Real-Time-Marketing: Wie Händler näher an den Kunden kommen

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Real-Time-Marketing ist im Aufwind. Schließlich haben die Konsumenten heute hohe Erwartungen in Bezug auf die Customer Experience. Die Fähigkeit, in Echtzeit zu agieren, wird in den nächsten Jahren zum wesentlichen Wettbewerbsfaktor. Viele Unternehmen scheitern jedoch daran, das Echtzeit-Bedürfnis der Kunden zu bedienen, da ihre Marketingkampagnen nur einen Bruchteil der verfügbaren Daten nutzen.

Laut einer aktuellen Studie von Artegic wollen in Deutschland knapp die Hälfte der Unternehmen mehr Investitionen in Marketingtechnologie tätigen. Gartner hat jedoch in seiner Studie von 2022, für die über 300 Unternehmen befragt wurden, herausgefunden, dass nur 42 Prozent der Marketingexperten die Möglichkeiten nutzen, die ihnen Marketingstrategien wie Real-Time-Marketing bieten. Im Jahre 2020 waren es noch 58 Prozent.

Organisationen tun sich schwer damit, spannende neue Entwicklungen im Bereich der Datenanalyse in ihre Analysemodule zu integrieren. Viele CIOs nutzen Softwareangebote, die zwar als Bereitstellung von „Echtzeit“-Informationen beworben werden. Tatsächlich werden diese jedoch durch Probleme beeinträchtigt, wie Verzögerungen beim Abrufen von Informationen aus Datenbanken, die innerhalb des Netzwerks entstehen. Ferner sind viele Marketingkampagnen an die herkömmliche Stapelverarbeitung von Daten gebunden. Diese hat sich zwar bewährt, aber Unternehmen können sie nie die schnelleren Einblicke und Erkenntnisse liefern, die erforderlich sind, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Mit Real-Time-Marketing effektive Datenanalysen umsetzen

CIOs und Bereichsleiter für Business Development sind besorgt über diese Herausforderungen. Angesichts der massiven Verbreitung von Cloud-Plattformen, Personalisierungsbemühungen und innovativer Finanzanwendungen erfordert die Aufrechterhaltung effektiver Analysetechnologien für Real-Time-Marketing immer noch kostenintensive Investitionen in Entwickler und Data Scientists, um die Daten-Engine wettbewerbsfähig zu halten. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sollten Unternehmen intelligentere Ansätze in Bezug auf Marketing- und Daten-Infrastrukturen in Betracht ziehen. Und hierfür austauschbare Daten-Tools nutzen, um die ihnen verfügbaren Datenquellen zu erweitern und Echtzeit-Kundeneinblicke zu erhalten.

Fünf Schritte zur Umsetzung von Real-Time-Marketing

1. Bessere Zusammenarbeit

Marketingexperten und Daten-Teams sollten enger zusammenarbeiten: Ziel ist es, die Datenstrategien zu festigen, damit die Marketing-Technologie besser verstanden und optimiert wird. Bis vor kurzem hätten Kampagnen-Teams entweder auf Entwickler zurückgegriffen, die den Code für Analyse-Tools schreiben, oder Data Scientists von außen angeworben, um die Datenflut besser zu verstehen. Heute sind Einzelhandel, Banken und Analyseanwendungen viel stärker vernetzt. Deshalb ist die Zusammenarbeit zwischen Marketing- und Datenspezialisten in Bezug auf Kampagnenziele, verfügbare Datenquellen und Analysemethoden jetzt wichtiger denn je.

2. Cloud eröffnet neue Möglichkeiten

Risikoscheue CIOs müssen sich hinsichtlich ihrer Echtzeit-Marketingkampagnen mit einer Cloud-gesteuerten Zukunft anfreunden. Moderne Datenplattformen sind so konzipiert, dass sie sowohl in der Cloud- als auch in On-Premise-Umgebungen arbeiten oder Serverless-Optionen innerhalb des Cloud Managed Service bereitstellen. Cloud-basierte Analyseangebote bieten Unternehmen eine einfachere Möglichkeit, auf die Technologieplattform des Unternehmens zuzugreifen. Ziel ist es, Echtzeitanwendungen zu erstellen und so Marketing-Teams in die Lage zu versetzen, auf erweiterte Datenquellen zuzugreifen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. 

Einige Datenplattformen bieten sogar eine Self-Service-Bereitstellung, bei der der für die Datenanalyse genutzte Server-Cluster je nach Arbeitslastanforderungen automatisch nach oben oder unten skaliert wird. Anstatt hohe Investitionen in technologische Infrastrukturen zu tätigen, können Unternehmen schnell auf horizontal skalierbare Echtzeit-Datenplattformen mit Stream-Processing- und operativen Datenmanagement-Funktionen in Echtzeit zugreifen.

3. Neue und alte Quellen kombinieren

Anwender sollten Datenplattformen in Betracht ziehen, die zwischen einer Technologie wie Real-Time-Marketing und Datenbanken angesiedelt sind. So lassen sich neue Daten mit kontextbezogenen Daten verknüpfen, um diese schwer fassbaren Echtzeit-Einsichten zu erhalten. Auf deren Grundlage können Unternehmen Kunden zum richtigen Zeitpunkt personalisierte Angebote unterbreiten. Dazu ein Fallbeispiel: Daten-Streaming findet statt, wenn jemand im Internet surft oder Emojis in seinen sozialen Gesprächen verwendet, um eine Marke zu kommentieren. Diese wichtige Quelle in Bezug auf die Kundenmeinung kann nun mit bestehenden historischen Daten in Datenbanken wie Bankdaten der Verbraucher kombiniert werden, um einen tieferen Kundenkontext in Echtzeit zu erhalten. In den letzten Jahren wurden neue Echtzeit-Datenplattformen mit geringem Foot Print und einfacheren Codierungsanforderungen eingeführt. Diese können eine unfassbare Bandbreite an neuen gestreamten und traditionellen Datenquellen miteinander verknüpfen.

4. Einsatz von SQL für Real-Time-Marketing

Programmiersprachen zur Abfrage von Datenbanken wie SQL haben seit der NoSQL-Ära einen schlechten Ruf. Doch die neuesten integrierten Datenplattformen haben SQL übernommen. Damit wird es für die funktionsübergreifenden Team-Mitglieder des Marketingprogramms, wie Dateningenieure, Business Analysten und Data Scientists, immer einfacher, SQL zu nutzen, um ihren Zugriff auf viele Datenspeicher zu erweitern. Auf diese Weise können sich die Teams ein klareres Bild von den Kunden machen. Anstatt teure Daten-Teams mit nicht standardisierten Abfragesprachen einzustellen.

5. Alternativen wie Low-Code und No-Core prüfen

Die Bemühungen der Marketingexperten, das maschinelle Lernen (ML) für tiefere Einblicke zu nutzen, sind bisher oft an der Zurückhaltung risikoscheuer IT-Teams gescheitert, diese Tools zu implementieren. Die Zeiten ändern sich jedoch. Marketing-Teams können jetzt Datenplattformen nutzen, die ML-Implementierungen in Echtzeit vereinfachen. Und vor allem die Integration mit Lösungen unterstützen, die beim Trainieren der Modelle helfen. Als Alternative bieten einige führende Datenplattformen jetzt Zero-Code-Konnektoren an. Diese erleichtern es den Teams, neue Datensätze zu integrieren und effektivere Analyseprogramme voranzutreiben.

Real-Time-Marketing ermöglicht Einblicke in Echtzeit

Unternehmen stehen unter dem ständigen Druck, schnellere und bessere Erkenntnisse über ihre Kunden zu erhalten. Der Aufstieg von Datenplattformen, die Streaming- und historische Daten kombinieren, das Aufkommen von Low-Code-Optionen für das Hinzufügen von Datenquellen und die Fähigkeit von Datenplattformen, Tools wie SQL zu integrieren, führen zu einer schrittweisen Veränderung in Bezug auf die Leistung von Datenanalysen. Diese Fortschritte in Kombination mit einer intelligenteren, funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und spannenden Low-Code-Datenprodukten bedeuten, dass Customer Insights in Echtzeit in greifbarer Nähe sind, ohne das Budget zu sprengen.

Über den Autor: Manish Devgan ist Chief Product Officer bei Hazelcast, dem Anbieter einer Plattform für intelligente Echtzeitanwendungen. Im Laufe seiner 20-jährigen Karriere im Bereich Datenmanagement und -analyse war er an der Entwicklung branchenführender Produkte beteiligt. Vor seiner Tätigkeit bei Hazelcast leitete Manish Devgan das Produktportfolio der IoT-Plattformen bei der Software AG. Außerdem ist er als Experte und Autor tätig. (sg)

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