Am Anfang steht die Erhebung relevanter Daten – sinnvollerweise über Webanalyse-Tools. Dabei sollte die Wahl des Webanalyse-Tools unbedingt berücksichtigen, wie gut sich gewonnene Daten exportieren und in Data Warehouses, Data Lakes, Data Engineering Plattformen oder Customer Data Platforms (CDPs) integrieren lassen. Wenn die Webanalyse professionell konzipiert und umgesetzt wurde, können sogar einfache Auswertungen – etwa zu Konversions- und Abbruchraten oder zu Formularfehlern – wichtige Erkenntnisse liefern. Das hilft nicht nur bei einer signifikanten Umsatzsteigerung, sondern ist auch der ideale Einstieg in eine datengetriebene Strategie zur Conversion-Optimierung, inklusive datenbasierter A/B-Tests.

Im datengetriebenen Marketing gilt das Prinzip: Nur wer auf hochwertige Daten zugreifen kann, kann auch hochwertige Ergebnisse erzielen. Diese Erkenntnis setzt sich zunehmend auch bei den großen Playern durch. So hat Google kürzlich mit der Beta-Version der First-Party-Integration für den Google Tag Manager nachgezogen und schließt damit zu spezialisierten Webanalyse- und Tag-Management-Anbietern auf, die entsprechende Funktionen bereits seit Jahren bieten.

Die Vorteile einer solchen Implementierung liegen auf der Hand: Werden Tags über eine Subdomain der eigenen Website eingebunden oder Daten in ähnlicherweise als First-Party-Daten versendet, steigt die Erfassungsquote signifikant – häufig um mehr als 20 Prozentpunkte. Dieser Datengewinn zahlt sich zudem besonders im serverseitigen Tag-Management aus. Hybride Setups, bei denen Tags sowohl client- als auch serverseitig integriert werden, gelten bereits als Best Practice. Große Plattformen wie Meta empfehlen dieses Vorgehen ausdrücklich für die optimale Nutzung der hauseigenen Conversion-API.

Bei First-Party-Daten denken viele zunächst an klassische Einsatzbereiche wie das Customer-Relationship-Management (CRM) oder das eigene Newsletter-Marketing. Und das zurecht – schließlich zählen diese Kanäle zu den konversionsstärksten im digitalen Marketing-Mix. Doch wer nur auf bestehende Kundendaten blickt, übersieht einen entscheidenden Teil des Potenzials: Die Vielzahl an Website-Besuchern, die noch keine Kunden sind. Mit entsprechender Zustimmung können auch diese
anonymen Nutzer auf Basis ihres Verhaltens durch gezielte Personalisierungsmaßnahmen angesprochen und konvertiert werden.

Weitergedacht: neue Tracking-Methoden erlauben es mittlerweile Daten auch vollständig ohne Personenbezug und damit ohne zwingende Einwilligung nach DSGVO und TDDDG zu erfassen. So wird es zum Beispiel wieder möglich, echte Bounce Rates von Online-Kampagnen zu ermitteln – ein Messwert, der aufgrund der Cookie-Banner zuletzt nur mit großer Ungenauigkeit zu ermitteln war.

Die Zusammenführung von Nutzerinteraktionen über verschiedene Touchpoints hinweg gehört zu den wirkungsvollsten Disziplinen im Datenmanagement. Sobald einzelne User-Daten zu einem einheitlichen Kundenprofil zusammengeführt werden, wird eine echte, personalisierte Ansprache entlang der gesamten Customer Journey möglich. Besonders einfach ist das bei Bestandskunden, die sich regelmäßig einloggen und der Datenverarbeitung zustimmen. In der Regel werden diese Besucher über verschiedene IDs aus CRM-, Analytics- und Kampagnentools kanalübergreifend eindeutig identifiziert. Die eigentliche Herausforderung sind anonyme Nutzer – insbesondere im Kontext einer Cross-Device- oder Cross-Touchpoint-Nutzung. Um hier konsistente Nutzerprofile zu ermöglichen, braucht es zusätzliche Intelligenz durch heuristische Verfahren, probabilistische Matching-Ansätze oder den Einsatz spezialisierter Identity-Lösungen und ID-Netzwerke.

Sobald First-Party-Daten sauber erfasst, aufbereitet und in einer zentralen Datenquelle konsolidiert sind, beginnt die datengetriebene Aktivierung. In diesem Schritt werden die gewonnenen Informationen gezielt genutzt, um Marketingmaßnahmen präzise auf unterschiedliche Zielgruppen zuzuschneiden. Für Marketingverantwortliche eröffnet sich damit ein kreativer Spielraum. Return on Ad Spend, Customer Live Time Value oder Conversion Rate lassen sich durch intelligente Datennutzung signifikant verbessern:

• Keine Rabatte für Käufer: Nutzer mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit werden gezielt von Rabattaktionen ausgenommen
• Personalisierte Produktempfehlungen helfen, individuelle Produktvorschläge mit hoher Relevanz zu platzieren
• Omnichannel-Ansprache für Bestandskunden: mit passgenauen Angeboten über verschiedene Kanäle hinweg

Was früher nach Vision klang, ist heute längst Realität – vorausgesetzt, die Datenbasis ist stark, integriert und smart aktiviert.

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