In der Marketing-Beilage der Handelszeitung<\/a> Nr. 44\/2019 durfte ich sechs Bausteine f\u00fcr eine datengetriebene Kultur aufzeigen.<\/p>\n Inhalte dieses Artikels<\/p> Streaming-Dienste kennen unsere Vorlieben und leiten uns zu Serien und Songs, die zu uns passen. Fu\u0308hrende Online-Retailer bieten uns nicht nur ein hochgradig personalisiertes Einkaufserlebnis, sondern liefern uns Verbrauchsgu\u0308ter auch rechtzeitig nach, bevor sie aufgebraucht sind.<\/p>\n Anhand von Wetterdaten k\u00f6nnen Medikamentenhersteller und Online-Apotheken die erste Erk\u00e4ltungswelle im Herbst voraussehen und rechtzeitig passende Werbekampagnen fu\u0308r Nasensprays, Halstabletten und so weiter ausspielen. Doch was mu\u0308ssen Unternehmen tun, die ein datenzentriertes Marketing aufbauen wollen?<\/p>\n 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 ver\u00e4ndern wird.<\/p>\n Wer die Menschen bei diesem Prozess nicht mitnimmt, l\u00e4uft Gefahr, dass sich die Investitionen nicht auszahlen werden. Sechs Bausteine haben sich als besonders wichtig erwiesen, wenn Unternehmen ein datenzentriertes Marketing aufbauen wollen:<\/p>\n Wenn Daten genutzt werden sollen, geht dies nicht ohne eine klare Zielsetzung. Wenn ein Unternehmen nicht weiss, welches Ziel es erreichen m\u00f6chte, ist es nicht einmal m\u00f6glich, die ben\u00f6tigten Daten zu identifizieren.<\/p>\n Deshalb sollten zu Beginn immer einige grunds\u00e4tzliche Fragen gekl\u00e4rt werden: Was ist das Ziel der Datenanalysen und Optimierungen? Welche Kennzahlen sind zur Beurteilung der Zielerreichung relevant? Welche Datensegmentierungen wu\u0308rden tiefere Insights erm\u00f6glichen?<\/p>\n Je besser die Zielsetzung beschrieben ist, desto klarer lassen sich daraus die ben\u00f6tigten Daten und Datenquellen ableiten. Dies k\u00f6nnen 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.<\/p>\n Von besonderer Bedeutung ist die Zusammenfu\u0308hrung der Daten aus den verschiedenen Quellen in einem gemein samen Data Warehouse. Erst dann stehen sie fu\u0308r u\u0308bergreifende Analysen zur Verfu\u0308gung und erm\u00f6glichen das Auf decken von Zusammenh\u00e4ngen, die sonst verborgen bleiben wu\u0308rden.<\/p>\n Je besser die Aufl\u00f6sung von Datensilos gelingt, desto h\u00f6her ist im Allgemeinen das aussch\u00f6pfbare Potenzial.<\/p>\n Leider haben Analysen fu\u0308r sich genommen nur wenig Wert. Entscheidend fu\u0308r ein Unternehmen ist es, dass aus den Analysen konkrete Schritte erfolgen. Nur dann k\u00f6nnen die get\u00e4tigten Investitionen auch einen Mehrwert fu\u0308r das Unternehmen generieren.<\/p>\n 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 regelm\u00e4ssig u\u0308berpru\u0308ft werden.<\/p>\n Der Business-Intelligence-(BI-)Manager ist neben dem Marketing Director die zentrale Person, um ein datenzentriertes Marketing im Unternehmen zu verankern.<\/p>\n Die Einstellung der geeigneten Person ist fu\u0308r die meisten Unternehmen jedoch schwieriger, als es zun\u00e4chst 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 rudiment\u00e4res Wissen u\u0308ber die Aufgaben eines BIManagers existiert?<\/p>\n 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 u\u0308ber die Arbeit eines BIManagers aufzubauen, um eine gute Entscheidung zu treffen.<\/p>\n 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 m\u00f6chte, ist es wichtig, sie im gesamten Unternehmen zur Verfu\u0308gung zu stellen.<\/p>\n Je mehr Mitarbeitende die Erkenntnisse der BI-Abteilung in ihre Entscheidungen einfliessen lassen k\u00f6nnen, desto gr\u00f6sser ist die Wirkung, die von der Nutzung von Daten ausgeht.<\/p>\n 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 gefu\u0308hrt werden soll.<\/p>\n Deren Unterstu\u0308tzung kann wertvoll sein, um Irrwege zu vermeiden und zielgerichtet ein datenzentriertes Marketing aufzubauen. Dennoch sollte gepru\u0308ft werden, fu\u0308r welche Aufgaben ihr Einsatz sinnvoll ist.<\/p>\n Wenn es sich eher um unregelm\u00e4ssig oder gar einmalig auftretende Aufgaben handelt, die eventuell besonderes Knowhow erfordern, das nur schwer aufgebaut werden kann, spricht dies fu\u0308r den Einsatz externer Consultants. Hingegen sollten operative Aufgaben eher mit eigenen Mitarbeitenden abgedeckt werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Die Nutzung von Daten durchdringt unseren Alltag und doch setzt nur eine Minderheit der Unternehmen die Daten tats\u00e4chlich konsequent zur Analyse, Steuerung und \u00dcberwachung ihres Marketings ein. 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<\/p>\nEinleitung: wie Daten f\u00fcr ein besseres Kundenerlebnis sorgen<\/span><\/h2>\n
1. Zielsetzung<\/span><\/h2>\n
2. Daten<\/span><\/h2>\n
3. Analysen und Optimierungen<\/span><\/h2>\n
4. Business Intelligence Manager<\/span><\/h2>\n
5. Datengetriebene Kultur<\/span><\/h2>\n
6. Externe Spezialisten<\/span><\/h2>\n