Business Intelligence im Marketing: End-to-End-Lösung im Überblick
23. Juni 2023
Business Intelligence im Marketing ist ein technologiegestützter Prozess der Erfassung, Aufbereitung, Analyse, Interpretation und Präsentation von Geschäftsdaten, der Entscheidungsträgern hilft, Marketingkampagnen zu optimieren, die Kundenbindung zu verbessern und maximale Umsätze zu erzielen.
Angesichts des harten Wettbewerbs sollten Unternehmen reaktive Bemühungen und auf Annahmen basierende Marketingtaktiken beiseite lassen und damit beginnen, Daten zu nutzen, um fundierte, kundenorientierte Marketingpläne zu entwickeln. Business Intelligence kommt ins Spiel, um die erforderlichen datengestützten Erkenntnisse zu liefern, die für die Steuerung des Marketingprozesses und die Entwicklung einer erfolgreichen Marketingstrategie unerlässlich sind.
Business Intelligence für das Marketing: die 7 wichtigsten Anwendungsfälle
Die Geschäftsanalytik ist eine solide Grundlage für viele Marketingaktivitäten. Werfen wir einen Blick darauf, wie Business Intelligence im Marketingbereich eingesetzt wird.
Identifizierung und Ansprache der richtigen Zielgruppe
Unternehmen können die richtigen Segmente mit der richtigen Botschaft zum richtigen Zeitpunkt ansprechen, indem sie demografische Daten der Kunden, bevorzugte Produktlinien und Dienstleistungen, Interaktionsmuster und Kaufgewohnheiten aus verschiedenen Kanälen erfassen und verarbeiten, darunter die Website des Unternehmens, Unternehmensanwendungen, Social-Media-Plattformen und Quellen Dritter.
Berechnung des Customer Lifetime Value
Das Marketingteam kann den Customer Lifetime Value verfolgen, um seine Bemühungen effektiver zu fokussieren, die profitabelsten Kunden anzusprechen und neue Zielgruppen zu identifizieren, die es wert sind, angesprochen zu werden.
Messung der Leistung von Marketingkampagnen
Marketing-BI-Anwender können die leistungsstärksten Marketing-Taktiken ermitteln, um sich auf die effektivsten Methoden zu konzentrieren, Marketing-Strategien aufzugeben oder zu überarbeiten, die Zuweisung von Marketing-Budgets zu optimieren und Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu ermitteln.
Aufbau einer goldenen Kundenakte
Mithilfe von BI können Marketingexperten eine 360-Grad-Kundensicht mit Daten aus verschiedenen heterogenen Quellen erhalten und diese nutzen, um Multi-Channel-Interaktionen und Marketingaktivitäten zu personalisieren, Marketingmaßnahmen sinnvoller zu verteilen und Customer Journey Maps zu erstellen.
Mitwirkung bei der Produktentwicklung
Marketingexperten können ein tiefes Verständnis des Zielmarktes, der profitabelsten Kundensegmente, eines potenziellen Kundenstamms, des Kundenfeedbacks und der Kundenstimmung sowie des Angebots der Wettbewerber gewinnen und das Produktmanagementteam über die erkannten Marktlücken informieren.
Benchmarking der Wettbewerber
Marketingspezialisten können problemlos Markttrends und Marketingkampagnen von Mitbewerbern recherchieren und eine erweiterte Analyse der Zielgruppe eines Mitbewerbers durchführen. Anhand dieser Informationen können sie die Marketingpraktiken der Mitbewerber für bestimmte Kanäle bewerten, neue Kundensegmente ausfindig machen und aktuelle Marketingmaßnahmen anpassen (Änderung der Preisgestaltung, Erhöhung der Marketingausgaben für einen bestimmten Kanal, andere demografische Zielgruppen usw.).
Entwicklung von Marketingkampagnen und -strategien
Unternehmen können unterschiedliche Daten zur Marketingleistung (Website-Besuche, Zielerfüllungsraten, Leads, Konversionsraten und ROI) nutzen, um neue Kampagnen, Merchandising-Aktivitäten und Kundenbindungsprogramme zu erstellen oder bestehende zu verfeinern.
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Wichtige Integrationen für BI im Marketing
Hier sind die am häufigsten verwendeten Datenquellen im Marketing, die es wert sind, in Marketing BI integriert zu werden:
Ein praktisches Beispiel für BI im Marketing
Der Kunde ist ein führendes digitales Medienunternehmen, das seine Marketingplattform nutzt, um seine Kunden über organische und bezahlte Werbemethoden zu fördern. Das Unternehmen beschloss, seine Datenanalyse- und Visualisierungsprozesse zu überarbeiten, um den Fortschritt von Werbekampagnen besser überwachen und vorhersagen zu können. Itransition entwickelte eine Reihe von analytischen Optimierungslösungen, die mit dynamischen Dashboards und anpassbaren kampagnenspezifischen Benchmarks ausgestattet sind. Dies hat dem Kunden geholfen, realistische Prognosen und Echtzeit-Vorhersagen zu erstellen sowie die Leistung von Werbekampagnen durch benutzerfreundliche Dashboards zu überwachen. Mit der neu implementierten Analyselösung gelang es dem Kunden, die Benchmark-Ergebnisse um das 8-fache zu verbessern und die Mehrausgaben um das 7-fache zu reduzieren.
8x
verbesserte Benchmark-Ergebnisse
Die besten Business-Intelligence-Tools für das Marketing
Traditionell werden umfassende Business-Intelligence-Lösungen für das Marketing mit der folgenden Software erstellt:
- Datenintegrations- und Qualitätsmanagement-Software zur Verwaltung und Automatisierung der Datenerfassung, -umwandlung, -bereinigung und anderer Aufgaben sowie zur Vorbereitung der Daten für die Speicherung und Analyse.
- Datenbankmanagementsysteme zur Strukturierung und Speicherung konsolidierter Daten in einem zentralen Data-Warehouse für weitere Analysen.
- BI-Tool und Datenanalysesoftware zur Analyse, Bereitstellung und Visualisierung von Geschäftsinformationen, um Marketingteams bei der Überwachung von KPIs, der Verfolgung von Fortschritten und der Erkennung von Ineffizienzen zu unterstützen.
Hier beschreiben wir die besten Business-Intelligence-Tools für das Marketing, die jeweils zu den führenden Unternehmen in den Berichten Gartner Magic Quadrant und The Forrester Wave gehören.
Wesentliche Merkmale
- Verbindet sich mit Hunderten von Datenquellen in der Cloud und vor Ort, einschließlich Salesforce, Google Analytics, Excel
- Native Integration mit Microsoft-Produkten, einschließlich Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics, Azure SQL-Datenbank, Azure Machine Learning Studio
- Unterstützung für DAX, Power Query, SQL, R und Python
- Fortgeschrittene KI (Textanalyse, Bilderkennung, automatisiertes ML)
- Self-Service-Datenaufbereitung, -Analyse, -Berichterstellung und -Visualisierung
- Vorgefertigte und benutzerdefinierte Visuals
- NLP-Fähigkeiten
- Teamkommentare und Inhaltsabonnements
- Mobile Unterstützung
- Eingebettete BI
- Sicherheit auf Zeilen- und Objektebene, Benutzerauthentifizierung, Datenverschlüsselung, Kennzeichnung der Datenempfindlichkeit
Preisgestaltung
Power BI Desktop
Kostenlos
Power BI Pro
$9,99 pro Benutzer/Monat
Power BI Premium
$20 pro Benutzer/Monat oder $4.995 pro Kapazität/Monat mit einem Jahresabonnement
Kostenlose Testversion
2-monatige kostenlose Testversion für jeden neuen Benutzer
Beschränkungen
- Die Datenverarbeitungskapazität ist für eine kostenlose Version relativ begrenzt
Wesentliche Merkmale
- Verbindet sich mit mehreren Datenquellen, einschließlich Salesforce, Google Analytics, Google Sheets, Cloudera, Hadoop, Amazon Athena, SQL Server, Dropbox, Presto, SingleStore
- Datenaufbereitung in Selbstbedienung
- Codefreie analytische Datenabfrage
- Unterstützung für Zeitreihen und Prognosen
- Zusammenarbeit und Austausch im Team
- Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche
- NLP-Fähigkeiten
- Erstellung benutzerdefinierter Dashboards
- Sicherheit auf Zeilenebene, Benutzerfilter, Benutzerauthentifizierung
- Handytauglich
- Eingebettete Analytik
Preisgestaltung
Tableau Creator
$70/Benutzer/Monat
Tableau Explorer
$35/Benutzer/Monat (vollständig von Tableau gehostet)
Tableau Explorer
42$/Benutzer/Monat (vor Ort oder in der öffentlichen Cloud)
Tableau Viewer
$12/Benutzer/Monat (vollständig von Tableau gehostet)
Tableau Viewer
15$/Benutzer/Monat (vor Ort oder in der öffentlichen Cloud)
Kostenlose Testversion
2-Wochen
Beschränkungen
- Umfassende technische Unterstützung ist erforderlich, um das System langfristig zu warten.
Wesentliche Merkmale
- Nahtlose Integration mit mehreren SQL-Datenbanken und Datenlagern, einschließlich Google BigQuery, Snowflake und Amazon Redshift
- Anpassbare Codeblöcke für den Aufbau von Datenanalysemodellen
- Predictive-analytics und Big-Data-Dienste
- Eingebettete Analytik
- LookML für die Organisation unverarbeiteter Daten für die Analyse
- Selbstbedienungsfunktionen (Pivotisierung, Filterung, Dashboard-Erstellung, Datenvisualisierung, Datenerkennung, Suche)
- Umfangreiche Bibliothek mit Visualisierungsoptionen
- Umfangreiche Berichtsfunktionen, einschließlich Scorecards und Dashboards
- Geplante Berichte und benutzerdefinierte Warnmeldungen
- Tools für die Zusammenarbeit
- NLQ-Schnittstelle
- Mobile Unterstützung
- Multicloud-Unterstützung (Google Cloud, Microsoft Azure, AWS)
- Authentifizierung, Aktivitätsverfolgung, Zugriffskontrolle auf Datenbanken, Zeilen und/oder Spalten, rollenbasierte Berechtigungen
Preisgestaltung
Kundenindividuelle Preisgestaltung
Erhältlich auf direkte Anfrage
Kostenloser Test
Beschränkungen
- Kann für kleine Teams teuer sein
- Eine steile Lernkurve
- Power-User-Kenntnisse für die Datenmodellierung erforderlich
Wesentliche Merkmale
- Umfangreiche Datenintegrationsfunktionen durch sofort einsatzbereite Gateways, Treiber und benutzerdefinierte Datenverbindungen
- Self-Service-Funktionen für die Datenvorbereitung und Datenanalytik
- Datenermittlung, -verknüpfung und -visualisierung
- Erweiterte Big-Data-Analytik
- HyperIntelligence für relevante und kontextbezogene Erkenntnisse
- Interaktive Dashboards und Scorecards mit vorgefertigten Rastern, Diagrammen, Tabellen und Kartenvorlagen
- Automatisierte Berichtsverteilung
- Geplante Bereitstellung von personalisierten Berichten im gesamten Unternehmen durch Benutzerpräferenzen und Sicherheitsrollen
- Zusammenarbeit und Austausch
- Integration sprachgesteuerter Assistenten und Verarbeitung natürlicher Sprache
- Mobile Unterstützung
- Cloud, vor Ort, hybride Bereitstellung
- Wird als SaaS auf Microsoft Azure und AWS angeboten
- Benutzerauthentifizierung, Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Sicherheit auf Zeilenebene, Sicherheitsfilter, Zugriffskontrollliste
Preisgestaltung
Kundenindividuelle Preisgestaltung
Erhältlich auf direkte Anfrage
Kostenloser Test
Beschränkungen
- Die Lizenzkosten sind im Vergleich zu anderen Tools hoch
Wesentliche Merkmale
- Verbindet sich mit Hunderten von Datenquellen, darunter Salesforce, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, DropBox, Google Analytics, Google BigQuery, Microsoft Excel, Microsoft SQL Server und Oracle
- Self-Service-Datenaufbereitung, -Analyse und -Berichterstellung
- Automatisch erstellte Analysen, Diagrammempfehlungen und Datenkombinationen
- Automatisierte visuelle Empfehlungen
- Gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit
- Erstellung von Berichten und Dashboards per Drag-and-Drop
- NLP-Fähigkeiten
- Intelligente Suche
- Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene
- Mobile Unterstützung
- Eingebettete Analytik
Preisgestaltung
Qlik Sense Business
30$/Benutzer/Monat
Qlik Sense Enterprise SaaS
Angepasste Preise sind auf direkte Anfrage an den Anbieter erhältlich
Kostenlose Testversion
Beschränkungen
- Komplexität der Produktpreisgestaltung
Checkliste zur Auswahl von Marketing-BI-Software
Der BI-Softwaremarkt ist ausgereift, so dass Unternehmen bei der Auswahl einer optimalen Marketing-BI-Plattform wählerisch sein und sich auf ihre individuellen Bedürfnisse und Ziele verlassen können. Moderne BI-Plattformen unterstützen einen vollständigen Analyse-Workflow und sind dank der Self-Service-BI-Funktionen und augmented analytics einfach zu bedienen.
Hier ist die Liste der kritischen Fähigkeiten, nach denen Sie in einer BI-Lösung für das Marketing suchen sollten:
- Vielfältige Konnektivität mit Datenquellen, um Marketingdaten in verschiedenen Formaten von mehreren Speicherplattformen, sowohl vor Ort als auch in der Cloud, anzuschließen und aufzunehmen
- Unterstützung komplexer Datenmodelle für umfassende Marketing-Analysen
- Self-Service-Datenaufbereitung für die Kombination von Marketingdaten aus verschiedenen Quellen und die Erstellung von Analysemodellen ohne Hilfe von IT-Teams
- ML-basierte Analysen zur automatischen Generierung von Analyseergebnissen für Marketingabteilungen
- Natürliche Spracherzeugung und Datenabfrage zur Beschreibung von in Daten gefundenen Marketing-Erkenntnissen und zur Abfrage von Daten mit Geschäftsbegriffen
- Datenvisualisierung, einschließlich der Unterstützung gängiger Diagrammformen (Balken-/Säulen-, Linien-/Flächen-, Torten- und geografische Karten) sowie hochinteraktiver Dashboards
- Berichtsfunktionen zur Verteilung von Berichten auf einer geplanten Basis
- Hochgradig interaktive Dashboards und visuelle Datenauswertung
- Eingebettete Analysemöglichkeiten zur nahtlosen Integration wertvoller Erkenntnisse in den Marketingprozess
- Sicherheitsfunktionen für die Benutzerverwaltung und -authentifizierung sowie die Überprüfung des Plattformzugriffs
- Data Governance für die Verwaltung und Kontrolle von Marketingdatenströmen
- Datenkataloge für den schnellen Zugriff auf die benötigten Analyseinhalte
- Cloud-Unterstützung
Sie müssen die optimale Technologie für Ihr Marketing-BI-Projekt auswählen?
6 Gründe für Investitionen in BI für das Marketing
Wirksame Marketingkampagnen
Mit Hilfe von BI-Tools können Marketingspezialisten die Wirksamkeit von Werbemaßnahmen messen und die am besten funktionierenden Strategien sowie verbesserungswürdige Bereiche für Produkte mit geringem Absatz ermitteln und ihre Upsell- und Cross-Sell-Kampagnen effektiv durchführen.
Verbessertes Kundenerlebnis
Umfassende Omnichannel-Kundeneinblicke, die von BI-Software geliefert werden, ermöglichen es Marketingteams, die Zielgruppe mit maßgeschneiderten Angeboten anzusprechen, jede Kundeninteraktion zu personalisieren und das beste Kundenerlebnis zu bieten, um die Kundentreue und den CLV zu steigern.
Gezielte Demografien
BI-Software ermöglicht eine effektive Kundensegmentierung und eine genaue Verfolgung des Customer Lifetime Value und hilft Marketingfachleuten, sich auf die profitabelsten Kunden zu konzentrieren, neue Kundensegmente rechtzeitig zu identifizieren und hochwertige Kunden zu binden.
Optimierte Marketingausgaben
Mit Hilfe von BI-Tools kann ermittelt werden, wie sich Werbung, Werbeaktivitäten und durchgeführte Marketingkampagnen auf das Endergebnis auswirken. Auf diese Weise können Marketingteams die effektivsten Marketingaktivitäten umsetzen und Bereiche ermitteln, in denen Marketingteams Kosten einsparen können.
Verbesserte Benutzerproduktivität
Durch die Automatisierung manueller, sich wiederholender Aufgaben (Dateneingabe und -bereinigung, Berichterstellung) können Marketingfachleute ineffiziente Engpässe vermeiden, kritischere Geschäftsabläufe priorisieren und mehr Zeit für Aktivitäten mit hoher Priorität haben.
Verbesserte Datensicherheit und Compliance
Integrierte Datensicherheits- und Governance-Funktionen unterstützen Marketingspezialisten dabei, den Speicherort von Geschäftsdaten zu ermitteln, Daten-Workflows zu verfolgen und den Datenzugriff entsprechend den Benutzerrollen zu steuern, um Datenverlust, Manipulation und die Offenlegung sensibler Daten zu verhindern.
Häufige Herausforderungen bei der Einführung von Marketing-BI und wie man sie bewältigt
Obwohl BI zahlreiche greifbare Vorteile für das Marketing verspricht, sind viele Unternehmen, die in BI investiert haben, noch weit davon entfernt, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Sehen wir uns an, was die häufigsten Stolpersteine bei der Einführung von BI sind und wie Sie BI-Software für Ihre Marketingabteilung nutzbar machen können.
Probleme mit der Datenqualität
Probleme mit der Datenqualität
Die für Marketinganalysen verwendeten Daten stammen aus mehreren heterogenen Systemen, was zu Duplikaten, Fehlern und Unstimmigkeiten führen kann. Eine schlechte Datenqualität erschwert und verlangsamt den Analyseprozess und beeinträchtigt die Gültigkeit der Ergebnisse.
Ein umfassender und gut eingerichteter Datenqualitätsmanagementprozess hilft, alle Risiken fehlerhafter Daten zu minimieren. Sie können:
- Ein spezielles Komitee ernennen, um den Prozess des Datenqualitätsmanagements zu verwalten.
- Einrichten eines wirksamen Datenqualitätsrahmens in Übereinstimmung mit den Datenqualitätszielen des Unternehmens.
- Einsatz von Datenqualitätsmanagement-Software zur Automatisierung der Profilerstellung, Standardisierung und Transformation von Daten.
- Stellen Sie sicher, dass Mitarbeiter, die mit Daten arbeiten, die Bedeutung einer angemessenen Datenqualität verstehen und sich aktiv an Datenqualitätsmanagementaktivitäten beteiligen.
BI-Probleme bei der Selbstbedienung
BI-Probleme bei der Selbstbedienung
Die durch BI-Selbstbedienungsfunktionen vorangetriebene Datendemokratisierung birgt das Risiko der Offenlegung sensibler Daten, unkontrollierter Softwareimplementierungen, hoher Lizenzkosten und ungenauer Analyseergebnisse.
Bevor Sie Self-Service-BI-Software implementieren, sollten Sie eine solide Data-Governance-Strategie entwickeln. Um Probleme mit der Datensicherheit zu minimieren und sicherzustellen, dass die Analyseergebnisse brauchbar sind, sollten Sie außerdem Folgendes in Betracht ziehen:
- Rollenbasierter Datenzugriff und mehrstufige Benutzerauthentifizierung
- Dynamische Datenmaskierung, End-to-End-Verschlüsselung und Kennzeichnung sensibler Daten
- Kontinuierliche Überwachung der Benutzeraktivitäten
- Reguläre Risiko- und Schwachstellenbewertungen
- Kompletter Datenprüfpfad
Probleme der Benutzerakzeptanz
Probleme der Benutzerakzeptanz
Nach der BI-Implementierung können die Endbenutzer weiterhin die vertrauten Tools verwenden, so dass neue Funktionen und verbesserte Datenfunktionen nutzlos sind.
Um die Erfolgschancen von BI-Marketinginitiativen zu verbessern, sollten Sie eine Strategie für das Änderungsmanagement entwickeln, die Folgendes umfasst:
- Bewertung der Veränderungsbereitschaft, um festzustellen, wie gut das Unternehmen mit bevorstehenden Änderungen an Systemen, Prozessen, Organisationsstruktur, Rollen und Verantwortlichkeiten umgehen kann.
- Maßgeschneiderte Schulungen für Endnutzer, um ihnen die erforderlichen BI-Kenntnisse und Erfahrungen zu vermitteln.
- Auf Mitarbeitergruppen zugeschnittene Kommunikationspläne, in denen die Vorteile der neuen Software und die Navigation in der neuen BI-Umgebung erläutert werden.
- Kommunikationskanäle zur rechtzeitigen Unterstützung der Endbenutzer, zur kontinuierlichen Überwachung der Benutzeraktivitäten und des Feedbacks sowie zur rechtzeitigen Erkennung von Akzeptanzproblemen und Benutzerwiderstand.
Kostenfaktoren für die BI-Implementierung
Datenquellen - ihre Anzahl, Integrationsflexibilität, Einsatzumgebung
Daten für die Analyse - ihre Menge, Aktualisierungshäufigkeit, Struktur, Variabilität und ihr Format
Ausgangsdatenqualität und Anforderungen an die Datenqualität
Komplexität der Datenspeicherebene, insbesondere die Verfügbarkeit eines Unternehmensdatenlagers, von Data Marts und ergänzenden Datenspeichern
Komplexität der Datenanalyse, einschließlich der Anzahl der Einheiten, Komplexität des Datenflusses, ML- und KI-Tools, Analyse-Streaming und Echtzeit-Datenanalyse
Anforderungen an Datenvisualisierung und Berichterstattung, einschließlich eingebetteter Berichte, Self-Service-BI und benutzerdefinierter Visualisierung
Mobile Unterstützung
Anforderungen an die Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften
Cost factors
Sie fragen sich, wie viel Ihr BI-Projekt kosten wird?
Implementierung von BI für datengesteuertes Marketing
Da das Marketing zunehmend datengesteuert ist, ist BI für Marketingspezialisten unverzichtbar geworden. Unternehmen nutzen die von BI-Software abgeleiteten analytischen Erkenntnisse branchenübergreifend, um den Entscheidungsprozess im Marketing zu optimieren, bessere Marketingkampagnen zu entwerfen, die richtige Zielgruppe anzusprechen, Marketingtrends zu erkennen, die Kundenbindung zu erhöhen und einen hohen ROI zu erzielen. Dennoch ist die BI-Implementierung mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Wenn Sie also eine effektive Marketing-BI-Lösung wünschen, die von Anfang an einen Unterschied macht, sollten Sie in Erwägung ziehen, BI-Experten wie Itransition zu engagieren, die Sie fachlich unterstützen.
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Dienstleistungen zur Datenvisualisierung
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Fallstudien
Einblicke
Business Intelligence-Architektur: Schlüsselkomponenten, Vorteile und BI-Team
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Self-Service-BI: Anwendungsfälle, Funktionen und zu berücksichtigende Plattformen
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Business Intelligence im Einzelhandelssektor: Hauptmerkmale, Vorteile und Plattformen
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