Die "Data Driven Commerce Days" (29. September bis 1. Oktober) finden dieses Jahr virtuell statt. Ein Thema des zweiten Tages war die richtige Analyse von Big Data und die Frage, welche Anpassungen sich dadurch für Online-Marketing-Kampagnen ergeben. Konkret referierte Jonas Rashedi, Head of Data Intelligence & Technology bei Douglas, über die Handhabung großer Datenmengen im Online Marketing.

Zu Beginn seiner Ausführungen brachte Rashedi ein paar Vergleiche an. Prozesse der Datenanalyse, die heutzutage für jeden Marketer enorm wichtig und unabdingbar geworden sind, hätten sich aus dem Bedürfnis heraus entwickelt, Daten besser und profitabler miteinander in Beziehung zu setzen. In früheren Zeiten, als es noch nicht die technischen Möglichkeiten gab, Daten einfach und schnell übers Internet zu erfassen, stützten sich Marketing-Profis noch mehr auf Gefühl und Intuition. Als Beispiel nannte Rashedi den Triathlon. Dort hatte man 1974 noch auf Bier als Zwischenmahlzeit für die Athleten gesetzt. Heutzutage werden Nahrungsergänzungsmittel so zusammengesetzt, dass sie optimal auf den Athleten abgestimmt sind und ihm den bestmöglichen Energiewert lieferten.

Daten können zur Optimierung eines Unternehmens beitragen

Umso wichtiger sei es auch für den Online-Handel, kostensparende Analyse-Tools für das eigene Geschäft und die Marketingsabteilung einzusetzen. Einige Beispiele, wie Analyse-Tools aussehen könnten, stellte Rashedi für Douglas vor. Denn nur mit für solche Zwecke entwickelten Analyseprogrammen könnten Marketers die Unmengen an Daten auswerten. Außerdem gelinge es so auch, Daten miteinander in Beziehung zu setzen und kundenzentrierte Kampagnen zu launchen. "Wenn wir mit Daten arbeiten, arbeiten wir immer mit etwas sehr Großem und das wird uns auch noch in Zukunft im Marketing sehr helfen", machte Rashedi deutlich.

Datengestützte Entscheidungen seien ein Muss, um Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit voranzutreiben. Die Daten, die man über diverse Kanäle sammelt, müssten dann nur wieder richtig kommuniziert werden, so Rashedi. "Wenn ich mich nur auf meine Schatzkiste aus Daten setze, bringt es mir natürlich wenig, ich muss diese schon kommunizieren." Mit Kommunizieren meint er auch die Automatisierung und Visualisierung von unternehmensrelevanten Daten. Diese könnten dann wiederum an den jeweiligen Markt angepasst werden und so zur kontinuierlichen ergebnisorientierten Weiterentwicklung von Produkten beitragen.

Nur unternehmensrelevante Daten

Er stellte außerdem heraus, dass Douglas nicht nur soziodemographische Daten auswertete, sondern auch Daten beispielsweise zu Interessen oder letzten Einkäufen. Dadurch würde das Unternehmen die Möglichkeit gewinnen, nur relevante Kampagnen für seine Zielgruppen auszuspielen. Insgesamt habe Douglas wie andere Unternehmen auch das Problem, viele Daten für seine Zwecke auszuwerten und dabei priorisiert vorzugehen.

Dem Head of Data Intelligence und Technology von Douglas waren auch die Konsequenzen der Opt-Out-Option bei Third-Party-Cookies bewusst. Hier merkte er an, dass Douglas auch große Mengen an First-Party-Cookies habe, auf die das Unternehmen in nächster Zeit auch vermehrt setzen würde. Ihm sei dennoch klar, dass dann auch einzelne Nutzer der Douglas-Seite nicht mehr getrackt werden können. Durch die Douglas-Kundenkarten, den Beauty Cards, von denen 40 Millionen registriert sind, seien ohnehin viele Informationen der Kunden bereits vorhanden. Diese müssten dann nur noch mit anderen Informationen, beispielsweise denen aus einem Einkauf bei douglas.de, verknüpft werden.

Data Layer und CMS zur individuellen Tracking-Anpassung

Data Analytics werde jedenfalls noch weiter zunehmen, da ist sich der Douglas-Mann sicher. Bei Douglas macht man sich auch Gedanken um "Predictive Modelling". Dies soll vorhersagen, in welche Richtung Marketing bei bestimmten Personen oder Personengruppen steuert.

Zur Verarbeitung von Daten nutze Douglas außerdem einen Data Layer auf der Website, das die Datenmenge wiederum in ein Tech-Management-Tool spiele und so für die Marketing-Abteilung vorbereite. Ein Data Layer ist ein Objekt, das notwendig ist für benutzerdefiniertes Tracking und um Daten zu strukturieren. Nur so könnten passgenaue Kampagnen auf den Kunden zugeschnitten werden. Neu sei, dass Douglas dafür jetzt ein Consent-Management-System benutze. Dies habe das Unternehmen aus rechtlichen Hintergründen eingeführt, um den Nutzer aktiv bestimmen zu lassen, welche Daten er abgespeichert haben will und welche nicht.

Datentracking häufig aus Gründen der Personalisierung

Zum Abschluss stellte Rashedi einige Cases aus dem Douglas-Universum im Bereich Auswertung von Kundendaten vor: Beispielsweise werden die Webpages personalisiert dargestellt. So erscheint ein Teaser möglicherweise nach regionalen Präferenzen: Es wird zur Karnevalssaison dem User in Düsseldorf ein "Helau" ausgespielt, während der User in Köln mit "Alaaf" auf der Douglas-Homepage begrüßt wird. Ein anderes Beispiel: Einem Kunden, der häufiger große statt kleine Parfümflakons kauft, wird auf der Produktseite öfter dessen präferierte Parfümgröße entsprechend personalisiert angezeigt.

Letztendlich sei aber auch geschultes Fachpersonal vonnöten, welches dann erst die Verarbeitung der durch die Analyse-Tools gewonnenen Daten in die richtigen Bahnen leite.

Am letzten Tag der Data Driven Commerce Days sprechen noch unter anderem Vertreter von Telefónica Germany und Breuninger über das Vermeiden von Datensilos, Product Enrichment sowie über Logistikdaten für ein besseres Kundenerlebnis.