Glossar

Channel Management

Im Sinne der First Party Data oder eben der eigens generierten Daten ist häufig der E-Mail-Kanal der Ausgangspunkt für eine kontrollierbare Dialogabfolge. Leads werden zwar häufig über Programmatic Advertising, über Google Ads oder Social Media-Kanäle generiert, sobald aber eine E-Mail Adresse vorhanden ist, bietet sich dieser «owned channel» als ideale Ausgangslage für die weiterführende Personalisierung an. Es liegt eine kontrollierbare Reichweite vor, und eine steuerbare Mailabfolge in mehreren Schritten bietet sich an. Trotzdem kann der Nutzer – der Erwartung widersprechend – durch Inaktivität auf diesem Kanal glänzen. Deshalb wird er über andere Kanäle wie zum Beispiel Social Media dank dem Abgleich der E-Mail-Adresse angesteuert. In der Praxis vieler Unternehmen wird hier aber bereits eine Komplexität erreicht, weshalb meist davon Abstand genommen wird: Wenn keine Aktivität auf dem E-Mail-Kanal, dann endet der Dialog.

Bis dahin wurde davon ausgegangen, dass das Vorhandensein der E-Mail Adresse ausreichend ist, um mit der Person in Kontakt zu treten. Faktisch wäre das der berühmte SPAM, der in den letzten Jahrzehnten sowohl technologisch durch die ISPs (Internet Service Provider oder eben die ankommende zentrale Inbox für die Empfänger wie Gmail, GMX, Bluewin und andere) als auch regulatorisch durch die berechtigen Forderungen nach mehr «data privacy» erfolgreich bekämpft wurde.

Consent Management

Kundendaten sind wertlos, wenn die Berechtigung zur Nutzung dieser Daten zu Marketingzwecken nicht konsequent zum jeweiligen Kontakt abgelegt werden und dieser rechtliche Status nicht laufend gepflegt wird.

Technisch bedeutet eine Einwilligung zum Umgang des Unternehmens mit Kundendaten, dass diese als «flags» zu jedem Nutzer alloziert und auf eine Datenbank geschrieben werden müssen. Dieses Consent Management definiert also neue Datenfelder, im Scope der First Party Data Strategy. Allzu häufig sind Unternehmen hier schlecht organsiert oder verfügen über unvollständige oder veraltete Datensätze. Man muss dabei verschiedenen Aspekte der Einwilligung berücksichtigen: Der Zweck, der Herkunftskanal, der Zeitpunkt, der Inhalt der rechtlichen Erklärung. Denn diese Informationen sind nicht nur für die eigene Verwendung der Permission wichtig, sondern auch für die Auskunftspflicht im Datenschutz: Der Nutzer kann diese Informationen jederzeit beim werbenden Unternehmen abfragen. Die Veränderung der Permission ist ein laufender Prozess, denn der Nutzer kann sich jederzeit von einem Newsletter abmelden oder die Verwendung der Daten zum Zweck von personalisierten Angeboten widerrufen. Deshalb muss das Consent Management System auch in verschiedenen Versionen geführt werden.

Customer Data Platform

Die Customer Data Platform CDP hat seit der geringer werdenden Bedeutung von Third Party Data an Relevanz gewonnen. Die eigenen Daten sind ein wichtiger Differenzierungsfaktor gegenüber den Mitbewerbern geworden. Unternehmen sehen sich veranlasst, ihre eigenen Daten auf einer technischen Plattform zu integrieren und für die Segmentierung von Zielgruppen für konkrete Verkaufsziele zu nutzen. Im Vordergrund stehen die Kontaktdaten, die Transaktionsdaten, die Tracking-Daten z.B. aus E-Mail Kampagnen oder jene aus dem Surfverhalten anonymer Nutzer auf der Webseite oder bekannter Nutzer, welche bereits mit einem Profil gematcht werden können.

Die genannten Daten werden nach einem ersten grossen Daten-Setup als Feed laufend auf einer CDP importiert und unter einem einheitlichen Datenmodell gepflegt und weiterverwertet. Das ist häufig leichter gesagt als getan, weil an dieser Stelle unterschiedliche Softwarelösungen, uneinheitliche Daten und nicht homogene Datenmodelle aufeinandertreffen. Die gute Nachricht: Dieser Schritt zwingt die Unternehmen, sich mit der Qualität ihrer Daten vorab auseinanderzusetzen. Kleinere Unternehmen mit geringeren Datenbeständen haben es hier einfacher. Es empfiehlt sich, die Konzentration auf die wirklich relevanten Daten zu legen, bevor ein langes Datenhygiene-Projekt alle Bemühungen um Jahre zurückwirft.

Datenanalyse-Software

Voraussetzung für die intelligente Verwendung der eigenen Kundendaten ist deren zentrale Speicherung auf einer Customer Data Plattform CDP. Zu welchem Zweck werden Kundendaten analysiert? Viele Unternehmen wollten schon lange gewisse Fragen aus der Kombination von Kontakt- mit Transaktions- und Verhaltensdaten klären. Der Marketing-Spezialist stellt Hypothesen zu Zielgruppen und Datenrelevanz auf, welche er über die Kombination von Datenquellen abtesten kann. Welches sind meine Top-Kunden? Welche haben Up-Selling Potential? Was kauft der Kunden im nächsten Schritt? Welche Kunden drohen abzuspringen? Aber auch wie gross ist das Einzugsgebiet einer Filiale? Wie wandern meine Kunden, geographisch, aber auch physisch/digital?

Erwähnt sind einfache RFM Methoden (Recency, Frequency, Monetary), die Grundlagen der Limbic Map, Predictive Modelling-Ansätze, Churn Prevention Modelle. Die Darstellung der Ergebnisse erfolgt über Venn-Diagramme und Entscheidungsbäume.

In einer übersichtlichen Software lassen sich bestimmte Grafiken mittels überschaubarer SQL-Abfragen aus der Datenbank zusammenstellen und laufend überwachen. Die Grenzen sind hier aber mit der Visualisierung der Daten erreicht.

Einen Schritt tiefer geht die Identifikation von Zielgruppen direkt in der Analyse-Software mit dem Ziel, für diese Segmente spezielle Kampagnen oder Automatisierungsschritte vorzubereiten. Hier beginnt die datenbasierte Personalisierung. Diese Analyse kann auch durch künstliche Intelligenz unterstützt werden, also im Wesentlichen dank der Identifikation von Mustern, welche sich aus dem Verhalten der Kunden ergeben.

Datenschutz

Es reicht nicht aus, wenn Unternehmen die Daten Ihrer Nutzer zusammenführen. Sie müssen gleichzeitig auch eine Permission zur Nutzung dieser Daten einholen. Sie müssen sich eine Übersicht verschaffen, ob und zu welchem Zweck sie diese personenbezogenen Daten aktiv einsetzen oder zu Werbezwecken nutzen dürfen. Hier gibt es eine inhaltlich-rechtliche und eine technische Ebene.

Die rechtlichen Anforderungen sind in der EU in der Richtlinie zum Datenschutz (DSGVO) und den jeweiligen national anwendbaren Bestimmungen zum Wettbewerbsrecht festgelegt. In der Schweiz wird im September 2023 das neue Gesetz zum Datenschutz (DSG) in Kraft treten, daneben ist das Gesetz über den unlauteren Wettbewerb anwendbar (UWG). Das Fernmeldegesetz FMG regelt die Cookie-Thematik. Vergleiche zur Unterscheidung den Blog.

Inhaltlich wird über ein Double Opt-In Verfahren die Berechtigung beim Nutzer abgeholt, diesem in Zukunft einen Newsletter oder generell werbliche Informationen zukommen zu lassen. Dieses «Du darfst» berechtigt aber nicht, Kunden in ihrem Verhalten auf der Webseite oder in der E-Mail personenbezogen zu tracken und automatisch zu analysieren bzw. zu «profilen», um sie personalisiert anzusprechen.

Für diese Berechtigung muss der Nutzer in der EU aktiv in die Datenschutzerklärung des Unternehmens «einsteigen». Darin wird der Verwendungszweck der Daten umschrieben. In der Schweiz ist dieses aktive Opt-In auch in Zukunft mit dem neuen Datenschutzgesetz DSG nicht erforderlich. Dem Nutzer muss lediglich die Möglichkeit zum einfachen Zugriff auf die Datenschutzerklärung gegeben werden.

Nicht zu verwechseln sind diese beiden genannten Einwilligungen mit den Cookie Banners bzw. granularen Einstellungen nach Cookie-Kategorien auf den Webseiten der Werbetreibenden. Hier handelt es sich um die Third Party Cookies, welche im Zuge der geplanten Einschränkungen durch die Browser-Anbieter aktuell zur Disposition stehen

Technisch wird auf das Kapitel Consent Management verwiesen.

First Party Data

Die Zusammenführung der sogenannten «owned data» ist die Voraussetzung für die weitere Verwendung der Daten. Dazu gehören wesentlich, aber nicht abschliessend:

Kontaktdaten aus einem CRM oder auch nur aus einem eShop oder ERP. Aus dem ERP gewinnt man die historischen Verkaufs-, bzw. Transaktionsdaten. Diese müssen mit den Kontaktdaten gematcht werden (Unique Customer ID oder E-Mail Adresse). Tracking-Daten aus dem E-Mail Dialog, also die KPI, aber insbesondere Verhaltensdaten aus den Clicks deuten auf Interessen hin. Web-Tracking Daten aus dem Surfverhalten der anonymen Nutzer bilden die Grundlage für anonymisiertes Targeting. Sie können mit einem tatsächlichen Kontakt “gematcht” werden können, sobald sich dieser über eine Formularanmeldung zu erkennen gibt (zu den rechtlichen Aspekten vgl. Consent Management).

Alle weiteren Datenquellen bleiben an dieser Stelle aussen vor, um die Komplexität nicht unnötig zu erhöhen.

Ergänzbar sind diese Daten mit den deklarierten Interessen der bekannten Kontakte (den sogenannten Zero Party Data), sei das über ein Preference Center auf der Webseite oder über die Interessensabfrage über E-Mails. Diese Daten werden im Idealfall zu den Kontaktdaten im CRM alloziert, um sie gezielt nutzen zu können.

Zero Party Data

Dies sind als Abgrenzung zu den First Party Data auch personenbezogene Daten zu Kunden und Kontakten, allerdings von weniger strukturierter und meist durch die Person selbst deklarierter oder verursachter Natur:

  • Interessensdaten, welche vom Kontakt in einem Online Preference Center oder in einer entsprechenden Mail vorsätzlich in einem Formular eingegeben werden; oder
  • Surf- bzw. Verhaltensdaten, welche durch die Bewegung eines Nutzers in einem Shop oder auf einer Webseite passiv hinterlassen werden.

Beide Datenkategorien können für die Personalisierung genutzt werden, sobald der Anwender über eine Einwilligung des Nutzers verfügt. Idealerweise werden diese Daten mit einem bestehenden Profil gematcht und dienen der qualitativen Anreicherung des Kundenbildes.

Preference Center

Hier handelt es sich um einen für den Kunden über ein Login geschützter Bereich, wo er wichtige Informationen und Privacy-Einstellungen dem Unternehmen gegenüber hinterlegen kann. Es setzt ein gewisses Interessens- und Vertrauensverhältnis voraus, dass der Kunde bereit ist, mit dem Unternehmen in einen detaillierten Dialog zu treten. Solche Auswahl-Optionen können sein:

  • Auswahl von Newslettern
  • Nennung von expliziten Interessen im Rahmen des Produkteportfolios des Unternehmens
  • Permission Handling für Newsletter
  • Sprachwahl
  • Kadenzwahl für Newsletter

Diese Einstellungen können jederzeit vom Kunden selber angepasst werden. Für das Unternehmen hat dieser geschützte Raum den Vorteil, dass es über möglichst aktuelle Daten verfügt. Es kann Kunden regelmässig auffordern, im Self-Service-Modus die Daten zu aktualisieren, was den Instandhaltungsaufwand enorm reduziert.

Marketing Cloud

Eine Marketing Cloud Technologie umfasst verschiedene Module für die aktive Bewirtschaftung und Dialogführung von Kunden über eine digitale Marketing Plattform, welche selbst als SaaS-Dienstleistung – also über das Internet und nicht proprietär im eigenen Unternehmen installiert – bezogen wird. Sie dient dem Ziel des Omnichannel Marketings, also der Erfassung und des Targetings jedes Kunden über jeden Touchpoint in der Customer Journey, möglichst individuell und personalisiert. In der Regel wird die Plattform an ein Customer Relationship Management CRM angebunden, damit im Lead Nurturing Prozess die Korrespondenz mit dem Lead direkt im CRM reflektiert und verwaltet wird und der Marketing- und Vertriebsspezialist eine aktuelle Übersicht über den Status jedes Leads im Rahmen des Sales Funnels erhält. Dies Module der Marketing Cloud können umfassen:

  • Ein E-Mail Studio, wo E-Mail Kampagnen erstellt werden.
  • Einen Journey Builder, der automatisierte Dialogprozess im Sinne der Marketing Automation abbildet.
  • Ein Automation Studio, wo Kampagnen geplant, über verschiedenen Kanäle gesteuert und auch die Kadenz und Mehrfachbespielung derselben Empfänger kontrolliert wird.
  • Ein Social Studio, mit welchem Inhalte erfasst und über verschiedene Social Media Netzerke geposted werden, um die geeignete Zielgruppe ausserhalb des E-Mail Kanals zu erreichen.
  • Eine Customer Data Platform, auf welcher die relevanten Kundendaten eines Unternehmens zusammengeführt werden, als Grundlage für Segmentierung und datenbasierte Personalisierung.
  • Eine Datenanalyse-Software ermöglicht das vertiefte Audience Building oder die Zielgruppenerstellung aufgrund von RFM Methoden, Cluster-Bildung, dank Venn-Diagrammen und Entscheidungsbäumen.
  • Ein Advertisting Studio, über welches Customer Audiences bwz. Empfängerlisten mit Profilen auf Social Media gematcht werden, um ihnen Display Werbung auf diesen Kanälen eingespielen.
  • Ein Content Builder, wo die Inhalte für manuelle und automatisierte Kampagnen erstellt werden.
  • Ein Web Studio, in welchem Webseiten bzw. spezifische Landingpages gebaut werden. Live Chats eingerichtet werden , Web Pushes generiert werden.

Was überzeugend klingt, ist selten organisch gewachsen und noch seltener eine wirklich einheitliche Plattform mit nahtlosem Datenaustausch. Häufig handelt es sich um ein Puzzle von spezialisierter und zusammengekaufter Software, die unter dem Schlagwort der Marketing Cloud mehr oder weniger schlecht integriert ist und im Tagesgeschäft grössere Irritationen verursachen kann.

Marketing Automation

Marketing Automation ist ein Framework bestehende aus Strategie (First Party Data und Marketing), Use Cases und Prozessen, Daten bzw. Customer Data Platform, Technologien, Inhalten, Organisation und Skills sowie dem Rechtsrahmen bzw. dem Consent Management. Mit der Marketing Automation im Rahmen eines Use Cases wird ein Prozess definiert, der zum Beispiel nach dem Download eines Whitepapers beginnt und ablaufen soll, bis der daraus entstehende Lead zum Kunden konvertiert werden kann. Diese Dialogstrecken werden in einer Software, einer dafür geeigneten Marketing Cloud, abgebildet. Sie steuern einen definierten Dialog mit Bedingungen, Regeln und Abzweigungen und laufen gemäss den definierten Regeln weitgehend individuell ab. Im Unterschied zu einer Kampagne ist Marketing Automation kein einzelner Kommunikationsschuss, sondern eine Abfolge von Dialogeinheiten, oder eben dieser Prozess, der permanent am Ausgangspunkt – in der Regel bestimmte Trigger – neue Nutzer abgreift (zum Beispiel Leads) und erst bei Zielerreichung (Conversion oder keine Reaktion) endet.

Organisation und Skills

Strategie und Ausführung eines First Party Data Konzeptes und den Prozessen des personalisierten und datengetriebenen Marketings brauchen die richtigen Leute. Das ist eine interdisziplinäre Veranstaltung mit Spezialisten aus Marketing (und Verkauf), Produktmanagement, Informatik, Data-Analysten und Legal. Der Bereich ist äusserst schnelllebig und ist permanenten Veränderungen unterworfen. Eine sehr heterogene Technologielandschaft intern beim Unternehmen wie im Marktangebot der Marketing Clouds gebietet den Einbezug eines spezialisierten externen Dienstleisters. Er kann bei Konzeption, Technologie-Audit und Implementierung beraten und implementieren; wir empfehlen Mayoris!