Data-Driven-Performance: Ist das wirklich das Ende?

Data-Driven-Performance-Marketing ist eines der Buzzwords des Online-Marketings. Besonders heiß diskutiert wird in Fachkreisen das prognostizierte Ende dieser Disziplin. Hier beantworten wir Ihnen die Frage, vor welchen Hürden das Data-Driven-Performance-Marketing aktuell steht. Hat es in seiner aktuellen Form eine Zukunft? Das beantworten wir Ihnen hier.

Zunächst möchten wir allerdings klären, was Data-Driven-Performance-Marketing überhaupt ist. Wenn Sie direkt zu den aktuellen Hürden springen möchten, klicken Sie hier. Für Sie ist unser Fazit samt Antwort besonders interessant, klicken Sie hier.

Was zeichnet Data-Driven-Performance-Marketing aus?

Für Ihr Unternehmen wünschen Sie sich eine zielgenaue Ansprache von wiederkehrenden Kund:innen oder möchten Ihre Webseitenbesucher:innen gerne mit zugeschnittenen Angeboten ansprechen? Viele Unternehmen nutzen hierfür Data-Driven-Performance-Marketing. Dieses basiert auf der Sammlung und Nutzung unterschiedlichster Daten von Kund:innen. Dadurch können Unternehmen passgenau zugeschnittene Anzeigen und Inhalte an Interessent:innen ausspielen, um Interaktionen (Webseitenbesuche, Käufe und mehr) zu erzielen. Damit zählt diese Disziplin zu einer der beliebtesten des Online-Marketings, da hier Risiken wie Streuverluste und unnötige Kosten stark minimiert werden können. Allerdings steht und fällt der Erfolg der Strategie mit der Qualität wie auch der Quantität der gesammelten Informationen.

Die beliebteste Form der datengetriebenen Online-Werbung ist das Cross-Channel-Marketing. Hierbei werden unterschiedliche Kanäle und Ebenen der Customer-Journey (der Weg, der Interessenten zu Kund:innen macht) sinnvoll miteinander verzahnt.

Als Beispiel: Ein mittelständischer B2B-Anbieter für industrielle Automatisierungslösungen, nennen wir ihn „TechFlow Solutions“, stellt auf seiner Website sein Produktportfolio und seine Anwendungsfälle vor. Damit Interessenten gezielt Anfragen stellen können, werden komplexe Konfiguratoren und Lead-Formulare eingesetzt, die den Bedarf qualifizieren. Hierbei werden neben den Daten für die Lead-Anfrage (Produktinteresse, Unternehmensgröße, Ansprechpartner) auch systemische Signale gemessen (z. B. Nutzung von Whitepapern, Interaktion mit Produktkonfiguratoren oder Verweildauer auf technischen Spezifikationsseiten). Beim Data-Driven-Performance-Marketing können diese Informationen – nach der Verknüpfung mit CRM- und Vertriebsdaten – für die weitere Steuerung genutzt werden.

Diese könnten wie folgt aussehen:

Interesse an spezifischen Lösungen: Beliebte Produktkategorien oder technische Use Cases können in gezielten LinkedIn-Anzeigen oder Search-Kampagnen prominenter platziert werden, um die Relevanz für spezifische Buying-Center-Rollen zu erhöhen.
Segmentierung nach Zielgruppen-Profilen: Durch die Auswertung von Inhalten (z. B. welcher Content wird von welcher Rolle heruntergeladen) können hochpräzise Zielgruppen für die Demand-Generation erstellt werden, die exakt auf fachliche Pain Points zugeschnitten sind.
Optimierung der Customer Journey: Die Auswertung interaktiver Touchpoints (z. B. Nutzung eines Preisrechners oder Konfigurators) hilft dabei, die Informationsarchitektur der Website so zu verbessern, dass sie den Entscheidungsprozess im B2B-Sales-Cycle optimal unterstützt.

Voraussetzung für die Verzahnung von Webseiten-Interaktionen mit Marketing- und Vertriebsplattformen (wie LinkedIn, Google Ads oder dem CRM) ist ein sicheres und präzises Tracking. Hierfür werden technische Schnittstellen (wie die LinkedIn Conversions API oder Server-to-Server-Tracking) implementiert, die – nach der ausdrücklichen Zustimmung der Website-Besucher:innen – qualifizierte Signale erfassen. Diese Signale ermöglichen es, die Marketing-Aktivitäten nicht nur auf Reichweite, sondern direkt auf die Entwicklung von Verkaufschancen (Opportunities) zu steuern.

Das große Plus: Durch die Verzahnung von Marketing-Plattformen (wie LinkedIn oder Google Ads) mit der Website entsteht eine integrierte Demand-Generation-Strategie. Diese kann – richtig aufgesetzt – die relevanten Entscheider über die verschiedenen Phasen ihrer Customer Journey hinweg begleiten und gezielt ansprechen. Hier sind zwei Szenarien, die verdeutlichen, wie dies im B2B-Kontext funktioniert. Wir bleiben bei unserem Beispielunternehmen TechFlow Solutions:

Szenario A

Szenario A: TechFlow Solutions schaltet auf LinkedIn gezielte Werbeanzeigen, die ein spezifisches Problem in der industriellen Automatisierung thematisieren. Eine Entscheidungsträgerin aus dem Einkauf (z. B. Head of Procurement) sieht die Anzeige und klickt auf ein angebotenes Whitepaper zu Effizienzsteigerungen. Durch die Interaktion und die Zustimmung zum Tracking wird sie in eine spezifische Zielgruppe für das Thema „Prozessautomatisierung“ aufgenommen. In den folgenden Tagen erhält sie via LinkedIn-Ads weiteren, fachspezifischen Content, der ihr Vertrauen in die Expertise von TechFlow Solutions stärkt und sie tiefer in die Customer Journey führt.

Szenario B

Szenario B: Ein technischer Leiter sucht bei Google aktiv nach einer Lösung für „automatisierte Fertigungsprozesse“. Er findet eine Landingpage von TechFlow Solutions und konfiguriert online ein passendes Systemmodell. Er bricht den Prozess jedoch ab, bevor er die Anfrage absendet. Durch das datenschutzkonforme Tracking wird dieses Interesse für das Remarketing erfasst. Wenige Tage später sieht der Entscheider eine gezielte Anzeige, die exakt auf die zuvor konfigurierten Anforderungen Bezug nimmt. Nach dem Klick auf die Anzeige schließt er die Anfrage ab. Durch die API-Verbindung wird diese Information sofort an das CRM übermittelt, sodass der Vertrieb zeitnah eine qualifizierte Opportunity für ein persönliches Beratungsgespräch erhält.

Dies sind zwei klassische Beispiele für die Synergien eines B2B-Wachstumssystems. Das Ergebnis: Durch die nahtlose Verzahnung von Content, technischem Tracking und CRM-Daten werden nicht nur Reichweiten generiert, sondern gezielt die richtigen Entscheider zur richtigen Zeit erreicht. Anstatt nur auf oberflächliche Klicks zu optimieren, ermöglicht diese Systemlogik eine Steuerung, die direkt auf die Qualität der Leads und den nachweisbaren Beitrag zum Umsatz (Business Impact) ausgerichtet ist.

Welche Hürden muss das Data-Driven-Performance-Marketing in seiner jetzigen Form nehmen?

Browser mit Tracking-Prevention

Eine der aktuellsten Einschränkungen stellen Browser wie Firefox, Safari oder Microsoft Edge mit Tracking-Prevention dar. Sie verfügen von Haus aus über eine Technologie, die von Tracking-Codes gesetzte Cookies unterbindet und somit die Verbindung zwischen einer Webseite und externen Werbeplattformen kappt.

AdBlocker & Privacy-Plugins

Wir alle wissen, wie störend überbordende Werbung – gerne auch in Form von Pop-ups – sein kann. Als Lösungsansatz erfreuen sich AdBlocker seit 2006 großer Beliebtheit. Sie verhinderten die vollständige Schaltung von Werbeanzeigen. Die neuere Form dieses Ansatzes stellen Privacy-Plugins dar. Beide Mechanismen werden direkt im Browser installiert und reduzieren die Datenlage auf Marketingseite.

Cookie-Consent-Banner

Mit dem Inkrafttreten der DSGVO im Mai 2018 wurde die Einbindung sogenannter Cookie-Consent-Banner verpflichtend. Zwar wurden sie bereits zuvor vom Datenschutzgesetz gefordert, erfuhren mit der Datenschutzgrundverordnung aber eine Generalüberholung. Der Zweck eines Cookie-Consent-Banners ist die Einholung der Userzustimmung, um Daten mit externen Anbietern wie Werbeplattformen teilen zu dürfen. So wichtig diese Banner sind, so viele Fehler können beim Einbau gemacht werden. Mit der optimalen Gestaltung und korrekten Implementierung können Zustimmungsraten von bis zu 80 Prozent erzielt werden.

Die restlichen 20 Prozent bedeuten nicht, dass weniger Nutzer:innen auf Ihrer Webseite unterwegs sind. Im Gegenteil: Die Personen sind da, haben jedoch das Tracking abgelehnt und lassen sich nur in den shopinternen Auswertungen erkennen. In Bezug auf Marketingmaßnahmen ist die Unsichtbarkeit von Interessent:innen ein Wermutstropfen.

Nutzerverunsicherung

Ein wichtiger Aspekt bei der Datenerhebung ist auch die Position der Verbraucher:innen. Welche meiner Daten werden gesammelt und weiterverarbeitet? Und was passiert mit ihnen? Alles berechtigte Fragen, die Unsicherheiten hervorrufen können. Wichtig ist hier die transparente Schilderung der Datenerhebung und -analyse im Consent-Banner.

Apple ATT (App-Tracking-Trancparency)

Nicht nur staatliche Anforderungen beschneiden die Datenlage, auch Privacy-Anpassungen von Unternehmen wie Apple haben große Auswirkungen auf die Datenerfassung. Im Jahr 2021 veröffentlichte Apple die ATT auf allen iOS-Geräten höher der Version 14.5. Dadurch wurde sowohl das Setzen als auch die Speicherdauer von Third-Party-Cookies drastisch eingeschränkt.

Das Fazit: Darum steht das Data-Driven-Performance-Marketing auf Third-Party-Cookie-Basis vor dem Aus

Performance-Marketing vor dem Aus? Data-Driven-Performance-Marketing wird immer eine wichtige und äußerst wirkungsvolle Strategie in der Online-Werbewelt sein. Was der Strategie allerdings zu schaffen macht, ist die Third-Party-Cookie-basierte Erfassung der Daten. Die durch die oben genannten Anpassungen stark eingeschränkte Datenlage wird zukünftig zu dünn, um Werbekampagnen optimal aussteuern zu können. Daher werden Third-Party-Cookies in nahe Zukunft nicht mehr das Mittel der Wahl zur Datenerhebung sein. Die Lösung: First-Party-basierte Trackingmöglichkeiten wie Google Analytics 4 oder die Facebook Conversions-API. Auf beide Tools gehen wir in nächster Zeit in zwei weiteren Teilen dieser Reihe genauer ein.

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