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Data Processing: effizientes Datenmanagement im Marketing
Moderne Unternehmen haben über die Jahre Tools und Dienstleistungen in ihren Workflow integriert, um die Performance im Unternehmen zu steigern und mehr aus dem Produkt oder der Dienstleistung herauszuholen. Heute stehen viele im nächsten Schritt der Optimierung vor dem Problem, wie sie bisher in den Prozess integrierte Tools und entstandene Datensilos gemeinsam nutzbar machen können.
Wir erklären dir, warum sich Data Processing lohnt und wie du es am besten umsetzt!
Was sind Datensilos?
Datensilos, auch oft als Insellösungen bezeichnet, sind Sammlungen von Informationen (Daten), die sich im Besitz einer Abteilung befinden und auf die andere Abteilungen desselben Unternehmens nicht ohne Weiteres oder nur eingeschränkt zugreifen können. Die einzelnen Abteilungen, wie Finanz-, Verwaltungs-, Personal- oder Marketingabteilung, speichern die Information, also Daten, die sie für ihre Arbeit benötigen, meist an getrennten Orten. Befördert wird dies durch die getrennten Arbeitsabläufe und eine geschlossene Unternehmensstruktur. Im ersten Moment scheinen diese Datensammlungen kein Problem zu sein, doch sie werden es, wenn sich Unternehmensprozesse verändern und Abteilungen stärker zusammenarbeiten müssen. Dann erschweren Datensilos die Zusammenarbeit und den Datenaustausch zwischen den Abteilungen. Ein Problem dabei ist oft die Datenqualität durch Inkonsistenzen zwischen den gespeicherten Daten der einzelnen Abteilungen (z. B. unterschiedliche Adressen für die gleiche Person). Außerdem ist es für Führungskräfte schwierig, einen ganzheitlichen Überblick über die Unternehmensdaten zu erhalten, wenn die Daten siloartig angeordnet sind.
Ein verbessertes Datenmanagement mit fest integrierten Data-Processing-Methoden hilft Unternehmen dabei, einen besseren Überblick zu bekommen und so den nächsten Schritt der Optimierung gehen zu können.
Ziele von Data Processing
Das tägliche Datenaufkommen innerhalb von Tools und Prozessen im Unternehmen ist unglaublich groß und für die einzelne Person oder Abteilung kaum noch zu überblicken. In Zukunft wird die Datenmenge weiter wachsen. Data Processing ist Teil eines jeden Unternehmens und die Nutzung der optimierten Daten bietet viele Vorteile. Potenzielle Risiken und Möglichkeiten zur Steigerung des finanziellen Erfolgs können z. B. allein durch Data Processing aufgespürt, analysiert und weiterverarbeitet werden.
Auch integrierte Tools und Softwares profitieren von einer optimierten Datenverarbeitung und einem angepassten Datenmanagement. Durch eine nahtlose Verknüpfung von zugrunde liegenden Datenbanken, Prozessen und Schnittstellen kann das Potenzial voll ausgeschöpft werden. Das Resultat ist z. B. eine Verbesserung der Customer Experience.
Was ist Data Processing?
„Data Processing“ ist das Sammeln von Daten und ihre Verarbeitung in die gewünschte und nutzbare Form. Dabei handelt es sich um nichts anderes als eine Datenverarbeitung, die entweder manuell oder automatisch in einer vordefinierten Abfolge von Vorgängen durchgeführt wird. In der Vergangenheit wurde die Verarbeitung manuell durchgeführt. Dies war allerdings sehr zeitaufwendig und fehleranfällig. Heute ermöglichen digitale Prozesse eine automatische und zeitsparende Verarbeitung und ein korrektes Ergebnis.
Warum lohnt sich Data Processing?
Schaffung einer Grundlage für Data Analytics
Schnellere plattformübergreifende Prozesse
Performance-Boost durch Synergien
Überblick für das Management über Abteilungen und Abhängigkeiten
Automatisierung des Data Warehousing
Ein gut funktionierendes Marketing basiert auf einem guten Verständnis des Kundenstamms bzw. der Zielgruppe und der Produktdaten.
Dazu gehören folgende Faktoren:
- standortspezifische Angebote und Produktinformationen
- demografische Informationen wie Alter oder Standortinformationen
- Vorlieben und Kaufkraft der Kundinnen und Kunden aus Onlineshops
- gewonnene Informationen aus Gutschein-Aktionen oder Treueprogrammen
Eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit dieser Informationen, um bei Bedarf schnell und personalisiert auf Interaktionen mit den Kundinnen und Kunden reagieren zu können, ist von entscheidender Wichtigkeit, um die Informationen im vollen Umfang zu nutzen. Dies ist ein klarer Vorteil gegenüber manuellen abteilungsübergreifenden Analyseprozessen, die einen höheren Zeitaufwand benötigen.
Eine schnelle Verarbeitung alleine führt aber nicht zum Erfolg. Um effektiv zu sein, benötigen Einzelhändler eine einheitliche Kundendatenplattform, die auf die Aktivitäten eines einzelnen Kunden oder einer einzelnen Kundin über alle Kanäle hinweg reagiert.
Abgesehen davon helfen Data-Processing-Methoden in den folgenden Bereichen:
- Konversionsverfolgung: feststellen, wie und in welcher Form Anzeigen oder Marketingtechniken zu Verkäufen führen
- Segmentierung in Echtzeit: aktive Segmentierung von Kundinnen und Kunden während ihrer Customer Journey
- Budgetierung: den Überblick über Werbeausgaben behalten und ein automatisches Einhalten von festgelegten Budgets
Ein verbesserter „Data Process“ geht fast immer mit der Überarbeitung oder Erneuerung der bereits bestehenden System-Architektur einher. Für jeden speziellen Anwendungsfall braucht es eine individuell zugeschnittene Lösung und ein System, das zu den Ansprüchen des jeweiligen Unternehmens passt.
Wie setzt man Data Processing am besten um?
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Analyse des Ist-Zustandes
Definition der Ziele
Anforderungsanalyse der Stakeholder an das Ergebnis
Implementierung eines Prototyps
Anpassung und Erweiterung durch iterative Entwicklungszyklen
Unser Fazit
Unternehmen sehen sich mit einer immer weiter wachsenden Menge von Daten konfrontiert. Big Data kann schnell unübersichtlich werden, bietet aber viele Chancen.
Du möchtest deine Daten mithilfe von Analysetools nutzen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die dein Unternehmen voranbringen? Ob du Kundendaten analysieren willst, um dein Marketing stärker an den Kundinnen und Kunden auszurichten, oder Daten aus unterschiedlichen Quellen sammelst, um Prognosemodelle zu erstellen – egal, in welcher Form du die Daten nutzen willst, es erfordert Kenntnisse, Zeit und ein hohes Maß an Sorgfalt. Leider reicht es oft nicht aus, Daten einfach in ein Business-Intelligence-System einzugeben und dann qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erwarten.
Um die Data-Processing-Methoden erfolgreich zu implementieren, solltest du nicht einfach nur den Trends folgen. Konzentriere dich stattdessen darauf, wo der Mehrwert für dein Unternehmen am größten ist und wo sie am meisten gebraucht werden.
Ganz gleich, ob bei intelligenten Portallösungen, PIM- und MAM-Lösungen oder bei der Integration von Analysen, Automatismen oder Marketingauswertungen, gerne beraten wir dich vom ersten Schritt bis in den Support bei der Implementierung und im Betrieb. Profitiere von
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