Alles, was Sie wissen müssen, um es noch heute zu nutzen

Wann haben Sie das letzte Mal versucht, ein Rezept im Dunkeln zu machen? Ich wage zu vermuten, dass Sie das noch nie getan haben. Es ist unnötig und rücksichtslos. Wären Sie überrascht zu erfahren, dass mehr als 60 Prozent der Unternehmen Marketinganalysedaten bei Entscheidungen zu Marketingkampagnen ignoriert haben?

So wie es unnötig und leichtsinnig ist, ein Rezept im Dunkeln zu machen, so ist es auch unnötig, die unschätzbaren Marketingdaten zu ignorieren, wenn Sie teure und zeitaufwändige Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen.

In diesem Beitrag stellen wir Marketinganalysen und ihre Vorteile vor. Wir behandeln die Arten von Marketingdaten und wie Sie Ihren eigenen Bericht erstellen. Abschließend werden wir drei Beispiele von Unternehmen hervorheben, die digitale Marketinganalysen zu ihrem Vorteil genutzt haben.

Was ist Marketinganalyse?

Marketinganalyse ist die Verwendung von Daten zur Bewertung der Leistung einer Marketingaktivität oder kollektiver Marketingbemühungen.

Von 2012 bis 2020 lag der Anteil der Projekte, bei denen Marketinganalysen zur Entscheidungsfindung herangezogen wurden, zwischen 29 und 43,5 Prozent. Obwohl diese Zahl niedrig erscheint, zeigt sie, dass die Verwendung von Marketinganalysen zur Steuerung der Kampagnen Ihres eigenen Unternehmens Ihnen einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschafft.

Warum ist Marketing Analytics wichtig?

Bevor wir uns mit den wesentlichen Details befassen, hilft es zu verstehen, warum Marketinganalysen so wichtig sind. Während einige Unternehmen argumentieren, dass Analysedaten für ihr Geschäft nicht entscheidend sind, setzen andere ihren Erfolg ausschließlich auf ihre Fähigkeit, den Daten zu folgen.

Der vielleicht größte Vorteil der digitalen Marketinganalyse ist die Fähigkeit für Unternehmen, Marketingtrends im Großen und Ganzen zu verstehen und zukünftige Ergebnisse zu prognostizieren.

Auf Mikroebene können Marketinganalysen einem Unternehmen helfen, den ROI seiner individuellen Programme zu verstehen. Dies kann ihnen helfen, zu bestimmen, welche Programme gekürzt und in welche Programme investiert werden sollen. Es wird ihnen auch beibringen, was sie für zukünftige Projekte wissen müssen.

Bedenken Sie schließlich, dass erfahrene Marketer (diejenigen, die 5 oder mehr Analysetools verwenden) mit 39 Prozent höherer Wahrscheinlichkeit eine allgemeine Leistungsverbesserung ihrer Marketingprogramme feststellen. Stellen Sie sich vor, wie dieses Wachstum in Ihrem gesamten Portfolio aussehen könnte!

Arten von Marketing Analytics-Daten

Wenn es um Marketinganalysedaten geht, gibt es drei Kategorien, in die sie fallen können. Hier finden Sie jeweils eine Beschreibung sowie Beispiele für die verwendeten Metriken.

Beschreibende Analytik

Deskriptive Analysen liefern Einblicke in den aktuellen Zustand Ihres Unternehmens. Sie beantworten die Frage: „Was passiert jetzt?

Die Metriktypen, die Sie hier sehen, sind auf Oberflächenebene. Sie bieten eine schnelle Momentaufnahme des heutigen Geschäfts, jedoch ohne Analyse oder Begründung. Zu diesen Messwerten gehören Seitenaufrufe, Umsatz, verkaufte Einheiten, durchschnittlicher Stückpreis und Konversionsrate.

Diagnostische Analytik

Die diagnostische Analyse liefert eine Grundursache für die deskriptive Analyse. Das heißt, sie beantworten die Frage: „Warum passiert das?“

Wenn Sie Fragen zu Ihren oben erwähnten beschreibenden Metriken haben, werden Sie sich mit den diagnostischen Metriken befassen. Diese graben tiefer, um die Ursache der diagnostischen Metriken zu finden, indem sie sich Dinge wie Verkehrsquellen, Absprungraten, Ausstiegsraten und Last-Touch-Kanäle ansehen.

Vorausschauende Analytik

Predictive Analytics geben einen Einblick in die Zukunft Ihres Unternehmens. Sie beantworten die Frage: „Was wird wahrscheinlich in der Zukunft passieren, basierend auf vergangenen und aktuellen Trends?“

Wie Sie sich vorstellen können, erfordert Predictive Analytics anspruchsvollere Eingaben. Während Sie deskriptive und diagnostische Analysen abrufen und Verbindungen herstellen können, ist dies mit Predictive Analytics nicht so einfach. Stattdessen benötigen Sie in der Regel die Hilfe eines Vorhersagemodellierungstools oder eines Datenanalysten.

So erstellen Sie einen Marketing Analytics-Bericht

Wenn Sie mit der Erstellung eines Analyseberichts für digitales Marketing für Ihr Unternehmen beauftragt wurden, helfen Ihnen die folgenden Schritte beim Einstieg.

1. Ziehen Sie die Rohdaten

Wo fängt alles an? Mit den Rohdaten.

Wie Sie Ihre Daten abrufen, hängt von den Tools und Plattformen ab, die Sie verwenden. Es gibt viele kostenlose und kostenpflichtige Optionen, und Sie werden möglicherweise feststellen, dass Sie mehr als eine verwenden, um sich ein vollständigeres Bild zu machen.

Google Analytics ist ein kostenloses Tool, das Ihnen detaillierte Website-Analysen bietet. Wenn Sie eine E-Commerce-Plattform wie Shopify verwenden, haben Sie möglicherweise auch Zugriff auf kostenlose Analysen in Ihrem Konto. Zu den kostenpflichtigen Optionen gehören HubSpot, Domo und Tableau.

2. Verstehen Sie Ihr Publikum

Es gibt zwei wichtige Fragen, die Sie beantworten müssen, bevor Sie Ihre Daten zusammenstellen. Sie sind:

1. Was ist der Zweck Ihres Marketingberichts?
2. Wer ist die Zielgruppe Ihres Marketingberichts?

Um diese Fragen zu beantworten, sollten Sie tiefer graben, indem Sie Folgendes beantworten:

Ziehen Sie die Daten nur, um eine Momentaufnahme des Unternehmens zu erhalten, oder haben Sie etwas Spezifischeres im Sinn? Liefern Sie den Bericht an Top-Level-Führungskräfte oder einen direkten Vorgesetzten? Wie werden diese Daten verwendet? Wie oft muss dieser Datenbericht erstellt werden?

Ein wöchentlicher Bericht über die Geschäftslage an Ihren direkten Vorgesetzten sieht völlig anders aus als eine Analyse eines Geschäftsbereichs an den CFO des Unternehmens.

3. Heben Sie die wichtigen KPIs hervor

Sie haben die Daten und kennen Zweck und Zielgruppe Ihres Berichts. Jetzt ist es an der Zeit sicherzustellen, dass Sie die richtigen Daten in Ihrem Bericht hervorheben. Dies läuft darauf hinaus, die Art der Datenanalyse zu verstehen, die Sie benötigen, um Ihrer Zielgruppe zu antworten (z. B. beschreibend, diagnostisch, prädiktiv).

Angenommen, Sie haben die Aufgabe, über die Einführung des neuesten Produkts Ihres Unternehmens zu berichten. Es kam vor zwei Wochen in die virtuellen Regale und es ist an der Zeit, seinen anfänglichen Erfolg zu bewerten. Wie sieht das aus?

Hier ziehen Sie deskriptive Analysen. Dazu gehören Metriken wie Produktseitenaufrufe, In Einkaufswagen legen, Umsatz und Konversionsrate.

Damit endet es jedoch noch nicht, denn Ihre Zielgruppe wird wahrscheinlich wissen wollen, warum die oben genannten Metriken so sind, wie sie sind. Unabhängig davon, ob sie unter oder über den Zielvorgaben liegen, ist es gut zu verstehen, was passiert ist, um Sie dahin zu bringen, wo Sie jetzt sind.

Das bedeutet, dass Sie auch diagnostische Metriken wie Last-Touch-Kanal und Verkehrsquelle abrufen. Sie können sich auch mit der Demografie und dem Verhalten der Kunden befassen.

Mit diesen Daten wird Ihr Bericht mehr zu einer Geschichte als nur zu einer Reihe von KPIs und Diagrammen.

4. Verwenden Sie Visuals, um die Daten aufzuschlüsseln

Sie haben die Daten, Sie kennen Ihr Publikum und Sie haben Ihre Geschichte. Jetzt ist es an der Zeit, darüber nachzudenken, wie Sie Ihre Geschichte am besten erzählen können, damit sie für Ihr gesamtes Publikum sinnvoll ist. Visuals sind ein entscheidender Weg, dies zu tun.

Visuals umfassen Grafiken, Diagramme, Karten, Trichter und Venn-Diagramme. Sie sind eine großartige Möglichkeit, Ihre Daten in einem neuen Licht zu sehen und Ihre Geschichte effektiver zu erzählen.

Die gute Nachricht ist, dass die meisten Analysetools eine Reihe von Visualisierungstools bieten, sodass Sie das Rad nicht neu erfinden müssen. Programme wie Microsoft Excel machen es jedoch auch unglaublich einfach, Rohdaten in Visualisierungen umzuwandeln.

Beispiele für Marketing Analytics

Es kann inspirierend sein zu sehen, wie andere Unternehmen Marketinganalysen verwenden, um ihre Entscheidungen zu treffen. Hier sind drei Beispiele, die Sie berücksichtigen sollten.

Marketing Analytics-Beispiel Nr. 1: Urlaub in Costa Rica

Bei der Auswertung von Marketinganalysen werden häufig Durchschnittswerte verwendet. An diesem Ansatz ist an sich nichts auszusetzen, aber wie wir weiter unten sehen werden, kann es gut sein, sich diese Ausreißer anzusehen, um die wahre Wirksamkeit des Durchschnitts zu bestimmen.

Ein Blick über den durchschnittlichen Kunden von Costa Rican Vacations hinaus hat zu einer 40-prozentigen Steigerung der Website-Conversion geführt.

Laut Casey Halloran, dem Mitbegründer und CEO von Costa Rican Vacations, greift ihr Team häufig auf Durchschnittswerte zurück, um ihre Entscheidungen zu treffen: durchschnittliche Ausgaben, durchschnittliche Aufenthaltsdauer und durchschnittliche Anzahl von Reisenden.

Als sie tiefer in die Daten eintauchten, stellten sie fest, dass die durchschnittliche Zahl aufgrund der extremen Ausreißer so weit von den tatsächlichen Kundenkennzahlen entfernt war. Das heißt, die Mehrheit ihrer Kunden befand sich am einen oder anderen Ende des Spektrums, und nur sehr wenige fielen tatsächlich in die Mitte.

Mit diesen Informationen hat Costa Rican Vacations sein Produktangebot umgestellt. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, bestand darin, den Schieberegler für das Gesamtbudget auf ihrer Homepage auf 20.000 US-Dollar einzustellen.

Dadurch öffneten sie ihr Angebot einem neuen Kundenstamm mit höheren Ausgaben und steigerten die Website-Conversions um 40 Prozent.

Auch andere Unternehmen können von diesem Beispiel profitieren. Wie oft betrachten wir schließlich Durchschnitte und Mediane, ohne die Auswirkungen unserer Marketingentscheidungen auf die Ausreißer zu berücksichtigen? Nehmen Sie sich vor diesem Hintergrund Zeit, um wirklich zu verstehen, wie durchschnittlich Ihr durchschnittlicher Kunde wirklich ist oder ob er einfach ein Produkt von Extremen auf beiden Seiten ist.

Marketing Analytics-Beispiel Nr. 2: Alle Rezepte

Allrecipes ist die weltweit größte digitale Lebensmittelmarke. Es verfügt über 18 Websites in 23 Ländern und mehr als 85 Millionen Benutzer. Unabhängig davon, wie groß Ihre Marke ist, müssen Sie immer die Konkurrenz berücksichtigen. Um seinen Wettbewerbsvorteil zu wahren, arbeitete Allrecipes mit Tableau zusammen, um jede Phase der Customer Journey besser zu verstehen.

Die Marke hatte mehrere Hauptziele, darunter:

• Benutzererfahrung verbessern
• Erhöhen Sie das Video-Engagement
• fördern Sie das mobile Engagement
• Produktstrategie informieren
• Benutzerbasis erweitern
• Werbeeinnahmen steigern

Allrecipes nutzte Tableau, eine Business-Intelligence-Plattform, um Daten an einem Ort zu visualisieren. Mit benutzerdefinierten Dashboards und organisatorischer Zusammenarbeit konnte die Marke zahlreiche Ziele erreichen. Sehen wir uns insbesondere an, wie die Analysen auf Geräteebene von Tableau es ihnen ermöglichten, das mobile Engagement zu fördern.

Laut Esmee Williams, VP of Consumer and Brand Strategy, ist die mobile Nutzung in den letzten Jahren von 8 Prozent auf drei Viertel aller Besuche gestiegen.

Ziel war es, die mobile Nutzung zu steigern und gleichzeitig ein kontinuierliches Erlebnis auf allen Geräten zu bieten. Sie führten einen A/B-Test durch, der die mobile Website auf allen Geräten zeigte, um mehr darüber zu erfahren, wie Benutzer mit mobilen Website-Elementen interagierten.

Mithilfe der Sammlungs- und Visualisierungstools für digitale Marketinganalysen von Tableau nutzte Allrecipes die gesammelten Daten, um die mobile Website zu verbessern. Dazu gehörte die Optimierung von Inhalten und die Förderung des Hochladens von Fotos mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche.

Sie müssen zwar keinen geräteübergreifenden A/B-Test durchführen, um dieselben Ergebnisse zu erhalten, aber auch Ihr Unternehmen sollte die Interaktion mit Mobilgeräten auswerten, um das Kundenverhalten zu verstehen. Nur dann können Sie Änderungen implementieren, die messbare Auswirkungen auf die Kennzahlen zur Kundenbindung haben.

Marketinganalyse-Beispiel Nr. 3: Netflix

Lassen Sie uns unsere Beispiele mit einem Titanen der Industrie, Netflix, beenden.

Netflix hat eine Kundenbindungsrate von 90 Prozent, was weit über den 75 Prozent von Amazon Prime und den 64 Prozent von Hulu liegt. Was macht den Erfolg von Netflix aus? Laut Netflix ist der Erfolg größtenteils auf die Erfassung und Nutzung von Kundenverhaltensanalysen zurückzuführen.

Welche Arten von Daten sammelt Netflix und speist sie in ihren Algorithmus ein? Hier sind ein paar Beispiele:

• Zu welcher Uhrzeit und an welchem ​​Datum hat sich ein Benutzer eine Sendung angesehen?
• Mit welchem ​​Gerät wurde die Sendung angesehen?
• Wenn der Benutzer die Sendung anhält, setzt er die Wiedergabe fort?
• Schaut sich der Benutzer eine ganze Staffel einer TV-Sendung an?
• Wenn ja, wie lange dauert es, es zu beobachten?

Natürlich achtet Netflix auch auf die Interaktionen des Kunden mit seinen Shows und Filmen. Wenn ein Benutzer eine Show basierend auf der von Netflix empfohlenen Rate von 96 Prozent auswählt, beendet der Kunde die Serie? Bewerten sie die Serie gut?

Mit mehr als 150 Millionen Abonnenten verfügt Netflix über einen großen Datenpool, aus dem Erkenntnisse gewonnen werden können. Dies ist entscheidend für ihren Erfolg, wenn man bedenkt, dass 80 Prozent der Zuschaueraktivitäten durch algorithmische personalisierte Empfehlungen ausgelöst werden.

Häufig gestellte Fragen zu Marketinganalysen

Hier sind die Antworten auf einige der am häufigsten gestellten Fragen zur Marketinganalyse.

Gibt es zusätzliche Arten von Marketinganalysedaten?

Neben den drei oben aufgeführten Marketing-Analytics-Datentypen (deskriptiv, diagnostisch und prädiktiv) spricht man auch von Prescriptive Analytics und Cognitive Analytics.

Was sind die drei Hauptkomponenten einer Marketinganalysekampagne?

Ihre Analysekampagne für digitales Marketing sollte skalierbar, nachhaltig und erschwinglich sein.

Was sind die besten Marketinganalyse-Tools auf dem Markt?

Die Anforderungen Ihres Unternehmens werden Ihre Entscheidung für Marketinganalyse-Tools maßgeblich beeinflussen. Einige Tools, die Sie in Betracht ziehen sollten, sind jedoch Tableau, Power BI und Adobe Reporting.

Benötigt mein Unternehmen einen Datenanalysten, um unsere Marketinganalysen zu entschlüsseln?

Ein Datenanalyst kann sicherlich wichtige Erkenntnisse für Ihr Unternehmen liefern. Für kleine und mittlere Unternehmen sind sie jedoch wahrscheinlich nicht erforderlich.

Fazit zur Marketinganalyse

Marketing Analytics ist mehr als nur eine Sammlung von Daten. Es bietet unschätzbare Einblicke, die sonst unbemerkt geblieben wären.

Wenn Sie wichtige Entscheidungen bezüglich der Marketingkampagnen und -programme Ihres Unternehmens treffen, müssen Sie schließlich alle Ihnen zur Verfügung stehenden Daten auswerten. Nur mit einer ordnungsgemäßen Analyse früherer Daten und aktueller Trends können Sie sicherstellen, dass Sie die besten Entscheidungen für das Endergebnis Ihres Unternehmens treffen.

Wie viel Prozent der Marketingentscheidungen Ihres Unternehmens werden mithilfe von Analysen getroffen?

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