Warum Digital eXperience Management für das Content-Scoring unentbehrlich geworden ist
An der Schnittstelle von Nutzerkontext und Inhalten hilft das DXM, die Performance präzise zu messen.
“Durch verbesserte Datenanalysefähigkeiten die Kundenerfahrung besser verstehen”: Für 65% der von eMarketer im Jahr 2018 befragten Fachleute ist dies das Hauptanliegen. Eine lobenswerte Ambition, die mit einer komplexen Realität kollidiert. In einer Zeit, in der sich Informationssysteme wie Digital Asset Management (DAM), CMS (Content Management System) und Marketing Automation-Tools begegnen, sind Daten von Natur aus sehr fragmentiert. Die gute Nachricht ist aber: Eine Digital eXperience Management (DXM) Lösung kann dabei helfen, Daten miteinander in Einklang zu bringen.
In einer solchen Martech-Landschaft kommen für Marketingspezialisten verschiedene Fragen auf. Wie findet man eine einheitliche Sicht auf die Daten? Wie gelingt es, wichtige Lehren zu ziehen, um beispielsweise die berühmte Mischung aus POE (Paid-Owned-Earned) anzupassen? Und vor allem: Wie identifiziert man den Mix, der am Erfolgreichsten ist? Zum Beispiel: Welche Inhaltsformate erzielen die besten Abschlussraten entsprechend der Herkunft des Traffics (Suchmaschine, soziale Netzwerke)? Ist es wahrscheinlicher, dass Besucher, die ein oder mehrere Videos konsumiert haben auch einen Kaufprozess vervollständigen?
Über die üblichen Metriken hinausgehen
Die Beantwortung dieser Fragen bedeutet einer der großen Aufgaben der Performancemessung zu begegnen. Über die Beobachtung der üblichen analytischen Metriken (Seitenaufrufe, Bounce-Rate usw.) hinausgehen, um sich auf Analysedimensionen zu konzentrieren, die KPIs (Key Performance Indicator) all ihre Relevanz verleihen. Bei dieser Suche erweisen sich 3 Dimensionen als wertvoll. Die erste untersucht den Kontext des Benutzers (sein geografisches Gebiet, seinen Verbindungszeitpunkt, das verwendete Gerät). Die zweite untersucht seinen Verlauf in der digitalen Umgebung (von einer Landing-Page zur Homepage zum Beispiel); und die Dritte den Konsum von Inhalten, die vom DAM und vom DXM bereitgestellt werden (die „Mediendateien“).
In Anbetracht dieser drei Dimensionen ergibt sich eine Beobachtung: Wenn herkömmliche analytische Lösungen die ersten beiden Dimensionen abdecken, entgeht ihnen meistens die Dritte, die mit Mediendateien assoziiert ist. Logisch, weil für diese Lösungen die Sitzungen und die URLs (und nicht die Inhalte) das Rohmaterial darstellen. In der Praxis kann nur eine DXM-Lösung einen tiefen Einblick in den Konsum von Assets bieten. Und diese Ansicht mit den üblichen analytischen Dimensionen abstimmen.
Die Zusammenhänge zwischen Kontext und Inhalten herstellen
Und das aus gutem Grund: Erinnern wir uns, dass die Hauptaufgabe des DXM, die Sicherstellung einer dynamischen Wiedergabe von Inhalten je nach Kundenkontext ist. Daher protokolliert das DXM den tatsächlichen Konsum jedes Ressourcentyps für einen bestimmten Benutzerkontext und über alle Verbreitungspunkte hinweg. Dies garantiert eine 360-Grad-Sicht auf den Konsum von Inhalten. Es handelt sich hierbei um eine tiefe Analyse, da das DXM den Konsum auf Medien-Ebene analysiert und nicht auf Kanal-Ebene, egal, ob es sich um eine Webseite oder ein soziales Netzwerk handelt. Denn natürlich werden die Abfragedaten nicht vom Diffusionskanal interpretiert. Deshalb wird das Messen des DXM als “medienzentriert”bezeichnet im Gegensatz zum sogenannten “standortzentrierten” Messen.
Das Ganze ist umso wertvoller, da soziale Netzwerke dazu tendieren, den Zugang zu Daten einschränken, was bereits die Arbeit von Softwareunternehmen, die auf das Social-Listening spezialisiert sind und Werbetreibenden erschwert. Analysten schätzen beispielsweise, dass in einem Netzwerk wie Instagram „das abgerufene Datenvolumen um rund 40% sinken wird, trotz der Versprechen der verschiedenen Softwareunternehmen, die beste Integration mit Instagram auf dem Markt zu haben“. Diese Zugangsbeschränkung wird durch die immer häufigere Nutzung von Datenerfassungsdiensten wie Proxy-Netzwerken (z. B. Proxy Crawl oder Common Crawl) verdeutlicht, die es erlauben die Grenzen sozialer Netzwerke zu umgehen. Diesen Tools gibt man an, welche Arten von Content, welche Medien und welche Art von Engagement man messen möchte. Kurz gesagt, kommt man an einem „medienzentrierten“ Messen nicht mehr vorbei.
Das DXM kann die Taxonomie von Inhalten nutzen und kann auch analysieren, wie aktuelle Aktionen den tatsächlichen Konsum verschiedener Inhaltskategorien beeinflussen. Diese „Kategorien“ können aus einer Vielzahl von Daten zusammengestellt werden: Bereichslabels, Produktkennungen, Kampagnen-Tags … Alle Metadaten eines DAMs können in der Praxis verwendet werden, aber auch die von Drittanbieterlösungen – zum Beispiel Daten von einer E-Commerce-Lösung. Infolgedessen kann das DXM einen Zusammenhang zwischen zwei Sets von Marketinginhalten, ihrem jeweiligen Traffic und der jeweiligen Rate, wie viele Personen kurz vorm Abschluss des Kaufvorgangs stehen (Produkt in den Warenkorb gelegt) herstellen.
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In dieser Position bietet das DXM zwischen Benutzern und Assets nicht nur umfassende Analysedimensionen, sondern auch den Ansatz „Test and Learn“. Da es in der Lage ist, Marketing-Inhalte – nicht nur Seiten – zu identifizieren, unterscheidet das DXM auch verschiedene Versionen dieser Inhalte. Ein Objekt mit unterschiedlichen Hintergründen oder ein Video, das mit verschiedenen visuellen Elementen bearbeitet wurde, können A/B-Tests unterzogen werden. Diese wiederum identifizieren, welche Version für einen bestimmten Kontext am erfolgreichsten ist.
Data Visualisation als Rettung der Inhaltsbewertung
Seien wir ehrlich, diese umfassenden Analysedimensionen des DXMs können auch eine Befürchtung hervorrufen: Machen zu viele Daten die Analyse nicht komplizierter? Eine berechtigte Sorge. Deshalb kombiniert Wedia in seinem DXM-Modul Content Scoring und Data Visualisation. Mit einem klaren Ziel: Synthetische visuelle Darstellungen erstellen, um das Lesen von Trends, Proportionen und Zusammenhängen zu erleichtern.
In diesen Dashboards können die beteiligten Profile (Content Manager, Brand Manager, Kampagnenmanager …) sowohl den tatsächlichen und den detaillierten Verbrauch jeder Mediendatei abfragen als auch die Leistung von Inhalten untersuchen, die nach Marke, Produkt, Kampagne, Dauer und Format kategorisiert sind. Ein personalisierbarer Kontrollturm, um auf einen Blick Kontext und Inhalte zu erfassen.
Von diesem Kontrollturm aus kann ein Brand Content Manager auch falsche Verwendungen erkennen. Zum Beispiel die Nutzung von Inhalten auf einem Kanal (einem sozialen Netzwerk), die nicht beabsichtigt ist, oder die Verwendung von veralteten Inhalten. Somit kann Digital eXperience Management auch zur Sicherstellung der Markenkonsistenz genutzt werden. Aber das ist eine andere Geschichte.
