Insights aus der Daten-Müllhalde

Unternehmen sind schon seit Jahren im Datensammel-Fieber. Wie können sie daraus endlich Erkenntnisse gewinnen und welche Stolperfallen lauern auf dem Weg zu mehr Insights?
Sebastian Meyer ist Senior Consultant bei MarketingTechLab in Hamburg. ©DMV (Montage: Olaf Heß)

Seine Entdeckung hat das Fischerdorf am Persischen Golf nachhaltig verändert und auf Wachstumskurs gebracht: Das Emirat Dubai hat sich seit 1970 innerhalb von nur einer Generation in eine Megacity transformiert. Kaum ein Beispiel ist anschaulicher für die Macht des Öls – im positiven wie im negativen Sinn. Mit noch weitreichenderem Potenzial begegnet uns heute das Öl des 21. Jahrhunderts: Daten.

Die evolutive Sprengkraft, die Daten für ein Unternehmen entfalten können, verpufft allerdings häufig – das bestätigen auch die Ergebnisse des „Marketing Tech Monitors“. Neben dem Fehlen eines gemeinsamen „Maschinenraums“, aus dem Erkenntnisse gewonnen und daraufhin optimiert werden können, gibt es drei große Stolperfallen auf dem Weg zu mehr Insights:

  1. Ausgangslage: Der Fokus liegt schwerpunktmäßig auf den Daten und Technologien – und zu wenig auf den Zielen und Erkenntnisinteressen. Damit wächst der ­Scope ins Unermessliche und bremst Data-­driven-Initiativen für Jahre aus.

    Die Lösung ist ein Use-Case-(mit Business Value)getriebenes Vorgehen. Welche Antworten auf brennende Fragen versucht das Unternehmen in den Daten zu finden?

  2. Ausgangslage: Die mühsam geborgenen Daten aus diversen Kanälen der komplexen, fragmentierten Medialandschaft haben eine schlechte Qualität („garbage in, garbage out“), etwa aufgrund unter­schied­licher Semantik. Hinzu kommen Herausforde­­rungen aufgrund der Vergleichbarkeit, wie TV-GRPs und Display-Banner-Impressionen.

    Die Lösung ist mühsam und ebenso wenig ruhmreich wie das Bergen der Daten selbst: Datenschemata mit standardisierter Syntax/Semantik (= Naming Conven­tions) und dem Einsatz einer übergreifenden ­Unique ID (Key Identifier), um etwa Aktivitäten sauber einer Kampagne zuordnen zu können. Dies gelingt meist nur in enger Zusammenarbeit mit IT und BI-Fachbereich.

  3. Ausgangslage: Gewonnene Erkenntnisse aus der Datenerhebung und -analyse werden nicht oder nicht ausreichend aktiviert. Sie versauern in PowerPoint-Präsentationen, Dashboards oder tragischerweise sogar im eigenen Data Warehouse.

    Die Lösung sind Reverse-ETL-Prozesse, die Informationen aus Datensenken wieder verfügbar machen und damit den Kreislauf schließen. Diese Arbeit übernehmen mittlerweile auch Anbieter wie Census oder High­touch.

Beim Lösen der Stolperfallen darf ein zentraler Aspekt nicht vergessen werden: Datenqualität ist meist nicht „sexy“, Datenschemata sind keine „Quick Fixes“ und „Low Hanging Fruits“ können selten geerntet und dem Management präsentiert werden. Die Daten-Müllhalde muss mit viel Schweiß und Tränen aufgeräumt werden, daran führt kein Weg vorbei – und das erfordert organisationale Aus­dauer. In der Praxis hoffen viele Unternehmen im über­tra­genen Sinn dann doch lieber auf „Wall-E“ aus dem Pixar-Kinofilm „Der Letzte räumt die Erde auf“.


Der Kolumnist Sebastian Meyer ist MarTech-Experte und berät internationale Kund*innen zum Aufbau ihrer digitalen Fähigkeiten.


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