Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im Online-Marketing

Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im Online-Marketing Ein Whitepaper des E-Commerce-Center Köln (ECC Köln) in Zusammenarbeit mit der Intershop Communications AG

2014 IFH Institut für Handelsforschung GmbH. Alle Rechte vorbehalten. Nachdruck, auch auszugsweise, nur mit Genehmigung des Instituts. Grafik und Umsetzung: Tobias Eberhardt, Bammental.

Geleitwort Geleitwort Suchmaschinenoptimierung, Suchmaschinenwerbung, Social-Media-Marketing, Affiliate-Marketing, Display-Anzeigen oder E-Mail-Marketing? Die Mittel und Wege, Kunden online gezielt anzusprechen, sind heute vielfältiger denn je. Doch obwohl der Online-Werbemarkt boomt und sich Marketing-Manager und Agenturen über steigende Budgets freuen dürften, stehen sie angesichts der zunehmenden Vielfalt an Marketing-Kanälen und damit einhergehenden Wechselwirkungen von Marketing-Aktivitäten zukünftig vor immer größeren Herausforderungen. Was ist der optimale Online-Marketing-Mix? Welche Kanäle sollten wann mit welchen Budgets und Inhalten adressiert werden? Eine falsch getroffene Entscheidung hat zur Folge, dass die eingesetzten Budgets ihre mögliche Effizienz nicht voll entfalten können. Klare Wettbewerbsvorteile versprechen hier Predictive Analytics Tools, mit Hilfe derer sich die Wirkungen von Marketing-Investitionen besser abschätzen lassen. Dafür werden sowohl quantitative als auch qualitative Merkmale unter Verwendung verschiedener Prognoseverfahren zu Prognosemodellen aggregiert und gegen historische Kampagnendaten validiert. Liefern die Modelle verlässliche Prognosen, können sie auf neue Sachverhalte, wie z. B. eine veränderte Budgetallokation im Online-Marketing-Mix, angewendet und Wirkungsprognosen im Vorfeld von Kampagnenplanungen erstellt werden. Um Wissenslücken zum Thema Predictive Analytics bei Unternehmen und Agenturen aufzudecken, den Status quo der Nutzung festzustellen sowie die Zielgruppen der Händler und Marketing-Agenturen zukünftig besser über das Thema informieren zu können, haben wir in Zusammenarbeit mit dem ECC Köln eine Studie zu den Einsatzpotenzialen von Predictive Analytics im Online-Marketing durchgeführt. Ein zentrales Ergebnis sei an dieser Stelle bereits vorweggenommen: Obwohl Predictive Analytics Software bisher kaum im Einsatz ist und hohen Anforderungen gerecht werden muss, wird ihr von den befragten Marketing-Spezialisten durchweg großes Potenzial dafür zugesprochen, die Wirkungen des Online-Marketings kanalübergreifend zu betrachten und damit bessere operative oder strategische Entscheidungen treffen zu können. Jochen Moll CEO, Intershop Communications AG Jena, im April 2014 3

1 Einleitung 1.1 Hintergrund und Fragestellungen Mit der zunehmenden Verbreitung des Internets hat auch das Online-Marketing seinen festen Platz im Marketing-Mix gefunden und ist heutzutage insbesondere im E-Commerce als Werbemedium nicht mehr wegzudenken. Nach Hochrechnungen des Online-Vermarkterkreises (OVK) im Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V. betrugen die Online-Werbeinvestitionen im Jahr 2013 erstmals über sieben Milliarden Euro, was einer Steigerung von zwölf Prozent gegenüber dem Jahr 2012 entspricht. Insgesamt entfällt somit fast ein Viertel des gesamten Bruttowerbekuchens (23,5 %) auf den Bereich der Online-Werbung, die damit hinter der TV-Werbung (38,8 %) das zweitstärkste Werbemedium darstellt. 1 Vor dem Hintergrund steigender Online-Marketingbudgets und zunehmenden Werbedrucks stehen werbetreibende Unternehmen und Online-Marketingagenturen vor der kontinuierlichen Herausforderung, ihre Marketingaktivitäten unter Kosten-Nutzen-Gesichtspunkten zu optimieren. Hierzu steht eine gerade in der jüngeren Vergangenheit exponentiell gestiegene Fülle an Daten zur Verfügung, die zur Planung, Optimierung und Erfolgskontrolle von Marketingmaßnahmen herangezogen werden kann. Die zentrale Herausforderung für Unternehmen und Agenturen besteht darin, diese Datenflut so aufzubereiten, dass daraus Erkenntnisse gewonnen werden, die unmittelbar in die tägliche Arbeit einfließen können. 1 Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v., OVK Online-Report 2013/02, online abrufbar unter http://www.bvdw.org/mybvdw/media/download/ovk-report-2013-02.pdf?file=2950, 29.03.2014. 4

Einleitung Zu diesem Zweck werden in zunehmendem Maße Techniken des Predictive Analytics eingesetzt, einem sich rasant entwickelnden Feld der Datenanalyse. Ziel von Predictive Analytics ist es, anhand verschiedener statistischer Verfahren, Muster in historischen Daten zu finden, um daraus Empfehlungen für zukünftige Handlungen und Entscheidungen zu geben. Im Rahmen des vorliegenden Whitepapers Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im Online- Marketing wurden insgesamt acht Experten aus Unternehmen und Online-Marketingagenturen nach ihrer Einschätzung von Predictive Analytics gefragt. Hierbei standen folgende Fragestellungen im Zentrum des Interesses: Worin bestehen die größten Unsicherheitsfaktoren im Online-Marketing und welche Maßnahmen zur Unsicherheitsreduktion werden durchgeführt? Welche Anforderungen stellen Online-Händler und Marketingagenturen an eine Predictive Analytics-Software? Welche Potenziale zur Optimierung von Marketing-Kampagnen mit Hilfe von Predictive Analytics werden gesehen? 1.2 Vorstellung der Experten Um das Potenzial und die Anforderungen an eine Predictive Analytics-Software im Bereich des Online-Marketings zu untersuchen, wurden (telefonische) Experteninterviews mit folgenden Verantwortlichen von Online-Händlern und Online-Marketingagenturen durchgeführt, für deren Unterstützung wir uns herzlich bedanken möchten. Matthias Böck, Data Analyst, FELD M GmbH Felix Holzapfel, Managing Partner Germany, conceptbakery GmbH & Co. KG Stephan Römer, Geschäftsführender Gesellschafter, 42DIGITAL GmbH Folkert Schultz, Geschäftsführer, Fressnapf Holding SE Kerstin Schuman, Head of Digital Marketing, hmmh multimediahaus AG Bastian Siebers, Geschäftsführer, Tengelmann E-Stores Lutz Wiechert, Geschäftsführer, FELD M GmbH Christian Winter, CEO, Tengelmann E-Commerce GmbH und Tengelmann Ventures GmbH 5

2 Status quo im Online-Marketing 2.1 Kanäle und Ziele im Online-Marketing Im Bereich der Online-Werbung lassen sich eine Reihe von Marketingkanälen voneinander unterscheiden, wie z. B. klassische Online-Werbung, Affiliate-Marketing, Suchmaschinenmarketing, E-Mail- und Newsletter-Marketing und Social-Media-Marketing. 2 Beispiele klassischer Online- Werbung sind die als Display-Ads bezeichnete Bannerwerbung sowie Bewegtbildwerbung und verschiedene Werbemittelintegrationen auf Online-Werbeträgern, wie bspw. im Rahmen von Sponsoringaktivitäten. Im Fokus steht zumeist ähnlich wie beim Affiliate-Marketing, bei dem Werbetreibende Anzeigen auf einer Vielzahl von kleineren und weniger reichweitenstarken Websites buchen die Bekanntmachung des eigenen Unternehmens sowie der angebotenen Produkte und Dienstleistungen. Im Unterschied hierzu wird mittels des Suchmaschinenmarketings das Ziel verfolgt, den Konsumenten zielgerichtet zu einer bestimmten Handlung zu bewegen. 2 Siehe hierzu beispielsweise Lammenett, E.: Praxiswissen Online-Marketing Affiliate- und E-Mail-Marketing, Suchmaschinenmarketing, Online-Werbung, Social Media, Online-PR, 4. Auflage, Wiesbaden, 2014. 6

Status quo im Online-Marketing Dies kann z. B. der Kauf eines Produkts oder auch das Abrufen eines Informationsangebots sein. Hierbei besteht eine große Nähe zum E-Mail- und Newsletter-Marketing als Formen des Direktmarketings, bei dem einem ausgesuchten Kreis von Adressaten (Werbe-)Botschaften per E-Mail zugestellt werden. 3 Zumeist sind diese ebenfalls auf eine bestimmte Aktion ausgerichtet, wie z. B. einen saisonal bedingten Sonderverkauf im Modebereich. Beim Social-Media-Marketing finden die Online-Marketingmaßnahmen innerhalb sozialer Netzwerke, wie bspw. Facebook, statt. Zu diesem Zweck stehen eine Reihe netzwerkeigener Werbeformate zur Verfügung, die wahlweise auf Angebote innerhalb des Netzwerks verlinken oder auf externe Angebote, d. h. auf Websites außerhalb des sozialen Netzwerks. Für Marketingverantwortliche stellt sich die Herausforderung, aus der Vielfalt der vorhandenen Marketingkanäle diejenigen auszuwählen, mittels derer sich die angestrebten Ziele am besten erreichen lassen, und in den Marketing-Mix zu überführen (vgl. Abb. 1). Marketingkanäle in der Übersicht. klassische Online-Werbung Affiliate- Marketing Marketing Mix Suchmaschinenmarketing E-Mail- und Newsletter-Marketing Social-Media- Marketing ECC Köln 2014 3 Der Versand von Werbenachrichten oder Newslettern per E-Mail ist nur unter vom Gesetzgeber genau definierten Bedingungen zulässig. Siehe hierzu auch Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V., Whitepaper Handlungsempfehlung für rechtssicheres E-Mail-Marketing und Newsletter-Versand, online abrufbar unter http://www.bvdw.org/mybvdw/media/download/bvdw-whitepaper-email-marketing.pdf?file=2325, 29.03.2014. 7

Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im Online-Marketing 2.2 Phasen und Herausforderungen des Online-Marketings Aufgrund der Vielzahl möglicher (Online-)Marketingmaßnahmen sowie der Bandbreite an Zielen, die hiermit erreicht werden können, kann es naturgemäß keinen festen, allgemeingültigen Standardablauf für die Auswahl, Planung und Durchführung der jeweiligen Maßnahmen geben. Vielmehr erfolgen die Entscheidungen projektabhängig. Bei der Konzeption und Durchführung von Online-Werbemaßnahmen lassen sich jedoch verschiedene, grundlegende Phasen voneinander unterscheiden, die seitens des Werbetreibenden und der gegebenenfalls beauftragten Marketingagentur durchlaufen werden. Zu Beginn steht die Planungs- und Konzeptionsphase, in der ausgehend von einer Analyse des Status quo und vor dem Hintergrund übergeordneter Unternehmensziele die zu erreichenden Ziele definiert und die einzusetzenden Online-Marketingkanäle bestimmt werden. Hierbei findet nach Möglichkeit ein Rückgriff auf historische Daten aus vergangenen Marketingaktionen statt, unabhängig davon, ob die Marketingmaßnahmen inhouse oder in Zusammenarbeit mit einer Marketingagentur konzipiert werden. Ebenfalls werden frei zugängliche Daten über den Markt, bspw. in Form von Marktstudien, herangezogen sowie Informationen über die anzusprechende Zielgruppe (z. B. über deren Informations- und Mediennutzungsverhalten). Insbesondere Ersteren, den Erfahrungswerten, wird große Bedeutung beigemessen. Sie sind aus Sicht der befragten Experten ein entscheidender Faktor bei der Bewältigung der Planungsunsicherheit, die eine der größten Herausforderung im Zuge des Online-Marketings darstellt. Die Planungsunsicherheit ist dann am größten, wenn man keine Unternehmenshistorie hat. Der Unsicherheitsfaktor erhöht sich, je weniger Erfahrungen in der Agentur bezüglich einzelner Branchen bestehen. Je mehr Informationen wir über den Nutzer haben, desto besser können wir das Budget steuern und effizient einsetzen. Bei der Online- Marketingplanung verhält es sich wie beim Blick in die Glaskugel. Wir stimmen uns gerne mit dem Auftraggeber ab, um von diesem zu lernen und das Knowhow des Unternehmens mit einfließen zu lassen. 8

Status quo im Online-Marketing Die Vielfalt der Möglichkeiten und die daraus resultierende Komplexität, stellt die eigentliche Herausforderung in der Online-Marketingplanung dar. Die Planungsunsicherheit resultiert nicht zuletzt aus der Vielzahl an Möglichkeiten, die das Online-Marketing bietet und die durch die Kombination mit Maßnahmen des Offline-Marketings noch um ein Vielfaches gesteigert werden. Gerade letzteres wird vor dem Hintergrund des kanalübergreifenden Informations- und Kaufverhaltens der Konsumenten von zunehmender Bedeutung im Marketing, muss der Konsument doch in verschiedenen Informations- und Vertriebskanälen mit der Werbebotschaft erreicht werden. 4 Dementsprechend sind bei der Konzeption der Marketingmaßnahmen stets auch die gegebenenfalls parallel laufenden Marketingaktionen in anderen Kanälen zu berücksichtigen, sowie die sich hieraus ergebenden Wechselwirkungen. Die Herausforderung des Marketers, sei es auf Unternehmens- oder Agenturseite, besteht darin, vor dem Hintergrund der zu erreichenden Ziele, der veranschlagten Laufzeit und dem zur Verfügung Das Bewusstsein der Unternehmen für Cross-Channel-Effekte ist deutlich gewachsen. stehenden Budget, die richtige Kombination der zu bespielenden (Online-)Marketingkanäle, z. B. Bannerwerbung, Suchwortvermarktung und Social-Media-Marketing, zu finden. Zu diesem Zweck werden, über den Rückgriff auf Vergangenheitswerte hinaus, weitere Analysen, z. B. in Form von Customer Journey- oder Szenarienanalysen zur Hilfe herangezogen. Ebenfalls werden, gerade in Marketingkanälen in denen keine oder nur sehr geringe Erfahrungswerte vorliegen, budgetniedrige Testkampagnen durchgeführt. Unternehmen stecken in ihrem Kanaldenken fest, während Nutzer nicht kanalbasiert denken. Dies stellen dann bereits die ersten Schritte der sich an die Planungs- und Konzeptionsphase anschließenden Umsetzungsphase dar. Gerade zu Beginn der Umsetzungsphase gilt es, die Werbemittelausschüttung zu überwachen und den planmäßigen Verlauf der Marketingmaßnahmen zu kontrollieren. Auch ist es notwendig, auf eventuell eintretende externe Effekte schnell reagieren zu können und die Marketingmaßnahmen gegebenenfalls zu modifizieren oder auch vorzeitig zu beenden. Für das Steuern der Marketingkampagne sowie das kontinuierliche Reporting der wesentlichen Leistungskennzahlen (KPI; Key Performance Indicator) sind heutzutage sowohl auf Unternehmens- als auch auf Agenturseite bereits eine Reihe von Software- Tools im Einsatz. 5 Diese unterstützen den Marketer in seiner Entscheidungsfindung, die sich darüber hinaus maßgeblich auf vorhandene Erfahrungen stützt. Dieser kommt insbesondere in Zeiten steigender Komplexität im Online-Marketing aufgrund des kanalübergreifenden Informationsverhaltens der Konsumenten und der damit einhergehenden Verknüpfung verschiedener Medien eine zentrale Bedeutung zu. Die hiermit einhergehende Planungsunsicherheit ist eine der größten Herausforderungen im Online- Marketing und es wird für den Erfolg von Predictive Analytics von entscheidender Bedeutung sein, für Marketer eine entsprechende Hilfestellung darzustellen. 4 Siehe hierzu ECC Köln/AZ direkt: Customer-Journey-Typologie 2012, Köln, 2012. Vgl. ebenfalls Halbach, J.; Eckstein, A.: Das Cross-Channel-Verhalten der Konsumenten, ECC Köln, Köln, 2013. 5 Beispiele hierfür sind MediaMind, Marin Software und intelliad im Bereich der Online-Marketing-Plattformen sowie Adobe Analytics (Omniture) und Google Analytics als Webanalyse-Tools. 9

Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im Online-Marketing 3 Predictive Analytics im Online-Marketing 3.1 Potenzial von Predictive Analytics im Online-Marketing Vor dem Hintergrund der vorherrschenden Herausforderungen und Unsicherheiten im Online- Marketing finden sich am Markt in zunehmendem Maße sogenannte Predictive Analytics-Lösungen. Hierunter werden Verfahren verstanden, die unter Rückgriff auf statistische Methoden wie Data Mining, Muster und Abhängigkeiten in vorliegenden Daten identifizieren und hieraus Prognosemodelle berechnen. 6 Predictive Analytics, als zukunftsorientierte Datenanalyse, stellt somit eine Weiterentwicklung des Business-Intelligence-Ansatzes dar, dessen Fokus auf der Analyse des aktuellen Status quo liegt. 7 Das erklärte Ziel von Predictive Analytics-Lösungen ist es, eine fundierte (zahlenbasierte) Entscheidungsgrundlage zur Verfügung zu stellen. 8 Bezogen auf den Einsatzbereich des Online-Marketings lassen sich bspw. im Zuge von Szenarienanalysen die Auswirkungen einzelner Entscheidungen, wie z. B das Hinzubuchen eines zusätzlichen Marketingkanals, simulieren. Auf diese Weise können Entscheidungen über den optimalen Marketing-Mix unterstützt werden. 9 Obwohl es unter den befragten Experten nur sehr wenige gibt, die bereits konkrete Erfahrungen mit spezifischen Predictive Analytics-Softwarelösungen haben, zweifelt kaum jemand an deren grundsätzlichem Potenzial. In erster Linie wird hiermit die Hoffnung verbunden, eine Hilfestellung im operativen (Marketing-)Tagesgeschäft zur Verfügung gestellt zu bekommen. Insbesondere vor dem Hintergrund der stetig steigenden Zahl zu bedienender Online- und Offline-Marketingkanäle und der sich hieraus ergebenden Vielzahl von Wechselwirkungen, erscheinen unterstützende Softwareangebote willkommen. Diese können helfen, die Entscheidungen des Marketers auf ein zahlenbasiertes Fundament zu stellen und auf diese Weise zusätzlich abzusichern. Zur Optimierung der operativen Steuerung stellt Predictive Analytics eine wahre Goldquelle dar. Mit Predictive Analytics lassen sich alle Maßnahmen im Marketing ableiten. Ein Predictive Analytics- Tool gibt die Möglichkeit Vertrauen zu schaffen und eine Richtlinie zu haben. 6 Vgl. beispielsweise Hair Jr., Joe F.: Knowledge Creation in Marketing: The Role of Predictive Analytics, in: European Business Review 2007 (19:4), S. 303 315. 7 Vgl. beispielsweise Müller, R., Lenz, H.-J., Business Intelligence, Heidelberg, 2013. 8 Siehe z. B. Mishra, D., Das, A. K., Mausumi, Mishra, S.: Predictive Data Mining: Promising Future and Applications, in: International Journal of Computer and Communication Technology (2:1), 2010, S. 20 28. 9 Vgl. beispielsweise Nichols, W.: Advertising Analytics 2.0, Harvard Business Review (März), 2013, S. 60 68. 10

Predictive Analytics im Online-Marketing Als Allheilmittel oder gar Ersatz für die Expertise des Marketers schätzt jedoch keiner der Experten eine Predictive Analytics-Software ein. Als entscheidende Erfolgsfaktoren werden auch in Zukunft die Erfahrung und das Know-how des Marketingentscheiders angesehen. Dieser ist sowohl bei der Auswahl der Analysen als auch bei der Interpretation der Ergebnisse gefordert, die richtigen Schlüsse und Entscheidungen zu treffen. Die persönliche Erfahrung kann ein Datentool nie ersetzen. Die Predictive Analytics-Software kann die Szenarienauswertungen ausführen, aber die Marketers müssen die richtigen Fragen stellen. Ein Predictive Analytics-Tool ist nicht die endgültige, ultimative Lösung, denn es fehlt die subjektive Meinung eines Verkaufsmanagers. Ein Tool zu entwickeln, das die Interpretation und Erfahrung mit abbildet ist sehr schwer. Somit wird einer Predictive Analytics-Lösung vor allen Dingen Potenzial als unterstützendes Software-Tool zugesprochen. Diese Einschätzung wird von der Beobachtung der Experten begleitet, dass das Online-Marketing insgesamt analytischer und zahlenbasierter wird. Gerade die Vernetzung und das Nachverfolgen von Werbemaßnahmen über verschiedene Kanäle hinweg stellt aus Sicht der Experten eine Notwendigkeit der Zukunft dar. Hierbei kommt insbesondere dem Blick in die Zukunft große Bedeutung zu, da der Fokus des Marketings darauf gerichtet sein wird, dem Konsumenten passende Produkte zu präsentieren, noch bevor diesem sein Wunsch nach diesen Produkten bewusst ist. Data Warehousing ist Ex-post gerichtet, in Zukunft brauchen wir aber eine nach vorne gerichtete Analyse in Echtzeit. Das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt über den richtigen Kanal an den richtigen Kunden zum richtigen Preis zu bringen das ist die Kette, um die sich alles dreht. Der Online-Handel muss sich neu definieren, weil er sich auf Dauer nicht nur durch günstige Preise differenzieren kann. Als Marketer möchte man wissen was ein Konsument weiß, noch bevor dieser es weiß. 11

Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im Online-Marketing 3.2 Anforderungen an eine Predictive Analytics Software-Lösung Seitens der Agenturen und Unternehmen werden vielfältige Anforderungen an eine Predictive Analytics-Software gestellt, damit diese im Rahmen des operativen Tagesgeschäfts, d. h. bei der Planung, Durchführung und Steuerung der verschiedenen Online-Marketingmaßnahmen, nutzenstiftend eingesetzt werden kann. Neben der Basisanforderung eines angemessenen Preis-/Leistungsverhältnisses lassen sich die weiteren Anforderungen in die vier Kategorien Ausgestaltung der Software, Leistungsspektrum, Analysen & Darstellung sowie Services einteilen (vgl. Abb. 2). Anforderungen an eine Predictive Analytics-Software. Sicherstellung der Datenvalidität Leistungsspektrum Verknüpfung mit verschiedenen internen Daten und externen Kanälen (z. B. Offline-Marketing, Social Networks, Sortimentsplanung, Search Aktivitäten) Vorschläge zur Berücksichtigung von Trendthemen (z. B. durch eine Verknüpfung mit Google Trends) Bereitstellung detaillierter Informationen zur Zielgruppe Berücksichtigung bestehender Erfahrungswerte und Daten Gewährleistung der Datensicherheit und Exklusivität der eigenen Daten Ausgestaltung der Software Cloud-basierte Softwarelösung Lizenzlösung Modulare Buchung der Software oder Light-Variante des Tools für kleinere Projekte Testversion Software Leistungsspektrum Analysen & Darstellung Services Services Schulungen Webinar Video-Tutorials FAQ Chat-Funktion Bereitstellung von quantitativen und qualitativen Analysen mit ansprechender visueller Darstellung Berücksichtigung von Kanal-Interdependenzen Bereitstellung grafischer Szenarienanalysen auf Basis verschiedener Parameter Individualisierte Anpassung von Einstellungen (Personalisierung), z. B. durch die manuelle Ausblendung von Marketingkanälen Extrahierung der Rohdaten für eigene Analysen Breite, bereichsübergreifende Anwendungs- und Nutzungsmöglichkeiten (z. B. durch Bid-Management-Analysen, Kampagnenverwaltung, Attributionsanalysen) Analysen & Darstellung 12

Predictive Analytics im Online-Marketing Bei der konkreten Ausgestaltung der Software bevorzugen die Befragten eine Cloud-basierte Lizenzlösung, die nicht auf die bestehende IT-Infrastruktur der Agenturen und Unternehmen aufgespielt werden muss. Aus Gründen der Flexibilität sollte die Möglichkeit des modularen Erwerbs einzelner Softwarebausteine möglich sein. Hierdurch kann den unterschiedlichen Anforderungen hinsichtlich des benötigten Funktionsumfangs Rechnung getragen werden. Die Bereitstellung einer kostenfreien Testversion wird als Selbstverständlichkeit angesehen. Von unserer Seite und von Unternehmensseite besteht nur eine begrenzte Zahlungsbereitschaft. Wenn der Cloud-Bertreiber neue Updates hochspielt, hat das Unternehmen diese direkt im Einsatz. Eine Testversion ist eine absolute Selbstverständlichkeit. Bezüglich des Leistungsspektrums einer Predictive Analytics-Software wird seitens der Experten größter Wert auf die Transparenz und Validität der Datenbasis gelegt. Nur wenn diese sichergestellt sind, erscheinen weitergehende Analysen zielführend. Auch sollten nach Möglichkeit zusätzliche Informationen, sowohl aus internen als auch aus externen Quellen, über entsprechende Schnittstellen berücksichtigt werden können. Beispiele hierfür sind parallel laufende Offline-Marketingmaßnahmen, Aspekte der eigenen Sortimentsplanung (z. B. vor dem Hintergrund saisonaler Effekte wie Weihnachten und Ostern), Daten aus den unternehmenseigenen Social-Media-Auftritten oder auch für den Bereich des Suchmaschinenmarketings Entwicklungen im Suchverhalten der Zielgruppe. Im Idealfall werden derartige Daten durch weitere Informationen über die Zielgruppe ergänzt sowie durch Informationen über aufkommende Trends und Entwicklungen (letzteres bspw. über eine Verknüpfung zu Google Trends). Hinzugefügte interne und externe Daten sowie die Erkenntnisse und Erfahrungswerte aus den entsprechenden Analysen sollten nach Möglichkeit automatisch Teil der Datenbasis der Predictive Analytics- Lösung werden. Auf diese Weise stehen sie im Zuge der weiteren Nutzung von vornherein zur Verfügung und die Predictive Analytics-Software gleicht einem selbstlernenden System. In diesem Zusammenhang ist es den Befragten wichtig, dass die im Zuge der Analysen berücksichtigten unternehmens- bzw. agentureigenen Kampagnendaten nicht an außenstehende Dritte gelangen und gewonnene Erkenntnisse über das Zusammenspiel verschiedener Marketingkanäle intern bleiben, da ansonsten Wettbewerbsvorteile verloren gehen. Die Datensicherheit und die Exklusivität der eigenen Daten sind somit als Hygienefaktoren einer Predictive Analytics- Softwarelösung anzusehen, die auf jeden Fall erfüllt sein müssen. 13

Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im Online-Marketing Die Verlässlichkeit der Daten ist das Wichtigste! Alles andere ist an zweiter oder dritter Stelle zu sehen. Es muss sichergestellt werden, dass man Erkenntnisse nicht mit anderen teilen muss, da sonst Wettbewerbsvorteile verloren gehen. Einer der Hauptpunkte ist die zur Verfügung Stellung valider Daten sowie das Zusammentragen und die Aufbereitung der Daten. Entscheidend wird sein, ob mit der Software Einflüsse kanalübergreifend abgebildet werden können. Externe Daten sind wichtig aber zu viele verkomplizieren die Analyse, wichtiger sind die internen Daten. Die Predictive Analytics-Software sollte ein selbstlernendes System sein. Die Transparenz der Datenbasis muss gewährleistet sein. Im Bereich der Analysen und Darstellungen liegt das Hauptaugenmerk seitens der Experten auf in die Zukunft gerichteten Szenarienanalysen. Diese sollten nach individueller Maßgabe, d. h. unter variabler Berücksichtigung spezifischer Datenquellen und Marketingkanäle, durchgeführt werden können. Als Ergebnis sollte eine grafische und optisch ansprechende Ergebnisdarstellung stehen, anhand derer sich die verschiedenen Szenarien schnell und intuitiv vergleichen lassen und die auch aus Sicht der Online-Marketingagenturen den auftraggebenden Unternehmen präsentiert werden können. Über die Möglichkeit des Datenexports zur Extrahierung der Rohdaten sollten weitere, ergänzende eigene Analysen außerhalb der Predictive Analytics-Software durchgeführt werden können. Als ergänzende Services werden die im Bereich der Business-Software weit verbreiteten Angebote von Schulungen, Webinaren, Video-Tutorials, FAQs und Experten-Chats erwartet. Die durch eine Predictive Analytics-Software zu erfüllenden Anforderungen sind somit zahlreich und vielfältig. Nichtsdestotrotz lassen sich mit der Verlässlichkeit und Validität der Daten zentrale Kernanforderungen identifizieren, die maßgeblich über den Erfolg oder Misserfolg einer solchen Software entscheiden werden. 14

Predictive Analytics im Online-Marketing Durch eine gute visuelle Darstellung mit Best Case- und Worst Case-Szenarien, können Ergebnisse leicht mit dem Auftraggeber und Kollegen geteilt werden. Ein Vergleich der grafischen Daten muss möglich sein, sodass man anhand dessen Veränderungen erkennen kann. Ich halte es für sehr wichtig einen gewissen Support zur Seite gestellt zu bekommen. Grundsätzlich ist eine persönliche Schulung besser als ein Webinar, wenn aber das Tool einfach zu bedienen ist, wäre ich auch mit einem Webinar zufrieden. Video-Tutorials sind sehr hilfreich, denn man kann sich die Zeit dafür nehmen, wenn man sie hat. Eine Chat- Funktion bietet einem die Möglichkeit, direkt Fragen zu stellen. Ein gewisser gestalterischer Anspruch muss erfüllt werden. 15

4 Fazit Werbetreibenden Unternehmen steht heutzutage eine Vielzahl von Marketingkanälen zur Verfügung, sowohl online als auch offline. Gleichzeitig ist das moderne Konsumentenverhalten durch ein Informations- und Kaufverhalten gekennzeichnet, dass nicht mehr zwischen einzelnen Kanälen unterscheidet. Dieses Cross-Channel-Verhalten der Konsumenten und die damit verbundene Notwendigkeit einer kanalübergreifenden (Werbe-)Ansprache sind zentrale Herausforderungen für Unternehmen und Marketingagenturen. Insbesondere die Berücksichtigung eventuell auftretender Wechselwirkungen zwischen den Marketingaktivitäten in den unterschiedlichen Kanälen stellt Verantwortliche im Online-Marketing vor große Herausforderungen, denen in erster Linie mit einem Rückgriff auf persönliche Erfahrungswerte sowie historische Daten vergangener Marketingaktionen versucht wird beizukommen. 16

Fazit An den Vorteilen und Mehrwerten, die eine Predictive Analytics-Software in diesem Zusammenhang bieten kann, besteht nach Ansicht der befragten Experten kaum ein Zweifel. Als entscheidende Faktoren und zentrale Anforderungen, die seitens der befragten Experten an eine Predictive Analytics-Software gestellt werden, gelten hierbei jedoch die Transparenz und Validität der zugrundeliegenden Daten sowie die nutzerfreundliche Bedienung. Nicht zuletzt aus der Unzufriedenheit mit bereits am Markt erhältlichen Spezialtools resultiert diesbezüglich eine gewisse Skepsis, die sich ebenfalls in der vereinzelten Befürchtung widerspiegelt, bei Predictive Analytics handelte es sich mehr um einen Hype als eine wirkliche Weiterentwicklung im Bereich der Software-Analyse. Ist die Qualität der Datenbasis sowie die Nutzerfreundlichkeit sichergestellt, wird Predictive Analytics durchweg großes Potenzial zugesprochen. Gerade vor dem Hintergrund der stetig voranschreitenden Verknüpfung der verschiedenen Kommunikations- und Vertriebskanäle besteht eine zunehmende Notwendigkeit auf Seiten der Werbetreibenden, die Wirkungen des Online- Marketings kanalübergreifend zu betrachten und hierbei auch mögliche Wechselwirkungen abzubilden. Eine in die Zukunft gerichtete Analyse wird hierbei als große Hilfestellung angesehen. Da den werbetreibenden Unternehmen darüber hinaus heutzutage eine Vielzahl von Daten aus den verschiedensten Quellen, sei es das Online-Marketing, das Warenwirtschaftssystem oder das CRM, zur Verfügung stehen, scheinen die Potenziale und Anwendungsmöglichkeiten entsprechender Software-Lösungen noch lange nicht ausgeschöpft. Die Anwendungsmöglichkeiten von Predictive Analytics sind nahezu grenzenlos. Immer mehr Unternehmen beginnen das Online-Marketing ganzheitlich zu betrachten. Nach Big Data ist Predictive Analytics gerade in aller Munde. Bevor die Kinderkrankheiten der einzelnen Spezialtools nicht gelöst sind, kann man sich kaum vorstellen, wie es einer mit einem zentralen Tool hinbekommen kann. Predictive Analytics hat den Geschmack von altem Wein in neuen Schläuchen. In der Verzahnung aller Systeme liegt die Zukunft. Es ist schwierig ein Tool zu entwickeln, welches alle Grundfunktionalitäten abdeckt und gleichzeitig leicht zu bedienen ist. Die Online- Marketingplanung lässt sich nur schwer auf sichere Datenfüße stellen. In Predictive Analytics liegt die Zukunft in der handelsnahen IT. 17

Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im Online-Marketing Ansprechpartner Dr. Jens Rothenstein ist seit Mai 2013 Projektmanager an der IFH Institut für Handelsforschung GmbH und dem dort angesiedelten ECC Köln. Aus vorhergehenden beruflichen Stationen sowie seiner Promotion bringt er Erfahrungen in den Bereichen Online-Marketing, Konsumentenverhalten und Marktforschung mit. Herr Dr. Rothenstein beschäftigt sich am ECC Köln schwerpunktmäßig mit den Bereichen B2B, Consumer Electronics & Elektro, Webanalyse, Online-Marketing sowie Zielgruppen- & Konsumentenverhalten. Dr. Arndt Döhler ist seit 2009 als Manager Research bei der Intershop Communications AG tätig, wo er an innovativen Themen rund um das Thema E-Commerce forscht. Sein Arbeitsschwerpunkt lag in den letzten Jahren im Bereich Predictive Analytics und Simulation. Daraus hervorgegangen ist die Prognosesoftware SIMCOMMERCE, die erstmals speziell auf die Bedürfnisse von Online-Händlern zugeschnitten ist. Mit ihr können Entscheidungsträger fundiert vorhersagen, ob sich Investitionen in Modifikationen des Online-Shop-Systems oder die Durchführung von gezielten Online-Marketing-Kampagnen über einen bestimmten Zeitraum voraussichtlich durch höhere Umsätze oder mehr Besucher bezahlt machen. KONTAKT INFO Dr. Jens Rothenstein Projektmanager j.rothenstein@ecckoeln.de E-Commerce-Center Köln (ECC Köln) c/o IFH Institut für Handelsforschung GmbH Dürener Straße 401 b D-50858 Köln T +49 (0)2 21 94 36 07 816 F +49 (0)2 21 94 36 07 59 Dr. Arndt Döhler Manager Research a.doehler@intershop.de Intershop Communications AG Intershop Tower 07740 Jena T +49 (0)3641 5017 39 F +49 (0)3641 501011 Bildnachweise Titel Seite 4 Seite 6 Seite 8 lev dolgachov / Fotolia.com Andrey Popov / Fotolia.com goodluz / Fotolia.com contrastwerkstatt / Fotolia.com Seite 14 contrastwerkstatt / Fotolia.com Seite 15 contrastwerkstatt / Fotolia.com Seite 16 pressmaster / Fotolia.com Seite 17 contrastwerkstatt / Fotolia.com 18

E-Commerce-Center Köln (ECC Köln) Das E-Commerce-Center Köln an der IFH Institut für Handelsforschung GmbH beschäftigt sich seit dem Jahr 1999 mit dem Online-Handel. Die Online-Experten befassen sich in wissenschaftlichen Studien, Auftragsprojekten und Veranstaltungen mit Fragestellungen unter anderem zu den Themen Multi-Channel, Payment, Mobile und Online-Marketing. Zu den Kunden des ECC gehören sowohl Handelsunternehmen als auch Dienstleister und Hersteller, die von der empirisch basierten Forschung und der praxisrelevanten Beratung der Online-Experten profitieren. Weitere Informationen: www.ecckoeln.de Intershop Intershop ist der weltweit einzige unabhängige Anbieter von Enterprise- Lösungen für den Omni-Channel Commerce. Als Pionier der Branche bietet das Unternehmen seinen Kunden heute eine Vielzahl von Möglichkeiten, die Potenziale des Online-Handels für sich zu nutzen sei es im Rahmen eines reinen Webshops für Endkunden, der Abbildung komplexer internationaler Vertriebsmodelle für Geschäftskunden oder der Verknüpfung verschiedenster Vertriebskanäle über eine zentrale Commerce-Plattform. Auf Wunsch verantwortet Intershop das Online-Geschäft seiner Kunden in deren Namen auch komplett. Von diesem umfangreichen Dienstleistungsspektrum profitieren weltweit über 500 große und mittelständische Unternehmen und Organisationen. Zu ihnen zählen u. a. HP, BMW, Bosch, Deutsche Telekom und Mexx. Intershop hat seinen Sitz in Deutschland (Jena) und unterhält Niederlassungen in den USA, Europa, Australien und China. Weitere Informationen: www.intershop.de

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