Im Durchschnitt nutzen Marketer:innen neun verschiedene Taktiken zur Datensammlung während der gesamten Customer Journey.
Doch welche Informationen werden mit Hilfe dieser Taktiken gesammelt und anschließend für personalisiertes Marketing genutzt? Zu den am häufigsten verwendeten Informationen und Daten gehören:
1. Geolokalisierung: Indem Sie den Standort Ihrer Nutzer:innen kennen, können Sie Inhalte an regionale Vorlieben, lokale Ereignisse und die Sprache anpassen.
2. Zugriff: Das Wissen darüber, wie Nutzer:innen auf eine Website gelangen (z. B. über Suchmaschinen, E-Mail, soziale Medien, bezahlte Anzeigen) hilft die Ansprache so zu personalisieren, dass sie die Bedürfnisse und Erwartungen der Kund:innen besser erfüllt.
3. Unternehmensbezogene Informationen: Bei Business-to-Business-Interaktionen liefern Details wie Branche, Unternehmensgröße, Umsatz und Technologie-Stack wertvolle Informationen für eine personalisierte Kommunikation.
4. Buyer Persona: Die Erstellung von Kundenprofilen für unterschiedliche Kundentypen (Personas) ermöglicht zielgerichtete Botschaften und Produktempfehlungen.
5. Kundenstatus: Die Unterscheidung zwischen bestehenden und potenziellen Kunden ermöglicht eine entsprechende Anpassung der Inhalte (z. B. Upselling vs. Pflege der Kundenbeziehung).
6. Tageszeit: Die Bereitstellung von Inhalten zu optimalen Zeiten (z. B. morgens vs. abends) erhöht das Engagement.
7. Browser- oder Gerätetyp: Die Optimierung von Inhalten für bestimmte Geräte sorgt für ein besonders nutzerfreundliches und nahtloses Erlebnis.
8. Verhaltensmetriken:
- Seitenbesuche, Logins, Seiten-/Bildschirmaufrufe: Durch die Analyse von Nutzerinteraktionen können zukünftige Besuche besser personalisiert werden.
- Aktive Verweildauer: Inhalte können gezielt zu den Zeiten bereitgestellt werden, in denen Nutzer:innen am aktivsten sind, um eine maximale Interaktion zu erreichen.
- Zeit seit der letzten Interaktion: Zeitnahe Follow-ups verhindern das Abwandern der Kund:innen
- Käufe, gelesene Artikel, gesehene Videos: Empfehlungen können basierend auf vergangenem Verhalten personalisiert werden.
- Lifetime Value (LTV): Kunden mit hohem Wert erhalten besondere Behandlung.
- Mausbewegungen: Das Analysieren von Scroll- und Hover-Verhalten liefert Einblicke in das Verhalten der Kund:innen.
- Affinität zu Inhalten und Produkten: Das Verständnis von Vorlieben (Kategorien, Tags, Marken usw.) hilft relevante Empfehlungen zu geben.
9. E-Mail-Öffnungen und Klicks: Die Personalisierung von E-Mail-Inhalten basierend auf Nutzerengagement verbessert Öffnungsraten und Conversions.
10. Push-Benachrichtigungen und Klicks: Push-Benachrichtigungen lassen sich basierend auf den Vorlieben der Nutzer:innen anpassen und optimieren.
Dass im Marketing immer mehr Datenquellen zum Einsatz kommen, zeigen auch die Ergebnisse unseres neunten . Man geht davon aus, dass die Anzahl der genutzten Datenquelle von Jahr zu Jahr steigt. Folgende Datenquellen werden aktuell am häufigsten von Marketingorganisationen genutzt: