So steigern Sie die Remarketing-Effizienz mit Daten aus Ihrem CRM

Wenn Sie über eine große Datenbank mit Einkäufen und Kundenpräferenzen verfügen, können Ihre Vermarkter diese für ein effektives Targeting verwenden, was Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Sie können Google Analytics-Daten mit Informationen aus Ihrem CRM-System anreichern und basierend auf diesen kombinierten Daten Zielgruppen für Remarketing und E-Mail-Newsletter erstellen.

Aber warum überhaupt Daten kombinieren und warum reichen die Standardfunktionen von Google Analytics nicht aus? Wenn Sie eine Zielgruppe in Google Analytics erstellen, können Sie Nutzer erst ab dem Moment ansprechen, in dem sie diese Zielgruppe erreichen. Das heißt, Benutzer müssen zunächst bestimmte Bedingungen erfüllen. Wenn ein Kunde in letzter Zeit nicht auf Ihrer Website aktiv war, fällt er nicht in das Zielsegment.

Angenommen, ein Kunde hat vor mehr als drei Monaten einen Kinderwagen gekauft und danach nichts auf der Website unternommen. Der Kauf liegt lange zurück, sodass der Kunde nicht in das gewünschte Google Analytics-Segment fällt. Wir wissen jedoch, dass dieser Kunde an der Kategorie Babyprodukte interessiert ist, und diese Informationen befinden sich in der internen Datenbank. Warum also nicht davon profitieren?

Für die Erhebung und Verarbeitung empfehlen wir die Verwendung von Google BigQuery für die Cloud-Speicherung. Dafür gibt es mehrere Gründe:

• Günstige und transparente Gebühren – Ihnen werden nur die von Ihnen genutzten BigQuery-Ressourcen in Rechnung gestellt.
• Sie müssen keine zusätzlichen Server starten, um das erhöhte Datenvolumen zu bewältigen.
• Es ist bequem, Daten mit SQL und benutzerdefinierten Funktionen (JavaScript) zu verarbeiten.
• Dank vorgefertigter Bibliotheken lässt sich BigQuery einfach mit anderen Diensten, Visualisierungstools, Datenanalysetools usw. integrieren.
• Mit Sicherheitszertifikaten können Sie sogar persönliche Informationen über Kunden (Name, Telefonnummer, Kreditkartennummer usw.) in BigQuery speichern, was Sie in Google Analytics nicht tun können.

Um das Beste aus Ihren gesammelten Daten herauszuholen, können Sie:

• Exportieren Sie Benutzeraktivitätsdaten von Google Analytics nach Google BigQuery.
• Laden Sie Kunden- und Kaufinformationen aus Ihren internen CRM-/ERP-Systemen in Google BigQuery hoch.
• Verarbeiten Sie Daten in BigQuery, um Segmente zu bilden.
• Übertragen Sie Daten von BigQuery zu Google Analytics und erstellen Sie Remarketing-Zielgruppen.

Die Daten werden nach diesem Schema kombiniert:

Werfen wir einen Blick auf jeden Schritt.

Es gibt zwei Möglichkeiten, nicht abgetastete Daten zum Nutzerverhalten von einer Website an Google BigQuery zu übertragen:

1. Für Nutzer der kostenpflichtigen Version von Google Analytics 360 ist BigQuery Export verfügbar. Daten für den aktuellen Tag werden in einer Zwischentabelle gesammelt und alle 8 Stunden aktualisiert. Am nächsten Tag wird die Schlusstabelle gebildet und die Zwischentabelle gelöscht. Gegen eine zusätzliche Gebühr können Sie den Streaming-Export in eine separate Tabelle aktivieren, in der die Daten alle 15 Minuten aktualisiert werden.

2. Wenn Sie Standard-Google Analytics haben, können Sie OWOX BI verwenden, um nicht abgetastete Daten zu sammeln. OWOX überträgt Informationen direkt von Ihrer Website an Google BigQuery, parallel zum Google Analytics-Tracking.

Da Daten zu Benutzeraktionen auf der Website nahezu in Echtzeit in Ihr Google BigQuery-Projekt gelangen, können Sie schnell Auslösemeldungen senden, ineffiziente Kampagnen deaktivieren und Ihr Budget neu verteilen.

Mehr über die Unterschiede zwischen diesen Methoden erfahren Sie in unserem Artikel darüber, wie sich OWOX BI von Google Analytics 360 unterscheidet.

Um Remarketing einzurichten, benötigen Sie möglicherweise die folgenden Daten aus Ihrem CRM:

• Personalisierte Benutzerdaten: E-Mails, Bestell- und Abonnementstatus, Aktivitätsinformationen, Kundenkartendaten usw
• Daten zu Bestellungen und Retouren
• Daten zu SMS-Aktionen, Werbeaktionen usw., die zu unterschiedlichen Zeiten stattfinden

Sie können diese Daten selbst oder mit Hilfe von Entwicklern aus Ihrem CRM in Google BigQuery importieren.

Das Sammeln all dieser Informationen in einem einzigen Repository wird das Leben Ihrer Vermarkter vereinfachen. Daten an einem Ort zu haben, macht es einfacher, unterschiedliche Daten zu korrelieren und nützliche Erkenntnisse für Ihr Unternehmen zu gewinnen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie ein Unternehmen kombinierte Daten aus BigQuery verwenden kann.

Indem Sie das Benutzerverhalten auf Katalogseiten untersuchen, können Sie die beliebtesten Filter identifizieren. Dann können Sie sie ordnen und eine nach Relevanz geordnete Dropdown-Liste anzeigen.

Vermarkter eines Online-Shops können die Interaktionen von Website-Besuchern mit der internen Suche analysieren, um sie komfortabler und effektiver zu gestalten, indem sie die relevantesten Angebote anzeigen, Anfragen identifizieren und verarbeiten, die zu leeren Eingabeaufforderungen führen usw.

Dank Google BigQuery können Sie sich von Drittanbieterdiensten abmelden, um Empfehlungen auf Ihrer Website anzuzeigen. Stattdessen können Sie Ihr eigenes Tool haben, mit dem Sie die Anzeigelogik steuern und Empfehlungen in den Blöcken „Beliebte Produkte“, „Mit diesem Produkt kaufen“, „Ebenfalls interessiert“ und anderen Blöcken verbessern können.

Nachdem Sie alle erforderlichen Daten in Google BigQuery gesammelt haben, können Sie den Benutzern mithilfe von SQL-Abfragen Merkmale zuweisen, nach denen Segmente gebildet werden.

Hinweis: Bevor Sie Segmentinformationen von BigQuery an Google Analytics senden, überprüfen Sie die Datentypen, die Sie importieren können.

Mit OWOX BI Pipeline können Sie das Hochladen von Daten von Google BigQuery zu Google Analytics konfigurieren. Dieses Tool importiert Segmente automatisch in den gewünschten Datensatz in Google Analytics. Übersteigt die zu importierende Datenmenge die Grenzen von BigQuery, teilt OWOX BI die Daten automatisch in mehrere Portionen auf und löscht alte Dateien mit früheren Daten-Uploads.

Es gibt zwei Möglichkeiten, Remarketing-Zielgruppen zu erstellen:

1. Übertragen Sie eine aggregierte Variable an Google Analytics, die Identifikatoren verschiedener Benutzersegmente enthält. Das heißt, jeder Wert in dieser Variablen ist für ein bestimmtes Segment verantwortlich. Wählen Sie dann mithilfe regulärer Ausdrücke die Kategorien aus, die zum Erstellen einer Zielgruppe erforderlich sind.
2. Übertragen Sie bestimmte Merkmale von Benutzern (Custom Dimensions) in benutzerdefinierte Dimensionen, die dann ein Segment in Google Analytics erstellen.

Durch den Import von Daten aus Ihrem CRM in BigQuery erhalten Sie zusätzlichen Nutzen aus den in Ihrer Kundendatenbank gespeicherten Daten. Mithilfe von Google BigQuery und OWOX BI können Vermarkter jeden Benutzer mit seiner Bestellhistorie verknüpfen – beispielsweise in den letzten 10 Kategorien, mit denen er interagiert hat. Vermarkter können Benutzerdaten in Google Analytics auch mit Informationen aus persönlichen Konten anreichern: Geschlecht, Alter, Interessen usw.

Basierend auf diesen kombinierten Daten können Werbetreibende dann Zielgruppen bilden und diese an Google Ads und Display & Video 360 senden, um sie für Remarketing und Gebotsanpassungen zu verwenden. Mit diesem Ansatz erhöhen Sie die Größe Ihres Publikums erheblich.

PS Wenn Sie Daten aus Ihrem CRM verwenden möchten, um Zielgruppen aufzubauen, aber nicht über die kostenpflichtige Version von Google Analytics verfügen, versuchen Sie es mit OWOX BI. Sie können kostenlos Pipelines einrichten und Daten aus Google Analytics in Google BigQuery (und umgekehrt) importieren. Wenn Sie Fragen haben, hinterlassen Sie sie in den Kommentaren. Wir helfen Ihnen gerne weiter.