01.12.2020

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

Für die Zeit des zweiten Lockdown schreibt Leander C. Seidl ein wöchentlich wiederkehrendes Marketing-Fitness-Programm. In der zweiten Woche dreht sich alles um das Thema Daten.
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Marketing Daten Tipps
(c) Adobe Stock / James Thew / beigestellt

Letzte Woche haben wir über eine wichtige Grundlage für eine erfolgreiche Marketing-Strategie gesprochen: Die korrekte Definition der Zielgruppe. Im heutigen Teil des Marketing-Fitness-Programms wollen wir uns einen weiteren wichtigen Aspekt vornehmen: die Auswertung der Daten.

In der heutigen, digitalisierten Welt kann die Vielfalt an verfügbaren Daten Fluch und Segen zugleich sein. User werden permanent getracked, analysiert und der Pfad von der Erstinteraktion bis hin zur Conversion kann präziser nachverfolgt werden als je zuvor. So gut das in der Theorie klingt – so oft erlebe ich in der Praxis, dass Daten entweder fehlerhaft oder unzureichend aufgezeichnet, oder irreführend interpretiert werden. Starten wir also unsere Trainingseinheit für ein gesundes Daten-Tracking.

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Beginnen wir mit dem Grundsätzlichen: Als Erstes müssen die Tools und Systeme, die für Tracking & Analyse notwendig sind, vorhanden sein. Sobald dies der Fall ist, widmen wir uns der Interpretation und dem Finetuning der Einstellungen.

Die Grundlagen: Analytics Systeme im Setup

Denkt man an Online Tracking & Analyse, führt an einem Tool kaum ein Weg vorbei: Google Analytics. Die Lösung ist weit verbreitet, seit mehr als eineinhalb Jahrzehnten verfügbar und einfach im Setup. Google Analytics zu installieren ist sicherlich ein guter Ausgangspunkt – allerdings plädiere ich dafür, keineswegs ausschließlich darauf zu setzen. Eine Art “doppelte Buchführung” ist auch im Analytics-Bereich essenziell, um einen präzisen Überblick zu behalten – immer öfter kommt es nämlich vor, dass ein Analytics-Tool vom Browser blockiert wird oder aus anderen Gründen nicht abfeuert.

Die Tracking-Pixel von Werbenetzwerken können eine derartige Zusatzebene darstellen: Facebook Analytics bietet beispielsweise ähnliche – wenn auch weniger umfangreiche – Auswertungen wie Google Analytics. So kann ein regelmäßiger Check durchgeführt werden, ob sich die gesammelten Daten (zum Beispiel die Anzahl der Website-Besucher, die Anzahl der verkauften Produkte, oder der Online Shop-Umsatz) im selben Bereich bewegen.

Die Funktion von UTMs

Eine dritte Ebene des Trackings wird leider oft vernachlässigt: das Nachverfolgen mit URL-Parametern: das sind sogenannte UTMs, die an Webadressen angehängt werden können. Ein Link in einer Werbung, ein Link in einem Newsletter, sowie ein Link in einem organischen Post auf LinkedIn, der jeweils zur selben Zielseite auf unserer Website führt, kann mit unterschiedlichen UTMs versehen werden.

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Diese UTMs erleichtern einerseits den Analytics-Tools die präzise Zuordnung unseres Traffics. Wir können diese Parameter aber auch zusätzlich abspeichern – beispielsweise in einem Anfrageformular, oder während des Checkouts in einem E-Commerce System. Die Parameter werden dann, neben den Kundendaten in der Datenbank abgespeichert, was uns eine präzise Zuordnung erlaubt: welche Umsätze und Kontaktanfragen kamen von welcher Werbung und von welchem Newsletter. Anders als bei den Analytics-Tools der Werbenetzwerke können hier zwar nur “Last-Touch” Interaktionen aufgezeichnet werden (der zuletzt gesetzte UTM-Parameter wird aufgezeichnet), dafür sind die Daten aber unverfälscht und 100% mit echten Umsätzen bzw. Anfragen verbunden. UTM-Parameter können von den meisten Formular- und E-Commerce Lösungen aufgezeichnet werden, allerdings ist die Funktion standardmäßig nicht immer aktiviert. 

Ich empfehle daher zusammengefasst folgenden Analytics Tech-Stack:

  1. Haupt-Tracking Tool für das tagtägliche Tracking – Google Analytics, oder Matomo als lokal am Server installierbare Alternative
  2. Analytics-Tools von Werbepartnern – Facebook Ads Pixel etc.
  3. UTM-Parameter an jedem Link & Aufzeichnung dieser Parameter an den Conversion-Punkten (Formulare, bei E-Commerce Transaktionen etc.)

Datenschutz: Analyse-Tools korrekt angeben

Zwei Warnhinweise möchte ich hier mitgeben: Bitte nicht vergessen, die Analytics-Tools auch im Rahmen der Cookie-Consent Popups und der Datenschutzerklärung korrekt anzugeben. Und bedauerlicherweise wird es sogar bei einem Umfangreichen Setup mit allen Analytics-Tools immer wieder zu einzelnen Abweichungen kommen. Dies ist leider üblich und muss bei der Auswertung der Analyse-Daten als Schwankungsbreite bedacht werden.

Die korrekte Interpretation der Daten

Sobald wir die Daten in einem aussagekräftigen & zuverlässigen Setup sammeln können, geht es an die korrekte Interpretation der Daten. Klar ist: Jede Website hat eine oder mehrere Haupt-Conversions – das sind die Momente, die wir zur Wirtschaftlichkeit unseres Unternehmens erreichen müssen, zum Beispiel ein Umsatz oder ein abgesendetes Anfrageformular. Bevor es zu diesem Abschluss kommt, geschehen aber oft sogenannte Micro-Conversions. Diese stellen die wichtigsten Zwischenschritte auf dem Weg zum Abschluss dar. Bei einem Online-Shop ist eine klassische Micro-Conversion zum Beispiel ein Klick auf den “In den Warenkorb”-Button.

Diese Micro-Conversions müssen in den Analyse-Tools als Events angelegt werden – so können wir den Weg der Kunden präzise nachvollziehen und Problemfelder erkennen, an denen User plötzlich abbrechen. Nach dem Anlegen der Micro-Conversions, müssen diese für die Analyse Tools auch kontextualisiert werden. Die meisten Tools bieten dafür Funnel-Ansichten an. Mit diesen kann eine Abfolge von Micro- und regulären Conversions definiert werden, die ein User standardmäßig absolviert.

Neben diesen Analytics-Daten, die uns vor allem zahlengetrieben zu neuen Erkenntnissen führen, ist mir auch ein weiterer Aspekt der Analyse sehr wichtig: die Auswertung der User Experience mit Tools wie Hotjar. Hotjar bietet die Möglichkeit zur Aufzeichnung von Session Recordings – hier können wir den Besuchern also “über die Schulter schauen”, um zu sehen, wie sie beim Besuch unserer Website die Maus bewegt haben und worauf sie als erstes geklickt haben – und Heatmaps, die uns zeigen, welche Bereiche von der Gesamtzahl an usern am Häufigsten angeklickt wurden.

Derartige Daten helfen vor allem beim Finetuning der User Experience: wenn wir bei der Auswertung unserer Micro-Conversions zum Beispiel sehen, dass viele Besucher beim Warénkorb unserer Website abbrechen, können wir mit Session Recordings & Heatmaps untersuchen, welche Auffälligkeiten es auf der konkreten Page gibt.

Die Übungen zu Daten im Marketing

Meine heutigen Aufgaben für eine erhöhte Analytics-Fitness sind erneut in zwei Bereiche geteilt – entweder der Setup der Grundlagen, oder das Finetuning der bestehenden Analytics-Tools.

  1. Setup einer effektiven Tracking-Struktur
    1. Installation von Google Analytics, Matomo oder einer anderen Lösung als Alltags-Tracking-Tool
    2. Einsatz des FB-Ads-Pixels als zusätzliches Tracking-Tool
      1. Erwähnung der neuen Analytics-Tools im Cookie-Consent-Popup
    3. Aufsetzen einer UTM-Struktur für alle eingesetzten URLs und Setup der UTM-Aufzeichnung bei allen Formularen und E-Commerce-Abschlüssen
  2. Verfeinerung des Trackings:
    1. Setup von Micro-Conversion-Events in den Analytics Tools
      1. Gruppieren der Micro-Conversions in Funnelansichten
    2. Aufzeichnung von User Sessions mit Hotjar oder ähnlichen Tools

Nächste Woche widmen wir uns der Planung von Plattformübergreifenden Funnels – von der Werbung bis hin zur Reaktivierung von Kundschaft durch Newsletter. Ich wünsche eine gesunde Marketing-Woche!

Über den Autor

Leander C. Seidl ist selbstständiger Digital Marketing Stratege für Startups, KMUs und Corporates. Er arbeitete unter anderem am Aufbau des Travel-Startups Midnightdeal, sowie an Product Launches von verschiedenen Tech-Companies. An der FH Technikum Academy und der FH WKW ist er als Gastlektor für Marketing Automation tätig.

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Die beiden Gründer Christoph Schütte und Patrick Prokesch | © Solid Labs
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Es ist wohl die Königsdisziplin der Werbeindustrie: Ads müssen immer schneller produziert werden, wobei jede Anzeige ein hohes Leistungsniveau haben soll. Einige Firmen setzen auf rein KI-produzierte Werbungen, die aber, wie eine im Juni dieses Jahres veröffentlichte Studie von The Harris Poll zeigte, bei exzessivem Einsatz der Marke schaden. Dieses Problems nimmt sich das KI-Startup Solid Labs rund um den Klagenfurter und ehemaligen Meister-COO Patrick Prokesch an. Der eigens entwickelte „Solid Agent“ übernimmt die Produktion der Werbung, also vom Briefing bis zur fertigen Anzeige.

Der Launch war letzte Woche, dabei wurde auch eine siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde aus dem Jahr 2025 kommuniziert. Die Liste der Business Angels gleicht einem Gipfeltreffen der DACH-Szene. Seriengründer Roman Kirsch (Yepoda), Epidemic-Sound-Mitgründer Tom Höglund sowie Gründer und Manager von u. a. Too Good To Go und nicht zuletzt OpenClaw-Gründer Peter Steinberger unterstützen das Unternehmen. Eine „illustre Runde“, wie sie Solid-Co-Founder Prokesch im brutkasten-Gespräch beschreibt.

Solid Labs entspreche „vom Core-Konstrukt“ auch Steinbergers Philosophie

„Ich kannte Peter noch von früher, als er noch bei PsdfKit war. Wir haben den Kontakt einfach aufrechterhalten“, erklärt der Klagenfurter Prokesch und ergänzt: „Ihm haben die Elemente gefallen mit denen wir arbeiten, weil sie einfach vom Core-Konstrukt auch seiner Philosophie entsprechen, wie Agenten arbeiten sollten.“ Zudem habe Steinberger die datenlastige Arbeitsweise der Agenten gefallen. Brutkasten fragte nach der Höhe des Kapitals, mit dem Steinberger eingestiegen ist. Eine Antwort steht noch aus. Steinberger habe das Startup aber von Beginn an beeinflusst und ihnen auch „gezeigt, wo die Reise hingeht“.

Das Problem mit der „Creative Fatigue“

Im Performance-Marketing sei die „Creative Fatigue“, also der Leistungsabfall einer Werbeanzeige, eine der größten Herausforderungen. Solid Labs steuert genau dem entgegen. Seine AI Creative Engine erstellt aus vorhandenem Videomaterial neue Video-Ads für Meta, TikTok und YouTube.

„Wir bauen einen KI-Agenten, der auf dieses Material zugreift und neues Videomaterial erstellen kann. Das funktioniert wie ein ‚Brand Brain‘ oder eine ‚Brand Memory‘, die mitwächst. Je mehr man auf der Plattform macht, desto schlauer wird das System. Das Erstellte bleibt immer on-brand, was für Consumer Brands und Agenturen extrem wichtig ist, damit kein AI Slop produziert wird“, erklärt Prokesch. Der Agent kann auch neue Varianten mit neuen Hooks, in anderen Formaten und Sprachen erarbeiten.

„Echte Menschen, echte Produkte, echte Orte“

Das Berliner Startup versteht sich dabei nicht als reines Schnitt- oder Design-Tool. Der Agent kann zwar auch KI-Videos erstellen, im „Mittelpunkt steht aber echtes Material: echte Menschen, echte Produkte und echte Orte“, wie die Firma kommuniziert. Soll heißen: Die Videos werden mit einer Kamera aufgenommen, Planung, Schnitt, Story übernimmt jedoch eine KI.

„Was eine Marke braucht, ist ein System, das sie kennt: ihr Material, ihre Stimme, ihre besten Ads. Solid zerlegt jedes Video in einzelne Szenen und versteht, was darin passiert. Dieses Wissen macht den Agenten für jedes Team nützlich, und genau darum haben wir Solid gebaut“, ergänzt Christoph Schütte, Co-Founder von Solid.

Auch wenn die KI Ideen vorgibt, das Video schneidet etc. kann der Mensch jederzeit eingreifen und so das Ergebnis anpassen. „Du hast hundertprozentige Kontrolle, um das Video oder die Szenen auch noch final zu bearbeiten. Das ist auf einer technischen Seite sehr schwierig“, sagt Prokesch. Dieses Merkmal hebe Solid Labs von seinen Mitbewerbern ab.

200 Videos in einer Woche

Firmen hätten durch Solid Labs vor allem einen starken Effizienzgewinn. Teveo, einer von Solids Kunden konnte laut Angaben des Startups aus einem Shoot über 200 finale Videos in einer Woche produzieren. Die Vision der beiden Gründer ist es, dass Performance- und Growth-Teams nur mehr ein Smartphone und Solid benötigen, um Werbungen produzieren zu können. Wie viele Kunden Solid aktuell hat, kommuniziert die Firma auf brutkasten-Nachfrage nicht. Sein Geschäftsmodell basiert auf einem Abomodell.

Solid Labs wird aktuell etwa im DACH-Raum, dem UK und den USA verwendet, wobei sämtliche Daten der Kunden ausschließlich auf europäischen Servern gehostet würden.

Ein Kreislauf zwischen Produktion und Performance

In Zukunft möchte Solid Labs Produktion und Performance nahtlos miteinander verknüpfen. Das heißt, künftig soll der Agent Anzeigen nicht nur erstellen, sondern auch direkt auf Meta, TikTok und YouTube veröffentlichen und Live-Performance-Daten wiederum zurück in die Produktion spielen. Dadurch baue jede Anzeige auf dem auf, was gerade funktioniere. „Wir arbeiten bereits aktiv daran, den Kreislauf zwischen Produktion und Performance zu schließen“, sagt Prokesch, der „schon bald den nächsten größeren Launch“ ankündigt.

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