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Erfolgreich mit Data Analytics In 5 Schritten zur passenden Datenstrategie

| Autor / Redakteur: Marco Hassler / Sebastian Human

Daten werden nur dann zum vielgerühmten digitalen Gold, wenn man sie richtig auswertet. Aber wie gelingt dies? Das Fundament für ein erfolgreiches Analytics-Projekt bildet die passende Datenstrategie.

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Viele Unternehmen versprechen sich auf Datenbasis tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, doch ohne eine vordefinierte Datenstrategie wird das schwierig.
Viele Unternehmen versprechen sich auf Datenbasis tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, doch ohne eine vordefinierte Datenstrategie wird das schwierig.
(Bild: Namics)

Die meisten Unternehmen sammeln heute Daten. Sie versprechen sich dadurch vor allem, ihre Zielgruppen und die Performance ihrer Produkte besser zu verstehen.

Tatsächlich profitieren bisher aber nur die wenigsten von ihrem digitalen Schatz. Denn nur wenn es gelingt, verwertbare Informationen aus den Daten zu ziehen, entsteht ein echter Mehrwert.
Ein Problem besteht häufig in der Zusammenführung der verschiedenen Datenpunkte. Marketer denken hier meist noch auf Kanal- oder Kampagnen-Ebene – das bringt jedoch nur einen kurzfristigen Gewinn. Viel wertvoller ist es, einen People-based Ansatz zu verfolgen und Daten auf dem individuellen Kunden zusammenzuführen. So lassen sie sich noch lange nach dem Ende einer Kampagne erfolgversprechend nutzen. Eine People-based Datenstrategie erfordert eine sorgfältige Planung und orientiert sich an der Customer Journey. Die folgenden fünf Schritte haben sich in der Praxis bewährt:

1. Die Customer Journey und Touchpoints analysieren

Wie der Name schon sagt, stehen bei einem People-based-Data-Ansatz die Menschen, also die potenziellen und bestehenden Kunden, im Vordergrund. Dafür müssen Marketer statt der traditionellen Inside-Out- eine Outside-In-Sicht einnehmen.

Diese beginnt mit der Customer Journey und den damit verbundenen Touchpoints, also sämtlichen Interaktionspunkten des Kunden mit dem Unternehmen – zum Beispiel, wenn er Informationen auf der Website sucht, auf eine Anzeige klickt oder ein Produkt bestellt. Im ersten Schritt ist es wichtig, die vorhandenen Customer Journeys zu analysieren und zu validieren. Wer noch keine entsprechenden Informationen, zumindest auf aggregierter Ebene, hat, sollte diese zunächst entwickeln. Anschließend geht es darum, die digitalen Touchpoints in der Journey zu identifizieren. Sie sind später entscheidend, um Daten zu sammeln und individualisierte Experiences auszuspielen.

2. Business- und Marketing-Ziele sowie bestehende Nutzerdatensysteme analysieren

Wie sieht die bestehende Unternehmensstrategie, das Business-Modell und die Marketing-Strategie aus? Darüber sollten sich Firmen klar werden, denn die Datenstrategie muss auf die Unternehmensziele abgestimmt sein.

Möchte man zum Beispiel Marktanteile erhöhen, erfordert das ein anderes Vorgehen als das Ziel, Kunden langfristig zu binden. Zudem sollten Unternehmen prüfen, wie sie die Daten einsetzen können, die sie ohnehin schon in bestehenden Nutzerdatensystemen gespeichert haben. Denn kaum eine Datenstrategie beginnt auf einem leeren Blatt.

3. Zielbild und Vision aus der Kundenperspektive entwickeln

Basierend auf den Erkenntnissen der vorangegangenen Outside-In und Inside-Out-Analysen lässt sich das Zielbild für die Datenstrategie entwickeln. Auch dabei sollten Unternehmen zunächst die Kundenperspektive einnehmen.

Wichtige Fragen sind zum Beispiel, welche datenbasierte Services einen Mehrwert für den Kunden bringen oder mit welchen Vorteilen man ihn überzeugen kann, sich zu identifizieren. Wie lassen sich Nutzerdaten zudem weiter anreichern? Dabei ist es hilfreich, Journeys, verschiedene Use Cases oder erste Prototypen zu visualisieren.

4. Die benötigten Dimensionen definieren

Aus dem Zielbild ergibt sich, welche Daten man benötigt, um die passenden Angebote zu entwickeln. Vielleicht spielen die sozialen Kontakte des Kunden eine Rolle. Vielleicht gibt es auch bestimmte mittel- oder langfristige Interessen und Themen, die relevant sind. Marketer sollten immer hinterfragen, welchen Nutzen die gesammelten Daten haben. Am Ende geht es darum, die Dimensionen zu definieren, die nur erforderlich sind, um eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden zu gewinnen, sondern welche auch einen Nutzen in der späteren Marketing-Aktivierung bieten.

5. Das Zielbild in Datenpunkte und Technologie überführen

Anschließend steht die technische Umsetzung an. Welche Datenpunkte sind wichtig, um das angestrebte Nutzerprofil zu befüllen? Wie lässt sich der Kunde an den Touchpoints eindeutig identifizieren? Welche zusätzlichen Datenquellen können verknüpft werden, und welchen gemeinsamen Identifier gibt es dafür?

Dabei müssen Unternehmen auch auf die rechtlichen Vorgaben und die Einhaltung der DSGVO achten, welche meist die Erlaubnis des Nutzers erfordert. Geeignete Strategien, um diese Erlaubnis zu erlangen, sind daher ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Die technische Architektur, die auf diese Weise entsteht, umfasst sämtliche Touchpoints der Ziel-Journey, stellt die Datenflüsse aus den bestehenden Systemen dar und zeigt Anbindungen an Drittsysteme auf. Darauf aufbauend lässt sich eine geeignete Customer Data Platform oder Marketing Cloud auswählen.

Fazit

Eine kundenzentrierte Datenstrategie ist der Schlüssel, um das volle Potenzial von Nutzerdaten auszuschöpfen. Dabei ist es empfehlenswert, mit der Umsetzung in den Bereichen zu starten, die den größten Geschäftsnutzen versprechen. So entsteht ein Fahrplan für die nächsten Jahre, wie sich das Unternehmen Schritt für Schritt zu einer People-Data-zentrierten Organisation entwickeln kann.

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