Papierkorb rein, Papierkorb raus: Wie sich schlechte Daten auf das Unternehmenswachstum auswirken

Vermarkter sitzen auf einem Berg wertvoller Verbraucherdaten. Aber nicht alle Daten, die ihnen zur Verfügung stehen, sind nützlich. Die Arbeit mit Daten von schlechter Qualität vergiftet Ihre Marketingbemühungen, führt zu verpassten Gelegenheiten und schadet letztendlich Ihrem Gewinn.

Schlechte Daten sind Daten, die oft durch Umstände beschädigt wurden. Und es ist häufiger, als wir glauben. Nie absichtlich oder böswillig, es ist oft das Ergebnis menschlicher Fehler oder unsachgemäßer Erfassung. Manchmal ist es so einfach, dass sich E-Mail-Adressen im Laufe der Zeit ändern. In anderen Fällen ist es etwas, das in Ihrem Prozess bricht. Obwohl die Ursache einfach sein kann, kann die Wirkung – Lücken und Ungenauigkeiten in Ihren Analysen, die dazu führen, dass alles, was Sie messen, unwirksam ist – katastrophal sein.

Nicht jedes Unternehmen hat Datenchampions in seinem Team, aber da Unternehmen zunehmend eine Data-First-Kultur annehmen, wird die Priorisierung der Datenintegrität zu einem Muss.

Schlechte Daten sind nicht standardisiert

In Ihrem Privatleben gibt es normalerweise eine Möglichkeit, Daten abzugleichen. Angenommen, Sie stellen eine Diskrepanz in Ihrem Bankkonto fest: Sie wissen, was Sie verdient und was Sie ausgegeben haben, und Sie können dies anhand historischer Daten in Ihren Kontoauszügen überprüfen. Mit anderen Worten, Sie haben eine Quelle der Wahrheit. Aber im Marketing gibt es meistens keine Baseline. Als Vermarkter haben Sie natürlich eine gewisse Vorstellung davon, was richtig ist, aber alle Ihre Daten sind relativ zu sich selbst.

Dieses Problem ist nicht neu, es fliegt einfach unter dem Radar. Wenn Sie beispielsweise Google Analytics verwenden, um den Verkehr auf all Ihren Webseiten zu verfolgen, und das Skript aus irgendeinem Grund nicht 10 % Ihrer Seiten verfolgt, würden Sie einfach nicht wissen, dass Ihnen 10 fehlen % Ihrer Daten. Lücken wie diese können auf verschiedene Weise entstehen. Aber ein großer Grund dafür ist ein Mangel an Standardisierung.

Für ein SaaS-Unternehmen bedeutet die Messung von „Besuchern der Website“ möglicherweise nicht dasselbe wie „Benutzer auf der Plattform“. Wenn Sie diese Metriken über verschiedene Analyseplattformen hinweg einrichten und über mehrere Abteilungen – vom Marketing über den Vertrieb bis hin zur Technik – aufteilen, macht das einen Unterschied. „Klicks“ in AdWords bedeuten nicht unbedingt den Gesamtverkehr, da es einen Unterschied zwischen neuen Nutzern, eindeutigen und Gesamtsitzungen gibt. In großem Maßstab beziehen Sie Daten aus Hunderten von Quellen. Was Sie messen, nicht zu standardisieren und trotzdem gleich zu behandeln, ist ein Rezept für schlechte Daten.

Schlechte Daten sind teuer

Unabhängig davon, ob Sie das Problem ignorieren, weil Sie sich nicht sicher sind, wie Sie es beheben können, oder ob Sie sich dessen vielleicht noch nicht bewusst sind, wirkt sich die Arbeit mit Daten schlechter Qualität auf einen Großteil des Geschäfts außerhalb des Marketings aus. Wenn Ihre Daten überall herumliegen, stoppt das wertvolle Initiativen und schadet Ihrem Gewinn.

Um dies ins rechte Licht zu rücken: Da Daten mit einer Rate von 70 % pro Jahr verfallen, kosten schlechte Daten Unternehmen durchschnittlich 9,7 Millionen US-Dollar pro Jahr. Harvard Business Review kam zu dem Schluss, dass schlechte Daten so viel kosten, weil Entscheidungsträger, Manager, Datenwissenschaftler und andere Teammitglieder die Diskrepanzen in ihrer täglichen Arbeit berücksichtigen müssen – indem sie Ungenauigkeiten und schlechte Quellen aufspüren und Fehler korrigieren. Dies ist sowohl zeitaufwändig als auch teuer.

Abgesehen von den Dollars gefährden schlechte Daten Ihre Strategie und führen dazu, dass später Chancen aufgrund von uninformierten Geschäftsentscheidungen vertan werden. Der Umgang mit den Massendatenmengen, die aus mehreren Quellen, in unterschiedlichen Formaten und mit unterschiedlichen Frequenzen bereitgestellt werden, ist ein fragmentierter Prozess. Es ist verständlich, dass Marketingabteilungen oft die Manpower fehlt, um all diese Daten kontinuierlich zu analysieren, zu verstehen und zu nutzen.

Gute Daten sind sauber

Gute Datenergebnisse ergeben sich, wenn Sie sich die Zeit nehmen, Daten zu bereinigen, zu überprüfen und zu organisieren, sodass häufige Probleme wie veraltete Informationen, Duplikate oder Ungenauigkeiten Ihr System nicht mehr plagen.

Der Umgang mit dieser Komplexität erfordert dedizierte Ressourcen und gut definierte Prozesse und Richtlinien für Standardisierung, Optimierung, Berichterstattung und einen agilen Ansatz. Dies ist eine Abkehr von der monatlichen Berichterstattung, den vierteljährlichen Prognosen und der episodischen Generierung von Erkenntnissen, an die die meisten Unternehmen gewöhnt sind. Aber dieser Wandel ist entscheidend für den Erfolg in einer zunehmend datengesteuerten Welt. Eine erstklassige Marketingorganisation sollte Daten, Analysen, Strategien, Mitarbeiter, Prozesse und Fähigkeiten nahtlos verschmelzen, um Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Wenn Ihre Organisation wächst und Sie gerade die Schleusen für den Datenaustausch zwischen Abteilungen geöffnet haben, suchen Sie nach Bereichen, in denen Informationen zusammengeführt werden können, damit Sie ein vollständigeres Bild des Kunden erhalten. Erwägen Sie die Bildung einer Task Force, in der Teammitglieder verschiedene Teile der Pipeline besitzen und sich für gute Daten in Ihrer Organisation einsetzen.

Wenn es für Sie eine unrealistische Option ist, die Ressourcen einer Task Force zur manuellen Bereinigung Ihrer Datenpipeline zuzuweisen, sollten Sie die Implementierung von KI-Tools in Betracht ziehen. Vorausschauendes maschinelles Lernen kann das Basisverhalten Ihrer Datenmetriken lernen und hat die Fähigkeit, riesige Datenmengen schnell in vertrauenswürdige Geschäftsinformationen umzuwandeln und die Erkennung von Anomalien zu automatisieren.

Dedizierte Ressourcen zur Reinigung der Pipeline beheben das vorliegende Problem, aber es gibt nichts Schützenderes, als diese Prinzipien proaktiv anzuwenden. Nehmen Sie sich die Zeit, die Ihr Team für die Kurskorrektur schlechter Daten aufwenden würde, und tauschen Sie sie gegen die Zeit ein, die Sie von Anfang an für den Aufbau sicherer und genauer Datenprozesse aufwenden.

Streben, nicht Perfektion

Realistisch zu sein ist wichtig. Und die Realität schlechter Daten ist, dass die Bereinigung ein nie endender Prozess ist. Das Ziel ist kein Endzustand, in dem alles perfekt ist. Das Ziel ist es, Gewohnheiten und Prozesse an Ihrem Arbeitsplatz anzustreben, die bessere Daten fördern.

Allerdings geht Datenqualität letztlich jeden etwas an. Unabhängig davon, ob Sie direkt mit den Zahlen arbeiten oder nicht, beeinflussen Daten jeden Output einer Organisation. Eine saubere, gepflegte Pipeline bedeutet, dass Sie und Ihr Team Fehlkosten endgültig vermeiden und gesunde Datenstrategien einfacher verfolgen können.

Die Umstellung des Marketings auf eine echte Data-First-Kultur kann ein langer Weg sein. Aber es ist eines, das seinen Wert beweist.

Dieser Artikel ist Teil unserer Serie über datengesteuertes Marketing, in der unsere Experten die Schlüssel zur Entwicklung eines Teams und eines strategischen Ansatzes auf der Grundlage von Daten untersuchen. Lesen Sie hier den ersten Artikel.