Intent-based Marketing: Was es ist, wie es funktioniert und warum es zählt

Intent-based Marketing wird für B2B-Unternehmen immer wichtiger, um Menschen zu erreichen, die das Angebot tatsächlich brauchen könnten. Statt zu raten oder Anzeigen an alle auszuspielen, konzentriert es sich darauf, was Menschen online bereits tun und wofür sie sich offenbar interessieren. Diese Verhaltensweisen werden oft als B2B-Kaufsignale bezeichnet, weil sie frühes Interesse an einem Produkt oder einer Lösung zeigen können.

Laut einer Umfrage von Forrester aus dem Jahr 2023 erzielen über 85 % der Unternehmen, die Intent Data nutzen, damit einen echten geschäftlichen Nutzen. Wenn Sie wissen, welche Käufer gerade aktiv zu einem Problem recherchieren, das Sie lösen, können Sie sie im richtigen Moment ansprechen, statt zu raten.

In diesem Artikel erklären wir, was Intent-based Marketing ist, wie es in der Praxis funktioniert, woher die Informationen stammen und wie Unternehmen damit Menschen erreichen, die bereits nach ähnlichen Produkten suchen.

Was ist Intent-based Marketing?

Intent-based Marketing ist eine Strategie, die Verhaltenssignale, sogenannte Intent Data, nutzt, um herauszufinden, wer aktiv zu einem Produkt oder einer Lösung recherchiert. Statt zu raten, wer interessiert sein könnte, betrachtet sie, was Menschen online tatsächlich tun, um zu verstehen, was ihnen wichtig ist.

Diese Signale zeigen Interesse, garantieren aber keinen Kauf. Sie bedeuten nur, dass sich jemand in der Recherchephase befindet. Im SaaS-Marketing ist das besonders nützlich, weil Software selten beim ersten Besuch gekauft wird. Meist vergleichen Interessenten zunächst Optionen und informieren sich, bevor sie entscheiden.

Die Signale entstehen aus ganz normalem Online-Verhalten, etwa aus dem, wonach jemand sucht oder womit er sich länger beschäftigt.

Typische Intent-Signale sind:

• Suchverhalten: was Menschen bei Google eingeben, etwa Produktnamen oder „beste Tools für X“
• Content-Nutzung: das Lesen von Blogartikeln, Leitfäden, Bewertungen oder Vergleichsseiten
• Website-Aktivität: Besuche auf Produkt- oder Preisseiten oder wiederholte Besuche
• Intent Data von Drittanbietern: Signale von anderen Websites, die Interesse an einem Thema zeigen
• Anzeigen und Interaktion: Klicks auf Anzeigen, angesehene Videos oder Interaktionen mit Remarketing

Intent-based Marketing hilft Unternehmen, sich auf Menschen zu konzentrieren, die bereits Interesse zeigen, statt Zeit mit kalten Zielgruppen zu verschwenden, die noch gar nicht an das Produkt denken.

Warum Intent-based Marketing wichtig ist

Intent-based Marketing ist wichtig, weil es hilft, Menschen im richtigen Moment zu erreichen, statt zu früh oder zu spät. Wenn jemand bereits nach einer Lösung sucht, ist es viel leichter, seine Aufmerksamkeit zu gewinnen und daraus ein echtes Gespräch zu machen. Das sorgt für besseres Timing bei der Ansprache und genaueres Targeting, was in der Regel zu mehr Konversionen führt.

Es hilft Teams außerdem, Zeit und Budget klüger einzusetzen. Statt Anzeigen an breite Zielgruppen auszuspielen, können sie sich auf Menschen konzentrieren, die tatsächlich Interesse zeigen. Deshalb kommt Intent Data oft in einer B2B-Go-to-Market-Strategie zum Einsatz und hilft Teams zu entscheiden, worauf sie sich in der B2B-Sales-Pipeline konzentrieren.

Die wichtigsten Vorteile:

• Menschen erreichen, wenn sie bereits nach einer Lösung suchen
• sich auf Accounts mit echtem Interesse statt auf kalte Leads konzentrieren
• Kampagnen effizienter und mit weniger Streuverlust gestalten
• Vertrieb und Marketing besser zusammenarbeiten lassen

Ohne Intent Data stützt sich Marketing stärker auf Annahmen und indirekte Signale statt auf klare Anzeichen, dass sich jemand gerade aktiv interessiert.

Wie Intent-based Marketing funktioniert

Intent-based Marketing folgt einem einfachen Ablauf. Er beginnt damit, Signale aus dem Online-Verhalten zu sammeln, dann zu verstehen, was diese Signale bedeuten, und schließlich auf ihrer Grundlage zu handeln.

Zuerst werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt. Dazu gehört, wonach Menschen bei Google suchen, welche Seiten sie besuchen, welche Inhalte sie lesen und wie sie mit Anzeigen oder E-Mails interagieren.

Anschließend werden diese Signale gebündelt. Statt jede Aktion einzeln zu betrachten, werden sie kombiniert, um zu verstehen, wofür sich eine Person oder ein Unternehmen interessiert.

Danach werden Unternehmen danach eingestuft oder markiert, wie stark ihr Interesse wirkt. Manche stöbern nur, andere zeigen deutlichere Anzeichen, dass sie kurz vor einer Entscheidung stehen.

Zum Schluss wird gehandelt. Das kann bedeuten, Anzeigen auszuspielen, E-Mails zu versenden oder den Vertrieb Kontakt aufnehmen zu lassen.

Ein Beispiel: Ein Unternehmen, das immer wieder nach „CRM-Software Vergleich“ sucht und verschiedene Testberichte liest, kann als hohes Interesse markiert werden und bekommt dann CRM-Anzeigen zu sehen oder wird vom Vertrieb kontaktiert.

Woher Intent Data stammt

Intent Data stammt aus verschiedenen Quellen, die zeigen, wofür sich Menschen online interessieren. Meist handelt es sich um ganz alltägliches Verhalten, das erfasst und gebündelt wird.

1. First-Party-Intent-Data: Das ist, was Menschen auf Ihrer eigenen Website tun. Dazu gehört etwa, Seiten zu besuchen oder mehrfach auf Preisseiten zurückzukehren. Auch E-Mail-Aktionen zählen, zum Beispiel E-Mails zu öffnen oder Links darin anzuklicken.

2. Third-Party-Intent-Data: Das ist Verhalten, das außerhalb Ihrer eigenen Website erfasst wird. Es stammt aus Publisher-Netzwerken und anderen Websites, die nachverfolgen, zu welchen Themen Menschen lesen und wofür sie sich interessieren. Diese Daten werden in der Regel von Datenanbietern gesammelt und aufbereitet.

3. Such- und Keyword-Signale: Sie beruhen darauf, wonach Menschen bei Google oder anderen Suchmaschinen suchen. Dazu gehören auch Muster wie wiederholte Suchen zum selben Thema oder Vergleiche zwischen verschiedenen Tools.

4. Engagement-Daten: Dazu gehören Aktionen wie Klicks auf Anzeigen, die Teilnahme an Webinaren oder das Herunterladen von Inhalten wie E-Books und Leitfäden.

Die meisten Intent-Plattformen kombinieren mehrere Datenquellen, damit das Bild genauer ist und nicht auf einer einzigen Art von Verhalten beruht.

Beispiele für Intent-based Marketing in der Praxis

Hier einige Beispiele, wie Unternehmen Intent Data in realen Situationen nutzen.

1. Anbieter von Projektmanagement-Software teilt Vergleichsinhalte: Ein Unternehmen stellt fest, dass Menschen Artikel lesen, in denen Projektmanagement-Tools verglichen werden. Statt sie auf eine allgemeine Landingpage zu schicken, bietet es einen ausführlichen Vergleichsleitfaden an, der die Fragen beantwortet, die Käufer vor der Produktwahl meist haben.

2. CRM-Anbieter fasst bei Besuchern der Preisseite nach: Ein Kleinunternehmer besucht mehrmals die Preisseite eines CRM-Anbieters, geht aber, ohne sich anzumelden. Ein paar Tage später erhält er eine E-Mail mit einer Produkttour und einer Einladung zu einer Demo.

3. Vertriebsteam priorisiert interessierte Accounts: Mehrere Mitarbeitende desselben Unternehmens beginnen, zu Software für Lagerverwaltung zu recherchieren und passende Leitfäden herunterzuladen. Das Vertriebsteam sieht diese Aktivität, stuft den Account auf der Prioritätenliste nach oben und meldet sich, bevor es die Konkurrenz tut.

4. Cybersecurity-Unternehmen personalisiert sein Marketing: Eine Gruppe von Besuchern liest vor allem über Schutz vor Ransomware, eine andere konzentriert sich auf Compliance-Anforderungen. Statt allen dieselben Inhalte zu zeigen, stellt das Unternehmen je nach Interessen der Gruppe unterschiedliche Case Studies, Webinare und Ressourcen in den Vordergrund.

So nutzen Sie Intent Data wirksam

Intent Data zu sammeln ist das eine. Den Unterschied macht, was Sie damit anfangen.

1. Definieren Sie Ihr Ideal Customer Profile (ICP) Klären Sie zuerst, wen Sie erreichen wollen. Wenn Sie wissen, wie Ihre besten Kunden aussehen, erkennen Sie viel leichter die Signale, die wirklich zählen.

2. Verfolgen Sie relevante Themen Behalten Sie Themen im Blick, die mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung zusammenhängen. Wenn Sie zum Beispiel CRM-Software verkaufen, lohnt es sich, Suchen und Inhalte rund um Kundenmanagement, Vertriebsautomatisierung oder Lead-Tracking zu verfolgen. Das Ziel ist, sich auf Themen zu konzentrieren, die Menschen typischerweise vor einem Kauf recherchieren.

3. Priorisieren Sie Accounts mit hoher Kaufabsicht Achten Sie auf Unternehmen mit dem stärksten Interesse. Wenn ein Unternehmen immer wieder Ihre Website besucht, Ihre Inhalte liest und zu verwandten Themen recherchiert, verdient es wahrscheinlich mehr Aufmerksamkeit als jemand, der einmal vorbeigeschaut hat und nie wiederkam.

4. Handeln Sie über verschiedene Kanäle Nutzen Sie die Erkenntnisse, solange das Interesse noch da ist. Das kann eine Follow-up-E-Mail sein, relevante Inhalte, gezielte Anzeigen oder die Kontaktaufnahme durch den Vertrieb.

Hinweis: Wenn Sie Leads mit hoher Kaufabsicht ansprechen, helfen Ihnen diese Beispiele für Sales-Pitch-E-Mails, bessere Nachrichten zu schreiben.

Intent Data wirkt am besten in Kombination mit CRM-Daten und Zielgruppensegmentierung und hilft Teams so, aus Signalen rechtzeitige und relevante Maßnahmen zu machen.

Grenzen des Intent-based Marketing

Intent-based Marketing ist nützlich, aber nicht perfekt. Die Signale, die Sie sehen, erzählen nicht immer die ganze Geschichte und können Sie in die falsche Richtung führen, wenn Sie sich zu sehr auf sie verlassen.

• Intent-Signale sind nicht immer zutreffend: Jemand recherchiert vielleicht für das Studium, die Arbeit oder aus Neugier, nicht weil er etwas kaufen will.
• Falsch-positive Signale sind häufig: Ein Unternehmen kann interessiert wirken, nur weil mehrere Personen ein- oder zweimal ähnliche Inhalte aufgerufen haben.
• Die Daten hängen von der Abdeckung des Anbieters ab: Sie sehen nur Verhalten auf den Websites und Quellen, die erfasst werden, daher sind Lücken häufig.
• Interpretation und Filterung sind nötig: Nicht jedes Signal zählt. Teams müssen weiterhin entscheiden, was nützlich ist und was nur Rauschen.
• Im großen Maßstab kann es teuer werden: Hochwertige Intent Data kostet oft Geld, besonders wenn Sie größere Zielgruppen verfolgen.

Intent Data sollte Entscheidungen unterstützen, nicht das menschliche Urteilsvermögen ersetzen. Am besten wirkt sie, wenn Teams sie als Orientierung nutzen und nicht als einzige Wahrheit. Beachten Sie in Deutschland außerdem, dass Tracking auf der eigenen Website nach § 25 TDDDG in der Regel eine Einwilligung erfordert, und prüfen Sie bei Daten von Drittanbietern, auf welcher Rechtsgrundlage nach DSGVO sie erhoben wurden.

Häufige Fragen zum Intent-based Marketing

1. Was ist ein Beispiel für Intent-Marketing?

Ein Beispiel: Ein SaaS-Unternehmen bemerkt, dass ein Unternehmen wiederholt seine Preisseite besucht und Vergleichsartikel liest. Statt abzuwarten, meldet es sich mit einer E-Mail oder einem Demo-Angebot. Ein weiteres Beispiel ist, jemandem relevante Inhalte zu zeigen, der online nach ähnlichen Tools recherchiert hat.

2. Welche 4 Arten von Suchintention gibt es?

Die vier gängigen Arten sind informationale, navigationale, kommerzielle und transaktionale Intention. Informational heißt, jemand möchte etwas über ein Thema lernen. Kommerziell heißt, er vergleicht Optionen, und transaktional, er ist kaufbereit. Navigational bedeutet, dass jemand eine bestimmte Marke oder Website finden will.

3. Was ist die Grundregel bei Intent?

Die wichtigste Regel: Intent beruht auf Verhalten, nicht auf Annahmen. Sie betrachten, was Menschen online tatsächlich tun, etwa Suchen und Seitenbesuche, um ihr Interesse zu verstehen. Intent-Signale sollten aber immer überprüft und nicht als absolute Wahrheit behandelt werden.

4. Was ist die höchste Stufe der Kaufabsicht?

Die höchste Stufe ist die transaktionale Intention. Dann steht jemand kurz vor einer Entscheidung oder einem Kauf. Er besucht vielleicht Preisseiten, fordert Demos an oder vergleicht die letzten Optionen vor dem Kauf.

5. Wie messen Unternehmen den Erfolg von Intent-Marketing?

Unternehmen messen den Erfolg zum Beispiel an Konversionsraten, Lead-Qualität und daran, wie schnell Leads den Vertriebsprozess durchlaufen. Sie prüfen auch, ob mehr Accounts mit hoher Kaufabsicht in die Vertriebspipeline gelangen. Das Ziel ist nicht nur Traffic, sondern bessere und besser qualifizierte Chancen.