Warum Marketingdatenmanagement Marketingfachleuten nach wie vor Kopfzerbrechen bereitet

Mit der zunehmenden Entwicklung datengesteuerter Marketingaktivitäten ernten die Marketingfachleute die Früchte ihrer Arbeit. Doch während die Vorteile der Einbeziehung von Daten in Kampagnen und Analysen auf der Hand liegen, ist diese Verbreitung nicht ohne Nachteile.

Einem Bericht von Adverity zufolge gaben 41 % der befragten Marketer an, dass sie zu viel Zeit und manuellen Aufwand für die Aufbereitung von Daten für die Berichterstattung aufwenden müssen, und 53 % sagen, dass sie aufgrund von Ungenauigkeiten und Fehlern wenig Vertrauen in ihre Daten haben.

Diese Probleme legen nahe, dass Marketingteams neu überdenken müssen, wie sie ihre Daten verwalten. Doch welche sind die häufigsten Herausforderungen bei der Datenverwaltung, mit denen Marketingfachleute konfrontiert sind, und wie können sie sie bewältigen?

1. Integration von Altsystemen und modernen Marketingplattformen

Unternehmen arbeiten in der Regel mit einem Mix aus Informationssystemen, das durch Überlagerung und Verknüpfung neuerer und älterer Plattformen entsteht. Die Speicherung, Verarbeitung und Abfrage von auf mehreren Plattformen generierten Daten kann eine Herausforderung sein. Dieses Problem ist zwar nicht nur im Bereich der Marketing-Analyse zu finden, aber Marketingfachleute kennen es nur zu gut.

So können beispielsweise Daten aus Online-Kampagnen, die wahrscheinlich von neueren Marketingplattformen erfasst werden, nicht mit älteren Systemen zusammenpassen, die Offline-Kampagnen verfolgen. Selbst die Zusammenarbeit moderner Analyseplattformen untereinander kann Kopfzerbrechen bereiten, vor allem, wenn es sich um konkurrierende Dienste handelt oder wenn sie auf unterschiedliche Marketingkanäle spezialisiert sind.

Infolgedessen fällt es Unternehmen schwer, eine einheitliche und zusammenhängende Sicht auf ihre Kunden aufzubauen und zu verfolgen. Marketingfachleute wechseln zwischen einer Reihe von Plattformen hin und her, was zu ungenauen Kundenprofilen und in der Folge zu unwirksamen Kampagnen führen kann. Das beeinträchtigt die Effizienz ihrer täglichen Arbeit und birgt Datensicherheits- und Compliance-Risiken. Die Migration oder Integration zwischen verschiedenen Systemen kann auch das Risiko von Ungenauigkeiten erhöhen oder die Integrität der resultierenden Datensätze gefährden.

Dennoch ist es möglich, unzusammenhängende Datenquellen zu integrieren. Praktiken und Tools wie die einheitliche Marketingmessung können dabei helfen, Datensätze über verschiedene Kanäle hinweg zu analysieren, um eine ganzheitliche Kundensicht zu erhalten und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

2. Verbesserung der Datenqualität

Salesforce fand heraus, dass nur 42 % der B2B-Marketingfachleute mit der Qualität ihrer Kundendaten zufrieden sind. So wichtig hochwertige Daten für das Verständnis und die Ansprache von Kunden auch sind, schlechte Datenqualität ist nach wie vor ein Problem für die Marketer.

So ist eine typische Kundendatenbank zum Beispiel oft von minderwertigen Datensätzen geplagt. Namen, Kontaktangaben und demografische Informationen können falsch formatiert sein. Es kann auch vorkommen, dass beim Importieren oder Exportieren Datensätze dupliziert werden oder Datenbanken durcheinander gebracht werden.

Je mehr das Marketing auf immer detailliertere und personalisierte Daten angewiesen ist, desto komplexer wird die Verbesserung und Aufrechterhaltung der Datenqualität werden und bleiben. Auch wenn die Tools zur Verwaltung von Marketingdaten immer ausgefeilter werden, sollten Unternehmen nicht nur in die Technologie investieren, sondern auch in Talente, die ihre Kunden- und Marketingdaten verwalten und ausschöpfen.

3. Definition hochwertiger Daten

Es ist zwar leicht zu akzeptieren, dass qualitativ hochwertige Daten unabdingbar sind, aber die Definition dessen, was sie ausmacht, ist eine Herausforderung, über die man nachdenken sollte. Die diversen Frameworks bieten eine Vielzahl von Metriken, die Unternehmen bei der Verbesserung der Qualität ihrer Daten berücksichtigen können. Für Marketingteams sollten folgende Aspekte der Datenqualität Priorität haben:

• Aktualität: Entspricht die Zeitspanne zwischen Dateneingaben und erwarteten Ergebnissen (z.B. Marketingkampagnen) immer noch den Geschäftsanforderungen?
• Relevanz: Die Daten sind nützlich, um die Kunden zu verstehen oder zu binden
• Transparenz: Die Quelle und die Art der Datensammlung sind den Marketingfachleuten bekannt
• Repräsentativität: Die Daten können einer Stichprobe genaue Rückschlüsse auf eine Grundgesamtheit zulassen, insbesondere bei der Erstellung von Kundenprofilen und -segmenten
• Vollständigkeit: Alle erforderlichen Attribute, Elemente und Datenpunkte sind in einem bestimmten Datensatz vorhanden
• Genauigkeit: Die Daten stimmen mit dem tatsächlichen oder realen Wert (z.B. dem Kundenverhalten) überein?
• Konsistenz oder Standardisierung: Es besteht Synchronität oder Widerspruchsfreiheit zwischen den Datensätzen

4. Umwandlung von Daten in umsetzbare Erkenntnisse

Es ist leicht möglich, sich in der Notwendigkeit zu verlieren, Kundendaten zu sammeln und zu verarbeiten, ohne sie in Business Intelligence zu verwandeln. Mit all den leistungsstarken, relativ erschwinglichen und für Unternehmen jeder Größe leicht zugänglichen Datenanalysetools kann das Herumspielen mit Daten entweder zum Selbstzweck oder zu einer lähmenden Herausforderung werden, die Marketer und Führungskräfte davon abhält, ihre Daten in sinnvolle Entscheidungen und Maßnahmen umzusetzen.

Hier ein paar Tipps, wie Sie und Ihre Marketingteams sich nicht ablenken lassen:

• Konzentrieren Sie sich auf die Geschäftsergebnisse: Ermitteln Sie so früh wie möglich, wie Ihre Daten die KPIs Ihrer Marketingabteilung und des gesamten Unternehmens erfüllen können.
• Integrieren Sie die Datenanalyse in regelmäßige Arbeitsabläufe: Sich Zeit zur Analyse von Daten zu nehmen, wird vielleicht als etwas Besonderes und Unregelmäßiges angesehen. Finden Sie einen Weg, dies in den regelmäßigen Arbeitsablauf bestimmter Mitarbeiter zu integrieren.
• Nutzen Sie Datenvisualisierung und Storytelling: Entscheidungsträger, ob innerhalb oder außerhalb des Marketingteams, entscheiden sich leichter für von Ihnen vorgeschlagene Maßnahmen, wenn die Daten als visuelle und überzeugende Erkenntnisse und nicht als trockene Zahlen präsentiert werden.
• Formulieren Sie klare Problemstellungen und Hypothesen: Wenn Sie sich einen beliebigen Datensatz ansehen, sollten Sie ihn im Hinblick auf spezifische Geschäftsprobleme betrachten. So können Sie Ihre Aufmerksamkeit auf konkrete zu lösende Probleme lenken.

Es wird immer Herausforderungen beim Marketingdatenmanagement geben

Mit all den heute verfügbaren Möglichkeiten gibt es keine Ausrede mehr, nicht zu wissen, wer Ihre Kunden sind und wie Sie sie erreichen können. Andererseits kann die explosionsartige Zunahme der von den Marketingfachleuten beschafften, erzeugten und verwalteten Daten sie daran hindern, aus dem ganzen Rauschen einen Sinn zu ziehen. Leider werden Chancen und Herausforderungen bei der Datenverwaltung immer bestehen.

Big Data im Marketing kann einschüchternd wirken, aber wenn es mit den richtigen Tools und Praktiken eingesetzt wird, verschafft es Ihnen einen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern, wenn es darum geht, Ihre Kunden zu verstehen und Ihre Kampagnen effektiver zu gestalten.