Wie Marketer die Kontrolle über ihren Datenstapel übernehmen können

„Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Marketingdaten.“ Wenn Sie heute ein Vermarkter sind, haben Sie diesen Rat schon oft gehört. Ihre Kollegen, die Berater, die Sie einstellen, Marktforschungsunternehmen, Verkäufer, Ihr Chef – fast jeder hält das für gängige Weisheit. Ebenso häufig sind die gescheiterten Marketing-Data-Warehousing-Projekte, die in der gesamten Branche verstreut sind.

So ungläubig es klingt, die tägliche konsolidierte Berichterstattung über alle Medienausgaben auf Facebook, Google, TV, Katalog und anderen Kanälen bleibt eine ungelöste Herausforderung.

Die Verwaltung von Marketingdaten und Markenbetriebsdaten ist nicht dasselbe

Viele moderne Marken haben Technologie-Natives, die das Marketing betreiben. Der Aufbau riesiger Datenbanken, Datenpipelines und fortschrittlicher Datenverarbeitungssysteme ist für sie eine Selbstverständlichkeit. Sie sind Meister darin, ihre zentralen Betriebsdaten zu verwalten, wie die Bestellhistorie der Kunden, sie anzuzeigen, um die gleiche Bestellung einfach erneut zu bestellen, oder die Kundenerfahrung zu personalisieren, um ähnliche Artikel zu empfehlen.

All diese Daten sind von zentraler Bedeutung für ihre Kernerfahrung, und ihre gute Verwaltung ist für den Betrieb der Marke obligatorisch. Auf der anderen Seite ist ein Datenstapel, der sich darauf bezieht, wo und wie sie ihre Produkte bewerben, nicht zentral für den Betrieb einer Marke und wird daher nicht mit der gleichen Sorgfalt verwaltet.

Jeder Marketingkanal ist jedoch eine einzigartige Schneeflocke, und Nuancen seiner Lieferkette bestimmen letztendlich, wie der Datenstapel aussieht – und vor allem, wie er qualitätsgeprüft werden sollte.

Kurz gesagt – Marketingdaten sind ein anderes Biest, und ein Biest ist es sicherlich.

„Source of Truth“-Datenqualität ist sehr schwer

In der Marketing-Analytics-Welt ist „Source of Truth“ (SOT) ein aufgeladener Begriff. Es bedeutet, dass die verwendeten Daten von höchster Qualität sind und als Wahrheit behandelt werden können, wie die Qualitätsdaten der Buchhaltung, auf die sich CFOs verlassen. Typischerweise sind Systeme, die den Daten am nächsten sind, die „Quelle der Wahrheit“. Zum Beispiel wäre Google Analytics der SOT für Webanalyseberichte. Shopify ist möglicherweise SOT für die Berichterstattung von E-Commerce-Bestellungen. Die Facebook-Berichterstattung wäre SOT für Facebook-Ausgaben, Reichweite und Leistungskennzahlen. Katalog-Serienbrief-Berichte wären SOT für die Katalogzirkulation und so weiter.

Stellen Sie sich nun vor, Sie bringen all diese Datensätze zusammen und sind das kanalübergreifende SOT für eine Marke.

Stellen Sie sich nun vor, dass sich CEO, CFO, CMO, Marketing- und Analytics-Stakeholder alle einloggen, um dieses konsolidierte Datenasset für alle ihre täglichen Betriebszwecke zu verwenden.

Lassen Sie uns das auf sich wirken lassen. Wenn Sie schon ein bisschen in dem Raum herumgekommen sind, sollten Sie jetzt einen Kloß im Hals spüren.

Datenstapelqualität, die Schlucht

Datenqualität ist die Schlucht zwischen „Daten in einer Datenbank“ und einer datengetriebenen Marketingorganisation. Angesichts der Fragmentierung jeder Datenquelle ist es ein Mammut-Unterfangen, herauszufinden, wie jede Schneeflocke-Datenquelle richtig erfasst, transformiert, gespeichert und qualitätsgeprüft wird.

Hier sind einige Dinge, auf die Sie unterwegs stoßen werden:

Dinge gehen die ganze Zeit kaputt

APIs, einschließlich Google Ads, Facebook und andere massive Systeme, sind nicht perfekt. Die exakt gleichen API-Datenanfragen könnten viele Monate lang funktioniert haben und würden „zufällig“ fehlschlagen. Wenn nicht die richtige Instrumentierung vorhanden ist, gibt es nur Lücken in den Daten in Ihrer Datenbank, und Sie werden es erst wissen, wenn Sie eine QA haben. Es gibt viele andere Anwendungsfälle, darunter API-Drosselung, API-Breaking-Änderungen, sich ändernde Spezifikationen und andere legitime Verhaltensweisen, die zu einem „Bruch“ in Ihren Daten führen können. All diese Herausforderungen multiplizieren sich mit Datenquellen, die nicht API-gesteuert sind.

Äpfel gegen Orangen gegen Grünkohl

Um das Offensichtliche zu sagen, alle Daten sind nicht gleich. Bestell- und Umsatzberichtsdaten von Shopify haben unterschiedliche Dynamiken von Facebook-Ausgaben- und Klickberichten oder Facebook-Reichweitenberichten oder Zugriffsprotokollen von der Website. Jede Datenquelle soll einem bestimmten Zweck dienen und muss daher auf ganz spezifische Weise erhoben, gespeichert und qualitätskontrolliert werden.

Nur Daten in einer Datenbanktabelle zu landen, ohne kritisch darüber nachzudenken, wie die Daten verwendet werden sollen, macht die Daten normalerweise nutzlos. Außerdem erfordert die Definition geeigneter Qualitätskontrollregeln, die für jede Quelle sehr spezifisch sind, ein genaues Verständnis der Daten und deren Vergleichbarkeit.

Kampagnentaxonomie

In der Regel gibt es Hunderte von Kampagnen über Kanäle hinweg, Tausende von Anzeigengruppen, Keywords und Werbebuchungen und Hunderttausende von Creative-Iterationen über alle Kanäle hinweg. Es ist normalerweise ein Berg von Daten, und wenn die Daten nicht richtig in sinnvolle Gruppen eingeteilt werden, die auf die Entscheidungsfindung ausgerichtet sind, werden alle diese Daten nutzlos.

Es gibt viele weitere Aspekte wie unterschiedliche Attributionsfenster, unterschiedliche Definitionen von Conversion und Umsatz innerhalb von Facebook im Vergleich zu Google Ads und andere Probleme, die sich auf die Datenqualität auswirken.

Ein ganzheitliches Cross-Channel-Framework ist eine Notwendigkeit

Um all diese Daten zusammenzuführen, ist ein gut geplantes kanalübergreifendes Marketingdaten-Framework erforderlich, das klar angibt, wo jeder dieser Datensätze passt und wie sie zusammengeführt werden können, um Marketinginvestitionen und operative Entscheidungen sinnvoll zu treffen.

Marketingdaten sind das größte ungenutzte Kapital von B2C-Marken

Wo bleiben also Vermarkter? Ist das eine verlorene Sache? Ist der Saft den Saft wert?

Vorausdenkende Early Adopters sehen transformative Vorteile aus konsolidierten Marketingdaten. Es füttert eine Test-Lern-Wachstum-Marketing-Praxis, rationalisiert die kanalübergreifende Planung, füttert die Verantwortlichkeit der Kanäle und füttert die tägliche Berichterstattung über den Medienmix. Marken realisieren alle Vorteile des datengetriebenen Marketingversprechens.

Ungenutzte Marketingdaten sind ein riesiger ungenutzter Vermögenswert innerhalb von B2C-Marken. Wir lassen nicht nur Sonne und Wind wehen, wir setzen es ein. Lassen Sie uns zusammenkommen und diese Marketingdaten nutzen.

Madan Bharadwaj ist Mitbegründer und CTO von Measured.