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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© Rollz International / Pexels

„Der Spagat zwischen Karriere und der Betreuung von Angehörigen betrifft in Österreich derzeit rund 400.000 Erwerbstätige“, erklärt Mitgründer von because we care Andreas Gruber. Bis zum Jahr 2050 soll fast jede fünfte erwerbstätige Person eine Pflegeverantwortung übernehmen müssen, fügt er hinzu. Um diesen wachsenden Druck auf Mitarbeitende und Unternehmen abzufedern, positioniert sich „because we care“ als digitale Informationsplattform für Arbeitgeber:innen.

Das Kernprodukt mit bald 200.000 Zugriffsberechtigten hilft pflegenden Angestellten dabei, sich im hochkomplexen heimischen Pflegesystem zurechtzufinden, Anträge zu stellen und entlastende Schritte einzuleiten. Es gehe laut Gruber darum, sich mit Angehörigen auf das Alter vorzubereiten, „lange bevor jemand zu Hause die Treppe runtergefallen ist“. Ursprünglich unter dem Dach der Organisation „Austria Assisted Living“ angesiedelt, agiert die Plattform seit Ende 2024 als eigenständige GmbH, um den wachsenden Markt gezielter zu adressieren.

Branchenübergreifende Nutzungsrate von zehn Prozent

Wie Gründer Andreas Gruber im Gespräch erklärt, verzeichne man bei den teilnehmenden Unternehmen branchenübergreifend eine stabile Nutzungsrate von etwa zehn Prozent. Dies sei für ihn ein klares Indiz, dass das oft unter der Oberfläche schwelende Thema Angehörigenpflege in der Arbeitswelt „voll präsent“ sei. Bislang lag der Fokus der Plattform vor allem auf Lotsenfunktionen für akut Betroffene.

Im September erweitert das gebootstrappte Startup das Angebot jedoch um ein Modul zur mentalen Prophylaxe. Dieses wurde gemeinsam mit Fachleuten aus Psychologie und Mentaltraining entwickelt und richtet sich gezielt an die gesamte Belegschaft. Ziel ist es, rechtzeitig Strategien gegen psychische Belastungen im Arbeits- und Pflegealltag zu vermitteln.

Umbau der Pflegevermittlung

Neben der inhaltlichen Erweiterung steht das Startup vor einem nächsten großen Schritt: Im Oktober soll das System „because we match“ nach aktueller Testphase mit einem großen Salzburger Pilotkunden live gehen. Dieses adressiert einen zentralen Flaschenhals im System, wie Gruber erklärt: die oft wochenlange Suche nach verfügbaren Pflegediensten. Laut dem Gründer vergehen im Schnitt 60 Tage, bis eine Regelversorgung greift – eine Zeitspanne, in der Angehörige unzähligen Anbietern nachtelefonieren müssen. „Wir drehen dieses System jetzt um“, erklärt er im Interview.

Künftig sollen Suchende eine zentrale, rund um die Uhr erreichbare Hotline anrufen können. Dort erfasst ein KI-Voice-Agent den konkreten pflegerischen Bedarf strukturiert und filtert emotionale Bedürfnisse von harten fachlichen Anforderungen. Pflegedienstleister:innen in der jeweiligen Region sehen diese anonymisierten Gesuche auf der Plattform und können sich anschließend bei den Suchenden vorstellen und ihre Leistungen anbieten.

Sprachgesteuertes CRM für das Back-Office

Gleichzeitig sollen die Leistungserbringer von einer digitalen Entlastung im Hintergrund profitieren. Die Software soll im Idealfall für die mobilen Pflegekräfte als sprachgesteuertes CRM-System fungieren. Einsätze lassen sich direkt per Spracheingabe festhalten, während intelligente Voicemails eingehende Anrufe filtern und priorisieren.

Dieser technische Ansatz soll bürokratische Hürden drastisch reduzieren, den Dienstleister:innen das ungeliebte Backoffice abnehmen und „effizienteres Arbeiten näher am Menschen ermöglichen“. Der Hebel dieser Effizienzsteigerung ist laut Gruber beträchtlich: „Wenn wir jeder Pflegefachkraft 30 oder 40 Minuten Orga am Tag abnehmen, geht sich ein Klient mehr aus.“

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