Der Bundesverband Industrie Kommunikation (bvik) hat kürzlich die Ergebnisse des Trendbarometers Industriekommunikation veröffentlicht. Ganz klar im Vordergrund: Data Analytics. So kann man sich sicher sein, dass in Meetingräumen in ganz Deutschland folgender Satz wie ein Choral erklingt: „Wir machen jetzt Analytics!“

So weit, so gut. Aber was heißt das jetzt eigentlich genau? Unter Analytics versteht man zunächst einmal die Kombination aus Datenerhebung verschiedener Metriken aus verschiedensten Quellen und deren Interpretation. Dies alles ist notwendig, um daraus die richtigen Schlüsse und Handlungen abzuleiten, damit eine optimale Customer Experience gestaltet werden kann. Bevor man aber an diese denkt, sollte man sich erstmal mit den Grundzügen von Datenanalyse befassen:

 

„Wir planen jetzt!“ – was Sie vor dem Einsatz einer Analytics-Lösung beachten müssen

Wenn es um den Einsatz von Analytics geht, versprechen sich viele vor allem eines: Antworten. Wenn wir Antworten auf wichtige Fragen erhalten möchten, dann sollten wir zuallererst herausfinden welche. Vor dem Einsatz einer Analytics-Lösung gilt es also zu planen – denn wer alle Antworten auf alle Fragen möchte, der sollte entweder noch einmal „Per Anhalter durch die Galaxis“ lesen oder lernen, seine Ziele realistischer zu stecken.

Durch den Einsatz verschiedener Tools ist es möglich, jede noch so kleine Interaktion eines Users festzuhalten. Was macht hier Sinn, um die Customer Experience zu messen und bewerten zu können? Und was wird nicht benötigt? Ist man sich darüber klar, geht es an die Zieldefinition. Aus den gemeinsam definierten Zielen ergeben sich wiederum Aktivitäten, die gemessen werden können. Folglich bleibt nur noch offen, welche KPIs daraus abgeleitet werden sollen.

Um am Ende diese KPIs zu ermitteln, sollte natürlich die Datenstruktur final definiert werden. Denn heutzutage gibt es nicht mehr nur eine Datenquelle, aus der alle Metriken herausgezogen werden. Vielmehr sind es mehrere Datentöpfe aus verschiedensten Quellen, deren Inhalte zusammengetragen werden müssen, um ein Gesamtbild zu erhalten.

Das können beispielsweise Daten aus einem Analytics-Tool sein, aus denen hervorgeht, wie viele User aus einer bestimmten E-Mail auf eine Zielseite kamen. Vorangestellt können die Daten des Dialogmarketingtools verwendet werden, um die Empfängeranzahl und Öffnungsraten heranzuziehen. Letzen Endes ist es ebenso möglich, Daten einzubeziehen, die zeigen, wie viele User, die aus dem ursprünglichen E-Mailing kamen, ein bestimmtes Produkt gekauft haben.

Es muss geklärt werden, welche Datentöpfe es gibt, welche benutzt werden sollten und letztendlich dann auch, wo alle Daten zusammenlaufen sollen. Verschiedene Tools machen es möglich, Daten aus separaten Quellen aufzunehmen und zu integrieren.

 

„Wir machen ein Setup!“ – was Sie über Analytics-Infrastruktur wissen müssen

Steht einmal die Planung, kann das entsprechende Setup der einzelnen Tools vorgenommen werden.

Dabei werden die relevanten Trackingscripte implementiert und die gesamte Infrastruktur der Datenerfassung hergestellt. Dazu gehören unter anderem:

  • die Definition einzelner Conversions,
  • die Implementierung entsprechender Filter, damit ausschließlich relevante Daten erfasst werden,
  • die Verknüpfung verschiedener Datenlieferanten auf einem gemeinsamen Konto.

Je nach Bedarf werden in diesem Schritt noch einmal Tests gefahren und eventuelle Feedback-Gespräche geführt, um sicherzugehen, dass die Datenaufnahme und -verarbeitung so ablaufen, wie es sich alle beteiligten Parteien vorstellen.

Wichtig: Bei der Sammlung von Daten muss sich immer wieder vor Augen geführt werden, dass Daten nicht rückwirkend gewonnen werden können. Aus diesem Grund sollte das Setup immer geplant und getestet werden, bevor ein terminiertes Ereignis, wie etwa eine Kampagne, startet.

 

„Wir machen Reporting!“ – wie Sie mit Daten-Insights umgehen

Daten werden erhoben und laufen alle an einem Knotenpunkt zusammen. Leider haben nicht alle Interessierten Zugang zu dieser Quelle oder können sie nicht richtig bedienen. Aus diesem Grund stellt das Reporting die dritte wesentliche Säule von Analytics dar.

Alle Daten nützen nichts, solange daraus nicht die richtigen Schlüsse gezogen werden. Und um dafür in der Lage zu sein, muss der Fokus auf die relevanten Metriken gelegt werden: Durch ein aufbereitetes Reporting sehen Verantwortliche auf einen Blick die wichtigsten KPIs ein und erhalten einen Gesamteindruck der Performance. Entsprechend aufbereitete Grafiken visualisieren darüber hinaus die Bedeutung von Größen- oder auch Zeitverhältnissen, um Sachverhalte noch verständlicher darzustellen.

Laufen am Ende alle Informationen in einer Lösung zusammen, bietet es sich an, hier die entsprechenden Auswertungen zu fahren. Tools wie PowerBi oder Google Data Studio machen dies möglich. Hierbei müssen keine Berichte mehr verfasst und versendet werden. Vielmehr können alle Beteiligten selbst jederzeit auf die relevanten KPIs zugreifen. Dadurch sparen sich alle Beteiligten viel Zeit und spezielle Fragen können jederzeit selbst mittels einfacher Filterkriterien beantwortet werden.

Neben einer Aufbereitung der gesammelten Daten hat das Reporting noch eine weitere wichtige Funktion: Empfehlungen. Abgesehen von der Darstellung des Ist-Zustands werden hier Handlungsempfehlungen abgegeben, um beispielsweise die Performance einer Kampagne positiv zu beeinträchtigen.

 

„Wir machen jetzt Analytics!“ Und wie? Zunächst mit diesen drei Säulen der Kundenanalyse. Steht das System, haben Sie die perfekte Grundlage, um gewinnbringende Erlebnisse für Ihre Kunden zu gestalten.

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