Es ist oft eine Herausforderung zu erkennen, wo genau Bedürfnisse und Kaufinteressen der eigenen digitalen Audience liegen. Intent-Daten, also Daten über Absichten, können beim Erkennen helfen. Denn sie zeigen, was einen individuellen Nutzer interessiert – und so auch, was er wahrscheinlich als nächstes tun, sagen oder kaufen wird.
Wer im Internet nach etwas sucht oder auf einer Website surft, der zeigt damit, für welche Themen er sich interessiert. So zeigen zum Beispiel Menschen, die diesen Text lesen, dass sie sich für Intent-Daten interessieren. Lesen diese Menschen nun weitere Artikel zum Thema, kann man daraus schließen, dass sie sehr an dem Thema interessiert sind.
Auf diesem Prinzip bauen Intent-Daten auf. Im Fall von B2B-Intent-Daten können auch Faktoren wie die Websites, die ein potenzieller Käufer besucht, Produkte oder Services, nach denen er sucht, sowie die Phase der Kaufabsicht einbezogen werden. Weil für einen B2B-Kauf meistens viel Recherche benötigt wird, können bestimmte Inhalte viel über die Kaufabsicht verraten.
Wie werden Datensätze mit Intent-Daten aufgebaut?
Datensätze mit Intent-Daten werden aufgebaut, indem die vom Käufer konsumierten Inhalte getrackt werden. Es handelt sich folglich um First-Party-Daten, die auf den eigenen digitalen Kanälen gesammelt werden. Zuvor wurden natürlich auch von B2B-Publishern gekaufte Third-Party-Daten verwendet, doch diese sollten am besten bereits ab jetzt keine Rolle mehr spielen. Der Hauptunterschied zwischen First und Third Party Intent-Daten liegt darin, dass First Party Intent-Daten dem Unternehmen selbst gehören: Die Daten lassen sich zu einem eigenen, einzigartigen Datensatz über Kunden zusammenfassen, den kein Wettbewerber hat.
In jedem Fall sind für den Aufbau von Intent-Daten vier Komponenten wichtig:
- Eine große Sammlung an Inhalten: Content ist wesentlich für die Purchase Journey im B2B-Bereich. Inhalte wie frei zugängliche Blog-Posts und Videos oder Gated Content, der erst nach der Eingabe der Kontaktdaten zugänglich ist, sind der Pfad, der zu bestimmten Lösungen oder Produkten führt. Käufer, die ein bestimmtes Problem lösen wollen, interessieren sich für diese Inhalte. Gerade die Recherchen in der frühen Phase der Customer Journey zu tracken, kann ein Schlüsselkriterium für das Erkennen einer Kaufabsicht sein.
- Inhalte, die mit Metadaten getaggt sind: Inhalte müssen maschinenlesbar sein, damit sie getrackt werden können und aus ihnen Kaufabsichten zu erkennen sind. Deskriptive Metadaten, die den Inhalt beschreiben (zum Beispiel vorkommende Personen, Orten, Produkte, Konzepte, Unternehmen oder Daten zur Funnel Stage), geben ihm Kontext. Und der kann dazu genutzt werden, Kaufabsichten zu erkennen.
- Technologie, die individuelle Informationen dokumentiert: Um einen Datensatz mit Intent-Daten aufzubauen, muss ein potenzieller Käufer als solcher erkannt werden. In der Regel geschieht das mit einem Browser Cookie: Bei Websites von Publishern kann so die IP-Adresse und das Unternehmen, das hinter ihr steckt, erkannt werden. Bei eigenen Websites kann diese Information mit dem CRM oder der Marketing Automation Software verknüpft werden, um den Käufer mit Daten wie Name, Funktion oder E-Mail-Adresse komplett zu identifizieren.
- Technologie, die individuelle Nutzer trackt: Wenn der Browser eines Nutzers mit einem Cookie versehen ist, können mit Hilfe der Metadaten des Contents Interessensprofile aufgebaut werden. Diese Profile können dann durch weitere Daten, die im Customer Cycle entstehen, ergänzt werden – und so schließlich Kaufabsichten erkannt werden.
Wie lässt sich weiterhin personalisierte Werbung ausspielen?
Unternehmen können First Party Intent-Daten vielfältig nutzen, um Engagement und Umsatz zu steigern.
1. Daten der kompletten digitalen Audience sammeln
Wir stellen häufig fest, dass B2B-Organisationen eine Daten-Lücke haben. Fünf Prozent der Audience sind dem CRM bekannt und 35 Prozent können mit einem „Reverse Lookup“, bei dem ein Name auf Basis der IP-Adresse ermittelt wird, identifiziert werden. Aber was ist mit den restlichen 60 Prozent? Auch die könnten potenzielle Käufer sein, aber Unternehmen wissen nicht, für was sich diese Gruppe interessiert oder wie sie mit ihr in Kontakt kommen können. First Party Intent-Daten verschaffen Informationen über jeden Besucher einer Website und ermöglichen so, für jede Gruppe der Audience Datensätze aufzubauen – sowohl auf dem Account-Level wie auch auf dem des individuellen Käufers.
2. Kaufabsicht detailliert verstehen
Mit Third-Party-Intent-Daten können vor allem breite Themengebiete auf der Account-Ebene abgedeckt werden. First-Party-Intent-Datensätze ermöglichen es hingegen, Themen zu klassifizieren und ganz auf die spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Zum Beispiel kann Optimizely (vormals Episerver) mehr als 25 Millionen Themen aus Inhalten identifizieren. Mit diesen Informationen kann ein Interessenprofil aufgebaut werden, das eine Kaufabsicht visualisiert.
3. Die Absicht jedes einzelnen Käufer sehen
Third-Party-Intent-Daten haben Grenzen: Wegen datenschutzrechtlicher und regulatorischer Beschränkungen gehen diese Datensätze in der Regel nicht über das Account-Level hinaus. Anders sieht das bei First-Party-Intent-Daten aus: Diese Daten basieren auf den Interaktionen der Audience – und zwar auf einem individuellen Level.
Optimizely zeigt, wenn verschiedene Käufer innerhalb eines Accounts unterschiedliche Kaufabsichten haben. Dadurch haben Unternehmen sofort einen Wettbewerbsvorteil – denn auf dieses Datenset hat kein Wettbewerber Zugriff.
4. Webseiten-Erlebnis für anonyme Besucher personalisieren
Besucht ein Käufer eine Website, ohne zuvor ein Formular mit seinen Daten auszufüllen, wird er in der Regel als anonym betrachtet. Dieser Ausdruck ist etwas missverständlich, weil der Käufer natürlich nicht komplett anonym ist. Mit einigen Tools kann anhand der IP-Adresse das Unternehmen, für das er arbeitet, oder die Industrie, die er repräsentiert, erkannt werden. Trotzdem: Auf dem individuellen Level ist der Besucher anonym. Man weiß nicht, wer er ist und welche Funktion er innerhalb des Unternehmens oder der Industrie hat. Er kann der CEO oder CMO sein – aber genauso gut ein Praktikant oder Student.
Optimizely kann anonyme Besucher einer Website identifizieren, die Seiten, auf denen sie surfen tracken und ihnen anschließend mit Hilfe von Web Personalization auf sie zugeschnittenen Content ausspielen, um sie zur Ausführung einer bestimmten Handlung zu incentivieren. Meistens werden die Besucher dazu ermutigt, über ein Formular persönliche Daten anzugeben, damit die Marketing- oder Sales-Abteilung mit ihnen in Kontakt treten kann.
5. Bekannte Leads mit personalisierten E-Mails pflegen
Job-Titel und andere Details sind im B2B-Bereich nicht standardisiert, ändern sich ständig und geben oftmals keinen richtigen Einblick in die Seniorität, Kaufkraft oder spezifische Funktion, die ein Lead in seinem Unternehmen hat. Diese Voraussetzungen führen oft zu ungenauer Kategorisierung, die unqualifizierte Leads an die Sales-Abteilung weiterleitet und den Leads selber personalisierte aber irrelevante Inhalte liefert.
First-Party-Intent-Daten ermöglichen es nicht nur, zu erkennen, wer der Käufer ist und welche Rolle er in seiner Organisation spielt, sondern auch, für welche Themen er sich interessiert. So können Leads akkurat kategorisiert und in den richtigen Nurturing Campaigns platziert werden.
6. Manuellen Aufwand von Marketing Operations reduzieren
Mit First Party Data lässt sich der manuelle Aufwand, der in der Regel bei der Organisation von Omnichannel-Demand-Generierung entsteht, reduzieren. Denn haben sie diese Daten müssen Marketing-Teams nicht länger manuell segmentieren oder selbst die Entscheidung treffen, welche Inhalte welchem potenziellen Käufer in E-Mails oder auf der Website ausgespielt werden. Stattdessen entscheidet eine KI automatisch anhand der Daten, welcher Content am besten passt und gibt personalisierte Empfehlungen. So haben Marketer schließlich mehr Zeit, um sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren.
Fazit
Für viele Marketer mag die Ankündigung des Abgesangs des Cookie-Trackings einem Schock gleichgekommen sein. Auf der anderen Seite ist es allerdings vollkommen richtig, dass sich die Tech-Welt auch um die Belange der eigentlichen User kümmert, insbesondere wenn es um das Thema Datenschutz geht.
Wenn Intent-Daten in BI- oder CRM-Tools integriert sind, bekommen Unternehmen einen besseren Blick auf ihre Audience und deren Kaufabsichten – zusammen mit Kontaktinformationen und der Kaufphase innerhalb der Customer Journey.
