Transformation im Sinne eines passgenauen, personalisierten und agilen Content Marketings - ein anspruchsvolles Unterfangen

Um im Content Marketing mit personalisierten Inhalten zu glänzen, braucht es durchgängig agile, automatisierte und datengetriebene Prozesse. Doch der Weg dahin wird vielerorts durch veraltete Systeme und Strukturen versperrt. Fehlende Transformations-Strategien heterogenen Softwarelandschaften, blockieren häufig den Weg zu einer passgenauen Ansprache auf der Customer Journey.

Ein Beitrag von Mathias Elsässer, PwC Deutschland

Wie sieht das Marketing der Zukunft aus? Eine einfache Frage, auf die erstaunlich wenige Entscheider eine klare Antwort haben. Laut einer Studie des Deutschen Marketing Verbands weiß mehr als die Hälfte der befragten Marketingleiter nicht, in welche Richtung die Transformation ihrer Abteilungen gehen soll. Obwohl den Verantwortlichen die Dringlichkeit der Transformation durchaus bewusst ist, fehlt es vielerorts an der notwendigen Konsequenz bei der Umsetzung konkreter Projekte. Zugegeben: Die Möglichkeiten, um strategische und technologische Akzente zu setzen, waren nie vielfältiger als jetzt. Von Machine Learning über Natural Language Processing bis zur robotergesteuerten Prozessautomatisierung bietet sich Verantwortlichen eine Fülle an Optimierungsansätzen, die das Content Marketing einen entscheidenden Schritt nach vorne bringen können. Verknüpfen die Verantwortlichen diese Möglichkeiten aber nicht mit den übergeordneten Unternehmenszielen, laufen sie schnell ins Leere.

Die Customer Journey wird zu einem immer anspruchsvolleren Unterfangen

In vielen Fällen bietet es sich an, die Transformation an der Kundenzentrierung auszurichten – ein universeller Wert, den die meisten Unternehmen gemeinsam haben und der direkt auf die Wettbewerbsfähigkeit, Agilität, Resilienz und Innovationskraft einzahlt. Weil ein kundenzentriertes Marketing vor allem von Daten und Automatisierung lebt, können sich Marketingverantwortliche zudem schnell an einem klaren Zielbild orientieren. Demnach gilt es, ein in sich geschlossenes Kampagnenmanagement zu entwickeln, das auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen und vorausschauenden Analysen zur richtigen Zeit passgenaue Inhalte an die Zielgruppen ausspielt – und zwar möglichst automatisiert. Dafür müssen die Daten an sämtlichen Kontaktpunkten mit den Kunden erfasst werden, so dass diese im Zuge der Machine-Learning-Analyse als Next-Best-Action in das Kampagnen-Targeting einfließen können. Die neuen Daten aus der Auslieferung der Kampagne fließen ebenfalls in die Analyse, so dass sich das System auf Basis der Algorithmen kontinuierlich selbst optimiert. Der Effekt: Die Bedürfnisse der Kunden werden deutlich präziser und dynamischer adressiert als über ein herkömmlich organisiertes Kampagnenmanagement.

Statt einem Kunden nach einer Transaktion weitere Anzeigen für ein und dasselbe Produkt auszuspielen, kann das System zeitnah weiterführenden Content zum Produkt ausliefern und damit die Customer Experience erheblich bereichern. Das ist insofern wichtig, als dass Zielgruppen heute diversifizierter denn je sind. Die Folge: Eine passgenaue Ansprache in der Customer Journey wird zu einem immer anspruchsvolleren Unterfangen. Aktuelle Technologien im datengetriebenen Marketing versprechen dabei Abhilfe: Durch gesammelte Kundendaten bekommen spezifische Kleinstgruppen oder sogar einzelne Individuen Content ausgespielt, der genau zu ihrer Situation passt.

Historische Altlasten bremsen die Transformation

Weil die Technologie- und Prozesslandschaften in manchen Marketingabteilungen über die Jahre kafkaeske Ausmaße angenommen haben, ist nicht jedes Unternehmen in der Lage, die Umstellung auf ein intelligentes und datengetriebenes System ohne größere Anstrengungen zu meistern. Gerade in großen und traditionsreichen Unternehmen verselbstständigen sich über die Jahre immer wieder fatale Kreisläufe aus heterogenen Softwarelandschaften, fehlenden Schnittstellen, Insellösungen und Workarounds, die zu hoffnungslos überladenen Strukturen führen. Solche Strukturen in ein agiles und datengetriebenes System zu überführen, ist in der Regel langwierig und kostspielig.

Um die richtigen Voraussetzungen für die Transformation zu schaffen und Ordnung in die überfrachteten Verhältnisse zu bringen, braucht es eine drastische Reduzierung der Komplexität. Dafür eignen sich spezielle Systeme wie zum Beispiel das ma.tomics-Framework. Eine Vorgehensweise, die den Wandel durch eine klare Systematik erheblich beschleunigt. Unternehmen brechen ihre gesamte Marketingarchitektur im Zuge dieses Prinzips auf ihre kleinsten Bestandteile herunter – die namensgebenden ma.tomics. Dabei handelt es sich um isolierte Themen und Teilbereiche, die einer genauen Analyse unterzogen werden. So werden unter anderem das Kampagnenmanagement, die Budgetplanung, aber auch technologische Bausteine wie KI- oder Analytics-Funktionalitäten einer genauen Einzelbetrachtung unterzogen. Dabei gilt es die Abhängigkeiten zwischen diesen Teilbereichen so zu lösen, dass die „Atome“ flexibel in ein neues Zielbetriebsmodell überführt werden können. Dort kommen schließlich verschiedene Routinen und Fähigkeiten – sogenannte Gravitationswellen – zum Einsatz, um alle Teilbereiche effizient miteinander zu verknüpfen. Auf diese Weise gelingt es Unternehmen auch unter schwierigen Bedingungen, ihre Marketingstrukturen intelligenter, agiler und kundenzentrierter zu gestalten. Der zeit- und kostenintensive Kraftakt, historisch gewachsene Architekturen an einem Stück zu transformieren, bleibt den betroffenen Unternehmen so in vielen Fällen erspart – der Weg zu einem passgenauen, personalisierten und agilen Content Marketing ist frei.