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Datenstrategie für die Unternehmensführung

Datenstrategie
Datenstrategie für die Unternehmensführung

Alle sind sich einig, dass Daten für die Unternehmensführung wichtig sind, aber nur wenige nutzen diese Erkenntnis auch in der Praxis und verfolgen gezielt eine Datenstrategie. Es ist erschreckend: Eine Veröffentlichung der Harvard Business Review (2018) zum Thema „Data Growth“ zeigt, dass rund 60 % aller Entscheider stark auf die Investitionen in Datenanalysen fokussiert sind. Was im ersten Moment gut klingt, bedeutet im Umkehrschluss allerdings, dass ganze 40 % sich mit dem Thema Big Data und Datenanalyse wenig bis gar nicht beschäftigen.  

Wenn es um die Datenbestände im B2B und deren Qualität in der Einschätzung der B2B-Unternehmer geht, ist es angebracht, von einer Krise zu sprechen. So zeigt eine aktuelle Studie von CapGemini, dass gerade mal 27 % der Führungskräfte mit der Datenqualität zufrieden sind und nur 20 % vertrauen ihren eigenen Daten (CapGemini Research Institute, 2021). Das ist gefährlich in einem Umfeld, in dem Daten die Grundlage für den Erfolg darstellen. Die Qualität der Daten wird in Zukunft massgeblich über den Erfolg des Unternehmens mitentscheiden.  

Die Unzufriedenheit der Marketer mit der Datenqualität ist ein Warnsignal, das du deshalb definitiv ernst nehmen solltest, denn Entscheidungen im Unternehmen basieren auf Daten. Wenn die Grundlage unzureichend ist, weil falsche Daten gespeichert sind, kannst du keine Entscheidungen treffen. Eine geringe Datenqualität behindert etwa Prozessoptimierungen und die Automatisierung und wirkt sich auch auf Transformationsprozesse aus. So ist insbesondere das Erreichen der nächsten Digitalisierungsstufe häufig mit deutlich mehr Aufwand als eigentlich notwendig verbunden. 

Die digitale Welt bietet für das Marketing eine schier unerschöpfliche Vielzahl an Möglichkeiten, Daten zu erheben. Aber wie geht man am besten mit der immer grösser werdenden Datenflut um, die in Wirklichkeit eher mit einem Tsunami zu vergleichen ist? Die besten Algorithmen und modernen Ansätze im maschinellen Lernen bleiben wirkungslos, wenn deine Software mit Daten arbeitet, die Fehler enthalten und andere Probleme aufweisen. Bevor du dir über fortgeschrittene Aspekte wie deinen MarTech-Stack1 Gedanken machen kannst, müssen die Grundlagen stimmen, und das beginnt mit der  Arbeit an der Datenqualität.  

Die drei Grundpfeiler der Datenstrategie  

Qualitativ hochwertige Daten sind das Fundament, auf dem das Unternehmen steht. Sie prägen die Kundenbeziehung, die Kundenanzahl und die Effektivität der eingesetzten Marketing Automation Systeme. Es mag allerdings ermüdend sein, sich mit ewig langen Tabellen und statistischen Daten zu beschäftigen. Für eine ausgeklügelte Geschäfts- und Marketingstrategie reichen jedoch wenige Daten, die regelmässig miteinander verglichen werden.  

Die Datenstrategie ist ein formulierter und zielgerichteter Verfahrensplan, der es dem Unternehmen ermöglicht, Wissen aus Daten zu gewinnen. Mit anderen Worten: Sie ist ein Fahrplan für die Nutzung der Datenanalyse zur Optimierung des bestehenden Geschäfts und möglicherweise auch zur Entwicklung neuer Geschäftsmöglichkeiten. Wichtig: nicht zu verwechseln mit einer Digitalstrategie. Letztere bezieht sich auf die Digitalisierung und die Erschliessung neuer digitaler Kanäle. Eine Datenstrategie hingegen ist ein konkreter Geschäftsplan für die gewinnorientierte Nutzung von Daten, die ein Haupt- oder Nebenprodukt der Digitalisierung sind.  

Dein Datenstrategie Design legt klare Ziele mit Zeitvorgaben fest. Ausserdem werden der voraussichtliche Einsatz von Ressourcen und die Rahmenbedingungen genannt, um die festgelegten Ziele zu erreichen. Dazu gehören sowohl die technischen als auch die rechtlichen Anforderungen (Datenschutz, Datensicherheit). In der Datenstrategie werden die Herausforderungen nachvollziehbar benannt und es wird festgestellt, ob die vorhandenen Arbeitskräfte in ihrem derzeitigen Zustand über die notwendigen Kapazitäten und Qualifikationen verfügen oder ob Massnahmen zum Erwerb von Know-how ergriffen werden sollten. Zudem werden klare Ziele mit Zeitvorgaben festgelegt.  

Eine durchdachte Datenstrategie verhindert somit, dass man sich in einer Datensammelwut verzettelt oder mit den falschen Projekten beginnt. Dadurch soll sie Frustration vermeiden und sicherstellen, dass das Bewusstsein von den richtigen Daten die Unternehmung voranbringt.  

Grundsätzlich basiert eine erfolgreiche Datenstrategie auf folgenden drei Grundpfeilern:

  1. Definition von Zuständigkeiten: Wenn nicht klar definiert wird, wer für welche Daten in welchem Umfang zuständig ist, kümmert sich am Ende niemand darum. Dazu zählt nicht nur, dass die richtigen Daten gesammelt und analysiert werden, sondern auch für Datenhygiene und Datenschutz muss die Verantwortung klar benannt werden.  
  2. Qualität vor Quantität: Blosse Datenmengen bringen dich nicht voran. Für eine nachhaltige Datenstrategie benötigst du eine klare Aufteilung, die deine Daten nutzbar macht. Dazu ist es wichtig, dass du die Customer Journey vor Augen hältst und pro Phase definierst, welche Daten genau gesammelt werden müssen.
  3. Aktualität: Mit jeder Handlung verändern sich auch die Kundendaten. Dies solltest du im Blick behalten, denn nur aktuelle Daten gewährleisten eine solide Entscheidungsgrundlage. Konsequenz ist an dieser Stelle die wichtigste Eigenschaft, um mit einem eigenen Daten Audit für die Ausarbeitung einer langfristigen Strategie zu sorgen.  

Je umfangreicher und komplexer deine Datenmengen sind, desto empfehlenswerter ist es, an diesem Punkt einen Experten mit an Board zu holen. Das heisst nicht, dass du zwingend einen Data Analysten einstellen musst. Es reicht, wenn du dir jemanden für das initiale Set-up holst – insbesondere dann, wenn keine entsprechende Kompetenz im Unternehmen vorhanden ist.  

1 MarTech-Stack (Marketing-Technology-Stack) umfasst alle Technologien wie Tools und IT-Systeme,  die ein Unternehmen bzw. dessen Marketingabteilung zur Verwaltung, Ausführung, Messung und  Optimierung der Marketingaktivitäten einsetzt.

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