Zentraler Data Hub Warum Marketing im B2B an Daten scheitert

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Zersplitterte Marketingdaten, unklare KPIs und Reporting-Chaos: Viele B2B Unternehmen investieren massiv in MarTech – doch die Ergebnisse bleiben aus. Was wirklich fehlt, ist nicht das nächste Tool, sondern ein durchdachtes Datenfundament.

1. Wenn MarTech nicht wirkt: Das Muster im Mittelstand

Ob Account-Based Marketing, Multi-Channel-Kampagnen, B2B-Lead-Nurturing oder moderne Marketing Automation – theoretisch verfügen Marketingteams heute über mehr Technologie als je zuvor. Tools versprechen Relevanz, Personalisierung, Effizienz und skalierbare Prozesse.

Doch praktisch zeigt sich im Mittelstand immer wieder dasselbe Muster:

MarTech wirkt nicht – weil die Datenbasis fehlt.

In vielen Unternehmen liegen Daten in über acht bis 15 Systemen verteilt, von CRM und ERP über Webanalytics, Social-Media-Plattformen, E-Mailsysteme, AdTech bis hin zu Excel-Sheets einzelner Mitarbeitender. Keine dieser Komponenten spricht wirklich miteinander. Jede Abteilung baut sich ihre eigene „Wahrheit“.

Hinzu kommt, dass Marketing und Vertrieb zwar oft dieselben Begriffe nutzen, aber unterschiedliche KPI-Definitionen haben. Eine „Opportunity“, ein „Marketing Qualified Lead“ oder ein „Kampagnenerfolg“ sieht im Marketing anders aus als im Vertrieb. Dadurch entstehen Reibungsverluste, Misstrauen und endlose Abstimmungsrunden.

Auch das Reporting zeigt das gleiche Muster:

Wochenweise Excel-Arbeit ist im Mittelstand eher die Regel als die Ausnahme. Zahlen müssen aus Systemen exportiert, manuell bereinigt, zusammengeführt und schließlich interpretiert werden. Das kostet Zeit, Geld – und vor allem Qualität.

Die Folge:

Kennzahlen wie ROAS oder CPA wirken fundiert, sind aber in Wirklichkeit Schätzwerte, die aus fragmentierten Teilstücken zusammengesetzt werden. Wenn Marketingteams keine vollständige Datenkette abbilden können, arbeiten sie im Blindflug.

Am Ende basieren Kampagnen-Entscheidungen nicht auf Evidenz, sondern auf Erfahrung, Bauchgefühl oder Agenturfolien. Es ist nicht der Mangel an Daten, der Unternehmen lähmt – sondern der Mangel an Struktur, Kontext und Verknüpfung.

Viele MarTech-Stacks scheitern daher nicht an Technologie, sondern an fehlender Datenarchitektur. Tools können nur so gut funktionieren, wie die Daten, die sie speisen. Und genau hier liegt der Engpass im Mittelstand.

2. Das Kernproblem: Daten ohne Kontext sind nutzlos

Marketingdaten entstehen entlang der gesamten Customer Journey – von der ersten Impression bis zum wiederkehrenden Umsatz:

• Impression

• Klick

• Website-Besuch

• Lead

• Opportunity

• Auftrag

• Umsatz

• Customer Lifetime Value

Doch in vielen mittelständischen Unternehmen fehlt ein einheitlicher Kontext, der diese Punkte sauber miteinander verbindet. Jeder Schritt wird einzeln gemessen, aber selten als durchgängige Reise verstanden.

Die typischen Effekte sind überall sichtbar:

• Jeder Kanal meldet seine eigenen Zahlen – oft ohne gemeinsame Logik.

• Webanalytics, Marketing-Automation und CRM laufen nebeneinander her, statt miteinander verbunden zu sein.

• Marketing liefert KPIs „bis zum Lead“ – ab dort endet die Verantwortung.

• Vertrieb liefert Daten „ab Angebot“ – bis dahin beginnt sie erst gar nicht.

• Zwischen beiden Bereichen entsteht ein Gap, dass in Meetings regelmäßig zu Diskussionen führt.

Diese Fragmentierung ist nicht nur ein technisches Problem. Sie verhindert, dass Unternehmen echte Zusammenhänge erkennen:

Welcher Kanal bringt hochwertigen Traffic? Welche Touchpoints erzeugen profitable Kunden? Welche Kampagnen steigern Umsatz – nicht nur Leads?

Ohne harmonisierte Daten wird jede Antwort zum Ratespiel. Und das ist teuer: Budgetentscheidungen verlieren Präzision. Kampagnenoptimierungen werden beliebig. Return-on-Invest-Berechnungen werden weich. Kurz gesagt:

Daten ohne Kontext sind nutzlos — und ein Marketingbudget ohne Datenbasis ist ein Risiko.

Nur wenn Impressionen, Klicks, Leads, Opportunities und Umsätze in einer einheitlichen Datenarchitektur zusammengeführt werden, entsteht ein Bild, das wirklich steuerungsfähig ist. Erst dann wird aus Daten wirkliche Wertschöpfung.

3. Was Unternehmen wirklich brauchen: Eine „Single Source of Marketing Truth“

Nach Jahren des Technologiewachstums ist für viele Unternehmen klar:

Das eigentliche Nadelöhr liegt nicht im Marketing-Stack – sondern in der fehlenden Fähigkeit, Daten abteilungsübergreifend zu verbinden, zu interpretieren und verlässlich zu nutzen. Genau hier setzt eine Single Source of Marketing Truth an.

Sie ist kein weiteres Tool, sondern eine strukturelle Grundlage, die alle relevanten Marketing- und Vertriebsdaten unter einem gemeinsamen Dach vereint. Damit entsteht erstmals ein konsistentes Bild dessen, was entlang der Customer Journey wirklich passiert.

Ein solches Marketing-Data-Hub fungiert als verbindendes Element zwischen Kanälen, Systemen und Teams. Es schafft Klarheit, weil es aus fragmentierten Datenpunkten ein kohärentes Modell macht – mit einheitlichen Definitionen, nachvollziehbaren Prozessen und einer zentralen Logik.

Damit erfüllt ein Data Hub Aufgaben, die weit über das reine Zusammenführen von Daten hinausgehen:

• Die gesamte Journey wird systematisch abgebildet.
  Touchpoints werden so modelliert, dass sie sich zu einem durchgängigen Verlauf zusammensetzen – statt als isolierte Messpunkte zu existieren. Das macht Wirkmechanismen sichtbar, die vorher verborgen blieben.

• KPIs werden vereinheitlicht – unternehmensweit.
  Eine zentrale Definition sorgt dafür, dass Marketing, Vertrieb und Geschäftsführung mit denselben Zahlen arbeiten. Differenzen in der Interpretation verschwinden, Entscheidungen werden belastbarer.

• Datenintegration wird zum Prozess, nicht zum Projekt.
  Ein Hub bringt Daten automatisiert zusammen – nicht als jährliche Aktion, sondern als dauerhafte Infrastruktur. Dadurch entsteht erstmals aktuelle Datenbasis statt Datenrückstand.

• Reporting wird Echtzeit, nicht retrospektiv.
  Teams können Kampagnen steuern, während sie laufen – statt Wochen später zu analysieren, was hätte passieren können.

• Skalierung und Auditierbarkeit werden möglich.
  Transparenz darüber, woher Daten kommen, wie sie transformiert werden und welche Kennzahlen auf welcher Logik basieren, bildet die Grundlage für verlässliche Steuerung.

• KI kann dort ansetzen, wo Wert entsteht.
  Nur ein harmonisiertes, kontextreiches Datenfundament erlaubt es, KI für Personalisierung, Forecasting oder Budgetoptimierung sinnvoll einzusetzen. Damit wird klar: Eine Single Source of Marketing Truth ist nicht die Antwort auf die Frage „Welches Tool brauchen wir?“, sondern auf die Frage „Wie machen wir Marketing endlich steuerbar?“ Und genau dieser Perspektivwechsel entscheidet darüber, ob MarTech im Mittelstand nur existiert – oder tatsächlich wirkt.

4. Ein Praxisbeispiel: Wie ein Industrieunternehmen in acht Wochen die Trendwende geschafft hat

Ein mittelständischer B2B Hersteller stand vor genau diesen Herausforderungen: Viele Systeme, viele Zahlen – aber wenig Erkenntnisse.

Schritt 1: Discovery – Welche Daten sind wirklich entscheidend?

Gemeinsame Analyse der Customer Journey, Priorisierung relevanter Touchpoints, Klärung: Welche Fragen muss Marketing überhaupt beantworten können?

Schritt 2: Das konzeptionelle Datenmodell

Definition zentraler Marketing-Entitäten wie Impression, Click, Visit, Lead, Campaign, Source, Channel, sowie einheitlicher KPI-Definitionen über alle Kanäle und Abteilungen hinweg.

Schritt 3: Technische Harmonisierung & Data Hub

Automatisierte Datenintegration, eindeutige Zuordnung von Quellen und Kanälen, Bereinigung von Inkonsistenzen. Viele Unternehmen nutzen hierfür moderne Data Platforms wie Microsoft Fabric, die sich besonders eignen, wenn bereits Microsoft 365 oder Dynamics im Einsatz ist – denn Integration, Governance und Security funktionieren nahtlos.

Schritt 4: Reporting & Insights in Echtzeit

Über Power BI wurden Kampagnen-, Funnel- und ROI-Dashboards umgesetzt, die heute in mehreren Teams genutzt werden.

5. Die Ergebnisse: Weniger Bauchgefühl – mehr Wirkung

Ohne zusätzliche Tools, ohne drastische Teamveränderungen – allein durch Struktur und Datenarchitektur:

Der sichtbarste Effekt war das Reporting. Der größte allerdings war unsichtbar: die klare und skalierbare Architektur, die fortan jede Marketingmaßnahme messbar machte.

6. Die fünf wichtigsten Learnings für Marketingteams

• 1. Ohne Datenmodell kein MarTech-Erfolg. Tools allein bringen keine Wahrheit – Modelle schon.

• 2. Marketing und Data Engineering müssen zusammenarbeiten. Sonst entsteht Reporting, aber keine Entscheidungsgrundlage.

• 3. KPIs müssen zentral definiert werden. „Ein Lead“ bedeutet sonst in jeder Abteilung etwas anderes.

• 4. Ein Data Hub ist der Gamechanger. Vor allem, wenn Unternehmen bereits in Microsoft 365/Azure arbeiten – dann ist Fabric ein logischer, aber kein zwingender Schritt.

• 5. KI-Readiness entsteht durch Struktur, nicht durch ChatGPT. Wer seine Daten nicht versteht, kann keine KI sinnvoll im Unternehmenskontext einsetzen.

7. Handlungsempfehlungen für Marketingverantwortliche

Der Weg zu einem funktionierenden Marketing-Data-Hub beginnt nicht mit einer neuen Plattform oder einem weiteren Reporting-Tool. Er beginnt damit, die richtigen Fragen zu stellen – Fragen, die Klarheit darüber schaffen, wo Marketing wirklich steht und welche Entscheidungen künftig belastbar getroffen werden sollen.

Wenn Sie im Marketing starten wollen, stellen Sie sich drei zentrale Fragen:

• 1. Welche Entscheidungen treffen wir heute noch aus dem Bauch?
  Jede Entscheidung, die nicht durch ein konsistentes Datenmodell gestützt ist, birgt Risiko: Budgetverteilung, Kanalstrategie, Kampagnenanpassungen, Zielgruppenauswahl. Hier zeigt sich, wo Daten fehlen – und wo die größten Hebel liegen.

• 2. Wo verlieren wir aktuell Zeit durch Datenchaos?
  Nicht alle Datenprobleme sind strategisch – viele sind operativ. Typische Zeitfresser sind manuelle Exporte, Excel-Konsolidierung, KPI-Abstimmungen zwischen Teams oder die ewige Jagd nach „der richtigen Zahl“. Diese Stellen zeigen, wo Automatisierung und Integration sofort Wirkung entfalten.

• 3. Welche Touchpoints brauchen wir wirklich, um ROI beurteilen zu können?
  Nicht jeder Touchpoint ist gleich wichtig. Manche liefern nur Volumen, andere liefern Wert. Marketingverantwortliche sollten klar definieren, welche Daten entlang der Journey tatsächlich relevant sind, um Kampagnen, Kundenqualität und Umsatzbeiträge zu verstehen.

Auf Basis dieser Fragen wird deutlich, dass der Aufbau eines Marketing-Data-Hubs kein Tool-Projekt, sondern ein Klarheits-Projekt ist.

8. Fazit: Skalierbares Marketing braucht exakte Daten

MarTech ist nur so gut wie das Datenfundament, auf dem es steht. Unternehmen, die ihre Marketingdaten in einem zentralen Data Hub zusammenführen – egal ob mit Fabric oder anderen Lösungen – schaffen:

• echte Transparenz

• belastbare Entscheidungen

• effizienteres Budget

• messbaren ROI

• und eine Grundlage für zukünftige KI-Anwendungen

Daten sind nicht das Ziel. Datenarchitektur ist der Weg. Und Marketing-Exzellenz ist das Ergebnis.

*Manuel Schmidt ist Co-Founder & Managing Partner der tractionwise GmbH.

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