Wie Sie die Herausforderung des Marketingdatenmanagements meistern

Jede effektive Strategie für digitales Marketing basiert auf einer Sache – Daten. Wer auf einer bestimmten Website plötzlich Werbung für ein Produkt bekommen hat, weiß, dass seine Daten erfasst werden.

Diese Strategie ist sicherlich nicht neu. Marketer sammeln schon lange Daten. Bereits in den 60er Jahren wurde die Media-Mix-Modellierung von Vermarktern verwendet, um zu sehen, wie sich Werbung auf den Umsatz auswirkt.

Obwohl es sie schon seit einiger Zeit gibt, hat sich das Sammeln von Daten drastisch verändert. Heutzutage sind die Methoden zur Datenerhebung wesentlich ausgefeilter und genauer.

Vermarkter können die Reise jedes Einzelnen vom ersten Klick bis zum endgültigen Kauf verfolgen. Sie können sehen, welche Seiten besucht wurden, wie lange jede Seite angesehen wurde, welche Produkte in den Warenkorb gelegt wurden und schließlich, ob ein Kauf getätigt wurde.

Die schiere Menge an Daten, die Marketingfachleuten jetzt zur Verfügung stehen, ist sowohl ein Segen als auch ein Fluch. Einerseits stehen Marketern mehr Informationen zur Verfügung als je zuvor. Sie können ihre Zielgruppe in kleinere und gezieltere Gruppen unterteilen, was zu effektiveren Kampagnen führt. Andererseits kann diese riesige Datenmenge überwältigend und schwierig zu verwalten sein.

Wir besprechen die verschiedenen Probleme im Zusammenhang mit der Verwaltung von Marketingdaten und wie sich ein zentrales Data Warehouse von einem dezentralen unterscheidet.

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• Problem bei der Verwaltung von Marketingdaten
• Isolierte Daten
• Zuverlässiges Marketing-Reporting
• Datenamt
• Zentralisiertes Datawarehouse

Sehen wir uns zunächst an, wie die Datenverwaltung Ihrem Unternehmen helfen kann.

Wie Datenmanagement einem Unternehmen zugute kommt

Für viele Organisationen sind Marketingdaten eher ein nachträglicher Einfall. Einige finden es zu zeitaufwändig oder einfach nicht relevant für ihre Strategie.

Die Einrichtung eines effizienten Datenverwaltungssystems für Unternehmen hat viele Vorteile.

• Identifizierung und Ausrichtung neuer Märkte, um Wachstum sicherzustellen. Daten können Ihnen helfen, neue Märkte zu identifizieren, auf die Sie abzielen können. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie in einen neuen Markt eintreten oder Ihr Geschäft ausbauen möchten.
• Gewinnen Sie Einblicke in Ihre Zielgruppe, um Ihr ideales Kundenprofil zu aktualisieren – ICP. Wenn Sie Ihre Daten nicht regelmäßig überprüfen, verpassen Sie möglicherweise Einblicke in Ihre Zielgruppe. Diese Informationen können verwendet werden, um Ihren ICP zu aktualisieren, was Ihnen wiederum hilft, gezieltere Kampagnen zu erstellen.
• Erstellen Sie eine 360-Grad-Sicht auf Ihren Kundenstamm. Indem Sie Ihre Daten über Ihre Kunden überprüfen, erhalten Sie eine 360-Grad-Sicht auf sie. Dies wird Ihnen helfen, personalisiertere Erfahrungen für sie zu schaffen und die Kundenbindungsraten zu verbessern.
• Ausrichtung auf bestimmte Segmente auf der Grundlage hochspezifischer Daten. Je mehr Daten Sie haben, desto detaillierter können Ihre Segmente sein. Auf diese Weise können Sie bestimmte Personengruppen mit fokussierten Kampagnen ansprechen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit konvertieren.
• Gewährleistung der Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen. Da die Datenschutzbestimmungen immer strenger werden, ist es wichtig, ein Datenmanagementsystem zu haben, das die Einhaltung sicherstellt.

Werfen wir nun einen Blick auf einige der Probleme bei der Verwaltung von Marketingdaten.

Was ist das Problem bei der Verwaltung von Marketingdaten?

Das Hauptproblem beim Marketingdatenmanagement ist seine Komplexität.

Vermarkter müssen sich jetzt mit riesigen Datenmengen von Verbrauchern auseinandersetzen. Das Problem, das sie haben, ist, wie sie das alles verstehen? Zwei Schlüsselbereiche machen dies zu einem Problem für Vermarkter – Datenintegration und begrenzte Ressourcen für die Datenanalyse.

Datenintegration

Die erste Herausforderung ist die Datenintegration. Um die Daten zu verstehen, müssen Marketer in der Lage sein, alles an einem zentralen Ort zusammenzuführen. Dies kann schwierig sein, da die Daten oft über verschiedene Abteilungen und Systeme verstreut sind. Es geht nicht nur darum, alle Daten an einem Ort abzulegen, sondern sicherzustellen, dass sie genau und aktuell sind.

Es kann schwierig sein, Verbraucherdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln. Ein häufiger Stolperstein besteht darin, dass Vermarkter verschiedene Metriken sammeln, die möglicherweise nicht sofort vergleichbar sind. Es ist wichtig, Aktivitäten über Kampagnen aus verschiedenen Quellen hinweg zu normalisieren, damit Vermarkter einen ausgewogenen Überblick über ihre Zielgruppe erhalten.

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Begrenzte Datenanalyse-Ressourcen

Die zweite Herausforderung sind begrenzte Datenanalyseressourcen. Selbst wenn Marketer die Hürde der Integration ihrer Daten überwinden können, müssen sie diese effektiv analysieren. Dies kann ein Problem sein, da die meisten Vermarkter nicht über die erforderlichen Ressourcen oder Fachkenntnisse verfügen, um dies effektiv zu tun.

Dieser Mangel an Ressourcen kann zu Ungenauigkeiten führen, die wiederum zu schlechten Entscheidungen und verpassten Gelegenheiten führen können.

Oft verbringen Datenanalysten viel zu viel Zeit damit, Daten zu überprüfen. Wenn Sie endlich verstehen, was die Daten Ihnen sagen, ist es normalerweise zu spät, diese Informationen für die Kampagne zu verwenden, an der Sie arbeiten.

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Warum sind isolierte Daten das größte Problem bei der Datenverwaltung?

Was sind also isolierte Daten?

Datensilos sind Daten, die isoliert und nicht in andere Datensätze integriert sind. Dies kann viele Gründe haben, wie z. B. unterschiedliche Datenquellen, Abteilungsgrenzen, unterschiedliche Softwareanwendungen oder einfach nur inkompatible Formate.

Hier sind einige Gründe, warum dies das wichtigste Problem bei der Datenverwaltung ist.

Sie liefern unvollständige Datensätze

Eines der Hauptprobleme bei isolierten Daten besteht darin, dass sie einzeln unvollständige Datensätze ergeben. Dies liegt daran, dass sie nur eine Teilmenge der insgesamt verfügbaren Daten enthalten. Wenn Sie beispielsweise die Leistung Ihrer Facebook-Werbekampagnen mit Ihren Google-Anzeigen vergleichen möchten, ist dies ein sehr manueller Aufwand, wenn sie sich nicht am selben Ort befinden. Jeder manuelle Aufwand führt mit der Zeit wahrscheinlich zu ungenauen Ergebnissen.

Daten werden in der Regel in Silos eingeschlossen, wodurch bestimmte Benutzer daran gehindert werden, darauf zuzugreifen, und einige, die davon profitieren könnten, wissen möglicherweise nicht einmal davon. Dies hindert Organisationen daran, Entscheidungen und Strategien auf der Grundlage aller verfügbaren Daten zu treffen. Dies kann zu Fehlentscheidungen führen.

Inkonsistente Daten

Ein weiteres Problem bei isolierten Daten ist, dass sie oft inkonsistent sein können. Jedes Silo hat seine eigene Art, Daten zu speichern und zu organisieren. Beispielsweise kann eine Abteilung andere Feldnamen oder Codes verwenden als eine andere Abteilung. Dies kann es schwierig machen, Daten aus verschiedenen Silos zusammenzuführen.

Es ist auch üblich, dass Abteilungen unterschiedliche Definitionen für dieselben Begriffe haben. Beispielsweise kann eine Abteilung einen Kunden als jemanden betrachten, der einen Kauf getätigt hat. Und eine andere Abteilung kann jeden als Kunden betrachten, der mit dem Unternehmen interagiert hat, unabhängig davon, ob er einen Kauf getätigt hat. Diese Inkonsistenz kann zu Verwirrung und Fehlern führen.

Doppelte Datenplattformen und Prozesse

Datensilos führen oft zu doppelten Datenplattformen und Prozessen. Jede Abteilung oder Geschäftseinheit wird ihre eigene Datenplattform und ihren eigenen Prozess zur Verwaltung ihrer Daten haben.

Dies kann zu Ineffizienzen führen, da es jetzt mehrere Plattformen und Prozesse gibt, die jedes Mal gewartet werden müssen, wenn eine Änderung vorgenommen werden muss. Und jedes Mal, wenn es eine Änderung gibt, erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die beiden Plattformen mit inkonsistenten Daten enden.

Weniger Zusammenarbeit zwischen Endbenutzern

Silo-Daten können auch zu weniger Zusammenarbeit zwischen Endbenutzern führen. Wenn jede Abteilung in einer Organisation ihre eigene Art der Datenverwaltung hat, wird die Zusammenarbeit zu einer Herausforderung. Silo-Daten können es Endbenutzern in verschiedenen Abteilungen erschweren, auf die Daten der anderen zuzugreifen und diese zu verwenden.

Für Abteilungs- oder Teammitglieder ist es viel schwieriger, effektiv zu arbeiten, wenn es keinen gemeinsamen Zugriff auf dieselben Daten gibt.

Silodenken in den Abteilungen

Wenn Daten isoliert werden, kann dies zu einer Silo-Mentalität in Abteilungen führen. Dies liegt daran, dass jede Abteilung ihre Daten als die wichtigsten betrachtet. Dies kann zu einer „wir gegen sie“-Mentalität führen, bei der Abteilungen mehr daran interessiert sind, ihre Daten zu verteidigen, als sie zu teilen.

Diese Silo-Mentalität kann einem Unternehmen schaden und zu einem Mangel an Vertrauen und Zusammenarbeit zwischen den Teams führen. Es kann es einer Organisation auch erschweren, Entscheidungen zu treffen, die im besten Interesse des Unternehmens als Ganzes liegen.

Fragen der Datensicherheit und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Ein weiteres Problem mit isolierten Daten kann häufig zu Problemen mit der Datensicherheit und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften führen. Dies liegt daran, dass jedes Silo seine eigenen Sicherheitsverfahren und -richtlinien haben kann.

Verfügt ein Unternehmen über sensible Daten, wie z. B. Kreditkarteninformationen von Kunden, müssen diese Daten ordnungsgemäß gesichert werden. Wenn Daten in Silos gespeichert sind, kann es schwieriger sein, sie zu sichern, da es jetzt mehrere Einstiegspunkte gibt. Dies kann das Risiko einer Datenschutzverletzung erhöhen.

Aus den oben genannten Gründen können isolierte Daten es einem Unternehmen auch erschweren, Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union (DSGVO) einzuhalten.

Es können hohe Bußgelder für eine Organisation verhängt werden, die gegen solche Aufsichtsbehörden verstößt.

Effektives Reporting zuverlässiger Marketingdaten

Eines der am häufigsten gesehenen Probleme mit isolierten Daten ist, dass es die effektive Berichterstattung über Marketingdaten erschweren kann. Dies liegt daran, dass jedes Silo seine eigene Art hat, Daten zu verfolgen und zu melden.

Werfen wir einen Blick auf vier Folgen von Datensilos.

Eine einheitliche Zuordnung und Kategorisierung ist schwierig

Verschiedene Abteilungen haben oft unterschiedliche Kategorienamen für dieselbe Sache. Dies macht es schwierig, Daten von einem Silo zu einem anderen zuzuordnen. Daher kann es schwierig sein, genaue Berichte zu erstellen, die Daten aus mehreren Silos enthalten.

Angenommen, Sie versuchen, einen Bericht über die Leistung einer Marketingkampagne zu erstellen. Aber die Daten der Kampagne werden an zwei verschiedenen Stellen gespeichert, jede mit ihrem eigenen Kategorisierungssystem. Dies macht es schwierig, einen genauen Bericht zu erstellen.

Es ist wahr, dass Sie diese Zuordnung vornehmen müssen, um Ihre Daten richtig zu zentralisieren, aber es ist weitaus besser, dies einmal und gut zu tun, als es Einzelpersonen zu überlassen, die Daten jedes Mal zuzuordnen, wenn sie sie benötigen.

Die Zuordnung ist schwierig

Im Marketing ist Attribution eine Berichtsstrategie, die es Vertriebsteams und Märkten ermöglicht, die Auswirkungen auf ein bestimmtes Ziel, beispielsweise einen Kundenkauf, zu berücksichtigen.

Bei isolierten Daten ist die Zuordnung eine Herausforderung, da Sie für eine genaue Zuordnung die Daten aus allen Marketingkanälen sehen müssen, mit denen ein Kunde interagiert. Dies ist sehr schwierig, wenn die Daten nicht zentralisiert sind.

Beispielsweise hat ein Kunde eine Anzeige auf Facebook gesehen, darauf geklickt und dann auf Ihrer Website einen Kauf getätigt. Wenn Facebook und Ihre Website-Daten in verschiedenen Silos gespeichert sind, kann es schwierig sein, den Kauf der Facebook-Werbung zuzuordnen.

Ein automatisiertes Cross-Channel-Reporting ist nicht wirklich möglich

Organisationen haben Daten oft in verschiedenen Silos für jeden Kanal gespeichert. Dies macht es schwierig, Berichte zu erstellen, die Daten aus mehreren Kanälen enthalten.

Angenommen, Sie möchten über die Leistung Ihrer Marketingkampagnen auf allen Kanälen berichten. Wenn die Daten für jeden Kanal in einem anderen Silo gespeichert sind, müssen Sie die Daten manuell aus jedem Silo abrufen und in einem Bericht kombinieren. Dies ist zeitaufwändig und fehleranfällig.

Schaffen Sie Vertrauen mit Data Governance

Für jedes Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung sicherzustellen, dass wichtige Datenbestände formal verwaltet werden. Wenn kritische Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage vorhandener Daten getroffen werden, muss diesen Daten ein erhebliches Vertrauen entgegengebracht werden. Hier kommt Data Governance ins Spiel.

Wenn es darum geht, Vertrauen mit Data Governance zu schaffen, machen isolierte Daten dies zu einer Herausforderung. Hier ist der Grund.

Es gibt keine einzige Quelle der Wahrheit

Wenn es keine Single Source of Truth gibt, kann es unterschiedliche Definitionen für ähnliche Konzepte geben. Dies macht es schwierig, genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

Duplizierung von Daten und Arbeitslast

Wenn Daten über verschiedene Speicherbereiche hinweg dupliziert werden, vervielfachen sich Ihre Kosten. Die Kosten für die Speicherung der Daten, die Kosten einer etwaigen Bearbeitung dieser Daten und vor allem der Wartungsaufwand bei Änderungen.

Das Vertrauen der Benutzer wird verringert

Wenn Daten isoliert werden, können für ähnliche Definitionen unterschiedliche Berechnungen verwendet werden. Dies schafft Misstrauen bei den Benutzern, die das Vertrauen in ihr Verständnis der Daten verlieren.

Mangelnde Kontrolle über persönlich identifizierbare Informationen – PII

Wenn Daten in Silos gespeichert sind, kann es schwierig sein, PII zu kontrollieren und zu verwalten. Dies könnte schwerwiegende Folgen haben, wenn die Daten in die falschen Hände geraten.

Ein zentralisiertes Data Warehouse geht diese Herausforderungen an, indem es Organisationen eine einzige Quelle der Wahrheit mit allen vorhandenen Sicherheitsmaßnahmen bietet.

Keine klare Datenherkunft

Bei isolierten Daten kann es schwierig sein, festzustellen, woher die Daten stammen und wie sie transformiert wurden. Das bedeutet, wenn Änderungen vorgenommen werden, ist es sehr schwierig sicherzustellen, dass Sie andere Daten nicht unerwünscht beeinflussen. Es kann auch rechtliche Auswirkungen haben, wenn Sie nicht nachweisen können, wie die bei Ihren Geschäftsentscheidungen verwendeten Daten berechnet wurden.

Die Vorteile eines zentralisierten Data Warehouse

Hoffentlich habe ich Sie jetzt davon überzeugt, dass es viele Herausforderungen mit isolierten Daten gibt. Aus diesen Gründen wechseln immer mehr Unternehmen von dezentralisierten und isolierten Datensystemen zu zentralisierten Systemen – am häufigsten zu einem Data Warehouse.

Sehen wir uns einige der Vorteile eines zentralisierten Data Warehouse an.

Einfacher und schneller Zugriff auf Ihre Daten

Ein zentralisiertes Data Warehouse bietet Ihnen jederzeit einfachen und schnellen Zugriff auf Ihre Daten. Das Speichern all Ihrer Daten an einem zentralen Ort spart Zeit und Ressourcen, da der Zugriff auf mehrere Silos vermieden wird.

Darüber hinaus wird die Leistung Ihrer Berichte und Datenvisualisierungen ebenfalls erheblich verbessert, wenn sie von einem Data Warehouse gespeist werden.

Historischer Zugriff auf Ihre Daten

Ein weiterer Vorteil eines zentralisierten Data Warehouse ist der historische Zugriff auf Ihre Daten. Dies bedeutet, dass Sie Änderungen und Trends im Laufe der Zeit verfolgen und bessere Geschäftsentscheidungen treffen können.

Wenn Sie die Daten nur direkt in Berichten verwenden und nicht in einem zentralen Data Warehouse speichern, stehen die Daten in Zukunft nicht mehr für andere Zwecke zur Verfügung.

Verbesserte Datenintegrität und -sicherheit

Mit einem zentralisierten Data Warehouse können Sie Ihre Sicherheit auf diese einzelne Ressource konzentrieren. Sie können einfacher überwachen, wer Zugriff auf die Daten hat, und die Aktivitäten verfolgen.

Darüber hinaus wird mit einem zentralisierten Data Warehouse die Datenintegrität verbessert. Da sich alle Ihre Daten an einem Ort befinden, können Sie einfacher sicherstellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind.

Reduzierte Kosten

Auch ein zentralisiertes Data Warehouse kann zur Kostensenkung beitragen. Unternehmen müssen oft in unterschiedliche Hardware und Software investieren, um jede Plattform zu unterstützen, wenn Daten isoliert werden. Das kann sich schnell summieren und sehr teuer werden.

Ein zentralisiertes Data Warehouse wird Ihnen langfristig Geld sparen, indem es den Bedarf an mehreren Plattformen reduziert.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Ein zentralisiertes Data Warehouse bietet Unternehmen verbesserte Entscheidungsfindungsfähigkeiten. Da alle Daten an einem Ort gespeichert sind, ist es einfach, Berichte zu erstellen und Analysen durchzuführen. Dies bedeutet, dass Sie fundiertere Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen können.

Datenzentralisierung zur Lösung Ihres Problems mit isolierten Daten

Wir haben bereits einiges über die verschiedenen Herausforderungen von Datensilos und die Vorteile eines zentralisierten Data Warehouse berichtet. Inzwischen sollte klar sein, dass die Datenzentralisierung die verschiedenen Probleme und Herausforderungen löst, die mit isolierten Daten verbunden sind.

Daten sind eines der grundlegendsten Vermögenswerte, über die jedes Unternehmen verfügen kann. Daher muss es effizient und effektiv verwaltet werden, um sicherzustellen, dass alle datengesteuerten Entscheidungsfindungen im besten Interesse der Organisation sind.

Aus diesem Grund investieren so viele Unternehmen in ein zentralisiertes Data Warehouse.

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Über den Autor

Lee verfügt über mehr als zwanzig Jahre Erfahrung im Umgang mit Daten. Angefangen als Entwickler-Berater mit Schwerpunkt auf ETL und Spezialisierung auf Data Warehouses, wechselte er durch Rollen in den Bereichen Datenarchitektur, Lösungsdesign und Personalführung, die seine Leidenschaft für das Mentoring in datenzentrischem Denken entfachten. Lee stammt aus Australien, hat in Neuseeland und Großbritannien gearbeitet und lebt jetzt in Finnland. Er ist Senior Sales Engineer bei Supermetrics, wo er Kunden hilft, schnell und einfach auf ihre Marketingdaten zuzugreifen.