Stolpersteine auf dem Weg zur Marketing Automation

Marketingautomation ohne Strategie

Wie Stephen Covey in seinem Bestseller schon sagte: «Begin with the end in mind.» Wir sollten uns erst einmal klar darüber werden, was wir erreichen wollen, wie das Endresultat auszusehen hat. Zum Beispiel macht es einen Unterschied, ob wir nur E-Mail-Marketing automatisieren wollen, oder ob wir auch die Inhalte unserer Website oder unserer E-Commerce-Anwendung dynamisch personalisieren wollen. Überlegt werden muss auch, in welcher Vertriebsphase automatisiert werden soll. Geht es zum Beispiel darum, den Verkaufszyklus in der Neukundenakquise zu verkürzen, oder wollen wir die Kundenbindung ausbauen mittels Loyalitätsprogrammen?

Wenn wir uns über das «Was», beziehungsweise über die gewünschten Outcomes, im Klaren sind, sollten wir uns Gedanken über das «Wie» machen, eine Strategie erarbeiten und Ziele konkretisieren. Dazu drängt sich die Definition von ein paar Metriken auf: Key Results (OKR-Modell) oder Key Performance Indicators (KPI), und zwar auch von solchen, die nicht nur für die Marketingabteilung relevant sind, sondern auf die Top Line einzahlen: Umsatz und Profit. Es gilt, das grössere Bild im Auge zu behalten.

Es lohnt sich an dieser Stelle auch, sich ein paar Gedanken zur Datenstrategie zu machen. Nachdem First-Party-Daten wichtiger denn je sind (Stichworte: Cookie-Geddon und Apple Privacy Update), sollten wir uns klar darüber werden, wie bereits vorhandene Daten – (womöglich aus verschiedenen Abteilungen – vereint und über Zeit angereichert werden können.

Die gewählte Strategie und die gewünschten Outcomes bestimmen auch die Wahl der richtigen Technologie. Deshalb lohnt es sich, eine längerfristige Strategie zu definieren. Was nicht heisst, dass man diese nicht in kurz-, mittel- und längerfristig zu erreichende Ziele unterteilen kann.

Alleingang der Marketingabteilung

Marketing Automation, der Name sagt es schon, ist eine Marketingdisziplin. Das heisst jedoch noch lange nicht, dass man alles allein durchziehen soll. Marketing Automation erfordert ein Umdenken in den Prozessen, also sollten wir alle, die Kontakt zu bestehenden und potenziellen Kund*innen haben, frühzeitig in unser Vorhaben einweihen und alles daran setzen, dass wir wenigstens Vertreter aus dem Vertrieb und dem Kundendienst für unser Projektteam gewinnen können.

Für eine erfolgreiche Einführung braucht es auch ein professionelles Change Management – hier kann vielleicht, abhängig von der Unternehmensgrösse, jemand aus der Organisationsentwicklung unterstützen. Es macht die Sache nicht einfacher, wenn wir einen Vertreter aus der IT-Abteilung an den Tisch holen, aber man spart sich später viel Ärger, wenn es um Themen wie Datenintegration, Datenhoheit oder Datensicherheit geht.

Wichtig ist es, sich ein paar Freunde im Vertrieb zu machen. Denn das sind die ersten, die über die Marketingabteilung herfallen werden, wenn sie keine oder schlechte Leads erhalten. Neben der Qualität der Leads, ist der «Lead Handover»-Prozess wesentlich für den Erfolg oder Misserfolg der Marketing Automation.

Erfolgskritisch sind auch Feedback-Loops für weitere Marketingmassnahmen. Leads, die aus Sicht des Marketings heiss waren und es dann doch nicht sind, sollen nicht einfach im Vertrieb verschwinden, sondern sie gehören zurück in ein Nurturing-Programm. Sie werden im besseren Fall so lange gehegt und gepflegt, bis sie wirklich heiss sind, oder, im schlechteren Fall, bis sie keine Leads mehr sind.

Aber Vorsicht: Ein schlechter Prozess wird nicht besser, wenn er automatisiert wird. Es ist deshalb enorm wichtig, dass wir mit dem Vertrieb über gemeinsame Ziele sprechen, und darüber, wie wir diese zusammen erreichen wollen, wie die Wunschkunden aussehen, wie die Kundendaten gepflegt werden, und so weiter. Nur wenn beide Abteilungen an einem Strang ziehen, lassen sich in einem B2B-Umfeld Kaufentscheidungen von Kunden positiv beeinflussen. Für wenig erklärungsbedürftige Konsumartikel sieht es sicher anders aus.

Fehlende Segmentierung und unklare Zielgruppen

Wer kennt sie nicht, die Heilige Dreifaltigkeit des Marketings: Segmentierung, Targeting und Positionierung? Diese sollten wir auch bei der Automation des Marketings nicht einfach ignorieren. Es sei denn, wir bewegen uns in einem homogenen Markt und unsere Zielgruppe heisst «alle Unternehmen in der Schweiz». Vielleicht klicken auch so ein paar Leute auf die Anzeige oder auf einen der Links in unserer E-Mail. Dumm nur, dass es dann vielleicht gerade die sind, die wir nicht haben wollen und dem Vertrieb nur Aufwand generieren.

Für jede Form des Marketings ist es wichtig, eine klare Vorstellung der potenziellen Kund*innen oder «Buyer Personas» zu haben. Potenzielle Kund*innen lassen sich in Kundensegmenten gruppieren, während die Buyer Personas per se ein Segment definieren. Für die Marketingautomation besser geeignet als simple Kundensegmente oder Buyer Personas sind aber dynamische Kundenprofile. Kundenprofile, die mit jeder Interaktion geschärft werden. Mit modernen Marketingautomationslösungen lassen sich so auch dynamisch Segmente bilden.

Wichtig ist, dass jede Botschaft so persönlich wie möglich ist («hyper-personalized»). Wir sprechen deshalb auch vom «Segment of One», also einem Segment, das aus einer einzelnen Kundin besteht. In der Praxis planen wir aber Kampagnen, die auf gröbere Segmente zielen, zum Beispiel auf alle Kunden, deren (dynamische) Profile den Kriterien A und B entsprechen, und die sich das Produkt X oder Y online angesehen haben. Oder ganz einfach auf alle Warenkorbabbrecher der letzten 48 Stunden. Auch in diesen Fällen lässt sich aber ohne weiteres mit Textvariablen arbeiten und Botschaften können hochgradig personalisiert werden.

Unterschiedliche Zielgruppen lassen sich auch mit unterschiedlichen Massnahmen und/oder über unterschiedliche Kanäle bearbeiten. Auch deshalb sollten wir uns Gedanken zu einer Segmentierung machen. Abhängig von Zielgruppe, Massnahme und Kanal sollten wir uns unbedingt auch die Frage stellen, was wir mit unserer Aktion genau auslösen wollen, was genau wir von den Rezipient*innen als nächsten Schritt erwarten, und was diese von uns brauchen, um sich in die gewünschte Richtung zu bewegen (Soll-Verhalten). Abhängig davon müssen Botschaften und Call-to-Action sein.

Mangelnde Kampagnenplanung

Moderne Tools machen vieles einfacher, von einer sorgfältigen Kampagnenplanung entbinden sie uns aber nicht. Anfangen sollten wir auch hier mit den Zielen, mit dem, was wir mit einer bestimmten Kampagne konkret erreichen wollen. Mögliche Kampagnenziele könnten beispielsweise sein, die Zielgruppe

• zum Ansehen eines Erklärvideos zu animieren,
• zum Download von «gated» Inhalten (Studien, Whitepapers, Tipps & Tricks) zu bewegen,
• zur Preisgabe von Interessen bzw. zur Profilanreicherung zu motivieren,
• zu einem Trial («Jetzt kostenlos testen!») zu animieren,
• für ein Webinar oder ein physisches Event zu gewinnen,
• zu einer Offertanfrage zu bewegen,
• zu Zusatzkäufen zu verführen (Up- oder Cross-Selling),
• nach einem Warenkorbabbruch zurückzugewinnen.

Sobald die Ziele gesetzt sind, sollten wir an einem groben Kampagnenplan arbeiten, einer Art Roadmap. Wir müssen uns klar werden über die einzelnen Schritte unserer Kampagne bis zur gewünschten kundenseitigen Aktion. Danach geht es an die Inhalte: E-Mail, Formulare, Landing Page, Microsite, und so weiter.

Je einfacher sich ein Plan in eine praktisch ausspielbare Kampagne transferieren lässt, desto schneller ist diese startklar. Gute Marketing Automation Tools bieten eine visuelle Darstellung der einzelnen Kampagnenschritte in Form von Flow Charts, die auch Abhängigkeiten zeigen.

Falsche Metriken

Weit verbreitet in den Marketingabteilungen ist die Vorstellung, dass es reicht, genügend Leads zu generieren. Blöd nur, dass der Vertrieb ganz anderer Ansicht ist. Die Erwartungshaltung der Vertriebsmitarbeiter*innen ist, dass die Leads vorqualifiziert und die Abschlusschancen entsprechend hoch sind. Doch was sind qualitativ gute Leads?

Hier helfen KPIs und ein Lead Scoring. Das Ergebnis (Score) ist zum Beispiel sehr tief, wenn jemand eine E-Mail nur geöffnet hat (ein mögliches, aber eher unsinniges KPI). Und etwas höher, wenn die Zielperson auch auf einen Link geklickt hat (eine weiteres mögliches KPI). Wirklich hoch ist der Score aber erst dann, wenn die Zielperson nicht nur auf den Link geklickt hat, sondern sich auch über eine Minute lang mit dem Inhalt auf der Microsite oder der Landingpage beschäftigt hat, sich zusätzlich ein Erklärvideo angesehen hat, und sich nicht zum ersten Mal mit uns oder unserem Angebot beschäftigt, sondern schon früher ein hohes Engagement zeigte, zum Beispiel auch an einem Webinar teilnahm. Gute Softwarelösungen ermöglichen es auch, Daten von Drittanbietern für das Lead Scoring zu berücksichtigen. In einem B2C-Umfeld zum Beispiel Daten zu den Interessen einer Person, in einem B2B-Umfeld zum Beispiel Daten über das Suchverhalten in einem Unternehmen (mehrere Mitarbeitende haben innerhalb der letzten X Tage nach Produkt Z gesucht).

Wenn es darum geht, Erfolg zu messen, kommen mir unweigerlich zwei bekannte Quotes in den Sinn, die mehreren Urhebern zugeordnet werden: «If you can’t measure it, you can’t manage it!» Und: «Wer misst, misst Mist». Die Wahrheit liegt wohl irgendwo dazwischen, im Falle einer alleinigen Messung von Öffnungs- und Klickraten allerdings eher beim zweiten Statement. Und mit dem, was wir messen, beeinflussen wir indirekt auch die Resultate – gewollt oder ungewollt. Man neigt dazu, die Kampagne so zu optimieren, dass die gesteckten Ziele erreicht werden. Nur, was nützen hohe Öffnungsraten, wenn hinten nichts dabei rumkommt?

Zu den wirklich relevanten KPIs gehören neben dem NPS (Net Promoter Score), der ganz am Ende des Trichters steht, die Conversion Rates. Diese sollten an verschiedenen Stellen gemessen werden, typischerweise von einer Kampagnenstufe zur nächsten. Messen sollten wir unbedingt die Conversions von Marketing Qualified Leads (MQL) zu Sales Qualified Leads (SQL) und von SQL zu Opportunities (Vertriebsprojekte) und von Opportunities zu Wins oder erfolgreichen Abschlüssen. Hier offenbaren sich in der Regel Verbesserungspotenziale, und Marketers können nachjustieren.

Wichtig für die Marketing Automation sind auch Touchpoint-Analysen. Es lohnt sich zu analysieren, an welchen digitalen Touchpoints man den grössten Kundennutzen stiftet, und an welchen man sich das Geld für eine Optimierung sparen kann. Lesenswert dazu ist dieser Artikel von Christoph Spengler.

Hang zum Perfektionismus

Man kann sehr viel Zeit darauf verwenden, die perfekte Kampagne zu planen. Es hat sich aber bewährt, klein anzufangen, mit einer wenig komplexen, übersichtlichen Kampagne. Fehler können auch so vorkommen, aber das ist okay, solange wir daraus lernen. Alleweil besser, als mit viel Aufwand die perfekte Kampagne anzustreben, weil dann erste Learnings erst sehr spät gewonnen werden, und es ungleich schwieriger wird, Anpassungen in komplexen Kampagnenstrukturen vorzunehmen.

Arbeiten wir also erst einmal mit einfachen Workflows und lernen, was innerhalb unserer Zielgruppen funktioniert und was nicht (durch konsequentes Messen). Danach optimieren wir und bauen erst später komplexere Workflows mit multiplen Trigger und Lead Scoring.

Das Motto lautet: Einfach starten und agil ausbauen.

Fehlender Fokus auf die Inhalte

Mit Speck fängt man Mäuse, mit Content neue Kunden. Dass Inhalte zentral sind für jegliche Art von Kommunikation, ist selbstverständlich. In Zeiten der Überkommunikation und Reizüberflutung kommt Content aber eine immer grössere Bedeutung zu. In der Marketingautomation sorgt guter Content für einen Pull-Effekt (Pull vs. Push) und sollte deswegen zentraler Baustein einer jeden Kampagnenplanung sein. Wir müssen uns dazu die Frage stellen, welche Inhalte einer Buyer Persona wirklichen Mehrwert stiften könnten.

Guter Content sollte

• die Schmerzpunkte der Zielgruppe adressieren,
• hochwertig und nicht frei zugänglich sein,
• einen News-Charakter haben (vs. alter Wein in neuen Schläuchen),
• dem Informationsverhalten deiner Buyer Personas entgegenkommen,
• die für das Kampagnenziel relevanten Argumente beinhalten, und
• attraktiv gestaltet sein.

Content entscheidet of über Erfolg oder Misserfolg einer Kampagne. Wie erwähnt, sollte dieser unbedingt auch das Informationsverhalten der anvisierten Buyer Personas berücksichtigen. Werden mehrere Personas angepeilt, dann kann das durchaus auch heissen, dass die gleichen Inhalte in diversen Formaten und auf unterschiedlichen Kanälen zur Verfügung stehen – in längeren und kürzeren Varianten, einmal mehr visuell (Video) und einmal mehr textlastig (Studie, Whitepaper), einmal zum Lesen (Artikel, Blogpost) und einmal zum Anhören (Podcast).

Getrübte Sicht auf die Customer Journey

Man ist sich der Tragweite vielleicht nicht bewusst, aber gerade auch als «Digital Marketer» sollten wir uns mit den wichtigsten Aspekten des Customer Experience Management auseinandersetzen. Dazu gehören neben vielen anderen Punkten die Customer Journey, End-to-End-Prozesse über Silogrenzen hinweg. Wir dürfen Marketing Automation nicht als völlig isolierte Disziplin innerhalb des Marketings betrachten. Es gilt, in ganzheitlichen Prozessen zu denken, die die gesamte Customer Experience reflektieren – vom ersten Interesse eines potenziellen Kunden über den Kauf bis hin zur einer After-Sales-Betreuung und einem Loyalitätsprogramm. Das heisst nun aber nicht, dass jede Kampagne zwingend alle diese Bereiche umfassen muss. Wir sollten uns einfach die Frage stellen, welche Auswirkungen sie rechts und links auf die Customer Experience haben könnte, und allenfalls frühzeitig Kolleg*innen aus anderen Abteilungen hinzuziehen – siehe oben.

Mit einer guten Kampagne können wir auf jeden Fall einen positiven Beitrag zum Kundenerlebnis schaffen. Im Idealfall gewinnen wir «actionable insights» für eine bessere Personalisierung der nächsten Kampagne oder Kampagnenschritte. Wichtig ist auch die Anreicherung der Kundenprofile mit neugewonnen Daten, das wird der ganzen Organisation ein klareres Bild zu den potenziellen Kund*innen liefern und es ermöglichen, die Value Proposition individuell auf deren Bedürfnisse anzupassen.

Überbewertung der Datenharmonisierung

In vielen Organisationen bestehen nicht nur Abteilungssilos, sondern auch viele Datensilos. Aus eigener Erfahrung weiss ich, wie schwer sich zum Beispiel Vertriebsleute mit einer zentralen Datenerfassung tun – bis hin zu einer eigentlichen Boykottierung. Die gute Neuigkeit: Es gibt Kundendatenplattformen (CDP), die es ermöglichen, Daten aus unterschiedlichen Pools zusammenzuziehen und mittels KI zu einem gewissen Grad zu harmonisieren. Oder wenigstens für die Marketing Automation nutzbar zu machen, sofern wir über das Opt-in unserer Kund*innen verfügen. Man spricht hier auch von Customer Intelligence Platforms (CIP). Nun ist es allerdings so, dass gerade mal 25 Prozent aller deutschen Unternehmen eine CDP nutzen (Quelle: Marketing Tech Monitor 2021; n = 257), und das mit Sicherheit eher grosse mittelständische bis grosse Unternehmen. Für die Schweiz fehlen entsprechende Zahlen.

Auf keinen Fall ist eine fehlende Datenharmonisierung Grund, vorläufig nicht zu automatisieren. Eine Konsolidierung und Harmonisierung der Daten dauert in der Regel viel zu lang. Und die Marketing Automation per se wird, sofern richtig aufgesetzt, auch zu einer qualitativen Verbesserung der Kundendaten beitragen. Mit jedem Schritt einer Kampagne werden die Kundenprofile geschärft. Um eine First-Party-Datenstrategie kommen wir sowieso nicht herum (Cookie-Geddon, Apple’s Privacy Rules).

Was aber, wenn wir praktisch gar keine Daten zu unseren Kund*innen haben? In diesem Fall fangen wir mit dem Wenigen an, das wir haben. Als Trigger können Produktkäufe, Geburts- oder Namenstage, Produktankündigungen, Firmenjubiläen, etc. dienen. Es gibt immer einen Anlass – oder eine Transaktion – für eine Marketingaktion.

Das Wichtigste ist, dass wir für eine einheitliche 360-Grad-Sicht auf die Kunden sorgen, und zwar aus jeder einzelnen Abteilung unseres Unternehmens. Auch dafür, dass die Daten stets aktuell sind. Die Daten müssen an jeder Stelle mit Kundenkontakt einfach gepflegt werden können. Je nach Use Case sollten die Daten auch mit den Back-Office-Systemen (ERP, SCM) synchronisiert werden, am besten in Echtzeit. Schliesslich wollen wir kein Produkt bewerben, dass eben gekauft wurde.

Über Datenstrategien, Datenmanagement, Datensicherheit, Technologie oder auch über Opt-in-Strategien liesse sich noch viel schreiben, würde aber den Rahmen dieses Artikels sprengen.

Vernachlässigung des Testens

Wer Mut hat, kann loslegen, sobald die Kampagne aufgesetzt ist. Und sich dann vielleicht wundern, dass die gesteckten Ziele nicht erreicht werden. Besser ist es sicher, zuerst ein paar Testläufe durchzuführen, bevor der Startschuss fällt. Dabei werden Kampagnenstränge, Verknüpfungen, Logiken, Intervalle, etc. auf ein einwandfreies Funktionieren überprüft, indem man mit ein paar Kolleg*innen unterschiedliche Kampagnenverläufe durchspielt. Schnell wird deutlich, was funktioniert, und wo es nachzubessern gilt.

In der Testphase offenbart sich oft auch, ob mit der geplanten Kampagne die gesetzten Ziele erreicht werden können. Natürlich gibt es keine Garantie dafür. Wenn man also nicht alles auf eine Karte setzen will, dann versucht man es am besten mit A/B-Testing. Dabei lässt sich mit unterschiedlichen Kampagnenverläufen, Inhalten, Headlines, Bildmaterial, etc. experimentieren. Moderne Marketingautomationslösungen shiften Budgets dynamisch auf das, was besser performt.

Nichtbeachtung von Datenschutzrichtlinien

Auch wenn die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union und das Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG) in der Schweiz unliebsame Themen sind für kreative Marketingköpfe, sollte man unbedingt etwas Zeit darauf verwenden oder sich gut beraten lassen – durch externe Fachleute oder die interne Compliance-Abteilung. Selbst dann, wenn vordergründig jemand anderes in der Verantwortung steht. Während in Deutschland bzw. der Europäischen Union Unternehmen gebüsst werden, nicht selten in zweistelliger Millionenhöhe, können in der Schweiz nicht nur juristische, sondern auch natürliche Personen wie zum Beispiel der Marketingleiter oder die Marketingleiterin mit bis zu 250’000 Franken gebüsst werden, sofern vorsätzlich gehandelt wurde.

In jedem Fall sollte sich mindestens eine Person in einer Marketingabteilung mit dem Datenschutzthema beschäftigen, und zwar sowohl mit der bisherigen, aktuell gültigen Rechtsprechung, wie auch mit den Bestrebungen seitens der EU, der Schweiz und, je nach Markt, weiterer Staaten, die Privatsphäre ihrer Bürger weitergehend zu schützen (E-Privacy-Verordnung, Privacy Shield, etc.). Das muss auch dann geschehen, wenn man sich für eine professionelle Softwarelösung entscheidet, die vermeintlich alle datenschutzrelevanten Aspekte in den Prozessen berücksichtigt. Eine Garantie, dass in diesem Fall nichts schiefgehen kann, ist das nicht.

Zwei weitere Tipps: Erstens würde ich sicherstellen, dass nur die Mitarbeitenden Zugriff auf die Daten haben, die ein «need to know» haben und wissen, wie man mit Kundendaten umzugehen hat. Zweitens würde ich immer volle Transparenz gegenüber bestehenden und potenziellen Kund*innen schaffen. Kunden sollen genau verstehen, wozu welche Daten erhoben werden, was wir gedenken, damit zu tun, und wie und wo sie die Daten eigenhändig pflegen können (Newsletter-Abos, Opt-ins, etc.). Wenn wir diese Transparenz schaffen, sind Kunden auch eher bereit, etwas über sich preiszugeben, was uns später in der Personalisierung der Ansprache hilft.

Bevorzugung von Best-of-Breed-Lösungen

So manch einer Marketingfachkraft wird übel, wenn es um die Evaluation der richtigen Marketingautomationslösung geht. Die Vielfalt der auf dem Markt verfügbaren AdTech- und MarTech-Lösungen ist enorm. Scott Brinker von Chiefmartec.com, übt sich seit Jahren darin, eine Übersicht zu schaffen; die letzte vom April 2020 zeigt rund 8’000 Lösungen hunderter Hersteller.

Bevor man sich also im Dschungel der Features infrage kommender Lösungen verliert, sollte man sich klar werden, welche Ziele man erreichen will – und daraus abgeleitet, was automatisiert werden soll, und welche Funktionen dazu benötigt werden. Es ist ein grosser Unterschied, ob eine Lösung zur E-Mail-Automation zum Einsatz kommen soll, oder man zum Beispiel Inhalte auf Webseiten personalisieren will. Dabei lohnt es sich, etwas in die Zukunft zu blicken. Zu oft wird schnell ein für die aktuell benötigte Aufgabe gut geeignetes Tool beschafft, nur um später feststellen zu müssen, dass es an seine Grenzen stösst. Man braucht dann ein zweites, später ein drittes Tool, und muss sich dann unweigerlich mit der Integration herumschlagen.

Deshalb sollte man sich vielleicht von Anfang an die Frage stellen, ob es denn wirklich das Best-of-Breed-Tool sein soll, das alle Wünsche befriedigt, oder ob es nicht sinnvoller wäre, sich für eine Plattform zu entscheiden, die nach Bedarf um verschiedene vollständig integrierte Lösungen des gleichen Anbieters erweitert werden kann. Hier lohnt sich auch ein Blick über den Tellerrand. Besteht neben der Automation im Marketing auch Bedarf für Sales oder Service Automation? Die gewählte Lösung sollte mindestens Adaptoren für die einfache Integration von Drittanwendungen bieten. Adaptoren oder offene APIs sind auch wichtig für die Integration bereits bestehender Lösungen, beispielsweise der vorhandenen CRM- und ERP-Systeme.

Im Zentrum jeder gewählten Lösung sollte idealerweise eine gute Customer Data Platform (CDP) stehen (siehe oben). Damit wäre sichergestellt, dass sich Daten auch effektiv managen lassen, Zugriffsrechte vergeben werden können und der Datenschutz (DSGVO- bzw. DSG-Konformität) gewährt ist. Auf alle Fälle sollten wir einheitliche Kundenprofile auf einer zentralen Plattform bilden.

Moderne Marketing Automation Tools bieten einem die Möglichkeit, die Abfolge einzelner Kampagnenschritte mit graphischen Elementen und Drag & Drop-Funktionalität einfach zu visualisieren und den Verlauf der Kampagne mit einem Set an Testdaten zu simulieren. Auch das bereits genannte A/B-Testing mit dynamischer Allokation von Budgets gehört zu einem modernen Tool. Nicht zu vernachlässigen bei der Suche nach dem richtigen Tool sind die Möglichkeiten zur Datenanalyse. Auch hier sollten einfache Lösungen mit graphischer Darstellung und «actionable insights» bevorzugt werden.

«Last but not least» sollte man sich gut überlegen, mit wem man sich einlässt. Neben kompetenter Beratung und Begleitung in der Implementierungsphase ist auf den späteren Support zu achten (Erreichbarkeit, Kanäle, Self-Service, Sprache, Kosten). Und gerade in Bezug auf die spätere Unterstützung lohnt es sich tendenziell, eher auf eine umfangreiche Marketing Cloud eines einzelnen Anbieters zu setzen als auf diverse Tools verschiedener Anbieter.

Vertrauen in die künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz in der Marketingautomation ist Fluch und Segen zugleich. Einerseits führen beispielsweise im E-Mail-Marketing die auf KI-basierende Send Time Optimization und Fatigue Analysis, also die Entscheidung, zu welcher Tageszeit und wie oft mit einer Zielperson kommuniziert wird, zu besseren Resultaten. Andererseits kann zum Beispiel das auf Algorithmen basierende Programmatic Advertising zum genauen Gegenteil führen, wenn die KI falsch trainiert ist, oder Ziele falsch gesetzt worden sind, wenn man zum Beispiel auf hohe Klickraten und einen günstigen TKP beziehungsweise CPM (Tausend-Kontakt-Preis bzw. Cost per Mille) zielt. Abgesehen davon, dass nur wenige Anbieter ihre Werbung auf Pornoseiten oder den Seiten von extremen Gruppierungen sehen wollen, können falsche KPIs, zum Beispiel CPC (Cost per Click) und Conversion Rate, dazu führen, dass der Vertrieb überschwemmt wird mit qualitativ schlechten Leads. Hohe Conversion Rate im Marketing, tiefe bis keine im Vertrieb. Oder es kommt gar nichts an im Vertrieb, obwohl die Marketingabteilung hohe Klickraten feiert. Ganz einfach, weil der Ad Server aufgrund der erwähnten Zielsetzung (hohe Klickrate, tiefer TKP) Interstitials auf Seiten ausspielt, wo wenig Kontext gegeben ist und diese von den genervten Webseitenbesuchern einfach so schnell wie möglich weggeklickt werden wollen. Für einen kontextuellen Bezug drängt sich eine Schnittstelle zum CRM-System auf.

Fluch aber auch deswegen, weil sich heute viele Marketers von Anbietern wie Facebook oder Google blenden lassen und es an Transparenz fehlt. Algorithmen gehören schliesslich zum Betriebsgeheimnis. Wichtig ist deshalb, dass man darauf bedacht ist, gute Endresultate zu erzielen, sprich: profitable Geschäfte, und entsprechende Ziele definiert.

Es lohnt sich in jedem Fall, sich mit den Grenzen der KI zu befassen.

* Daniel Renggli hat seine Karriere in Marketing und Vertrieb bei Technologieunternehmen wie IBM, SAP oder Microsoft gemacht. Zuletzt verantwortete er das Marketing der CX-Lösungen für Advertising, Marketing, Vertrieb und Service von Oracle in sechs Ländern, darunter Deutschland und die Schweiz. Er ist eidg. dipl. Verkaufsleiter und hält einen Master of Advanced Studies in Marketing und Betriebswirtschaft von der Universität Basel. Neben der Marketingautomation gilt sein berufliches Interesse der digitalen Transformation von Unternehmen, Co-Creation und Customer Experience Management (CXM). Er betätigt sich als Autor sowie als Sprecher an Events, und ist ausserdem Mitherausgeber des BeyondCXM Podcasts.