Data-driven Marketing oder auch datengetriebenes Marketing konzentriert sich auf die Analyse von objektiven Daten, die zielgerichtet gesammelt wurden. Daten sind hier das Bindeglied zwischen Unternehmensmitarbeitern und Kunden. Entscheidungstr\u00e4ger bekommen so ein aktuelles Bild des Kundenverhaltens. H\u00e4ufig ist data-driven Marketing die Initialz\u00fcndung f\u00fcr die data-driven Company.<\/p>\n
Data-driven Company weitet das Konzept auf das ganze Unternehmen aus, so dass Entscheidungstr\u00e4ger Informationen aus allen Unternehmensteilen als Entscheidungsgrundlage zur Verf\u00fcgung haben.<\/p>\n
Gemeinsam ist beiden: Man kann schnell und oft automatisiert auf \u00c4nderungen reagieren. Kaufverhalten, ver\u00e4nderte Markenwahrnehmung, Trends oder Krisen werden so schnell beherrschbar. Oder um es \u00f6konomisch auszudr\u00fccken: data-driven Entscheidungen verbessert Entscheidungsprozesse und skaliert durch fortw\u00e4hrend optimierte Automatisierung.<\/p>\n
Eine betriebswirtschaftliche Binsenweisheit, gewiss – aber nichtsdestoweniger gilt sie: Ohne Ziel vor Augen kann kein Weg bestimmt werden.<\/p>\n
Elementar wichtig ist, dass Entscheider das \u201cdata-driven\u201d nicht nur als Buzzword im Kopf haben. \u201cLass uns mal was mit dem Label machen! Das machen jetzt alle!\u201d ist keine gute Entscheidungsgrundlage.<\/p>\n
Sinnvolle Anwendungsm\u00f6glichkeiten sind z.B.:<\/p>\n
Die Identifizierung einer wirklich sinnvollen Anwendung im eigenen Unternehmen ist elementar, genauso wie die Haltung zu Big Data und Umgang mit Daten im Allgemeinen. Daten sind eine der wertvollsten Ressourcen, die es in einem Unternehmen gibt und entsprechend sollte mit ihnen umgegangen werden. Ohne diese grunds\u00e4tzliche Einstellung kann sehr viel schief laufen.<\/p>\n
Klingt auch nach Binsenweisheit – ist aber einer der schwierigsten Schritte \u00fcberhaupt. Auch im Rahmen von normalen Datenbereinigungen<\/a> ist das ein Punkt, den wir immer in enger Absprache mit Kunden kl\u00e4ren m\u00fcssen – welche Daten sind relevant? Welche Daten sind \u00fcberfl\u00fcssig? Gerade personenbezogenen Daten sind hier im Rahmen der DSGVO mit h\u00f6chster Sorgfalt zu behandeln. Hierzu gibt es bald einen weiteren Blogpost.<\/p>\n Untersch\u00e4tzen Sie bitte niemals die Zeit, die f\u00fcr diesen Schritt n\u00f6tig ist. Holen Sie sich rechtzeitig Expertise ins Haus. Sprechen Sie mit Fachleuten, ehe Sie in die Umsetzung gehen.<\/p>\n Das soll ein Problem sein? Echt jetzt? Ja!<\/p>\n Es gibt im Wesentlichen vier Gruppen von Datenquellen, die ein Unternehmen nutzt:<\/p>\n Diese Daten liegen in der Regel nicht in einer einzelnen Datei oder in einem einzelnen System auf einem Server. Sie liegen h\u00e4ufig auf den einzelnen Rechnern in Marketing, Vertrieb, Buchhaltung und Produktion verteilt.<\/p>\n Die gro\u00dfe Kunst ist jetzt, diese Daten aus den unterschiedlichen Silos zu identifizieren, zug\u00e4nglich zu machen und kundenzentriert zusammenzuf\u00fchren – ohne dabei Dubletten zu erzeugen oder wichtige Daten falsch\/nicht zuzuordnen.<\/p>\n Im B2B – Bereich gibt es noch ein paar Besonderheiten zu beachten: So hat man meist mehr als einen Ansprechpartner, es gibt Kommunikation auf verschiedenen Ebenen und entsprechend mehr Touchpoints.<\/p>\n Sp\u00e4testens an dieser Stelle holen sich die meisten Unternehmen kompetente Hilfe von au\u00dfen.<\/p>\n Den Faktor Mensch darf man bei diesem Punkt nicht untersch\u00e4tzen:<\/p>\n Wie in Schritt 3 beschrieben werden Daten \u00fcberall im Unternehmen erzeugt und es gibt viele Personen, die unabh\u00e4ngig voneinander diese Daten erzeugen oder ver\u00e4ndern k\u00f6nnen.<\/p>\n Die einzelnen Verantwortlichen haben u.U. gar keine Ahnung, dass es weitere Daten gibt, die auch f\u00fcr ihre Arbeit relevant sein k\u00f6nnten oder dass \u00c4nderungen, die sie vornehmen sich an v\u00f6llig anderer Stelle auswirken.<\/p>\n Ein Entscheider muss hier klar Verantwortlichkeiten zuteilen, teilweise auch Verantwortlichkeiten und M\u00f6glichkeiten zur Ver\u00e4nderungen entziehen. Das ist so oder so schon schwierig. Hinzu kommt, dass sich Prozesse f\u00fcr die einzelnen Mitarbeiter:innen ver\u00e4ndern. Es kann komplizierter oder einfacher werden – in jedem Fall wird es anders werden. Hier ist es elementar wichtig, allen betroffenen Personen klar zu machen, dass diese Umstellung dem Unternehmen insgesamt zu Gute kommt, auch wenn es augenscheinlich die eigene Arbeit erst einmal erschwert. Hier ist es sehr wichtig, dass Schritt 1 in den K\u00f6pfen der Entscheider wirklich vollzogen wurde: Wenn die F\u00fchrung eines Unternehmens das entsprechende Mindset hat und vorlebt, wird die Umstellung f\u00fcr die einzelnen Mitarbeiter in aller Regel einfacher.<\/p>\n Egal, ob man ein BI-Tool benutzt oder eine Inhouse L\u00f6sung: der Output kann nur dann gut werden, wenn die eingegebenen Daten einwandfrei sind. Deshalb ist das A und O bei datengetriebenen Umsetzungen – v\u00f6llig egal, ob es um Marketing- oder Anwendungsdaten geht – die Datenqualit\u00e4t. Mit guten Daten bekomme ich richtige Ergebnisse und die errechneten Prognosen stimmen. Schlechte Ergebnisse kosten Zeit, Aufwand und Geld. Schlimmsten Falls f\u00fchren sie zu strategisch falschen Entscheidungen.<\/p>\n \u2192 Wenn die Entscheidung f\u00fcr data-driven Marketing gefallen ist muss zwingend eine \u00dcberpr\u00fcfung der origin\u00e4ren Datenqualit\u00e4t stattfinden.<\/p>\n<\/div>\n Kern von datengetriebenen Marketing sind idR die Daten aus dem CRM, die um weitere Dimensionen erg\u00e4nzt werden. Die Zusammenf\u00fchrung vieler Daten aus unterschiedlichen Systemen und in unterschiedlichen Formaten ist alles andere als einfach. Schnell sind Dubletten erzeugt oder wichtige Informationen falsch zugeordnet. IdR hat ein Unternehmen auch keine Referenzdatenbank zur Hand, um die Richtigkeit und Aktualit\u00e4t der Daten zu beurteilen. An dieser Stelle ist es wichtig, erfahrene Fachleute mit dieser Aufgabe zu betrauen. Wie eine Datenbereinigung bei uns funktioniert k\u00f6nnen Sie hier<\/a> nachlesen.<\/p>\n Stimmt die Basis, k\u00f6nnen die Datensilos zusammengef\u00fchrt werden. Hier warten aber gerade im B2B – Bereich weitere Fallstricke. So k\u00f6nnen unterschiedliche Eink\u00e4ufer in einem Unternehmen an unterschiedlichen Touchpoints verhandelt und gekauft haben. In d<\/span>er Buchhaltung sitzen wieder andere Ansprechpartner. Das Potenzial f\u00fcr eine versehentliche Dublettenerzeugung ist gro\u00df.<\/p>\n Nichts altert so schlecht wie Daten – um datengetrieben zu arbeiten, muss man eine gute Data Quality Strategie fahren, bei der alle an einem Strang ziehen. Regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfungen und Bereinigungen sind Pflicht.<\/p>\n Last but not least: Die DSGVO – ein Unternehmen darf nicht mit allen Daten alles machen und das ist auch gut so. Insbesondere personenbezogene Daten sind mit viel Fingerspitzengef\u00fchl zu bearbeiten. Fast alles, was die DSGVO betrifft l\u00e4sst sich mit einem gutem Data Qualitiy Management regeln. Wer mehr dazu wissen will, wie man datengetrieben und dabei digital fair und transparent bleiben kann, kann sich bei fair.digital<\/a> umsehen. Unser Produkt Update,<\/a> mit dem Datenzusammenf\u00fchrungen und -bereinigungen gemacht werden, ist f\u00fcr dieses Siegel zertifiziert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Was ist data-driven Marketing \/ Company? Data-driven Marketing oder auch datengetriebenes Marketing konzentriert sich auf die Analyse von objektiven Daten, die zielgerichtet gesammelt wurden. Daten sind hier das Bindeglied zwischen Unternehmensmitarbeitern und Kunden. 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4. Schritt: Verantwortliche identifizieren und Verantwortlichkeiten pr\u00fcfen<\/h2>\n
5. Schritt: Data-driven Marketing Fallstricke beachten<\/h2>\n
Datenqualit\u00e4t<\/h4>\n
Datenzusammenf\u00fchrung<\/h4>\n
B2B<\/h4>\n
DSGVO<\/h4>\n