Entkomme dem Excel-Reporting-Wahnsinn: 6 Schritte, um dem Hamsterrad zu entfliehen! 🚀

📊 Die Reporting RealitĂ€t in den meisten Unternehmen und Marketing Agenturen 📊

Daten sind zweifellos das HerzstĂŒck des Online Marketings. Die meisten Unternehmen und Agenturen haben das erkannt. Aber wie sieht es in der Praxis aus? Werden die wertvollen Potenziale der Daten wirklich umfassend genutzt? đŸ€”

FrĂŒher wie heute ist die Datenanalyse oft mĂŒhsam

Vor etwa 10 Jahren, als ich meine Karriere im Online Marketing begann, waren aufwĂ€ndige Excel-Reports ĂŒblich. Stundenlang haben meine Kollegen und ich uns mit dem Zusammenstellen von Kosten, Klicks, Conversions, ROAS und anderen Metriken beschĂ€ftigt – oft in wenig aussagekrĂ€ftigen Tabellen. Das Schlimmste daran: Diese mĂŒhsame Arbeit fand selten Beachtung und wurde somit zum reinen Selbstzweck betrieben.Â đŸ€Š

Aber auch heute, trotz fortschrittlicher Technologie, kĂ€mpfen viele Unternehmen und Agenturen noch immer mit diesem Dilemma. Obwohl die Bedeutung von Daten erkannt wird, wird das Thema nach wie vor vernachlĂ€ssigt und meist noch manuell bearbeitet. Das Problem an diesem Ansatz: Er ist fehleranfĂ€llig, zeitaufwĂ€ndig und bringt selten wichtige und neue Erkenntnisse hervor. Dadurch erweist sich die Datenanalyse eher als Bremsklotz statt als Beschleuniger fĂŒr das Wachstum… 😖

Wie du dein Datenmanagement einfach strukturieren kannst

Bei Datatoolbox haben wir daher einen bewĂ€hrten Prozess entwickelt, der auf unseren Erfahrungen aus zahlreichen Projekten basiert und euch als Leitfaden und Inspirationsquelle dienen kann. Wir haben das gesamte Datenmanagement dafĂŒr in sechs Schritte unterteilt.

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Der Datatoolbox Circle: Datenmanagement in 6 einfachen Schritten

1. Datenstrategie 🎯

Vor der Umsetzung der Marketing Daten Pipelines erfolgt die Konzipierung einer individuellen Datenstrategie, die auf die jeweilige Ausgangssituation und den gesetzten Unternehmenszielen zugeschnitten ist.

Sie soll das Projekt transparent machen und ist die Grundlage dafĂŒr, alle Beteiligten auf einen einheitlichen Kenntnisstand zu bringen. Eine Datenstrategie hilft dabei, die angestrebten Ziele im Blick zu behalten und den Mehrwert in den Fokus zu stellen.

2. Datenerfassung đŸ–Šïž

Da die Daten aus unterschiedlichsten internen und externen Quellen stammen, mĂŒssen diese zunĂ€chst erschlossen werden.

Zu diesem Zweck werden automatisierte Datentransfers erstellt, um die benötigten Daten tĂ€glich ins DataWarehouse (z.B. Google BigQuery) zu laden. Hierbei erfolgt ebenso die Speicherung und Historisierung der Daten fĂŒr einen vereinbarten und sinnvollen Zeitraum.

Du willst mehr zum Thema DataWarehouse erfahren? Dann lies einfach diesen Artikel.

3. Datenaufbereitung 📋

Die erfassten Rohdaten werden im Data Warehouse mit Hilfe von SQL-Jobs auf ein einheitliches, verwertbares Format gebracht. Dies betrifft bspw. die Anpassung auf einheitliche Datentypen, die Bereinigung fehlerhafter oder inkonsistenter Daten oder die Neuberechnung von KPIs und Metriken.

Ziel ist die Harmonisierung und Aggregation der Daten fĂŒr die geplanten Analysezwecke.

4. Datenvisualisierung 📊

Die Erstellung eines Dashboards und die Auswahl der grafischen Elemente wĂ€hlen wir entsprechend der BedĂŒrfnisse und zu beantwortenden Fragestellungen des Anwenders.

Eine FĂŒhrungskraft will beispielsweise auf einen Blick wissen, ob es signifikante Abweichungen von der Norm gibt. Im Gegensatz dazu benötigt ein Datenanalyst verschiedene Detailtiefen und die Möglichkeit von Datenfiltern oder Drill Downs.

5. Datenanalyse 🔎

Die Datenanalyse hat das Ziel, aus den zuvor aufbereiteten Zieltabellen unter Anwendung statistischer Analyseverfahren Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, sie zu beschreiben und darzustellen.

Die Methodik und die angewandten Verfahren werden durch die zu beantwortende Fragestellung und die Art und QualitÀt der Daten bestimmt.

6. Datenaktivierung 🚀

Datenanalyse darf kein Selbstzweck sein. Daher helfen wir dabei die Daten sinnvoll zu nutzen, sei es durch Ad-hoc-Analysen, regelmĂ€ĂŸigen Reportings, (Budget-)monitoring, automatisierte FrĂŒhwarnsysteme oder zur gezielten und automatisierten Aussteuerung von Marketingkampagnen.

DatenqualitÀt ist das A und O

Marketing Intelligence ist ein iterativer und fortlaufender Prozess. Daher begleiten wir unsere Projekte auch langfristig und kĂŒmmern uns um Betrieb des DataWarehouses und die GewĂ€hrleistung von tagesaktuellen und korrekten Daten.

DafĂŒr implementieren wir automatisierte Überwachungsmechanismen, wodurch wir fehlende oder unplausible Daten frĂŒhzeitig erkennen können.

Wichtig ist, dass wirklich alle Schritte gemeistert werden, um langfristig erfolgreich zu sein.

Download: Datatoolbox Circle 6 Schritte Datatoolbox Data Circle – In 6 Schritten zur optimalen Datenstrategie