Wie man den ROI von Daten mithilfe von Entscheidungs-Playbooks quantifiziert

Ich habe mit einem Marketing-VP bei einem großen Einzelhändler über seine Herausforderungen im Umgang mit Daten gesprochen. Ich erwartete, dass sie mich fragen würden, wie man mehr (oder bessere) Daten bekommt, Empfehlungen zu KI gibt oder welche Technologien er erforschen sollte. Stattdessen überraschte er mich, als er mir sagte, sein Team wolle weniger Daten und mehr Einblicke.

Ich sehe eine ähnliche Verschiebung bei anderen Unternehmen. Es wird immer deutlicher, dass das Sammeln von mehr Daten die Nadel nicht bewegen wird. Unternehmen möchten, dass ihre Daten ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, und mehr davon ist nicht immer die Antwort.

Hier sind einige Ideen, wie Sie mehr Einblicke erhalten, ohne mehr Daten zu benötigen.

Der defekte Link in Daten

Die Besessenheit von Daten hat diesen Bereich vor eingehender Prüfung geschützt. Nur wenige Menschen würden gegen die Bedeutung von Daten argumentieren, auch wenn nicht immer klar ist, ob sie tatsächlich helfen.

Das liegt daran, dass es eine fehlende Verbindung zwischen ihr und den Geschäftsergebnissen gibt. Um fair zu sein, die Verbindung ist nicht immer offensichtlich. Im Gegensatz zu anderen Dingen wie bezahlter Werbung oder Vertriebsmitarbeitern kann es schwierig sein, eine Kausalität nachzuweisen. Haben Daten Ihnen geholfen, den Umsatz zu steigern, oder war es etwas anderes?

Die Unschärfe hat Unternehmen daran gehindert, den wahren ROI von Daten zu quantifizieren. Da der ROI schwierig zu messen ist, vermeiden viele Unternehmen die Diskussion ganz. Daten werden als Betriebskosten angesehen, die keiner Kostenanalyse bedürfen.

So sollte es nicht sein.

Macy's ist ein großartiges Beispiel dafür, wie Daten zu besseren Entscheidungen und greifbarem Wert führen. Insbesondere konnten sie so die Bestandsschwemme vermeiden, die andere Einzelhändler plagte. Beim Betrachten der Ausgabegewohnheiten ihrer Kunden (durch Co-Branding-Kreditkarten) stellten sie fest, dass mehr Ausgaben für Dienstleistungen getätigt wurden. Dies stimmte mit anderen Wirtschaftsindikatoren und dem Anstieg der Ausgaben in anderen Dienstleistungsbranchen wie Reisen überein.

Das Führungsteam von Macy's hält ein monatliches Treffen ab, bei dem all diese Datenpunkte besprochen werden und das Hauptaugenmerk darauf gerichtet wird, das „na und?“ hinter den Daten zu ermitteln. Bei einem davon beschlossen sie, ihre anstehenden Bestellungen zu ändern und mehr Produkte für die Rückkehr ins Büro oder in den Urlaub zu kaufen.

Daten halfen Macy's, kostspielige Bestandsverschwendung zu vermeiden, und zeigen, wie die defekte Verbindung in Daten behoben werden kann. Im Wesentlichen hat Macy's einen klaren Prozess, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Auch wenn Sie nicht über die gleichen Ressourcen wie Macy's verfügen, können Sie viele der gleichen Vorteile erzielen, indem Sie sich eine einfache Idee zunutze machen: Entscheidungs-Playbooks .

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Quantifizierung des Daten-ROI mithilfe von Entscheidungs-Playbooks

Daten sollen dem Einzelnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Das Problem ist, dass die Art und Weise, wie Einzelpersonen Entscheidungen treffen, in vielen Unternehmen undurchsichtig ist.

Hier kommen Entscheidungs-Playbooks ins Spiel. Ein Entscheidungs-Playbook ist ein Dokument, das die genauen Schritte beschreibt, die erforderlich sind, um eine Entscheidung zu treffen. Angenommen, Ihr Team möchte einen A/B-Test für einen wichtigen Teil des Conversion-Funnels durchführen. Wissen Sie, dass alle Entscheidungen getroffen werden müssen, um einen bestimmten Test zu starten und auszuwerten?

Hier ist eine kurze Liste dessen, was Sie entscheiden müssten.

• Schritt 1 : Bestimmen Sie den Bereich mit den größten Chancen.
• Schritt 2 : Finden Sie einen KPI, um den Erfolg zu messen.
• Schritt 3 : Entwerfen Sie einen Test, einschließlich mehrerer Variationen.
• Schritt 4 : Werten Sie die Testwirkung aus.
• Schritt 5 : Erfassen Sie Erkenntnisse für zukünftige Tests.

Sie können bereits sehen, wo Daten hereinkommen. Die Schritte 1-3 verwenden eine Art Datenanalyse. Andere Entscheidungen können auch einige Daten enthalten, wenn Sie sich eingehender mit den Dingen befassen.

Ein Entscheidungsspielbuch würde alle Entscheidungen skizzieren, die für die Durchführung eines erfolgreichen A/B-Tests erforderlich sind. Noch wichtiger ist, dass ein klares Playbook es einfacher macht zu erkennen, wo Daten eine Rolle spielen. Nachdem Sie das Playbook durchlaufen haben, können Sie den generierten Wert bestimmen (z. B. eine Umsatzsteigerung von 5 %).

Daten sind nicht das einzige, was den Erfolg vorantreibt, daher können wir ihnen nicht 100 % des Wertes zuschreiben. Meiner Erfahrung nach ist eine Zuordnung von 10%-20% angemessen. Wenn wir das untere Ende von 10 % nehmen, können wir den Wert von Daten für Ihr Unternehmen erkennen.

Der Prozess hier ist nicht komplex. Wenn Sie den durch wichtige Entscheidungen generierten Wert konsequent erfassen und dann einen Teil davon Daten zuschreiben, beginnen Sie, den Wert Ihrer Daten zu rechtfertigen. Das Beste ist, dass Sie sehen können, wie sich diese Zahl im Laufe der Zeit ändert.

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Entwerfen Sie Ihre eigenen Playbooks

Jedes Marketingteam kann damit beginnen, Entscheidungsspielbücher zu nutzen. Sie benötigen jedoch einen bewährten Ansatz, um schnell einsatzbereit zu sein. So helfe ich Unternehmen typischerweise dabei, Konsistenz in ihre Entscheidungsfindung zu bringen.

1. Sensibilisierung für konsistente Entscheidungsfindung

Viele Teams erleben oft inkonsistente Ergebnisse. Einige Kampagnen sind großartig, während andere das Ziel verfehlen. Die Unterscheidung hängt davon ab, wie Entscheidungen getroffen wurden. Ohne ein Playbook kann es schwierig sein, diese Art von Entscheidungen zu optimieren.

2. Bestimmen Sie die wichtigsten Entscheidungen, die Ihr Team trifft

A/B-Tests, neue Kampagnen, Markteinführungsstrategien und andere stehen normalerweise ganz oben auf der Liste. Es handelt sich um Entscheidungen, die regelmäßig getroffen werden und einen erheblichen Zeit- oder Ressourcenaufwand erfordern.

3. Entwerfen Sie, wie der ideale Entscheidungsprozess aussehen sollte, und vergleichen Sie ihn mit dem, was jetzt ist

Sie werden feststellen, dass einige Schritte oft übersprungen und andere nicht vollständig abgeschlossen werden. Häufige Diskrepanzen, die ich sehe, sind die Nichtvalidierung der verwendeten Daten, die mangelnde Ausrichtung an der Gesamtstrategie und das Fehlen von Feedback vom Rest des Teams.

4. Schulen Sie alle relevanten Personen im Entscheidungsspielbuch

Das Playbook ist etwas, auf das sich jeder beziehen kann, wenn er mit diesen Entscheidungen konfrontiert wird. So wie Ärzte oder Piloten trotz tausender Trainingsstunden eine Checkliste verwenden, brauchen auch Marketingteams Anleitungen, wie sie jedes Mal die besten Entscheidungen treffen können.

Auf Glück kann man sich nicht verlassen

Marketingteams können sich bei Entscheidungen nicht auf Glück verlassen. In der Hoffnung, dass sie sich alle relevanten Daten angesehen und die Ergebnisse richtig interpretiert haben.

Entscheidungsspielbücher werden beginnen, die Verbindung zwischen Daten und Erkenntnissen klarer zu machen. Es wird Teams ermöglichen, ihre Ausgaben in diesem Bereich zu rechtfertigen und vor allem eine datengesteuerte Entscheidungsfindung voranzutreiben.

Alles beginnt mit der Entscheidung, mehr Wert aus Ihren Daten zu ziehen.

Die in diesem Artikel geäußerten Meinungen sind die des Gastautors und nicht unbedingt die von MarTech. Mitarbeiter Autoren sind hier aufgelistet.

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