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Statement. Vorher wissen, was ein Knaller wird

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Planen, steuern, kontrollieren: Nie konnten Unternehmen ihr Marketing so präzise und detailliert auf ihre Kunden und Produkte einstellen wie im Zeitalter der Digitalisierung. Allerdings ist damit auch die Planungskomplexität von Marketingkampagnen in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Das liegt daran, dass einerseits mehr Kanäle zu berücksichtigen, andererseits auch viel granularere Botschaften möglich sind. Hinzu kommen weitere Steuerungsparamenter, die etwa aus Kampagnenzielen, Kanalrestriktionen, Kontaktregeln oder Datenschutzvorgaben resultieren. Bei einer solchen Vielfalt an Faktoren können und dürfen sich Marketiers nicht auf ihr Bauchgefühl verlassen, wenn es darum geht, den perfekten Kampagnenmix und das optimale Timing zu finden. Hier kommen moderne Softwarelösungen ins Spiel, die Resultate mit Hilfe von Analytics vorab prognostizieren können und so dabei helfen, Botschaften, Kanäle und Ressourcen soweit aufeinander abzustimmen, dass Kampagnen den bestmöglichen Wertbeitrag für die Unternehmensziele liefern.

Planen, steuern, kontrollieren: Nie konnten Unternehmen ihr Marketing so präzise und detailliert auf ihre Kunden und Produkte einstellen wie im Zeitalter der Digitalisierung. Allerdings ist damit auch die Planungskomplexität von Marketingkampagnen in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Das liegt daran, dass einerseits mehr Kanäle zu berücksichtigen, andererseits auch viel granularere Botschaften möglich sind. Hinzu kommen weitere Steuerungsparamenter, die etwa aus Kampagnenzielen, Kanalrestriktionen, Kontaktregeln oder Datenschutzvorgaben resultieren. Bei einer solchen Vielfalt an Faktoren können und dürfen sich Marketiers nicht auf ihr Bauchgefühl verlassen, wenn es darum geht, den perfekten Kampagnenmix und das optimale Timing zu finden. Hier kommen moderne Softwarelösungen ins Spiel, die Resultate mit Hilfe von Analytics vorab prognostizieren können und so dabei helfen, Botschaften, Kanäle und Ressourcen soweit aufeinander abzustimmen, dass Kampagnen den bestmöglichen Wertbeitrag für die Unternehmensziele liefern.

Durchblick im Multikampagnenmix

Die Ausgangsfrage scheint meist simpel: Welcher Kunde sollte wann welches Angebot erhalten, damit eine höchstmögliche Reponse (also Conversion, Abverkauf, Umsatz) resultiert? Was einfach klingt, führt angesichts der erwähnten vielfältigen Einflussfaktoren häufig nicht zu schnellen, eindeutigen Antworten. Die meisten Kampagnen verfolgen für sich genommen das Ziel, einen möglichst hohen Ertrag zu erzielen. Doch wie verhält es sich in komplexeren Multichannel-Umgebungen, in der parallele Maßnahmen in dreistelliger Anzahl keine Seltenheit sind? Wie lassen sich Wechselwirkungen und Kannibalisierungseffekte darstellen?

Wie verändert sich das Planungsgefüge, wenn einzelne Parameter angepasst, Prioritäten verlagert werden? Häufig basieren Planungsansätze zunächst auf Budgets, doch auch Mindest- oder Maximalauflagen spielen eine Rolle; Gleiches gilt für  verfügbare Kanalkapazitäten beispielsweise in Callcentern oder Lettershops. Denn wenn keine Inbound-Ressourcen vorhanden sind, um nach Kampagnenstart die eingehenden Bestellungen aufzunehmen, versickert die Nachfrage ohne zweite Chance. Hinzu kommen Kontaktregeln, die vorschreiben, welche Kunden in welcher Frequenz angeschrieben oder angerufen werden dürfen. Solche Bedingungen gelten meist kampagnenübergreifend und unternehmensweit. Wenn also, auf den Punkt gebracht, je Kunde nur eine Kontaktchance in einem definierten Zeitfenster besteht, welche Kampagnen-Kanal-Angebots-Variante bringt das beste Ergebnis?

Was wäre, wenn…?

Moderne Big-Data-Analytics-Lösungen sind in der Lage, solche Szenarien in einem Modell abzubilden und jene Konstellationen herauszufiltern, die nach Berücksichtigung aller Faktoren das beste Ergebnis liefern. So schafft beispielsweise SAS Marketing Optimization den Spagat zwischen der Masse an verfügbaren Daten und Optionen für das Marketing einerseits und den Erfordernissen einer an den individuellen Kundenbedürfnissen ausgerichteten Kundenkommunikation andererseits.

Dabei spielen sogenannte What-if-Analysen eine zentrale Rolle: Sie ermöglichen es, Plan-Szenarien in nahezu beliebiger Komplexität abzubilden – dank parallelisierter Verarbeitung und moderner Speichertechnologien innerhalb weniger Minuten, immer öfter sogar annähernd in Echtzeit. Die Software rechnet Millionen von Variablen und Datensätze und noch mehr Korrelationen gegeneinander und wirft dann valide Entscheidungsgrundlagen für das Marketing aus.
Unternehmen profitieren an dieser Stelle von einem Technologieschub in den letzten Jahren, der die Rechen- und Analyseleistung hat sprunghaft ansteigen lassen. Sogenannte High-Performance-

Analytik führt zu signifikant schnelleren Ergebnissen. Das ist insofern von Bedeutung, als dadurch nahezu beliebig große Datenmengen integriert und erheblich mehr Szenarien simuliert und verglichen werden können – ein wichtiger Aspekt in der operativen Handhabung durch den Fachanwender. Marketiers können zudem Kampagnen oder einzelne Marketingaktivitäten schnell an sich verändernde Rahmenbedingungen anpassen. Dazu zählen verstärkte Wettbewerbsaktivitäten, unerwartete Budgetkürzungen oder außerplanmäßige Projekte, für die ad-hoc Ressourcen bereitgestellt werden müssen. Für solche und viele weitere Situationen liefern What-if-Analysen schnelle Erkenntnisse und machen den Einfluss auf das Gesamtergebnis sichtbar.
Analytische Marketingoptimierung eröffnet viele Möglichkeiten: So können Marketingverantwortliche unter anderem kalkulieren, bis zu welchem Grenznutzen es sich lohnt, eine konkrete Limitierung (etwa Budget, Auflage, Kanalkapazitäten) „aufzuweichen“. Ein Beispiel: Bis zu welchem Punkt wäre es sinnvoll, das verfügbare Budget zu erhöhen, um ein besseres Kampagnenergebnis zu erzielen – und ab wann ist trotz höheren Mitteleinsatzes keine signifikante Optimierung mehr möglich? Auch hier liefern die Algorithmen der Optimierungssoftware denkbar schnelle Ergebnisse und eine verlässliche Entscheidungsgrundlage für das Marketing- und Kampagnenmanagement.

Ein modernes Multichannel-Marketing braucht solche Steuerungsinformationen heute kontinuierlich, um die komplizierten Kommunikations- und Werbeaktivitäten fortlaufend zu adjustieren. Gleichzeitig lassen sich mit ihrer Hilfe Vorlaufzeiten („time to market“) teils erheblich reduzieren und kann auf unvorhergesehene Ereignisse in der Zeit zwischen Planung und Umsetzung flexibler reagiert werden.

Blick in die Praxis

Ein vereinfachtes Beispiel aus der Praxis: Zwei Produktmanager eines Unternehmens planen unabhängig voneinander zwei Kampagnen – und es gibt erhebliche Zielgruppenüberschneidungen. Beide Kampagnen parallel laufen zu lassen, verbieten die Kontaktrichtlinien. Wer darf also als erster mit seiner Kampagne raus? Angenommen, dass es keine fachlichen Abwägungen gibt, die den Ausschlag für das eine oder das andere Produkt geben, so lässt sich mit Hilfe analytischer Marketingoptimierung herausfinden, welches Kampagnenszenario den höheren monetären und strategischen Wertbeitrag leistet. Dabei wird die Lösung nie lauten: Alle Kunden im Kampagne A oder alle in Kampagne B. Es geht darum, die Kunden optimal auf beide Kampagnen zu verteilen und die Kampagnen terminlich zum Beispiel unter Berücksichtigung der vorhandenen Callcenter-Ressourcen bestmöglich aufeinander abzustimmen.

Profi-Analytik für Jedermann

Performante Analytik ist das zentrale Leistungsmerkmal, wenn es um die Auswahl einer solchen Lösung geht. Unternehmen, die sich entsprechend umschauen, sollten allerdings auch noch auf andere Faktoren achten. Zum Beispiel sollte ein Kampagnenoptimierungssystem so flexibel sein, dass es an die bestehenden Prozesse eines Unternehmens angepasst werden kann. Zudem lässt es sich idealerweise als Teil einer größeren Analytics-Plattform betreiben, so dass Daten aus unterschiedlichsten Quellen einfach, schnell und ohne Schnittstellenproblematik integrierbar sind. Zusätzlich bedarf es hoher Transparenz bezüglich der zugrunde liegenden analytischen Modelle und Score-Berechnungen.

Denn so ist gewährleistet, dass die besten Verfahren und Algorithmen, die im Unternehmen entwickelt wurden, dem Optimierungsverfahren zugrunde liegen. Und nicht zuletzt sollten Unternehmen sich einen Vorteil nicht entgehen lassen: Aktuelle Lösungen für die Marketingoptimierung müssen auch vom Fachanwender ohne Hintergrundwissen zu statistischen Modellen und theoretischen Grundlagen zur Kampagnenoptimierung bedienbar sein. Deshalb ist bei den besten Lösungen die Bedienung so weit vereinfacht, dass die dahinter liegende Komplexität dem Marketier bei seiner Kreativität nicht im Wege steht.

Autor: Andreas Heiz (im Bild) ist Leiter des Kompetenzcenters SAS Business Analytics for Marketing bei SAS Deutschland.

(jm)

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