Eine neue Partnerschaft, die umfassende, ganzheitliche Ansichten von Kundendaten ermöglicht.

Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung einer Kundendatenplattform ist die Datenbereitstellung. Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Datenquellen, unübersichtlichen Pipelines und der Schwierigkeit, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Monks hilft seinen Kunden, diese Herausforderungen zu meistern, indem es einen strukturierten Ansatz zur effizienten Integration, Harmonisierung und Analyse von Daten anbietet.

Im Rahmen dieser neuen Partnerschaft wird unser Team aus Datenarchitekten, Analysten und Ingenieuren daran arbeiten, die gesamte Datenlieferkette zu integrieren, diese Silos aufzubrechen und eine breitere, ganzheitlichere Sicht auf die Daten unserer Kunden zu ermöglichen. Sobald die Datenbereitschaft und die Datenbreite erreicht sind, kann die Hightouch Composable-Plattform eingesetzt werden, um die Bibliothek der vorgefertigten Integrationen zu aktivieren und damit zu beginnen, KI-gestützte personalisierte Erfahrungen zu liefern.

"Unser Team aus Datenarchitekten, Analysten und Ingenieuren bietet Dienstleistungen an, um dieses Problem zu lösen. Monks wird daran arbeiten, die gesamte Datenlieferkette zu integrieren, diese Silos aufzubrechen und einen breiteren, ganzheitlicheren Blick auf die Daten unserer Kunden zu ermöglichen", erklärt Jakub Otrząsek, SVP, Data, APAC bei Monks.

"Sobald die Datenbereitschaft und eine breite Datenbasis erreicht sind, kann die Hightouch Composable-Plattform eingesetzt werden, um die Bibliothek der vorgefertigten Integrationen zu aktivieren und KI-gestützte personalisierte Erfahrungen zu liefern", fügt er hinzu.

Die immer wichtigere Rolle von kompatiblen CDPs verstehen.

Ein kompatibler Martech-Stack stellt eine bedeutende Veränderung in der Art und Weise dar, wie Unternehmen ihre Marketingtechnologie verwalten. Durch die Nutzung eines Best-of-Breed-Ansatzes und das Zentrieren der Architektur um ein Cloud Data Warehouse können Unternehmen eine einzige Quelle der Wahrheit für Kundendaten schaffen. Dieser einheitliche Ansatz rationalisiert nicht nur die Bereitstellung bestehender fortschrittlicher Modelle für maschinelles Lernen, sondern fördert auch ein modulares und anpassungsfähiges Technologie-Ökosystem, das sich problemlos an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen lässt.

Die schnelle Akzeptanz von Composable CDPs in der Branche unterstreicht die zahlreichen Vorteile, die sie bieten. Ihre Kosteneffizienz, die einfache Bereitstellung und die Möglichkeit, vorhandene Technologien und geistiges Eigentum zu nutzen, machen sie zu einer attraktiven Lösung für Unternehmen, die ihre Marketingtechnologie optimieren wollen. Im Zuge der weiteren Entwicklung der Branche werden kompositionsfähige CDPs eine immer wichtigere Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Marketingtechnologie spielen.

Warum Datenaktivierung Wertrealisierung bedeutet.

First-Party-Kundendaten sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, denn sie ermöglichen es ihnen, durch echte Interaktionen Vertrauen aufzubauen und die Personalisierung mithilfe von KI zu skalieren. Durch die Aktivierung von First-Party-Daten mit der Partnerschaft von Monks und Hightouch können Unternehmen einen tiefgreifenden Einfluss auf den Marketing-ROI erzielen.

Monks und Hightouch helfen Unternehmen dabei, dies zu erreichen durch:

• Ermöglichung hoch personalisierter, skalierbarer Marketingstrategien durch nahtlose Integration von First-Party-Daten mit Medienquellen.
• Optimierung der Marketingausgaben durch Analyse der Kampagnenleistung in Echtzeit
• Identifizierung leistungsfähiger Inhalte und Neuzuweisung von Ressourcen für maximalen ROI

Die Partnerschaft ermöglicht intelligentere und schnellere Entscheidungen auf der Grundlage wertvoller Erkenntnisse, die aus First-Party-Daten gewonnen werden, und bringt Unternehmen "aus dem Datenchaos in die Klarheit" Monks hilft Marken dabei, durch authentische Interaktionen Vertrauen aufzubauen und gleichzeitig KI und First-Party-Daten zur Personalisierung zu nutzen.

Ein perfekter Moment für eine Partnerschaft.

Für Hightouch ist dies ein entscheidender Moment. Die weit verbreitete Einführung von Cloud Data Warehouses, die Welle des Interesses am Composable CDP-Ansatz und der unmittelbare Erfolg der Einführung von AI Decisioning markieren einen bedeutenden Wendepunkt für Hightouch. Dieses Zusammentreffen von Faktoren katapultiert Hightouch in eine substanzielle Wachstumsphase und positioniert das Unternehmen an der Spitze der sich entwickelnden Marketingtechnologie-Landschaft.

"Unternehmen in der APAC-Region sind weltweit führend bei der Einführung von kompatiblen CDP- und KI-Agenten für das Marketing", sagt Kashish Gupta, CEO von Hightouch. "Monks ist der ideale Partner, um Hightouch dabei zu helfen, die schnelle Einführung dieser Technologien in der Region zu unterstützen."

In der Zwischenzeit haben wir vor kurzem unsere Teams in die beiden Säulen Marketing und Technology Services vereinfacht. Diese Vereinfachung unseres Geschäfts bedeutet, dass wir integrierter denn je sind, unsere strategischen Teamleiter auf unsere Kunden abstimmen und in der Lage sind, Fachwissen und Talente aus dem gesamten Spektrum der Marketing- und Technologie-Dienstleistungen einzubringen, wenn sich die Anforderungen unserer Kunden ändern.

Die Hightouch-Plattform passt auch perfekt zu unserem kürzlich eingeführten Data Decisioning Framework.

Lassen Sie uns über Daten und KI sprechen.

Wir laden Unternehmen dazu ein, zu entdecken, wie unsere Partnerschaft mit Hightouch ihre Datenstrategien revolutionieren kann. Ganz gleich, ob es darum geht, Analysen zu optimieren, die Marketingleistung zu verbessern oder Ihre Kundendaten zu aktivieren - wir sind für Sie da.

Diese Iteration von Marketing Cloud Intelligence (ehemals Datorama) wurde auf der Grundlage von Data Cloud komplett neu aufgebaut und führt fortschrittliche KI-Funktionen ein, die die Art und Weise verändern, wie Marketer ihre Kampagnen verwalten. Diese Data Cloud-Grundlage schaltet sofort die Agentic-Funktionen zur Interaktion mit Ihren Marketing-Kampagnen frei. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Kampagnen, die eine schlechte Performance aufweisen, mit natürlicher Sprache pausieren. Wie wäre es, wenn Sie Ihren Agenten bitten würden, Kampagnen mit hoher Leistung für ein neues Zielgruppensegment zu replizieren? Marketing Intelligence auf der Grundlage von Data Cloud macht dies möglich.

Zusätzlich zu seinen leistungsstarken KI-Funktionen vereinfacht Marketing Intelligence die Komplexität des modernen Kampagnenmanagements, indem es wichtige Herausforderungen wie ungeordnete oder qualitativ minderwertige Daten, zeitaufwändige Analysen und den Bedarf an schnellen, konsolidierten Erkenntnissen angeht. Im Folgenden erfahren Sie, wie die neue Marketing Intelligence diese Hindernisse überwindet und Marketingteams in die Lage versetzt, ihre Ziele mit größerer Präzision und Effizienz zu erreichen.

Lassen Sie Ihre Daten für Sie arbeiten - nicht umgekehrt.

Marketingfachleute müssen heute mit unzähligen Datenquellen und Plattformen interagieren, um ihre Kampagnen durchzuführen. Da die Informationen aus verschiedenen bezahlten Medienquellen stammen - wie Meta, LinkedIn und Google Analytics - müssen Marketer diese Daten vereinheitlichen und harmonisieren, um die Kampagnenleistung wirklich zu verstehen. Darüber hinaus müssen sie das Kundenverhalten über verschiedene Plattformen hinweg kontinuierlich überwachen, um die Effektivität von Kampagnen zu verstehen und alles in eine kohärente Strategie zu integrieren.

Marketing Intelligence löst dieses Problem, indem es die Aufnahme, Umwandlung und Zuordnung von Daten Dritter mit nur drei Klicks erleichtert. Ihre Daten werden automatisch und intelligent zugeordnet, wodurch häufige Benennungskonventionsfehler oder Dateninkonsistenzen zwischen den Plattformen behoben werden. Noch interessanter ist, dass Sie Ihren Marketing-Performance-Daten ganz einfach Nicht-Marketing-Daten (z. B. Daten auf Benutzerebene oder Daten von Erstanbietern) hinzufügen können, wodurch Sie umfangreichere Datensätze zur Analyse erhalten.

Was diese Plattform jedoch wirklich auszeichnet, ist ihre KI-gestützte Datenanreicherung, die die mühsame Aufgabe der Kategorisierung und Organisation komplexer Datensätze automatisiert. So kann GenAI beispielsweise Automarkennamen in umfassendere Fahrzeugkategorien gruppieren oder Social-Media-Plattformen unter einem einzigen Label zusammenfassen. Der Schlüssel dazu ist, dass GenAI in das Tool integriert ist und damit die Möglichkeit bietet, manuelle Aufgaben zu automatisieren, die Vermarkter normalerweise durchführen. Die Plattform kann sogar Muster in den Namenskonventionen von Kampagnen erkennen, um automatisch neue und sinnvolle Kategorien zu erstellen. Viele werden dies als einen Wendepunkt im Verständnis von bezahlten Medien und Marketingdaten sehen.

Durch die Verringerung des Zeitaufwands für die manuelle Datenverarbeitung können Sie sich mit Marketing Intelligence auf das Wesentliche konzentrieren: das Erzielen von Ergebnissen. Mit zugänglichen und umsetzbaren Daten können Sie Ihre Kampagnen mit Klarheit und Zuversicht angehen.

Mithilfe von Einblicken in natürlicher Sprache können Sie die Kampagnenleistung sofort verstehen.

Sobald Ihre Daten organisiert sind, besteht der nächste Schritt darin, ihre Geschichte zu verstehen - und genau hier glänzt Marketing Intelligence. Die Plattform bietet sofort einsatzbereite Dashboards, die auf Tableau Einstein basieren und einen klaren Überblick über die Kampagnenleistung über alle Ihre Kanäle hinweg bieten.

Dies ist mehr als nur ein Dashboard; es ist ein intelligenter Assistent. Marketing Intelligence verwendet KI-generierte Zusammenfassungen in natürlicher Sprache, um einen sofortigen Überblick über den Zustand Ihres Programms zu geben. Stellen Sie sich vor, Sie melden sich an und erhalten in einfacher Sprache Einblicke, die Ihnen genau sagen, was funktioniert, was nicht funktioniert und was Sie als Nächstes auf der Grundlage Ihrer Ziele tun sollten. Diese Funktion macht Schluss mit dem Rätselraten und stellt sicher, dass Sie stets mit umsetzbaren Erkenntnissen ausgestattet sind. Die Kombination aus fortschrittlichen Visualisierungen und intuitiven Zusammenfassungen hilft Ihnen, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne sich durch komplexe Datensätze navigieren zu müssen.

Optimieren Sie Kampagnen in Echtzeit, unterstützt durch intelligente Empfehlungen.

Das Erreichen von Kampagnenzielen erfordert oft eine ständige Überwachung und Anpassung, aber das ist leichter gesagt als getan. Marketing Intelligence vereinfacht diesen Prozess durch proaktive Zielsetzung und agenturgestützte Optimierungen.

Wenn Sie z. B. Leads zu einem bestimmten Preis generieren möchten, können Sie mit Marketing Intelligence dieses Ziel im Voraus festlegen und Ihre Fortschritte kontinuierlich verfolgen. Wenn die Plattform feststellt, dass Sie Ihre Ziele nicht erreichen, werden Sie nicht nur gewarnt, sondern erhalten auch umsetzbare Empfehlungen. Mithilfe der Agentforce-Fähigkeit zur Optimierung bezahlter Medien kann der Agent vorschlagen, das Budget neu zuzuweisen, leistungsschwache Anzeigen selbstständig zu pausieren oder den Fokus auf leistungsstärkere Kanäle zu verlagern.

Diese Feedbackschleife stellt sicher, dass Sie nicht nur auf die Ergebnisse nach Abschluss der Kampagne reagieren, sondern die Ergebnisse aktiv verbessern, während sie sich entwickeln. Mit Plänen zur Erweiterung der Agentforce-Funktionen investiert Salesforce weiter in Tools, die es Vermarktern ermöglichen, agil und effektiv zu bleiben.

Verwandeln Sie Ihre größten Marketing-Herausforderungen in Chancen.

Marketing Intelligence ist eine Lösung, die die Art und Weise, wie Vermarkter mit ihren Kampagnendaten umgehen, verändern soll. Verbringen Sie zu viel Zeit damit, Daten in brauchbare Formate umzuwandeln? Haben Sie Schwierigkeiten, Leistungskennzahlen plattformübergreifend zu interpretieren? Suchen Sie nach Möglichkeiten, Kampagnen zu optimieren, ohne wertvolle Ressourcen zu verschwenden? Stecken Sie in sich wiederholenden, manuellen Prozessen fest? Diese Plattform bietet einen optimierten Ansatz zur Lösung dieser Probleme und hilft Ihnen, schnellere, intelligentere und wirkungsvollere Ergebnisse zu erzielen.

Als Salesforce Consulting Partner sorgen wir dafür, dass Sie das Beste aus Marketing Intelligence und anderen Salesforce-Tools herausholen. Von der Implementierung bis zur Verbesserung des gesamten Salesforce-Produktpakets steht unser Team bereit, um Sie bei jedem Schritt zu begleiten. Lassen Sie uns wissen, wie wir Ihnen helfen können!

Analysen scheinen zu komplex und nicht ganz vertrauenswürdig zu sein.

Die Wahrnehmung der Analytik kann eine Hürde darstellen. Viele betrachten sie als eine Blackbox, der es an Transparenz und Vertrauenswürdigkeit mangelt, und denken vielleicht, dass sie nur rückblickend ist und keine verwertbaren Erkenntnisse liefert.

Dies ist jedoch nicht der Fall. Tatsächlich kann Analytik sehr effektiv sein, wenn sie richtig eingesetzt wird. Was Sie brauchen, ist der richtige Anbieter. Suchen Sie nach einem Anbieter, der Transparenz, Fachwissen bei der Entwicklung robuster MMM und die Fähigkeit bietet, diese Modelle in umsetzbare Empfehlungen zu übersetzen. Letztlich liegt der Wert in den Erkenntnissen und Empfehlungen und nicht in den Modellen selbst.

Unzureichendes Budget oder Ressourcenzuweisung.

Die mit MMM verbundenen Kosten können oft überwältigend erscheinen. Viele Unternehmen stellen in ihren Jahresbudgets nicht genügend Mittel zur Verfügung, was die Umsetzung eines MMM-Programms verzögern oder ganz zum Stillstand bringen kann.

Fangen Sie deshalb klein an und konzentrieren Sie sich zunächst auf Ihre Hauptziele. Nutzen Sie dies, um im Laufe der Zeit eine Aufstockung des Budgets zu erwirken. Nutzen Sie vorhandene Ressourcen und ermitteln Sie Open-Source-Tools für den Aufbau von MMM, und arbeiten Sie mit Anbietern zusammen, um Daten in einem vorab vereinbarten Format bereitzustellen, was oft zu einer Senkung der Gebühren beitragen kann.

Unsicherheit darüber, wann der richtige Zeitpunkt für den Start ist.

Das Timing ist entscheidend. Da immer wieder neue Kampagnen anstehen, ist die Versuchung groß, die MMM-Analyse zu verschieben, um die nächste Kampagne einzubeziehen, auf die Zahlen für das gesamte Jahr zu warten oder die bevorstehende Produkteinführung zu berücksichtigen. Es steht immer etwas an, und das kann zu einem Kreislauf des Aufschiebens führen.

Kurz gesagt, zögern Sie nicht. Beginnen Sie den Prozess so bald wie möglich. Frühzeitige Erkenntnisse und Empfehlungen können zu wirkungsvollen geschäftlichen Veränderungen führen. Im Laufe der Zeit wird sich Ihr MMM weiterentwickeln, und Sie können die Analyse jederzeit aktualisieren, um zukünftige Aktivitäten einzubeziehen. Der Wert der ersten Ergebnisse überwiegt oft die Gründe für das Warten.

Bedenken hinsichtlich der Datenqualität und -genauigkeit.

Qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage eines jeden erfolgreichen MMM-Programms. Fragen zur Datenverfügbarkeit können zum Zögern führen, da das Sprichwort "garbage in, garbage out" gilt.

Führen Sie ein Datenaudit durch, denn die Qualität der Daten bleibt unbekannt, solange sie nicht überprüft wurden. Legen Sie während der Analyse Kontrollpunkte fest, um die Eignung der Daten zu ermitteln, und erstellen Sie bei unzureichender Eignung einen Plan für die Erhebung zweckdienlicher Daten. Konzentrieren Sie sich auf die Nutzung der verfügbaren Daten. Generieren Sie erste Erkenntnisse mit den vorhandenen Daten und erweitern Sie das MMM im Laufe der Zeit mit weiteren Daten. Warten Sie nicht auf Perfektion, um erste Erkenntnisse zu gewinnen. Streben Sie nach kontinuierlichen Verbesserungen und denken Sie daran, dass bessere Daten zu besseren Entscheidungen führen. Die Verbesserung der Datenqualität ist ein fortlaufender Prozess.

Furcht vor unerwünschten Ergebnissen.

Die Angst vor der Entdeckung negativer Ergebnisse kann lähmend wirken. Bedenken hinsichtlich der Kampagnenleistung oder möglicher Budgetumschichtungen können Unternehmen davon abhalten, ein MMM-Programm zu verfolgen.

Erkennen Sie die Risiken an und betrachten Sie die Maßnahme als Weiterbildung. In Unkenntnis zu arbeiten ist eine Sache, aber absichtlich uninformiert zu bleiben ist inakzeptabel. Lassen Sie sich auf den Prozess ein und seien Sie bereit, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Die Beseitigung dieser häufigen Hindernisse ist für die erfolgreiche Umsetzung eines MMM-Programms unerlässlich. Die Suche nach dem richtigen Umfang für Ihr Budget und nach einem vertrauenswürdigen MMM-Partner sind die besten nächsten Schritte, um wertvolle Erkenntnisse und umsetzbare Empfehlungen zur Steigerung der Unternehmensleistung zu gewinnen.

Die Antwort auf die Frage, warum wir experimentieren, liegt auf der Hand: um ein digitales Erlebnis zu bieten, das sich stärker an den Wünschen der Nutzer orientiert. Aber die Art und Weise, wie wir als Branche an dieses Thema herangehen, ändert sich.

Marken konzentrieren sich jetzt darauf, einer größeren Anzahl von Nutzern mit immer höheren Erwartungen an personalisierte Erlebnisse eine gut getimte kanalübergreifende Reise zu bieten. Isolierte Tests und Experimente liefern nicht genügend Informationen über die Gesamtheit der Reise eines Nutzers.

Sind Experimente also wirklich "tot", wie Datenvordenker behaupten? Sind wir bereit, zum nächsten, neuesten und besten Framework überzugehen, das generative und agentenbasierte KI zu bieten hat?

Die Lektüre des jüngsten TMAI-Newsletters von Avinash Kaushik hat mich zum Nachdenken darüber gebracht, wohin wir uns als Branche entwickeln. Er hat viele Dinge auf den Punkt gebracht, über die ich nachgedacht habe, insbesondere darüber, wie sich Experimentierpraktiken weiterentwickeln und was das für die Zukunft bedeutet.

Seit Jahren ist das A/B-Testing ein Eckpfeiler der Optimierung und eine Methode, aus der die Branche eine Menge gelernt hat.

Die Wahrheit ist, dass A/B-Tests selbst nicht tot sind, sondern sich weiterentwickeln. Oder besser gesagt, sie muss sich weiterentwickeln. Es ist nicht die Methode selbst, die für die Einschränkungen verantwortlich ist, die wir manchmal sehen, sondern die damit verbundene Denkweise. Wenn A/B-Tests als eine Checkbox-Aktivität behandelt werden, die sich nur auf inkrementelle Änderungen konzentriert oder von anderen Disziplinen wie Suchmaschinenoptimierung (SEO), bezahlten Medien oder Produkten getrennt ist, wird ihre potenzielle Wirkung stark eingeschränkt.

Die Zukunft des Experimentierens ist ganzheitlicher, integrierter und konzentriert sich auf die Bereitstellung von nutzerzentrierten Erfahrungen in Echtzeit. Das bedeutet nicht, dass A/B-Tests aufgegeben werden, sondern dass der Blickwinkel erweitert wird, um anspruchsvollere Strategien einzubeziehen, die mehrere Disziplinen wie SEO, Conversion-Rate-Optimierung (CRO), bezahlte Medien und Analytik miteinander verbinden.

Es ist wichtig klarzustellen, dass das Experimentieren als Funktion zwar typischerweise iterativ und methodisch ist, seine Rolle jedoch über das Testen hinausgeht. Experimente sollten die Bereitstellung von dynamischen Markenerlebnissen in Echtzeit informieren und unterstützen, obwohl die Bereitstellung in Echtzeit selbst enger mit Optimierung, Personalisierung und UX verbunden ist.

Beide ergänzen sich: Experimente liefern die Präzision und die Erkenntnisse für die Optimierung, während Echtzeit-Strategien auf diesen Erkenntnissen aufbauen, um die Erlebnisse dynamisch anzupassen.

Diese Unterscheidung ist wichtig, denn Experimente sind zwar nicht von Natur aus "Echtzeit", legen aber die Grundlage für moderne, anpassungsfähige und nutzerzentrierte Ansätze, die Marken agiler machen. Indem sie sich darauf konzentrieren, wie diese Disziplinen zusammenarbeiten, können Teams traditionelle Silos überwinden und innovativere, stärker integrierte Strategien entwickeln.

Ich bin kein klassisch ausgebildeter CRO-Praktiker. Ich bin seit über 14 Jahren in den Bereichen digitales Marketing, Produkt und Wachstum tätig. Für mich war das Experimentieren immer nur ein Werkzeug in einem viel größeren Werkzeugkasten: eine Möglichkeit, bessere und präzisere Entscheidungen zu treffen, wobei Proaktivität und Pragmatismus im Vordergrund stehen und der ROI und das Erreichen von Geschäftszielen stets im Vordergrund stehen.

Wenn ich mich dem Experimentieren nähere, geschieht das nie isoliert. Es ging immer um CRO + Produkt, CRO + SEO oder CRO + Wachstum. Ich sehe es nicht so, dass ich nur Elemente optimiere oder einzelne Touchpoints. Ich habe es immer als Teil einer größeren Strategie gesehen, um Geschäftsziele, Nutzerabsichten und Daten aufeinander abzustimmen. Diese Perspektive hat mein Denken über die Zukunft des Experimentierens geprägt und zeigt, dass wir keine besseren Tools brauchen, sondern eine bessere Denkweise.

Es ist wichtig, die unglaubliche Arbeit anzuerkennen, die bereits geleistet wird. Viele Teams und Praktiker gehen mit innovativen Ansätzen über die Grenzen des Experimentierens hinaus. Sie überdenken die gesamte User Journey, nutzen Daten auf intelligentere Art und Weise und richten ihre Optimierungsbemühungen an umfassenderen Geschäftszielen aus.

Die Inhalte, Tools und Vordenker, die die Community zur Verfügung stellt, sind von unschätzbarem Wert und helfen anderen, sich weiterzuentwickeln und anzupassen. Von Blogbeiträgen über Podcasts oder Konferenzen bis hin zu offenen Diskussionen auf sozialen Plattformen - der Geist der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs treibt diese Branche voran.

Eine der ständigen Herausforderungen im Zusammenhang mit Experimenten ist die Frage, wie wir sie definieren und angehen. Die rasante Entwicklung des Testens hat ungewollt zu einer Verwirrung geführt, da die Unternehmen um die neueste und beste Methode wetteifern, um besser vernetzte User Journeys anzubieten.

Experimentieren, CRO, A/B-Testing: Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, und manchmal schaffen die Definitionen unnötige Silos. Die Wahrheit ist, dass gute Experimente bereits die umfassenderen Strategien umfassen sollten, die wir mit "fortschrittlichen" Praktiken wie Behavioral Targeting oder dynamischer Personalisierung in Verbindung bringen.

Das Problem ist nicht der Name, den wir ihm geben, sondern die Art und Weise, wie wir es umsetzen. Wenn sich das Experimentieren auf das Optimieren oberflächlicher Elemente wie Schaltflächenfarben oder Überschriften beschränkt, geht es am großen Ganzen vorbei. Echtes Experimentieren beinhaltet die Verknüpfung der Punkte entlang der Customer Journey, das Testen gewagter Hypothesen und die Konzentration auf Geschäftsergebnisse wie Lebenszeitwert, Kundenbindung und Umsatzwachstum.

A/B-Tests sind zwar nach wie vor ein wertvolles Instrument, aber ihre größte Wirkung entfalten sie, wenn sie Teil eines größeren Ökosystems sind.

Stellen Sie sich eine Hypothese vor, die aus einer SEO-Content-Strategie entstanden ist, durch Experimente mit bezahlten Anzeigen validiert und durch CRO für die Konversion optimiert wurde. Bei der Erstellung und Durchführung von Tests wird nun auch die Stimmung der Kunden berücksichtigt und geprüft, wie es um das öffentliche Interesse und das Suchvolumen steht, oder es wird die Grundlage für die Analyse des gesamten Kundentrichters geschaffen. Diese Art der Zusammenarbeit konzentriert sich nicht auf die Verbesserung einer einzelnen Kennzahl, sondern zielt darauf ab, ein kohärentes End-to-End-Erlebnis zu liefern, das sowohl den Nutzerabsichten als auch den Unternehmenszielen entspricht.

Um diesen ganzheitlichen Ansatz zu verfolgen, braucht es mehr als nur Tools. Es geht darum, in Ihren Teams eine Kultur der Zusammenarbeit, der Neugier und eine solide Datengrundlage zu schaffen.

Aufgrund meiner Erfahrung und der von mir betreuten Kunden habe ich festgestellt, dass die Teams, die bei Experimenten hervorragend abschneiden, ein paar Dinge gemeinsam haben:

1. Sie integrieren Daten als zentrale Säule für die Entscheidungsfindung und stellen sicher, dass die Erkenntnisse Hypothesen und Maßnahmen vorantreiben.
2. Sie setzen auf funktionsübergreifende Zusammenarbeit und beziehen SEO-, Paid-Media-, Produkt- und UX-Teams in den Prozess mit ein.
3. Sie priorisieren groß angelegte Hypothesen, die mit Geschäftsergebnissen wie Kundenlebenszeitwert, Kundenbindung und Umsatzwachstum verbunden sind.
4. Sie balancieren qualitative Erkenntnisse (Kundenstimmen, Nutzerforschung) mit quantitativen Analysen aus, um tiefere Wahrheiten über ihre Nutzer aufzudecken.

Diese Reife entsteht nicht über Nacht, aber die Teams, die sich darauf konzentrieren, diese Kultur zu pflegen und auszubauen, sind diejenigen, die die Zukunft des Experimentierens vorantreiben - und es gibt viele Unternehmen, die das sehr gut machen, wie Starbucks und
Nissan, um nur einige zu nennen.

Die Zukunft des Experimentierens liegt in der Schaffung von Markenerlebnissen in Echtzeit, d. h. in dynamischen, anpassungsfähigen Interaktionen, die die Nutzer im Moment ansprechen. Auch wenn dies ähnlich klingt wie Konzepte wie Personalisierung oder CRO, ist es wichtig, die Unterschiede zu klären. Ihre Überschneidungen tragen oft zur Definitionsverwirrung in unserer Branche bei, können aber, wenn sie verstanden werden, ein exponentiell optimiertes Benutzererlebnis freisetzen.

Bei der Personalisierung geht es darum, Inhalte oder Interaktionen auf der Grundlage von Datensignalen, z. B. First-Party-Daten oder Verhaltensmustern, auf einzelne Benutzer zuzuschneiden. Umgekehrt geht es bei der CRO um die Optimierung bestimmter Berührungspunkte, um bessere Ergebnisse zu erzielen, oft durch strukturierte Experimente. Real-Time Brands kombinieren diese Elemente zu einem kohärenten, anpassungsfähigen System, das sich mit der Reise des Nutzers weiterentwickelt und die Erkenntnisse aus Experimenten und die Ausführungsmöglichkeiten der Personalisierung nutzt.

Real-Time Brands zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich auf die Bereitstellung nahtloser Interaktionen in großem Umfang konzentrieren, die durch fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen unterstützt werden. Bei diesen Erfahrungen geht es nicht um statische "Best Practices" oder Einheitslösungen für alle. Bei einem dynamischen und zunehmend personalisierten Publikum kreiert jeder einzelne Nutzer ständig das, was er möchte, und passt es an.

Stattdessen geht es um die kontinuierliche Anpassung an die Bedürfnisse des Nutzers im Kontext seiner Reise, sei es durch die Empfehlung des nächstbesten Produkts, die Anpassung von Nachrichten auf der Grundlage früherer Interaktionen oder die Optimierung von Navigationsabläufen auf der Grundlage seiner Absicht.

Dieser Ansatz geht über die Personalisierung hinaus; er schafft kontextbezogene Erlebnisse, die sich für den Benutzer intuitiv anfühlen und gleichzeitig messbare Ergebnisse für das Unternehmen liefern. Der Schlüssel liegt darin, Experimente, Personalisierung und Echtzeit-Funktionen als komplementär und nicht als austauschbar zu betrachten, wobei beide eine entscheidende Rolle beim Aufbau vernetzter, nutzerzentrierter Strategien spielen.

Markenerlebnisse in Echtzeit sollen ein Gefühl der Verbundenheit schaffen.

Die Nutzer sind mehr online als je zuvor, und dieser Trend nimmt jedes Jahr zu. Der durchschnittliche Erwachsene in den USA verbrachte 2018 mehr als 11 Stunden pro Tag mit der Interaktion mit Medien.

Im Jahr 2025 wird das gleiche Segment schätzungsweise über 12,5 Stunden damit verbringen

Damit sich Ihre Marke, Ihre Inhalte, Ihre Plattform oder Ihre Kampagne von den Billionen von Stunden abheben, die jeder Einzelne mit der Betrachtung von Inhalten verbringt, müssen Sie die "perfekte" Interaktion bieten: ein digitales Erlebnis, das genau die Kriterien erfüllt, die ein Nutzer braucht, um zu interagieren, sich zu engagieren und die ideale Schlüsselaktion auszuführen.

Die Bereitstellung eines Echtzeit-Markenerlebnisses zeigt den Nutzern, dass die Marke sie versteht, ihre Zeit schätzt und sich dafür einsetzt, ihre Bedürfnisse auf eine Weise zu erfüllen, die sich sowohl nahtlos als auch sinnvoll anfühlt.

Für die Teams bedeutet dieser Wandel, dass sie über isolierte Experimente hinaus denken und die Komplexität moderner User Journeys akzeptieren müssen. Sie müssen in der Lage sein, ein Ökosystem von Berührungspunkten zu orchestrieren, die zusammenarbeiten, um Vertrauen aufzubauen, das Engagement zu fördern und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Im Kern wurde das A/B-Testing entwickelt, um genau das zu tun: eine optimale Version eines Touchpoints zu finden, die den Reaktionen der Nutzer am nächsten kommt. Mithilfe von KI, maschinellem Lernen und einem ganzheitlichen Ansatz zur Erstellung iterativer Erlebnisse aus Echtzeitdaten können Marken im Wesentlichen individualisierte A/B-Tests auf segmentierter und individueller Ebene erstellen, die sich automatisch anpassen, sobald Interaktionsdaten eingehen.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden Echtzeit-Markenerlebnisse zunehmend zum Standard für Experimente werden. Sie stellen die Zukunft der Verbindung mit Nutzern auf eine Weise dar, die sich personalisiert, proaktiv und perfekt auf deren Erwartungen abgestimmt anfühlt.

Die Zukunft des Experimentierens ist keine Abkehr von der Vergangenheit, sondern eine Entwicklung hin zu etwas Größerem.

Denken Sie daran: A/B-Tests sind nicht tot, aber die Einstellung dazu muss sich weiterentwickeln. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, müssen Teams über isolierte, oberflächliche Tests hinausgehen und ganzheitliche Ansätze verfolgen, die Experimente mit SEO, bezahlten Medien, Produkten und CRO verbinden.

Moderne Experimente legen den Schwerpunkt auf dynamische Markenerlebnisse in Echtzeit, die sich an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer anpassen. Durch die Kombination von Personalisierung, Behavioral Targeting und Experimenten können Marken nahtlose, sinnvolle Interaktionen schaffen, die sowohl die Nutzerzufriedenheit als auch die Geschäftsergebnisse steigern.

Der Erfolg von Experimenten liegt nicht nur in den Tools, sondern auch in der Denkweise und der Kultur dahinter. Die Teams müssen die Zusammenarbeit fördern und belohnen, kühne Hypothesen, die mit den Geschäftszielen verknüpft sind, priorisieren und sich darauf konzentrieren, sowohl den Kunden als auch dem Unternehmen einen echten Mehrwert zu bieten.

Vielen Dank an alle in der Branche, egal ob Sie gerade erst anfangen oder eine Vorreiterrolle einnehmen, dafür, dass Sie die Grenzen verschieben und diesen Bereich lebendig halten.

Das Experimentieren wird immer ein Eckpfeiler der digitalen Optimierung sein. Die Kernkomponenten, warum wir experimentieren, sind genau dieselben: eine Gelegenheit zur Interaktion bieten, die ein bisschen besser funktioniert. Die Zukunft liegt jedoch in den Verbindungen, die wir aufbauen, in den Problemen, die wir lösen, und in den sinnvollen Erfahrungen, die wir gemeinsam schaffen.

Möchten Sie herausfinden, wie Sie Ihr Experimentierprogramm auf die nächste Stufe heben können? Lassen Sie uns unten Kontakt aufnehmen.

Ein Vermächtnis strategischer Partnerschaften

Seit Jahren arbeitet Monks mit Google zusammen, um die Marketingstrategien unserer Kunden auf ein noch nie dagewesenes Niveau zu heben.

Innovation durch Engagement vorantreiben

Diese Zertifizierungen unterstreichen unser Streben nach Exzellenz bei der Erweiterung unserer Google Cloud-Wissensbasis und der Einführung innovativer Lösungen. Die Spezialisierung auf Datenanalyse zeigt, dass wir in der Lage sind, die Datenerfassung, -aufbereitung, -speicherung und -analyse mithilfe der Google Cloud-Technologie zu optimieren. Gleichzeitig unterstreicht die Spezialisierung auf Marketing Analytics unsere Fähigkeit, Kunden von fragmentierten Datensätzen zu datengesteuerten Marketingstrategien zu führen, die messbare Ergebnisse liefern.

"Dadurch kann Monks seine Partner bei der Entwicklung von technischen Lösungen und Datenstrategien unterstützen, die ihren Erfolg fördern", fügt mein Kollege Mikey hinzu.

Die Weichen für KI und maschinelles Lernen stellen

Diese Spezialisierungen bestätigen nicht nur unser Fachwissen, sondern bereiten uns auch darauf vor, die neuesten Fortschritte bei KI und maschinellem Lernen zu nutzen. Durch die Kombination von Spitzentechnologien mit unserem tiefgreifenden Verständnis von Daten- und Marketinganalysen sind wir in der Lage, für unsere Kunden einen noch größeren Mehrwert zu schaffen.

Erweiterung der Fähigkeiten und Innovation mit Looker

Während wir diese Erfolge feiern, blickt Monks bereits in die Zukunft und nutzt Tools wie Looker, um unseren Kunden verwertbare Erkenntnisse und eine nahtlose Datenvisualisierung zu ermöglichen. Mikey sagt: "Die semantische Schicht von Looker übersetzt Rohdaten in eine Sprache, die sowohl Downstream-Benutzer als auch LLMs verstehen können. Indem wir LookML nutzen, um vertrauenswürdige Geschäftsmetriken bereitzustellen, schaffen wir einen zentralen Knotenpunkt für Datenkontext, Definitionen und Beziehungen, der sowohl BI- als auch KI-Workflows unterstützt, um die Geschäfte unserer Kunden voranzutreiben."

Engagement für den Kundenerfolg

Die Mission von Monks ist einfach und doch tiefgreifend: Kunden mit innovativen, datengesteuerten Lösungen zu versorgen, die greifbare Ergebnisse liefern. Seit Jahren setzen wir uns dafür ein, Silos aufzubrechen, einen nahtlosen Datenzugriff über Organisationen hinweg zu ermöglichen und Wege zur Aktivierung zu schaffen(Optimierung von Arbeitsabläufen mit First-Party-Daten).
Diese Spezialisierungen sind mehr als nur Meilensteine - sie verkörpern unser Engagement für Spitzenleistungen und unser Streben nach Erfolg für unsere Kunden.

"Kurz gesagt: Wir konzentrieren uns darauf, unseren Kunden einen greifbaren geschäftlichen Mehrwert zu liefern, indem wir sowohl unser technisches als auch unser Marketing-Know-how einsetzen", sagt Hayden Klei, VP Data Consulting. "Wir konzentrieren uns nicht auf glänzende Eitelkeitsprojekte, um Branchenanerkennungen zu erhalten, sondern wir definieren Erfolg durch die Auswirkungen, die wir auf die Gewinn- und Verlustrechnung unserer Kunden haben."

Da wir weiterhin in Google Cloud und unsere talentierten Teams investieren, bereiten wir uns auf noch größere Erfolge vor, indem wir den Wert durch Expertise, Innovation und eine gemeinsame Vision des Erfolgs steigern. Gemeinsam mit Google ist Monks bereit, die Zukunft von Marketing-Analysen und datengesteuerten Lösungen anzuführen.

Für Unternehmen, die einen vertrauenswürdigen Partner suchen, um die Komplexität von Daten und Marketing zu bewältigen, steht Monks bereit, um unvergleichliche Expertise und transformative Ergebnisse zu liefern.

Von hochmodernen KI-Lösungen bis hin zu verbesserten Cloud-Funktionen - Dreamforce 2024 zeigte eine Vision, in der datengesteuerte Erkenntnisse und intelligente Automatisierung die Innovation und Effizienz ankurbeln. Lassen Sie uns in die aufregendsten Enthüllungen der diesjährigen Veranstaltung eintauchen und aufzeigen, wie diese Fortschritte Unternehmen in die Lage versetzen werden, neue Höhen beim Aufbau sinnvoller und dauerhafter Kundenbeziehungen zu erreichen.

Agentforce stellt intelligente Agenten für verschiedene Anwendungsfälle in Unternehmen vor.

Eine der aufregendsten Ankündigungen auf der Dreamforce war die Vorstellung von Agentforce, einer autonomen Agentenplattform, mit der Marken KI-Agenten erstellen können, die ihre Kunden und Mitarbeiter unterstützen. Die Idee dahinter ist, dass Menschen und die KI-Agenten, die ihre Fähigkeiten erweitern, gemeinsam den Kundenerfolg vorantreiben können, wenn sie zusammenarbeiten.

Diese Agenten erfüllen wichtige, spezialisierte Aufgaben, die von der Unterstützung von Marketingfachleuten bei der Erstellung von Kampagnen und Journeys bis hin zu Coaches reichen, die Mitarbeitern helfen, ihr Pitching zu üben. Auf der Kundenseite kann Agentforce als persönlicher Einkäufer fungieren, der Empfehlungen auf der Grundlage von Kundenpräferenzen ausspricht, als Vertreter für die Vertriebsentwicklung, der Leads im Namen des Vertriebsteams anspricht, oder als Serviceagent, der Fälle in natürlicher Sprache lösen kann. Diese Agenten stützen sich auf Ihre Daten und gewährleisten Genauigkeit sowie ein Erlebnis, das die Standard-Chatbots, an die Kunden gewöhnt sind, bei weitem übertrifft.

Im Kern ist Agentforce eine Salesforce-Innovation, die die entscheidende Frage beantwortet, wie KI in den Geschäftsbetrieb integriert werden kann. Es geht über herkömmliche Chatbots hinaus, indem es ein höheres Maß an Intelligenz einbezieht, das durch Ihre Data Cloud-Daten unterstützt wird und es ihm ermöglicht, wiederholbare Aufgaben effektiver zu erledigen. Daher ist es wichtig, dass Sie über eine Datengrundlage verfügen, die diese intelligenten Aktionen unterstützt.

Agentforce und unser eigenes Monks.Flow sind ein dynamisches Duo von KI-Lösungen, die die Interaktion von Unternehmen mit Kunden und die Verwaltung interner Prozesse erheblich verbessern können. Zusammen sind diese Plattformen ein Beispiel dafür, wie unterstützende KI-Technologien Marken dabei helfen, ihre Abläufe zu skalieren und die Kundeninteraktion zu verbessern. Die Synergie zwischen den kundenorientierten KI-Agenten von Agentforce und der betrieblichen Effizienz von Monks.Flow ermöglicht es Unternehmen, intelligenter und in größerem Umfang zu operieren, ohne dabei auf Personalisierung oder Effektivität zu verzichten. Erfahren Sie hier mehr über Agentforce .

Mit Data Cloud erhalten Sie noch mehr Einblicke durch eine breitere Unterstützung unstrukturierter Daten.

Apropos Data Cloud: Salesforce kündigte eine Handvoll neuer Funktionen an, mit denen Ihre Daten noch aufschlussreicher werden als je zuvor. Die vielleicht aufregendste neue Funktion ist die zusätzliche Unterstützung für unstrukturierte Daten, einschließlich der nativen Verarbeitung von Audio- und Videoinhalten.

Dies ist von entscheidender Bedeutung, da es neue Datenquellen erschließt und durch die Analyse von Inhalten wie Kundenanrufen, Webinaren oder Produktdemos ein umfassenderes Verständnis von Kundenpräferenzen, Schmerzpunkten und Verhaltensweisen ermöglicht. Durch die Analyse von Inhalten wie Kundenanrufen, Webinaren und Produktdemonstrationen erhalten Unternehmen differenzierte Einblicke in die Stimmung und Absichten ihrer Kunden und können so ihre Kundenprofile verbessern und personalisierte, datengesteuerte Marketingstrategien entwickeln.

Darüber hinaus ermöglicht die Anwendung von KI auf diese Quellen eine genauere Vorhersage der Kundenbedürfnisse, was die Interaktionen im Kundenservice verbessert und die Kundenbindung fördert. Sobald diese Inhalte verarbeitet und durchsuchbar sind, werden sie zu einer wertvollen Ressource für alle Unternehmensfunktionen und verbessern die betriebliche Effizienz und die Genauigkeit der Entscheidungsfindung. Die Untersuchung von Chats im Kundenservice kann beispielsweise Support-Teams oder Vertriebsmitarbeitern dabei helfen, häufige Probleme zu erkennen und die Reaktionsstrategien zu verbessern, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit oder zu höheren Konversionsraten führt.

Finden Sie die benötigten Informationen mit einer verbesserten Suche - und handeln Sie danach.

Obwohl so viele Daten aus so vielen Quellen stammen, wird es dank der hybriden Suche viel einfacher, das zu finden, was Sie brauchen. Die hybride Suche kombiniert die Vektorsuche mit der Stichwortsuche und führt Informationen aus verschiedenen Medien zusammen. Diese verbesserten Suchfunktionen ermöglichen ein schnelleres Auffinden von Informationen, indem sie die spezifische Situation, die Vorlieben und die Historie des Kunden berücksichtigen und so die Reibungsverluste verringern, die häufig bei herkömmlichen Suchen auftreten, die sich ausschließlich auf exakte Übereinstimmungen oder Schlüsselwörter stützen.

Durch die personalisierte Kundeninteraktion werden die Suchvorgänge besser auf die individuellen Bedürfnisse zugeschnitten, so dass Kundendienstmitarbeiter und Vertriebsteams schnellere und relevantere Antworten geben können, was die Kundenzufriedenheit erhöht. Dies führt zu einer höheren Effizienz der Teams, da die Mitarbeiter durch den schnelleren Zugriff auf relevante Kundendaten Anfragen effizienter beantworten können. Das Ergebnis ist ein verbessertes Kundenerlebnis: Sie erhalten einen nahtlosen, schnellen und genauen Service, der Probleme effektiv löst oder Produkte empfiehlt.

Zusätzliche Governance- und Sicherheitsfunktionen sorgen für die Sicherheit Ihrer Daten - einschließlich der Verhinderung von Datenlecks beim Einsatz von KI.

Sicherheit und Governance waren schon immer von entscheidender Bedeutung für die Speicherung von Daten, aber die Verwendung von externen KI-Anwendungen hat neue Bedenken hinsichtlich der Vermeidung von Datenlecks und der Verringerung von Risiken aufgeworfen. Salesforce hat zusätzliche Datensicherheits- und Governance-Funktionen implementiert, um die Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten und zu verhindern, dass diese bei der Verwendung von KI an Unbefugte gelangen. Diese Erweiterungen sind für die Einhaltung von Vorschriften unerlässlich, da Datenschutzgesetze wie GDPR und CCPA immer strenger werden.

Der Erhalt des Kundenvertrauens ist von entscheidender Bedeutung, da die Kunden einen sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit ihren Daten erwarten und zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen ihnen die Gewissheit geben, dass ihre Daten geschützt sind. Darüber hinaus vermindern diese Funktionen die Risiken, die mit Wachstum und Innovation verbunden sind, und bieten eine sichere Grundlage für Unternehmen, die ihren Betrieb ausweiten und neue Produkte oder Dienstleistungen einführen möchten, ohne dass die Schwachstellen zunehmen. Weitere Einzelheiten zu den zusätzlichen Sicherheitsfunktionen sowie weitere Informationen zu allen oben genannten Data Cloud-Funktionen finden Sie auf der Website von Salesforce .

Marketing Cloud Advanced Edition hilft kleinen und mittleren Unternehmen, mit weniger mehr zu erreichen.

Mit Blick auf die Marketing Cloud hat Salesforce die Marketing Cloud Advanced Edition vorgestellt, die wir vor kurzem eingehend untersucht haben. Diese Edition wurde entwickelt, um kleineren Marketing-Teams zu ermöglichen, mit weniger mehr zu erreichen. Dafür sorgen innovative Funktionen, die die KI-gesteuerte Effizienz optimieren, die User Journey experimentell gestalten und die teamübergreifende Zusammenarbeit fördern. Zu den bemerkenswerten Neuerungen gehören eine neu gestaltete Kampagnen-Startseite, robuste KI-gestützte Tools wie Einstein Engagement Scoring und Frequency sowie eine erweiterte dynamische Inhaltserstellung. Diese Tools werden die Art und Weise verändern, wie Marketer mit Kunden in Kontakt treten, indem sie das Nutzerverhalten vorhersagen, Messaging-Strategien optimieren und Interaktionen personalisieren.

Darüber hinaus führt die Marketing Cloud Advanced Edition ereignisgesteuertes Messaging und Zwei-Wege-Konversationsfunktionen ein, die eine nahtlose, interaktive Kommunikation ermöglichen, die durch bestimmte Kundenereignisse ausgelöst wird. Für diejenigen, die an Pfadexperimenten interessiert sind, unterstützt die Advanced Edition das Testen verschiedener Kampagnenpfade, um Strategien weiter zu verfeinern. Diese Funktionen wurden entwickelt, um die sich ständig ändernden Herausforderungen zu bewältigen, denen sich Vermarkter heute gegenübersehen, und um sicherzustellen, dass Unternehmen wirkungsvolle, personalisierte Marketingerlebnisse liefern können.

Von kostenlosen Schulungen bis hin zu Produkt-Upgrades wurden weitere Goodies vorgestellt.

Ein roter Faden, der sich durch die Neuigkeiten auf der Dreamforce zieht, ist der Einsatz von KI und die entscheidende Rolle, die sie bei der Kontaktaufnahme mit Kunden, dem Verständnis ihrer Bedürfnisse und der Erstellung von Inhalten und Berührungspunkten spielt, die das Engagement der Kunden erhalten. Neben neuen Produktfunktionen zur Unterstützung dieses Trends wird Salesforce auch kostenlose, praxisnahe KI-Kurse und -Schulungen für jedermann anbieten. Damit soll sichergestellt werden, dass jeder die Fähigkeiten erwerben kann, die er braucht, um in einer durch KI veränderten Welt zu bestehen. Weitere Informationen zu den Schulungen finden Sie hier.

Wie bereits im September berichtet, bietet Salesforce sein kostenloses Foundations-Upgrade für Kunden der Sales Cloud und Service Cloud Enterprise Edition an. Foundations bietet eine neue, verbesserte Benutzeroberfläche, die Marken eine einheitliche Sicht auf ihre Kunden ermöglicht. Lesen Sie hier mehr über dieses Update .

Die Dreamforce 2024 war ein unglaublicher Schritt vorwärts bei der Förderung von KI-gesteuertem Unternehmenswachstum und Kundenbindung.

Die diesjährige Dreamforce hat uns eine Fülle von Erkenntnissen und Innovationen beschert, die die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und mit Kunden interagieren, neu gestalten werden. Von der transformativen Kraft von Agentforce bis hin zu den erweiterten Funktionen von Data Cloud und Marketing Cloud Advanced Edition unterstreichen die diesjährigen Ankündigungen die zentrale Rolle von KI bei der Entwicklung zukunftsweisender Strategien und der Verbesserung der Geschäftseffizienz.

Die Betonung von KI als Eckpfeiler für Kundenengagement und operative Exzellenz spiegelt einen breiteren Branchenwandel wider. Das Engagement von Salesforce, Unternehmen mit den Tools und dem Wissen auszustatten, um das Potenzial von KI zu nutzen, zeigt sich nicht nur in seinen Produktangeboten, sondern auch in den kostenlosen Schulungsressourcen, die der Community zur Verfügung gestellt werden.

Durch die Förderung eines Ökosystems, in dem Technologie und menschlicher Erfindungsreichtum Hand in Hand arbeiten, ermöglicht Salesforce es Marken, sich in einer sich schnell entwickelnden Landschaft zu behaupten. Mit Blick auf die Zukunft ist klar, dass die auf der diesjährigen Veranstaltung vorgestellten Neuerungen als Katalysator für das Wachstum dienen und es Marken ermöglichen werden, engere Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen und mit Zuversicht in das digitale Zeitalter zu gehen.

Als Reaktion auf dieses Problem haben die beliebtesten digitalen Analysetools begonnen, Bot-Filterfunktionen anzubieten. Es ist zwar ratsam, sie zu aktivieren, aber sie haben sich als sehr wenig wirksam gegen die verschiedenen Arten von Bots erwiesen, die es im Web gibt. Schlimmer noch, sie könnten echten und nützlichen Bot-Verkehr herausfiltern und so die Daten zugunsten von ungenauem Verkehr verzerren.

Unterm Strich sind unsere Daten in Gefahr.

Welche Auswirkungen hat Bot-Traffic auf Ihr Unternehmen?

Für Unternehmen, die Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen, kann Bot-Traffic nachteilige Folgen für ihre digitalen Strategien haben. Er verzerrt verschiedene Metriken wie Konversionsraten, Absprungraten, Gesamtnutzer und Sitzungen und führt zu unerklärlichen Schwankungen. Außerdem kann erhöhter Traffic die Kosten für digitale Analysetools in die Höhe treiben, da viele Preismodelle auf der Anzahl der Besuche basieren. KI-Tools und -Implementierungen, die auf Daten trainieren, die von Traffic-Bots beeinflusst werden, können ungenaue Erkenntnisse liefern. Bot-Verkehr kann auch Websites durch Überlastung der Server lahmlegen, was zu langsamen Seitenladezeiten führt oder in schweren Fällen die Website für die Nutzer unzugänglich macht. Im Extremfall kann die Zulassung von unerwünschtem Datenverkehr zu Sicherheitslücken und zum Abfluss sensibler Informationen führen.

Kürzlich bat uns einer unserer Kunden um Unterstützung bei der Überprüfung eines plötzlichen Anstiegs des Datenverkehrs aus Frankfurt in den frühen Morgenstunden, der nicht mit seinen historischen Daten übereinstimmte. Nach der Analyse der Berichte und dem Abgleich der verschiedenen verfügbaren Dimensionen stellten wir fest, dass in bestimmten Zeiträumen 90 % der in den Berichten erfassten Gesamtnutzer ein Verhalten an den Tag legten, das sich nur schwer auf Menschen zurückführen ließ. Dies beeinträchtigte nicht nur die Datenqualität ernsthaft, sondern verursachte auch erhebliche Kosten aufgrund des Besuchervolumens auf der Website.

Doch nicht nur Extremsituationen können unsere Datenqualität beeinträchtigen. Selbst ein kleiner Prozentsatz von Anomalien kann zu unzuverlässigen Berichten führen. Wie können wir dies also verhindern und unsere Daten zuverlässig halten?

Den Feind kennen

Der erste Schritt zur wirksamen Bekämpfung von Bots besteht darin, sie zu verstehen. Nicht alle Bots sind gleich; jeder Typ erfordert eine eigene Strategie. Eine gängige Klassifizierung unterscheidet zwischen bösartigen und nicht-bösartigen Bots. Schauen wir uns einige typische Beispiele für bösartige Bots an.

Arten von bösartigen Traffic-Bots

1. Scalper-Bots:

Diese Programme schnappen sich blitzschnell Tickets und andere begrenzt verfügbare Waren, um sie später zu höheren Preisen weiterzuverkaufen.

2. Spam-Bots:

Sie überschwemmen Ihren Posteingang oder Ihre Nachrichten mit Junk-Mails, die oft mit bösartigen Links versehen sind. Wer hat nicht schon einmal eine lästige Spam-Mail erhalten?

3. Scraper-Bots:

Diese Bots extrahieren automatisch Daten von Websites und kopieren oft Inhalte von Konkurrenten, um sich einen Vorteil zu verschaffen.

Nicht bösartige Bots hingegen sind diejenigen, die mühsame Aufgaben schnell erledigen können. Sie sammeln große Datenmengen, deren Abruf sonst Tage oder sogar Monate dauern würde, und entlasten den Menschen bei sich wiederholenden Aufgaben.

Arten von nützlichen Traffic-Bots

1. Spider (Webcrawler):

Die Bots von Google gehören zu den fortschrittlichsten. Sie durchsuchen das Internet unermüdlich nach Videos, Bildern, Texten, Links und vielem mehr. Ohne diese Crawler würden Websites keinen organischen Suchverkehr erhalten.

2. Backlink-Prüfer:

Diese Tools helfen Ihnen, alle Links zu finden, die eine Website oder Seite von anderen Websites erhält. Sie sind für die Suchmaschinenoptimierung von entscheidender Bedeutung.

3. Website-Überwachungs-Bots:

Diese Bots überwachen Websites und können den Besitzer alarmieren, wenn die Website beispielsweise von Hackern angegriffen wird oder offline geht.

Mein Ziel ist es nicht, alle Arten von Bots ausführlich zu beschreiben, da sie sich ständig weiterentwickeln. Stattdessen möchte ich die verschiedenen Verhaltensweisen aufzeigen, die unsere Filter- und Entfernungsstrategien beeinflussen, sowie die damit verbundene Komplexität. Letztendlich sind alle Bots, ob sie nun gut oder schlecht sind, in unseren Berichten unerwünscht, und wir müssen ihre Auswirkungen auf unsere Daten minimieren.

Bot-Angriffe mit den richtigen Tools abwehren

Heutzutage gibt es sowohl automatisierte als auch manuelle Strategien, um diese Herausforderung zu bewältigen. Bei den automatisierten Lösungen stechen Bot-Filterprogramme hervor, die entweder in Analysetools integriert sind oder spezielle Software zur KI-gesteuerten Bot-Erkennung. Wie bereits erwähnt, ist ihre Effektivität jedoch eher gering, und in vielen Fällen sind sie mit Kosten verbunden.

Auf der anderen Seite gibt es nicht-automatisierte Lösungen, die bessere Ergebnisse liefern, und wir können sie auf der Grundlage ihres Filteransatzes kategorisieren:

Reaktiver Ansatz: Anwendung benutzerdefinierter Filter auf Berichtsebene. Diese Methode ist einfach und flexibel und erfordert keine Änderungen auf Entwicklungsebene. Sie ist ein effektiver erster Schritt zur Früherkennung. Die Verwendung von Tools, die in Analyseplattformen verfügbar sind - wie GA4-Segmente, Looker Studio-Filter und Data-Warehouse-Abfragen - macht die Implementierung einfach, obwohl sie weniger robust ist.

Vorbeugender Ansatz: Implementieren Sie Filter vor der Datenerfassung. Dies kann zwar schwierig und ressourcenintensiv sein, verhindert aber effektiv die Auswirkungen auf die Berichterstattung und schränkt den Zugriff von Bots auf die Website und ihre Server ein.

Einrichtung eines Zyklus zur Überprüfung der Datenqualität

Um unsere Daten frei von Bot-Verkehr zu halten und optimale Ergebnisse zu gewährleisten, ist es am besten, eine umfassende Strategie anzuwenden, die sowohl präventive als auch reaktive Maßnahmen kombiniert. Dies ist der so genannte Datenqualitätsprüfungszyklus, ein Modell der kontinuierlichen Überwachung, das auf die ständige Erkennung von Anomalien ausgerichtet ist. Dabei arbeiten Analysten, Entwickler und Produktverantwortliche zusammen, um effiziente Lösungen zu finden, die die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten gewährleisten.

Auch wenn wir den Bot-Verkehr nicht völlig aus unseren Berichten verbannen können, bietet uns die proaktive Umsetzung von Strategien zur Überprüfung der Datenqualität praktische und effektive Möglichkeiten, dieses Problem anzugehen.

Zusammengefasst

• Bots können sowohl schädlichen als auch nützlichen Zwecken dienen; in beiden Fällen ist es wichtig, sie aus den Berichten herauszuhalten.
• Bot-Traffic hat negative Folgen für digitale und kommerzielle Strategien.
• Zwar verfügen Analyseplattformen über Funktionen, die einen Teil des Bot-Verkehrs automatisch blockieren, doch ihre Wirksamkeit ist begrenzt.
• Die ständige Überwachung von Anomalien in den Berichten ist für die Identifizierung von Bot-Traffic unerlässlich.
• Um eine unerwünschte Beeinflussung des Datenverkehrs zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Daten nicht verzerrt oder kontaminiert sind, müssen sowohl präventive als auch reaktive Maßnahmen ergriffen werden.
• Die Aufnahme eines Zyklus zur Überprüfung der Datenqualität in den Arbeitsablauf ist entscheidend dafür, dass die Berichte frei von Bot-Traffic bleiben.

Für diejenigen, die bereits auf GA4 umgestiegen sind, könnte das Abrufen historischer UA-Daten immer noch eine Herausforderung darstellen, die jedoch so schnell wie möglich gelöst werden muss. Das Ende von UA bedeutet den unwiderruflichen Verlust unbezahlbarer historischer Daten, die der Schlüssel zum Verständnis der Leistung im Laufe der Zeit sind. Dieser Verlust hindert Sie daran, Trends zu erkennen oder Fragen zu vergangenen Käufen oder Kampagnen zu beantworten, wodurch Lücken entstehen, die sich auf Ihr Endergebnis auswirken können.

Wenn der Export historischer Daten aus UA-Eigenschaften einfach wäre, würde ich nicht darüber schreiben. Um diese Herausforderungen zu meistern, hat Media.Monks unser eigenes Universal Analytics Data Export & Archive Tool entwickelt, ein maßgeschneidertes Tool, das Kunden hilft, ihre historischen Daten effizient zu extrahieren und zu speichern.

Eine maßgeschneiderte Lösung zur Bewältigung gängiger Herausforderungen.

Im Gegensatz zu Tools von der Stange bietet das UA Data Export & Archive Tool eine maßgeschneiderte Datenextraktion, die sicherstellt, dass die Daten korrekt erfasst und entsprechend Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen organisiert werden. Darüber hinaus waren die Möglichkeiten zum Datenexport für Standard-UA-Benutzer sehr begrenzt. Aber selbst mit einer aktualisierten 360-Version ist ein nahtloser und umfassender Export aufgrund von Backfill-Einschränkungen schwierig.

Das UA Data Export & Archive Tool, das auf eine reibungslose Bereitstellung abzielt, behebt diese Einschränkungen und garantiert einen reibungslosen Übergang. "Unsere Datenwissenschaftler haben ein benutzerdefiniertes Skript entwickelt, um die UA-Exportprobleme unserer Kunden zu lösen, unabhängig davon, ob Ihre Immobilie auf 360 aktualisiert und mit BigQuery verknüpft wurde oder nicht", sagt Brianna Mersey, Senior Director, Data. "Das Tool nutzt die Google Analytics Reporting API (v4), um Daten in BigQuery oder ein beliebiges Data Warehouse zu exportieren."

Mit anderen Worten: Mit dem UA Data Export & Archive Tool können Sie Ihre historischen UA-Daten in einer Erstanbieterumgebung exportieren und besitzen - auch wenn Sie nicht über die 360-Version verfügen.

Sieben Schritte für einen unkomplizierten Prozess.

Das UA Data Export & Archive Tool wurde entwickelt, um den Prozess der Datenextraktion und -archivierung nahtlos und effizient zu gestalten. Hier ist eine Übersicht über die Funktionsweise:

• Erste Bewertung: Wir beginnen mit einer gründlichen Bewertung Ihrer aktuellen UA-Einrichtung und Ihres Datenbedarfs. Dies hilft uns, den Umfang der zu exportierenden Daten und Ihre spezifischen Anforderungen zu verstehen.
• Benutzerdefinierte Python-Skripte: Unsere Datenwissenschaftler haben mithilfe von Python-Code in Google Colab Skripte entwickelt, die den Datenexportprozess automatisieren. Diese Skripte werden angepasst, um aggregierte Berichtstabellen zu erstellen, die auf die von Ihnen gewünschten Dimensionen und Metriken ausgerichtet sind.
• Datenaggregation und -strukturierung: Die exportierten Daten werden aggregiert und in strukturierten Tabellen organisiert.
• Speicherung der Daten: Sobald die Daten exportiert und strukturiert sind, werden sie sicher in einem Data Warehouse Ihrer Wahl gespeichert, z. B. in BigQuery oder einer anderen geeigneten Speicherlösung. So behalten Sie die Kontrolle über Ihre historischen Daten.
• Benutzerdefinierte Berichte: Unsere Lösung bietet die Möglichkeit, bis zu fünf benutzerdefinierte Tabellen oder Berichte auf der Grundlage Ihrer spezifischen Anforderungen zu erstellen, damit Sie auf die wichtigsten Erkenntnisse für Ihr Unternehmen zugreifen können.
• Fachkundige Unterstützung: Während des gesamten Prozesses bietet unser Team fachkundige Unterstützung, um sicherzustellen, dass Ihre Daten genau erfasst und ordnungsgemäß mit Ihrem neuen Analysesystem abgeglichen werden. Dazu gehört auch die Unterstützung bei der Einrichtung einer sicheren Data-Warehousing-Lösung, falls gewünscht.
• Datenschutz und Compliance: Das Tool hält sich an branchenübliche Best Practices für den Datenschutz und die Datensicherheit und gewährleistet so, dass Ihre Daten vertraulich bleiben und alle einschlägigen Vorschriften eingehalten werden.

Effizient organisierte Daten werden zu kapitalisierten Chancen.

In Zeiten wirtschaftlicher Ungewissheit und in einem Datenzeitalter, in dem sich alles immer schneller dreht, sind historische Daten unerlässlich, um Marketingstrategien anzupassen und vorausschauende und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Deshalb kann die Dringlichkeit, Ihre UA-Daten ordnungsgemäß zu exportieren, nicht hoch genug eingeschätzt werden. "Wenn Sie auch nur die geringste Sorge haben, Ihre Daten für Benchmarking und Jahresvergleiche zu verlieren, ist es jetzt an der Zeit zu handeln", sagt Mersey.

Da nur noch wenige Wochen bis zur Abschaltung der UA verbleiben, zählt jeder Tag. Gehen Sie nicht das Risiko ein, wertvolle historische Daten zu verlieren, und bewahren Sie die Erkenntnisse, die für den Erfolg Ihres Unternehmens entscheidend sind.

Wenn Sie Ihre historischen UA-Daten abrufen und speichern müssen, sind wir für Sie da. Füllen Sie das unten stehende Formular aus, um mit einem unserer Datenexperten Kontakt aufzunehmen.

Ein zentrales Thema war jedoch die Notwendigkeit, unterschiedliche Datenquellen zu vereinheitlichen und Teams um einheitliche Workflows herum zu orchestrieren, um die Datenwirkung zu maximieren - mit einem Wort, die Veranstaltung konzentrierte sich auf Integration. Das hat mich sehr angesprochen, denn mein Team ist genau darauf ausgerichtet, Marken dabei zu helfen, dies zu erreichen. Als einheitlicher Partner und Systemintegrator sind wir darauf spezialisiert, Plattformlösungen zu entwickeln, die KI und Kundendaten nahtlos integrieren, um das Wachstum zu fördern. Von neuen Produktankündigungen bis hin zu Verkaufsgeschichten - lassen Sie uns einen Blick auf den wachsenden Bedarf an einem integrierten Ansatz für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) werfen und auf die Rolle, die ein unabhängiger Partner dabei spielen kann, Marken bei der Maximierung ihrer Wirkung zu unterstützen.

Hier die Ankündigungen von Salesforce in diesem Jahr.

Eine der spannendsten Ankündigungen war die Einführung von Einstein Copilot for Marketers, das im Juni auf den Markt kommen soll. Dieses Tool übersetzt Kundendaten in umsetzbare Kampagnen-Briefe und bietet generative KI-Funktionen wie die Erstellung von Texten und automatisierte Kommunikation. Salesforce orchestriert jetzt auch nahtlose Übergaben zwischen mehreren Copilots, um die Zusammenarbeit im Team zu verbessern. Diese Innovationen schließen die Lücke zwischen den Einblicken in Kundendaten und der Erstellung von Inhalten, um die Wirkung im gesamten Unternehmen zu steigern. So können Sie beispielsweise Einstein Copilot for Marketers mit Einstein Copilot for Merchandisers koppeln, um Up-Selling-Möglichkeiten zu entdecken.

Salesforce kündigte außerdem Erweiterungen der Data Cloud for Commerce an, die eine einheitliche Ansicht von Kundendaten aus zahlreichen Handelsdatenpunkten bietet. Dies ermöglicht es Marketern, hyper-personalisierte Erlebnisse zu schaffen - und in Verbindung mit Einstein Copilot-Produkten werden diese Bemühungen sogar noch wirkungsvoller.

Eine weitere wichtige Ankündigung war das Zero Copy Data Partner Network, das Partner aus den Bereichen Technologie, Systemintegration und Datenökosystem verbindet. Dieses Netzwerk ermöglicht es Vermarktern, Daten aus einer breiteren Palette von Quellen zu beziehen (ohne dass diese Daten auf ihrer Salesforce-Plattform untergebracht sein müssen) und so ihre KI-gesteuerten Bemühungen zu verstärken.

Interessant an diesen Ankündigungen ist das sich abzeichnende, übergreifende Thema der Integration und der kollaborativen Workflows, die Marketingteams helfen, besser zusammenzuarbeiten. Dies ist das A und O eines einheitlichen Partners, der sicherstellen kann, dass die Datenverfügbarkeit, die einheitliche Kundenansicht und die Zusammenarbeit im Team im gesamten Unternehmen optimiert werden. Durch die Zusammenführung von Fachwissen aus verschiedenen Disziplinen wie Daten, Medien, Content und Technologie ist ein solcher Partner am besten geeignet, das volle Potenzial dieser Lösungen auszuschöpfen, da sie harmonisch aufeinander abgestimmt sind.

Werfen Sie einen Blick auf die Erfolgsgeschichten, die durch nahtlose Integration entstanden sind.

Während der Salesforce Connections hatte ich die Gelegenheit, mit Markenunternehmen zu sprechen - um ihre Bedürfnisse, Probleme und die Möglichkeiten, auf die sie sich am meisten freuen, zu erfahren - und die verschiedenen Rednersitzungen zu verfolgen, die wir veranstaltet oder an denen wir teilgenommen haben. In diesen Gesprächen wurde eine Reihe von Erfolgsgeschichten präsentiert, die zeigen, wie integrierte Lösungen Marken dabei helfen, neue Möglichkeiten für ihr Marketing zu erschließen. Hier sind drei Ziele, bei deren Erreichung mein Team Marken helfen konnte.

Datenintegration und einheitliche Kundenansichten. In einem Vortrag, der auf Abruf verfügbar ist, erzählte Alex Furth, Marketing Manager, Digital Innovation von Gatorade, wie Einstein AI und Data Cloud fragmentierte Verbraucherdaten vereinheitlichen und so effektive und maßgeschneiderte Marketingstrategien ermöglichen. Theresa McCombs, Marketing Director, Brokerage Services, und Julia Homier, Digital Marketing Consultant, von Holmes Murphy, erzählten eine ähnliche Geschichte in dem Vortrag "Drive Financial Services Marketing ROI with AI-Powered Data", in dem sie ihre Reise mit der Marketing Cloud von Salesforce zur Verbesserung des Kundenengagements und des Datenmanagements durch zentralisierte Automatisierungstools und Einstein AI beschrieben. Die Erfolge beider Marken zeigen, wie vereinheitlichte Datenlösungen das Engagement und die Leistungsmetriken deutlich verbessern, was die Notwendigkeit eines zentralisierten, strategischen Datenmanagements verdeutlicht.

Personalisiertes Engagement und Kundentreue. Unsere Sitzung mit PepsiCo, Data-Driven Engagement for PepsiCo Tasty Rewards", konzentrierte sich auf das Tasty Rewards-Treueprogramm, das Salesforce Marketing Cloud und Einstein nutzt, um die Treue zu fördern und den langfristigen Wert zu steigern. Die Öffnungsrate konnte um 100 % und die Klickrate um 170 % gesteigert werden. Wenn Sie den Vortrag verpasst haben, können Sie in einem zuvor aufgezeichneten Webinar mehr über den Ansatz von PepsiCo zur skalierten Personalisierung aus einem anderen Blickwinkel erfahren .

In der Zwischenzeit zeigte Broadway Across America, wie die Lösungen von Salesforce die Kundenerfahrungen personalisierten und so die Zahl der Abonnements im Monatsvergleich deutlich erhöhten. "Mein Lieblingsteil bei Connections war, über einige der Innovationen zu sprechen, mit denen wir Broadway Across America helfen, vor allem die SMS-Strategie für 25 verschiedene Märkte, und sie haben großartige Ergebnisse erzielt", sagte meine Kollegin Amy Downs, VP of Commercial bei Media.Monks. "Ihr MoM-Abonnementzuwachs betrug 7 %, verglichen mit einem Zuwachs von 0,14 %, bevor wir diese Strategie umgesetzt haben."

Die Lektion: Datengesteuerte Engagement-Strategien führen zu einem deutlichen Anstieg der Abonnements und einer langfristigen Kundenbindung - ein wichtiger Aspekt für Vermarkter, die produktgesteuerte Wachstumsstrategien verfolgen.

Marketingautomatisierung und strategische Ausrichtung. Eine weitere wichtige Überlegung, die Theresa und Julia von Holmes Murphy betonten, war die Bedeutung der Konsolidierung verschiedener Automatisierungstools. Durch die Implementierung von Einstein AI und die Abstimmung der Marketingstrategien mit den Unternehmenszielen konnten wir gemeinsam die Abläufe rationalisieren und die Benchmarks für das Engagement der Branche übertreffen. Die Zentralisierung von Abläufen durch konsolidierte Automatisierungstools steigert nicht nur das Engagement, sondern verbessert auch die allgemeine Marketingeffizienz und zeigt die entscheidende Rolle integrierter, strategischer Automatisierung bei der Erreichung von Geschäftszielen.

Das ist das Fazit einer Veranstaltung, bei der sich alles um Verbindungen drehte.

Die Teilnahme an der Salesforce Connections war eine aufregende Erfahrung, die das transformative Potenzial der Integration von KI und Daten zur Förderung von Marketinginnovationen verdeutlichte. Die Erfolgsgeschichten von Marken wie PepsiCo, Gatorade, Broadway Across America und Holmes Murphy verdeutlichten, wie die Zusammenführung von Daten mit den leistungsstarken Tools von Salesforce neue Möglichkeiten eröffnet. Diese Marken haben bemerkenswerte Erfolge erzielt, indem sie koordinierte Arbeitsabläufe und eine nahtlose Datenintegration genutzt haben. Ich freue mich darauf, Marken weiterhin dabei zu unterstützen, dasselbe zu tun, indem sie das volle Potenzial ihres CRM und der darauf basierenden Technologien wie KI ausschöpfen.

Hier möchte ich mich jedoch auf einen bestimmten Trend konzentrieren, den ich im Laufe der Jahre beobachtet habe. CMOs fühlen sich seit langem gezwungen, ihre Marketingbemühungen mit greifbaren geschäftlichen Auswirkungen zu verknüpfen, aber dieses Bedürfnis hat sich aufgrund der immer wichtigeren Rolle von C-Suite-Kollegen wie dem Chief Product Officer (CPO) noch verstärkt. Dies gilt insbesondere für technologieorientierte CMOs, die bei der Einführung einer produktorientierten Wachstumsstrategie eine Vorreiterrolle einnehmen, um diese neuen Herausforderungen effektiv anzugehen.

Was ist produktorientiertes Wachstum?

Produktorientiertes Wachstum bedeutet eine deutliche Neuausrichtung der Prioritäten. Es stellt das Produkt selbst in den Mittelpunkt der Wachstumsstrategie und nutzt es als primäre Triebkraft für die Kundengewinnung, -aktivierung und -bindung. In diesem Modell werden Mittel, die traditionell für Marketingaktivitäten im oberen Trichter eingesetzt wurden, zunehmend zur Unterstützung einer verbesserten Produktentwicklung verwendet. Für CMOs bedeutet dieser Wandel, dass sie sich neue Kompetenzen aneignen und überdenken müssen, wie sie nicht nur den Erstverkauf, sondern den gesamten Kundenlebenszyklus optimal unterstützen können.

Dieser Ansatz sorgt nicht nur für ein nachhaltigeres Wachstum, sondern richtet die Marketingbemühungen auch enger an den allgemeinen Geschäftsergebnissen aus. Und obwohl dies einen bedeutenden Strategiewechsel bedeutet, müssen Sie nicht um Ihre Bedeutung als CMO bangen. Hier erfahren Sie, wie Sie den sich ändernden Erwartungen an CMOs gerecht werden können.

Da sich die Dynamik in der Führungsetage verändert, ist eine engere Zusammenarbeit der Schlüssel.

CMOs müssen sich vom traditionellen "Markendenken" verabschieden und einen datengesteuerten Ansatz verfolgen, der eng mit der Produktentwicklung und der Verbesserung des Kundenerlebnisses abgestimmt ist. Diese erweiterte Rolle stellt sicher, dass Marketingstrategien tief in das Produkt integriert werden, um die Akzeptanz von Anfang an zu verbessern, und bedeutet oft, dass man sich nicht nur auf die Front-End-Akquisitionsmetriken konzentriert, sondern auch auf tiefere, substanziellere Metriken wie den Customer Lifetime Value.

Gleichzeitig sehen sich CMOs auch mit einer Machtverschiebung konfrontiert. In dem Maße, in dem das Produkt selbst zum zentralen Instrument für das Wachstum wird, gewinnt die Rolle des CPO an Bedeutung. In einigen Unternehmen kann diese Verschiebung dazu führen, dass CMOs einige traditionelle Befugnisse verlieren, da CPOs eine führende Rolle bei der Kundengewinnung und -bindung durch Produktinnovationen übernehmen. Eine wirksame Zusammenarbeit setzt voraus, dass Sie die Motive und Denkweisen der Kunden über den gesamten Trichter hinweg verstehen, worauf wir im Folgenden eingehen.

Machen Sie sich eine umfassende Sichtweise auf die Customer Journey zu eigen.

Bei einer produktorientierten Wachstumsstrategie gehen die Aufgaben des modernen CMO über den ersten Verkaufspunkt hinaus. Die erfolgreiche Umsetzung dieser Strategie erfordert einen ganzheitlichen Blick auf den Kundenlebenszyklus, um sicherzustellen, dass die Marketingstrategien nicht nur die anfängliche Produktakzeptanz unterstützen, sondern auch eng auf die laufende Kundenbindung und -erweiterung abgestimmt sind.

Um diese ganzheitliche Sichtweise zu erreichen, müssen ausgefeilte CRM-Technologien eingesetzt werden, mit denen nicht nur neue Kunden erreicht werden können, sondern auch bestehende Kunden in den verschiedenen Phasen ihrer Reise erneut angesprochen werden können. Der effektive Einsatz von CRM-Tools ermöglicht es CMOs, einen kontinuierlichen Dialog mit Kunden zu führen, Marketingbotschaften zu personalisieren und den Zeitpunkt der Kontaktaufnahme zu optimieren. Weitere Informationen zu dieser Strategie finden Sie in unserem Bericht "Generation AI", der sich mit dem Aufbau miteinander verbundener Kontaktpunkte befasst, die auf Kundenbedürfnisse reagieren und das Engagement über den gesamten Trichter hinweg fördern.

Automatisierte Produktempfehlungen können Vertriebsteams unterstützen, indem sie vorhersagen, welche Produkte ein Kunde wahrscheinlich als nächstes kaufen wird, und so die Effektivität von Verkaufsgesprächen und die Chancen auf Upselling erhöhen.

CRM-Daten sind entscheidend für die Verknüpfung von Marketingaktivitäten mit Unternehmenszielen.

Sie stehen also unter dem Druck, Ihren Horizont über den oberen Trichter und den ersten Verkaufspunkt hinaus zu erweitern, und Sie sind sich der Rolle bewusst, die Automatisierungs- und CRM-Tools dabei spielen werden. Aber wie bauen Sie eine robuste Dateninfrastruktur auf, um Ihre CRM-Daten und die darin verborgenen Erkenntnisse optimal zu nutzen?

Alles beginnt mit Ihren Datengrundlagen, insbesondere in Bereichen wie Marketing und Media Data Warehousing. Eine gut strukturierte Data-Warehousing-Strategie erleichtert nicht nur eine bessere Datenanalyse und die Gewinnung von Erkenntnissen, sondern hilft auch dabei, die Silos zwischen Marketing- und Produktteams aufzubrechen.

Als Nächstes sollten Sie die wichtigsten Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs), die Auswirkungen signalisieren, verfeinern. Im Kontext des produktgesteuerten Wachstums müssen CMOs über traditionelle Kennzahlen wie die Kosten pro Akquisition (CPA) hinausgehen. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf KPIs, die tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und die Kundentreue bieten, wie z. B. den Customer Lifetime Value (CLV) und die durchschnittliche Anzahl der Käufe pro Kunde. Diese Kennzahlen vermitteln ein differenzierteres Bild davon, wie effektiv das Produkt und die damit verbundenen Marketingmaßnahmen die Kunden im Laufe der Zeit binden und an sich binden.

Im Sinne der Zusammenarbeit mit Ihrem Vertriebsteam sollten Sie auch darüber nachdenken, wie Sie die Geschäftszyklen beschleunigen und die Mechanismen zur Lead-Bewertung verfeinern können. Auf diese Weise lassen sich die vielversprechendsten Leads schneller und genauer identifizieren, was die Effizienz und Effektivität des Vertriebsprozesses verbessert.

Erfolgreich sein - nicht nur überleben - bei der Weiterentwicklung der Rolle des CMO.

Der Schlüssel zu erfolgreichem produktgesteuertem Wachstum liegt in der Fähigkeit, Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung in eine kohärente Strategie zu integrieren. Wenn Sie die Grundlagen für die Schaffung relevanter Kundenerlebnisse geschaffen haben, sind Sie bereit, eine neue Ausrichtung mit dem CPO und CRO aufzubauen. Ein guter erster Schritt ist hier die Erstellung einer Roadmap, die die Zeitpläne für die Produktfreigabe mit dem allgemeinen Marketingplan abstimmt.

So können Sie Produktinnovationen auf dem Markt kommunizieren und sowohl die Produktakzeptanz als auch die Wirkung Ihres Marketings maximieren. Die Analyse der Vertriebsleistung mit dem Ziel, die Zeit bis zum Geschäftsabschluss zu verkürzen, kann zum Beispiel Aufschluss darüber geben, wie das Marketing den Vertrieb besser unterstützen kann. Dieser Ansatz ähnelt der Lead-Scoring-Methode, geht aber noch weiter, indem er es den Vertriebsteams ermöglicht, sich auf der Grundlage von prädiktiven Analysen und Verhaltensdaten, die vom Marketing zur Verfügung gestellt werden, auf potenzielle Kunden zu konzentrieren, die am ehesten zum Kauf bereit sind.

Bei erfolgreicher Planung stellt eine produktorientierte Wachstumsstrategie sicher, dass das gesamte Unternehmen darauf ausgerichtet ist, seine Produkte als primären Wachstumstreiber zu nutzen. Durch die Förderung einer solchen Zusammenarbeit können CMOs, CPOs und CROs sicherstellen, dass ihre Strategien nicht nur aufeinander abgestimmt sind, sondern sich auch gegenseitig verstärken, was zu nachhaltigem Wachstum und Wettbewerbsvorteilen führt.

Mit Blick auf die Zukunft unterstreicht die sich entwickelnde Rolle der CMOs bei der Förderung des produktbezogenen Wachstums eine klare Botschaft: Anpassungsfähigkeit, Zusammenarbeit und ein tiefes Verständnis von Daten sind von größter Bedeutung. CMOs sind nicht nur Teilnehmer, sondern strategische Architekten bei der Neugestaltung der Marketinglandschaft, um das volle Potenzial produktorientierter Strategien auszuschöpfen. Durch die Förderung solider Partnerschaften mit CPOs und CROs und die Nutzung fortschrittlicher technologischer Tools können CMOs sicherstellen, dass ihre Initiativen nicht nur mit den umfassenderen Unternehmenszielen übereinstimmen, sondern diese auch vorantreiben. Dies soll ein Aufruf an alle Führungskräfte im digitalen Marketing sein, diese Veränderungen mutig und kreativ anzugehen, um nachhaltiges Wachstum zu fördern und dauerhafte Werte für ihr Unternehmen zu schaffen.