Eine Datenstrategie ist ein umfassender Plan, der beschreibt, wie eine Organisation Daten sammeln, speichern, verwalten, analysieren und nutzen wird. Die Strategie soll dazu dienen, ihre Geschäftsziele zu erreichen und Mehrwert aus Daten zu schaffen. Sie stellt einen Plan dar, wie Daten als strategische Ressource genutzt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Betriebsabläufe zu verbessern, Kundenerlebnisse zu optimieren und damit Kunden langfristig zu binden sowie und Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Die Entwicklung einer effektiven Datenstrategie umfasst mehrere Komponenten:
Business Goals and Objectives:
Definieren Sie klar die Geschäftsziele und Z-ziele der Organisation. Verstehen Sie, wie Daten dazu beitragen können, diese Ziele zu erreichen, z. B. Umsatzsteigerung, Verbesserung der Kundenzufriedenheit oder Optimierung von Prozessen.
Daten-Governance:
Etablieren Sie Praktiken der Daten-Governance, um Datenqualität, Integrität, Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Definieren Sie Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für das Datenmanagement.
Daten-Sammlung und Integration:
Identifizieren Sie die Quellen von Daten, die relevant für Ihre Geschäftsziele sind. Bestimmen Sie, wie verschiedene Arten von Daten (strukturiert, unstrukturiert, extern, intern) gesammelt, integriert und gespeichert werden. Machen Sie sich Gedanken über das Permission-Management für die einzelnen Daten, d.h. welche Daten mit welchem Zweck genutzt werden können.
Datenarchitektur:
Entwerfen Sie eine Datenarchitektur, die den Bedürfnissen der Organisation gerecht wird. Dies umfasst die Auswahl geeigneter Datenbanken, Datawarehouses, Datalakes, Datalakehouses zur bestmöglichen Speicherung und Verarbeitung von Daten.
Datenanalyse und Erkenntnisse:
Definieren Sie, wie und durch welche Rollen und Teams Daten analysiert werden, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Berücksichtigen Sie die erforderlichen Tools und Technologien für Datenanalyse, Datenvisualisierung und Berichterstattung. Definieren Sie Rollen und Rechte für die verschiedenen Anwendergruppen .
Datensicherheit und Datenschutz:
Adressieren Sie Datenschutz- und Datensicherheitsbedenken, indem Sie Maßnahmen ergreifen, um sensible Informationen zu schützen und relevante Datenschutzvorschriften (z. B. DSGVO, CCPA) einzuhalten.
Datenkompetenz und Fähigkeiten:
Beurteilen Sie die benötigten Fähigkeiten und das Fachwissen innerhalb der Organisation, um Daten effektiv zu verwalten und zu analysieren. Bestimmen Sie, ob zusätzliche Schulungen oder Neueinstellungen erforderlich sind.
Data Lifecycle Management:
Definieren Sie, wie Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Sammlung und Speicherung bis zur Archivierung und Löschung, verwaltet werden.
Technologieinfrastruktur:
Wählen Sie die geeigneten Technologien und Werkzeuge für die Datenspeicherung, -verarbeitung, -analyse und -visualisierung basierend auf den Anforderungen und Ressourcen der Organisation.
Messung des Erfolgs:
Etablieren Sie Kennzahlen (KPIs) zur Messung des Erfolgs der Datenstrategie. Bewerten Sie regelmäßig den Fortschritt und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor.
Kultureller Wandel und Einführung:
Fördern Sie eine „datengetriebene Kultur“ innerhalb der Organisation, indem Sie die Bedeutung datenbasierter Entscheidungsfindung fördern und regelmäßige Schulungen für Mitarbeitende bereitstellen.
Abstimmung mit Geschäftsprozessen:
Stellen Sie sicher, dass die Datenstrategie mit bestehenden Geschäftsprozessen und Arbeitsabläufen im Einklang steht. Integrieren Sie Datenaktivitäten nahtlos in die Betriebsabläufe der Organisation.
Eine gut definierte Datenstrategie hilft Organisationen, die Kraft der Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Sie bietet einen Rahmen zur Nutzung von Daten als strategische Ressource, um Wachstum und Innovation voranzutreiben.
Data Layer
Um mit der Datenstrategie den optimalen Mehrwert zu generieren, sollten Sie eine Datenschicht, eine Middleware in Ihrem Techstack verankern.
Der „Data Layer“ im digitalen Marketing dient dazu, Daten systematisch zu sammeln, zu organisieren und zu verwalten. Der Data Layer fungiert als Bindeglied zwischen den Datenquellen und verschiedenen Marketing-Tools und -Plattformen. Er ermöglicht es Marketingmitarbeitenden, wertvolle Informationen über Benutzerinteraktionen, Verhalten und Ereignisse zu erfassen und effizient zu nutzen.
Funktionen und Vorteile des Data Layer im digitalen Marketing:
Datenzentrale:
Der Data Layer fungiert als zentrale Quelle für Daten, die von verschiedenen Teilen der Datenquelle stammen. Dies umfasst Ereignisse wie Seitenaufrufe, Klicks, Formulareingaben und Transaktionen und andere Informationen. Durch die zentrale Sammlung und Organisation von Daten (siehe Datenstrategie) erhalten die Marketingteams verlässliche, passende und konsistente Informationen.
Echtzeitdaten:
Der Data Layer ermöglicht die Erfassung von Echtzeitdaten über Benutzerinteraktionen. Dies bietet die Möglichkeit, sofort auf Verhaltensänderungen oder Ereignisse zu reagieren und personalisierte Benutzererlebnisse zu schaffen.
Benutzerverhalten verstehen:
Mithilfe des Data Layer können Marketingexperten das Verhalten von Benutzern besser verstehen. Dies umfasst Informationen darüber, welche Seiten besucht werden, welche Produkte angesehen werden und wie Benutzer mit bestimmten Elementen interagieren.
Personalisierung:
Durch die zentrale Bündelung von Daten im Data Layer können personalisierte Marketingbotschaften und -angebote erstellt werden. Informationen über Benutzerpräferenzen und -verhalten können dazu genutzt werden, maßgeschneiderte Inhalte und Empfehlungen bereitzustellen.
Effiziente Integration von Tools:
Der Data Layer erleichtert die Integration von Marketing-Tools und -Plattformen. Anstatt individuelle Integrationen und Schnittstellen für jedes Tool zu erstellen, kann der Data Layer als gemeinsame Schnittstelle dienen, um Daten nahtlos an verschiedene Marketinglösungen zu übertragen.
Tracking und Analyse:
Der Data Layer ermöglicht die genaue Erfassung von Ereignissen und Interaktionen, die für die Analyse und das Tracking von Marketingkampagnen von entscheidender Bedeutung sind. Dies hilft bei der Bewertung der Leistung, der Optimierung von Kampagnen und der Erzielung eines besseren Return on Investment (ROI).
Agilität und Flexibilität:
Durch die Verwendung eines Data Layers können Änderungen an der Datenstruktur oder am Tracking ohne umfangreiche Anpassungen am Quellcode der Website vorgenommen werden. Dies erhöht die Agilität und Flexibilität bei der Implementierung von Tracking und Datenerfassung.
Herausforderungen und bewährte Praktiken:
Datenqualität:
Die Richtigkeit und Konsistenz der im Data Layer gesammelten Daten sind von entscheidender Bedeutung. Eine klare Datenstruktur, Validierung und regelmäßige Überprüfungen sind erforderlich, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig sind.
Datenschutz und Compliance:
Der Umgang mit personenbezogenen Daten im Data Layer erfordert die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und -richtlinien wie der DSGVO. Datenschutzmaßnahmen müssen in den Data Layer integriert werden, um die Privatsphäre der Benutzer zu schützen.
Dokumentation und Governance:
Eine klare Dokumentation der im Data Layer verwendeten Daten und Ereignisse sowie die Festlegung von Verantwortlichkeiten und Prozessen sind wichtig, um einen effizienten und nachvollziehbaren Umgang mit dem Data Layer sicherzustellen.
Testen und Validieren:
Vor der Implementierung von Änderungen oder Updates im Data Layer sollten umfassende Tests und Validierungen durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt erfasst und übertragen werden.
Insgesamt spielt der Data Layer eine zentrale Rolle im digitalen Marketing, indem er die effiziente Erfassung, Organisation und Nutzung von Daten ermöglicht. Er trägt dazu bei, personalisierte Benutzererlebnisse zu schaffen, Marketingkampagnen zu optimieren und fundierte Entscheidungen auf Grundlage von Echtzeitdaten zu treffen.
Das Ergebnis sind bessere, auf Daten basierende Entscheidungen.