Data x Marketing 101

Unsere Welt wird zunehmend digitaler, wodurch die persönlichen Beziehungen zu Kund:innen noch wichtiger werden. Was es dafür braucht? Hochwertigen und personalisierten Content, der im passenden Moment die richtigen Kund:innen erreicht.

Was es dafür im Marketing braucht? Technologische Ansätze wie Marketing Automation, Artifical Intelligence (AI) & Machine Learning oder Data Driven Marketing. Da wie bei vielen Themen im Marketing eine gemeinsame Basis ausschlaggebend ist, erläutern wir die 11 wichtigsten Buzzwords : 

Data Management bezieht sich auf die Verwaltung und Organisation von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus. Dies beinhaltet die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse, Verwendung und Archivierung von Daten.

Ein effektives Data Management gewährleistet, dass Daten präzise, konsistent, zugänglich, sicher und geschützt sind. Es unterstützt auch die Einhaltung von Compliance- und Datenschutzbestimmungen und ermöglicht Unternehmen, Daten effektiv zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Innovationen zu fördern.

Ein Data Lake ist eine zentrale Datenspeicherung, die es Unternehmen ermöglicht, eine große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern und in weiterer Folge zu verarbeiten. Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken, die für bestimmte Zwecke und Anwendungen strukturiert sind, ist ein Data Lake flexibler und kann Daten in ihrer natürlichen Form speichern, ohne dass sie zuerst in ein bestimmtes Format konvertiert werden müssen.

Dadurch können Datenanalysten und Datenwissenschaftler auf eine Vielzahl von Daten zugreifen und für umfassendere Analyse und Erkenntnisse nutzen.

Data Integration bezeichnet den Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden, um sie anschließend in einer einzigen Ansicht zusammenzuführen. Ziel der Data Integration ist es, eine vollständige und konsistente Sicht auf die vorhandenen Daten zu schaffen, die in verschiedenen Systemen oder Anwendungen gespeichert sind.

Der Prozess der Datenintegration umfasst normalerweise …

• das Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen,
• das Transformieren der Daten, um sie in ein einheitliches Format zu bringen,
• und das Laden der Daten in ein Data Warehouse (Datenmanagementsystem) oder zentrales Repository (Datenarchiv).

Data Unification bezieht sich ebenfalls auf einen Prozess, der Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und sie in ein einheitliches Format bringt, um eine konsistente und genaue Sicht auf die Daten zu schaffen. Dabei umfasst die Data Unification auch die Transformation der Daten in ein standardisiertes Format, um die Datenqualität und -konsistenz zu verbessern und die Daten für Analysen und Berichterstattung nutzbar zu machen.

Dies umfasst oft die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, wie beispielsweise Kunden- und Verkaufsdaten aus verschiedenen Systemen oder Anwendungen.

Sind qualitativ wertvolle und relevante Daten, die ein Unternehmen direkt von eigenen Kund:innen oder User:innen sammelt. Beispiele für First-Party-Daten können demografische Informationen wie Name, Alter, Geschlecht, Standort, Kaufverhalten, Suchverlauf sowie auch Interaktionen mit der Website, Landingpages, Formularen, Support Anfragen oder mobilen Apps sein.

Diese zuverlässigen Daten steigern das Verständnis für die Bedürfnisse und Vorlieben der Zielgruppe und eignen sich daher ideal, um personalisierte und effektive Marketing- und Werbekampagnen durchzuführen.

Bezeichnet jenen Vorgang, der Lücken in bereits vorhandenen Datensätzen zu Kund:innen schließt, indem diese durch zusätzliche Datenpunkte aus dem Online-Verhalten sinnvoll ergänzt werden. Customer Identity Resolution besteht aus mehreren Teilprozessen:

• Tagging und Tracking von Nutzer:innen
• Verknüpfen von Identifiern über alle Kanäle und Geräte
• Erstellung von 360° Profilen für jede:n Kund:in
• Berücksichtigung der Datenschutzrichtlinien und -präferenzen

Das Ziel von Customer Identity Resolution ist es, eine konsistente und genaue Sicht auf den Kunden zu erhalten, um personalisierte Marketing-, Verkaufs- und Serviceerlebnisse zu schaffen.

Data Governance bezieht sich auf den Prozess der Verwaltung und Kontrolle von Daten, um sicherzustellen, dass diese korrekt, konsistent, zugänglich und sicher sind. Auf diese Weise können sensible Informationen als Basis für fundierte Entscheidungen herangezogen werden.

Hierzu werden Regeln, Standards, Richtlinien und Verfahren festgelegt, die sicherstellen, dass Daten gemäß den Unternehmenszielen, den Compliance-Anforderungen und den regulatorischen Vorschriften verwaltet werden. Ein effektives Data Governance stellt also sicher, dass Daten die Anforderungen von Kunden, Partnern und Regulierungsbehörden erfüllen und schützt gleichzeitig die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten.

Machine Learning ist einer Methode der Datenanalyse, bei welcher die Erstellung von Analysemodellen automatisiert wird. Es ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der auf der Idee basiert, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und zuverlässige Entscheidungen mit nur minimalem menschlichen Eingriff treffen können.

Hierzu werden Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um aus großen Datensätzen zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Das Marketing kann dadurch:

• Bedürfnisse von Kund:innen und ihre Entwicklung innerhalb der Customer Journey genauer verstehen.
• Künftiges Verhalten, Käufe oder Interessen der präziser vorhersagen und proaktiv agieren.
• Frühzeitig kritische Muster erkennen und schnellere strategische Entscheidungen treffen.

Der Golden Record fasst alle Daten über eine:n Kund:in in einen gesamtheitlichen 360° Blick zusammen. Dabei wird sichergestellt, dass die erfassten Datenpunkte strukturiert und harmonisiert werden. Alles mit dem Zweck Kund:innen besser kennenzulernen und dadurch als Unternehmen gezielter adressieren zu können.

Das Prinzip eines Golden Records ist daher besonders relevant für das Marketing, das auf genaue, aktuelle und vertrauenswürdige Daten angewiesen ist, um eine personalisierte Customer Journey zu ermöglichen.

Die Idee einer Customer Data Platform (CDP) ist es, Daten von sämtlichen on- und offline Touchpoints entlang der Customer Journey zu erfassen, zu integrieren, zu speichern und zu verwalten, um so ein umfassendes Kundenprofil – also den Golden Record – zu erstellen.

Eine CDP ermöglicht es Unternehmen, Kundendaten von verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, Marketing-Tools, sozialen Medien, Websites und mobilen Apps zu sammeln und personalisierte Marketing- und Verkaufserlebnisse zu schaffen, indem sie Kundenpräferenzen, Kaufhistorien und Interaktionsdaten etc. nutzt.

Ein Data Management Platform (DMP) ist eine Software-Plattform, die speziell dafür entwickelt wurde, Daten aus verschiedenen digitalen Quellen – wie Websites, sozialen Medien, mobilen Apps – zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und für personalisierte Marketingkampagnen nutzen.

Im Gegensatz zu Customer Data Platforms (CDP) sind DMPs in der Regel auf die Verarbeitung von anonymen, nicht identifizierten Nutzerdaten spezialisiert und sind nicht darauf ausgerichtet, vollständige Kund:innendatenprofile aus on- und offline Quellen zu erstellen.

Ähnlich wie bei all den Kund:innendaten im Marketing ist auch der Überblick über die damit einhergehenden Buzzwords schnell mal verloren. Wir hoffen, wir konnten mit diesem Beitrag eine gemeinsame Basis schaffen und freuen uns über einen unverbindlichen Austausch zu Ihren Ansätzen  beim Thema „Customer Data“ und wie Daten Ihr Marketing nach vorne bringen.