Performance Steuerung von Marketing und Vertrieb durch Webanalyse

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Die Bedeutung der Analyse und der Steuerung von Kampagnen und Events in E-Channels nimmt mit der Anzahl an Maßnahmen im Online-Marketing stark zu. Angesichts dessen, dass in online Kanälen nahezu alles erfassbar und statistisch auswertbar wird, ist es erforderlich, dass im Rahmen der Marketing- und Vertriebsplanung die wesentlichen Zielsetzungen für die Maßnahmen im Kundenmanagement definiert werden und klare Schlüsselindikatoren, die auch gemessen werden können, vorliegen. Kampagnen sollten demnach nicht zu viele Ziele gleichzeitig verfolgen oder ein zu großes Spektrum im Kundenzyklus abdecken. Erfolgreiche Kampagnen kommen in der Regel mit weniger als zehn Faktoren zur Messung aus.

Mit Unterstützung von Analysetools und Marketingcockpits lassen sich Benutzerverhalten auf Websites verfolgen, Auswertungen über Kundenbedürfnisse und Kundenfeedback durchführen sowie Kunden nach ihrem Wertbeitrag fürs Unternehmen und für die Kundengemeinschaft segmentieren. Ziel dabei ist:

  • Hauptbenutzer zu identifizieren und gleichzeitig damit potentielle Kunden zu ermitteln.
  • profitable Kunden zu belohnen.
  • lohnenswerte Kampagnen effizient und effektiv zu steuern.

Am Markt gibt es eine Vielfalt von Analysesystemen, angefangen von kostenlosen oder Open Source Webstatistik-Tools wie Statcounter, Livestats, Google Analytics, über Lowcost Tools wie Clicktracks und Highend-Webanalytics Lösungen wie WebTrends, Nedstats, Omniture bis hin zu Business Intelligence-Lösungen z.B. von SAS.

Der Bedarf nach hochwertigeren, komplexeren Lösungen nimmt mit der Anzahl an zu analysierenden Kanälen zu (vgl. Anderson, E.: Organizing For Customer-Centric Marketing. Forrester Research, Cambridge, 2005), insbesondere dann, wenn von den Systemen Multi-Channel-Fähigkeit verlangt wird, d.h. eine kanalübergreifende Analyse und Steuerung von Kundenkampagnen durchgeführt werden soll. Auch im Netzgeschäft reichen Statistiken über Besucherzahlen oder Konversionsraten längst nicht mehr aus, da z.B. im Long Tail Geschäft auch wenige Kunden pro Produkt den Geschäftserfolg bestimmen können. Dort sind Kenntnisse über Produktbeziehungen und Kundenbewertungen entscheidender, die einfache Statistiktools nicht liefern können.

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