Data-Driven Marketing mit dem Google Tag Manager

Inhalt

• Einleitung
• Was ist der Google Tag Manager?
• Was bedeutet Data-Driven Marketing?
• Welche Fehler passieren beim Data-Driven Marketing?
• Was ist eine Tracking Strategie?
• Tracking Strategie Teil 1: Die Ziel-Definition
• Tracking Strategie Teil 2: Die Ziel-Messung?
• Tracking Strategie Teil 3: Die Analyse und Interpretation der Daten
• Tracking Strategie Teil 4: Die Ableitung von Handlungsempfehlungen

Einleitung

Data-Driven Marketing ist heutzutage in aller Munde. Nicht nur Online-Marketing-Spezialisten müssen sich im Zeitalter des Online-Handels und der Digitalisierung aller Lebensbereiche damit auseinandersetzen. Auch alle Menschen, die Produkte und Leistungen über das Internet anbieten und vermarkten, sollten in Grundzügen verstehen, was es mit Data-Driven Marketing auf sich hat.

Ein ganz wesentliches Werkzeug im Zusammenhang mit Data-Driven Marketing ist der Google Tag Manager. Er erleichtert in grossem Masse die Einbindung von Webanalyse Tools auf einer Website. Für Menschen ohne Programmierkenntnisse ist dies ein grosser Vorteil.

Im nachfolgenden Artikel will ich zuerst den Google Tag Manager in seinen Grundzügen darstellen und kurz erklären, was Data-Driven Marketing bedeutet. Danach möchte ich anhand eines Beispiels erläutern, wie Data-Driven Marketing in der Praxis funktioniert.

Was ist der Google Tag Manager?

Wie der Name bereits sagt, ist der Google Tag Manager ein Service des Suchmaschinengiganten Google. Der Tag Manager ermöglicht es sehr einfach Skripte (wie Code Snippets oder Tracking Codes) auf Websites und Apps einzubauen ohne jedes Mal in den Quellcode eingreifen zu müssen. Der Tag Manager stellt somit eine massive Vereinfachung von Tätigkeiten wie Webanalyse und Remarketing dar.

Ohne den Tag Manager müssen Betreiber von Websites Code-Schnipsel zum Webtracking an diversen Stellen im Quellcode ihrer Seite integrieren. Ohne Programmierkenntnisse ist dies keine leichte Aufgabe.

Mit dem Google Tag Manager muss nur ein einziges Code-Schnipsel in den Code der Website eingebunden werden. Alle weiteren Code-Implementierungen und Code-Änderungen lassen sich über die Benutzeroberfläche des Tag Managers steuern. Es sind keine zusätzlichen Eingriffe in den Quellcode erforderlich.

Über den Google Tag Manager lassen sich eine Vielzahl von Webanalyse-Tools auf einer Website implementieren. Dazu gehört in erster Linie Google Analytics. Aber auch die Werbesysteme Google Ads und Bing Ads, Testingtools wie AB Tasty und Google Optimize sowie Tools zur Benutzerverfolgung wie Hotjar und Mouseflow lassen sich einfach über den Tag Manager in Websites integrieren.

Was bedeutet Data-Driven Marketing?

Die Bezeichnung «Data-Driven Marketing» (dt. datengetriebenes Marketing) definiert bereits im Wesentlichen den Kern der Sache. Data-Driven Marketing ist eine Methode des Online Marketings bei der es darum geht, das Marketing auf Basis von Daten zielgerichteter, personalisierter und erfolgreicher zu gestalten.

Grundlage des Data-Driven Marketings ist die Sammlung und Interpretation von Nutzerdaten. Mithilfe dieser Daten lässt sich das Verhalten von Nutzern besser verstehen und es können Handlungsempfehlungen für das Marketing abgeleitet werden. So lassen sich die Streuverluste von Werbekampagnen reduzieren und folglich auch die Kosten der Kampagnen senken.

Aufgrund der inzwischen sehr einfachen Einbindung von Webanalyse-Tools in Websites und Apps, stehen Unternehmen heutzutage mehr Daten über ihre Nutzer zur Verfügung denn je. Unternehmen stehen somit vor der Herausforderung diese Nutzerdaten intelligent zu analysieren und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen.

Rund zwei Drittel aller Unternehmen halten Data-Driven Marketing inzwischen für essenziell für ihr Business. Studien haben ergeben, dass Unternehmen, die ihre Kunden genau kennen, deutlich erfolgreicher sind als ihre Wettbewerber.

Die Daten für das Data-Driven Marketing werden idealerweise an allen Stellen der Customer Journey gewonnen, vom ersten Kundenkontakt über die Kundengewinnung bis zur Kundenbindung. Zudem sollten sämtliche Touchpoints (dt. Berührungspunkte) mit dem Kunden erfasst werden. Dazu zählen beispielsweise die Website, der Onlineshop und alle Social-Media-Kanäle.

Data-Driven Marketing kann Unternehmen somit bei folgenden Zielsetzungen helfen:

• Die Effektivität von Werbekampagnen zu steigern und die Kosten der Kampagnen zu senken.
• Die Personalisierung von Werbekampagnen zu verbessern und die Kundenbindung zu erhöhen.
• Den Kundenservice zu verbessern.
• Die Kommunikation über Social Media-Kanäle zu optimieren.
• Den Content für Nutzer interessanter zu gestalten.
• Die Reaktionszeit zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Welche Fehler passieren beim Data-Driven Marketing?

Das grundsätzliche Ziel von Data-Driven Marketing ist es, den Nutzer besser zu verstehen. Viele Unternehmen machen in Bezug auf dieses Nutzerverständnis einen groben Fehler. Und zwar entkoppeln sie die Daten über den Nutzer von der Person des Nutzers. Bereits die technische Bezeichnung «Nutzer» (engl. User) verleitet Unternehmen dazu, den Nutzer nicht als Person wahrzunehmen. Zudem tragen die riesigen Datenmengen, die Unternehmen oftmals im Zusammenhang mit Data-Driven Marketing analysieren, dazu bei, den Nutzer nicht mehr als Mensch aus Fleisch und Blut zu sehen.

Unternehmen sollten sich bei ihren Data-Driven Marketing Aktivitäten immer wieder aufs Neue bewusst machen, dass hinter den Daten Menschen mit Gefühlen, Bedürfnissen, Wünschen, Hoffnungen und Ängsten stehen. Diese werden auch bei der Nutzung des Internets nicht abgelegt.

Ein zweiter Fehler, den Unternehmen häufig im Zuge von Data-Driven Marketing begehen, ist die Sammlung von zu vielen Daten. Daten zu sammeln ist der erste, aber einfachere Schritt. Daten zu interpretieren erweist sich in der Praxis nicht selten als deutlich schwierigere Aufgabe. Und Handlungsempfehlungen aus der Interpretation der Daten abzuleiten, ist sozusagen die Königsdisziplin.

Was ist eine Tracking-Strategie?

Data-Driven Marketing beginnt meiner Meinung nach immer mit der richtigen Tracking-Strategie. Eine Beobachtung, die ich schon seit langem mache, ist, dass Unternehmen bei einer Werbekampagne nicht die richtigen Prioritäten setzen. Häufig wird viel zu viel Zeit in die Erstellung möglichst kreativer Werbemittel investiert. YouTube Videos, Werbebanner und sonstige Werbemittel erweisen sich in der Praxis gerne als Zeitfresser. Diese Zeit fehlt Unternehmen dann an anderen Stellen. Besonders häufig beobachte ich, dass Unternehmen ihre Werbekampagnen nicht zu Ende gedacht haben.

Zu Ende denken heisst für mich, dass sich das Unternehmen die folgenden drei Fragen gestellt und beantwortet hat:

1. Was ist das Ziel unserer Werbekampagne?
2. Wie können wir dieses Ziel messen?
3. Wie leiten wir daraus Handlungsempfehlungen ab?

Diese drei Fragen sind für mich das Grundgerüst jeder Tracking-Strategie. Ich möchte nachfolgend ein wenig detaillierter auf dieses Gerüst der Tracking-Strategie eingehen und es anhand eines praktischen Beispiels erläutern.

Tracking Strategie Teil 1: Die Ziel-Definition

Was die Definition von Zielen einer Werbekampagne angeht, ist mein Motto «keep it simple». Grundsätzlich gibt es die folgenden vier Ziele einer Kampagne:

1. Verkauf: Die Generierung von Umsatz durch den Verkauf eines Produktes oder einer Leistung.
2. Leadgenerierung: Die Gewinnung von Interessenten an einem Produkt oder einer Leistung, mit denen ein Kontakt hergestellt werden kann.
3. Interaktionsförderung: Die Generierung von Reaktionen auf eine Kommunikationsmassnahme.
4. Brand Building: Die Steigerung der Bekanntheit einer Marke.

Um diesen Artikel möglichst gut lesbar und gleichzeitig praxisrelevant zu machen, möchte ich ein konkretes Beispiel einfliessen lassen.

Unternehmen: Digicomp Academy AG

Ziel: 5 Anmeldungen (Leads) für den Kurs: Google Tag Manager – so verwalten Sie Tracking Codes («TAGMAN») generieren.

Termin: 27.02.2020

Das Unternehmen Digicomp hat sich zum Ziel gesetzt, fünf Anmeldungen für den Kurs: Google Tag Manager – so verwalten Sie Tracking Codes («TAGMAN»), welcher am 27.02.2020 stattfindet, zu generieren.

Das Ziel ist somit eine Leadgenerierung. Ich verstehe die Anmeldung zu einem Kurs als Lead, da es sich nicht um einen direkten Verkauf eines Produkts über einen Online-Shop handelt.

Tracking Strategie Teil 2: Die Ziel-Messung?

Zur Messung der Zielerreichung von Werbekampagnen unterscheide ich grundsätzlich zwischen Micro- und Macro-Conversions. 

Micro-Conversion:

Unter einer Micro-Conversion werden einzelne von Website-Besuchern durchgeführte Schritte bezeichnet, die zum Ziel einer Macro-Conversion führen sollen. Eine Micro-Conversion ist sozusagen ein Etappenziel auf dem Weg zum Hauptziel der Macro-Conversion:

Micro-Conversion	Was soll gemessen werden?	Wird der Google Tag Manager benötigt?
	Klick auf den Button: Auf die Merkliste	Ja – Buttonklicks werden am einfachsten mit dem Google Tag Manger (GTM) gemessen.
	Download des PDF Kursdetails	Ja – PDF Klicks
	Kontaktformular	Ja – Abgesendete Kontaktformulare

Macro-Conversion

Die Macro-Conversion ist die Umwandlung eines Website-Besuchers in einen zahlenden Kunden. In meinem Beispiel wäre die Macro-Conversion die Anmeldung eines Teilnehmers zum Kurs. Je nach URL-Struktur einer Website, lassen sich Macro-Conversions relativ einfach messen. Normalerweise werden Nutzer bei einer Anmeldung durch ein Formular mit verschiedenen Anmeldeschritten geleitet, bis sie letztlich nach erfolgreichem Abschluss der Anmeldung auf einer Bestätigungsseite landen.

Auf der Seite /confirmation könnte dann eine Macro-Conversion, sprich eine Kursanmeldung erfasst werden. Bei einer derartigen URL-Struktur ist der Google Tag Manager nicht erforderlich. Sollten aber weitere Details an ein Webanalyse-Tool wie Google Analytics übertragen werden, bietet sich die Arbeit mit dem Google Tag Manager an.

Tracking Strategie Teil 3: Die Analyse und Interpretation der Daten

Nachdem die Daten zur Zielmessung gewonnen sind, gilt es, sie in einem nächsten Schritt zu interpretieren. Wie bereits einleitend erwähnt, ist diese Dateninterpretation meist deutlich schwieriger als die eigentliche Datengewinnung.

Die über den Google Tag Manager erfassten Daten werden an angebundene Tools, wie beispielsweise Google Analytics, weitergeleitet. Der Google Tag Manager selbst ist nicht auf die Auswertung von Daten ausgelegt.

Einer der zentralen Schritte in der Interpretation von Daten ist die Analyse der Traffic-Quellen. Sie gibt Auskunft darüber, über welche Websites Nutzer auf die eigene Seite gelangt sind. Dies können beispielsweise soziale Netzwerke wie Facebook oder LinkedIn sein oder Google als Suchmaschine.

Eine darauf aufbauende Frage ist, welche Traffic-Quellen welche Conversions generiert haben. Gibt es beispielsweise Traffic-Quellen, die einen besonders hohen Anteil an Macro-Conversions generiert haben? Und bei welchen Micro-Conversions sind Nutzer aus den diversen Traffic-Quellen abgesprungen?

Von Interesse ist darüber hinaus auch die Analyse und Interpretation der Daten nach demographischen Merkmalen. In erster Linie zählen dazu Alter, Geschlecht und Wohnort. In meinem Beispiel würde mich interessieren, welche Altersgruppen sich die Website angesehen und sich für den Kurs angemeldet haben. Des Weiteren würde ich analysieren, wie die Conversions von Frauen und Männern waren und ob sich gegebenenfalls wohnortspezifische Abweichungen ergeben haben.

Tracking Strategie Teil 4: Die Ableitung von Handlungsempfehlungen

Der Autor, Google Analytics Spezialist und Entwickler des Digital Marketing and Measurement Models, Avanis Kaushik, schreibt diesem Schritt einen besonders hohen Stellenwert zu. Wie bereits zu Beginn erwähnt, ist die Ableitung von Handlungsempfehlungen die Königsdisziplin des Data-Driven Marketing. Dies deshalb, weil die Analyse und Interpretation der Nutzerdaten nicht immer eindeutige Schlussfolgerungen zulässt.

In meinem praktischen Beispiel könnten sich unterschiedlichste Handlungsempfehlungen auf Grundlage der Daten ergeben. Würde sich beispielsweise zeigen, dass sich besonders viele Männer aus einer bestimmten Stadt für den Kurs angemeldet haben, würde ich gezielte Marketingmassnahme für männliche Bewohner dieser Stadt vornehmen.

Wichtige Handlungsempfehlungen ergeben sich in der Regel auch aus der Interpretation der Micro-Conversions. Würde sich beispielsweise herausstellen, dass viele Nutzer bei der Eingabe der persönlichen Daten den Anmeldeprozess abbrechen, könnte es daran liegen, dass in diesem Schritt entweder zu viele Daten abgefragt werden oder das Formular nicht übersichtlich genug ist.

Eine sehr häufige Handlungsempfehlung des Data-Driven Marketing ist auch das sogenannte Remarketing. Damit ist die erneute Ansprache eines Nutzers gemeint, der bereits eine Website oder App besucht hat, diese jedoch ohne weitere Interaktion verlassen hat. Über Remarketing werden an diesen Nutzer gezielt Werbeanzeigen ausgespielt, um sie/ihn zu einem abermaligen Besuch der Website bzw. App zu bewegen.

In meinem praktischen Beispiel könnte sich eine Handlungsempfehlung für Remarketing ergeben, wenn viele Nutzer sich die Seite mit dem Kursprogramm ansehen, in der Folge jedoch keinen Kurs in den Warenkorb legen. Diese Nutzer könnte ich beispielsweise mit einer Werbeanzeige mit einem Vorzugsangebot dazu bewegen, doch noch einen Kurs zu buchen.

Eine weitere Handlungsempfehlung könnte die gezielte Ansprache von Nutzern mit einem Newsletter sein. Auf Grundlage der gewonnenen Nutzerdaten könnte ich Nutzer gezielt anschreiben, um sie auf einen bestimmten Kurs aufmerksam zu machen, der für sie von Interesse sein könnte.