Wie Data Analytics Unternehmensprobleme löst

In der heutigen Ära des digitalen Alles – Unterhaltung, Wirtschaft, Handel – gibt es für große Unternehmen keine Möglichkeit, ohne den Einsatz von Datenanalysen zu überleben. Von der Leistungsoptimierung bis hin zur Entdeckung neuer Wachstumszonen – Dateneinblicke sind da, um Ihr Geschäft zu verbessern.

Mit den richtigen datengetriebenen Lösungen sollte alles möglich sein. Laut einer aktuellen Studie von Gartner kann die Marketinganalyse jedoch die Erwartungen der Unternehmen nicht erfüllen. Sehen wir uns an, was die typischen Herausforderungen bei der Datenanalyse sind, was Unternehmen tun können, um Marketinganalysen effektiv zu nutzen, und wie Marketingspezialisten neue Geschäftsanforderungen und Veränderungen im Kundenverhalten erfüllen können.

Da Marketing Analytics nach wie vor ein Top-Investitionsbereich ist (in einer Umfrage von Gartner aus dem Jahr 2020 planten 73 % der Befragten, ihre Budgets zu erhöhen), müssen Unternehmen in der Lage sein, die wichtigste Frage zu beantworten, wie der Einsatz von Analytics ihrem Unternehmen zugute kommen kann und welche Herausforderungen bestehen es könnte auf dem Weg zum Erfolg sein.

Es ist ziemlich einfach, wenn man über die Vorteile von Analytics spricht. Ein gut konzipiertes Ökosystem für Marketinganalysen hilft, Kosten zu senken, Gewinne zu steigern und potenzielle Wachstumszonen zu finden. Aber der Teufel steckt im Detail, also lassen Sie uns diskutieren, was die Schwierigkeiten sind.

Eine der größten und wichtigsten Herausforderungen bei der Arbeit mit Analysen bleibt die erfolgreiche Anwendung erfasster Erkenntnisse . Laut einer Studie von Gartner sind mehr als die Hälfte der Marketingleiter mit den Ergebnissen der Nutzung von Analytics unzufrieden.

Das größte Problem besteht darin, dass Werbetreibende Daten nicht so verwenden können, wie sie es möchten . Ein weiteres Problem liegt in der Time-to-Value-Metrik. Während kleine Piratenbarken im Sturm geschickt manövrieren können, verbringen schwere Galeonen viel Zeit mit einer einfachen Wende. Normalerweise haben Unternehmen langsame Arbeitsabläufe. Vermarkter warten zu lange auf Antworten, wenn viele Fragen auf der Liste stehen. Sehen wir uns an, welche anderen Herausforderungen auf Marketer im bergigen Meer der Marketinganalysen warten.

Da Unternehmen riesige Datenmengen sammeln, ist es eine große Herausforderung, die Datenskalierung zu bewältigen, Daten zu nutzen, um die Leistung zu verbessern und so schnell wie möglich wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Angesichts der schnell wachsenden digitalen Präsenz von Unternehmen sind Marketingspezialisten oft von den riesigen Datenmengen überwältigt, die gesammelt werden. Da es sechs bis acht Touchpoints braucht, um ein Ergebnis (eine Conversion) zu garantieren, müssen Marketingspezialisten potenzielle Kunden über so viele Kanäle wie möglich erreichen. Und technologiebedingt ist die globale Medienlandschaft vielfältiger denn je.

Das Problem ist, dass Marketer Daten aus allen Kanälen sammeln müssen. Schließlich erwarten 61 % der Kunden eine personalisierte, datengestützte Ansprache, damit Unternehmen präzise Empfehlungen zu den von ihnen benötigten Produkten oder Dienstleistungen geben können.

Die vollständige Nutzung der Daten zum Nutzerverhalten ist der heilige Gral eines jeden Vermarkters. Vermarkter schreiben Inhalte für Blogs, erstellen PR-Kampagnen, kaufen Werbeaktionen von Bloggern in sozialen Netzwerken (Instagram, Tik Tok, Twitter usw.), führen Facebook-Remarketing und Suchanzeigen durch, senden E-Mails und zeigen Anzeigen in mobilen Anwendungen. Aber das liefert nicht alle Daten, die sie brauchen: Sie brauchen auch Verkaufsdaten, die im CRM-System gespeichert sind. Um effizient arbeiten zu können, müssen Marketer Berichte auf der Grundlage dieses Datenorchesters erstellen, um sich ein vollständiges Bild davon zu machen, was vor sich geht. Mit all diesen Daten in der Hand sollte es für Unternehmen nicht so schwer sein – oder doch?

Zu den Schritten einer effizienten Datenorganisation gehören:

• Definition aller Marketingdatenquellen (Websites, Werbedienste, E-Mail, Anrufverfolgungsdienste, CRM-Systeme usw.)
• Sammeln von Daten an einem Ort aus unterschiedlichen Systemen und Diensten (wir empfehlen die Verwendung von Google BigQuery, da dies derzeit die beste Option für Vermarkter ist)
• Verarbeitung und Normalisierung gesammelter Daten (die Struktur und das Format der Daten sind nicht in allen Datenquellen gleich)
• Verschmelzen von Daten zum Erstellen von Berichten

Schlechte Datenqualität ist ein wesentlicher Grund dafür, warum Analytics nicht den erwarteten geschäftlichen Nutzen bringt . Wie aus dem oben erwähnten Gartner-Bericht hervorgeht, trauen Marketer daher gewonnenen Erkenntnissen nicht.

Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Daten zu treffen, führt zu Umsatzeinbußen und bedeutet für große Unternehmen einen Albtraum. Tatsächlich verschwenden Vermarkter 21 % ihres Marketingbudgets aufgrund schlechter Daten. Wenn Ihr Werbebudget Milliarden beträgt, sind 21 % ein erheblicher Verlust.

Die Datenverarbeitung und Normalisierung behebt Probleme, die dazu führen, dass Daten:

• Unvollständig
• Geprobt
• Dupliziert
• Von geringer Granularität

Das Sammeln und Zusammenführen von Daten und das Vorbereiten für die Berichterstellung ist nicht so einfach, wie es scheint. In jeder Phase treten verschiedene Schwierigkeiten auf, die berücksichtigt werden müssen: nicht alle Daten wurden erfasst, die API des Werbedienstes hat nicht funktioniert, die Daten haben unterschiedliche Formate, es gibt Fehler in den UTM-Tags, die Werbekosten sind in unterschiedlichen Währungen angegeben, Daten werden nicht aktualisiert usw. Vollständige und qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage für Marketinganalysen , und das Sammeln dieser Daten ist ein entscheidender Schritt in Ihrem Arbeitsablauf.

Um die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten, müssen Sie alles automatisch erledigen und die Verwendung von SQL-Abfragen und verschiedenen Skripten reduzieren. Je größer das Unternehmen, desto mehr Skripte gibt es. Eine große Anzahl verwirrender Anfragen kann einfach nicht verwaltet werden (und bricht oft ab). Eine solche Situation trifft Unternehmen aufgrund der riesigen Mengen an unstrukturierten Daten, die Marketer jeden Tag der Woche sammeln, hart. Selbst die kleinste Abweichung in den Daten kann zu großen Umsatzeinbußen führen.

Mit den richtigen Dateneinblicken können Marketingspezialisten mit einer wirklich ausgeklügelten Marketingmaschine umgehen: erfolgreiche Strategien umsetzen, Leistung optimieren, den Wert des Marketings für das Unternehmen beweisen, effizient durch die sich ändernde Marketinglandschaft navigieren usw. Relevante Einblicke sind wahre Magie und viel Geld, wenn sie es sind kommt in die Unternehmen.

Umfragen zufolge haben leider 84 % der Vermarkter Schwierigkeiten, auf Daten und Erkenntnisse zuzugreifen , während 86 % der Meinung sind, dass sie bessere Tools benötigen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Wie kommt es, dass Marketing Analytics nicht für Marketer geeignet ist?

Der aktuelle Ansatz für die Arbeit mit Daten ist nicht optimal für Marketer, die Berichte meist nicht selbst erstellen können, weil es zu kompliziert ist. Um Antworten auf Fragen zu erhalten, müssen sie Aufgaben für Analysten festlegen und auf Berichte warten (mindestens drei Iterationen pro neuem Dashboard). Warum ist das so? Bis Sie eine Antwort auf Ihre erste Frage erhalten, wissen Sie nicht, was Ihre zweite Frage sein sollte.

Infolgedessen fühlen sich 67 % der Befragten beim Zugriff auf oder der Verwendung von Datentools nicht sicher und erhalten nicht umsetzbare und unklare Empfehlungen. In der sich ständig verändernden digitalen Welt von heute ist es für Unternehmen ein unermesslicher Luxus, auf Entscheidungen angewiesen zu sein, die auf ungenauen Datenerkenntnissen basieren.

Ein perfektes Berichtssystem ist eine Grundvoraussetzung für große Unternehmen, da sie die Marketingleistung mit den Geschäftsergebnissen verknüpfen müssen. Wenn Sie bis vor kurzem einen exzellenten Bericht wollten, erstellten Sie ein Dashboard-System und waren zufrieden. Was ist passiert und warum liefern statische Dashboards nicht mehr den versprochenen Geschäftswert?

Erstens sind Geschäftsanwender anders. Ein CMO, PPC, SEO und Content-Vermarkter benötigen völlig unterschiedliche Berichte, da sie mit unterschiedlichen Kontexten arbeiten, während statische Dashboards einen einheitlichen Ansatz bieten. Alle Marketingspezialisten haben viele Fragen zu beantworten, und sie können es kaum erwarten, Tage auf die Erstellung von Berichten zu warten.

Zweitens nimmt die Erstellung von Berichten viel Zeit und Ressourcen in Anspruch. Normalerweise dauert es drei Iterationen, durchschnittlich 4,5 Tage, und 18.000 US-Dollar, um bei Bedarf einen zusätzlichen Bericht zu erstellen. Und das Problem ist, dass Vermarkter viele Ad-hoc-Berichte benötigen. Mit dem sich schnell entwickelnden, sich verändernden Markt ist es unmöglich, über den Rahmen des Marketings hinauszugehen, wenn Sie nur eine Reihe vordefinierter Dashboards haben. Moderne Unternehmen können es sich nicht leisten, Tage bei der Umsetzung von Entscheidungen zu verlieren.

Nicht zuletzt macht die Komplexität von Analysetools es für Geschäftsanwender unrealistisch, davon zu profitieren. Es ist nicht ihre Schuld, da diese Tools nie dafür entwickelt wurden, von ihnen verwendet zu werden. Und genau hier setzen moderne Cloud-Lösungen mit einfach anzuwendender Ad-hoc-Reporting-Funktionalität an.

Bei riesigen Mengen an Echtzeitdaten ist es nur logisch, neue Dienste wie OWOX BI zu nutzen, die die Datenerfassung und -integration unabhängig von Datenvolumen oder Datenquelle automatisieren können. Diese Plattformen bieten Vermarktern relevante und aktuelle Datenerkenntnisse, die ihnen helfen, ihre Marketing- und Geschäftsziele zu erreichen.

Darüber hinaus können mit Hilfe von OWOX BI Smart Data erstellte Ad-hoc-Berichte ohne SQL-Kenntnisse erstellt werden und sind unverzichtbar bei der Beantwortung von Fragen wie: Welche Bemühungen haben geklappt? und Wo sollten wir investieren, um mehr zu verdienen?

Wichtig! Vergessen Sie angesichts der bevorstehenden globalen Veränderungen in der Marketingwelt nicht diese entscheidenden Faktoren, die die Marketingberichterstattung beeinflussen:

• Beschleunigte digitale Geschäftstransformation. Die digitale Transformation vollzieht sich so schnell, dass nicht genug Zeit bleibt, sich anzupassen. Dadurch kann man schnell zum Außenseiter werden.
• Änderungen der Regeln für die Erhebung von Daten Dritter. Bald wird sich die Art und Weise, wie Sie Daten von Drittanbietern verwenden können, erheblich ändern, und bestehende Ansätze werden nicht mehr funktionieren.
• Eine komplett neue Version von Google Analytics. Eine neue Datenstruktur und ein neuer Analyseansatz bedeuten, dass Google Analytics 4 alle bestehenden benutzerdefinierten täglichen Berichte durchbrechen wird.

Sehen wir uns an, was mit den neuen BI-Tools getan werden kann, um die Verwendung von Daten im Marketing neu zu definieren.

Unternehmen verbessern die Entscheidungsfindung durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen und erzielen dadurch mehr Einkommen. Das ist, was alle Vermarkter suchen. Je mehr Berichte jedoch mit der Zeit erstellt werden, desto komplizierter wird das gesamte Ökosystem, insbesondere wenn es um Unternehmen geht. Und wenn etwas zu kompliziert wird, bricht es auch zu leicht zusammen. Es ist wie bei Jenga: Wenn Sie den falschen Block herausziehen (eine falsche Datentabelle löschen oder ändern), bricht am Ende alles zusammen, da Ihre SQL-Abfragen völlig durcheinander geraten.

Dieses Problem ist das Sahnehäubchen auf all den Schwierigkeiten bei der Marketingberichterstattung, die wir bereits erwähnt haben. Zum Glück gibt es noch Licht am Ende des Tunnels. Der Schlüssel ist ein automatisierter Workflow mit Services, die es Marketern ermöglichen, selbstständig mit Daten zu arbeiten , ohne SQL lernen zu müssen.

Vermarkter sollten in der Lage sein, Ad-hoc-Berichte selbst zu erstellen, indem sie Rohdaten verwenden, denen man vertrauen kann, die vollständig sind und aktualisiert werden, damit sie keine Fehler enthalten. Das bedeutet, dass Sie nicht wochenlang darauf warten müssen, dass ein Analyst einen Bericht für Sie erstellt (und Analysten können wertvollere Arbeit leisten). Es heißt der neue Berichtsfluss!

OWOX BI Smart Data ist ein Service, der speziell für Marketing-Reporting-Anforderungen entwickelt wurde. Mit seinem durchdachten Ansatz können Marketing- und Managementspezialisten schnell und mühelos Managemententscheidungen treffen und so viele Ad-hoc-Berichte wie nötig erhalten (einschließlich Kohortenanalysen). Wie funktioniert Smart Data diese Magie?

OWOX BI Smart Data demokratisiert den Zugriff auf Daten für alle Benutzer, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund. Sie müssen nicht SQL lernen oder ungeduldig auf die Freizeit eines Analysten warten, da Sie mit Smart Data einen Bericht erstellen können, indem Sie Parameter und Metriken auswählen oder eine Vorlage auswählen. Außerdem müssen Sie nicht über das Mischen und Bereinigen von Daten, das Berechnen von Metriken usw. nachdenken, da der Dienst alles für Sie gemäß Ihrem Geschäftsmodell erledigt.

Was sind die Schritte, um mit OWOX BI Smart Data zu arbeiten und wertvolle Einblicke zu erhalten?

Schritt 1. Sammeln Sie alle Ihre Marketingdaten in Google BigQuery mit Hilfe eines Datenkonnektors.

Notiz! Wir empfehlen die Verwendung von OWOX BI Pipeline zum Sammeln von Daten, da dies die beste Option ist, die die Datenqualität automatisch überprüft.

Schritt 2. Zu Beginn benötigen Sie die Hilfe von OWOX-Analysten oder Ihrer eigenen, um das Datenmodell Ihres Unternehmens zu erstellen, aber Sie müssen dies nur Schritt 3. Wählen Sie die Parameter und Metriken aus, die Sie in Ihrem Bericht sehen möchten, und erhalten Sie in wenigen Minuten einen fertigen Bericht über die Leistung des E-Commerce-Marketings, die Effektivität von Werbekampagnen, ROPO, Kohortenanalyse usw.

Wichtig! Mit Smart Data werden Berichte nicht beschädigt, wenn Änderungen an Datensätzen vorgenommen werden. Die neue Datenstruktur in Google Analytics 4 kann Ihre Berichte in Smart Data nicht ruinieren!

Die Magie von OWOX BI Smart Data funktioniert sowohl für Analysten als auch für Vermarkter. Analysten müssen keine komplizierten SQL-Abfragen schreiben, während Marketingfachleute verschiedene Versionen von Ad-hoc-Berichten erhalten, die sie sofort benötigen. Buchen Sie eine kostenlose Demo von OWOX BI Smart Data, um zu sehen, wie Ihre Daten für Sie arbeiten können!

Große Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, wertvolle Erkenntnisse aus der enormen Menge an gesammelten Daten zu gewinnen. Schlechte Datenqualität, langsame Arbeitsabläufe und ungenaue Berichte können Unternehmen Millionen von Dollar kosten.

All diese Herausforderungen können jedoch mit einem fortschrittlichen Analytics-Ökosystem auf Basis moderner Cloud-Technologien bewältigt werden. Erschließen Sie das in Ihren Marketingdaten verborgene Potenzial und verbessern Sie Ihre Entscheidungsfindung.