Business Intelligence im Marketing erklärt

Was ist Business Intelligence im Marketing und warum ist es ein so wichtiger Bestandteil moderner Kampagnen?

Für Geschäftsinhaber und Vermarkter kann es schwierig sein, die Verbindung zwischen Technologien wie Business Intelligence und traditionelleren Initiativen im Zusammenhang mit typischen Marketingkampagnen vollständig zu verstehen.

Wir wissen, dass dies schwierig sein kann, einfach weil die Akzeptanz von Technologien wie BI in Unternehmen heute sehr gering ist.

Die weltweite Einführungsrate von Business Intelligence – sogar einfache Cloud-Anwendungen – in allen Unternehmen beträgt nur 26 %.

Für viele stellt sich heute die Frage, inwieweit Business Intelligence ihre Abläufe verbessern kann und welche konkreten Vorteile durch die Einführung erzielt werden können.

Damit beschäftigen wir uns im heutigen Blog.

Was ist Business Intelligence im Marketing?

Business Intelligence im Marketing befasst sich hauptsächlich mit der Nutzung von Kundendaten, um bessere Ergebnisse bei Marketinginitiativen zu erzielen.

In der Praxis bedeutet dies, identifizierende Informationen über Kunden zu verwenden, um sie in Marketingkampagnen besser anzusprechen.

Die Mehrheit der Unternehmen, denen jegliche Art von Business Intelligence in ihrem Marketing fehlt, hat einfach keine Ahnung, an wen sie vermarkten und folglich, wie sie am besten an sie vermarkten können.

Dies führt zu einem Scattershot-Ansatz bei Kampagnen, bei denen beispielsweise E-Mails massenhaft mit wenig Rücksicht auf das Publikum und mangelnder Personalisierung versendet werden, was zu enttäuschenden Klickraten und Engagement führt.

Mit Business Intelligence im Marketing können Organisationen Kundeninformationen verwenden, um Profile zu erstellen, Zielgruppen für eine effizientere Kampagnenausrichtung zu segmentieren und qualitativ hochwertigere Einblicke in die Berichterstattung über Kampagnen zu erhalten.

Was beinhaltet Business Intelligence im Marketing?

Wie Business Intelligence im Marketing in der Praxis für ein Unternehmen aussieht, gehen wir auf den Punkt, indem wir einen Blick auf die einzelnen Elemente werfen, die BI ausmachen.

Bessere Berichterstattung

In erster Linie müssen Unternehmen, die eine Formular-Business-Intelligence in ihrem Marketing implementieren möchten, das Tool in ihre bestehende Customer Relationship Management (CRM)-Plattform integrieren.

Wenn Sie beispielsweise Dynamics 365 CRM verwenden, wird es normalerweise mit PowerBI gekoppelt, obwohl es zahlreiche Lösungen auf dem Markt gibt.

Sobald dies eingerichtet ist, können Benutzer Business-Intelligence-Dashboards zu ihrem CRM für Nachverfolgung, Analyse und Berichterstellung hinzufügen.

Die meisten CRMs wie Dynamics 365 CRM verfügen bereits über ein integriertes Dashboard für die Berichterstellung, aber es kommt nicht an die Fähigkeiten und die Tiefe einer integrierten BI-Plattform heran.

Die Integration der erweiterten Analysen von PowerBI in Dynamics CRM ist so einfach wie die Eingabe einer URL, die Aktivierung der PowerBI-Visualisierung und das Hinzufügen der Felder, zu denen Sie Berichte erstellen möchten.

PowerBI (wie auch andere Business-Intelligence-Suiten) ermöglicht es Ihnen, Daten aus über 120 unterstützten Quellen zu verbinden – was bedeutet, dass Daten, die in praktisch jeder Anwendung gespeichert sind, in Ihr CRM mit BI importiert und gemeldet werden können.

Sobald Sie BI (und Ihre Daten) in Ihr CRM eingebettet haben, ist die Berichterstattung über Ihre Daten über eine einheitliche Plattform wesentlich einfacher und benutzerfreundlicher als zuvor.

Vorhersagende und präskriptive Analyse

Predictive Analytics bezieht sich auf die Verwendung von Daten, um Trends zu bewerten und wahrscheinliche Ergebnisse in den kommenden Wochen, Monaten und sogar Jahren aufzudecken.

Durch die Integration von Daten in ein Business-Intelligence-Tool kann die Plattform maschinelles Lernen nutzen, um zu bestimmen, was wahrscheinlich passieren wird, und so darüber informieren, welche Ansätze ein Unternehmen anwenden möchte, um das Beste aus seinen Kampagnen zu machen.

Dies geschieht durch die Bewertung vergangener Trends und die Erkennung, wie diese in Zukunft ins Spiel kommen werden – dies ist besonders nützlich, wenn ein Unternehmen saisonal bedingte Schwankungen bei Verkauf und Service antizipiert.

Betrachten Sie zum Beispiel das Käuferverhalten. Das Verhalten von Kunden verstehen – woran sie interessiert sind; warum sie keine Bestellungen ausführen; warum sie Produkte zu bestimmten Jahreszeiten kaufen; warum sie nicht auf bestimmte E-Mail-Kampagnen reagieren – ist entscheidend, um effektiv an sie vermarkten zu können.

• Predictive Intelligence zeigt eine Umsatzsteigerung von 40,38 % nach 36 Monaten Implementierung.
• 34 % der Käufe werden durch Predictive-Intelligence-Empfehlungen beeinflusst.
• Website-Sitzungen, die von Predictive Intelligence beeinflusst werden, erzielen eine Steigerung der Conversion-Raten um 22,66 %.
• (Quelle)

Alle diese Aspekte des Verhaltens eines Kunden oder Interessenten können bestimmt werden, indem die Daten mit Business Intelligence bewertet werden und Sie sich umsetzbare Informationen verschaffen, die Sie für zukünftige Marketinginitiativen besser positionieren können.

Ein typisches Beispiel für die Verwendung von Vorhersageanalysen für Marketingzwecke ist die Verwendung des Kaufverhaltens, um zu bestimmen, wie Sie bestehende Kunden ansprechen.

Wenn ein Kunde oder eine Gruppe von Kunden in der Vergangenheit ein bestimmtes Produkt gekauft hat, können diese Informationen verwendet werden, um eine gezielte E-Mail-Kampagne zu informieren, in der ähnliche Produkte für sie empfohlen werden. Viele E-Commerce-Websites nutzen diese Technik sehr effektiv, und Sie haben wahrscheinlich gerade solche E-Mails in Ihrem Posteingang.

Diese Art von hochgradig zielgerichtetem Marketing ist nur durch Business Intelligence im Marketing möglich und fügt ein Maß an Personalisierung hinzu, das moderne Verbraucher sehr schätzen.

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Segmentierung

Die Segmentierung betrifft die Aufteilung Ihres Publikums in Gruppen, abhängig von mehreren verschiedenen Faktoren:

• Demografische Segmentierung: Sortiert Kunden nach Alter, Einkommen, Geschlecht, Rasse, Beruf.
• Geografische Segmentierung: Sortiert Kunden nach Region und Wohnort.
• Psychografische Segmentierung: Sortiert Kunden nach Interessen, Meinungen, Werten und Lebensstil.
• Verhaltenssegmentierung: Sortiert Kunden basierend auf Mustern in ihrer Entscheidungsfindung, wie z. B. Einkäufe, Verwendung, Verbrauch und Produktpräferenzen.

Diese Informationen können verwendet werden, um Zielgruppen basierend auf gemeinsamen Interessen, Orten, Überzeugungen und Verhaltensweisen zu gruppieren und Unternehmen die Möglichkeit zu geben, sie detaillierter und personalisierter anzusprechen.

Durch die fortschrittliche Datenanalyse von Business Intelligence im Marketing können diese Ergebnisse für Unternehmen, die ihre Kunden und Interessenten besser bedienen möchten, von enormem Nutzen sein.

• 86 % der Unternehmen mit hohem ROI gaben an, dass die Personalisierung 21 % oder mehr ihres Marketingbudgets ausmachte.
• Unternehmen mit einer vollständigen oder teilweisen Personalisierungsstrategie verzeichneten in 78 % der Fälle ein Umsatzwachstum.
• 93 % der Unternehmen mit einer fortschrittlichen Personalisierungsstrategie verzeichneten ein Umsatzwachstum

Endeffekt

Business Intelligence im Marketing mag komplex erscheinen, aber in Wirklichkeit geht es darum, vorhandene Kundendaten zu nutzen, um Marketinginitiativen besser zu informieren, indem Unternehmen bessere Einblicke in ihre Kunden und Interessenten erhalten.

Durch eine bessere Berichterstellung und die Vereinheitlichung von Daten und Anwendungen können Unternehmen ihre Informationen auf eine umsetzbarere Weise nutzen, um effektivere Marketingkampagnen durchzuführen.

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