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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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✨ AI Kontextualisierung

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:

Haupt-Tracking Tool für das tagtägliche Tracking – Google Analytics, oder Matomo als lokal am Server installierbare Alternative
Analytics-Tools von Werbepartnern – Facebook Ads Pixel etc.
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.

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
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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SAP arbeitet an einem umfassenderen Einsatz von KI in Unternehmen und stellte dafür bei seiner Entwicklerkonferenz TechEd neue Technologien vor. Sie sollen unter anderem die Zusammenarbeit von KI-Agenten verbessern, ihren Einsatz besser kontrollierbar machen und Datenanalysen selbst unter den besonderen Bedingungen der ISS ermöglichen.

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SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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