Den Datenschatz heben – Fachbeitrag von Christian Ebernickel in der Handelszeitung

16. November 2019

Die Nutzung von Daten durchdringt unseren Alltag und doch setzt nur eine Minderheit der Unternehmen die Daten tatsächlich konsequent zur Analyse, Steuerung und Überwachung ihres Marketings ein.

Das könnte fatal sein; eine Studie von Forbes Insights hat deutlich gemacht, dass die effiziente Nutzung von Daten zukünftig ein entscheidender Faktor dafür sein wird, ob sich ein Unternehmen weiterhin erfolgreich am Markt entwickelt.

In der Marketing-Beilage der Handelszeitung Nr. 44/2019 durfte ich sechs Bausteine für eine datengetriebene Kultur aufzeigen.

Einleitung: wie Daten für ein besseres Kundenerlebnis sorgen

Streaming-Dienste kennen unsere Vorlieben und leiten uns zu Serien und Songs, die zu uns passen. Führende Online-Retailer bieten uns nicht nur ein hochgradig personalisiertes Einkaufserlebnis, sondern liefern uns Verbrauchsgüter auch rechtzeitig nach, bevor sie aufgebraucht sind.

Anhand von Wetterdaten können Medikamentenhersteller und Online-Apotheken die erste Erkältungswelle im Herbst voraussehen und rechtzeitig passende Werbekampagnen für Nasensprays, Halstabletten und so weiter ausspielen. Doch was müssen Unternehmen tun, die ein datenzentriertes Marketing aufbauen wollen?

Ein wichtiger Punkt gleich vorweg: Datenzentriertes Marketing ist nicht nur eine Frage des richtigen Einsatzes von Technologien. Mindestens so wichtig ist es, datenzentriertes Marketing auch als einen Prozess zu verstehen, der die Arbeitsweisen im Unternehmen und mit externen Partnern verändern wird.

Wer die Menschen bei diesem Prozess nicht mitnimmt, läuft Gefahr, dass sich die Investitionen nicht auszahlen werden. Sechs Bausteine haben sich als besonders wichtig erwiesen, wenn Unternehmen ein datenzentriertes Marketing aufbauen wollen:

1. Zielsetzung

Wenn Daten genutzt werden sollen, geht dies nicht ohne eine klare Zielsetzung. Wenn ein Unternehmen nicht weiss, welches Ziel es erreichen möchte, ist es nicht einmal möglich, die benötigten Daten zu identifizieren.

Deshalb sollten zu Beginn immer einige grundsätzliche Fragen geklärt werden: Was ist das Ziel der Datenanalysen und Optimierungen? Welche Kennzahlen sind zur Beurteilung der Zielerreichung relevant? Welche Datensegmentierungen würden tiefere Insights ermöglichen?

2. Daten

Je besser die Zielsetzung beschrieben ist, desto klarer lassen sich daraus die benötigten Daten und Datenquellen ableiten. Dies können neben internen Datenquellen wie etwa den Nutzungsdaten der Web site, der Information zu Store-Visits und den Daten aus dem Customer Service auch Daten aus externen Systemen (beispielsweise Wetterdaten) sein.

Von besonderer Bedeutung ist die Zusammenführung der Daten aus den verschiedenen Quellen in einem gemein samen Data Warehouse. Erst dann stehen sie für übergreifende Analysen zur Verfügung und ermöglichen das Auf decken von Zusammenhängen, die sonst verborgen bleiben würden.

Je besser die Auflösung von Datensilos gelingt, desto höher ist im Allgemeinen das ausschöpfbare Potenzial.

3. Analysen und Optimierungen

Leider haben Analysen für sich genommen nur wenig Wert. Entscheidend für ein Unternehmen ist es, dass aus den Analysen konkrete Schritte erfolgen. Nur dann können die getätigten Investitionen auch einen Mehrwert für das Unternehmen generieren.

Deshalb sollte von Beginn an besonderer Wert auf einen Prozess aus kontinuierlichen Analysen, Optimierungen und Nachverfolgungen gelegt werden. Dieser stellt sicher, dass Analysen und Optimierungen auf die Zielsetzungen hin ausgerichtet werden und die Ergebnisse regelmässig überprüft werden.

4. Business Intelligence Manager

Der Business-Intelligence-(BI-)Manager ist neben dem Marketing Director die zentrale Person, um ein datenzentriertes Marketing im Unternehmen zu verankern.

Die Einstellung der geeigneten Person ist für die meisten Unternehmen jedoch schwieriger, als es zunächst scheint. Neben dem Umstand, dass der Personalmarkt im BI-Bereich angespannt ist, gibt es noch eine weitere Herausforderung: Wie erkennt man die geeigneten Kandidaten, wenn im Unternehmen bislang nur rudimentäres Wissen über die Aufgaben eines BIManagers existiert?

Das Risiko von Fehlbesetzungen ist hoch. Umso wichtiger ist es, im Vorfeld die Anforderungen an die Skills eines BI-Managers zu konkretisieren und mindestens Basiswissen über die Arbeit eines BIManagers aufzubauen, um eine gute Entscheidung zu treffen.

5. Datengetriebene Kultur

Datengetriebenes Arbeiten sollte nicht an den Grenzen der BI-Abteilung enden. Wenn ein Unternehmen maximalen Nutzen aus den Analysen und Insights der BI-Spezialisten ziehen möchte, ist es wichtig, sie im gesamten Unternehmen zur Verfügung zu stellen.

Je mehr Mitarbeitende die Erkenntnisse der BI-Abteilung in ihre Entscheidungen einfliessen lassen können, desto grösser ist die Wirkung, die von der Nutzung von Daten ausgeht.

Die konsequente Nutzung von Daten macht auch Fehlentscheidungen im Marketing transparenter. Deshalb ist die Etablierung einer Fehlerkultur von besonderer Bedeutung, wenn datengetriebenes Arbeiten zum Erfolg geführt werden soll.

6. Externe Spezialisten

Deren Unterstützung kann wertvoll sein, um Irrwege zu vermeiden und zielgerichtet ein datenzentriertes Marketing aufzubauen. Dennoch sollte geprüft werden, für welche Aufgaben ihr Einsatz sinnvoll ist.

Wenn es sich eher um unregelmässig oder gar einmalig auftretende Aufgaben handelt, die eventuell besonderes Knowhow erfordern, das nur schwer aufgebaut werden kann, spricht dies für den Einsatz externer Consultants. Hingegen sollten operative Aufgaben eher mit eigenen Mitarbeitenden abgedeckt werden.

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Christian Ebernickel ist Senior Consultant bei Wortspiel. Sein Schwerpunkt liegt in der Konzeption und Umsetzung umfangreicher Tracking-Setups mit Google Analytics und dem Google Tag Manager. Der Gewinner des von Google unterstützten «Analytics Awards» ist gefragter Speaker auf Konferenzen wie der «Data Driven Business» in Berlin, der «SMX» in München und dem «Analytics Summit» in Hamburg sowie Dozent bei 121WATT. Christians Leitspruch lautet: «Die richtigen Daten zur richtigen Zeit an der richtigen Stelle».