Kampagnen vs. Marketing Automatisierung – 8 Unterschiede in der Praxis

Wenn Marketer die Effizienz ihrer Marketing Aktivitäten verbessern wollen, wenden sie sich oft der Marketing Automatisierung zu - ein Begriff, der hauptsächlich von großen amerikanischen Softwareunternehmen geprägt wurde. In diesem Kontext wird der Begriff Kampagnen Automatisierung oft als Synonym verwendet. 

In diesem Blog möchten wir jedoch erklären, was der Unterschied zwischen diesen beiden gängigen Begriffen ist und warum Kampagnen Automatisierung die bessere Wahl für Marketer sein kann (abhängig von ihren spezifischen Use Case Anforderungen).

Definition von Kampagnen und Marketing Automatisierung

Beginnen wir mit einer Definition der beiden Begriffe: 

Marketing Automatisierung ist eine Technologiekategorie, die es Unternehmen ermöglicht, Aufgaben und Arbeitsabläufe im Marketing zu rationalisieren, zu automatisieren und zu messen. Das beabsichtigte Ziel der Marketing Automatisierung ist es, die betriebliche Effizienz Ihres Unternehmens zu verbessern und hoffentlich den Umsatz schneller zu steigern. Ein Beispiel wäre eine automatisierte Bestätigungs-E-Mail, die versendet wird, sobald jemand ein Formular ausfüllt, um ein kostenloses eBook herunterzuladen oder einen Kauf zu tätigen.

Kampagnen Automatisierung ist die Verwendung einer Omni-Channel-Softwareplattform zur Konsolidierung, Erstellung und Automatisierung einer Vielzahl zusammenhängender Marketing Maßnahmen. Sie bietet nicht nur eine tiefere Datenanalyse und ein komplexeres Targeting, sondern gibt Unternehmen auch die Möglichkeit, den gesamten Kampagnenprozess vollständig zu automatisieren.

8 Unterschiede zwischen Marketing Automatisierung und Kampagnen Automatisierung 

1. Push vs. Pull Fokus

Push- und Pull-Marketing sind zwei Prinzipien, die Marketing Strategien lenken. Während es beim Push-Marketing darum geht, Ihre Marke und Angebote an Ihre Zielgruppe heranzutragen, zum Beispiel durch bezahlte Werbung, konzentriert sich das Pull-Marketing auf die Schaffung einer Nachfrage, die die Verbraucher auf natürliche Weise zu Ihren Angeboten hinzieht. In diesem Zusammenhang werden auch häufig die Begriffe Inbound- und Outbound-Marketing genannt.

Marketing Automatisierung:

• in der Regel stärkerer Pull-Fokus, aufgrund des reaktiven Charakters
• häufig im Zusammenhang mit Inbound Content Marketing Aktivitäten genutzt
• Beispiele sind das Auslösen einer E-Mail nach einem Warenkorbabbruch oder nach einer Newsletteranmeldung

Kampagnen Automatisierung:

• kombiniert Push- und Pull-Ansätze
  • vom Verbraucher ausgelöste Trigger, wie der Warenkorbabbruch
  • automatisch personalisierte Angebote für bestimmte Segmente, die kürzlich gekauft haben und an ihren nächsten Kauf errinnert werden sollen (Best Next Time
• Einsatz auch für Lifecycle-Kampagnen (Begrüßung, Reaktivierung, Churn Prevention etc.) 

2. Eine Person vs. Segmente

Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal besteht darin, dass die Marketing Automatisierung häufig wiederholbare Standardkampagnen verwendet, die jeweils an eine Person ausgesteuert werden. Dies könnte zum Beispiel eine Kampagne sein, die auf den Download eines eBooks folgt und dem Interessenten andere eBooks oder Fallstudien präsentiert, die seinen Interessen entsprechen. Jede Person, die Teil dieser eBook-Download-Kampagne ist, erhält jedoch die gleiche Nachricht. 

Kampagnen Automatisierung ist anders. Anstatt nur eine Person pro Kampagnenaussteuerung einzubeziehen, wird die Zielgruppe für eine Kampagne durch die Zugehörigkeit einer Person zu einem bestimmten Segment definiert. Daher kann eine Kampagnenaussteuerung mehrere Personen umfassen, die Teil eines bestimmten Segments sind. Die Segmentbildung kann von der Berücksichtigung einfacher Messgrößen wie geografischer oder soziodemografischer Aspekte bis hin zu komplexen Segmentierungsregeln reichen, die auf Kundenverhalten wie der Kauffrequenz oder dem Customer Lifetime Value basieren. Aufgrund der Überlappung von Segmenten (eine Person kann sich in mehreren Segmenten befinden) können komplexe Zielgruppen- und Deduplizierungsregeln gelten.

3. Wenige vs. viele Datenquellen 

Das dritte Unterscheidungsmerkmal ist die Art der Datenquellen, die Marketing und Kampagnen Automatisierung jeweils verwenden.

Marketing Automatisierung verwendet in der Regel lediglich ein paar Kern-Datenquellen wie CRM- und Web-Analysedaten.

Kampagnen Automatisierung hingegen nutzt viele verschiedene Datenquellen aus vielen verschiedenen Kanälen, zu denen auch CRM- und Website-Daten, aber auch Transaktionsdaten (z. B. wann hat jemand etwas gekauft und für welchen Betrag), individuelle Interessen und Präferenzen, sowie Third-Party-Daten gehören. Es ist nicht untypisch, dass 5 oder mehr Datenquellen in die Kampagnen Automatisierung einfließen.

4. Websitenutzung vs. andere Verhaltensdaten

Marketing Automatisierung wird weitgehend durch das Nutzerverhalten auf der Website und bestimmte Ereignisse und Journeys, die dort ablaufen, gesteuert. Das heißt zum Beispiel: wo hat jemand geklickt, welche Seiten wurden besucht, welche Artikel wurden in den Warenkorb gelegt und ob es Anmeldungen zu etwas gab.

Kampagnen Automatisierung berücksichtigt unterschiedliches Kundenverhalten über verschiedene Kanäle hinweg und unterstützt eine breite Palette von Kampagnentypen wie Ad-hoc-, wiederkehrende, ereignisgesteuerte und Lifecycle Kampagnen. Das bedeutet, dass die Kampagnen Automatisierung beispielsweise berücksichtigen kann, ob sich die Lebenszyklusphase einer Person geändert hat, z.B. von einem aktiven Kunden zu einem inaktiven Kunden. 

5. Nicht transaktionale vs. transaktionale Daten

Transaktionale Daten liefern unter anderem Informationen darüber, welche Produkte gekauft wurden, wie hoch der durchschnittliche Bestellwert ist, wie oft und wann jemand kauft. Die Nutzung dieser Informationen bietet großes Potenzial zur Personalisierung.

Marketing Automatisierung berücksichtigt jedoch in der Regel keine tiefergehenden oder unterschiedlichen Transaktionsdaten. 

Kampagnen Automatisierung nutzt diese Daten jedoch und somit  auch Taktiken, wie Next Best Offer oder Next Best Time Berechnungen auf individueller Basis unterstützt. Darüber hinaus kann Kampagnen Automatisierung auch die kanalübergreifende Kontakt- und Responsehistorie berücksichtigen. In der Praxis bedeutet dies, dass zukünftige Kommunikationen basierend auf den Kommunikationen, die jemand bereits in der Vergangenheit erhalten hat und wie er darauf reagiert hat, optimiert werden können. So können einzelne Personen beispielsweise von bestimmten zukünftigen Kommunikationen ausgeschlossen werden, um eine Überkommunikation (s. Frequency Capping) zu vermeiden. Dies ermöglicht auch das Monitoring von Interaktionen über mehrere Kanäle hinweg in einem zeitlichen Kontext, zum Beispiel ob jemand zuerst einen E-Mail-Newsletter geöffnet, dann auf eine Social Ad geklickt und später einen Gutscheincode aus einem Direct Mailing verwendet hat. Dies erleichtert Customer Journey Analysen. 

6. B2B vs. B2C Kontext

Marketing Automatisierung wird sehr oft mit B2B-Lead-Nurturing und / oder Sales-Funnel-Aktivitäten in Verbindung gebracht. In der Praxis bedeutet dies, dass Marketing Automatisierungs-Workflows meist bei einer kleineren Kundenanzahl verwendet werden, um die Qualität eingehender Leads zu bewerten und diese weiter zu sog. Marketing Qualified Leads (MQLs) oder Sales Qualified Leads (SQLs) zu qualifizieren. 

Kampagnen Automatisierung wird meist im B2C-Kontext eingesetzt, kann aber auch im B2B-Kontext verwendet werden. Generell werden größere Mengen an Kundendaten und potenziell sehr hohe Mengen an zugehörigen Transaktionsdaten eingesetzt. Ziel dabei ist es, die Kundenorientierung und Kundenbindung durch die Bereitstellung personalisierter und ansprechender Kundenkommunikation zu fördern. 

7. Einfache vs. komplexe Scoring-Regeln 

Marketing Automatisierung verwendet häufig einfache Scoring-Mechanismen, um Leads zu qualifizieren. Beispielsweise wird ein Punkt für einen Website-Besuch, drei Punkte für einen Whitepaper-Download, fünf Punkte für eine Newsletter-Anmeldung usw. vergeben. Sobald ein Lead einen bestimmten Punktewert erreicht hat, wird er vom Unternehmen als relevant angesehen.

Kampagnen Automatisierung verwendet zusätzlich zu diesen eher einfachen Scoring-Regeln auch Predictive Analytics Scoring. Das bedeutet zum Beispiel, dass Verhaltensmuster innerhalb einer Gruppe von Kunden analysiert werden, die in der Vergangenheit einen bestimmten Artikel gekauft haben. Diese Verhaltensmuster werden dann in einer anderen Kundengruppe identifiziert und basierend darauf, wie ähnlich ihr Verhalten ist, wird ihnen ein Score zugeordnet (sogenanntes Look-a-like Profiling). Je höher die Punktzahl, desto ähnlicher das Verhalten. Dieses Wissen kann nun genutzt werden, um diese Kunden zu einem gewünschten Ergebnis zu bewegen, z.B. dem Kauf eines bestimmten Artikels. 

8. Einfache vs. komplexe Personalisierungsregeln 

Aufgrund der zuvor beschriebenen Unterschiede bieten Marketing Automatisierung und Kampagnen Automatisierung unterschiedliche Personalisierungsgrade. Während Marketing Automatisierung oft eher einfache Personalisierungsregeln, wie z.B. die Personalisierung auf Grundlage von Anrede und Interessengebieten nutzt, kann Kampagnen Automatisierung komplexere Personalisierungsregeln anwenden. Dies beinhaltet hochgradig personalisierte Angebote auf Grundlage der vorherigen Kaufhistorie oder sogar ein Next Best Offer auf Grundlage eines Vergleichs über alle Kundenkäufe hinweg. Weitere Regeln können individuelle Kanalpräferenzen, personalisierte Sendezeiten und personalisierte Rabatte berücksichtigen, um hier nur einige Beispiele zu nennen.   

Kampagnen vs. Marketing Automatisierung – ein schneller Überblick

Zusammenfassend zeigen diese Unterschiede, dass Marketing Automatisierung gut geeignet ist, Routineaufgaben zu automatisieren und somit die Effizienz dieser Aktivitäten durch Zeitersparnis zu steigern. 

Kampagnen Automatisierung ist jedoch in vielerlei Hinsicht komplexer und weiterentwickelt und kann daher auch als die anspruchsvolle Cousine der Marketing Automatisierung angesehen werden. Sie ermöglicht eine intelligente Automatisierung von Marketing Aktivitäten und steigert damit nicht nur die Effizienz, sondern auch die Effektivität dieser Aktivitäten, indem sie ein leistungsstarkes Targeting, personalisierte Inhalte und Sendezeiten, sowie Omni-Channel-Aktivitäten ermöglicht. 

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