Marketing Analytics: Kampagnen richtig auswerten

Marketing Analytics sind der Schlüssel, um eure Marketingkampagnen so effizient und effektiv wie möglich durchzuführen. Die datengestützte Analyse eurer Kampagnen verrät euch, welche Kanäle, Maßnahmen und Inhalte besonders erfolgreich waren – und welche eher weniger. Diese Daten können euch zeigen, welche Landing Page am beliebtesten war und welche Newsletter-Headline zur besten Öffnungsrate geführt hat – aber das ist nur die Spitze des Eisbergs.

In diesem Beitrag geben wir euch einen Überblick darüber, was man unter Marketing Analytics versteht, wieso Analysen so wichtig für Marketer sind, welche Kennzahlen ihr tracken solltet und welche Tools sich dafür besonders gut eignen. Bereit? Dann lasst uns gleich loslegen – hier findet ihr einen Überblick über den Inhalt dieses Beitrags:

 

Was sind Marketing Analytics?

Als Marketing Analytics bezeichnet man Maßnahmen und Daten, die eingesetzt bzw. verwendet werden, um die Wirksamkeit von Marketingaktivitäten zu verfolgen und zu bewerten. Marketing Analytics ermöglichen es euch somit, die Effektivität eures Marketings zu verbessern, aber auch neue Erkenntnisse über eure Zielgruppe, den Markt und die Werbekanäle, die ihr verwendet, zu gewinnen.

Das ist für beide Seiten von Vorteil: Ein Unternehmen kann durch Marketing Analytics seine Umsätze verbessern und seine (Werbe-)Ausgaben optimieren – und Nutzer sowie Konsumenten erhalten so relevantere, persönlichere Werbung, die besser zu ihren individuellen Bedürfnissen passt.

Werbeanalysen sind kein Phänomen des Online Marketings – auch vor Jahrzehnten haben Unternehmen schon versucht, die Effektivität ihrer Radio-, Fernseh- oder Printwerbung zu verfolgen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Über das Internet lassen sich aber deutlich mehr Daten über das Nutzerverhalten abfragen, sodass wir heute präzisere und komplexere Analysen durchführen können, teils auch über mehrere Endgeräte und Kanäle hinweg.

Warum sind Marketing Analytics wichtig?

Werbung zu betreiben, ohne ihre Wirkung zu analysieren, ist ein bisschen so, als würde man mit verbundenen Augen Darts spielen: Ihr könnt eine ganze Weile lang Pfeile in die ungefähre Richtung der Dartscheibe werfen, und manchmal wird sicherlich mal ein Pfeil die Scheibe treffen. Aber ohne verbundene Augen wäre alles deutlich einfacher und deutlich erfolgreicher.

Tatsächlich sind Marketing Analytics aus mehreren Gründen eine sehr gute Idee:

• Ihr steigert die Effektivität eurer Werbemaßnahmen.
• Ihr optimiert eure Ausgaben, indem ihr Geld nur in rentable Kanäle steckt und nachweislich unrentable Kanäle ausklammert.
• Ihr gewinnt ein tiefgreifenderes Verständnis für eure Kunden und eure Zielgruppe: Wie verhalten sie sich und aus welchen Gründen? Welche Inhalte oder Kanäle konsumieren sie besonders gern? Welche Probleme haben sie und welche Lösungen wünschen sie sich?
• Mit Marketing Analytics könnt ihr euren ROI schwarz auf weiß ausrechnen: Wie viel habt ihr für bestimmte Werbemaßnahmen ausgegeben – und wie viel habt ihr damit verdient?

Kurz gesagt: Wenn ihr eure Entscheidungen nicht (nur) auf Basis von Gefühlen oder Vorahnungen treffen wollt, sondern auf Basis belastbarer Daten, dann sind Marketing Analytics unumgänglich.

Marketing Analytics Tools zur Kampagnenauswertung

Wenn ihr auf der Suche nach einem Marketing Analytics Tool seid, habe ich gute und schlechte Nachrichten für euch. Die gute Nachricht: Es gibt zahlreiche Anbieter, zwischen denen ihr euch entscheiden könnt. Die schlechte Nachricht: Ihr müsst euch für einen (oder mehrere) davon entscheiden!

Um euch diese Entscheidung zu erleichtern, möchte ich euch an dieser Stelle drei dieser Tools und ihre wichtigsten Funktionen vorstellen:

Google Analytics

Kosten: Basisversion: kostenlos; Google Analytics 360: ab 135.000 Euro (für große Unternehmen)

+ Zentrale Plattform für kanalübergreifende Analysen

+ Zahlreiche Daten und Analysemöglichkeiten

+ Kostenlose Version erhältlich

– Einschränkungen beim Funktionsumfang und der Kapazität (in kostenloser Version)

– Kostenpflichtige Version ist extrem teuer

Google Analytics zählt sicherlich zu den bekanntesten Beispielen von Marketing Analytics Software. Kein Wunder: Es ist schließlich Google! Das Analytics-Tool des Suchmaschinen-Giganten misst die Leistung eurer Marketingaktivitäten und eures Contents, trackt Website-Besucher und bewertet die Effektivität eurer Marketingkanäle und Produkte. In der Basisversion ist das Tool kostenlos, dafür gibt es einen abgespeckten Funktionsumfang sowie weniger Individualisierungs- und Einstellmöglichkeiten. Für viele kleinere Unternehmen könnte das womöglich schon ausreichen. Wenn ihr detailliertere Analysen und aktuellere Daten haben möchtet, benötigt ihr die kostenpflichtige Version Google Analytics 360. Diese kostet allerdings – festhalten, bitte – ab 135.000 Euro pro Jahr. Für große Unternehmen mit einem entsprechenden Jahresumsatz kann die kostenpflichtige Version aber durchaus sinnvoll sein.

Mailchimp

Kosten: ‘Standard’-Tarif: ein Monat kostenlos, danach ab 93,73/Monat (jährliche Abrechnung)

+ Vollständiges Online Marketing Tool

+ Zahlreiche Integrationsmöglichkeiten

+ Echtzeit-Analysen (je nach gewähltem Paket)

– Keine A/B-Tests für Landing Pages

– Begrenzte Zahl an E-Mails pro Monat (im ‘Standard’-Tarif)

– Einige Templates sind etwas in die Jahre gekommen

Wie der Name womöglich schon andeutet, ist Mailchimp vor allem als E-Mail Marketing Tool bekannt – das Unternehmen deckt allerdings auch andere Aufgaben im Online Marketing ab: Ihr könnt mit dem Tool auch Landing Pages, Websites und Formulare erstellen – und natürlich eure Marketingtätigkeiten analysieren. Mailchimp bietet zahlreiche Integrationsmöglichkeiten und je nach gewähltem Paket auch Echtzeit-Analysen eurer Performance. Leider kann man die gewonnen Erkenntnisse nicht mit A/B-Tests auf Landing Pages überprüfen – stattdessen sind A/B-Tests nur für E-Mails verfügbar. Das ist schade, weil Landing Pages zu den effektivsten Leadmagneten überhaupt zählen können, wenn man sie entsprechend optimiert. Außerdem sind einige der Templates für Newsletter und Landing Pages etwas in die Jahre gekommen.

GetResponse

Kosten: Tarif ‘Marketing Automation’: ein Monat kostenlos, danach ab 81,20 Euro/Monat (jährliche Abrechnung)

+ Vollständiges Online Marketing Tool

+ KI-gestützte Produktempfehlungen

+ Auf Wunsch automatisierte Reports mit zahlreichen, wichtigen Kennzahlen

+ A/B-Tests für E-Mail Marketing, Landing Pages, Newsletter-Layouts und Call-to-Action-Buttons

– Kein reines Analytics Tool

– Fortgeschrittene Analysen und Tests erfordern etwas Erfahrung

Natürlich möchte ich euch an dieser Stelle auch die Marketing Analytics Software von GetResponse vorstellen: Als umfangreiches Online Marketing Tool bietet GetResponse auch Funktionen zum Analysieren und Optimieren eurer Marketingmaßnahmen. GetResponse erstellt dabei auf Wunsch automatisiert Reports mit den wichtigsten und interessantesten Kennzahlen – ihr könnt die Reports aber natürlich auch manuell erstellen und mit euren bevorzugten Kennzahlen ausstatten. So seht ihr, wie sich eure Kontaktlisten entwickeln, wie gut eure E-Mails bei euren Kontakten ankommen und wie es um eure E-Commerce-Ergebnisse bestellt ist. Wenn es dann an die Optimierung geht, gehören die KI-gestützten Produktempfehlungen sicherlich zu den effektivsten Funktionen, um eure CTR und eure Verkaufszahlen anzukurbeln. Abseits davon bietet GetResponse auch A/B-Tests, unter anderem für E-Mails und Newsletter, Landing Pages und Call-to-Action-Buttons. Seid euch jedoch darüber bewusst, dass ihr für fortgeschrittenere, besonders detaillierte Analysen etwas Erfahrung benötigt – bei Fragen oder Problemen hilft euch der GetResponse Support aber gerne weiter.

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Welche Kennzahlen Ihr mit Eurer Marketing Analytics Software tracken solltet

Zu den wichtigsten Kennzahlen (KPIs) für Marketing Analytics zählen:

• Conversion Rate
• Click-Through Rate (CTR)
• Bounce Rate
• Traffic nach Quellen bzw. Kanal
• Return on Ad Spend (ROAS) oder Return on Investment (ROI)
• Customer Lifetime Value (CLV)

Dies ist allerdings nur eine Auswahl der am häufigsten abgefragten und analysierten Kennzahlen. Letztlich kann das Tracking von Marketingaktivitäten je nach Branche, Zielgruppe, Kanälen und Strategien auch mittels anderer KPI erfolgen. Dass die hier genannten KPIs besonders wichtig sind, hängt damit zusammen, was diese Zahlen ausdrücken:

1. Conversion Rate:
   • Warum sie wichtig ist: Die Conversion Rate misst den Anteil der Website-Besucher, die die gewünschte Aktion durchführen, zum Beispiel einen Kauf zu tätigen oder sich für einen Newsletter anzumelden. Als solche ist die Conversion Rate ein entscheidender Indikator dafür, wie effektiv euer Marketing oder eure Website sind.
2. Click-Through Rate (CTR):
   • Warum sie wichtig ist: Die CTR zeigt, welcher Anteil an Personen auf eine Anzeige oder einen Link klicken, wenn sie sie sehen. Dieser KPI ist vor allem im Social Media- und E-Mail Marketing wichtig: Eine hohe Click-Through Rate zeigt, dass eure Anzeigen etwas an sich haben, das die Leute zum Klicken bewegt.
   • Ihr errechnet die CTR wie folgt: [Anzahl der Klicks auf eine Anzeige oder einen Link] / [Anzahl der Impressionen] * 100. Bedeutet: Wenn 200 Personen eure Anzeige gesehen haben und 10 dieser Personen die Anzeige angeklickt haben, beträgt die CTR (10/200) * 100 = 5 Prozent.
3. Bounce Rate:
   • Warum sie wichtig ist: Die Bounce Rate gibt an, wie viele Besucher eure Website sofort verlassen, ohne weitere Aktionen durchzuführen. Eine hohe Bounce Rate kann auf unterschiedliche Probleme hinweisen, zum Beispiel auf zu lange Ladezeiten, ein wenig ansprechendes oder verwirrendes Design oder darauf, dass eure Seite andere Inhalte liefert als vom Besucher erwartet.
4. Traffic by Source:
   • Warum sie wichtig ist: Der Traffic by Source zeigt euch, aus welchen Quellen bzw. Kanälen Nutzer auf eure Seite gelangen. Das können zum Beispiel Paid Ads, die Ergebnisseiten von Suchmaschinen oder die sozialen Medien sein. Diese Zahl zeigt euch, welche Kanäle bei euch besonders effektiv sind und welche Kanäle noch ausgebaut werden könnten oder sollten.
5. Customer Lifetime Value (CLV):
   • Warum sie wichtig ist: Die Kennzahl CLV gibt an, wie viel ein durchschnittlicher Kunde während eurer gesamten Geschäftsbeziehung wahrscheinlich für eure Produkte oder euren Service ausgeben wird. Diese Kennzahl ist vor allem in Verbindung mit der nun folgenden Kennzahl wichtig.
6. Return on Ad Spend (ROAS) oder Return on Investment (ROI):
   • Warum sie wichtig ist: Diese Zahlen zeigen euch, wie viel ihr pro Kunden durchschnittlich im Verhältnis zu euren (Werbe-)Ausgaben für diesen Kunden einnehmt. Wenn ihr pro Kunde beispielsweise durchschnittlich 5 Euro an Werbeausgaben habt, aber jeder Kunde durchschnittlich 10 Euro Einnahmen generiert, ist das top. Wenn ihr aber durchschnittlich 10 Euro pro Kunde für Werbung ausgebt und der durchschnittliche Kunde nur für 10,50 Euro (oder noch schlimmer: für 9 Euro) bei euch einkauft, solltet ihr eure Strategien überdenken.
7. Engagement auf Social Media:
   • Warum sie wichtig ist: Bei organisch erstellten Social-Media-Posts kann euch die Anzahl der Likes, Shares und Kommentare unter euren Beiträgen einiges verraten: Wenn ihr ansehnliche Followerzahlen habt, aber nur wenige Profile mit euren Beiträgen interagieren kann das mehrere Dinge bedeuten: Zum Beispiel, dass ihr jede Menge Bots in der Followerliste habt – oder dass ihr eure Beiträge bzw. Inhalte überarbeiten solltet. Hohe Interaktionsraten zeigen hingegen, dass ihr einiges richtig macht und/oder dass eure Follower eine tolle Markenbindung zu euch haben.

Oberflächlich oder tiefgreifend: Unterschiedliche Arten der Marketing-Analyse

Ihr könnt Marketing Analytics auf unterschiedliche Arten durchführen. Im Online Marketing würde ich an dieser Stelle zwischen einer oberflächlichen, einer fortgeschrittenen und einer tiefgreifenden Ebene unterscheiden: Oberflächliche Analysen sind schnell und günstig zu erstellen und können bereits überaus wichtige Einblicke geben – sie können aber auch ungenau sein, zum Beispiel weil sie bestimmte Wechselwirkungen oder Entwicklungen außer Acht lassen.

Sehr tiefgreifende Marketing-Analysen sind aufwändiger, können aber extrem präzise Einblicke in eure Performance und in das Verhalten eurer Kunden und Zielgruppen geben. Gleichzeitig sind solch tiefgreifende Analysen aber nicht immer notwendig oder lohnenswert.

Ich gebe euch ein paar Beispiele an die Hand:

Die oberflächliche Ebene:

1. Grundlegende Kennzahlen: Auf dieser Ebene werden hauptsächlich ganz grundlegende Kennzahlen analysiert: Die Anzahl der Seitenaufrufe, die Anzahl unterschiedlicher Besucher und die allgemeine Conversion Rate zum Beispiel.

Fortgeschrittene Ebene:

1. Segmente und Zielgruppen: Dieses fortgeschrittene Analyseverfahren zieht grundlegende Kennzahlen heran, unterteilt sie dann aber anhand bestimmter Merkmale in Segmente und/oder Zielgruppen. Zu diesen Merkmalen zählen etwa die Standorte eurer Kunden, ihr Geschlecht und Alter, die verwendeten Gerätetypen oder zahlreiche andere Merkmale.
2. Standort im Marketing Funnel: Auch die Frage, an welchem Punkt im Marketing Funnel eure Leads abspringen, zählt zur fortgeschrittenen Analyseebene. Wenn etwa ein hoher Anteil eurer Landing-Page-Besucher euren Newsletter abonniert (Hohe Conversion Rate), aber ihr am Ende eine schlechte Click-Through-Rate eurer Newsletter habt, lässt sich daraus sicher eine wichtige Erkenntnis gewinnen.

Tiefgreifende Ebene:

1. Verhaltensfluss-Analyse: Bei der Verhaltensfluss-Analyse wird das Verhalten eurer Website-Besucher oder App-Nutzer detailliert analysiert: Welche Elemente auf der Seite werden besonders häufig geklickt, welche Bereiche werden besonders oft übersprungen? Diese Analysen umfassen oft Heatmaps, A/B-Tests und Klickverläufe.
2. Attributionsmodellierung: Die Attributionsmodellierung befasst sich mit der Frage, welche Touchpoints, also welche Kanäle, eure Kunden auf dem Weg zur Conversion genutzt haben und was der ‘Wert’ dieser Touchpoints für die Conversion ist. Dies ist besonders relevant, wenn ihr in verschiedenen Kanälen unterwegs seid und analysieren wollt, wie erfolgreich oder (un-)verzichtbar sie jeweils sind.
3. Predictive Analytics: Predictive Analytics beschreibt die Nutzung von Statistik und großen Datenmengen, um damit das zukünftige Nutzerverhalten oder den Erfolg von Marketinginitiativen vorherzusagen. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) gewinnt dieses Verfahren aktuell stark an Bedeutung.

Häufig gestellte Fragen zu Marketing Analytics

Was sind Analytics Tools?

Analytics Tools sind Programme oder Web-Apps, die zur Erfolgsanalyse von Marketingmaßnahmen verwendet werden. Sie zeigen beispielsweise an, wie viele Leute eine Anzeige gesehen oder eine Website besucht haben.

Wie macht man eine Marketing-Analyse?

Eine Marketing-Analyse kann man auf unterschiedliche Arten durchführen – am einfachsten ist es aber mit einem entsprechenden Software-Tool. Abseits des Online Marketings mussten solche Analysen oft noch mit aufwendiger Recherchearbeit durchgeführt werden.