Goldmine Daten Was Datenanalyse heute leisten kann und sollte

Ein Gastbeitrag von Tobias Knieper*

Entscheidungen werden oft aufgrund von Daten getroffen. Doch viele Unternehmen, gerade auch im B2B, wissen gar nicht, was eine Datenanalyse heute schon leisten kann. Wir geben in diesem Beitrag Tipps, wie das gelingen kann.

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Daten sind eine wahre Goldmine für jeden Marketer. Wenn diese dann noch clever kombiniert werden, ergeben sich völlig neue Kundenmuster.
Daten sind eine wahre Goldmine für jeden Marketer. Wenn diese dann noch clever kombiniert werden, ergeben sich völlig neue Kundenmuster.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Die Marketingabteilung ist eine Goldmine für Daten. Doch leider sind die Analyseverfahren allzu oft ineffektiv, Ressourcen werden nicht sinnvoll genutzt, und die Ergebnisse sind folglich wenig spektakulär. So urteilen 58 Prozent der Marketingleiter in einer Studie von Gartner.

Das Problem ist hier einerseits ein quantitatives – nämlich der ständige Zustrom von Daten aus Hunderten von Plattformen – und andererseits ein qualitatives: Marketingexperten verbringen viel Zeit mit der manuellen Konsolidierung von Daten. Wenn sie schließlich zu verwertbaren Erkenntnissen gelangen, sind die Daten möglicherweise bereits mehrere Wochen alt. Eine optimale Entscheidungsfindung weit über die Marketingabteilung hinaus ist jedoch nur auf Grundlage aktueller Daten möglich. Sie kann menschliche Fehleinschätzungen reduzieren, schnellere Einblicke gewähren und eine Rundumsicht auf den Kunden schaffen.

Fünf Aspekte in Sachen Datenanalyse helfen, die Effizienz zu steigern und Marketingaktivitäten auf den neuesten Stand zu bringen:

1. Zentralisierung der Daten

Marketingteams nutzen für ihre tägliche Arbeit eine Vielzahl digitaler Werkzeuge: CRM-Tools für die Verwaltung von Kundenbeziehungen, Plattformen zur Marketingunterstützung, Lead Enrichment Services sowie verschiedene Social-Media-Plattformen, um organische Kampagnen zu verfolgen und die Wirksamkeit bezahlter Werbemaßnahmen zu analysieren. Jede für sich genommen ermöglichen diese Plattformen und Anwendungen, Kampagnen durchzuführen, Daten zu organisieren und native Berichte zu erstellen. Doch im Zusammenspiel können sie noch viel mehr: Wenn Daten über verschiedene Systeme hinweg kombiniert und zentralisiert werden, ergibt sich ein umfassender Blick auf den Kunden. So lässt sich immer das volle Marketing-Potential ausschöpfen. Mögliche Probleme werden sofort erkannt und können behoben werden, bevor das Geschäft darunter leidet.

2. Das große Ganze im Blick

Die ganzheitliche Sicht auf alle Marketingdaten ist von entscheidender Bedeutung. Nur so lassen sich verborgene Muster und Trends aufdecken und schnell neue Möglichkeiten erkennen, um die Kundenbindung zu stärken. Viele Unternehmen nutzen vermutlich eines oder mehrere der oben genannten Tools. Jedes erfüllt zwar seinen spezifischen Zweck, jedoch übersehen Benutzer bei der großen Anzahl an verwendeten Technologien oft Zusammenhänge. Erst die Zentralisierung der Datenquellen ermöglicht es, den Blick für das große Ganze zu weiten und die richtigen Fragen zu stellen.

3. Bessere Einblicke in KPIs

Marketingteams legen üblicherweise Leistungskennzahlen (KPIs) fest und berichten in regelmäßigen Abständen darüber. Haben die Mitarbeiter zentralen Zugriff auf alle Marketingdaten, können sie sich eingehender mit den KPIs befassen und ein entsprechend ausführliches Reporting erstellen.

Am Beispiel der Return on Investment (ROI) Analyse wird deutlich, wie detaillierteres Verständnis zu besserer Leistung führt: Erst durch Kombination der Daten aus allen Werbekanälen lässt sich erkennen, welche Kanäle die meisten Leads zu den niedrigsten Akquisitionskosten generieren, und diesen dann zusätzliche Mittel zuweisen. Ein weiteres gutes Beispiel ist die Attributionsanalyse. Sie verdeutlicht, welche Methode der Kundenakquise am wirksamsten ist – ganz gleich, ob es sich um bezahlte Werbung, kostenlose Demos oder Chatbot-Interaktionen handelt. Mithilfe von Attributionsmodellen stellt man fest, mit welchen Touchpoints Kunden vor und nach dem Kauf interagieren.

In Kombination können diese beiden Messgrößen zudem helfen, die Customer Journey abzubilden, die dann ebenfalls weiter analysiert werden kann: Wie ist beispielsweise ein User, der vorher noch nie von der Marke gehört hat, zum Kunden geworden – oder gar zu einem Fürsprecher der Marke? Wer mehr Daten zur Verfügung hat, kann ein größeres Bild zeichnen, Customer Journeys abbilden, neue Wege finden, den Verkaufszyklus zu beschleunigen – und sogar frühzeitig Hinweise auf eine mögliche Kundenabwanderung erkennen.

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4. Automatisierung und Modern Data Stack

Daten sollten im Mittelpunkt der Marketinganalyse stehen. Denn so entsteht eine Datenkultur, in der direkt beteiligte Stakeholder wichtige Informationen einsehen und einen strategischen Diskurs über die Ausrichtung der Ausgaben und allgemeine Unternehmensinitiativen führen können.

Ein Beispiel: Das Content-Marketing-Team wertet eine kürzlich durchgeführte E-Book-Kampagne als Erfolg aufgrund der durch Gated Content generierten Leads. Wurde das E-Book aber über verschiedene Kanäle beworben, benötigen die Marketingexperten mehr Daten für eine aussagekräftige Analyse. Nur so können sie feststellen, welche Kanäle die meisten Leads lieferten – beispielsweise der bezahlte Kanal, der organische Kanal oder das Employee-Advocacy-Programm. Zusätzlich kann man herausfinden, in welchem Zusammenspiel die jeweiligen Kanäle für den Erfolg standen.

Hier kommt das Modern Data Stack ins Spiel: Die Daten werden direkt in Cloud Data Warehouses geladen und dort umgehend transformiert. Anschließend analysieren Business InteIligence-Tools die Daten und liefern Reports. In einem derart flexiblen und mehrschichtigen Modell lässt sich die Datenintegration automatisieren. Das Marketingteam hat dann schnell und zuverlässig zentralen Zugriff auf alle relevanten Daten und kann diese innerhalb der Cloud einfach verarbeiten, um Zusammenhänge in der Customer Journey zu verstehen. Indem alle Daten zentralisiert und analysefähig gemacht werden, kann das Team fundiertere Entscheidungen für künftige Kampagnen treffen.

5. Risikofaktoren und Fehlerquellen

Kreativität und persönliche Kontakte sind der Schlüssel zum Aufbau von Kundenbeziehungen. Doch wenn es um Datenanalyse geht, sind individuelle Fehler oft das größte Hindernis auf dem Weg zu verwertbaren Erkenntnissen. Es gibt viele Möglichkeiten, diese Risiken zu verringern und dabei manuelle Prozesse abzuschaffen, die die Produktivität beeinträchtigen und wertvolle Analysezeit vergeuden.

Meist stehen drei Probleme einer datengesteuerten Marketingstrategie im Weg:

  • Datensilos: Werden die Daten von der Quelle bis zum Ort der Analyse nicht automatisiert weitergeleitet, sind Marketingspezialisten oft gezwungen, sie manuell zu übertragen – beispielsweise per Copy & Paste zwischen Tabellenblättern. Dieser Prozess ist sehr fehleranfällig, ganz zu schweigen von dem immensen Aufwand, den eine solche Arbeitsweise mit sich bringt.
  • Datenqualität: Wenn Daten in verschiedenen Anwendungen, Plattformen und CSV-Dateien gespeichert sind, ist es sehr mühsam, sie zu zentralisieren und für ein analysefähiges Format aufzubereiten. Oft führt das zu starken Verzögerungen im Reporting. In einer Studie von Dimensional Research gaben mehr als vier von zehn Analysten an, Daten zu verwenden, die im Durchschnitt mindestens zwei Monate alt sind. Veraltete Daten sind ungenaue Daten, die zu irreführenden Erkenntnissen führen. Diese resultieren wiederum in verpassten Chancen und entgangenen Einnahmen.
  • Aufbau und Pflege von Datenpipelines: In der Datenpipeline durchlaufen die Daten eine Reihe von Verarbeitungsschritten zwischen Quelle (Rohdaten) und Ziel im Cloud Data Warehouse (wo sie analysiert werden können). Für eine einwandfreie Datensynchronisierung ist entscheidend, dass diese Prozesse fehlerlos ablaufen. Doch allzu oft müssen Data-Teams unnötig viel Zeit dafür aufbringen, beschädigte Pipelines zu reparieren, Datenschemata anzupassen oder neue Quellen hinzuzufügen. Auch hier besteht wieder ein enormes Potential für Fehler. All diese manuellen Prozesse können geschäftskritische Projekte gefährden – dabei gibt es nichts zu gewinnen, nur zu verlieren. Die Automatisierung kann an dieser Stelle die Ressourcen eines Marketingteams für Datenanalyse und Reporting ideal ergänzen.

Zentrale Fragen

Die Pandemie hat die digitale Transformation für Unternehmen weltweit beschleunigt.

Damit das Marketing zum Wachstumstreiber wird, müssen Unternehmen ihre Datenstrategien überprüfen und einige wichtige Fragen stellen:

  • Welche Tools nutzt das Team und zu welchem Zweck?
  • Welche KPIs sind für die Abteilung die wichtigsten und aus welchen Daten resultieren diese Kennzahlen?
  • Wie viele manuelle Arbeitsstunden sind nötig, um die Daten in das richtige Format zu überführen?
  • Wie wirken sich menschliche Fehler aus?
  • Was fehlt im Modern Data Stack des Unternehmens?

Indem sie diese Fragen beantworten, können Marketingmitarbeiter gemeinsam reflektieren, wie sie als Team und gesamtes Unternehmen mehr Wert schöpfen können aus Datenanalysen und Business-Intelligence-Investitionen.

*Tobias Knieper, Marketing Lead DACH bei Fivetran, dem führenden Anbieter für automatisierte Datenintegration.

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