Data is the new Oil!

Mit Data Driven Marketing und Sales schaffen wir Transparenz über unsere Performance, heben Roadblocks durch neues Wissen auf und erreichen langfristig effizientere Rentabilitäten. Sowohl im B2C als auch im B2B Bereich können wir unsere KundInnen noch besser managen und echte Mehrwerte schaffen.

Wir starten mit den Vor- und Nachteilen sowie Komponenten von Data Driven Marketing und Sales. Anschließend erfahren Sie, welche Produkte Salesforce von Haus aus anbietet und wie Sie mit der Data Driven Marketing und Sales Strategie starten können.

Vorteile und Beispiele von Data Driven Marketing und Sales

Data Driven Marketing hilft uns und unseren KundInnenen genauere, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen:

• Wir können Marketingkampagnen so optimieren, dass wir die geeignete Zielgruppe mit einer wirklich relevanten Marketingbotschaft erreichen. 
• Mit personalisierten Kampagnen schaffen wir es, Marketing Kennzahlen zu steigern.
• So verbessern wir unseren Kundenservice und die Kundenzufriedenheit.

Durch Data Driven Sales steigern wir messbar unsere Vertriebsleistung im B2C- und B2B-Bereich. Je mehr wir über unsere Leads, Interessenten und KundInnen wissen, desto besser.

• Wir können anhand definierter Kennzahlen entscheiden, auf welche Gruppen wir uns fokussieren und Zeit investierten sollten. Gibt es beispielsweise bestimmte Tageszeiten oder Keywords an/mit denen wir unsere Zielgruppen besonders gut erreichen können? 
• Mit Informationen über unsere Kaufenden und Interessenten können wir unser Produkt und unsere Services richtig positionieren und den Preis präziser kalkulieren.

Die wichtigsten Data Driven Marketing und Sales Komponenten

Data Driven Marketing und Sales beziehen sich auf Erkenntnisse aus Big Data, die für Marketing und Vertrieb relevant sind. Letztendlich greifen beide auf die gleichen Komponenten zu. Wie in dem Abschnitt “Vorteile und Beispiele von Data Driven Marketing und Sales” beschrieben, unterscheiden sich lediglich die Vorteile leicht.

Folgend die wichtigsten Komponenten:

1. Big Data: Ziel ist es, einen möglichst großen Bestand an relevanten Daten und Informationen aufzubauen. Wir können beispielsweise Daten aus Analysen, Sozialen Netzwerken, Fragebögen, Telefon-Interviews usw. gewinnen. 
2. Attribution: Die Identifikation und Analyse der wirklich relevanten Daten ist Voraussetzung, um die wichtigsten Fragen beantworten zu können. Beispielsweise “Welche Kanäle nutzen unsere KundInnen?” oder “Wann und wie erreichen wir unsere KundInnen am besten?”.
3. Multi Channel Marketing: KundInnen verwenden diverse Kanäle von Social Media bis Printmedien. Wir müssen deshalb auf möglichst vielen und relevanten Kanälen mit der gleichen Botschaft vertreten sein.
4. Data Science: Bei sehr großen, nicht spezifizierten und kategorisierten Datenbeständen fällt die Auswertung häufig schwer. Um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, benötigen wir belastbare Daten. Sind unsere Datenquellen vertrauenswürdig und genau genug oder verfälscht?
5. Darstellung: Durch die Visualisierung von Daten können wir neue und bessere Einblicke erzielen. Moderne Analysetools wie Tableau bieten viele Möglichkeiten um Daten zu visualisieren.

Anonyme Daten: Auch anonyme Daten können einen echten Mehrwert bei der Auswertung bieten. Wir können beispielsweise weitere Kundengruppen identifizieren und gezielter ansprechen.

Salesforce bietet von Haus aus Tools für Data Driven Business an

Salesforce bietet eine Vielzahl von Produkten an, die es uns ermöglichen, datengesteuertes/n Marketing und Vertrieb ohne großen Implementierungsaufwand zu betreiben. Wir müssen nicht das Rad neu erfinden sondern haben diverse Salesforce Tools mit denen wir starten können. Folgend ein paar Beispiele:

1. Email Studio: Ermöglicht die Erstellung personalisierter E-Mails.
2. Interaction Studio: Liefert in Echtzeit eine 1-zu-1 Customer Experience an jedem Berührungspunkt.
3. Salesforce CDP: Mit der Customer Data Platform können wir Kundendaten vereinheitlichen, segmentieren, aktivieren und analysieren.
4. Journey Builder: Ermöglicht das Erstellen von 1-zu-1 Kunden Journeys entlang aller Kanäle und Abteilungen.
5. Dataroma: Eine Plattform für alle Marketing Daten, Investitionen, Kennzahlen und Entscheidungen.

Pardot: Verbindet Marketing und Sales auf einer einzigen Plattform für B2B Marketing Automatisierungen. Weitere Infos zu Pardot finden Sie hier.

Wie sieht der Start für die Nutzung/den Einsatz von Data Driven Marketing und Sales aus?

Wir können den SOMA-Kreis (siehe Abbildung unten) auf unseren datengesteuerten Marketing- und Vertriebsprozess anwenden, um unsere Entscheidungen zu validieren. Im ersten Schritt strukturieren und standardisieren wir. Dabei etablieren und identifizieren wir unser Baseline (Was sind die relevanten Kennzahlen?) und stellen einen Wissenstransfer zwischen den neuen Kennzahlen und vorhandenen Datenbeständen her.

Im zweiten Schritt organisieren und automatisieren wir: Was ist unser Status Quo? Können wir ein Tool zum messen einsetzen?

Im dritten Schritt messen und evaluieren wir unsere Kennzahlen. Im letzten und spannendsten Schritt analysieren und optimieren wir: Was ist der Impact? Was entdecken und verändern wir?

Ein Beispiel:

Nehmen wir an, wir wollen unseren Vertriebsprozess optimieren. Im ersten Schritt könnten wir beispielsweise feststellen, dass wir in einem Jahr 2.000 Produkte verkauft haben. Jetzt wollen wir zukünftig genau wissen, wie hoch der Vertriebsaufwand ist und wann sich der “Return on Invest” lohnt. Also etablieren wir die Kennzahl “Aufwand Vertriebsmitarbeiter in Stunden pro verkauftes Produkt”.

Im zweiten Schritt überprüfen wir, ob uns dazu bereits Daten vorliegen und wie wir diese am besten messbar machen. Da wir bereits unsere Daten im CRM-System Salesforce pflegen, entscheiden wir uns dazu, unsere neue Kennzahl auch dort zu erfassen.

Im dritten Schritt tracken wir mit Hilfe der nativen Opportunity Management-Funktion in Salesforce unsere „Vertriebsmitarbeiter Stunden pro verkauftes Produkt“ automatisch.

Nach einiger Zeit kommen wir zum letzten Schritt. Anhand unserer neu gewonnen Daten stellen wir fest, dass ein/e VertriebsmitarbeiterIn im Schnitt vier Stunden braucht, um ein Produkt zu verkaufen und sich unser Return on Invest lohnt. Wir stellen aber auch fest, dass VertriebsmitarbeiterInnen davon eine Stunde in manuellen Dokumentationsaufwand stecken. Durch die Implementierung von Automatisierungen schaffen wir es, den Prozess noch weiter zu optimieren. So sparen wir am Ende pro verkauftes Produkt eine Stunde Arbeitsaufwand und erhöhen damit den Return on Invest.

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