Affinity hat das deutsche Consumer-Engagement-Technologieunternehmen Opinary übernommen

Wenn eine Umfrage zu den Herausforderungen durchgeführt würde, denen sich Marketingchefs gegenübersehen, würde wahrscheinlich ein wiederkehrendes Thema auftauchen: der Kampf mit Verbraucherdaten. Chief Marketing Officers aller Branchen sind ständig mit der Komplexität der Nutzung von Daten in Entscheidungsprozessen konfrontiert. Wenn Sie eine kurze Umfrage unter ihnen durchführen, werden Sie feststellen, dass ein erheblicher Teil von ihnen datenbezogene Probleme als eine ihrer größten Herausforderungen ansieht.

Lebenszeit um 5 Jahre zurückdrehen. Forrester veröffentlichte 2019 einen Bericht darüber, warum Vermarkter die Datenqualität nicht ignorieren können. In dem Bericht wurde darauf hingewiesen, dass Vermarkter unter einer Vielzahl negativer Folgen schlechter Datenqualität gelitten haben, die insgesamt Marketingressourcen beanspruchen und die Marketingwirksamkeit einschränken. Es überrascht nicht, dass verschwendete Medienausgaben die häufigste Folge sind. Sie schätzten, dass 21 Cent von jedem Mediendollar, den ihre Organisationen im Jahr 2018 ausgaben, aufgrund schlechter Datenqualität verschwendet wurden, was einem durchschnittlichen jährlichen Verlust von 1,2 Millionen US-Dollar bzw. 16,5 Millionen US-Dollar für die in der Studie untersuchten mittelständischen und geschäftlichen Organisationen entspricht.

Bis auf das Jahr 2024 hat sich bis auf einige Terminologien nicht viel geändert.

Laut einem kürzlich veröffentlichten EY-FICCI Media & Entertainment-Bericht sind 38 % der Vermarkter immer noch der Meinung, dass die verfügbaren Verbraucherdaten unvollständig sind und Lücken aufweisen, was datengesteuerte Entscheidungen schwierig macht. Im Gegensatz dazu glaubt eine andere Gruppe (36 %), dass die ihnen zur Verfügung stehenden Daten umfassend und umfassend sind. Sie sehen sich jedoch mit internen regulatorischen Hindernissen konfrontiert, die ihre Fähigkeit behindern, diese Daten effektiv für die strategische Entscheidungsfindung zu nutzen.

Im Kern geht es dabei um eine grundlegende Frage: Warum kämpfen CMOs im Zeitalter des technologischen Fortschritts und der Datenfülle weiterhin mit der nahtlosen Integration von Daten in ihre Abläufe? Dieses Dilemma ist kein neu entdecktes Hindernis; Es handelt sich um eine seit langem bestehende Herausforderung, die trotz Fortschritten bei Analysetools und -methoden weiterhin besteht.

„Dies ist seit langem eine ungelöste Frage, da sie komplex ist und umfassend angegangen werden muss“, sagt Karan Kumar, Group Chief Marketing and Growth Officer bei ART Fertility Clinic.

Experten weisen darauf hin, dass ein wesentlicher Faktor für den anhaltenden Kampf die schiere Menge und Vielfalt der Daten ist, die den Organisationen für die kollektive Rechtewahrnehmung zur Verfügung stehen. Mit der Verbreitung digitaler Kanäle und Touchpoints hat die Menge der generierten Verbraucherdaten dramatisch zugenommen. Von Interaktionen in sozialen Medien bis hin zu Website-Klicks und Kaufhistorien werden leitende Vermarkter mit einer Fülle von Informationen über ihre Zielgruppen überschwemmt.

Die Herausforderung besteht jedoch darin, diese große Datenmenge in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die zu aussagekräftigen Geschäftsergebnissen führen.

„Die größten Herausforderungen, die wir bei Daten sehen, sind Qualität, Genauigkeit und Fragmentierung. Dies führt zu Unklarheiten bei der Entscheidungsfindung, wirkt sich auf die Kundenansprache aus und, was am wichtigsten ist, ermöglicht es Unternehmen nicht, eines ihrer größten Vermögenswerte optimal zu nutzen – ihre Benutzerdaten“, sagte er. „Wie Abhishek Gupta, Chief Customer Officer bei CleverTap, feststellte.

Die 2023 Executive Customer Loyalty Survey von PwC ergab, dass 61 % der Führungskräfte der Personalisierung des Kundenerlebnisses eine hohe Priorität einräumten – mehr als jeder andere Loyalitätsaktivator. In der heutigen hart umkämpften Marketinglandschaft, in der personalisierte Erlebnisse an erster Stelle stehen, kann die Unfähigkeit, Daten effektiv zu nutzen, jedoch weitreichende Auswirkungen auf die Kundenbindung und -treue haben.

Laut Prasun Kumar, Business Head bei Magicbricks, erstreckt sich der Kampf über den gesamten Trichter – Datenerfassung, Datenaggregation und Datenstandardisierung. „Was die Datenerfassung angeht, verfügen wir über mehrere Datenquellen, die nicht unbedingt miteinander synchronisiert sind. Auch die Datenqualität stellt dort eine große Herausforderung dar. Der Prozess der Datenerfassung und -standardisierung ist mit Herausforderungen der Infrastruktur (sowohl First-Party) verbunden und Dritter), Technologie und Ressourcen“, fügte er hinzu.

Silo-Spiel

Die Herausforderungen gehen über das bloße Sammeln und Zusammenstellen von Daten hinaus und dringen tief in die Organisationsstruktur selbst ein. Viele Unternehmen stecken im Spiel der Datensilos fest. Bei diesem abteilungs- und teamübergreifend gespielten Spiel bleiben wertvolle Daten in isolierten Silos verborgen, auf die diejenigen nicht zugreifen können, die daraus umsetzbare Erkenntnisse gewinnen können. Diese Silos behindern dann die Zusammenarbeit und Kommunikation, ersticken Innovationen und verhindern eine nahtlose Integration von Daten in Entscheidungsprozesse.

Unternehmen, denen es nicht gelingt, diese Silos aufzubrechen, laufen Gefahr, im Wettlauf um Marktrelevanz ins Hintertreffen zu geraten.

„Wenn wir uns eine Organisation ansehen, sammelt und nutzt jede Funktion oder Abteilung Daten basierend auf den Geschäftszielen, denen sie dient“, erklärt Gupta. „Durch die Implementierung von Punktlösungen zur Verwaltung dieser Anwendungsfälle beginnen Sie nicht nur mit dem Prozess der Datenisolierung, sondern auch.“ auch der Prozess der Technologieisolation.“

Mit der Zeit kommunizieren diese Systeme nicht mehr miteinander und werden schwieriger zu kommunizieren und zu verwalten, wodurch die Herausforderung isolierter Daten weiterhin besteht. Da Big Data zu einem wichtigen Bestandteil der Unternehmensstrategie wird, verfügen Unternehmen heute außerdem über mehr Daten und diese Daten befinden sich in unterschiedlichen und veralteten Systemen, was es für sie schwierig macht, das volle Potenzial dieser Ressourcen auszuschöpfen.

Laut Prasoon besteht die wichtigste Arbeit hier darin, eine klar definierte Verbraucherreise zu haben und die Anforderungen und die Verfügbarkeit von Datenpunkten mit diesen abzugleichen, was auch dabei hilft, Lücken zu schließen und Silos zu vermeiden. „Lücken können durch die Zuordnung verschiedener Datenerfassungsquellen geschlossen werden, und die Anforderungen jedes Teams können dazu beitragen, Siloprobleme zu vermeiden. Dann besteht die Notwendigkeit eines Data Lake, um alle Daten an einem Ort zu speichern. Eine effektive Datenarchitektur hilft bei der Überwindung.“ Datensilos“, fügte er hinzu.

„Datenanalysten brauchen ein Gespür für das Geschichtenerzählen, das ihnen hilft, unterschiedliche Datensätze zusammenzusetzen, um klare, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Sie müssen Daten in klare Empfehlungen für zukünftige Marketingstrategien umsetzen, die über das bloße ‚Was‘ hinausgehen und über das ‚Warum‘ hinausgehen.“ und „Na und?“ „Vermarkter müssen Daten nutzen, um eine Erzählung zu unterstützen, die beim Publikum Anklang findet und es zum Handeln zwingt“, sagt Karan.

Er ist außerdem der Meinung, dass die meisten Entscheidungsträger beschäftigt sind und keine Zeit haben, Daten zu analysieren. „Sie überlassen diese Arbeit häufig ihren Teammitgliedern, deren Arbeit möglicherweise nicht die Aufmerksamkeit erhält, die sie verdient. Diese Einstellung führt zu unausgereiften Schlussfolgerungen oder ‚anekdotischen Vermutungen‘ auf der Grundlage unvollständiger Informationen. Bei so vielen verfügbaren Daten kann es leicht passieren, dass man sich verzettelt.“ Sie stecken in den Details und verlieren den Blick für das große Ganze.“ Vermarkter müssen die aussagekräftigsten Datenpunkte priorisieren und sich auf das konzentrieren, was für ihre spezifischen Marketingziele am wichtigsten ist.

Angesichts des Datendilemmas

Gupta wies darauf hin, dass der Wunsch, in qualitativ hochwertige Daten zu investieren, bei Vermarktern im Allgemeinen groß sei, es jedoch wichtig sei, dass diese Investitionen strategisch und verantwortungsvoll getätigt würden.

„Es geht nicht nur darum, riesige Datenmengen zu sammeln; Es geht darum, die richtigen Daten zu erhalten und deren Genauigkeit, Relevanz und Aktualität sicherzustellen. Darüber hinaus müssen Vermarkter angesichts der zunehmenden Konzentration auf den Datenschutz und Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) auch ethischen Datenpraktiken Priorität einräumen, einschließlich Transparenz, Einwilligung und Achtung der Datenschutzrechte der Verbraucher .

Karan weist darauf hin, dass Technologie und Tools dabei helfen können, große, heterogene und isolierte Datensätze zu organisieren und zu verwalten, was den Kern dieses Problems darstellt. „Unternehmen können in ein zentrales Datenrepository wie ein Data Warehouse oder einen Data Lake investieren, um Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und so eine einzige Quelle der Wahrheit für alle Kundeninformationen zu schaffen.“

Experten sind der Meinung, dass Master Data Management (MDM)-Praktiken die Genauigkeit und Konsistenz der Kundendaten im gesamten Unternehmen gewährleisten und Duplikate und Inkonsistenzen in Kundendatensätzen vermeiden können. „Solche Praktiken tragen auch dazu bei, ein klares Daten-Governance-Framework zu schaffen, das Richtlinien und Verfahren für die Datenerfassung, -speicherung, -zugriff und -nutzung standardisiert. Die anschließende Implementierung einer Kundendatenplattform (CDP), die Daten aus verschiedenen Quellen integriert, liefert Einblicke.“ sagt Karan. Inklusive für jeden Kunden.