Dinge, die ich auf dem Marketing Analytics Summit 2019 in Las Vegas gelernt habe [Tag 1]

Im Juni hatte ich das Vergnügen, auf dem Marketing Analytics Summit in Las Vegas zu sprechen. Der Gipfel wurde von Jim Sterne, dem Direktor der Digital Analytics Association, gegründet. Der Marketing Analytics Summit ermöglicht es Ihnen, aus den Fehlern anderer zu lernen, Marktführer zu treffen und sich von ihnen beraten zu lassen, die neuesten und besten Tools und Ansätze für Marketinganalysen zu sehen, eine Welt voller beruflicher Optionen zu entdecken und Ihre Karriere zu steuern.

Die Veranstaltung fand im Caesars Palace Hotel statt und fand zusammen mit mehreren anderen Konferenzen statt: Digital Growth Unleashed, Email Innovation Summit und Predictive Analytics World. Außerdem gab es zwei Workshop-Tage. Leider konnte ich nicht daran teilnehmen, aber ich habe gehört, dass sie großartig waren.

Achtung: In diesem Herbst finden in Europa mehrere Marketing Analytics Summits statt – in London (16.–17. Oktober), Mailand (5. November) und Berlin (18.–19. November) – also zögern Sie nicht und reservieren Sie Ihren Platz.

Wenn Sie sich bereits darauf freuen, diese Konferenz nächstes Jahr zu besuchen, finden Sie hier einen 15 % Rabattcode für die MAS 2020 : Es kann für alle 2-, 3- und 4-Tages-Pässe verwendet werden.

Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung des ersten wundervollen Tages, den ich damit verbracht habe, mich zu vernetzen und von den Besten im Bereich Marketing Analytics zu lernen. Meine Zusammenfassung von Tag 2 findet ihr in einem anderen Artikel.

• Keynote „Datenkultur, Datenmenschen, Datenrealität“ von June Dershewitz, Director of Analytics bei Twitch
• „The Marketing Analytics Maturity Curve“ von Rob Clarke, Mitbegründer und CXO von Strala
• „Erfolgspläne: One-Page-Frameworks zur Marketingmessung“ von Mary Owusu
• „Bedeutung des Prozesses“ von Laura Patterson, Präsidentin von VisionEdge Marketing
• „Gehirnwissenschaft hinter großartigen Kundenerlebnissen“ von Diana Lucaci, Gründerin und CEO von True Impact, und Ferdinand Ephrem, CTO
• „Die vier Reiter der Web-Marketing-Apokalypse“ von Rand Fishkin, Gründer von SparkToro

Die Konferenz begann mit einer herzlichen Begrüßung durch Jim Sterne , den Gründer des Marketing Analytics Summit, und Marilee Yorchak , die Geschäftsführerin der Digital Analytics Association.

Twitch ist eine Live-Streaming-Videoplattform mit monatlich 3 Millionen einzigartigen Streamern. Laut einem Artikel auf CNN aus dem Jahr 2018 hat der Top-Streamer der Plattform, Ninja, 10 Millionen Dollar mit Videospielen verdient.

Twitch wurde digital geboren : Sie haben ihre eigene Analyseplattform aufgebaut, die täglich 60 Milliarden Datensätze (die das Kundenengagement mit der Plattform beschreiben) an einen Data Lake streamt, der auf Amazon Redshift Spectrum aufbaut. Jeder in ihrem Datenteam kennt sich mit SQL aus und verwendet Daten, um das Video-Engagement, die Effektivität von Inhalten, Marketingentscheidungen und mehr zu verstehen und zu optimieren.

Das ist wirklich spannend, denn obwohl es so viele Tools gibt, die Daten verfügbar machen, halten einige Unternehmen immer noch am HiPPO-Ansatz fest.

Um dies hervorzuheben, verwies June auf den berühmten Ausspruch von Jim Barksdale, dem ehemaligen CEO von Netscape: „Wenn wir Daten haben, schauen wir uns die Daten an. Wenn alles, was wir haben, Meinungen sind, lass uns mit meiner gehen.“

Um zu verstehen, ob Sie Self-Service-Analysen haben, versuchen Sie, Ihre aktuelle Datenkultur zu bewerten. Ihre Datenkultur spiegelt ehrlich die Werte Ihres Unternehmens wider und Sie können sie jederzeit verbessern. Dazu brauchen Sie engagierte Mitarbeiter und Tools, die den Self-Service vereinfachen. Versuchen Sie, sich folgende Fragen zu stellen:

• Sind meine Mitarbeiter so neugierig und motiviert, wie sie sein sollten, wenn es um die Nutzung von Daten geht? Warum ist das so?
• Was kann ich tun, um das Negative zu korrigieren oder das Positive zu verstärken?
• Entspricht der Prozentsatz der Mitarbeiter, die unsere Self-Service-Analytics-Tools verwenden, meinen Erwartungen?

Um diese letzte Frage zu beantworten, listen Sie zunächst die monatlich aktiven Benutzer der Self-Service-Analytics-Tools Ihres Unternehmens auf und berechnen Sie dann den Prozentsatz der Mitarbeiter, die diese verwenden.

Höchstwahrscheinlich werden Sie feststellen, dass jeder andere Tools verwendet und manche Menschen überhaupt keine Tools verwenden, sondern Entscheidungen nach ihrem Bauchgefühl treffen. Es sollte also keine Überraschung sein, dass es manchmal sehr schwierig ist, einen Konsens zu erzielen, da jeder auf unterschiedliche Zahlen schaut.

Bei Twitch verwenden sie die folgenden Tools, um Self-Service-Analysen durchzuführen:

1. Schnittstellen – Daten sollen für alle einfach zu verarbeiten sein
2. Aggregate – Daten sollten sauber, effizient und organisiert sein
3. Datenkatalog – Daten und Metadaten sollten auffindbar sein

Um zu überprüfen, ob Self-Service-Analysen funktionieren, führen Sie vierteljährlich Umfragen zur Datenzufriedenheit durch und fragen Sie:

• Haben Sie die Daten, die Sie benötigen, um Ihre Arbeit effektiver zu erledigen?
• Sind Sie in der Lage, Daten in einem Zeitrahmen zu erhalten, der Ihren Geschäftsanforderungen entspricht?

Wenn der größte Teil Ihres Teams eine dieser Fragen mit Nein beantwortet, bedeutet dies, dass Ihre Self-Service-Analysen nicht funktionieren.

Die zunehmende Popularität von Data Science hat datenbezogene Berufsbezeichnungen besonders mehrdeutig gemacht.
Es kommt oft vor, dass eine Berufsbezeichnung nicht den erwarteten Fähigkeiten entspricht, daher empfiehlt June, einen Titel nicht für bare Münze zu nehmen. Stattdessen empfiehlt sie, den Hype zu durchbrechen und sich auf die Wirkung zu konzentrieren, die Sie liefern.

Nachfolgend finden Sie eine grundlegende Klassifizierung von Titeln, aber das bedeutet nicht, dass alle Unternehmen diese verwenden:

1. Datenanalyst – Die Hauptaufgaben eines Datenanalysten bestehen darin, Daten zu implementieren, zu automatisieren und zu analysieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Für einen Analysten ist es wichtig, SQL, entweder R oder Python, zu kennen, Daten zu visualisieren und grundlegende statistische Konzepte anzuwenden.
2. Data Engineer – Dies sind die Spezialisten, die sich auf das Entwerfen und Erstellen von Dateninfrastrukturen und Pipelines konzentrieren.
3. Data Scientist – Diese Personen führen langfristige quantitative Forschung durch und erstellen Datenprodukte.

Um sicherzustellen, dass alle auf derselben Seite sind, möchten Sie möglicherweise eine Datenrollenmatrix verwenden:

Diese Matrix können Sie um Erwartungen an die Position erweitern. Es ist wichtig, diese Matrix nicht nur zu erstellen, sondern alle in Ihrer Abteilung und Ihrem Unternehmen damit vertraut zu machen, um sicherzustellen, dass jeder versteht, was von jeder Position erwartet werden kann.

Laut Dun & Bradstreet bezeichnen nur 16 % der Unternehmen die verwendeten Daten als „sehr gut“.

Die Hauptprobleme, die Menschen bei der Arbeit mit Daten haben, hängen mit der Datenqualität und einem reaktiven Ansatz zusammen – dh sie achten erst auf Daten, nachdem sie ein Problem damit entdeckt haben. Bei der Verwaltung der Datenqualität sollte es jedoch nicht nur um die Reaktion auf Vorfälle gehen.

Um den Ansatz von reaktiv auf proaktiv umzustellen, befragte der Senior Data Quality Analyst von Twitch die Teammitglieder nach ihren Erwartungen in Bezug auf Daten und erstellte ein Maß für die Datenqualität, die sogenannte Fehlerrate . Dann entwickelte er eine Reihe von Regeln, die wohlgeformte Daten beschreiben. Hier sind ein paar Beispiele: Die Uhrzeit muss ausgefüllt werden, eine Benutzer-ID muss eine 12-stellige Zahl sein, eine Plattform muss „Web“, „mobiles Web“, „ios“, „android“ usw. sein.

Sobald die Regeln eingeführt waren, erstellte er ein Überwachungs-Dashboard und richtete Warnungen ein. Dies trug dazu bei, die Zeit zwischen dem Auftreten eines Problems und der Behebung durch das Team zu minimieren.

Die erzielten Ergebnisse sind erstaunlich – die Fehlerquote ging von 4,5 % auf 0,5 % zurück:

So gehen Sie proaktiv mit der Datenqualität um:

1. Definieren Sie die kritischsten Datensätze in Ihrem Unternehmen.
2. Denken Sie darüber nach, wie viel Sie über die Art und Weise wissen, wie diese Daten verwendet werden.
3. Fragen Sie, was einige der Dinge sind, von denen die Leute erwarten, dass sie in Bezug auf diese Daten wahr sind.
4. Beginnen Sie damit, eine Liste aktueller und vergangener Datenqualitätsvorfälle zu führen, damit Sie Trends verstehen und in proaktive Kontrolle investieren sollten.

Ich habe den Vortrag im Juni genossen und habe das Gefühl, dass viele Unternehmen von Twitch lernen können. Kommen wir zum nächsten Vortrag!

Das Strala-Team hat kürzlich eine Untersuchung zum Stand der Marketingmessung durchgeführt, und die Ergebnisse waren ziemlich enttäuschend:

Rob sagt, wenn wir Messungen durchführen, Zuordnungen vornehmen, den ROI berechnen oder Erkenntnisse gewinnen wollen, stoßen wir auf zwei Haupttypen von Problemen:

• Datenprobleme
• Inkonsistentes Tracking über Kanäle hinweg
• Unzureichendes Personal / Talent, um Daten zu sammeln und zu verwalten
• Isolierte Daten über mehrere Kanäle
• Unvollständige Daten über mehrere Kanäle
• Inkonsistente Datenstandards über mehrere Kanäle hinweg
• Unzureichende Attributionsmodelle

Persönlich kann ich dem zweiten Punkt nicht zustimmen, da es unzählige Modelle gibt und mindestens eines davon zu Ihren Geschäftszielen passt. Um mehr über Attributionsmodelle auf dem Markt zu erfahren, sehen Sie sich dieses Webinar an. Eine weitere Ressource, die Sie möglicherweise nützlich finden, ist ein Artikel darüber, was wir aus der Erstellung von Attributionsmodellen für die führenden Multichannel-Händler gelernt haben.

Laut Rob gibt es drei Reifegrade für Marketinganalysen: Anfänger, Fortgeschrittene und Fortgeschrittene. Um den Reifegrad Ihres Unternehmens einzuschätzen, müssen Sie Ihre Daten in drei verschiedenen Kategorien auswerten: einheitliche Einblicke, einheitliche Daten und vordefinierte Datengrundlage:

Diese besteht aus zwei Unterkategorien:

• Leistungsmessung
  Auf der Anfängerstufe wird die Leistung mit marketingspezifischen KPIs gemessen: Leads, Traffic, Bestellungen usw. Dies entwickelt sich zu Geschäftsergebnissen auf der fortgeschrittenen Reifestufe.
• Zuschreibung
  Das beginnt beim Single-Touch-Ansatz und geht bis hin zur algorithmischen Multichannel-Attribution (MTA). In diesem Artikel finden Sie eine detaillierte Überprüfung und einen Vergleich von Attributionsmodellen.
  

Es gibt drei Phasen der Datenvereinheitlichung:

• Isolierte Datensätze auf Anfängerniveau. Das haben die meisten Unternehmen – ihre Daten werden in verschiedenen Systemen gespeichert: Anzeigenplattformen, Anrufverfolgung, Google Analytics, CRM, ERP usw. Jedes Mal, wenn sie eine Frage beantworten müssen, die mehr als einen Datensatz betrifft, ist das ein Albtraum.
• Co-lokalisierte Datensätze auf der mittleren Ebene. Ein Data Lake wäre ein Beispiel dafür. Es bietet etwas mehr Flexibilität als isolierte Daten, ist aber immer noch ziemlich schwierig damit zu arbeiten.
• Einheitliche Datensätze auf fortgeschrittenem Niveau. Davon träumen alle Unternehmen – eine einzige Faktenquelle zu haben, der alle vertrauen.
  

• Tracking-Präzision. Unternehmen auf dem Anfänger-Reifegrad haben eine sehr begrenzte Genauigkeit (Kanal/Publisher), während Unternehmen auf dem fortgeschrittenen Niveau die genauesten Attribute verwenden (dh alle Kanal- und Inhaltsattribute).
• Touchpoint-Abdeckung. Anfängerunternehmen nutzen eine begrenzte Abdeckung wie kostenpflichtige Kanäle, während fortgeschrittene Unternehmen alle Journey-Touchpoints und einen vollen Trichter nutzen.
• Standardisierung der Taxonomie. Neue Unternehmen verwenden Systemstandards und investieren nicht in die Taxonomie, während fortgeschrittene Unternehmen unternehmensweite Standards verwenden, einschließlich einheitlicher Kanal- und Inhaltsattribute.
  

Denken Sie daran, dass Sie nicht unbedingt in allen Kategorien auf einem Niveau sein werden. Bewerten Sie also Ihren aktuellen Reifegrad der Marketinganalyse, um die Schritte zu definieren, die Sie unternehmen müssen, um zum fortgeschrittenen Niveau zu gelangen.

Die nächste Hauptrednerin war Mary Owusu , Vice President of Digital Strategy & Analytics bei Mower.

Ich fand Marys Vortrag nicht nur fesselnd, sondern auch sehr praktisch. Mary hat den Marketing-Erfolgsplan als Reaktion auf eine der auffälligen Funktionsstörungen entwickelt, mit denen wir Marketingfachleute leben: Selbst wenn wir uns der Messung und Analyse verschrieben haben, kann es für uns schwierig sein, Klicks und Impressionen in geschäftliche Auswirkungen umzuwandeln – und dies kann zu Kürzungen führen unsere Marketingbudgets.

Laut einer Forrester-Umfrage übertreffen Unternehmen, die Marketingkennzahlen mit gewünschten Geschäftsergebnissen verknüpfen, diese gewünschten Ergebnisse mit doppelt so hoher Wahrscheinlichkeit. Und Unternehmen, die Marketingkennzahlen mit Umsatzzielen verknüpfen, werden diese Ziele mit dreimal höherer Wahrscheinlichkeit deutlich übertreffen.

Um die richtigen Unternehmens-KPIs souverän mit Marketingaktivitäten abzustimmen, müssen Sie in Analysen investieren und gleichzeitig die Zustimmung von funktionsübergreifenden Abteilungen und Führungskräften fördern. Laut einer CMO-Umfrage vom August 2018 werden die Ausgaben für Marketinganalysen in den nächsten drei Jahren voraussichtlich um mehr als 200 % steigen.

Es besteht kein Zweifel, dass Analysen wichtig sind, aber laut derselben Studie werden Marketinganalysen nur in 36 % der Fälle bei der Entscheidungsfindung verwendet. Und diese Zahl hat sich in den letzten fünf Jahren kaum verändert.

Es gibt mehrere Faktoren, die Unternehmen davon abhalten, Marketinganalysen häufiger bei der Entscheidungsfindung einzusetzen. Ein Mangel an ausgebildeten Fachleuten und ein Mangel an Tools und Prozessen zur Messung der Wirkung von Marketinganalysen sind die größten Hindernisse:

Laut Mary wollen sowohl Marketingspezialisten als auch Analysten eines: die richtigen Tools und Prozesse, um zu wissen, was sie anfangen, aufhören und fortsetzen müssen, um ihre Marketingziele zu erreichen.

Mary teilte einen erstaunlichen Messrahmen mit, um Marketingaktivitäten an den Geschäftszielen eines Unternehmens auszurichten. Ihr Erfolgsplan demonstriert den Wert von Marketing- und Analyseinvestitionen für die Geschäftsleitung, misst die richtigen Dinge, definiert, wer für was verantwortlich ist, legt im Voraus erstklassige KPIs fest, fördert die Zustimmung und Zusammenarbeit zwischen Teams und Abteilungen für Marketingprojekte, und Risikobereiche aufdeckt, bevor Geld ausgegeben wird.

Der Erfolgsplan besteht aus vier Phasen, und jede wird von Personen in den unten aufgeführten Rollen besessen und verwaltet. Jede dieser Rollen sollte auf mehrere Hauptziele achten.

Marketingstrategen sollten sich darum kümmern

• Geschäftsziele – sollten direkt aus Dokumenten oder Anweisungen der Geschäftsleitung stammen
• Marketingziele – sollten spezifisch, messbar, erreichbar, realistisch und zeitgebunden sein
• Strategien – spezifische Mittel, mit denen Ihre Ziele erreicht werden
• Taktiken – kurzfristige Aktivitäten, durch die eine Strategie erfüllt wird

Mary's Erfolgsplan-Framework hat durchgehend Rechenschaftspflicht eingebaut. Beispielsweise sollten beim Faktor Taktik verantwortliche Personen/Teams zugeordnet werden.

Dafür sind Analysten, Datenwissenschaftler und Technologen verantwortlich

• Key Performance Indicators (KPIs) , die das beste Maß für das identifizierte Marketingziel darstellen und unabhängig von Werkzeug und Ressourcen sein sollten. Wenn Sie mit KPIs arbeiten, müssen Sie:
• Definieren Sie Ihre KPIs:
• Primäre KPIs: zum Beispiel Industriestandards
• Sekundäre KPIs: Nur verwenden, wenn keine primären KPIs verfügbar sind
• Ergänzende KPIs: ein weicher KPI, der verwendet wird, um die primären oder sekundären KPIs zu ergänzen, aber nicht zu ersetzen.

• Segmentieren Sie Ihre KPIs. Um aussagekräftige Segmente zu erhalten, denken Sie: Mein Team wird bessere Budgetentscheidungen treffen, wenn dieser KPI nach Geografie/Marketingkanal/Zielgruppe/usw. aufgeschlüsselt ist.

• KPI-Zielwerte sind die tatsächlichen numerischen Werte, die Sie als Indikatoren für Erfolg oder Misserfolg festgelegt haben. Wenn keine historischen Daten verfügbar sind, um einen Zielwert festzulegen, richten Sie eine Basislinie ein und bewegen Sie sich von dort aus. Nach dem Abschnitt „KPI-Zielwert“ folgt der Abschnitt „Begründung“, in dem Sie die Begründung für Ihre Prognosen angeben können.

• Meldepflichten
• Tools – Definieren Sie die Tools, die für die Berichterstattung über die oben genannten KPIs erforderlich sind: ein CRM, Telefonsoftware, Marktforschung usw.
• Segmente – Geben Sie unbedingt an, welche Segmente mit den einzelnen Tools erfasst werden können und welche nicht. Die „kann nicht“-Segmente sollten als Beschränkungen behandelt und unter dem Beschränkungsfaktor in Punkt 4 unten hervorgehoben werden. Eine weitere gute Möglichkeit, über Segmente nachzudenken, besteht darin, sich vorzustellen, welche Fragen Ihnen von Stakeholdern zu Ihrer Initiative gestellt werden könnten.
• Häufigkeit – Sprechen Sie mit Ihrem Team und geben Sie an, wie häufig wichtige Stakeholder diesen KPI für die Entscheidungsfindung benötigen. Die für das Abrufen der einzelnen Berichte verantwortliche Partei ist im Erfolgsplan angegeben. Definieren Sie alle oben genannten Rollen und Verantwortlichkeiten in einer RACI-Matrix.

UX-Spezialisten und Analysten sind verantwortlich für

• Tagging- und Tracking-Anforderungen – Sobald Sie KPIs eingerichtet haben, definieren Sie, was getaggt werden muss, damit die Kampagne erfolgreich gemessen werden kann. Legen Sie fest, wer für welche Teile verantwortlich ist.
• Creative- und UX-Anforderungen – Legen Sie die kritischen Inhaltselemente (Calls to Action, Messaging Points usw.) dar, die aus den vorangegangenen Schritten hervorgegangen sind und daher den UX- und Kreativteams, die an dieser Kampagne arbeiten, klar mitgeteilt werden sollten.

CXOs und Strategen müssen managen

• Interne und externe Einschränkungen und Voraussetzungen – Identifizieren Sie, welche internen und externen Kräfte Ihre Fähigkeit behindern, die oben beschriebenen Punkte erfolgreich abzuschließen. Alles, was vor dem Start der Kampagne nicht abgeschlossen werden kann, sollte als ungelöst gekennzeichnet werden . Umgekehrt sollten gelöste Punkte als gelöst gekennzeichnet und eine kurze Zusammenfassung der Lösung bereitgestellt werden.

Meiner Meinung nach sind diese Rollen wirklich wichtig. Unternehmen verwalten ihre Risiken selten im Voraus, wenn es um die Implementierung von Marketing und Analysen geht.

Ein ausgefülltes Beispiel eines Erfolgsplans erhalten Sie hier. Ich empfehle dringend, einen Blick darauf zu werfen und es das nächste Mal auszuprobieren, wenn Sie an Ihrer Marketingstrategie und -taktik arbeiten, da dieser Plan Ihnen wirklich hilft, Ziele auszurichten und zu verstehen, wie sie gemessen werden sollten.

Nach Marys Vortrag gab es eine Sitzung mit dem Titel „Die beste Beratung aller Zeiten“, in der Mitarbeiter der Produktseite mit Dienstleistern und Beratern in Kontakt treten und von ihnen Ratschläge zur Lösung ihrer Probleme erhalten konnten. Wenn ich mich nicht irre, wurde der Rat von June Dershewitz als der beste angesehen. Sie empfahl, Analysten zu Besprechungen mitzubringen, bei denen Ziele besprochen und festgelegt werden, damit sie ihre Perspektive teilen und bei Bedarf zusätzliche Fragen stellen können.

Während des Mittagessens gab es mehrere Vorträge von Mitgliedern der Digital Analytics Association (DAA). Die Mission von DAA ist es, die Nutzung von Daten voranzutreiben, um die digitale Welt durch professionelle Entwicklung und Gemeinschaft zu verstehen und zu verbessern. Dieser Verband hat etwa 5.000 Mitglieder und wächst schnell.

Ihre erste Konferenz findet dieses Jahr übrigens vom 23. bis 24. Oktober in Chicago statt. Hier können Sie Ihren Platz reservieren. Sie haben ein Mentoring-Programm, kurze Zertifikatskurse, ein Programm für Frauen in der Analytik und viele andere großartige Initiativen, die Ihnen helfen, Ihre Karriere in die richtige Richtung zu lenken. Wenn Sie daran interessiert sind, mehr über DAA zu erfahren und ein Teil davon zu werden, wenden Sie sich an Marilee Yorchak.

Eine der Mittagssitzungen wurde von Maigari Jinkiri , Chief Revenue Officer bei Ebiquity, gehalten. Maigari teilte die Forschungsergebnisse darüber, inwieweit der US-Markt bereit für die DSGVO ist. Ich kann nicht viel von diesem Vortrag mitteilen, da er bis zu ihrer Veröffentlichung nicht offengelegt werden sollte, aber ich kann Ihnen einen kleinen Spoiler geben: Der US-Markt ist nicht bereit für die DSGVO.

Laura begann ihre über 25-jährige Karriere im Vertrieb und hatte das große Glück, funktionsübergreifend in den Bereichen Kundenbeziehungsmanagement und Marketing mit einem großen „M“ zu arbeiten. Heute steht sie an der Spitze von VisionEdge Marketing, das 1999 gegründet wurde, und gilt als eine der Pionierinnen und Autoritäten in der Disziplin Marketing Performance Management (MPM). Sie können sich also vorstellen, wie erfahren sie ist.

Es kommt oft vor, dass es C-Level-Führungskräften egal ist, wie Dinge erledigt werden, solange sie erledigt werden und bestimmte Ergebnisse bringen. Aber es ist äußerst wichtig, die Prozesse zu verstehen, die diese Ergebnisse hervorbringen, da sie das Bindeglied zwischen Menschen, Werkzeugen und Ergebnissen sind.

Wenn Sie verstehen, wie Dinge erledigt werden, können Sie einen messbaren Return on Investment erzielen und die Effizienz steigern, während Sie gleichzeitig die Qualität erhalten und den Wert des Unternehmens steigern. Und hier kommen Prozesse ins Spiel.

Laut Laura sind die Hauptgründe für das Scheitern von Marketingtechnologie-Implementierungen, dass es keine ordnungsgemäße Planung gibt und keine ordnungsgemäßen Prozesse im Unternehmen implementiert sind.

Sie scheitern, weil Marketing, wie alle Geschäftsfunktionen, auf Prozessen basiert. Und wenn Ihre aktuellen Marketingprozesse nicht effektiv oder effizient sind, dann bedeutet Automatisierung, einen schlechten Prozess schneller zu verfolgen. Marketingprozesse umfassen Planung, Berichterstattung, Modellentwicklung, Recherche, Customer Journey Mapping, Content-Erstellung, Event-Management, Kampagnen, Opportunity-Management usw.

Sie können alle Prozesse in Ihrem Unternehmen in zwei Gruppen aufteilen:

• Umsatztreibende Prozesse , die den Wert von Kunden gewinnen, halten und steigern (extern orientiert)
• Kostenreduzierende Prozesse , die auf Effizienzsteigerung ausgerichtet sind (intern orientiert)

Laura empfiehlt, sich zunächst auf ertragssteigernde Prozesse zu konzentrieren, da laut Untersuchungen von Rust, Moorman und Dickson die Auswirkungen ertragssteigernder Prozesse statistisch signifikant für die Verbesserung der Leistung sowohl von Finanz- als auch von Kundenbeziehungen sind. Andererseits hat das Angehen kostensenkender Prozesse oder der Versuch, beides zu tun, einen unbedeutenden Einfluss auf die Finanz- und Kundenbeziehungsleistung.

Aber es reicht nicht, Ihre Prozesse zu beschreiben. Damit sie für Sie funktionieren und iterativ verbessert werden können, müssen Sie sie abbilden. Prozesskarten stellen die Beziehung zwischen den Schritten und Eingaben zur Herstellung eines Endprodukts oder einer Dienstleistung visuell dar. Um einen Prozess abzubilden, müssen Sie die folgenden Schritte durchlaufen:

Führen Sie den Prozess so durch, wie er ist, bevor Sie versuchen, ihn zu ändern:

• Identifizieren Sie den Prozess
• Informationen sammeln
• Entwickeln Sie eine Prozesslandkarte
• Analysieren Sie die Karte
• Entwickeln Sie neue, bessere Schritte
• Verwalten Sie den Prozess
• Streben Sie nach dem Guten, nicht nach dem Perfekten – sonst können Sie stecken bleiben
• Seien Sie sich Ihrer Annahmen bewusst
• Bestätigen Sie Ihre Karte
• Beheben Sie das Problem erst, nachdem Sie die Zuordnung abgeschlossen haben
• Kriterien in jedem Prozess nicht vergessen:
• Verantwortlichkeiten
• Ziele
• Aktivitäten
• Eingänge
• Ausgänge
• Kunden
• Risiken und Kontrollen
• Kennzahlen

Einer meiner persönlichen Erkenntnisse ist, dass es bei der Implementierung von Prozessen um Disziplin geht. Es reicht nicht aus, den Prozess aufzuschreiben und mit dem Team zu teilen. Sie müssen Regeln schaffen, die Veränderungen fördern.

Hier sind die Best Practices, die Laura für die Implementierung von Prozessänderungen vorschlägt:

1. Gruppieren Sie Ihre Prozesse nach ihrer Auswirkung auf Ihren Kunden. Priorisieren Sie umsatz- und wertschöpfende Prozesse, die für die Führung des Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind. Spezifizieren Sie die Daten und Analysen, die Sie für jede dieser Aufgaben benötigen, und definieren Sie die Rolle, die Analysen spielen.
2. Wählen und konzentrieren Sie sich auf die Ertragsprozesse, die für die Umsetzung Ihrer Unternehmensstrategie am relevantesten sind. Beginnen Sie mit Prozessen im Zusammenhang mit Kundengewinnung, Kundenzufriedenheit, Kundenbindung und Loyalität.
3. Gehen Sie Prozesse an, bei denen Probleme oder Lücken bestehen. Setzen Sie Analysen ein, um festzustellen, welche Lücken Sie zuerst schließen müssen.
4. Wenn Sie ein neues Tool implementieren, versuchen Sie zunächst, dem Prozess manuell zu folgen. Sobald Sie den Prozess validiert haben, können Sie ihn aufschreiben und automatisieren.
5. Wenn der Prozess mehrere Abteilungen umfasst und Sie es dem Team nicht mitteilen können, versammeln Sie sie in einem Raum und verstehen Sie, wo der Handshake stattfindet.
6. Finden Sie die von Ihrem Team verwendeten Backdoors und schreiben Sie sie als Teil des bestehenden Prozesses auf. Wenn Sie diese Hintertür loswerden wollen, müssen Sie sie auch aufschreiben und Menschen dafür belohnen, dass sie neue Prozesse annehmen.
7. Stellen Sie sicher, dass alle Ihre Prozesse klar definiert und dokumentiert sind, bevor Sie eine Technologie implementieren, konfigurieren oder bereitstellen.
8. Bitten Sie einen Moderator, eine Prozessabbildungssitzung durchzuführen, bevor Sie in ein Tool investieren.
9. Führen Sie keine variable Verstärkung durch, wenn Sie einen Prozess implementieren, da der Prozess, den Sie implementieren möchten, sonst keine Wurzeln schlägt.

Ich wurde von diesem Vortrag wirklich inspiriert und habe jetzt Lust, tiefer in das Thema Prozessmanagement einzutauchen. Wenn Sie Empfehlungen haben, wo Sie anfangen sollen, hinterlassen Sie sie bitte in den Kommentaren.

Mir gefällt sehr, wie sich die Idee entwickelt hat, Brain Science und Emotionsmessung in Marketing und UX in den letzten Jahren einzusetzen. Kunden sagen, was sie denken, handeln aber oft nach ihren Gefühlen. Durch die Bestimmung positiver und negativer Emotionen und Aufmerksamkeitsaktivierung können Unternehmen neue Einblicke in das Engagement gewinnen und die besten Möglichkeiten finden, jede kostbare Sekunde der Aufmerksamkeit zu nutzen. Denn im Durchschnitt bekommen Marken 3 bis 5 Sekunden Aufmerksamkeit, manchmal sogar weniger.

Menschen verwenden zwei Arten der Verarbeitung – unbewusst und bewusst. Unbewusste Verarbeitung ist, wenn Sie nicht denken müssen: Ihr Körper handelt automatisch. Bewusste Verarbeitung ist, wenn Sie sich anstrengen müssen: Sie müssen denken und planen.

Je mehr Aufwand eine Handlung erfordert, desto bewusster wird verarbeitet und desto irritierter wird Ihr Kunde. Standardmäßig ist unser Gehirn faul und möchte keine Ressourcen dafür verschwenden, Dinge herauszufinden. Der Ärger darüber wird auf die Marke hochgerechnet. Aus diesem Grund möchten Sie die mentale Belastung eines Kunden verringern und sein Erlebnis so reibungslos wie möglich gestalten.

Ich habe von einem „betrunkenen Meister“-Ansatz gehört, wenn es um das Funnel-Design geht. Es funktioniert wie folgt: Sie müssen sicherstellen, dass eine betrunkene Person Ihren Verkaufstrichter auf der Website durchlaufen und eine Bestellung abschließen kann. Holen Sie sich heute Abend ein paar Bier und probieren Sie es mit Ihrem Freund aus.

Bei True Impact verwenden sie neuronale Metriken, Biometrie und Umfragemessungen, um die Sichtbarkeit der Marke zu beeinflussen, Akquisitions- und Bindungsziele zu unterstützen, emotionale Loyalität zu fördern und emotionale Verbindungen aufzubauen:

Eines der Beispiele, die Diana und Ferdinand nannten, war die Analyse mobiler Anzeigenerfahrungen: Vollbild-Interstitial-Videoanzeigen im Vergleich zu einem eingebetteten Opt-in-Anzeigenformat. Das haben sie bewiesen:

• Eingebettete Opt-in-Anzeigen führten zu 8-mal mehr kognitivem Engagement.
• Eingebettete Opt-in-Anzeigen erzeugten 4-mal mehr Motivation.
• Eingebettete Opt-in-Anzeigen sorgen für mehr Aufmerksamkeit: Die visuelle Aufmerksamkeit konzentrierte sich hauptsächlich auf die Anzeige selbst und nicht auf ihre Ecken.

Ein weiterer interessanter Punkt war die Wirkung von Printmedien auf das Gehirn: Je nachdem, welche Wirkung man erzielen möchte, muss man unterschiedliche Papiersorten, Schriftarten und Visuals verwenden. Denken Sie bei Werbebroschüren darüber nach, wie sich das Stück in Ihren Händen anfühlt: billig oder teuer. Es ist nichts falsch an der Zeitung, in der sich eine Anzeige billig anfühlt, wenn Sie einem Burgerladen einen Rabatt von 1 $ anbieten. Aber wenn Sie einen 300-Dollar-Gutschein für eine Kreuzfahrt geben, möchten Sie vielleicht, dass es sich teuer anfühlt.

Laut einer Studie von Diana und Ferdinand erregen digitale Promos 38 % mehr Aufmerksamkeit als physische; Andererseits führen physische Anzeigen zu einer um 70 % höheren Markenerinnerung. Dies geschieht, weil körperliche Interaktionen einfacher zu verstehen und überzeugender sind:

Damit sich Ihr Publikum an Ihre Marke erinnert, müssen Sie:

• Sprechen Sie mehr Sinne an. Wenn es um physische Objekte geht, kann Duft eine gute Option sein.
• Reduziere Ablenkungen. Lenken Sie die Aufmerksamkeit der Kunden auf das Hauptobjekt.
• Interaktion fördern.
  

Verwenden Sie diese drei von der Neurowissenschaft gelehrten Taktiken, um Ihre Conversions zu steigern:

• Auffallen . Verstehen Sie, was die Aufmerksamkeit Ihres perfekten Kunden antreibt, und nutzen Sie dieses Wissen.
• Emotionen auslösen .
• Bilden Sie eine Erinnerung und tun Sie Ihr Bestes, um sie positiv zu gestalten.
  

Das erste, was ich sagen muss, ist, dass Rands Vortrag super unterhaltsam war. Aber er hat auch viele Schmerzpunkte und Marketingprobleme angesprochen, denen die meisten Leute keine Aufmerksamkeit schenken, also hat es wirklich zum Nachdenken angeregt.

Rand sprach darüber, wie sich SEO, Social Media, Content und Paid Search Marketing ändern sollten, um mit der Zeit Schritt zu halten. Er begann seinen Vortrag, indem er hervorhob, wie sich das Influencer-Marketing verändert hat: 2002 erforderte es mehr Kreativität, da Sie nach allen potenziellen Quellen suchen mussten, die Ihr Publikum beeinflussen könnten, und dort alle verschiedenen Arten von Marketing ausprobieren mussten.

2019 ist es einfacher – du bezahlst einfach halbnackte Leute auf Instagram dafür, ein Foto mit deinem Produkt zu posten :) Faktencheck: In den letzten Jahren hat das Influencer-Marketing immer mehr Aufmerksamkeit bekommen:

Dies geschieht, weil Marketingspezialisten sich nicht wirklich darum kümmern, ihre Zielgruppen zu segmentieren. Statt Wo sind *unsere* Kunden? Zu viele Vermarkter fragen: Welche Plattform ist die größte? Rand verwies auf eine kürzlich in Schulen durchgeführte Umfrage, bei der fast die Hälfte der befragten Kinder angaben, dass sie später Influencer sein wollen.

Unter allen potenziellen Quellen, in denen Influencer-Marketing stattfinden kann – Podcasts, Zeitschriften, Whitepaper, Guerilla-Marketing, Blogs, Twitter, YouTube, Websuchen, Facebook, Verbraucherrezensionen, Instagram usw. – stechen nur YouTube und Instagram hervor. Aber wenn Sie einen Realitätscheck machen und sich die Statistiken zum Online-Verhalten der Kunden ansehen, werden Sie feststellen, dass Aufmerksamkeit und Einfluss überall stattfinden:

Dann wandte sich Rand den großen Veränderungen zu, die sich auf Suche, soziale Netzwerke, Inhalte und Werbung auswirken, und wie Marketingspezialisten am besten darauf reagieren können.

Er schlug drei Theorien zum Plateau der Suchnachfrage vor:

• Google wird immer besser darin, Suchanfragen zu lösen, wodurch im Grunde die Notwendigkeit mehrerer Abfragen zum selben Thema entfällt und Antworten direkt auf der Suchergebnisseite angezeigt werden. Dies schließt die Notwendigkeit aus, sich zu den tatsächlichen Ergebnissen durchzuklicken. Google veröffentlicht Inhalte erneut, manchmal mit minimaler Quellenangabe, manchmal ohne Quellenangabe. Im Grunde müssen Sie jetzt nicht mehr auf einen Link klicken, um wichtige Informationen aus einem Artikel zu erhalten oder ein Video abzuspielen. Sie können dies direkt auf der Suchergebnisseite tun:

• Sprachsuche und mobile Apps – z. B. Google Home, Google Assistant und die Google Search App – könnenibalisieren Suchanfragen, wie die Forschung von Perficient Digital bestätigt:

Alternativen zu Google erobern Marktanteile, zB Facebook, Instagram, DuckDuckGo, YouTube und Amazon. Das sieht man nicht wirklich, da Google immer noch den größten Marktanteil hat. Beispielsweise ist die Instagram-Hashtag-Suche im letzten Jahr auf dem Desktop um das 2,5-fache gewachsen (zu einer Zeit, in der der Desktop-Anteil an Sitzungen insgesamt geschrumpft ist). Dennoch macht es weniger als 0,1 % des Desktop-Suchvolumens von Google aus.

Um die Werbeeinnahmen zu steigern, implementiert Google eine größere Anzahl subtilerer Anzeigen und mehr Arten von Anzeigen. Laut Jumpshot-Statistiken verteilten sich die Desktop-CTRs von Google für Q1 2019 in den USA wie folgt (die Summe ist größer als 100 %, da einige Suchende auf mehrere Ergebnisse pro Suchanfrage klicken):

1. Bezahlt: 3,88 %
2. Bio: 61,4 %
3. Zero-Click-Suchen: 34,7 % (plus 12 % in den letzten 3 Jahren)

Auf Mobilgeräten gehen sogar noch mehr Klicks zur bezahlten Suche:

Und die Zahl der Zero-Click-Suchen auf Mobilgeräten ist in den letzten drei Jahren um 20 % gestiegen.
Das Google-ABC 2019:

1. Anfragen in SERPs beantworten und weniger Traffic senden
2. Bieten Sie bezahlte Ergebnisse für Sichtbarkeit und Klicks an
3. Konkurrieren Sie direkt mit Publishern (und ordnen Sie ihre eigenen Eigenschaften vor allen anderen)

Was sollten Suchmaschinenvermarkter tun, um die Konkurrenz zu schlagen?

• Kontrollieren Sie die Marke mit On-SERP-SEO, da die Suchergebnisseite Ihre neue Zielseite ist. Sie müssen Rich Snippets nutzen und Ihre Panels beanspruchen. Unten sehen Sie ein Beispiel für eine Suchergebnisseite, wenn Sie „Rand Fishkin“ googeln:

• Wenn Keywords aggregierte Antworten anzeigen, beeinflussen Sie die Publisher unten, damit sie dort gelistet werden.
• Verdoppeln Sie die Schaffung von Markennachfrage. Während der Präsentation brachte Rand ein Beispiel mit Elvies #FreetheFeed-Kampagne und wie sie die Londoner dazu brachte, zu suchen und zu teilen, um Markenbekanntheit zu schaffen:
  

• Wenn andere Websites ranken können, Sie aber nicht, verwenden Sie Barnacle SEO, indem Sie Gastbeiträge oder Gastleitartikel einreichen.
• Shift SEO-focused content to keywords Google is less likely to cannibalize: 40%+ of all searches get less than 100 searches per month, so the long tail is still a gold mine for SEO.
  

According to the 2019 Social Media Industry Benchmark Report by Rival IQ, the engagement rates of social followers have fallen to near-zero on Facebook and Twitter. Instagram engagement, on the other hand, is a bit higher, varying from category to category:

If you compare the efficiency of social followers with email subscribers, you might be really surprised:

Social traffic still accounts for less than 10% of traffic (according to Jumpshot), even though it has been sending more traffic than before:

Over the past year, site visits generated by social media have decreased by 8% for Twitter, increased by 9% for Pinterest and Facebook, remained unchanged for YouTube, and showed 114% growth for Instagram in Q1 2019 compared to Q4 2018.

One possible reason is that social networks prevent outlinking. They all push content that engages more than content that's just “shared.” According to AgoraPulse's experiment, Instagram posts that contain the phrase “link in bio” or similar see a 34% decrease in average reach. YouTube has cut off descriptions to avoid making links visible in the default view, and on mobile they hide them entirely. On LinkedIn, long form articles posted directly in a post are getting more engagement, more reach, and having more impact. One way to work around this is using “the link is in the first comment.”

Social algorithms are designed to:

• Engage – Content should attract users, generate likes and shares, and hold the viewer's/reader's attention. If you have a low engagement post, your next post will have a harder time reaching a big audience. And if a post gets high engagement, Facebook will boost the reach of your next post.
• Addict – Users who've seen your content should stay on the platform and keep engaging.
• Retain – Users who've consumed your content should return to the platform again and again.
  

What should social marketers do to beat the competition?

1. Use the 2-1-2 formula to take advantage of social algorithms. The first two posts should be high engagement and non-promotional to earn brand exposure and new followers. Then you can have one promotional post with a call to action (CTA) to capitalize on your algorithmic reputation for high engagement and earn direct traffic. Then, it should be followed by two non-promotional posts again.
2. Create content that
• earns high engagement and amplification
• is connected to your brand
• creates emotional resonance (can be achieved through storytelling).

Content marketing has changed; just accept it. The main changes are:

1. Search engine and social network algorithms have created winner take most platforms.
2. Demands for monetization and growth have pushed tech monopolies to compete with publishers.
3. Amplifiers are overwhelmed by requests and are more skeptical than ever.
4. Traffic quantity correlates less and less with conversions.

What should content marketers do to beat the competition?

• Erstellen Sie Inhalte, die
• erregt schnell Aufmerksamkeit und fordert Engagement
• spielt mit dem psychologischen Wunsch, sich selbst und andere zu kategorisieren
• erstellt eine virale Schleife durch das Teilen und Ansehen der Antworten von Freunden
• Liefern
• Einzigartiger Wert
• Referenzwürdigkeit
• Einblick in Ihren Wettbewerbsvorteil

Anzeigengebote liegen in vielen Sektoren weit über dem, was rentabel ist; Daher steigen die Werbekosten, während der ROI sinkt:

Die Messung wird aufgrund einer Vielzahl von Faktoren noch schwieriger: verstreute Daten, unterschiedliche Geschwindigkeit der Datenaktualisierungen, unterschiedliche Datenformate, Walled Gardens usw. Und wenn die Messung der bezahlten Suche einigermaßen klar ist, ist die Messung des Influencer-Marketings viel komplizierter:

Was sollten Werbefachleute tun, um die Konkurrenz zu schlagen?

• Führen Sie Interviews, Umfragen oder Profildaten durch, um herauszufinden, wo und womit Ihre Zielgruppen interagieren. Traditionelles Influencer-Marketing sucht nach den am besten erreichbaren Accounts, die mit einer Keyword-Suche übereinstimmen. Aber Sie brauchen nicht den größten Blogger im Internet: Sie brauchen den, mit dem sich Ihr Publikum am meisten beschäftigt.
• Verdienen Sie Markenpräsenz durch organische, soziale, Content-, SEO-, Event- und gezieltes Markenmarketing. Erst danach sollten Sie in Anzeigen und CRO investieren.
• Arbeiten Sie daran, organische Besuche und soziale Engagements zu erhalten; Messen Sie Ihre Markenbekanntheitskampagnen.
• Zahlen Sie, um dort zu werben, wo Ihr Publikum mit denen interagiert, die Sie bereits kennen und mögen.

Wie Sie sehen können, gab es eine Reihe von Imbissbuden und Empfehlungen, wonach Sie suchen sollten. Um sich einen besseren Überblick zu verschaffen, finden Sie hier die vollständige Präsentation.

Auf den Networking-Empfang in der Messehalle folgte ein Dinner with Strangers. Es ist ein wunderbares Networking-Event, das Fachleute an einen Tisch bringt, wo sie sich in entspannter Atmosphäre bei gutem Essen und Getränken kennenlernen können. Es ist Ihre Chance, Ihre Komfortzone zu verlassen und jemanden zu treffen, der das brennende Problem lösen kann, an dem Sie gearbeitet haben, oder dem Sie mit Ihrer Erfahrung helfen können.

Und so endete der erste Tag...

PS Vielen Dank für alle Fotos von der offiziellen Facebook-Seite des Marketing Analytics Summit. Abonnieren! :)