Warum Sie Ihren Berichten vertrauen können (oder nicht).

Laut Harvard Business Review glauben 90 % der Führungskräfte, dass Datenkompetenz entscheidend für den Unternehmenserfolg ist. Allerdings haben 84 % der Vermarkter Schwierigkeiten, auf Daten und Erkenntnisse zuzugreifen. Dashboards und Berichte zeigen nicht das wahre Bild und man kann ihnen nicht blind vertrauen.

Warum ist das so? Schlechte Datenqualität und Datenfehler gehören zu den Hauptgründen, warum Sie Ihren Marketingberichten nicht vertrauen können. Laut einer Gartner-Umfrage „werden die durchschnittlichen finanziellen Auswirkungen einer schlechten Datenqualität auf das Unternehmen auf 15 Millionen US-Dollar pro Jahr geschätzt.“

Wenn Sie Ihren Dashboards und den Daten, auf denen sie aufbauen, nicht vertrauen, werden Managemententscheidungen nicht auf der Grundlage tatsächlicher Zahlen getroffen. Und für Unternehmen ist das schrecklich.

In diesem Artikel diskutieren wir alle möglichen Datenfehler und Phasen, in denen diese Fehler auftreten können. Anschließend geben wir Ihnen konkrete Tipps zur Vermeidung. Hier ist Ihre Checkliste, um Nein zu schlechter Datenqualität zu sagen!

Wenn Sie möchten, dass Ihr Unternehmen erfolgreich ist, müssen Sie Geschäftsanwendern hochwertige Dateneinblicke ermöglichen. Mit allen verfügbaren Informationen können Vermarkter leicht erklären, warum eine Entscheidung funktioniert hat, was den Erfolg oder Misserfolg von Werbekampagnen beeinflusst hat, was besser gemacht werden kann usw.

Darüber hinaus nutzen Kunden angesichts der schnell wachsenden digitalen Medienlandschaft immer mehr Medienkanäle und erwarten eine personalisierte, datengestützte Ansprache, um präzise Empfehlungen zu erhalten. Es ist unvernünftig, die Möglichkeiten der Marketinganalyse zu ignorieren, insbesondere wenn man bedenkt, dass mehr als 80 % der Marketingbudgets auf digitale Kanäle zur Kundengewinnung angewiesen sind. Es ist, als ob Sie einen starken Ferrari in Ihrer Garage hätten und Angst hätten, ihn zu fahren!

Die Umsetzung dieses logischen und einfachen Ansatzes ist jedoch kompliziert: Damit Führungskräfte und Marketingspezialisten die gesammelten Daten anwenden können, müssen sie darauf vertrauen . Und darin liegt die Wurzel aller Probleme.

Was kann getan werden, um die Qualität der gesammelten Daten aus allen Kanälen zu verbessern, mit denen Marketer arbeiten, und um das Vertrauen in die Datenergebnisse zu stärken? Verhindern Sie, dass Fehler auftreten!

Es gibt drei Phasen, in denen Datenfehler normalerweise auftreten:

1. Messplanung
2. Datenerhebung und -aufbereitung (Normalisierung)
3. Berichterstellung

Notiz! In jeder dieser Phasen können Daten aufgrund menschlicher Faktoren falsch gehandhabt werden.

Sehen wir uns an, was getan werden kann, um das Auftreten von Fehlern zu verhindern. Schließlich ist es viel einfacher, Fehlern vorzubeugen, als im gesamten Berichtswesen nach Fehlern und Datenabweichungen zu suchen.

Der erste Schritt bei der Arbeit mit Daten scheint ziemlich einfach zu sein – Sie müssen die Erfassung aller Marketingdaten planen, die Sie benötigen. Die Datenerfassung ist jedoch oft nur für eine bestimmte Aufgabe geplant, sodass Sie möglicherweise nicht genügend Daten für neue Aufgaben haben, die Sie übernehmen, oder neue Projekte, die Sie starten. Daher ist es nicht sinnvoll, den Planungsschritt zu überspringen. Das OWOX-Team führt immer eine Expressanalyse durch, bevor es mit der Arbeit an einem Projekt beginnt. Wieso den? Um mögliche Engpässe bei der Datenerfassung zu identifizieren. Manchmal entwickelt das Team sogar ganze Metriksysteme und zählt alle möglichen Parameter auf.

Die Herausforderung besteht darin, alle fragmentierten Daten aus allen Datenquellen (verschiedene Werbeplattformen und Dienste, mit denen Sie arbeiten) zu sammeln und diese Daten für Sie arbeiten zu lassen.

Das Fehlen dieser Planungsphase oder ein unstrukturierter Ansatz führt dazu, dass die Übertragung von Kennungen neu konfiguriert werden muss, während keine historischen Daten verfügbar sind. Wenn Sie nicht über alle Daten verfügen, basieren Ihre Entscheidungen und Handlungen auf falschen oder unvollständigen Informationen. Um dies zu vermeiden, müssen Sie alle Kundenkontaktpunkte berücksichtigen, indem Sie Folgendes sammeln:

• Daten zum Benutzerverhalten von Ihrer Website und/oder Anwendung
• Kostendaten von Werbeplattformen
• Anrufverfolgung, Chatbot und E-Mail-Daten
• Aktuelle Verkaufsdaten aus Ihren CRM-/ERP-Systemen etc.

Die Hauptfehler, die in dieser Phase auftreten können, sind das Ergebnis von:

• Abrufen aggregierter, abgetasteter Daten . Stichprobendaten sind verallgemeinerte Daten, die entstehen, wenn nur ein Teil der Daten analysiert und für die Berichterstattung verwendet wird. Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Kilo Äpfel und Ihre Aufgabe ist es, zu entscheiden, ob diese Äpfel gut oder faul sind. Wenn Sie Stichprobendaten (zwei oder drei Äpfel aus dem ganzen Bund) verwenden, können Sie entscheiden, dass dieses Kilo von ausgezeichneter Qualität ist, obwohl alle anderen Äpfel, die Sie nicht probiert haben, faul sind.

Warum passiert dies? Da die Verarbeitung massiver Datenarrays in kürzester Zeit eine komplizierte und ressourcenintensive Aufgabe ist, verarbeiten Systeme Daten schnell, indem sie Datenabtastung, -aggregation und -filterung verwenden, um so schnell wie möglich Berichte zu erstellen.

Wie wirkt es sich auf die Daten- und Berichtsqualität aus? Offensichtlich schlecht. Intelligente Entscheidungen können nicht nur auf der Grundlage einer kleinen Datenstichprobe getroffen werden. Beispielsweise sehen Sie möglicherweise eine profitable Werbekampagne nicht und schalten sie möglicherweise aufgrund verzerrter Daten in einem Bericht ab.

Wie können Sie dieses Problem identifizieren? In der Google Analytics-Benutzeroberfläche sehen Sie oben im Bericht eine Meldung, die besagt, dass dieser Bericht auf N % der Sitzungen basiert .

Wenn Sie Berichte haben möchten, denen Sie vertrauen können, ist es ein Muss, ungesampelte Rohdaten zu erhalten. Nachdem Sie sich für alle Datenquellen entschieden haben, müssen Sie daher vorzugsweise Konnektoren verwenden, die automatisch Rohdaten sammeln und die Datenvollständigkeit regelmäßig überprüfen.

• Erhalten unvollständiger und falscher Daten von der API eines Anzeigendienstes . Warum passiert das? Werbedienste sammeln viele Daten über Benutzer und ihr Verhalten; Bei der Übertragung von Daten können jedoch Fehler wie Datendoppelungen, Datenverluste oder Unstimmigkeiten bei einer nachträglichen Aktualisierung auftreten. Wie wirkt sich dies auf die Qualität Ihrer Daten und Berichte aus? Diese Fehler werden in die Berichte übertragen, und infolgedessen ist es aufgrund ungenauer Berichte einfach unmöglich, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Wie kann dieses Problem behoben werden? Da es bei der Arbeit mit APIs unmöglich ist, Code direkt zu steuern, kann es schwierig sein, mit Diensten zu interagieren. Wir empfehlen dringend, Datenimporttools zu verwenden, die API-Änderungen unterstützen. Falls Daten nicht verfügbar sind, können diese Tools vorhandene Datenlücken anzeigen und Daten anschließend herunterladen.

Wo speichere ich all diese Informationen?

Wenn Sie jedes Datenbyte auf Ihren eigenen Servern speichern möchten, kostet Sie das ein Vermögen. Wir empfehlen die Verwendung von Cloud-Lösungen, da diese Ihre Ressourcen schonen und den globalen Zugriff auf Daten ermöglichen. Ohne Frage ist Google BigQuery die beste Option auf dem Markt, die die Bedürfnisse von Vermarktern berücksichtigt. Sie können diesen Cloud-Dienst verwenden, um Rohdaten von Websites, CRM-Systemen, Werbeplattformen usw. zu speichern.

Grundsätzlich ist die beste Möglichkeit, Fehler bei der Datenerfassung zu vermeiden, niemals Daten manuell zu erfassen. Heutzutage gibt es unzählige Marketing-Softwarelösungen wie OWOX BI, die automatisch Daten von verschiedenen Diensten und Websites in einem Data Warehouse (oder Data Lake) sammeln.

Viele Jahre lang war das Marketing auf Daten von Drittanbietern angewiesen. Aber jetzt ändern große einflussreiche Unternehmen wie Google und Apple die Art und Weise, wie sie personenbezogene Daten verwenden. Bald wird die Welt Cookies von Drittanbietern aufgeben. Für Marketingspezialisten bedeutet dies eine komplizierte Datenerfassung und den Verlust von Tonnen wertvoller Daten über Benutzeraktivitäten an verschiedenen Touchpoints. Was kann getan werden, um Ihre Leistungsfähigkeit zu erhalten? In erster Linie müssen Sie sich darauf konzentrieren, First-Party- und Second-Party-Daten zu sammeln. Zweitens sollten Sie darauf vorbereitet sein, Data Lakes zu verwenden, da nur die in solchen Lakes gespeicherten Daten Ihnen gehören und von Ihnen kontrolliert werden (und nicht von Werbeplattformen). Aufgrund von Aktualisierungen in Google-Produkten (Google Analytics 4, die Datenschutz-Sandbox-Initiative) empfehlen wir die Verwendung von Google BigQuery, da die neue Version von Google Analytics eine native Integration mit GBQ hat und vollständige Datenexporte bietet.

Der zweite Schritt nach dem Sammeln aller Daten ist deren Nutzung. Allerdings können Sie das nicht sofort tun. Es ist unmöglich, mit Daten zu arbeiten, bis sie vorbereitet (normalisiert) sind. Warum ist das so? Daten von verschiedenen Werbeplattformen/Diensten haben unterschiedliche Strukturen und liegen in unterschiedlichen Formaten und Währungen vor. Um Berichte erstellen zu können, müssen Ihre Daten strukturiert, aktualisiert und vollständig sein.

Beim Versuch, Daten zu normalisieren, können Sie auf folgende Herausforderungen stoßen:

• Unterschiedliche Datenformate, Strukturen und Detaillierungsgrade. Warum ist das so? Verschiedene Dienste verwenden unterschiedliche Schemata zum Hochladen von Daten. Beispielsweise kann ein Werbedienst eine Spalte mit dem Namen Produktname haben, während ein anderer eine Spalte mit dem Namen Produktkategorie hat.

Wie wirkt sich dies auf die Qualität der Daten und Berichte aus? Es ist einfach unmöglich, Berichte zu erstellen, wenn sich die Daten in unterschiedlichen Strukturen befinden.

Wie kann dieses Problem behoben werden? Vor der Analyse von Daten müssen diese in ein einziges Format konvertiert werden; Andernfalls wird aus Ihrer Analyse nichts Gutes herauskommen. Beispielsweise sollten Sie Benutzersitzungsdaten mit Werbekostendaten zusammenführen, um die Wirkung jeder einzelnen Verkehrsquelle oder jedes Marketingkanals zu messen und zu sehen, welche Werbekampagnen Ihnen mehr Umsatz bringen.

• Verschiedene Währungen. Unterschiedliche Werbedienste verwenden unterschiedliche Währungen, und um die korrekten Zahlen in Ihren Berichten zu erhalten, sollten Sie immer prüfen, welche Währung verwendet wird, und alle Währungen in eine einzige Basiswährung umrechnen.
• Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschabhängigkeiten. Während unstrukturierte Daten eliminiert werden, um über alle Datensätze und Felder hinweg vollkommen einheitlich zu sein, können verschiedene unerwünschte Nebeneffekte auftreten.

Wie wirken sich diese Abhängigkeiten auf die Qualität der Daten und Berichte aus? Die häufigste Folge solcher Fehler ist, dass Daten vom System verworfen und beim Erstellen von Berichten nicht berücksichtigt werden, wodurch die Berichte selbst fehlerhaft werden. Angenommen, wir haben ein Session -Objekt und ein Advertisement -Objekt. In Sitzungen haben wir Daten für die Tage 10 bis 20 und in Werbeanzeigen Daten von den Tagen 10 bis 15 (aus irgendeinem Grund gibt es keine Kostendaten für die Tage 16 bis 20). Dementsprechend verlieren wir entweder Daten aus Werbung für die Tage 16 bis 20 oder Daten aus Sitzungen sind nur für die Tage 10 bis 15 verfügbar.

Wie kann dieses Problem behoben werden? Wenn der Benutzer die Besonderheiten der Datenzusammenführung nicht kennt und die Daten, mit denen er arbeitet, nicht überprüft, ist die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler zu machen, sehr hoch. Daher besteht die Lösung darin, Ihre Daten vor der Verwendung zu überprüfen.

Notiz! Die Datennormalisierung ist ein manueller und routinemäßiger „Monkey Job“, der nicht sehr inspirierend ist und Analysten daran hindert, Erkenntnisse zu gewinnen. Normalisierungsschwierigkeiten nehmen in der Regel bis zu 50 % der Arbeitszeit eines Analysten in Anspruch. Und seien wir ehrlich: Es ist ziemlich frustrierend. Verwenden Sie Automatisierungstools, um dies zu verhindern!

Der perfekte Ausweg ist die Anwendung automatisierter Lösungen, die die Qualität Ihrer Daten sammeln, bereinigen, normalisieren und überwachen können, damit sie für das Unternehmen bereit sind. Eine noch bessere Variante ist, wenn Ihr gewählter Datenkonnektor alles für Sie erledigen kann, wie es die All-in-One-OWOX-BI-Plattform tut. Mit Hilfe von OWOX BI können Sie sich problemlos allen Herausforderungen stellen, die auf Marketer und Analysten warten, und erhalten betriebsbereite Daten, denen Sie vertrauen können.

Datenerfassungs- und Normalisierungsfehler werden Sie mit OWOX BI nie stören. Dieser Service setzt Ihre wertvolle Zeit frei und übernimmt:

• Datensammlung. Holen Sie sich alle Daten, die Sie von Google Analytics, Werbediensten, Ihrer Website, Ihrem Offline-Shop, Anrufverfolgungsdiensten und CRM-Systemen benötigen, in Google BigQuery. Mit OWOX BI können Sie Berichte ohne Stichproben für alle verfügbaren Parameter erhalten. Der Dienst sammelt Rohdaten und warnt Sie bei Fehlern bei der Datenübertragung einer API. Alles, was Sie tun müssen, ist, Zugriff auf Datenquellen zu gewähren und auszuwählen, welche Daten Sie sammeln möchten.
• Datenüberwachung. Mit Hilfe von OWOX BI können Sie jederzeit sehen, wo Sie Datenabweichungen haben, in welchem ​​Zeitraum und wie kritisch diese sind. Es vergleicht die Datenmenge in Ihrem BigQuery-Projekt täglich nach Treffern, Sitzungen, Benutzern und Transaktionen mit Google Analytics und signalisiert signifikante Abweichungen.
• Datennormalisierung. OWOX BI hilft Ihnen bei der Bereinigung, Deduplizierung und Aktualisierung von Daten sowie bei der Umrechnung von Kosten in eine Basiswährung und der Überwachung der Relevanz von Daten. Außerdem kann OWOX BI Fehler in UTM-Tags definieren, wie z. B. nicht unterstützte dynamische Parameter, Syntaxfehler oder ein völliges Fehlen obligatorischer UTM-Tags.

Mit OWOX BI können Sie Marketingdaten für Berichte beliebiger Komplexität im sicheren BigQuery-Cloudspeicher von Google sammeln, der die beste Wahl für Marketinganforderungen ist.

Umfragen zufolge haben 84 % der Vermarkter Schwierigkeiten, auf Daten und Erkenntnisse zuzugreifen, während 86 % der Meinung sind, dass sie bessere Tools benötigen, um sie zu erhalten. Einfach ausgedrückt: Vermarkter möchten einen Bericht haben, sobald sie darüber nachdenken. Das Unternehmen profitiert, wenn das Marketingteam Erkenntnisse implementiert, während das Analyseteam sie extrahiert. Und mit immer mehr Daten zum Nutzerverhalten, die von Vermarktern gesammelt werden, sollte es einfach sein, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. In der Praxis sieht es jedoch oft anders aus.

Nach der Überwindung von Hindernissen bei der Datenerhebung und Datenaufbereitung gibt es noch einige andere Schwierigkeiten bei der Berichterstellung, wie zum Beispiel:

• Entscheidenwelches Attributionsmodell verwendet werden soll. Es gibt keine richtige Antwort, da für unterschiedliche Aufgaben unterschiedliche Modelle erforderlich sind. Außerdem sollten Sie die Besonderheiten Ihres Unternehmens im Auge behalten. Eine detaillierte Übersicht aller Attributionsmodelle auf dem Markt kann Ihnen helfen, das für Sie beste auszuwählen.
• Entscheidenwelche Berichtsgebäudedienste zu verwenden sind. Wählen Sie einen Dienst, der leicht verständliche Datenvisualisierungen bereitstellen und Berichte automatisch aktualisieren kann. Bitte beachten Sie, dass Datenvisualisierungsdienste wie Google Data Studio zwar mit mehr als zwei Datenquellen arbeiten können, es jedoch immer noch nicht möglich ist, sie zum Zusammenführen und Transformieren von Daten zu verwenden. Wenn Sie einen Bericht auf Basis vieler Datenquellen erstellen möchten, müssen Sie zunächst alle notwendigen Daten in einem Data Lake (z. B. Google BigQuery) sammeln.

Je komplizierter das gesamte Reporting-Ökosystem wird (insbesondere für Unternehmen) und je mehr Berichte und SQL-Abfragen erstellt werden, desto leichter bricht das System zusammen. Abgesehen von sachlichen Datenfehlern können auch verschiedene Schwierigkeiten auftreten, die zu noch mehr Fehlern, fehlerhaften SQL-Abfragen oder Missverständnissen und Missbrauch gesammelter Daten führen können .

• Zu viele Änderungen an Berichten (und/oder SQL-Abfragen) in kurzer Zeit. Warum passiert dies? In der klassischen Berichtsarchitektur gab es unter jedem Bericht ein Dataset, das mithilfe von SQL-Abfragen erstellt wurde, und nichts änderte sich. Aber heute werden diese SQL-Abfragen hin und wieder geändert und bearbeitet. Wie wirkt sich dies auf die Qualität der Daten und Berichte aus? Es gibt so viele Änderungen, dass man leicht vergisst, welche Änderungen wann vorgenommen wurden. Das bedeutet, dass Änderungen auf der Ebene eines Datensatzes nicht auf einen anderen Datensatz angewendet werden.
• Die Anforderungen ändern sich ständig (und die Umstellung auf eine neue Version von Google Analytics 4 und Einschränkungen bei der Datennutzung machen es nicht einfacher). Warum passiert dies? Während der Bedarf an verschiedenen Berichten wächst, müssen Analysten Datensätze erstellen, Daten normalisieren und SQL-Abfragen für jeden Bericht schreiben. Wie wirkt es sich auf die Qualität der Daten und Berichte aus? Wenn die Bedeutung eines Objekts geändert wird – was beispielsweise als Konversion zu einem Website-Besuch statt zu einer Bestellung verstanden wird – ist es eine Herausforderung, sich daran zu erinnern, was geändert werden muss, damit die Daten in jedem Bericht präzise und korrekt bleiben.
• Ein langer Meldeprozess. Warum passiert dies? Analysten sind immer überlastet und Marketer müssen auf Berichte warten. Darüber hinaus dauert laut Studien die Erstellung selbst eines einzigen Dashboards durchschnittlich 4,5 Tage, mindestens drei Iterationen und vor allem etwa 18.000 US-Dollar. Wie wirkt sich dies auf die Qualität der Daten und Berichte aus? Vermarkter haben nicht die Möglichkeit, sofort Antworten auf alle möglichen Was- , Warum- , Wann- und Wo -Fragen zu finden, sobald sie auftreten. Infolgedessen werden Entscheidungen basierend auf Intuition oder unvollständigen und falschen Daten getroffen.
• Schwierigkeiten beim Verstehen von Daten. Warum passiert dies? Unterschiedliche Personen arbeiten mit denselben Berichten, und hinter einer bestimmten Metrik und einem bestimmten Parameter steckt nicht immer dieselbe Bedeutung. Beispielsweise kann die Benutzermetrik in verschiedenen Berichten einen registrierten Benutzer ohne Käufe oder einen wiederkehrenden Kunden bedeuten. Wie wirkt sich dies auf die Qualität der Daten und Berichte aus? Wenn Sie eine Entscheidung treffen, definieren Sie einen Benutzer auf eine Weise, aber es gibt keine Garantie dafür, dass der Bericht, auf den Sie verweisen, einen Benutzer auf die gleiche Weise definiert.

All diese Faktoren lassen sich an einem Beispiel veranschaulichen: Spielen Sie eine Partie Flüstern auf der Straße . Ihre Eingabedaten scheinen korrekt und relevant zu sein, aber das Ergebnis ist immer noch nicht das, was es sein sollte.

Es ist eine ziemliche Aufgabe, Daten und Berichte vertrauenswürdig und anwendbar zu machen. Zu den größten Schwierigkeiten und Hindernissen beim Erreichen dieses Ziels gehören die folgenden:

• Zugriff auf aktuelle, vollständige und qualitativ hochwertige Geschäftsdaten, um Analysten Zeit zu verschaffen, um nach Risiko- und Wachstumszonen zu suchen und neue Ansätze für die Arbeit mit Daten zu finden.
• In der Lage zu sein, Marketingberichte innerhalb von Minuten zu erstellen, damit Marketingexperten Hypothesen schnell testen und nach Erkenntnissen suchen können.

Glücklicherweise bieten moderne Cloud-Analytics-Lösungen Marketern und Analysten Berichte und Daten, denen sie vertrauen können. Wenn Sie Berichte erstellen möchten, denen Sie vertrauen können – Berichte, die nicht kaputt gehen und deren Vorbereitung nicht Tage dauert – sollten Sie versuchen, OWOX BI zu verwenden. Es handelt sich um einen Service, der speziell für Marketing-Reporting-Anforderungen entwickelt wurde und auf vollständigen, qualitativ hochwertigen Daten basiert. Mit seinem durchdachten Ansatz können Analysten Hypothesen testen und Erkenntnisse fünfmal schneller finden.

OWOX BI demokratisiert den Zugriff auf Daten für alle Benutzer, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund. Der Service bietet Ihnen automatisierte Prozesse zum Sammeln und Vorbereiten von betriebsbereiten Daten, sodass Sie Berichte in wenigen Minuten erstellen und bearbeiten können. Außerdem müssen Sie sich keine Sorgen mehr über Fehler in Berichten machen, wenn Sie Änderungen vornehmen, da Ihre Berichte mit OWOX BI niemals kaputt gehen!

OWOX BI macht es einfacher denn je, Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen und Berichte zu erstellen, denen Sie vertrauen können. Buchen Sie eine kostenlose Demo, um zu sehen, wie OWOX BI die Datenqualität sonst noch garantiert und wie Sie noch heute von einem vollautomatisierten Datenmanagement profitieren können!

Ein Unternehmen zieht den größten Nutzen aus seinen Daten, wenn diese Daten von hoher Qualität sind und wenn Entscheidungsträger schnell auf Datenergebnisse reagieren können.

Ein Analyst ist am wertvollsten, wenn er mit betriebsbereiten Daten arbeitet, geschäftliche Fragen mithilfe von Daten schnell beantworten und umsetzbare Erkenntnisse liefern kann. Bei der Arbeit eines Analysten geht es nicht mehr darum, Zeit mit dem Sammeln, Vorbereiten und Harmonisieren von Daten und dem Schreiben von SQL-Abfragen zu verbringen.

Ein Unternehmen muss Automatisierungstools mit modellierten betriebsbereiten Daten verwenden, um mithilfe von Marketingeinblicken schneller zu wachsen als die Konkurrenz. Qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage, auf der jeder Bericht und jede Managemententscheidung aufbauen sollte. Obwohl es viele Hindernisse geben kann, um qualitativ hochwertige Daten zu erhalten, denen man vertrauen kann, ist dies von der Datenerfassungsphase bis hin zur Berichterstellungsphase immer noch möglich.

Was kann getan werden, um diese Probleme zu überwinden?

• Vermeiden Sie Fehler bei der Datenerfassung, da es einfacher und kostengünstiger ist, Fehler von vornherein zu verhindern, als ihre Folgen zu mindern.
• Vermeiden Sie die Möglichkeit eines Fehlers, indem Sie in Workflows so viel Automatisierung wie möglich verwenden. Ganz zu schweigen davon, dass die Automatisierung manueller und wiederholbarer Aufgaben es Spezialisten ermöglicht, sich auf wertschöpfendere Aktivitäten wie die Entwicklung umsetzbarer Dateneinblicke zu konzentrieren.