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Herausforderung: Wirkungszusammenhänge verstehen und Benchmarking im Retail

Veröffentlicht am 16 Oktober 2014 | von Sebastian Pieper

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Die systematische, kontinuierliche Analyse von erhobenen Daten stellt für Retail-Unternehmen nach wie vor eine große Herausforderung dar. Selektive Analysen und manuelle Reports sind bei drei Viertel der Unternehmen weiterhin der Standard. Nur 25 Prozent nutzen bereits das Potential integrierter Regelkreise aus Analyse und darauf folgender Optimierung (Quelle: Eichsteller/Seitz). Dabei ist das Verständnis der Wirkungsketten ein wichtiger ROI-Treiber. Angesichts des Zwangs zur Rentabilität können es sich Unternehmen heute nicht mehr leisten, Marketing-Aktivitäten als bunten Maßnahmenstrauß durchzuführen. Marketing muss sich in seinem Effekt auf das Geschäft quantifizieren lassen – gleich ob Media-Spendings, Technologie-Einführungen oder andere Maßnahmen. Fast zwei Drittel der CMOs glaubt, dass der ROI aus ihren Marketing-Investitionen bis 2015 zum wichtigsten Kriterium für die Messung ihrer Effektivität wird (Quelle: IBM). Marketing Engineering schließt die Messlücken in den Wirkungsketten, vollzieht den Wandel zu Realtime-bzw. Neartime-Analyse und hilft, durch die Potentialerschließung und Optimierung des datengetriebenen Marketings echte Erkenntnisse und Werte zu schaffen.

Kosten- und Ergebnisdruck im Handelsmarketing steigen und damit die Notwendigkeit transparenter Darstellung wirtschaftlicher Ergebnisse und des Verständnisses von Wirkungszusammenhängen. Konkret: Jede Maßnahme muss belegen, wie sie zu den übergreifenden Zielen des Marketings beiträgt. Dazu reicht es nicht aus, einzelne Kanal- oder „Insel“-KPI, wie die Öffnungs- oder Klickrate von E-Mailings, zu betrachten. Das digitale Dialogmarketing bietet die Chance einer transparenten Wirkungskette und der präzisen Messbarkeit. Kennzahlen dienen jedoch nicht nur der übergreifenden Erfolgskontrolle, sondern auch der Optimierung der Maßnahmen sowohl in der Verbesserung des Ergebnisses wie auch in der Effizienzsteigerung. Nur wer die richtigen Stellschrauben kennt, kann an diesen auch zur gezielten Optimierung ansetzen. Die Wechselwirkungen mit anderen Instrumenten und “weichen Zielen” machen eine kanal- und touchpointübergreifende Wirtschaftlichkeits-Analyse sehr komplex.

Die richtigen Insights aus Kundendaten gewinnen

Die zweite große Herausforderung ist die Gewinnung von Insights über Kunden – sowohl übergreifend wie auch für jeden einzelnen Kunden. Scoring, Clustering, Muster- und Korrelationsanalysen, sowie Multivariate Analyseverfahren entfalten ihr volles Potential im digitalen Dialog jedoch erst, wenn sie kontinuierlich und automatisiert in entscheidungsgebende Daten überführt werden (Data Automation).

Standortbestimmung im Benchmark

Basis für die Planung von Marketing Engineering Maßnahmen ist die eigene Standortbestimmung. Diese umfasst sowohl das eigene Potential und die bisher erzielten Ergebnisse als auch insbesondere die Fähigkeiten in den vier Feldern des Marketing Engineerings: Daten, Kommunikation, Prozesse sowie Messung und Analyse. Im Benchmark mit Best-in-Class Ergebnissen und dem Branchendurchschnitt können eigene Stärken und Schwachpunkte identifiziert und fokussiert werden. Benchmarkmethoden wie die artegic DPCA Scorecard helfen dabei bei der strukturierten Erfassung und Bewertung.

 

Beispielhafte Benchmarkanalyse mit XMKTNG.

Beispielhafte Benchmarkanalyse mit XMKTNG.

 

Branchen Report Marketing Engineering im Retail zum kostenlosen Download

Dieser Blogbeitrag ist ein Auszug aus dem “Branchen Report: Marketing Engineering im Retail“. Der Report befasst sich mit den aktuellen und künftigen Herausforderungen im digitalen Cross Channel Dialogmarketing für den Handel. Der kostenlose Download des Reports findet sich hier:

Thumb Branchen Report: Marketing Engineering im Retail
Branchen Report: Marketing Engineering im Retail

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