Eine ehrliche Zahl
Studien verbinden datengetriebene Entscheide mit höherer Produktivität, doch Analysen prägen nur etwa die Hälfte der Marketingentscheide. Was sich ändert, wenn Marketing bis zum Geld gemessen wird.
Jedes Unternehmen sagt, es sei datengetrieben. Weniger können sagen, was eine Kampagne im letzten Quartal eingebracht hat, in Franken, und noch weniger haben je einen Entscheid geändert, weil eine Zahl es ihnen gesagt hat. In der Lücke zwischen dem Sammeln von Daten und dem Entscheiden mit ihnen liegt der grösste Teil des Werts, und dort geht der grösste Teil davon verloren.
Dieser Beitrag schaut sich an, was die Forschung über Unternehmen sagt, die auf Daten hin entscheiden, was geschieht, wenn Marketing bis zum Geld gemessen wird, und welche Fallen Zahlen zur Dekoration machen.
Was die Forschung fand
Der bekannteste Beleg kommt vom MIT. 2011 untersuchten Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt und Heekyung Kim 179 grosse börsenkotierte Unternehmen und stellten fest, dass jene, die Entscheide auf Basis von Daten und Analysen betonten, einen um 5 bis 6 Prozent höheren Output und höhere Produktivität hatten, als ihre übrigen Investitionen und ihr IT-Einsatz erwarten liessen. Der Zusammenhang zeigte sich auch bei der Auslastung des Vermögens, der Eigenkapitalrendite und dem Marktwert, und die Autoren fanden keinen Hinweis, dass er schlicht in die andere Richtung lief, also erfolgreiche Firmen mehr Analytik kauften.
Spätere Arbeiten mit Daten des US Census Bureau erweiterten das Bild. Brynjolfsson und Kristina McElheran fanden, dass sich datengetriebene Entscheidungsfindung in amerikanischen Produktionsbetrieben zwischen 2005 und 2010 fast verdreifachte, von 11 auf 30 Prozent. In einer Stichprobe von mehr als 18'000 Betrieben zeigten spätere Anwender eine um etwa 3 Prozent höhere Wertschöpfung als vergleichbare Betriebe, die nicht umgestellt hatten, und die Leistung verbesserte sich nach der Einführung, nicht davor. Kleinere Firmen stellten später um, doch bei ihnen war der Zusammenhang mit der Leistung stärker.
Die Grösse des Effekts zählt weniger als seine Form. Die Forschenden stellten fest, dass die Einführung mit Informationstechnologie und gut ausgebildeten Beschäftigten einherging. Daten zahlen sich aus, wenn sie verändern, wie Entscheide getroffen werden, und wenn sich auch die Menschen und Systeme darum herum verändern.
Bis zum Geld gemessen
Im Marketing ist die Lücke am grössten. In einer Umfrage von Gartner unter 377 Nutzern von Marketinganalytik im Mai und Juni 2022 beeinflussten Analysen knapp mehr als die Hälfte der Marketingentscheide, 53 Prozent. Ein Drittel der Befragten sagte, Entscheidungsträger pickten sich Daten heraus, um die Geschichte zu erzählen, auf die sie sich schon festgelegt hatten.
Ein Teil des Grundes ist strukturell. Die Zahlen leben in vielen Tools: Analytics in einem, das CRM in einem anderen, Newsletter, Social-Media-Kanäle und Anzeigen je in einem eigenen, und die Finanzen wieder woanders. Jedes Tool meldet Erfolg in seiner eigenen Währung, hier Klicks, dort Öffnungen, anderswo Leads. Keines meldet die Zahl, von der ein Unternehmen lebt: wie viel Geld für das ausgegebene Geld zurückkam.
Bis zum Geld zu messen heisst, einen Lead vom ersten Besuch über das Formular, den Anruf und die Offerte bis zur bezahlten Rechnung zu verfolgen. Sobald diese Kette besteht, verändert sich das Gespräch. Ein Kanal, der viele billige Leads und keine Kunden bringt, sieht anders aus. Ebenso ein langsamer Kanal, der wenige Leads und den grössten Teil des Umsatzes bringt.
Wenn eine Zahl ein Unternehmen dreht
Manchmal genügt eine einzige ehrliche Messung, um eine Richtung zu ändern. In einem grossen Feldexperiment, das 2014 veröffentlicht wurde, schalteten die Ökonomen Tom Blake, Chris Nosko und Steven Tadelis die bezahlten Suchanzeigen von eBay in Teilen der USA ab und verglichen die Verkäufe. Bei Suchen nach dem Namen von eBay selbst kam fast der gesamte bezahlte Verkehr stattdessen einfach über die kostenlosen Ergebnisse, und die Anzeigen hatten keinen messbaren kurzfristigen Nutzen. Bei anderen Suchbegriffen halfen die Anzeigen zwar neuen und gelegentlichen Käufern, doch der grösste Teil des Geldes ging an häufige Käufer, die ohnehin gekauft hätten, sodass die durchschnittliche Rendite negativ war. Die wahren Erträge waren ein Bruchteil dessen, was die üblichen Schätzungen gezeigt hatten.
Yahoo lernte eine ähnliche Lektion, beschrieben von Ron Kohavi und Stefan Thomke in der Harvard Business Review. Eine Beobachtungsstudie schätzte, dass Display-Anzeigen für eine Marke die Suchen nach ihr um 871 bis 1'198 Prozent steigerten. Ein kontrolliertes Experiment mass 5,4 Prozent.
Airbnb änderte den Kurs auf Unternehmensebene. 2020, im Jahr, in dem die Pandemie das Reisen stoppte, kürzte es sein Marken- und Performance-Marketing von 1,14 Milliarden Dollar auf 479 Millionen, ein Rückgang um 58 Prozent. In seinem ersten Jahresbericht als börsenkotiertes Unternehmen legte es eine Strategie dar, das Markenmarketing auszubauen, mehr Gäste über direkte und unbezahlte Kanäle zu gewinnen und weniger für Performance-Marketing auszugeben als 2019. Im Mai 2021 sagte sein Chef Brian Chesky den Analysten, dass 90 Prozent seines Verkehrs unbezahlt oder direkt seien.
Die Fallen
Zahlen können in die Irre führen, nicht nur leiten. Eitelkeitskennzahlen sind die erste Falle. Follower, Impressionen, Seitenaufrufe und Öffnungsraten lassen sich leicht steigern und leicht berichten, und sie sagen wenig über den Umsatz. Sie gehören nur dann in ein Dashboard, wenn sie mit etwas verknüpft sind, das sich auszahlt.
Fehlende Daten sind die zweite. Besucher lehnen Cookies ab, Formulare sind nicht getaggt, Anrufe erreichen das CRM nie, und das Finanzsystem spricht mit nichts. Ein Bericht, der die Lücken stillschweigend mit Schätzungen füllt, sieht vollständig aus und ist es nicht. Eine fehlende Zahl sollte als fehlend ausgewiesen werden.
Korrelation im Kleid der Ursache ist die dritte. Kohavi und Thomke beschreiben Teams bei Microsoft Office, die schlossen, dass fortgeschrittene Funktionen die Abwanderung senkten, obwohl intensive Nutzer schlicht mehr Funktionen ausprobieren und zugleich seltener gehen. Nach derselben Logik gingen Nutzer, die Fehlermeldungen sahen, ebenfalls seltener. Nur ein kontrollierter Test trennt Ursache von Zufall.
Die leiseste Falle ist, nichts zu entscheiden. Ein Dashboard, nach dem niemand handelt, ist ein Kostenpunkt.
Was bei den Menschen bleibt
Daten entscheiden nicht. Menschen entscheiden, und sie sollen es. Die Zahlen sagen, was geschehen ist, und mit einem guten Test, was es verursacht hat. Sie sagen nicht, was ein Unternehmen sein will, welche Kunden es lieber nicht hätte oder wann es ein Risiko eingehen soll, das die Vergangenheit nicht stützt. Dieses Urteil und die Verantwortung dafür bleiben bei den Menschen, die das Unternehmen führen. Ehrliche Zahlen geben diesem Urteil besseres Material. Sie ersetzen es nicht.
Was ein Unternehmen tun kann
Beginnen Sie mit einer Frage, die Geld kostet, wenn man sie falsch beantwortet, zum Beispiel welcher Kanal zahlende Kunden bringt. Verbinden Sie die wenigen Quellen, die sie beantworten, vom ersten Besuch bis zur Rechnung, und markieren Sie jede Lücke, statt sie zu füllen. Entscheiden Sie dann eine Sache auf Basis dieser Zahl und testen Sie die nächste.
Das ist die Aufgabe von North. North bringt Analytics, Formulare, CRM, E-Mail, Social Media, Anzeigen und die echten Finanzen in eine Ansicht, verfolgt jeden Funnel bis zum Geld und zeigt jede Zahl als gemessen oder als fehlend. Ein Assistent beantwortet Fragen mit der Quelle jeder Zahl, und eine Person entscheidet. Wo ein Entscheid eine Ursache statt einer Korrelation braucht, führt Proof den Test durch.
