Dateninfrastruktur für Marketing

Die Umstellung auf datengesteuertes Marketing, was in den letzten 5 Jahren notwendig für die Unternehmensleitung geworden ist, ist nicht nur eine Denkweise, die Werbetreibende annehmen müssen. 

Bei der Nutzung effizienter Daten für die Entscheidungsfindung geht es nicht darum, datenlastige Diagramme in Geschäftspräsentationen zu erstellen, die Ihnen helfen, Ihre nächsten Geschäftsschritte zu bestimmen. Es braucht eine Dateninfrastruktur, um diese Datensätze zu sammeln, aber auch um die Daten zu kompilieren und in Dashboards zu visualisieren, damit sie genutzt werden können. Sie müssen in der Lage sein, die relevanten Daten zu erhalten, zu organisieren und zu lesen, um intelligentere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Die manuelle Erstellung von Berichten und Daten kann zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein, was zu Doppelarbeit und Fehlern führen kann, die sich durch die Automatisierung von Abrufvorgängen und Aktualisierungen leicht vermeiden lassen. 

Inhalt:

• Gibt es ein besonderes Problem bei der Datenerhebung in der Werbebranche?

• Wie kann eine Dateninfrastruktur im Marketing aufgebaut werden?

• Nächste Schritte

Gibt es ein besonderes Problem bei der Datenerhebung in der Werbebranche?

Seit Beginn des Zeitalters der Mediendigitalisierung hat jeder einzelne Verleger und Dienstleister sein Bestes getan, um mit den technologischen Entwicklungen auf dem Markt Schritt zu halten. Allerdings ist es der Branche insgesamt nicht gelungen, Standardprozesse für den Kauf und die Lieferung von Medien festzulegen (einige Länder haben unabhängig voneinander einen standardisierten Ansatz entwickelt, aber das ist nicht die Norm). Das Fehlen von Standards macht es schwierig, schnelle und eindeutige Lösungen für den Datenfluss zu finden, die für alle funktionieren. Marketingteams, die sich einen klaren Überblick über ihre Medienaktivitäten verschaffen wollen, müssen die Daten von den erforderlichen Plattformen wie Social Media, Programmatic, DMPs, Verlagen, TV-Buchungssystemen usw. einzeln miteinander verbinden.

Wie kann eine Dateninfrastruktur im Marketing aufgebaut werden?

Erste Lösung: Drittanbieter

Einige Unternehmen haben Marketing Teams dabei geholfen, die Verbindungen über ihren Drittanbieter zu erhalten. Sie haben angepasste Lösungen entwickelt, die formatierte Daten an das Lager des Unternehmens (oder an das von ihnen, wenn das Unternehmen keines hat) liefern, um die Daten zu organisieren. Die Datenbereitstellung wird dadurch schneller und datengesteuerte Projekte können schnell anlaufen. Dabei werden Geschwindigkeit und Einfachheit zu einem günstigen Preis angeboten. Wenn Unternehmen nicht über das Team und/oder die Erfahrung verfügen, um die für den Betrieb ihrer eigenen Lösung erforderliche Dateninfrastruktur aufzubauen, sind diese Anbieter sehr hilfreich. Aber es ist erforderlich, diese Verbindung durch eine zusätzliche Visualisierungslösung zu nutzen, da das Verbindungssystem keine direkte Schnittstelle zum "Lesen" der extrahierten Daten bietet.

Außerdem bieten die Meta Connectoren keine Ad hoc Angebote an, und kleine Unternehmen haben die Tendenz, Geld für einen komplexeren Dienst auszugeben, den sie nicht wirklich benötigen.

Weiterhin fehlt den Werbetreibenden die Transparenz bei der Bereitstellung und Kontrolle der Daten. Denn sie sind abhängig von der Fähigkeit des Anbieters, die benötigte Verbindung und die regelmäßigen Aktualisierungen anzubieten. 

Zweite Lösung: API-Verbindung

Moderne Plattformen bieten meistens einen API-Zugang, um diese Daten abzufangen - (API ist die Softwareschicht, die es ermöglicht, mit einer anderen Anwendung zu sprechen) - und dadurch eine regelmäßige Datenextraktion zu ermöglichen und eine aktualisierte Datenbank zu erhalten. Einige erlauben auch die Dateneingabe und bieten die Möglichkeit, eine zentralisierte Selbstbedienungslösung zu schaffen, die sowohl Befehle geben als auch Informationen empfangen kann.

Aber hier ist die API auch in den Code einer Anwendung integriert und folgt keinem bestimmten Standard in der Marketingbranche. Die Unternehmen sind gezwungen, diese Verbindungen einzeln anzugehen, um ihre eigenen Daten zu erhalten. Die Verbindung zu einigen dieser APIs ist extrem schwierig. Nur erfahrene Ingenieure sind in der Lage, eine funktionierende Verbindung zu programmieren, um die relevanten Daten abzurufen.  

Die positive Seite ist, APIs bieten Transparenz und Kontrolle über den Datenfluss, so dass Ingenieure Probleme schnell lösen und Verbindungen beheben können. 

Dritte Lösung: RPA

Bei der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) handelt es sich um eine Automatisierungssoftware auf oberster Ebene, mit der Anwendungen miteinander kommunizieren können.

Für diejenigen, die noch kein spezielles Protokoll für die gemeinsame Nutzung von Daten eingeführt haben, können menschliche Handlungen mit einem Programmteil "nachgeahmt" werden, das die erforderlichen Informationen abruft. Dies wird als robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) bezeichnet und kann, sobald es kodiert ist, Aufgaben übernehmen, die sonst von Menschenhand ausgeführt würden, wie z. B. einfache Chatbot-Lösungen oder ein Berichtsgenerator auf einer Plattform-UI. Es handelt sich um ein einfaches Stück Automatisierung, keine KI, die sich wiederholende Aufgaben wie Kopieren und Einfügen, die Anmeldung bei Anwendungen, das Auslesen von Daten und die Erstellung eines Rechners sehr gut ausführen kann. Sie ist schnell zu implementieren und hat keinen Einfluss auf die Struktur Ihrer Softwareanwendungen, so dass sie nicht alles, was bereits vorhanden ist, durcheinanderbringt. Allerdings kann es bei einer Störung der Umgebung leicht zu einem Absturz oder zu Leistungseinbußen kommen. Ein einfaches RPA kann nur mit den Schlüsselwörtern umgehen, die es kennt, und erkennt keine Rechtschreibfehler. Es wäre jedoch eine perfekte Möglichkeit, eine Datenbank zu aktualisieren, wenn Formulare zum Ausfüllen von Dropdown-Menüs und angekreuzten Feldern verwendet werden.

Nächste Schritte

Bei MMT haben wir die auf dem Markt verfügbaren Konnektoren und die Fähigkeit unseres Teams untersucht, mit API zu interagieren und RPA zu schreiben. Wir passen die Angebote unserer Kunden an die für sie, ihr Geschäft und ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Lösungen an, sowohl auf lange als auch auf kurze Sicht. --

Quellen: 

• Jake, das geduldigste Mitglied unseres Entwicklungsteams
• https://en.wikipedia.org/wiki/API
• https://rapidapi.com/blog/how-to-use-an-api/
• https://medium.com/@TebbaVonMathenstien/what-is-an-api-and-why-should-i-use-one-863c3365726b
• https://www.ibm.com/uk-en/automation/rpa