Datengestützte Entscheidungsfindung ist der Goldstandard im Marketing. Egal, ob es sich dabei um strategische Entscheidungen auf höchster Ebene handelt, wie z. B. die jährliche Budgetzuweisung, oder um taktische Entscheidungen auf täglicher Ebene, wie z. B. die Optimierung von Keyword-Geboten oder Social Ad Targeting, ohne eine Art von evidenzbasierter Auswahl wird eine Entscheidung als meinungsbasiert betrachtet - und damit als weniger gültig. Erfahre, wie Marketing-Experimente Unternehmen dabei helfen, datengestützte Entscheidungen zu validieren und zu kalibrieren.
In einer kürzlich durchgeführten Umfrage unter Praktikern für datengesteuertes Marketingnach ihren wichtigsten Datenzielen befragt, war die wichtigste Antwort "mehr Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen treffen". Auf die Frage nach den größten Datenherausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, lautete die wichtigste Antwort jedoch "mehr datenbasierte Entscheidungen treffen zu können" 81% der Marketer gaben an, dass sie "die Umsetzung datengestützter Marketingstrategien als etwas bis extrem kompliziert."
Viele von uns treffen jeden Tag Entscheidungen, die wir für datengestützt halten, aber es gibt einen wesentlichen Teil der Gleichung, den viele nicht richtig machen oder nicht einmal verstehen, wie: Datengestützte Entscheidungsfindung sollte nicht als selbstverständlich angesehen werden... sie muss ständig getestet und durch laufende Experimente optimiert werden..
Daraus folgt: Was könnte für eine Marke wichtiger sein als die Bestätigung, dass ihr Entscheidungsprozess erstklassig ist?
Würdest du dich mit einem defekten Kompass im Wald verirren wollen?
Datengestützte Entscheidungsfindung: Marketingexperimente im Zentrum einer Test-und-Lern-Kultur
Laut einer Studie von Gartner:
"Eine Kultur des Testens und Lernens versetzt dein Unternehmen in die Lage, Entscheidungen in den Bereichen Kundenerfahrung, Marketing und Produkte zu treffen, die Meinungen, Unentschlossenheit und Ungewissheit mit Hilfe von Daten und Erkenntnissen durchbrechen. Die Ergebnisse und Resultate verringern das Risiko falscher Entscheidungen, reduzieren oder eliminieren verschwendete Anstrengungen und Ressourcen und verbessern den Umsatz."
Von Marketern wird seit langem erwartet, dass sie ein Diagramm oder eine Grafik über die Marketingleistung in sich aufnehmen und fundierte Annahmen über das weitere Vorgehen treffen. Wenn eine Marke zum Beispiel in einen neuen sozialen Kanal investiert hat und der ROI der Kampagnen durchweg hinter den Erwartungen zurückbleibt, kann die Entscheidung getroffen werden, das Budget auf einen anderen Publisher zu verlagern. Der Prozess zur Überprüfung dieser Entscheidungen ist jedoch oft unklarer. Hat das Budget bei dem anderen Anbieter besser abgeschnitten? War es die beste Entscheidung? Hätte es stattdessen auf eine Handvoll Partner aufgeteilt werden sollen? Hätte nur die Hälfte des Budgets verschoben werden können?
Diese Fragen werfen ein Schlaglicht auf den Zustand der heutigen datengesteuerten Entscheidungsfindung. Oft wird eine Entscheidung nur dann für gut oder schlecht befunden, wenn sich das übergeordnete Ziel nach oben oder unten bewegt. Aber nur eine Marketingorganisation, die sich zu einer kontinuierlichen Validierung durch Experimente verpflichtet hat, kann wirklich sagen, dass ihre Entscheidungspraxis solide ist.
Und Marketing-Experimente sind wichtig. Unternehmen, die ihre Konkurrenten deutlich hinter sich lassen, sind fast doppelt so wahrscheinlich, dass sie Testen und Experimentieren zu einer Marketingpriorität machen.
Die wissenschaftliche Methode für Marketingexperimente nutzen
Die wissenschaftliche Methode ist ein Verfahren, mit dem die meisten von uns im naturwissenschaftlichen Unterricht in der Mittelstufe vertraut gemacht wurden, und im Kern ist sie eine einfache Sichtweise auf das Testen, die Marketer/innen übernehmen müssen. Das heißt, jede Annahme muss mit einer Hypothese verknüpft werden, in einer stabilen Umgebung getestet werden, die nötige Zeit erhalten, um aussagekräftige Daten zu sammeln, und dann analysiert werden.
Ohne diesen Ansatz ist eine datengestützte Entscheidung lediglich eine fundierte Hypothese. Wahrscheinlich besser als eine wilde Vermutung, aber wer weiß? Um den Unterschied zu erkennen, braucht man eine valide Testmethode.
Marketingexperimente sind ein wichtiger Bestandteil einer erstklassigen, datengesteuerten Entscheidungsfindung:
- Jede Entscheidung muss nur als eine Annahme betrachtet werden, die überprüft werden muss-egal, ob es sich um eine bloße Meinung oder um eine datengestützte Entscheidung handelt.
- Es muss eine Hypothese entwickelt werden. Was glauben wir, wird passieren, wenn wir diese Entscheidung treffen? Ohne eine Hypothese, wie das Ergebnis aussehen könnte, hat ein Marketer nichts, was er mit dem Endergebnis vergleichen kann. Dass die Dinge "besser" oder "schlechter" geworden sind, sollte nicht der Maßstab sein - es muss eine quantifizierbare Hypothese aufgestellt werden, um zu verstehen, wie nahe oder wie weit die ursprüngliche Annahme daneben lag. So kannst du dein datengestütztes Vorgehen im Laufe der Zeit kalibrieren. Selbst wenn sich die meisten deiner Entscheidungen als Gewinner herausstellen, könntest du vielleicht noch mehr gewinnen, wenn du wüsstest, dass du deine Ziele höher stecken kannst?
- Es muss ein Test definiert werden. Was muss getestet werden? Wie lange muss der Test laufen, damit die Ergebnisse aussagekräftig sind? Am wichtigsten ist, dass der Test in einer "stabilen Umgebung" abläuft, in der sich nicht zu viele Veränderungen gleichzeitig vollziehen. Ein Chemiker testet zum Beispiel nicht gleichzeitig die Chemikalie A und die Chemikalie B, um die Reaktion mit der Chemikalie C zu sehen. Er führt jeweils einen Test durch, damit klar ist, wie sich die Chemikalie A mit der Chemikalie C und die Chemikalie B mit der Chemikalie C vermischt.
- Zum Schluss, muss eine angemessene Analyse durchgeführt werden um festzustellen, ob die Entscheidung richtig oder falsch war, sondern wie nah oder fern die Hypothese an den Ergebnissen war. Näher bedeutet, dass die Entscheidung genauer war. Weiter weg bedeutet, dass sie weniger genau war. Eine abschließende Analyse der Faktoren, die dazu geführt haben könnten, dass die Entscheidung so nah oder so weit entfernt war, kann Hinweise zur Kalibrierung geben um jede weitere Entscheidung zu verbessern.
- Um den Kreislauf vollständig zu schließen, sollten die Erkenntnisse aus dem Marketingexperiment in der gesamten Organisation geteilt werden. damit alle besser werden können. Es kann sogar vorkommen, dass ein Experiment, das von einer Gruppe durchgeführt wird, oberflächlich betrachtet keine Auswirkungen auf eine andere Gruppe hat, aber durchaus positive Auswirkungen hat.
Das klingt nach viel Arbeit, aber das muss es nicht sein. Ja, es kann sein, dass sich Prozesse ändern und neue Tools eingesetzt werden müssen, aber das ist die Voraussetzung für eine wirklich datengesteuerte Marketingorganisation.
Marketingexperimente sind kein "nice to have". Sie sind ein wichtiger Bestandteil.
Und es gibt Möglichkeiten, diese Dinge ganz einfach und isoliert vom Hauptteil des Marketings zu erledigen, so dass es nicht zu einer Unterbrechung des Geschäfts kommt. Eine Option von Skai ist Impact NavigatorEine Möglichkeit von Skai ist Impact Navigator, eine SaaS-Lösung, die speziell für Test-and-Learn-Marketingunternehmen entwickelt wurde, um die Inkrementalität und Wirkung ihrer Marketingprogramme zu messen. Die Plattform kann problemlos mehrere Marketingexperimente verwalten, um die Testdauer zu minimieren und gleichzeitig die statistische Signifikanz zu erhalten.
Experimente sind die Zukunft des datengesteuerten Marketings
Wenn man bedenkt, wie viel Wert Marketingspezialisten auf datengestützte Entscheidungsfindung legen, ist es nicht schwer, sich vorzustellen, dass eines Tages jede Funktionsgruppe in jeder Marketingorganisation ständig testen wird. Die Kreativteams werden Messaging und Visuals testen, das Media-Team wird Werbeformate und Ausgaben testen, die Kanalspezialisten werden Optimierung und Automatisierung testen, der CMO wird den Kanal- und Publisher-Mix testen... die Zukunft des Marketings sind Marketingexperimente.
Das vorteilhafteste Ergebnis für Marken, die kontinuierlich Tests im gesamten Unternehmen durchführen, ist die Verbesserung ihrer datengestützten Entscheidungsfindung. Sie lernen, welche Kennzahlen wichtig sind, wie sie die Tests so weit wie möglich verkürzen können, aber trotzdem valide Ergebnisse erhalten und in welchem Rhythmus die Tests durchgeführt werden müssen, um ihre Programme zu optimieren.
Durch den Einsatz von Marketingexperimenten können Marketingfachleute ihre datengestützte Entscheidungsfindung verbessern. Das bedeutet nicht, dass jede Entscheidung eine jahrelange Testphase im weißen Labor erfordert - wenn überhaupt, dann sollte es ein einfacher und nicht unterbrechender Ansatz sein. Aber mit einem leicht veränderten Prozess und dem Bekenntnis zu diesem Standard haben Marken eine große Chance, ihren Marketing-ROI und ihre Leistung zu verbessern.
