Wie ein CMO ein effektives Marketinganalysesystem aufbauen kann

Unternehmen, die Daten sammeln, analysieren und auf der Grundlage dieser Daten fundierte Entscheidungen treffen, wachsen und entwickeln sich schneller als Unternehmen, die dies nicht tun. Dieser Artikel erklärt, wie Sie ein Analysesystem für Ihr Unternehmen aufbauen und warum Martech-Tools und Analysten unerlässlich sind.

Was ist Analytik? Es ist ein Werkzeug, mit dem ein Unternehmen bewertet, was Gewinn generiert. Die Analyse selbst bringt dem Unternehmen jedoch kein direktes Einkommen. Mit Analysen kann der Chief Marketing Officer (CMO) nur verschiedene Berichte erhalten, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen.

Nehmen wir ein Beispiel aus unserer Praxis bei OWOX. Die übliche Aufgabe für einen CMO besteht darin, einen Verkaufsplan für Online-Werbung umzusetzen. Wie kann Analytics in diesem Fall nützlich sein? Analysten stellen möglicherweise Google Analytics-Berichte, Anzeigenkostendaten nur von Google Ads und Daten für Online-Transaktionen auf der Website bereit, die nicht mit den Daten aus dem CRM übereinstimmen. Daher wird die Berechnung des ROAS schwierig.

Nehmen wir an, ein Unternehmen verwendet seit langem Analysen, hat Daten in einem Cloud-Speicher gesammelt und Berichte konfiguriert, die automatisch erstellt werden. Löst das alle Marketingprobleme des Unternehmens? Nicht wirklich. Schließlich sind Marketingleiter nicht nur an Daten interessiert, sondern an Daten, die ihnen helfen zu verstehen, welche Möglichkeiten zur Verfügung stehen, um den Plan für den nächsten Monat oder das nächste Quartal umzusetzen.

Um den Plan genau auszuführen und alle ihre Ziele zu erreichen , benötigen Marketingspezialisten Analysen, um Folgendes zu identifizieren:

• Wachstumszonen (wie man den Plan übertrifft)
• Risikozonen (was die Umsetzung des Plans stört)

„Bevor ich über zwei Zonen nachdenke, möchte ich betonen, die richtigen Leute einzustellen, um beim Aufbau dieses Systems zu helfen.

CMOs sind nicht diejenigen, die das System aufbauen sollten. CMOs sollten eher strategisch denken, die Richtung des Marketings auswählen und kontrollieren usw. Sie wissen schon, die „Dinge auf höherer Ebene“.

Wenn es um Analytik geht, gibt es zu viele Dinge, die für CMOs einfach zu technisch sind. Daher sollten die richtigen Mitarbeiter diese Lücke füllen. CMOs sollten die verarbeiteten und (hoffentlich?) visualisierten Daten nutzen und dann Entscheidungen treffen.“

Julius Fedorovicius, Gründer von analyticsmania.com.

Wir haben bereits zugegeben, dass automatisierte Berichte allein nicht ausreichen, um Marketingprobleme zu lösen. Daten müssen interpretiert werden, um Antworten zu erhalten, und der Make Everything OK-Button wurde noch nicht erfunden. (Wir arbeiten daran!) Daher muss der Marketingleiter diese Dinge tun, um die Produktivität hoch zu halten:

1. Richten Sie ein Analysesystem ein, das Risiken und Wachstumszonen aufzeigt
2. Stellen Sie Analysten ein, die Daten verarbeiten, Kontext hinzufügen und Schlussfolgerungen ziehen

Die Tatsache, dass CMOs ihre Technologiebudgets erhöhen, deutet darauf hin, dass Marketinganalysedienste nicht mehr nur ein teures Spielzeug sind. Sie sind echte Arbeitsinstrumente, die der Marketingabteilung helfen, den Plan auszuführen und Boni zu erhalten.

„Für kleinere Unternehmen kann der Prozess vereinfacht werden und es könnte gut genug sein, jemanden einzustellen, der mit dem Ökosystem von Google (GA, GTM, GDS, Blätter) vertraut ist, aber idealerweise sollte das Team aus mindestens zwei Personen bestehen.

1. Die technische Person, die gut in der Datenerfassung ist (nennen wir sie/ihn Analytics Engineer).
2. Datenanalyst, der die Daten dann bereinigen, damit herumspielen und analysieren kann (nach dem, was ich gesehen habe, sind die Leute, die Daten analysieren, normalerweise nicht sehr erfahren im technischen Teil der Datenerfassung, deshalb hilft der Analyseingenieur).

Die Leute, die Sie einstellen, könnten Ihnen bei der Auswahl/dem Aufbau des richtigen Analytics-Stacks helfen."

Julius Fedorovicius, Gründer von analyticsmania.com.

Ein Unternehmen kann entweder Out-of-the-Box-Produkte oder eigene Lösungen erfolgreich einsetzen. Um unnötigen Geld- und Zeitaufwand zu vermeiden, muss ein Unternehmen klar verstehen, was es braucht.

Bei der Entwicklung eigener Lösungen sollten Sie auf das Entwicklungs- und Supportteam sowie die Dokumentation achten.

Wenn Ihr Spezialist, der Datenerfassungsskripte schreibt und für die Konfiguration des gesamten Systems verantwortlich ist, kündigt, müssen Sie sicher sein, dass der Mitarbeiter, der ihn ersetzt, die Projekte unterstützen kann.

Wenn Sie eine fertige Lösung kaufen möchten, bewerten Sie zunächst die Datenmenge, die Sie verarbeiten müssen. Wenn Sie 10 Verkäufe pro Tag durch Online-Werbung erzielen, müssen Sie nicht in leistungsstarke und teure Dienste investieren. Für diesen Arbeitsaufwand reicht es aus, Google Analytics oder Excel zu verwenden.

Während Ihr Umsatz und Ihre Anforderungen wachsen, besteht ein zunehmender Bedarf an zusätzlichen Metriken, Automatisierung und höheren Datenverarbeitungsgeschwindigkeiten. Beispielsweise können Sie im SaaS-Geschäft (IT-Lösungen mit Abonnementgebühren) ab einem Jahresumsatz von 200.000 USD einen echten Mehrwert aus Ihrem eigenen Data Warehouse oder dem Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen ziehen.

Beachten Sie jedoch, dass selbst ein vorgefertigter Dienst, der Daten sammeln, verarbeiten, berechnen, vorhersagen und visualisieren kann, für ein bestimmtes Unternehmen angepasst werden muss. Viele Unternehmen haben eine einzigartige Logik und wichtige Planungsparameter. Daher unterscheidet sich die Struktur der importierten Daten und Datenvisualisierungen. Darüber hinaus lernen Kunden unserer Erfahrung nach nicht gerne, wie man in neuen Oberflächen arbeitet, sondern möchten, dass ihre Daten auf eine gemeinsame Weise präsentiert werden.

Zusammenfassend lautet unser Rezept, auf das wir uns bei OWOX bei der Erstellung von Marketinganalysesystemen stützen, wie folgt:

• Unternehmen sollten vollen Zugriff auf ihre Daten haben
• Daten müssen in einer dem Entscheider vertrauten Oberfläche geliefert werden

Selbst innerhalb einer Nische gibt es viele Merkmale und Unterschiede zwischen Unternehmen. Beispielsweise unterscheidet sich im Einzelhandel das Geschäft mit Elektronik konzeptionell vom Geschäft mit dem Verkauf von Kleidung oder Haushaltswaren. Nehmen wir an, es gibt eine andere Häufigkeit von Käufen und einen anderen Schwerpunkt auf die Arbeit mit neuen und bestehenden Kunden.

Als weiteres Beispiel betonen viele Unternehmen die Entwicklung mobiler Anwendungen und Kundenanalysen. Solche Unternehmen haben völlig andere Marketingmodelle, Methoden zur Planleistung und Metriken als Unternehmen, die auf Webanwendungen basieren. Deshalb ist es schwierig, Daten zu kombinieren und zu verarbeiten.

Daher ist es für ein Unternehmen wichtig, direkten Zugriff auf seine Marketing- und Produktdaten zu haben und sich nicht auf die Fähigkeiten eines bestimmten Dienstes und seines Visualisierungssystems zu verlassen.

Unternehmen suchen Analysten für die Bedürfnisse und Schmerzen, die sich derzeit im Unternehmen entwickelt haben. Und wenn es viele Schmerzen gibt (und die gibt es immer), dann kann die Suche nach einem Analysten Monate oder sogar Jahre dauern. Und am Ende des Tages ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass der eingestellte Spezialist nicht alle Aufgaben bewältigen kann.

Wichtig ist, die Verantwortungsbereiche der Analysten zu trennen und zu systematisieren . Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Analysten, die Metriken aufstellen, Daten zusammenführen, Hypothesen auf der Grundlage dieser Daten erstellen, Empfehlungen abgeben, dafür sorgen, dass die Konversionsrate sofort steigt, und dafür sorgen, dass sich Werbekampagnen auszahlen. Sie sind Analytiker; sie können damit umgehen!

Im wirklichen Leben funktioniert das so nicht . Ihre Analysten haben entweder nicht genug Zeit oder nicht genügend Fähigkeiten. Zum Beispiel:

• Ein Spezialist kann ein ausgezeichneter Techniker sein (Datenerfassung einrichten, Anfragen schreiben und Daten für die Analyse vorbereiten), ihm fehlt jedoch das Wissen, wie er die erhaltenen Daten sinnvoll bewerten kann.
• Ein Unternehmen kann groß sein und alles kann so organisiert sein, dass nur ein Analyst Daten liefern kann. Den ganzen Tag über wird dieser Analyst im Wesentlichen eine Sprachschnittstelle zu den Daten sein.

Was Sie tun sollten, ist festzustellen, welche Verantwortungsbereiche Analytics stärken kann, indem Sie Daten und Wachstumspunkte messen. Im Einzelhandel sind dies beispielsweise Marketing, Produkt und das Kundenerlebnis.

Sind Spezialisten mit der Aufbereitung von Daten und Reports überlastet, lohnt es sich, diese Technical-Analytics-Funktion einer eigenen Einheit zuzuordnen oder einem Partner zu übertragen.

Für ein Unternehmen ist es rentabler, wenn Analytik eine Arbeitsfunktion ist und nicht durch die Fähigkeiten eines Spezialisten eingeschränkt wird. Andernfalls stößt das Unternehmen an eine eiserne Decke.

Angenommen, ein Analyst beschließt plötzlich, bestimmte Lösungen von Drittanbietern aufzugeben und sie selbst neu zu erstellen, nachdem er die Sprache R studiert und sich dafür interessiert hat. Die Überlegung ist, dass das Unternehmen aufhören wird, zu viel für externe Lösungen zu bezahlen. Aber tatsächlich entwickelt der Analytiker sein eigenes Interesse, anstatt sich mit seinen direkten Aufgaben zu beschäftigen.

Das Unternehmen erhält im Gegenzug eine instabile Lösung ohne Support, wenn der Analyst kündigt. Der Nutzen ist fraglich. Jedes Unternehmen sollte nicht auf das beschränkt sein, was der Analyst tun kann.

Eine andere Sache ist, wenn ein Unternehmen eine vollwertige interne Analyse- und Datenabteilung bildet, die die Wachstumsziele verschiedener Abteilungen unterstützt. In diesem Fall kann sich das Unternehmen auf die Datenqualität und die Ressourcen verlassen, die die Entwicklung von Marketing, Produkt und anderen Bereichen bewerten.

Der Chief Data Officer (CDO) oder Head of Analytics legt fest, welche datenbasierten Lösungen zuerst entwickelt und unterstützt werden sollen.

Betrachten wir zum Beispiel einen realen Fall eines Kunden: Eine Bank automatisierte die Auswahl eines Kundenmanagers auf der Grundlage von Informationen, die über die Interessen und Handlungen von Kunden gesammelt wurden. Außerdem begann die Bank, die Umwandlung dieses Managers in Erwägung zu ziehen, um Transaktionen mit ähnlichen Kundenprofilen abzuschließen.

Bei der Entwicklung einer Lösung für das Unternehmen ist es für Analysten wichtig, Antworten auf die folgenden Fragen zu erhalten:

• Was sind die strategischen Ziele des Analytics-Kunden?
• Welche Entscheidungen werden getroffen und welche Verantwortlichkeiten werden zugewiesen, um die strategischen Ziele zu erreichen?
• Welche Fragen müssen Kunden beantworten, um eine Entscheidung zu treffen?
• Welche Grafiken, Berichte und Empfehlungen können bei der Beantwortung von Fragen helfen?
• Welche Metriken sollen in der Lösung verwendet werden?

Es ist wichtig, die Aufgaben für Analysten herauszuarbeiten, um keine wichtigen Details zu verpassen und dem Kunden im Ergebnis eine funktionierende und nützliche Lösung zu liefern.

Fassen wir zusammen. Damit die Daten für das Unternehmen funktionieren, sollten Ihre Analysten:

1. wissen, welche Kundenziele und Lösungen wirklich von den Daten abhängen
2. Überlegen Sie, wie viel Gewinn diese Entscheidungen beeinflussen
3. überwachen regelmäßig die Qualität der Daten und berichten zeitnah über Abweichungen von der Norm

Und natürlich ist es im Interesse des CDO, den Anteil der Mitarbeiter zu erhöhen, die Daten selbst nutzen, anstatt die ständige Unterstützung eines Analystenteams zu benötigen.

„Ich denke, dass Analytics im Marketing als Ergänzung für einen bereits erfahrenen/starken Athleten betrachtet werden sollte. Sie können ihn/sie schneller/stärker/usw. machen.

Apropos konkretere Beispiele (in Bezug auf die beiden zuvor erwähnten Zonen), hier sind einige.

Wachstumszonen:

• 20 % der Produkte finden, die 80 % des Umsatzes bringen. Überprüfen Sie ihre Verkehrsquellen, demografischen Daten usw. und versuchen Sie herauszufinden, welche Segmente besser funktionieren als andere. Dies kann Ihnen dabei helfen, Möglichkeiten zu erkennen, wo Sie Budgets erhöhen können (z. B. um Anpassungen an Ihrer bezahlten Werbung vorzunehmen).

Risikozonen:

• Nachverfolgung von Fehlern (und anderen negativen Aktionen, Checkout-Fehlern, Anmeldefehlern usw.). Dies sind die primären Kämpfe der Kunden/Kunden. Indem Sie sie identifizieren und reparieren, können Sie die Reibung reduzieren und so das Konvertierungsvolumen erhöhen."

Julius Fedorovicius, Gründer von analyticsmania.com.

Es kann sechs Monate dauern, bis eine Stelle für einen starken Analysten geschlossen ist. Das ist eine lange Zeit. Ein Partner ist eine großartige Lösung, um sofort loszulegen und nicht so lange zu warten, bis Sie einen Mehrwert erhalten. Es gibt zwei Fälle, in denen die Zusammenarbeit mit einem Partner wirklich hilft, Analytics in einem Unternehmen zu entwickeln.

1. Der Partner verfügt über eine deutlich stärkere Expertise als das Unternehmen derzeit hat. Angenommen, ein Unternehmen möchte bereits mit Daten arbeiten oder zumindest mit der Erfassung beginnen, und es gibt keine Analysten im Unternehmen oder sie konzentrieren sich auf andere Aufgaben. In diesem Fall sollte das Unternehmen einen Partner finden, der bereits Erfahrung in der Bearbeitung ähnlicher Fälle in der Nische hat.
2. Das Team des Partners wird für eine bestimmte Funktion eingestellt . Beispielsweise könnte es sich um die Implementierung von Analysen, die Bereitstellung von Google Tag Manager-Unterstützung oder die Berichterstattung über Marketing handeln. Dieser Ansatz funktioniert, wenn Unternehmen ein großes und qualifiziertes Team für bestimmte Aufgaben benötigen und interne Mitarbeiter wertvoller sind, wenn sie sich auf die Datenanalyse und -interpretation konzentrieren.

Wichtig! Bei jedem Ansatz lohnt es sich, Beziehungen zu einem Partner aufzubauen, der transparent in seiner Entscheidungsfindung ist. Mit anderen Worten, Ihr Partner muss die strategischen Ziele Ihres Unternehmens und Ihre Analyseanforderungen verstehen, um proaktiv arbeiten zu können.

Was sind Ihre strategischen Ziele, Ihr Zeitrahmen und Ihr Budget? Zum Beispiel beim jährlichen Go Analytics! Konferenz wird regelmäßig darüber gesprochen, wie man kostenpflichtige Analyseprodukte im Wert von Hunderttausenden von Dollar nutzt. Aber es gibt auch Redner, die sagen, dass Analysen für 130 US-Dollar pro Monat erstellt werden können. Beide Fälle sind wahr und real.

Große Unternehmen, die aktiv Google Marketing Platform-Produkte nutzen und Werbedaten mit Verkaufsdaten kombinieren, verwenden Google Analytics 360. Für andere Unternehmen mit kleineren Volumina reicht es aus, Funktionen des kostenlosen Google Analytics zu nutzen.

Einfach ausgedrückt: Wenn Ihr Jahresumsatz zwischen 200.000 und 1 Million US-Dollar liegt, ist es an der Zeit, Daten in Ihrer Datenbank zu sammeln, aber es ist noch zu früh, um Anstrengungen in die Arbeit mit maschinellen Lernalgorithmen zu investieren. Sie haben noch nicht genug Informationen über Ihre Kunden.

Konzentrieren Sie sich auf Analysefunktionen und Rentabilität für Ihr Unternehmen . Zunächst einmal soll Analytics helfen, die Fragen zu beantworten: Wo liegen meine Risiken? und Wo sind meine Wachstumszonen? bei der Umsetzung Ihres Plans. Wenn es diese Fragen nicht beantwortet, dann kostet es nur Ihre Zeit und Ihr Budget.

„Analytics ist etwas, das Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft verbindet. Wir analysieren die in der Vergangenheit erstellten und gesammelten Daten. In der Gegenwart versuchen wir vorherzusagen, was in der Zukunft passieren würde. Und schließlich versuchen wir, die Zukunft zu beeinflussen.“ indem wir unsere Bemühungen neu verteilen."

Mikko Piippo, Digital Analytics & Optimization Consultant, Mitbegründer und Partner von Hopkins.

• Beginnen Sie mit der Erstellung von Analysen, indem Sie den Entwicklungsstand des Unternehmens definieren.
• Es ist nicht notwendig, sechs Monate auf eine große Datenmenge zu warten oder einen Superanalysten zu suchen. Wenden Sie sich zunächst an Partner, die Erfahrung mit dem Aufbau von Marketinganalysemodellen in Ihrer Region haben.
• Wählen Sie das geeignete Modell: ein fertiges Produkt, das für Ihr Unternehmen modifiziert wurde, oder ein von Grund auf neu entwickeltes System, das nur für Sie entwickelt wurde.
• Erwägen Sie die Einstellung eines Analysten, der sich im Kontext Ihres Unternehmens gut auskennt, auch wenn er nicht über die fortgeschrittensten Fähigkeiten verfügt. Sie können die Infrastruktur von Anfang an nutzen und weiter skalieren und verbessern.