📊 Die Reporting Realität in den meisten Unternehmen und Marketing Agenturen 📊
Daten sind zweifellos das Herzstück 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? 🤔
Früher wie heute ist die Datenanalyse oft mühsam
Vor etwa 10 Jahren, als ich meine Karriere im Online Marketing begann, waren aufwändige Excel-Reports üblich. Stundenlang haben meine Kollegen und ich uns mit dem Zusammenstellen von Kosten, Klicks, Conversions, ROAS und anderen Metriken beschäftigt – oft in wenig aussagekräftigen Tabellen. Das Schlimmste daran: Diese mühsame Arbeit fand selten Beachtung und wurde somit zum reinen Selbstzweck betrieben. 🤦
Aber auch heute, trotz fortschrittlicher Technologie, kämpfen viele Unternehmen und Agenturen noch immer mit diesem Dilemma. Obwohl die Bedeutung von Daten erkannt wird, wird das Thema nach wie vor vernachlässigt und meist noch manuell bearbeitet. Das Problem an diesem Ansatz: Er ist fehleranfällig, zeitaufwändig und bringt selten wichtige und neue Erkenntnisse hervor. Dadurch erweist sich die Datenanalyse eher als Bremsklotz statt als Beschleuniger für das Wachstum… 😖
Wie du dein Datenmanagement einfach strukturieren kannst
Bei Datatoolbox haben wir daher einen bewährten Prozess entwickelt, der auf unseren Erfahrungen aus zahlreichen Projekten basiert und euch als Leitfaden und Inspirationsquelle dienen kann. Wir haben das gesamte Datenmanagement dafür in sechs Schritte unterteilt.
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 dafür, 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 🖊️
Da die Daten aus unterschiedlichsten internen und externen Quellen stammen, müssen diese zunächst erschlossen werden.
Zu diesem Zweck werden automatisierte Datentransfers erstellt, um die benötigten Daten täglich ins DataWarehouse (z.B. Google BigQuery) zu laden. Hierbei erfolgt ebenso die Speicherung und Historisierung der Daten für einen vereinbarten und sinnvollen Zeitraum.
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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 für die geplanten Analysezwecke.
4. Datenvisualisierung 📊
Die Erstellung eines Dashboards und die Auswahl der grafischen Elemente wählen wir entsprechend der Bedürfnisse und zu beantwortenden Fragestellungen des Anwenders.
Eine Führungskraft 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 Qualität 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, regelmäßigen Reportings, (Budget-)monitoring, automatisierte Frühwarnsysteme oder zur gezielten und automatisierten Aussteuerung von Marketingkampagnen.
Datenqualität ist das A und O
Marketing Intelligence ist ein iterativer und fortlaufender Prozess. Daher begleiten wir unsere Projekte auch langfristig und kümmern uns um Betrieb des DataWarehouses und die Gewährleistung von tagesaktuellen und korrekten Daten.
Dafür implementieren wir automatisierte Überwachungsmechanismen, wodurch wir fehlende oder unplausible Daten frühzeitig erkennen können.
Wichtig ist, dass wirklich alle Schritte gemeistert werden, um langfristig erfolgreich zu sein.