F.B.I. – Fast Business Intelligence

„Today’s FBI is an intelligence-driven … organization … staffed by more than 30,000 agents and analysts who work around the clock and across the globe…“. Warum diese Beschreibung der amerikanischen Sicherheitsbehörde das Intro dieses Artikels ist?
Nun: Es gibt eine Schnittmenge zum Marketing.

Marketing-Abteilungen in Unternehmen und Agenturen, die mit diesen Unternehmen zusammen arbeiten, sollten dringend „intelligence-driven“ werden. Die „Agenten“ sind die Marketingtreibenden selbst in Kombination mit KI-Tools, die 24/7 in der Lage sind (zumindest die Tools ;)), Daten zu sammeln und zu analysieren. Meine nicht allzu gewagte These ist: Business Intelligence wird bei der Digitalen Transformation entscheidend sein.

Die „Business Intelligence“, oder auf das Marketing bezogen, die „Marketing Intelligence“ setzt gerade zu einem ungeahnten Höhenflug an. Besonders auf Marketingverantwortliche und Agenturen, die Marketing-Maßnahmen im Auftrag ihrer Kunden umsetzen, kommen gewaltige Herausforderungen zu. Alle Beteiligten setzen zwar seit Jahren Tools wie Google Analytics oder Piwik ein, um vornehmlich ihre Web-Aktivitäten zu messen. Das ist mittlerweile jedoch eher der absolute Minimal-Standard. Es geht hierbei meist um Reporting, weniger um „Intelligence“. Hinzu kommt eine Renaissance und damit ein verstärkter Einsatz von Multichannel-Aktivitäten. Das bedeutet konkret, dass durch die damit verbundene Vielfalt an Kanälen und Touchpoints, die (Daten-)Unübersichtlichkeit erhöht und Datenwust entstehen wird.

Die Herausforderung in den nächsten zwei Jahren wird darin bestehen, Daten zu erlangen, die ein übersichtliches, umfassendes Bild ALLER Marketing-Aktivitäten widergeben – online, offline, real, virtuell, analog, digital, total!

Most wanted

Um dieses vollständige Bild aller Marketing-Aktivitäten zu erlangen, muss zunächst durchgefegt oder geleert werden, je nach dem. Sie kennen das sicher auch aus ihrem Unternehmen: Jede Abteilung, sei es Marketing, Vertrieb, Medical, Digital etc. sammelt im Laufe der Jahre viele Daten: Userdaten, Patientendaten, Studiendaten, Verkaufsdaten, User Experience-Daten usw.

Das Dumme ist: Diese Daten liegen meist nur in den abteilungseigenen Datensilos vor, also Datenbanken, die jeweils äußerst heterogen aufgebaut sind, keinen Datenaustausch untereinander ermöglichen und natürlich immer auch das „Wissenskapital“ der jeweiligen Abteilung darstellen. Und wer gibt schon gerne sein mühsam gesammeltes Kapital aus der Hand?

Mit anderen Worten: Diese Datensilos müssen aufgelöst werden oder zumindest für den Zugriff von außen vorbereitet werden („Schnittstellen“), sonst lässt sich das Oberziel nur in Teilen erreichen. Das, was ich mit diesem einen Satz beschreibe, kann schnell ein jahrelanges, komplexes IT-Projekt werden. Mit allen damit verbundenen Risiken. Das ist zu vermeiden, alleine schon deshalb, weil zu viele Stakeholder beteiligt wären. Dieses Projekt der Synchronisierung verschiedener Datenquellen und Silos muss ein Marketing-Projekt werden.

Es gibt mittlerweile sehr gute, browserbasierte Marketing Intelligence-Tools, die einen „Total Connect“-Ansatz verfolgen und es ermöglichen, von der Excel-Tabelle, über CSV-Dateien bis hin zu Analytics-Datenbanken alles einzulesen und in Beziehung zueinander zu bringen. Außerdem müssen Schnittstellen zu den gängigsten Web- und Social-Media-Diensten, wie Google, Facebook, Linkedin oder Instagram, geschaffen werden, um wirklich alle Daten zu integrieren und zu einem einheitlichen Datenmodell zusammenzuführen – in Echtzeit aggregiert in einem Web-Dashboard.

Das geht initial natürlich nicht über Nacht und auch nicht automatisch, legt aber den Grundstein zur Schaffung eines großen, einheitlichen Datensilos und im zweiten Schritt zur Automatisierung von Marketing-Prozessen.

Identify Unknown Figures

Wie beim realen FBI muss es immer der Anspruch sein, bislang unbekannte Zahlen und Beziehungen zu ermitteln, die zwar in den Daten grundsätzlich beinhaltet sind, aber noch nicht entdeckt oder erkannt wurden.

Daten müssen „anders gedacht“ werden – und dabei kann Künstliche Intelligenz behilflich sein. Spannender als die Vergangenheitsbetrachtung sind Prognosen, die ahnen lassen, wie sich bestimmte Zielgruppen in Zukunft entscheiden oder verhalten („Predictive Analytics“).

Das ist für jeden Marketingtreibenden essenziell, um Touchpoints optimieren und Marketing-Prozesse automatisieren zu können. Außerdem, um nur die richtigen Kanäle zu belegen und damit die Marketing-Performance zu erhöhen. Letztendlich geht es darum, die Kundenansprache auf ein anderes Niveau zu heben.

Der Einstieg in die „Marketing Intelligence“ ist gar nicht so aufwändig, wie folgender 3-Punkte-Plan zeigt:

1.) Fangen Sie klein an

Fünf Datenquellen tun es für den Anfang, um Erfahrungen zu sammeln und die Sinnhaftigkeit zu prüfen. Es sollten jedoch nicht nur digitale Quellen sein. Kombinieren Sie vielleicht mal Website-Daten mit Kongress-Daten mit Googles Suchdaten und mit DocChecks CRM-Daten. Herauskommen sollten Erkenntnisse über kanalübergreifende User Journeys.

2.) Erzeugen Sie Marketing Quick wins

Um das Thema intern voranzubringen, sind schnelle Erfolge entscheidend. Das heißt, gleich zu Beginn sollten vor allem kurzfristige Ziele gesteckt werden, die in einem überschaubaren Zeitrahmen erfüllt werden können. Sonst kann das Thema wieder vom Tisch sein, bevor es überhaupt begonnen hat.

3.) Arbeiten Sie mit jemandem vom Fach zusammen

Die besten Data Scientists nützen nichts, wenn diese keine Ahnung vom Healthcare-Marketing haben und nicht wissen, worauf es ankommt. Dann werden womöglich ungenaue oder nicht passende Erkenntnisse aus den Daten gezogen. Entweder, Sie bauen diese Expertise intern auf, oder Sie arbeiten mit einem Partner zusammen, der Marketing, Healthcare und Daten versteht. Ich wüsste da jemanden. 😉

P.S.: Es muss nicht immer alles datengetrieben sein. Manchmal hilft auch einfach der gesunde Menschenverstand. Beides zusammen ist jedoch unschlagbar.

Thilo Kölzer ist Vorstandsmitglied und Verantwortlicher für Digital & Mobile, Performance Marketing und Internet-of-Things bei der antwerpes ag.