Von Daten zu Entscheidungen
Wie Analytics das B2B-Marketing transformiert
Im Consumer-Bereich hat sich Data Analytics längst durchgesetzt. Und auch im B2B-Marketing ist er mächtig im Kommen. Hier geben wir Euch einen Überblick, an welchen Stellen Data Analytics das B2B-Marketing am nachhaltigsten transformiert.
Laut einer Studie handelt es sich bei Analytics und AI um den Top-Zukunftstrend, der das B2B-Marketing in den kommenden fünf Jahren am stärksten prägen wird. Für B2B-Marketing-Teams bringt das enorme Chancen. Viele von ihnen bewegen sich aktuell in einem angespannten Umfeld. Zu den wichtigsten Herausforderungen zählen der intensivierte Wettbewerb, wirtschaftliche Unsicherheiten, Budget-Druck sowie Abstimmungsprobleme zwischen Sales und Marketing.
Vor diesem Hintergrund eröffnet Analytics kritische Vorteile. Mehr Wissen über die Zielgruppe und ihre Bedürfnisse sowie datengetriebene Produktivitätssteigerungen erhöhen Effizienz und Effektivität von Maßnahmen und Kampagnen. Auch für weitere Top-Trends wie Personalisierung und Automatisierung stellt Analytics einen entscheidenden Hebel bereit. Und ständig kommen neue Innovationen dazu.
Präzision ist im Marketing ein Wert an sich – für alle Beteiligten. Die Erhöhung der Zielgenauigkeit von Marketing-Aktivitäten durch Data Analytics verbessert nicht nur die Absatzchancen. Sie steigert auch den Nutzen der Aktivitäten aus Kundensicht. Schließlich haben diese ein ureigenes Interesse an Lösungen für ihre Business-Herausforderungen – sofern die Informationen dazu auch wirklich relevant sind. Die datengetriebene Analyse von Zielgruppen und Pain Points bringt die beiden Seiten kommunikativ zusammen.
In diese Richtung geht beispielsweise der Trend zu Micro-Segmentation. Dabei werden Zielgruppen in granulare Segmente unterteilt, um diese noch genauer ansprechen zu können. Für jedes Mikrosegment definieren Marketing-Teams prägnante Buyer Personas. Als Grundlage dienen Analysen von Daten etwa aus Markterhebungen, Kundendaten oder Transaktionsdaten. Daraus sind Muster ableitbar, aus denen sich differenzierende Merkmale für die Personas ergeben.
Die Treffsicherheit lässt sich durch weitere Analytics-Ansätze noch steigern. Predictive Lead Scoring erlaubt es, auf Basis von KI-Algorithmen neu gewonnene Leads zu bewerten. Dabei wird die Wahrscheinlichkeit ermittelt, mit der ein jeweiliger Lead konvertiert. Durch Priorisierung der höchsten Scores wird die Wirksamkeit des Marketings verbessert (Lead Prioritisation).
Komplementär dazu lohnen sich auch Datenanalysen nicht von potenziellen, sondern von ehemaligen Kund:innen (Churn Analysis). So werden Muster erkannt, die aufzeigen, welches Unternehmen wann und vor allem warum die angebotenen B2B-Lösungen nicht mehr nutzt. Und genau an diesen Knackpunkten können Marketing-Verantwortliche die Maßnahmen dann nachjustieren.
Zielgruppen-Insights
Predictive Lead Scoring
Churn Analysis
Dark Funnel
Content-Optimierung
Personalisierung
Attribution Modeling
Marketing-Automatisierung
Report-Erstellung
68 % der B2B-Unternehmen und Marketing-Expert:innen sehen in Analytics und AI den Top-Trend der kommenden fünf Jahre.
Quelle: Norvell Jefferson
Je breiter die Datengrundlage, desto besser die Ergebnisse. Ein besonders interessantes Werkzeug für zusätzliche Analytics-Insights sind Dark Funnel-Ansätze. Sie helfen dabei, deutlich mehr über mögliche Kundenunternehmen, ihre Kaufabsichten und Buyer-Teams herauszufinden, indem sie normalerweise unzugängliche Datenquellen anzapfen– natürlich unter Einhaltung von Datenschutz und anderen Regularien.
Dazu gehören beispielsweise externe Quellen wie Daten- und Technologieanbieter, soziale Netzwerke oder regulatorische Institutionen. Das Ergebnis sind beispielsweise Informationen zum Käuferverhalten, die signalisieren, wonach ein bestimmtes Unternehmen überhaupt sucht. Außerdem bringt die „Aufhellung“ des Dark Funnels Erkenntnisse zur Kaufbereitschaft, technologischen Aufstellung und wirtschaftlichen Verfassung von Unternehmen. Auch interne Daten (z. B. aus dem CRM oder aus dem Webseiten-Traffic) können im Hinblick auf solche Signale analysiert werden.
Data Analytics hebt Zielgruppen-Insights auf die nächste Stufe – und transformiert genauso die Content-Kampagnen, mit denen Marketing-Teams für ihr B2B-Unternehmen Thought Leadership demonstrieren, die Marke stärken und das Interesse der Zielgruppe gewinnen. Content mit einer thematischen und formalen Ausrichtung auf die Zielgruppe und ihre Bedürfnisse hat logischerweise mehr Erfolg. Die objektive Datenbasis macht es möglich.
Auf Grundlage datenbasierter Insights können Content-Formate wie Blogs und Whitepaper außerdem besser an die jeweilige Phase der Buyer’s Journey angepasst werden. Und auch der Kanal-Mix lässt sich dank Analytics besser orchestrieren. Empfehlenswert ist in diesem Zusammenhang auch Attribution Modeling. Dabei wird analysiert, in welchen Kanälen und an welchen Touchpoints am meisten Wertbeitrag generiert wird. Dieses Wissen kann zur Optimierung der Buyer’s Journey und der Content-Orchestrierung genutzt werden.
Im B2B-Marketing hat Personalisierung enorm an Bedeutung gewonnen. Auch hierbei bringt Analytics große Vorteile. Einerseits durch eine präzisere Ausspielung von Content an die richtigen Adressat:innen zum richtigen Zeitpunkt, etwa in Form von personalisierten E-Mail-Kampagnen, andererseits durch eine Analyse des Contents selbst. Durch Technologien wie Generative AI (GenAI) lässt sich beispielsweise ermitteln, wie gut lesbar ein Beitrag ist. SEO-Tools analysieren Content im Hinblick auf sinnvolle Keywords und helfen so bei der Verbesserung von Suchmaschinen-Ergebnissen. A/B-Tests bieten sich ebenfalls an.
Marketing-Teams sollten darüber hinaus den Analytics-Einsatz unbedingt auch auf die Kampagnen-Umsetzung ausweiten. Ein datenbasiertes Tracking des Erfolgs mit KPIs ermöglicht Echtzeit-Insights und erlaubt eine umgehende Anpassung des Inhalts. Ein regelmäßiger Überprüfungsrhythmus sorgt für kontinuierliche Optimierung und eine Maximierung des Return on Investment (ROI). Auch die Metriken selbst sollten regelmäßig überprüft und gegebenenfalls angepasst werden.
Knappe Budgets, Fachkräftemangel, fordernde Zielvorgaben: Marketing-Teams stehen heute oft unter Druck. Dank Analytics arbeiten sie noch produktiver, wenn sie datengestützte Automatisierung einsetzen. Mit modernen CRM-Systemen können sie beispielsweise den E-Mail-Versand automatisieren und differenzierte Regeln für Follow-up-Emails definieren, ohne Abstriche bei der Personalisierung machen zu müssen.
Automatisierung bringt auch in viele andere Marketing-Prozesse überlegene Effizienz. Eine wichtige Option für den Marketing-Alltag ist die automatische Report-Erstellung durch entsprechende Tools. Sie lassen auf Knopfdruck Analytics-Auswertungen in Berichte im Wunschformat einfließen. Reporting ist nun quasi in Echtzeit möglich, und das bei minimalem Aufwand. Performance-Dashboards, nutzerfreundliche Datenvisualisierung und individuell konfigurierte Notifications erleichtern die Arbeit und verbessern die Produktivität noch weiter.
Die Einsatzmöglichkeiten von Analytics im B2B-Marketing sind so spannend wie vielfältig. Daraus ergeben sich enorme Chancen, aber auch Risiken – beispielsweise die Gefahr, sich in (zu) vielen einzelnen Tools zu verzetteln und darüber die Integration zu vernachlässigen.
Entscheidend für den Erfolg ist die Einbettung in eine ganzheitliche Strategie, etwa nach dem Konzept des Account Based Marketing (ABM). ABM beinhaltet eine kundenzentrierte Sichtweise, die auf das Potenzial individueller Unternehmen fokussiert und so den Mehrwert erhöht. Weitere Voraussetzungen für Analytics im B2B-Marketing sind die Verfügbarkeit der nötigen Skills im Team, eine saubere Datengrundlage und eine agile Umsetzung, die iterative Verbesserungen bringt und das Risiko von Fehlinvestitionen reduziert.
Nicht in jedem Unternehmen sind diese Voraussetzungen ohne Weiteres zu erfüllen. Externe Expertise hilft dabei, Fähigkeitslücken schnell zu schließen und die Wachstumschancen durch Analytics zuverlässig zu realisieren.