Was ist Marketinganalyse? Tipps und Werkzeuge

Marketing Analytics ist die Untersuchung von Daten, die durch Marketingkampagnen gewonnen werden, um Muster zwischen Dingen zu unterscheiden, z. B. wie die Kampagne zu Conversions, Verbraucherverhalten, regionalen Präferenzen, kreativen Präferenzen und mehr beiträgt. Das Ziel der Marketinganalyse als Praxis ist es, diese Muster und Ergebnisse zu verwenden, um zukünftige Kampagnen auf der Grundlage dessen, was erfolgreich durchgeführt wurde, zu verbessern.

Marketing Analytics kommt Verkäufern und Verbrauchern zugute. Diese Analyse ermöglicht es Marketingfachleuten, einen höheren ROI für ihre Marketinginvestitionen zu erzielen, indem sie verstehen, was bei der Steigerung von Conversions, Markenbekanntheit oder beidem funktioniert. Analytics stellt auch sicher, dass Verbraucher zielgerichtetere und personalisiertere Anzeigen sehen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Interessen eingehen, anstatt Massenkommunikation, die tendenziell lästig ist.

Marketingdaten können je nach gemessenen KPIs mit einer Vielzahl von Methoden und Modellen analysiert werden. Beispielsweise stützt sich die Markenbekanntheitsanalyse auf andere Daten und Modelle als die Konversionsanalyse. Einige gängige Analysemodelle und -techniken umfassen:

• Media-Mix-Modelle (MMM): Attributionsmodelle, die Daten analysieren, die über einen langen Zeitraum gesammelt wurden.
• Multi-Touch Attribution (MTA): Attributionsmodelle, die während der gesamten Käuferreise Daten auf Personenebene bereitstellen.
• Uniform Marketing Measurement (UMM): Eine Form der Messung, die verschiedene Standardmodelle, einschließlich MMM und MTA, in allgemeine Engagement-Messungen integriert.

Die Bedeutung von Marketinganalysen

In der modernen Marketinglandschaft sind genaue Analysen wichtiger denn je. Die Verbraucher sind sehr wählerisch geworden, wenn es darum geht, mit welchen Markenmedien sie sich beschäftigen und welche Medien sie ignorieren. Wenn Marken die Aufmerksamkeit des idealen Käufers auf sich ziehen möchten, müssen sie sich auf Analysen verlassen, um personalisierte, zielgerichtete Anzeigen zu erstellen, die auf individuellen Interessen und nicht auf breiteren demografischen Assoziationen basieren. Auf diese Weise können Marketingteams die richtige Werbung zur richtigen Zeit im richtigen Kanal liefern, um die Verbraucher durch den Verkaufstrichter zu führen.

Wie Unternehmen Marketinganalysen verwenden

Marketinganalysedaten können Ihrem Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen über Dinge wie Produkt- und Markenaktualisierungen und mehr zu treffen. Es ist wichtig, Daten aus mehreren Quellen (online und offline) zu entnehmen, um eine Fragmentierung zu vermeiden. Mit diesen Daten kann Ihr Team Einblick in Folgendes gewinnen:

Produktintelligenz

Produktintelligenz beinhaltet das Eintauchen in die Produkte der Marke und wie diese Produkte auf dem Markt abschneiden. In der Regel können Unternehmen die Kompromisse und Wettbewerbsvorteile ihrer Produkte besser verstehen, indem sie mit Verbrauchern sprechen, Zielgruppen befragen oder sie an Umfragen beteiligen. Von dort aus können Teams Produkte besser auf einzigartige Verbraucherinteressen und -probleme ausrichten, die zur Steigerung der Conversions beitragen.

Kundentrends und Präferenzen.

Analytics kann viel über Ihre Kunden aussagen. Welche Botschaften/Kreationen sprechen sie an? Welche Produkte kaufen sie und welche Produkte haben sie in der Vergangenheit recherchiert? Welche Anzeigen führen zu Conversions und welche werden ignoriert?

Trends in der Produktentwicklung

Analytics kann auch Informationen über die Arten von Produktmerkmalen liefern, die Verbraucher wünschen. Marketingteams können diese Informationen für zukünftige Iterationen an die Produktentwicklung weitergeben.

Kundendienst

Analysen helfen auch dabei, Bereiche der Käuferreise aufzudecken, die vereinfacht oder verbessert werden können. Wo haben Ihre Kunden Probleme? Gibt es Möglichkeiten, Ihr Produkt zu vereinfachen oder den Zahlungsprozess zu vereinfachen?

Kundendienst

Analysen helfen auch dabei, Bereiche der Käuferreise aufzudecken, die vereinfacht oder verbessert werden können. Wo haben Ihre Kunden Probleme? Gibt es Möglichkeiten, Ihr Produkt zu vereinfachen oder den Zahlungsprozess zu vereinfachen?

Nachrichten und Medien

Die Datenanalyse kann bestimmen, wo Vermarkter Nachrichten für bestimmte Verbraucher anzeigen. Dies ist aufgrund der Vielzahl an Kanälen besonders wichtig geworden. Zusätzlich zu den traditionellen Marketingkanälen wie Print, Fernsehen und Rundfunk müssen Marketingspezialisten auch verstehen, welche digitalen und sozialen Medienkanäle Verbraucher bevorzugen. Analytics beantwortet diese Schlüsselfragen: Welche Medien sollten Sie kaufen? Was bringt mehr Umsatz? Welche Botschaft kommt bei Ihrem Publikum an?

Effizienz

Wie schneiden Ihre Marketingbemühungen im Vergleich zu denen Ihrer Mitbewerber ab? Wie würden Sie diese Lücke schließen, wenn es eine gäbe? Gibt es Möglichkeiten, die Ihre Konkurrenten nutzen, die Sie möglicherweise verpasst haben?

Antizipieren Sie zukünftige Ergebnisse

Wenn Sie ein tiefes Verständnis dafür haben, warum eine Kampagne erfolgreich ist, können Sie dieses Wissen auf zukünftige Kampagnen anwenden, um Ihren Return on Investment zu steigern.

Herausforderungen bei der Datenanalyse

Während Marketinganalysen für erfolgreiche Kampagnen unerlässlich sind, stellt der Analyseprozess aufgrund der enormen Menge an Daten, die Vermarkter jetzt generieren können, erhebliche Herausforderungen dar. Das bedeutet, dass Marketer den besten Weg finden müssen, Daten in einem leicht verdaulichen Format zu organisieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Einige der größten Herausforderungen bei der Marketinganalyse, denen wir heute gegenüberstehen, sind:

• Datenmenge – Big Data entstand während des digitalen Zeitalters und ermöglichte es Marketingteams, jeden Klick, jede Impression und jede Ansicht eines Verbrauchers aufzuzeichnen. Diese Datenmenge ist jedoch irrelevant, wenn sie nicht organisiert und analysiert werden kann, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Verbesserungen innerhalb der Kampagne ermöglichen. Dies hat dazu geführt, dass Marketingexperten damit zu kämpfen haben, wie sie die Daten am besten organisieren können, um ihre Bedeutung zu beurteilen. Tatsächlich zeigen Untersuchungen, dass erfahrene Data Scientists die meiste Zeit damit verbringen, Daten zu diskutieren und zu formatieren, anstatt sie zu analysieren.
• Datenqualität: Es gibt nicht nur ein Problem mit der riesigen Menge an Informationen, die Unternehmen untersuchen müssen, sondern diese Daten werden oft als unzuverlässig angesehen. Laut Forrester wurden 21 Prozent der Medienbudgets der Befragten aufgrund schlechter Datenqualität verschwendet. Das bedeutet, dass 1 von 5 US-Dollar nicht effektiv genutzt wurde. Im Laufe eines Jahres können sich diese Dollar ansammeln, was zu einem Budgetverlust von 1,2 Mio. USD und 16,5 Mio. USD für mittelständische Unternehmen und auf Unternehmensebene führt. Unternehmen benötigen einen Prozess zur Aufrechterhaltung der Datenqualität, damit Mitarbeiter von genauen Informationen profitieren können, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.
• Mangel an Datenwissenschaftlern – Auch wenn Unternehmen auf die richtigen Daten zugreifen können, haben nicht viele von ihnen Zugang zu den richtigen Personen. Tatsächlich glauben laut einer Umfrage von CMOs nur 1,9 % der Unternehmen, dass sie die richtigen Leute haben, um das Beste aus Marketinganalysen herauszuholen.
• Auswahl der Referenzmodelle Bestimmung des Modells Es kann eine Herausforderung sein, die richtigen Statistiken zu erhalten. Beispielsweise bieten die Multi-Touch-Attributionsmodelle und der Medienmix sehr unterschiedliche Perspektiven: aggregierte Daten mit Fokus auf die Kampagne bzw. Verbraucherdaten auf individueller Ebene. Die von Marketern gewählten Vorlagen bestimmen die Arten von Ideen, die sie erhalten. Korrelationsanalysen über viele Kanäle hinweg können bei der Auswahl des richtigen Modells zu Verwirrung führen.
• Verknüpfte Daten – Da Marketingspezialisten Daten aus vielen verschiedenen Quellen sammeln, müssen sie einen Weg finden, sie zu normalisieren, damit sie vergleichbar sind. Besonders schwierig ist es, Online- und Offline-Publikationen zu vergleichen, da diese meist nach unterschiedlichen Kriterien gemessen werden. Hier zeigen standardisierte Marketingmess- und Marketinganalyseplattformen echten Mehrwert, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen koordinieren.

Was ist eine gebrauchte Marketing-Analyse-Software?

Marketing-Analytics-Software bewältigt diese Herausforderungen, indem wertvolle Daten schnell gesammelt, organisiert und korreliert werden, sodass Marketingspezialisten Kampagnenverbesserungen in Echtzeit vornehmen können.

Moderne Marketingplattformen sind wertvoll für die Geschwindigkeit, mit der große Datenmengen gespeichert und verarbeitet werden können. Ein großer Nachteil des Zugriffs auf eine große Datenmenge besteht darin, dass Vermarkter diese nicht rechtzeitig vollständig analysieren können, um Verbesserungen in Echtzeit vorzunehmen. Hier kommt die Verarbeitungsleistung fortschrittlicher Analyseplattformen ins Spiel, die es Marketern ermöglichen, das Anzeigendesign oder die Platzierung nach Bedarf anzupassen, bevor die Kampagne endet, und so den potenziellen ROI zu maximieren. .

Darüber hinaus nutzen viele Plattformen jetzt standardisierte Marketingmessungen, um Daten über Kanäle und Kampagnen hinweg zu normalisieren und zu aggregieren und so die Analyse zu vereinfachen.

Schließlich gehen fortschrittliche Analyseplattformen über die Messung von Verbraucherinteraktionen hinaus, um Einblicke in den Markenwert und die Interaktion bestimmter Zielgruppensegmente mit Werbemitteln zu erhalten. Dies hilft Marketingfachleuten, den ROI für den Markenaufbau besser zu bestimmen und Markenerlebnisse weiter zu personalisieren.

Marketing-Analytics-Software: Funktionen und Fähigkeiten

Berücksichtigen Sie bei der Implementierung einer Marketingmesslösung die folgenden Hauptfunktionen und -funktionen Ihrer Marketinganalysesoftware:

• Analysen und Informationen in Echtzeit
• Funktionen zur Markenskalierung
• Genaue Daten auf Personenebene
• Möglichkeit, Online- und Offline-Referenzmetriken zu verknüpfen
• Kontextbezogene Kunden- und Markteinblicke
• Empfehlungen für den jährlichen Mediaplan

Fähigkeiten, die von Marketing Analytics Managern benötigt werden

Da Marketingteams bestrebt sind, qualitativ hochwertige Analysen durchzuführen, die zu ansprechenderen und profitableren Kampagnen führen, müssen sie sich darauf konzentrieren, Analysemanager einzustellen, die Folgendes können:

• Durchführung von Qualitätsanalysen – In erster Linie muss der Analysemanager Erfahrung in der Auswertung großer Datensätze haben, um Erkenntnisse zu differenzieren, einschließlich Kaufmustern und Engagementtrends innerhalb der Zielgruppe.
• Geben Sie Empfehlungen zur Verbesserung – Sobald Sie Erkenntnisse aus den Daten gewonnen haben, ist es wichtig, Empfehlungen zur Verbesserung von Kampagnen mit schlechter Leistung basierend auf Trends erstellen zu können. Beispielsweise können Daten zeigen, dass ein Verbraucher nur nachts mit Markeninhalten interagiert, was zu einer Strategieänderung führt, um Werbung auf dem Heimweg des Verbrauchers statt morgens anzuzeigen.
• Verbraucher- und MarTech-Trends verstehen Analytics-Manager müssen auch über Verbraucher- und MarTech-Trends auf dem Laufenden bleiben. Das Verständnis der Verbrauchernachfrage nach einem ganzheitlichen Multi-Channel-Erlebnis und der Art und Weise, wie Käufer mit virtueller und erweiterter Realität interagieren, wird sicherlich eine Rolle bei der Bestimmung der nächsten Schritte für Verbesserungsmöglichkeiten spielen.
• Arbeiten mit Analytics-Tools Als nächstes müssen Analytics-Manager zusammenarbeiten und sich mit verschiedenen Automatisierungstools und Analyseplattformen vertraut machen, da diese Tools eine entscheidende Rolle bei der Verkürzung der Zeit von der Kundenbindung bis zur Kundenerkenntnis spielen. Verbraucher.
• Mit Stakeholdern zusammenarbeiten – Letztendlich müssen die Mitglieder des Analytics-Teams in der Lage sein, die Daten, mit denen sie arbeiten, zu nutzen, um den Stakeholdern eine überzeugende Geschichte zu erzählen und zu erklären, wie andere Abteilungen wie Vertrieb oder Produktentwicklung sie nutzen können. Diese Ergebnisse erhöhen die Teilnahme. und Überweisungen.

So starten Sie den Marketinganalyseprozess

Wenn Sie Ihre Analysefähigkeiten verbessern möchten, sollten Sie zu Beginn Ihres Programms die folgenden vier Schritte ausführen:

Verstehen Sie, was Sie messen möchten

Es gibt viele Aspekte einer Marketingkampagne, die Sie messen können: Konversionsraten, Leads und Markenbekanntheit, um nur einige zu nennen. Verstehen Sie das Problem, das Sie zu lösen versuchen, oder die Idee, die Sie sammeln möchten, während Sie mit der Analyse Ihrer Daten beginnen.

Erstellen Sie eine Norm

Wie sieht eine erfolgreiche Kampagne aus? Dadurch werden die Arten von Daten und Metriken bestimmt, die Vermarkter sammeln. Wenn das Ziel beispielsweise darin besteht, die Markenbekanntheit zu steigern, könnte das Erfolgskriterium darin bestehen, den Prozentsatz der Markentreue zu erhöhen, der auf dem Dashboard eines Kunden angezeigt wird, anstatt zu klicken oder online zu erscheinen.

Bewerten Sie Ihre aktuellen Fähigkeiten

Was macht Ihr Unternehmen heute? Was sind Ihre Schwächen Ob Sie die Ergebnisse von Offline-Kampagnen auswerten oder ermitteln, welche Medien am wahrscheinlichsten konvertieren, das Verständnis dieser Schwächen kann Ihnen helfen, Ihr Programm zu stärken.

Implementieren Sie ein Marketing-Analytics-Tool

Marketing-Analytics-Tools werden immer wichtiger, da die Verbraucher selektiver werden und die Datensätze wachsen. Fortschrittliche Plattform, wie z. B. Marketingmessung und -optimierung. Die Plattform verwendet standardisierte Marketingmetriken, um Marketingfachleuten dabei zu helfen, festzustellen, welche Botschaften ankommen und welche Arten von Medien konvertieren. Dies gibt einen Überblick darüber, welche Kampagnen erfolgreich waren und welche nicht.