden. Technologisch ist dieses Vorgehen sicher anspruchsvoller, aber auch tendenziell günstiger. Für IT-Verantwortliche wird es mit wachsender Fragmentierung der Systeme schwieriger, den Überblick zu behalten. Und der alte Spruch stimmt immer noch: Man wird nicht gefeuert, wenn man einen grossen Namen kauft; die «Versicherung» wird mitgeliefert, hat aber ihren Preis.

Handlungsempfehlungen:

• Suchen Sie nicht eine «features and functionality» Liste im Internet, welche Ihnen die Aufgabe ersetzen soll, die eigenen Anforderungen zu definieren. Überlegen Sie, was Sie wirklich brauchen (werden), nicht was die Technologie alles anzubieten scheint.
• Was auch immer Sie wählen, suchen Sie sich ein Ökosystem, das umfassend genug ist, damit Sie sich weiter entwickeln können. Offene Schnittstellen und/oder ein App Exchange, auf welchen sich Entwickler tummeln und wo weitere nützliche Anwendungen zu finden sind, helfen bei der Anbindung an die bestehende Systemlandschaft.
• Lassen Sie sich beide Ansätze (Plattform und «best of breed») präsentieren. Sie werden immer Anbieter und deren Implementierungspartner finden, welche Ihnen konkrete Use Cases auf dem System abbilden und die Technologie danach einführen können. Ein guter Implementierer ist mindestens so wichtig wie die Technologie selbst.
• Behandeln Sie die Anbieter korrekt. Es ist eine Unsitte geworden, sich Technologien mit einem riesigen Pre-Sales Aufwand vorführen zu lassen, um das eigene fehlende Know-How kostenlos zu kompensieren und dann mit zunehmender Erleuchtung die Spielregeln für die Ausschreibung zu ändern. Man darf eine Lernkurve aufbauen, aber nicht auf unendliche Kosten der Technologie-Provider und vor allem der seriösen Implementierungs-Dienstleister.