Viele Daten, wenig Erkenntnisse Wie man Entscheidungen im Marketing transformiert

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Wenige Unternehmen nutzen ihre Daten vollständig. Das Problem: Daten sinnvoll zu interpretieren. Dashboards, Reports und Analysen gibt es zuhauf, doch die Informationsflut erschwert es, Wichtiges zu erkennen. Denn Technologie allein löst das Problem nicht. Entscheidend ist, wie man die Daten nutzt.

60 Prozent der Marketer haben noch keinen klaren Überblick über ihre Kampagnen oder Kunden. Dabei mangelt es nicht an technischen Tools, sondern am richtigen Ansatz, die vorhandenen Datenströme richtig zu interpretieren.

Dieser Leitfaden fasst praxisnahe Schritte, typische Stolperfallen und zentrale Erkenntnisse zusammen, um die Informationsüberflutung zu durchbrechen, sich auf das Wichtige zu konzentrieren und Daten effizient für Entscheidungen zu nutzen.

Dashboards effektiv einsetzen – 40 Stunden pro Monat sparen

Dashboards sollen Klarheit schaffen, doch oft frustrieren sie mehr. Eine Studie von Constant Contact zeigt, dass nur 24 Prozent der Marketer mit der Datenvisualisierung für Entscheidungen zufrieden sind.

So werden Dashboards endlich nützlich:

1. Ziele klar definieren
Ein Dashboard ohne Ziel ist nur eine Ansammlung von Zahlen. Klare Ziele bestimmen, welche Kennzahlen relevant sind, wie sie aufgeteilt werden und welche Zeiträume betrachtet werden. Fragen Sie sich:

• Welche Entscheidung soll ich treffen?

• Welche Frage soll das Dashboard beantworten?

Beispiel: Möchten Sie herausfinden, welche Plattform die effizientesten Conversions liefert, sollten Sie CPA, Lead-Volumen und Conversion-Raten verfolgen – nach Plattform aufgeteilt und über bestimmte Zeiträume analysiert.

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2. Relevante Daten sammeln
Haben Sie Ihr Ziel definiert, konzentrieren Sie sich auf die tatsächlich relevanten Daten. Alles „nur für den Fall“ zu sammeln, verlangsamt die Analyse und erzeugt unnötige Unübersichtlichkeit. Automatisieren Sie den Import aus verschiedenen Quellen – Analytics-Tools, Werbeplattformen, CRM-Systeme – in einer einzigen Ansicht.

Beispiel: Ein Fintech-Unternehmen betreibt ein Account-Based-Marketing-Programm für Enterprise-Kunden. Das Marketing-Team kombiniert folgende Daten in einem Dashboard:

• Account-Engagement aus HubSpot (E-Mails, Webinar-Teilnahmen)

• Paid-Media-Ausgaben und CTR aus LinkedIn Ads

• Trial-Nutzungsdaten aus der eigenen Plattform

Sind diese Datenströme vereint, erkennt das Team auf einen Blick, welche Accounts aktiv sind, welche Kampagnen Aufmerksamkeit erzeugen und welche Trial-Nutzer am wahrscheinlichsten konvertieren. Ein High-Value-Account signalisiert Sales-Readiness, wenn er ein Webinar besucht, mehrfach auf LinkedIn-Anzeigen klickt und ein Trial startet. Das Team kann die Ansprache dieses Accounts sofort priorisieren.

3. Daten sauber aufbereiten
Dieser Schritt reduziert manuelle Arbeit und stellt sicher, dass Ihr Datensatz sauber, konsistent und Reporting-tauglich ist. Rohdaten enthalten oft unnötige Felder, inkonsistente Formate oder Duplikate und sind selten sofort analysierbar. Abhängig vom genutzten Tool können Sie die Datenaufbereitung vor oder nach der Speicherung durchführen:

• ETL (Extract, Transform, Load): Daten vor der Speicherung bereinigen – sinnvoll, wenn das Format klar definiert ist.

• ELT (Extract, Load, Transform): Rohdaten speichern und später bereinigen – ideal für explorative Analysen.

Sind die Daten bereit, können Sie automatische Aktualisierungen einrichten, sodass Reports täglich, wöchentlich oder in Echtzeit aktualisiert werden – ganz ohne manuelle Exporte.

4. Visualisieren für Klarheit und Geschwindigkeit
Strukturierte Daten helfen nur, wenn sie verständlich dargestellt werden. Passende Visualisierungen können sein:

• Liniendiagramme für Trends

• Balken- oder Säulendiagramme für Vergleiche

• Funnel-Diagramme für Conversion-Pfade

• Geo-Karten für regionale Unterschiede

• Scorecards für Echtzeit-Kennzahlen

Ein Dashboard kann mehrere Visualisierungen enthalten, solange sie sinnvoll sind. So sieht ein organisiertes Dashboard aus, das Daten automatisch abruft und aktualisiert.

Es mag einfach klingen, doch wer strukturiertes Reporting beherrscht, spart einem Team jede Woche viele Stunden. ClaritySeed, eine B2B Marketingberatung, verbrachte früher täglich Stunden damit, Daten manuell aus Google Ads, Analytics und Facebook Ads zusammenzutragen. Nach der Konsolidierung und Automatisierung ihres Dashboards aktualisieren sich die Reports nun täglich – Marketer gewinnen so über zehn Stunden pro Woche zurück, um Kampagnen zu analysieren, Kanäle zu optimieren und Entscheidungen zu treffen, die wirklich zählen.

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Zahlen anstarren ≠ Daten analysieren

Ein Dashboard voller Zahlen sagt wenig, bis man die richtigen Fragen stellt. Und seien wir ehrlich: Rohdaten in echte Erkenntnisse zu verwandeln, lernt man nicht „über Nacht“. Es erfordert Übung – und ein wenig Unterstützung durch KI kann enorm helfen.

Trotzdem nutzen die meisten Marketer KI bisher nicht auf diese Weise. In der Coupler.io-Studie „AI in Data Analytics“ unter 111 Fachleuten aus SaaS, E-Commerce, Retail und Agenturen gaben nur 19 Prozent an, KI für die Dateninterpretation einzusetzen – also z. B. Muster zu erkennen, Chancen zu identifizieren oder Anomalien zu entdecken. Der Rest verlässt sich weiterhin auf Bauchgefühl statt auf strukturierte Analyse.

Dieser Unterschied ist entscheidend. KI erstellt nicht automatisch Ihre nächste Kampagne, aber sie hilft, smarter mit den bereits vorhandenen Daten zu arbeiten. So kann KI helfen:

1. Routineaufgaben automatisieren
Stundenlang Berichte zusammenstellen oder Tabellen manuell verknüpfen? Nicht nötig. KI-Tools übernehmen die aufwendigen Aufgaben:

• Datenimporte aus Google Ads, Meta Ads, TikTok, Shopify und mehr

• Automatische Bereinigung und Formatierung im Hintergrund

• Einheitliche, übersichtliche Ansicht ohne das Chaos von widersprüchlichen Kennzahlen

2. Probleme frühzeitig erkennen
Bei mehreren Kampagnen kann man kleine Veränderungen leicht übersehen, bis sie sich zu Umsatzeinbußen summieren. KI fungiert wie ein ständig aktiver Analyst und meldet Auffälligkeiten in Echtzeit:

• Mobile Conversions fallen plötzlich ab?

• Eine einzelne Anzeigenkampagne verliert heimlich an Performance?

• Umsatz in einer Region stagniert?

So erhalten Sie frühzeitig Warnzeichen, bevor es zu spät ist.

3. Fragen stellen – klare Antworten erhalten
Vergessen Sie das endlose Durchforsten von Dashboards. Mit natürlicher Sprach-KI können Sie einfach fragen:

• „Welcher Kanal brachte letzte Woche die meisten neuen Nutzer?“

• „Wie ist unsere Conversion-Rate nach Gerät in den letzten 30 Tagen?“

• „Welche Kampagne funktionierte besser auf Mobilgeräten?“

Kein SQL, keine Pivot-Tabellen nötig. Einige Tools verbinden sich sogar direkt mit Ihren Datensätzen über MCP-Server (wie Coupler.io in Kombination mit Claude), sodass Sie tiefer gehen können: „Zeige mir die Top 10 Regionen nach Umsatz aus unseren Shopify-Daten.“ Fertig.

Viele Tools bieten mittlerweile eigene KI-Funktionen:

• GA4: Predictive Metrics und Anomalie-Erkennung

• Shopify: KI-gestützte Produkt- und Verkaufs-Insights

• HubSpot: Smart Lists, automatisierte Workflows, Lead-Scoring

• Meta Ads: Budget-Optimierung via Machine Learning

• Coupler.io: Automatisiert Datenflüsse und integriert KI-Tools wie Claude oder ChatGPT für Erkenntnisse

• Clarity: Fasst Session Recordings in verständlicher Sprache zusammen

Wie man mit KI kommuniziert

Selbst perfekte Dashboards, verlässliche Kennzahlen oder KI-Alerts bringen wenig, wenn die Fragen oberflächlich bleiben. Erfahrene Marketer wissen: Die wahre Stärke liegt darin, Fragen zu stellen, die Daten in konkrete, umsetzbare Erkenntnisse verwandeln – nicht nur in weitere Zahlen.

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KI-Agenten können dabei wie ein Teammitglied agieren: Sie helfen, klügere Fragen zu formulieren, Zusammenhänge zu erkennen, die sonst übersehen würden, und die Analyse auf ein neues Level zu bringen. Entscheidend ist: Kontext, Kausalität und konkrete Handlungsmöglichkeiten immer im Blick zu haben. So nutzen Sie KI effektiv:

1. Muster erkennen, nicht nur Einzelwerte
Falsch: „Haben wir diesen Monat X Klicks bekommen?“

Richtig: „Welche Zielgruppen oder Content-Typen sorgen konstant für hochwertiges Engagement, und sind diese Trends über Kampagnen hinweg stabil?“

2. Aktionen mit Ergebnissen verbinden
Falsch: „Sind die Verkäufe gestiegen?“

Richtig: „Welche Kampagnen, Kanäle oder Inhalte führen nachweislich zu mehr qualifizierten Leads oder abgeschlossenen Deals, und wie stark ist dieser Zusammenhang?“

3. Timing und Abfolgen analysieren
Falsch: „Interagieren die Kunden?“

Richtig: „Welche Touchpoints und Interaktionssequenzen sagen am zuverlässigsten eine Conversion voraus, und welchen Einfluss hat das Timing?“

4. Reibungspunkte identifizieren
Falsch: „Brechen Leads ab?“

Richtig: „An welcher Stelle im Customer Journey verlieren Interessenten das Interesse, und welche Merkmale haben diese Leads gemeinsam?“

Datengetriebene Entscheidungen – auch ohne technischen Hintergrund

Daten sind entscheidend – aber nur, wenn man weiß, wie man sie richtig einsetzt. Es geht nicht darum, möglichst viele Zahlen zu sammeln, sondern sie gezielt und sinnvoll zu nutzen.

Und genau hier beginnt es bei Ihnen: mit Ihrer Einstellung, Ihren Fähigkeiten und Ihren täglichen Routinen. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie datenorientiertes Denken in Ihre Arbeit und die Ihres Teams einbetten – und wie Sie Kollegen zu echten Spezialisten machen, die Zahlen nicht fürchten, sondern daraus präzise, effiziente und kreative Strategien ableiten.

Am Ende geht es nicht darum, fauler zu werden, sondern klüger zu arbeiten. Bei Fragen können Sie mich jederzeit auf LinkedIn kontaktieren – genau dafür gibt es die Marketing-Community.

*Veronika Tamaio Flores ist Product Lead bei Coupler.io.

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