Data Driven Marketing

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Be Your World • Data Driven Marketing

Data Driven Marketing – verständlich & praxisnah

Du lernst Schritt für Schritt: Datenarten & ‑quellen verstehen, Analysen planen, Targeting‑Methoden unterscheiden, Datenschutz beachten und KI sinnvoll einsetzen – mit Beispielen, Vorlagen und Glossar. Hinweis: Lernhilfe – keine Rechtsberatung.

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Einführung ins datengetriebene Marketing

Ziele & Relevanz

  • Relevantere Inhalte & Angebote für Zielgruppen
  • Bessere Entscheidungen durch Fakten statt Bauchgefühl
  • Messbarer Erfolg (KPI), effizientere Budgets

Begriffsklärung

  • Targeting: zielgerichtete Aussteuerung von Inhalten/Ads.
  • Retargeting: erneute Ansprache bekannter Nutzer nach Kontakt (z. B. Warenkorb).
  • Remarketing: (nah verwandt) Wiederansprache bestehender Kontakte/Kunden, oft kanalübergreifend.

Wichtig ist die Einwilligung (Opt‑in) und ein sauberer Zweck für jede Nutzung.

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Kundendaten

Soziodemografische Daten

Name, Titel, Alter, Adresse, Bildung, Karriere usw. – sparsam erheben (Datenminimierung) & aktuell halten.

Verhaltensbezogene Daten

  • Web/App: Besucher, Quelle, Verweildauer, Conversionrate
  • Commerce: Transaktionen, Umsatz, Retourenquote
  • Social: Follower, Interaktionen

Qualitative Kundenaussagen

Kaufgründe, Bedürfnisse, Präferenzen, Likes/Dislikes aus Interviews, Umfragen, Support‑Tickets.

Best Practice

  • Nur erforderliche Daten sammeln (Purpose Binding)
  • Transparente Infos (Privacy Notice), Rechte beachten
  • Einwilligungen dokumentieren & widerrufbar machen

Datenquellen

First/Second/Third‑Party

  • First‑Party: Eigene Kanäle/CRM – höchste Qualität & Kontrolle
  • Second‑Party: Partnerdaten (legal & vertraglich klären)
  • Third‑Party: externe Anbieter – Qualität/Compliance prüfen

Tracking & IDs

  • Logfiles, Cookies, Pixels, Server‑Side Tracking
  • User‑ID, Cross‑Device‑Matching (probabilistisch/deterministisch)

Analytische Verfahren

  • Data/Text Mining, Sentimentanalyse, Social‑Network‑Analyse
  • Qualitative Interviews & Abfragen (offene Fragen!)

Hinweis

Cookie‑Banner, Einwilligungs‑Management & Datenverträge (Auftragsverarbeitung) sauber aufsetzen.

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Analyse großer Datenmengen

Statistik – kurz & klar

  • Deskriptiv: beschreiben (Mittelwert, Median, Streuung)
  • Inferentiell: schließen (Tests, Konfidenzintervalle)
  • Explorativ/Multivariat: Muster & Zusammenhänge (Cluster, PCA)

Klassifikation, Prognosen, Muster

  • Lead‑Scoring (Wahrscheinlichkeit)
  • Churn‑Prognose
  • Produktempfehlungen (Ähnlichkeiten)

Segmentierung & Abhängigkeiten

Personen in Gruppen mit ähnlichem Verhalten/Merkmalen einteilen; Treiber für Conversion/Zufriedenheit finden.

Tools & Visualisierung

  • Analyse: Tabellenkalkulation, BI‑Tools, Python/R
  • Visualisierung: Balken/Linien, Heatmaps, Sankey, Funnel
  • Dashboard: KPIs, Filter, Drill‑down, Export

Analyse‑Pipeline (einfach)

Frage → Dateninventar → Bereinigen → Analysieren → Visualisieren → Entscheiden → Testen
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Technisches Targeting

Datenquellen

  • Gerät/OS/Browser, Sprache, Standort (Geo), Uhrzeit
  • Netz/Verbindung, Bildschirmgröße

Einsatz

  • Geo‑Targeting (regional passende Angebote)
  • Zeit‑Targeting (Tageszeit/Wochentag)
  • Frequency Capping (Kontaktzahl begrenzen)

Achte auf Relevanz & Fairness – keine unzulässigen Rückschlüsse.

Sprach‑ & Kontext‑Targeting

Arten

  • Sprachbasiert (Sprache/Region)
  • Contextual (Seitenumfeld)
  • Keyword
  • Semantisch (Bedeutung statt Wortoberfläche)

Praxis

  • Keyword‑Sets clustern (Intent)
  • Negativ‑Keywords pflegen
  • Semantische Modelle gegen Stichproben prüfen

Verhaltensbasiertes Targeting

Grundlage

  • Surfverhalten aufzeichnen (mit Opt‑in)
  • Nutzerprofile ableiten (Segmente/Interessen)
  • Werbenetzwerke, Realtime‑Bidding (Consent!)

Varianten

  • Predictive Behavioral Targeting
  • Suchmaschinen‑Targeting
  • Realtime‑Targeting
  • Retargeting: statisch vs. dynamisch (Produktfeed)

Transparenz

Klare Opt‑ins, Opt‑outs & Zweckbindung – vermeidet „Creepiness“ und stärkt Vertrauen.

Ausblick & Grenzen

Datenschutz & Compliance

  • Rechtsgrundlage je Verarbeitung (Einwilligung/Vertrag/Berechtigtes Interesse)
  • DPIA/Datenschutz‑Folgenabschätzung bei hohem Risiko
  • Privacy by Design/Default, Auftragsverarbeitung, Löschkonzepte

Risiken & Verzerrungen

  • Falsche Zielgruppe → Streuverluste/Kundenerlebnis leidet
  • Bias in Daten/Modellen → unfaire Entscheidungen
  • Messfehler (Attribution, Ad‑Fraud) → falsche Schlüsse

KI & Machine Learning

Starke Hebel für Muster, Prognosen & Personalisierung – immer mit Tests (Holdout/A/B) und Governance (Modell‑Dokumentation).

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Beispielhafte KI‑Anwendungen im Marketing

Automatisieren & Personalisieren

  • Automatisierte Zielgruppenanalysen (Cluster/Lookalikes)
  • Personalisierte Strategien (Next‑Best‑Offer/Action)
  • Sentimentanalyse aus Bewertungen/Support
  • Prognosen (Churn, Nachfrage, LTV)

Optimieren & Sichtbar machen

  • Datenvisualisierung/Dashboards (Anomalien, Trends)
  • Contextual/Keyword‑Optimierung (Themenmodelle)
  • Semantisches Targeting via Textanalyse
  • Predictive Behavioral Targeting
  • Personalisierung verbessern (Content‑/Produkt‑Recommender)

Mini‑Beispiel

Ziel: Kündiger früh erkennen → Retention‑Angebot.
Daten: Nutzung, Tickets, Zahlungen.
Modell: Klassifikation (Train/Test).
Maßnahme: Trigger‑Mail + Service‑Anruf.
Kontrolle: A/B mit Holdout‑Gruppe.

Vorlagen & Checklisten

Daten‑Inventar (Kurz)

Quelle | Felder | Zweck | Rechtsgrundlage | Aufbewahrung | Owner

Tracking‑Plan

Event | Beschreibung | Parameter | Trigger | ID/Consent | Ziel(KPI)

Experiment‑Plan (A/B)

Hypothese: ______________________________
Primäre Metrik: _________________________
Variante A/B: ___________________________
Stichprobe/Zeitraum: ____________________
Entscheidung/Next Step: ________________

Modell‑Steckbrief (Model Card)

Zweck | Daten | Features | Methode | Metriken | Risiken/Bias | Aktualisierung

KPI‑Dashboard (Basis)

Traffic | CTR | CPC | Conversion | CPA | ROAS | Churn | NPS | LTV

Privacy‑Check

Opt‑in vorhanden?  Ja/Nein
Auftragsverarbeitung?  Ja/Nein
Zweckbindung klar?  Ja/Nein
Löschen/Export möglich?  Ja/Nein

Glossar

First/Second/Third‑Party Daten

Eigene/Partner/Externe Datenquellen.

CDP/DMP

Customer Data Platform / Data Management Platform.

CTR/CPC/CPA/ROAS

Klickrate/Klickkosten/Kosten pro Aktion/Rendite auf Ad Spend.

Lookalike Audience

Ähnliche Zielgruppen basierend auf Seed‑Profilen.

Attribution

Zuordnung von Erfolgen zu Kanälen/Touchpoints.

Churn/LTV

Kundenabwanderung/Lifetime Value.