In 5 Schritten zur Data Maturity im Marketing

Daten sind nicht nur ein Buzzword – sie sind die neue weltweite Währung. Datenorientierung ist kein Luxus mehr, sondern eine Voraussetzung für den Erfolg auf dem Markt. Aber hier ist der springende Punkt: Vor ein paar Jahrzehnten litten die Unternehmen unter dem Mangel an Informationen, während heute das Gegenteil der Fall ist – die Unternehmen sind mit Daten überladen. Um in dieser stürmischen See nicht unterzugehen, ist es unerlässlich, die Daten unter Kontrolle zu bringen, zu lernen, wie man sie managt, um von ihnen zu profitieren.

Inhalt

• Was ist Data Maturity?

• Warum ist Data Maturity für das Marketing relevant?

• Wie wird Data Maturity bewertet?

• Was sind Schritte, die ein Unternehmen gehen muss, um eine hohe Data Maturity im Marketing zu erreichen?

Was ist Data Maturity?

Data Maturity, also die Datenreife, bezieht sich auf den Grad der Kompetenz des Unternehmens bei der Verwaltung seiner Daten. Dabei geht es nicht nur um die eingesetzte Technologie, sondern auch um die Fähigkeiten der Mitarbeiter und die im Unternehmen etablierten Prozesse. Ein hoher Grad an Datenreife bedeutet, dass das Unternehmen seine Daten optimal nutzen und optimale Managemententscheidungen auf der Grundlage analytischer Erkenntnisse treffen kann.

Warum ist Data Maturity für das Marketing relevant?

Der gesamte Marketingprozess basiert auf Daten. Aber welche Art von Daten ist hier relevant? Im Marketing geht es im Wesentlichen um den Kunden, und auch die im Marketing verwendeten Daten beziehen sich auf den Kunden. Sie umfassen Marktforschungsergebnisse, Wettbewerbsdaten, Informationen über Produkte und Preise, Marketingpläne, Budgets, Marketingkampagnen und Verkäufe. Dies bedeutet eine enorme Menge an Informationen, die gesammelt, verarbeitet, analysiert und den Entscheidungsträgern im gesamten Unternehmen, nicht nur in der Marketingabteilung, zur Verfügung gestellt werden müssen. Der Erfolg des Marketings – und folglich auch des gesamten Unternehmens – hängt vom Grad der Data Maturity ab.

Wie wird Data Maturity bewertet?

Es gibt verschiedene Ansätze zur Bewertung und Erreichung der Datenreife. Eines der bekanntesten Modelle wurde von Dell entwickelt. Es teilt Unternehmen je nach ihrem Datenreifegrad in vier Gruppen ein: datenbewusst, datenkompetent, datenversiert und datengesteuert. Ein datengesteuertes Unternehmen zeichnet sich dadurch aus, dass Daten in alle Prozesse eingebettet sind und jede Entscheidung auf Informationen beruht.

Dell Data Maturity Model

Ein weiterer berühmter Ansatz ist das Data Governance Maturity Model von Gartner, das Unternehmen je nach Entwicklungsstufe ihrer Datenverwaltung in sechs Gruppen einteilt: unbewusst, bewusst, reaktiv, proaktiv, verwaltet und effektiv. Ein effektives Unternehmen erreicht nicht nur eine hervorragende Informationsqualität, sondern nutzt die Informationen auch zu seinem Wettbewerbsvorteil.

Gartner Data Governance Maturity Model

Das Snowplow Model wendet einen ähnlichen Ansatz an und unterteilt den Weg zur Datenreife in fünf Stufen: datenbewusst, datenkompetent, datenversiert, dateninformiert und Pionier. Zur letztgenannten Gruppe gehören Unternehmen wie Netflix, Amazon oder Airbnb, die in der Lage sind, für jeden Nutzer personalisierte Erlebnisse auf der Grundlage seiner Vorlieben und seines bisherigen Verhaltens zu schaffen. Diese Marktteilnehmer sind dafür bekannt, dass sie Methoden des maschinellen Lernens anwenden und diese in Echtzeit umsetzen.

Snowplow Data Maturity Model

Was sind Schritte, die ein Unternehmen gehen muss, um eine hohe Data Maturity im Marketing zu erreichen?

In diesem Fall sprechen wir speziell über die Marketingabteilung, aber es ist unmöglich, allein im Marketing einen hohen Grad an Datenreife zu erreichen, wenn der Rest des Unternehmens nicht in den Prozess eingebunden ist. Data Maturity sollte zur Priorität für das gesamte Unternehmen werden, und die Transformation muss von allen Entscheidungsträgern mitgetragen und unterstützt werden.

Hier sind fünf Schritte, die ein Unternehmen erfüllen muss, um auf der Skala der Datenreife voranzukommen und die höchste Entwicklungsstufe in dieser Hinsicht zu erreichen.

Schritt 1. Identifizieren Sie Ihren Datenbedarf

Welche Daten sind für die Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen unverzichtbar? Welches sind die relevanten Datentypen und -quellen? Es ist wichtig, mit einem klaren Plan zu beginnen, die bereits vorhandenen Daten zu überprüfen und festzustellen, was noch fehlt. Der Datenbedarf sollte den relevanten Entscheidungsaufgaben zugeordnet werden, sonst werden die Daten – auch wenn sie wertvoll und überzeugend erscheinen – am Ende die Ressourcen des Unternehmens binden, ohne einen greifbaren Nutzen zu bringen.

Schritt 2. Stellen Sie die Ressourcen und die Infrastruktur bereit

Daten sind das "Blut" des Unternehmens, aber sie können nicht ohne ein Netz von "Blutgefäßen" zirkulieren. Ein Unternehmen braucht technische Ressourcen und eine Infrastruktur für die Datenspeicherung und -verarbeitung, die entsprechende Software und Methodik sowie Personal mit den notwendigen Fähigkeiten, um den Prozess zu betreuen.

Schritt 3. Etablieren Sie Prozesse

Damit das Datenmanagement "wie ein Uhrwerk tickt", müssen die entsprechenden Prozesse konzipiert, standardisiert und implementiert werden. Welche Daten müssen wie und wann erhoben werden? Wie müssen sie verarbeitet werden? Welche Werkzeuge und Lösungen werden eingesetzt? Wer ist für die einzelnen Schritte verantwortlich? Wie werden die analytischen Erkenntnisse präsentiert, in welcher Häufigkeit und für wen? All diese Fragen bedürfen einer detaillierten Antwort. Nur dann kann eine sinnvolle Datenpipeline aufgebaut werden – von der Datenerfassung bis hin zu relevanten Entscheidungen.

Schritt 4. Durchführen und optimieren

Sobald Sie eine klare Vorstellung davon haben, wie der Datenfluss funktionieren und als Grundlage für Entscheidungen in Ihrem Unternehmen dienen soll, und alle erforderlichen Ressourcen und Prozesse vorhanden sind, ist es an der Zeit, das System zu testen, seine Engpässe zu ermitteln und es zu optimieren. Dieser Prozess kann mehr Zeit in Anspruch nehmen als geplant, und Sie könnten auf unerwartete Schwierigkeiten stoßen. Es könnte Probleme mit der Datenqualität geben oder bestimmte Berichte und Dashboards werden zu spät vorgelegt oder enthalten Fehler. Aber die Mühe lohnt sich.

Schritt 5. Treffen Sie Entscheidungen auf Grundlage von Daten

Dies ist das eigentliche Ziel – die Grundlage für eine effizientere Entscheidungsfindung zu schaffen. Wenn das System erst einmal reibungslos läuft, gibt es keine Ausreden mehr. Obwohl Intuition eine sehr wichtige Eigenschaft für Manager ist, sollten Daten das Hauptargument sein, wenn wichtige Entscheidungen getroffen werden. Ein hoher Grad an Datenreife bedeutet, dass Daten in den Entscheidungsprozess eingebettet sind und keine Entscheidung spontan getroffen wird.

Datenmanagement ist ein Prozess, der eine kontinuierliche Verbesserung voraussetzt. Da sich die Welt um uns herum weiterentwickelt, müssen sich die Unternehmen anpassen und ihre Datenverwaltungspraktiken noch ausgefeilter gestalten. Die oben skizzierten Schritte können immer fortlaufend wiederholt werden.

***

Datenreife zu erreichen bedeutet nicht nur, einige Standards zu erfüllen und die Datenverwaltung zu beherrschen – es bedeutet, ein Geschäftspotenzial freizusetzen, das nur dann realisiert werden kann, wenn das Unternehmen gelernt hat, wie es seine Datenbestände nutzen kann. Letztlich bedeutet es, eine ganz neue Leistungsebene zu erreichen.

Quellen

• 9 Types of Marketing Data | Simplicable
• Building a Data Maturity Model + the 4 Stages of Data Maturity | safegraph.com
• Gartner data governance maturity model | LightsOnData
• The Four Stages of the Data Maturity Model | cio.com
• The Snowplow Data Maturity Model | Snowplow | snowplowanalytics.com
• What is Data Maturity & How to Climb the Data Maturity Scale? | softkraft.co