erschiedene Datenquelle, unterschiedliche Formulare, heterogene Systeme zur Datenverwaltung – beim Sammeln und Management der Daten steckt der Teufel im berüchtigten Detail. Und da wir jeden Tag mehr und mehr Daten anhäufen, besteht die Gefahr, dass sich Ungenauigkeiten potenzieren. Aber ein funktionierender MarTech Stack lebt nun mal von clean data. Wir zeigen dir fünf Schritte, wie du die Datenqualität steigerst, sodass dein Tech Stack effektiver für dich werkeln kann.
Im modernen, datengetriebenen und technologischen Marketing stehen Daten im Zentrum aller Operationen. Zugleich gibt es in jedem Unternehmen unvollständige Daten, Tippfehler und Duplikate. Oft werden diese nicht einmal als Problem anerkannt, mit dem Ergebnis, dass Marketer:innen mit suboptimalen Zahlen arbeiten müssen. Diese Datenqualitätsprobleme können sich auf das ganze Unternehmen auswirken und unter Umständen zu sehr hohen Verlusten führen.
Also: Die Daten müssen korrekt und damit zuverlässig sein! Für Unternehmen ist es deshalb höchste Zeit, sich mit clean data zu beschäftigen. Mit clean data sind nutzbare, komplette Datensets ohne Fehler wie etwa falsche Mail-Adressen, fehlende PLZ oder Tippfehler gemeint. Sobald hier Fehler vorhanden sind, schleichen sich diese in alle folgenden Operationen ein. Um die Daten zu bereinigen, sind Aktualisierungen und Integrationen nötig.
Dieser Prozess ist nicht unkompliziert, was auch daran liegt, dass das Marketingteam nicht immer Mitspracherecht bei der Datensammlung hat. Eine enge, abteilungsübergreifende Zusammenarbeit zum Beispiel zwischen Marketing und IT ist hier nötig.
Eine verbesserte Datenqualität und clean data lassen sich in jedem Unternehmen einführen. Dafür braucht es ein mutiges, geduldiges und kreatives MarTech-Team, das gemeinsam mit anderen Abteilungen das Datenmanagement verbessert.
Wir empfehlen diese Schritte zur Verbesserung der Datenqualität im Marketing und im gesamten Unternehmen:
Informiere dich fortlaufend über aktuelle und mögliche künftige Probleme bei der Datenqualität
Dazu gehören häufige Herausforderungen wie Tippfehler, falsche Namen, Aufnahmefehler, mangelnde Standards, zu viele Formate, unterschiedliche Datenquellen und doppelte Daten.
Setze einen Schwerpunkt auf qualitativ hochwertige Daten
Oft sind nur 20 Prozent der erhobenen Daten überhaupt nutzbar. Um das zu vermeiden, solltest du Qualität vor Quantität setzen. Optimiere die Datensammlung, etwa, indem du Formulare einfacher gestaltest.
Finde die passende MarTech-Lösung für dein Unternehmen
Die beste Software-Lösung muss nicht teuer sein, sollte aber den Ansprüchen des Teams genügen. Idealerweise kann sie Daten identifizieren, Fehler finden, automatisch aufräumen und dank Data-Matching zu mehr clean data beitragen. Eine Customer Data Platform (CDP) verfügt über solche Funktionen. Mehr zu Thema CDP liest du hier.
Arbeite mit Führungskräften zusammen
Viele Chefs verstehen (noch) nicht, dass Daten nicht nur ein IT-Problem, sondern auch Marketing-Problem sind und somit das ganze Unternehmen beeinflussen. Hole dir Unterstützung von möglichst vielen Seiten, um das Management der Daten effizient und mit mehr finanzieller Power zu verbessern.
Identifiziere die Quelle von Problemen
Manchmal kommen schlechte Daten von ineffizienten Prozessen, unvollständigen Landingpages oder mangelnden Datenkontrollen. Indem du künftig bessere Prozesse implementierst, lässt sich die Datenqualität im MarTech Stack langfristig und nachhaltig verbessern.
Gute Daten werden von Anfang an korrekt erhoben. Als Marketing-Expert:in gilt es daher, sich in die Rolle der Kund:innen zu versetzen. Wie sehen die einzelnen Trichter genau aus? Sind sie leicht zu bedienen? Gibt es Felder, die fehleranfällig sind oder wichtige Felder, die nicht verpflichtend sind? Frage dich, was bei jedem Schritt der Datenerhebung passiert. So erhältst du ein grundlegendes Verständnis für die Daten und kannst Fehler direkt an der Quelle vermeiden. Dein MarTech Stack wird es dir danken!
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Till Zier ist CPO bei Matchilla und berichtet als MarTech Experte im MatchZINE über News und Trends zum Thema Marketing, Automation, Analytics und Data.
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