Analyse: Data-Driven Marketing vs. Marketing ausführlich

Methodische Analyse. Für Leser, die es schneller auf dem Punkt möchten: „Data-Driven Marketing ist auch nur Marketing – Aber“.

• Marketing als Oberbegriff: Definiton und Grundlagen
• Historische Entwicklung des Marketings
• Perspektiven des Marketings
• Data-Driven Marketing: Definition und Charakteristika
• Vergleich zwischen Marketing und Data-Driven Marketing
• Fazit: Data-Driven Marketing als Evolution des traditionellen Marketings
• Weiterentwicklungen Data-Driven Marketing

Marketing spielt eine zentrale Rolle bei der Verbindung zwischen Unternehmen und Kunden. Mit der fortschreitenden Digitalisierung hat sich nicht nur die Art und
Weise verändert, wie Unternehmen mit ihren Kunden kommunizieren, sondern auch wie sie Marketingstrategien entwickeln und umsetzen. In diesem Kontext hat sich in den letzten Jahren der Begriff „Data-Driven Marketing“ etabliert. Dieser Beitrag zeigt methodisch und verständlich die wesentlichen Unterschiede zwischen Data-Driven Marketing und Marketing als Oberbegriff auf, um ein klares Verständnis dieser beiden Konzepte zu vermitteln und ihre Beziehung zueinander zu verdeutlichen.

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Marketing als Oberbegriff: Definitionen und Grundlagen

Marketing als Disziplin umfasst alle Aktivitäten, die ein Unternehmen unternimmt, um Kunden anzulocken und Beziehungen zu ihnen zu pflegen. Der Begriff hat im Laufe der Zeit verschiedene Definitionen erfahren, die unterschiedliche Aspekte betonen.

Im deutschen Sprachraum hieß Marketing ursprünglich „Absatz“ oder „Absatzwirtschaft“. Mit zunehmender Anglisierung wurde der Begriff Marketing gebräuchlich. Es existieren verschiedene Definitionen:

• Als Arbeitsbegriff wird Marketing als „die bewusst marktorientierte Führung des gesamten Unternehmens“ verstanden.
• Die klassische Interpretation sieht Marketing als „die Planung, Koordination und Kontrolle aller auf die aktuellen und potentiellen Märkte ausgerichteten Unternehmensaktivitäten.“
• Die moderne Interpretation der American Marketing Association definiert Marketing als „den Prozess der Planung und Ausführung der Konzeption, Preisfindung, Vermarktung und Auslieferung von Ideen, Gütern und Dienstleistungen mit dem Ziel, Austauschprozesse zu gestalten, die die Ziele des Individuums und des Unternehmens befriedigen.“

Marketing wird oft durch die „4 P“ beschrieben: Product (Produkt), Price (Preis), Promotion (Kommunikation) und Placement (Distribution). Diese vier Hauptwerkzeuge bilden den klassischen Marketing-Mix, der als Rahmen für die Entwicklung von Marketingstrategien dient.

Historische Entwicklung des Marketings

Die geschichtliche Entwicklung des Marketings reicht weit zurück. Sie begann 1450 mit der Erfindung des Buchdrucks durch Johannes Gutenberg, die eine Medienrevolution auslöste. Im Jahr 1600 erschienen die ersten Visitenkarten und 1730 die ersten Magazine. Die erste Zeitungsanzeige datiert auf das Jahr 1836.

In Deutschland wird die Geburtsstunde des Marketings oft mit der Erfindung des Backpulvers von Dr. Oetker im Jahr 1893 in Verbindung gebracht. Dem Kunden wurde durch Massenwerbung erstmals ein Produkt angeboten, das eine Arbeitserleichterung verschaffte, die bis dahin nicht als Bedürfnis wahrgenommen wurde.

Nach Manfred Bruhn hat das Marketing in Deutschland verschiedene Entwicklungsstufen durchlaufen:

• 1950er Jahre: Produktorientierung (reine Produktion aufgrund enormer Nachfrage in der Nachkriegszeit)
• 1960er Jahre: Verkaufsorientierung (von der Produktion zum Vertrieb)
• 1970er Jahre: Marktorientierung (Marktsegmentierung, Spezialisierung auf einzelne Bedürfnisse)
• 1980er Jahre: Wettbewerbsorientierung (Betonung von Alleinstellungsmerkmalen)
• 1990er Jahre: Umfeldorientierung (Reaktion auf ökologische, politische, technologische oder gesellschaftliche Veränderungen)
• 2000er Jahre: Dialogorientierung (interaktive Ausrichtung der Kommunikation durch Internet, E-Mails)
• Ab 2010: Netzwerkorientierung (Web 2.0, soziale Netzwerke, Word-of-Mouth)

Philip Kotler beschreibt eine ähnliche Entwicklung vom Marketing 1.0 (Produktorientierung) über Marketing 2.0 (Kundenorientierung) bis hin zum Marketing 3.0 (Werteorientierung), bei dem der Mensch mit seinen Bedürfnissen, Erwartungen und Werten im Mittelpunkt steht.

Perspektiven des Marketings

In wissenschaftlichen Kreisen werden drei zentrale Perspektiven des Marketings unterschieden:

1. Aktivitätsorientierte Definition: Marketing wird als Bündel marktgerichteter Unternehmensaktivitäten verstanden, als Prozess der Planung und Durchführung des Konzeptes, des Preismanagements, der Werbeaktivitäten und des Vertriebs von Ideen, Gütern und Dienstleistungen.
2. Beziehungsorientierte Definition: Diese Definition legt den Schwerpunkt auf die Zielsetzung des Marketings, Kundenbeziehungen aufzubauen, zu erhalten und zu stärken, mithilfe von gegenseitigem Austausch und der Erfüllung von Versprechen.
3. Führungsorientierte Definition: Marketing wird als „bewusst marktorientierte Führung des gesamten Unternehmens oder als marktorientiertes Entscheidungsverhalten in der Unternehmung“ betrachtet.

Diese verschiedenen Perspektiven verdeutlichen die Vielschichtigkeit des Marketings als Oberbegriff und zeigen, dass es weit mehr ist als nur Werbung oder Verkauf.

Data-Driven Marketing: Definition und Charakteristika

Data-Driven Marketing (deutsch: datengetriebenes Marketing) ist eine Marketing-Disziplin, die auf der Analyse von Kundendaten beruht. Es bezeichnet die systematische Verwendung von Daten, um Marketingstrategien zu entwickeln, zu optimieren und anzupassen. Statt sich auf Annahmen oder allgemeine Trends zu stützen, basiert Data-Driven Marketing auf konkreten Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel Webanalyse, Social-Media-Interaktionen und Kundendatenbanken.

Die Idee hinter diesem Ansatz ist es, personalisierte und relevante Marketingmaßnahmen zu schaffen, die auf den tatsächlichen Bedürfnissen und Verhaltensweisen der Zielgruppe basieren. Data-Driven Marketing ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen effizienter einzusetzen, die Kundenbindung zu erhöhen und ihre Conversion-Raten zu steigern.

Arten von Data-Driven Marketing

Es gibt mehrere Arten von Data-Driven Marketing, die je nach Ziel und Plattform variieren können:

1. Personalisierung und Zielgruppenansprache: Mithilfe von Kundendaten, wie demografischen Informationen, Kaufverhalten oder Interaktionen mit der Marke, können Unternehmen maßgeschneiderte Angebote und Inhalte entwickeln.
2. Predictive Analytics: Hierbei werden historische Daten und Algorithmen genutzt, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Diese Methode unterstützt Unternehmen dabei, Trends zu identifizieren und Vorhersagen über das zukünftige Konsumverhalten der Kunden zu treffen.
3. Echtzeit-Marketing: Durch die Analyse von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen Trends erkennen und sofort relevante Kampagnen starten.
4. Content Marketing: Data-Driven Content Marketing stützt sich auf Daten wie das Suchverhalten, Interessen und Interaktionen der Zielgruppe, um Inhalte zu erstellen, die auf die Bedürfnisse der Konsumenten abgestimmt sind.
5. Behavioral Targeting: Hierbei werden Informationen über das Online-Verhalten der Nutzer (z.B. besuchte Websites, Interaktionen mit Anzeigen) genutzt, um ihnen personalisierte Werbung anzuzeigen.

Funktionsweise des Data-Driven Marketing

Der Prozess des Data-Driven Marketing umfasst mehrere Schritte, die in einem fortlaufenden Zyklus miteinander verbunden sind:

1. Daten sammeln: Der erste Schritt besteht darin, relevante Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, darunter Webanalyse-Daten, Social-Media-Daten, Kundendaten und Kampagnen-Daten.
2. Daten analysieren: Die gesammelten Daten werden analysiert, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Hierbei kommen Data-Science-Tools und Business-Intelligence-Software zum Einsatz.
3. Zielgruppen definieren: Auf Basis der gewonnenen Daten werden Zielgruppen definiert und nach verschiedenen Kriterien segmentiert. Je detaillierter die Segmentierung, desto personalisierter und gezielter können die Marketingmaßnahmen sein.
4. Kampagnen entwickeln und umsetzen: Mit den gewonnenen Erkenntnissen werden gezielte Kampagnen entwickelt, etwa in Form von personalisierten E-Mails oder maßgeschneiderten Social-Media-Anzeigen.
5. Ergebnisse messen und optimieren: Der Erfolg der Kampagnen wird gemessen und anhand von Kennzahlen wie Click-Through-Rate, Conversion-Rate und Return on Investment kontinuierlich optimiert.

Vergleich zwischen Marketing und Data-Driven Marketing

Nachdem wir die grundlegenden Konzepte von Marketing als Oberbegriff und Data-Driven Marketing betrachtet haben, können wir nun die wesentlichen Unterschiede zwischen beiden herausarbeiten.

Grundausrichtung und Philosophie

Marketing als Oberbegriff folgt dem Grundgedanken der konsequenten Ausrichtung des gesamten Unternehmens an den Bedürfnissen des Marktes. Es umfasst eine Vielzahl von Strategien und Taktiken, um Produkte und Dienstleistungen erfolgreich am Markt zu positionieren.

Data-Driven Marketing hingegen basiert auf dem Prinzip, dass Marketingentscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht auf Annahmen oder Intuition getroffen werden sollten. Es ist ein spezifischerer Ansatz innerhalb des breiteren Marketingkonzepts, der sich auf die systematische Nutzung von Daten zur Optimierung von Marketingmaßnahmen konzentriert.

Zielgruppenansprache

Im traditionellen Marketing werden Zielgruppen oft auf Basis allgemeiner demografischer Merkmale (Alter, Geschlecht, Einkommen) oder grober Segmentierungen definiert. Die Ansprache erfolgt häufig an breitere Kundengruppen mit ähnlichen vermuteten Bedürfnissen.

Data-Driven Marketing ermöglicht eine viel präzisere Segmentierung der Zielgruppen aufgrund umfangreicher Datenanalysen. Es berücksichtigt nicht nur demografische Faktoren, sondern auch Verhaltensweisen, Interessen, Kaufhistorie und andere spezifische Merkmale. Dies führt zu einer gezielteren Ansprache kleinerer, aber relevanterer Kundengruppen.

Personalisierung

Traditionelles Marketing tendiert zu einer eher standardisierten Kommunikation, die für breitere Zielgruppen konzipiert ist. Botschaften und Angebote sind weniger individuell und mehr auf den „durchschnittlichen“ Kunden ausgerichtet.

Data-Driven Marketing zeichnet sich durch ein hohes Maß an Personalisierung aus. Durch die Analyse individueller Kundendaten können Unternehmen maßgeschneiderte Botschaften, Angebote und Erfahrungen schaffen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben jedes einzelnen Kunden zugeschnitten sind. Ein Beispiel hierfür ist die personalisierte E-Mail-Kampagne eines Online-Shops für Modeartikel, der durch die Analyse von Kundendaten eine Steigerung der Öffnungsraten um 25% und eine Verdopplung der Klickrate erzielte.

Messbarkeit und Erfolgskontrolle

Im traditionellen Marketing ist die Messung des Erfolgs oft schwieriger und weniger präzise. Der ROI (Return on Investment) von Maßnahmen wie TV-Werbung oder Printanzeigen ist schwerer zu quantifizieren.

Data-Driven Marketing bietet eine deutlich bessere Messbarkeit. Kampagnen können in Echtzeit verfolgt werden, und der Erfolg kann anhand konkreter Metriken wie Klickraten, Conversion-Raten und Umsatzsteigerungen gemessen werden. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung der Maßnahmen auf Basis von Daten.

Entscheidungsfindung

Im traditionellen Marketing werden Entscheidungen oft auf Basis von Erfahrung, Intuition oder allgemeinen Markttrends getroffen. Der Prozess ist häufig weniger systematisch und kann subjektiver sein.

Data-Driven Marketing basiert auf einer systematischen, datenbasierten Entscheidungsfindung. Marketingstrategien und -taktiken werden auf Grundlage von Datenanalysen entwickelt und kontinuierlich angepasst, was zu objektiveren und empirisch fundierten Entscheidungen führt.

Ressourceneinsatz und Effizienz

Traditionelles Marketing kann Ressourcen weniger effizient einsetzen, da Maßnahmen oft breiter gestreut werden und nicht immer die relevantesten Zielgruppen erreichen.

Data-Driven Marketing ermöglicht einen gezielteren und effizienteren Einsatz von Ressourcen. Budgets können auf die vielversprechendsten Segmente und Kanäle konzentriert werden, was zu einer höheren Effizienz und einem besseren ROI führt. Studien zeigen, dass Werbetreibende, die auf Data-Driven Marketing setzen, über sechs Mal häufiger einen Vorteil hinsichtlich der Rentabilität erzielen und drei Mal häufiger den Umsatz steigern als ihre Kollegen ohne Datennutzung.

Fallbeispiele für erfolgreiches Data-Driven Marketing

Um die praktische Anwendung und Effektivität von Data-Driven Marketing zu veranschaulichen, betrachten wir zwei konkrete Fallbeispiele:

GALERIA Kaufhof: KI im Online-Shop

GALERIA Kaufhof entschied sich, seinen umfangreichen Online-Produktkatalog im Bereich der personalisierten Angebote und Website-Funktionalität zu verbessern. Mit Hilfe der Empfehlungs- und Such-KI von Google (Discovery AI) wurden personalisierte Produktempfehlungen im Rahmen der Suchanfragen der Kunden implementiert.

Das Ergebnis war beeindruckend: Die Such-Conversion-Rate erhöhte sich um 17,2%, und es wurden mehr als 800 linguistische Filter- und Geschäftssignale auf jede Suchanfrage angewandt. Dies führte nicht nur zu personalisierten Empfehlungen, sondern auch zu verbesserten Einkaufserlebnissen, optimierten Conversion-Raten und erhöhten Bestellwerten.

Personalisierte E-Mail-Kampagne im E-Commerce

Ein Online-Shop für Modeartikel setzte auf eine detaillierte Analyse von Kundendaten, um seine E-Mail-Marketingstrategie zu verbessern. Durch den Einsatz von Tools zur Verhaltensanalyse konnte das Unternehmen feststellen, dass Kunden, die bestimmte Produkte angesehen, aber nicht gekauft hatten, häufig in einem bestimmten Zeitraum zurückkehrten.

Basierend auf dieser Erkenntnis segmentierte das Marketingteam die Zielgruppe und versendete maßgeschneiderte E-Mails, die exakt jene Produkte zeigten, die der Kunde zuvor betrachtet hatte, sowie ähnliche Produkte. Zusätzlich wurden A/B-Tests durchgeführt, um die besten E-Mail-Betreffzeilen und Inhalte zu ermitteln.

Das Resultat war ein Anstieg der Öffnungsraten um 25% und eine Verdopplung der Klickrate im Vergleich zu früheren Kampagnen. Durch diese datengetriebenen Entscheidungen konnte der Online-Shop nicht nur die Conversion-Rate steigern, sondern auch die Kundenbindung verbessern und die Rentabilität des gesamten Marketingbudgets erhöhen.

Fazit: Data-Driven Marketing als Evolution des traditionellen Marketings

Die Analyse hat gezeigt, dass Data-Driven Marketing und Marketing als Oberbegriff nicht als getrennte Konzepte, sondern als Evolution zu verstehen sind. Data-Driven Marketing ist eine Weiterentwicklung des traditionellen Marketings, die durch den technologischen Fortschritt und die zunehmende Verfügbarkeit von Daten ermöglicht wurde.

Die wesentlichen Unterschiede liegen in der Art der Entscheidungsfindung (datenbasiert vs. erfahrungsbasiert), der Zielgruppenansprache (präzise vs. breit), der Personalisierung (individuell vs. standardisiert), der Messbarkeit (genau vs. ungefähr) und des Ressourceneinsatzes (gezielt vs. breit gestreut).

Die Vorteile des Data-Driven Marketing sind bemerkenswert: Studien zeigen, dass 74% der Werbetreibenden, die überwiegend datengestützte Taktiken nutzen, Wettbewerbsvorteile bei der Kundenbindung erreichen, verglichen mit nur 24% derer, die wenig oder keine datengestützten Ansätze verfolgen. Werbetreibende, die auf Data-Driven Marketing setzen, erzielen über sechs Mal häufiger einen Vorteil hinsichtlich der Rentabilität und erhöhen drei Mal häufiger den Umsatz als ihre Kollegen ohne Datennutzung.

Das bedeutet nicht, dass traditionelle Marketingkonzepte überholt sind. Die Grundprinzipien des Marketings – die Ausrichtung an den Bedürfnissen der Kunden, die strategische Planung und die zielgerichtete Kommunikation – bleiben weiterhin gültig. Data-Driven Marketing ergänzt neue Werkzeuge und Methoden, um diese Prinzipien effektiver umzusetzen.

Für Unternehmen wird es in Zukunft immer wichtiger, beide Ansätze zu integrieren: die strategische Vision und kreative Kraft des traditionellen Marketings mit der Präzision und Effizienz des Data-Driven Marketing. Dabei helfen Verständnis der Marketinggrundlagen und Kompetenzen in der Datenanalyse und -interpretation. Die Zukunft des Marketings liegt in der Symbiose aus menschlicher Kreativität und datengestützter Präzision.

Weiterentwicklungen Data-Driven Marketing

Künstliche Intelligenz

Der zunehmende Einzug von mit künstlicher Intelligenz betriebener Arbeitsmittel ermöglicht es, vorhandene Datenbestände nach relevanten Informationen zu analysieren und neu entstehende Daten zu sammeln. Big Data bleiben nicht länger in Rechenzentren liegen.

Marketing Prozesse

Der Methodik des Data Driven Marketings folgend werden Konsumverhalten als mit Formeln verbundene Schritte begriffen und in einem Rechenmodel abgebildet. Das Modell wird als Prozess definiert und in Marketing Prozess-Schritte unterteilt – und in diesem Verständnis bearbeitet.

Marketing Automation

Wiederum mit Unterstützung von Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz werden die in den Marketing Prozessen anfallenden Arbeiten automatisiert abgearbeitet.

Consumer Centricity

Die Summe und der vorläufige Höhepunkt dieser Entwicklungen wird als Endverbraucher-zentriertes-Marketing beschrieben. Das gemessene, tatsächliche Verhalten entscheidet automatisert über die nächsten Schritte im Marketing.