Dank Cloud-Technologie können Werbetreibende leichter auf Daten zugreifen und schneller Erkenntnisse gewinnen. Alison Wagonfeld – Vice President Marketing von Google Cloud – zeigt, wie Sie Daten, Analysen und maschinelles Lernen erfolgreich verknüpfen und die Produktivität im Marketing steigern.
Im Lauf meiner Karriere war ich in den Bereichen Risikokapital, Forschung und Technologie tätig und habe dort verschiedene unternehmerische und Marketingfunktionen ausgeübt. Dabei war es mir immer wichtig, zu zeigen, wie sich mithilfe der Technik Aufgaben erledigen lassen, die vorher nicht zu bewältigen waren. Für mich als Marketingchefin von Google Cloud bedeutet das, die Datenwissenschaft in neuer Weise einzusetzen und ausgefeilte Cloud-Analysetools sowie maschinelles Lernen zu nutzen.
Durch diese Technologie ändern sich unsere Sicht auf Daten und die Arbeit mit ihnen von Grund auf:
- Wir finden neue Kunden, indem wir anhand von Daten mögliche Interessenten gezielt und im gewünschten Umfang erreichen.
- Wir wenden uns an potenzielle Kunden mit Produkten, mit denen sie konkrete Probleme beheben können.
- Wir unterstützen das Wachstum von Kunden, indem wir ihnen helfen, die für ihren Erfolg wichtigen Produkte optimal zu nutzen.
- Wir optimieren die Werbeausgaben durch effiziente Investitionen und intelligentes Tracking.
Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und prädiktive Analyse werden immer wichtiger und ergänzen die traditionellen Best Practices im Marketing. Deshalb müssen unter Umständen auch neue Mitarbeiter an Bord geholt werden, die sich in der Analyse genau auskennen und Erfahrung in der Arbeit mit Entwicklern haben, die Modelle für maschinelles Lernen erstellen. Wenn wir Wissenschaft und Marketing erfolgreich miteinander verbinden möchten, müssen wir möglicherweise auch unsere Denkweise ändern.
Bei der Kombination von Wissenschaft und Marketing sind drei Dinge unbedingt zu berücksichtigen:
Auf Einheitlichkeit der Daten achten
Daten im ganzen Unternehmen einheitlich zu erfassen und zu verwalten, scheint auf den ersten Blick sehr einfach zu sein. Aber besonders wenn Sie in verschiedenen Ländern und Regionen arbeiten, kann das schnell zu einem riesigen Problem werden: Unter Umständen sind die Daten des einen Teams nicht mit denen eines anderen kompatibel. Dadurch ist eine konsistente Analyse der beiden Datenbestände schwierig. Wenn Sie bei der Erfassung, Verwaltung und Speicherung von Daten auf Einheitlichkeit achten, brauchen Sie sich hinterher nicht zu überlegen, wie Sie Äpfel mit Birnen vergleichen können.
Bei Google Cloud vereinheitlichen wir unsere Prozesse für die Integration neuer Daten und Systeme. Außerdem sorgen wir dafür, dass unsere Tools im Hinblick auf die Zukunft ausbaufähig sind. Gemeinsam mit unserem Vertriebsteam arbeiten wir an einheitlichen Datenbeständen. Denn durch bereinigte und exakte Daten gewinnen wir schneller Erkenntnisse.
Experimentelles Denken entwickeln
Tests und Experimente sind ein wesentlicher Aspekt bei der Nutzung neuer Technologien. In dieser Hinsicht müssen wir umdenken. Wir wenden diese Arbeitsmethode im Rahmen unserer Aktivitäten bei der bezahlten Werbung für die G Suite an. Durch bezahlte Werbung möchten wir die Bekanntheit steigern. Dabei behalten wir immer den ROI im Auge und testen, welche Kanäle am besten funktionieren. In Anbetracht der enormen Zahl an Leistungsdaten und der Notwendigkeit zur Optimierung in Echtzeit sind die cloudbasierte Datenanalyse und maschinelles Lernen entscheidend für unseren Erfolg. Mit diesen Tools konnten wir Hypothesen testen und Entscheidungen zur Ausrichtung auf Kampagnen- statt auf Kanalebene treffen. Mit einer manuellen Methode wäre das nicht möglich gewesen.
"Tests und Experimente sind ein wesentlicher Aspekt bei der Nutzung neuer Technologien. In dieser Hinsicht müssen wir umdenken."
Wie erfassen wir beispielsweise, welche der Nutzer, die ein Produkt testen, zu zahlenden Kunden werden? Normalerweise müssten Sie wochenlang bis zum Ende des Tests warten, um herauszufinden, welche Kampagne erfolgreich war. Dank erweiterter Analysemöglichkeiten und maschinellen Lernens wissen wir innerhalb von zwei Tagen, wie wahrscheinlich es ist, dass über einen bestimmten Kanal die richtigen Nutzer für das Testen des Produkts gefunden werden. Dadurch lässt sich der ROI erheblich verbessern.
Konkret zu lösende Probleme auswählen
Mithilfe von Cloud-Tools erhalten Sie relevante Informationen mit einem früher nicht möglichen Detaillierungsgrad und können somit fundierte Entscheidungen treffen. Das funktioniert aber nur, wenn Sie geschäftliche Probleme Schritt für Schritt angehen und Ihre Geschäftsanforderungen in kleinere Einzelpunkte aufgliedern. Beispielsweise kann es sinnvoller sein, wiederholte Besuche von Nutzern aus besonders wertvollen Kundensegmenten zu fördern, als die Gesamtzahl der Zugriffe auf die Website zu steigern.
In unserem Fall misst sich der Erfolg an den verkauften Produkten. Wir sprechen jedoch nicht alle potenziellen Käufer an, sondern haben uns auf ein bestimmtes Segment konzentriert: Bestandskunden, die wahrscheinlich an zusätzlichen Leistungen interessiert sind. Wir setzen die Technologie der Google Cloud Platform und Open Source-Tools wie BigQuery und TensorFlow dazu ein, Produktnutzungsdaten unserer Kunden zu analysieren. So können wir relevantere Produktempfehlungen abgeben. Das ist natürlich nur ein Aspekt unserer Marketingaktivitäten. Aber dadurch, dass wir uns auf ein kleines, spezielles Problemfeld fokussiert haben, sind unsere Kampagnen effektiver geworden.
Sind Cloud-Computing, Datenanalyse und maschinelles Lernen jetzt also das neue Erfolgsgeheimnis im Marketing? Nicht ganz. Die Daten, die durch solche hoch entwickelten Modelle gewonnen werden, sind die eine Komponente. Entscheidend ist aber, detaillierte Informationen über Kunden mit intelligenten Creatives und Werbebotschaften zu verbinden.
In dieser Kombination von kreativem Denken und erweiterter Analyse – von Marketing und Wissenschaft – sehe ich die nächste Innovationswelle in der Werbung.
Weitere Informationen über den Einsatz von Big Data-Analysen und Cloud-Technologie in Unternehmen finden Sie in meiner Präsentation Marketing Meets Science.
