Die 10 wichtigsten Data-Analytics-Themen für 2019

Geschrieben von Oliver Gangnus - veröffentlicht am 08.04.2019 12:46:21

Neue Trends und Technologien sowie stetige Weiterentwicklungen des Bestehenden sorgen dafür, dass das digitale Marketing auch in Zukunft einer der weltweit wachstumsstärksten Wirtschaftsbereiche sein wird und mit gigantischen Entwicklungsschritten voranschreitet. Aktuelle Prognosen gehen davon aus, dass der globale Web-Analytics-Markt ein durchschnittliches jährliches Wachstum (CAGR) von 21% bis 2026 verzeichnen wird.

Ein wesentlicher Treiber in diesem Zusammenhang ist die immer stärker werdende Ausrichtung der digitalen Maßnahmen auf Performance sowie das Streben nach Vergleichbarkeit, Transparenz und möglichst ganzheitlichen Aussagen: bezüglich der Wirtschaftlichkeit der eingesetzten Mittel und der Wirksamkeit umgesetzter Maßnahmen und Kampagnen eines Unternehmens.

Die richtigen Daten – in der richtigen Qualität, zur richtigen Zeit, an der richtigen Stelle – sowie die Motivation Daten und somit Informationen bestmöglich zum Ausbau des eigenen Geschäftserfolgs zu nutzen, treibt Tech-, Data- und digital denkende Unternehmen am Markt mehr denn je um. Dies zwingt gerade die Nachzügler im Bereich Analytics zum Handeln.

Welche Aspekte nach unserer Einschätzung 2019 besonders interessant sind, erläutern wir in diesem Artikel.

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1. Ganzheitliche Lösungen – weg mit den Datensilos

Forciert von Unternehmen mit transaktionalen Geschäftsmodellen führen neue (Web-) Analytics Möglichkeiten dazu, dass die Anbieter von Produkten und Leistungen besser und zielgerichteter ihre Zielgruppen und Personas sehr granular erreichen können. Ganzheitliche und nutzerzentrierte Strategien ermöglichen es, dass Unternehmen fortlaufend bessere Kampagnen realisieren, ein besseres Kundenerlebnis schaffen und somit letztlich höhere Abschlussraten realisieren können.

Digitales Marketing und Technologie gehen seit jeher Hand in Hand. Die bestmöglichen Lösungen sehen tiefgehende Integrationen von ehemals siloartig betriebenen Systemen vor. So können Unternehmen marketingrelevante Erkenntnisse möglichst schnell verwerten und nutzen. Geschwindigkeit, also die Minimierung des Zeitfensters zwischen Analyse und der Ableitung und Durchführung von datengetriebenen Maßnahmen, wird in der Folge zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor.

Ein gutes Beispiel dafür ist die Kooperation zwischen Google und Salesforce. Diese zeichnet sich dadurch aus, dass sie Sales-, Marketing- und Advertising-Daten kombiniert und weitreichende Kenntnisse über die dahinterstehenden Nutzer erzeugt. Ausgewertet werden neben den Website-bezogenen Daten fast alle Touchpoints – u.a. Offline-Daten. Daten wie E-Mails oder Call-Center-Informationen, wurden früher gesondert analysiert. Heute führen Systeme sie mittels der neuen Full-Stack-Lösungen in einem Daten-Pool mit anderen Daten zusammen. Dadurch lassen sich wertvolle Informationen für Entscheidungsfindungsprozesse gewinnbringend einsetzen – zur Angebotsgestaltung und -vermittlung. Full-Stack-Lösungen werden so für die Firmen, die sich diese Investitionen erlauben können, zum digitalen Wettbewerbsvorteil, denn: Sie haben das Potenzial, datenbasierte Entscheidungen kurzfristig herbeizuführen und in konkrete Marketingmaßnahmen zu überführen.

2. Datengetriebene Unternehmenskultur und Ausrichtung der eigenen Organisation auf die neuen Anforderungen

Den neuen Möglichkeiten stehen Limitationen gegenüber. Die Praxis zeigt, dass viele Unternehmen bis dato mehr Fragen als Antworten aufwerfen, wenn es darum geht, die Potenziale wirklich auszuschöpfen. Dies gilt insbesondere im Bereich Web-Analytics. Einerseits stehen Innovationen für Veränderungen. Andererseits müssen viele Unternehmen bei gelernten Abläufen und Vorgehensweisen massiv umdenken.

Beispiel: Das von den Online-Marketing- oder Web-Analyseabteilungen bereitgestellte Berichtswesen für die jeweilige Organisation verdeutlicht diesen Sachverhalt. Reportings und Dashboards, die die eingesetzten Analytics-Tools erzeugen, gleichen bis heute in vielen Unternehmen einer simplen Aneinanderreihung von Kanälen. Oft spiegeln sie die interne Organisation bzw. die dortigen Verantwortlichkeiten wider. Anstatt auf den langfristigen Wert eines Nutzers bzw. einer Nutzergruppe zu zielen und dies in den Mittelpunkt der digitalen Marketingaktivitäten zu stellen, setzen viele Unternehmen Prioritäten und Budgets anhand von aufeinanderfolgender Einzeltransaktionen auf. Diese ordnen sie ohne Berücksichtigung von Wechselwirkungen den klassischen digitalen Kanälen SEO, SEA, Display, Social etc. zu. Viele Organisationen schaffen es demnach noch nicht, das Potenzial von Analytics zur Erreichung nutzerzentrierter Marketingziele zu heben bzw. diesem Anspruch gerecht zu werden.

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Chance: Ambitionierte Web-Analysten und Online Marketer können mehr denn je als „Change Agents“ fungieren und Veränderungen im Unternehmen bewirken. Sie können beraten und eine prägende Rolle im Unternehmen einnehmen. Wichtig ist, dass diese Change Agents einen inhaltlichen Anspruch an die eigenen Daten haben. Und dass sie dafür sorgen, die Datenkomplexität für andere beteiligte Unternehmensbereiche herauszunehmen. Erklärtes Ziel ist es, andere Unternehmensbereiche bestmöglich als Beteiligte für das große Ganze zu gewinnen. Sie sollten die wirklich wichtigen KPI vermitteln und fortlaufend für die notwendigen Veränderungen in Form einer datengetriebenen Unternehmenskultur Sorge tragen.

3. Mehrwerte durch geschickte Datenvisualisierungen erzeugen

Ein relevanter Trend in Zeiten exponentiell steigender Datenmengen ist die Konsolidierung von Informationen. Immer häufiger versuchen Unternehmen unterschiedliche Datenquellen zusammenzuführen, um so neue Erkenntnisse zu generieren. Anfangs mag der Treiber hinter dieser Entwicklung der Wunsch gewesen sein, Daten nicht mehr über verschiedene Excel-, PDF- oder Powerpoint-Dateien verteilt einzusehen. Inzwischen ist bei vielen Unternehmen indes die Erkenntnis gereift, dass sie Daten miteinander verknüpfen müssen. Ansonsten schaffen sie nicht den Absprung weg von einer isolierten Kanalbewertung hin zu einer nutzerzentrierten Auswertung über die verschiedenen Kontaktpunkte einer Customer Journey.

Hier greifen Daten-Analyse- und -Visualisierungs-Tools wie Google DataStudio oder Tableau.

Native (kostenlose) oder (teilweise kostenpflichtige) Community-Konnektoren, speziell für das Google DataStudio, helfen Marketern verschiedene Datenquellen in einem Report zusammenzufassen. Vergleichsweise neue Features wie die Blend-Funktion unterstützen Anwender dabei, Daten aus verschiedenen Quellen über einen Primärschlüssel zu einer neuen Quelle zu kombinieren. 2019 werden hier Bedarf und Nachfrage steigen.

4. Effizientere Budgetallokation durch Attribution

Web-Analyse-Tools wie Google Analytics oder Google Analytics 360 ermöglichen es Web-Analysten seit Langem, die Bedeutung einzelner Kanäle zu bewerten und zu attribuieren. Unserer Erfahrung nach machen jedoch viele Anwender davon noch zu selten Gebrauch. Viele bewerten Kanäle noch per Last-Klick-Modell – also rein nach Abschlüssen. Dabei lassen sie unterstützende Kanäle außer Acht. In der Praxis ist dies deutlich zu kurz gedacht: Wie viele Abschlüsse hätte es wirklich gegeben, wenn nicht ein anderer Kanal oder eine Interaktion mit einem Werbemittel zuvor einen Kontakt mit dem Nutzer generiert hätte? Kann ich auf einen Kanal verzichten oder die Budgets dafür reduzieren, nur weil dieser auf den ersten Blick keine Abschlüsse erzielt hat? Gerade weil Unternehmen sich immer stärker mit solchen Fragen beschäftigen und die steigenden Online-Budgets effizienter allokieren wollen, wird Attribution eines der Trendthemen des Jahres 2019 werden.

Datenaggregation und -demokratisierung bereiten den Weg dafür. Ankündigungen wie Google Attribution oder neue Tools (wie die Google-Marketing-Plattform mit Search Ads 360 und Display & Video 360) helfen dabei, Kanäle nicht allein auf Klickbasis auszusteuern. Mehr denn je gilt es, Sichtkontakte im Display-Netzwerk intelligent und automatisiert auszusteuern und so den Budget-Einsatz zu optimieren.


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5. Künstliche Intelligenz erleichtert die Arbeit vieler Kampagnen-Spezialisten und Web-Analysen

Mehr Daten aus verschiedenen Kanälen, zusätzliche Kennzahlen, individuellere Zielgruppen, verschiedene Attributionsmodelle – die Flut an Informationen gerät für die Kampagnenoptimierung zur immer anspruchsvolleren Herausforderung. Kampagnen-Manager erhalten jedoch zunehmend bessere Hilfen von Algorithmen sowie Künstlicher-Intelligenz-Gebotsoptimierung und -automatisierung – nicht zuletzt innerhalb der Web-Analytics-Tools. Intelligente Zielvorhaben waren ein erster, in der Praxis jedoch wenig genutzter Anfang. Smart Insights, automatische Informationen zu aktuellen Entwicklungen, Forecasts und Anomalien gehören zu den neueren Errungenschaften mit großem Potenzial. Akute Fragen direkt in die Web-Analyse einzugeben (etwa: „Breakdown change in ‚Pageviews‘ by default channel grouping“) und Antworten via Natural Language Processing direkt im Tool zu erhalten, ist bereits in der englischen Sprachversion möglich. Sobald diese Funktion auch auf Deutsch verfügbar ist, wird dies vielen Nutzern und Unternehmen den Einstieg in Web Analyse erleichtern. Auf absehbare Zeit erfahrene Analysten per KI zu ersetzen, ist jedoch nicht realistisch. Erklärung: Es liegt nach wie vor an ihnen, die richtigen Fragen zu stellen und aus den Antworten und Daten die richtigen Handlungen abzuleiten. Dennoch kann Künstliche Intelligenz auch Analytikern dabei helfen, schneller an ihr Ziel zu gelangen.

6. Mittelstand und B2B werden aktiver

Tendenziell wird jetzt auch dem Mittelstand – insbesondere B2B-Unternehmen im Maschinenbau und der Automobilindustrie – bewusst, dass Web Analyse enorme Vorteile bietet. Die Verzahnung zwischen Web-Analyse und CRM-Systemen eröffnet neue Möglichkeiten – etwa für Lead Scoring, optimiertes Targeting oder Marktabdeckungsanalysen. Doch bis sich diese Möglichkeiten operativ einsetzen lassen, ist es für etliche Mittelständler noch ein weiter Weg. Web-Analyse-Tools sind dort zwar meist vorhanden, doch nur rudimentär eingerichtet. Außerdem fehlt es oft an Ressourcen zur Datenauswertung und -nutzung. Doch aktuell investieren immer mehr Mittelständler Budgets und Zeit in die Web-Analyse. Entscheidungen treffen sie stärker datenbasiert oder bereiten diese zumindest mit Unterstützung der Web-Analyse vor. Das Produkt- und teilweise auch das Top-Management interessieren sich außerdem zunehmend für die Informationsvielfalt, die eine gut aufgestellte Web Analyse liefert. Last but not least wollen Entscheider regelmäßig per Dashboards und Reportings über aktuelle Entwicklungen auf dem Laufenden sein.

Diese Entwicklung wird sich auch 2019 fortsetzen. Wünschenswert wäre es jedoch, dass noch mehr Unternehmen die Bedeutung und die Möglichkeiten eines integrierten CRM- und Web-Analyse-Prozesses erkennen, hier Know-how aufbauen und in Ressourcen investieren.


Wie Ihnen der Lean Analytics Cycle bei der Analyse relevanter Daten helfen kann, lesen Sie hier.


7. Neue Positionen, Kompetenzen und Know-How - Der Wettkampf um digitale Talente

Die Nachfrage nach gut ausgebildeten digitalen Mitarbeitern übersteigt längst das vorhandene Angebot deutlich. Das zeigt ein Blick in die gängigen Jobsuchmaschinen wie Indeed oder Stepstone. Am Beispiel der unbesetzten Data-Science-Positionen in Deutschland lässt sich die wahrscheinlich wichtigste Herausforderung für Unternehmen auch für 2019 wunderbar ablesen: Die positiven Branchenaussichten und der steigende Bedarf an „hochgeschulten“ Ressourcen erzeugt für alle interessierten und passionierten Online Marketer eine spannende Perspektive und stellt Unternehmen vor Herausforderungen, denn: Sie müssen frisches Know-how und Experten für sich zu gewinnen.

Insbesondere in der Web-Analyse wächst beispielsweise der Bedarf an Profilen, die technisches Know-how mit Online-Marketing-Skills sowie das Verständnis für digitale Geschäftsmodelle mit Kennzahlen verbinden. So sorgt beispielsweise der „Trakker“ dafür, dass Unternehmen geschäftsrelevante Informationen und Kennzahlen messen können. Gleichzeitig erbringt er Programmierleistungen (etwa für den Google Tag-Manager), ohne einer (klassischen) Entwicklerkarriere nachzugehen.

Die Perspektive, an der Schnittstelle zwischen Business-Anforderungen und Technik zu agieren, in einem höchst arbeitsteilig funktionierenden Umfeld tätig zu sein und aus Unternehmenssicht die notwendigen Voraussetzungen zu schaffen, wird künftig und längerfristig zu einer wesentliche Aufgabe für Mitarbeiter und Unternehmen im Online Marketing werden.

8. Datenqualität: Garbage in, Garbage out

Egal ob Attribution oder Künstliche Intelligenz – jede datengetriebene oder dateninspirierte Entscheidung benötigt möglichst vollständige und „saubere“ Daten. In der Praxis erleben wir jedoch häufig großen Nachholbedarf. Kein oder zumindest kein einheitliches Kampagnen-Tagging, fehlende Filter oder eine unzureichende „Standard“-Implementierung der Web-Analyse verursachen in vielen Unternehmen eine zweifelhafte Datenqualität. Dies hat nicht nur negative Auswirkungen auf die Analyseergebnisse. Dies sorgt im Falle wiederholter „falscher“ Daten bei allen Beteiligten für Misstrauen und Ablehnung gegenüber der Web-Analyse. Bei der Web-Analyse als „Single Source of Truth“, einer system- und siloübergreifenden Bereitstellung von Daten in einheitlicher Datensicht und stringenten Definitionen etc., wirft es Unternehmen zurück, wenn sich der tatsächliche Cost-per-Lead nicht eindeutig bestimmen lässt. Dasselbe gilt für den Fall, dass dieser Wert immer wieder angezweifelt wird. Denn eine unzureichende Datenqualität erschwert auch die Arbeit der Kampagnenmanager. Algorithmen, die auf Basis dieser Daten lernen und „Entscheidungen“ treffen sollen, arbeiten nur eingeschränkt effektiv, wenn die Datengrundlage verfälscht ist.

Aufgrund der vielfältigen Auswirkungen und der Gefahr falscher Entscheidungen auf unterschiedlichen hierarchischen Ebenen, sollte die kontinuierliche Datenqualitätsoptimierung für Unternehmen und Agenturen eines der wichtigsten Web-Analyse-Themen 2019 darstellen.

9. Datenschutz

Maßgeblichen Einfluss auf die Datenqualität, und somit die Analyse-Ergebnisse, hat der Datenschutz. Viele Organisationen bzw. deren Rechtsabteilungen und Richtlinien verhindern Auswertungen wie geräteübergreifendes Tracking. Und das nicht erst seit Inkrafttreten der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Obwohl wir am Markt erst allmählich die Konsequenzen durch die DSGVO spüren, schwebt mit der ePrivacy-Richtlinie bereits ein echtes Damoklesschwert über der Web-Analyse. Noch sind Timing und Inhalte er ePVO nicht definitiv festgelegt. Doch in der aktuellen Version erfordert die Erfassung sogar von anonymisierten und pseudonymisierten Informationen ein Opt-in. Erfahrungen vieler Unternehmen, die im Rahmen der DSGVO bereits auf eine explizite Werbeeinwilligung für die Web-Analyse umgestellt haben, identifizieren einen starken Rückgang messbarer Daten. Und dies führt die Web-Analyse und das zielgerichtetes (Re-)Targeting mangels einer zu geringer Grundgesamtheit ad absurdum. In der Folge müssten Tool-Anbieter nach anderen Tracking-Ansätzen suchen.

10. Es gibt nicht den einen Trend – Summary und Ausblick

Wie in allen anderen Online-Marketing-Disziplinen gibt es nicht einen vorherrschenden Trend, der Online-Marketer 2019 noch erfolgreicher machen dürfte. Gerade in der Web-Analyse geht es um ein stetiges Lernen, Hinterfragen und Verbessern. Unternehmen, die dies verinnerlicht haben, werden Spaß und letztlich auch einen wirtschaftlichen Nutzen aus dem Mix dieser verschiedenen Trends ziehen können.


Auch bei Squared Online lernen die Teilnehmer des Digital Marketing & Leadership Kurses, welche zunehmende Rolle Daten in der digitalen Arbeitswelt spielen - sowie welche Tools dabei helfen können, diese zu analysieren, auszuwerten und gewinnbringend im Unternehmen einzusetzen.

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Die Autoren dieses Beitrags sind Oliver Gangnus und und Patrick Müller von der takevalue Consulting GmbH. takevalue Consulting ist eine Digital Marketing Beratung mit Sitz in Darmstadt und Kunden in ganz Deutschland. Das Unternehmen berät und begleitet kleine, mittlere und große Unternehmen unterschiedlicher Branchen zu allen wesentlichen Fragestellungen und Herausforderungen im Digitalen Marketing.

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Oliver Gangnus

Oliver ist geschäftsführender Gesellschafter bei takevalue und hat ebenfalls das Digital Marketing und Leadership Programm Squared Online erfolgreich absolviert. Er verfügt über 15 Jahre Erfahrung im Digitalgeschäft und verbrachte seine bisherige Karriere u.a. in einer Management und  Strategieberatung und als Head of Analytics & Consulting bei der Deutschen Telekom AG, P&I.

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Patrick Müller

Patrick ist Senior Consultant & Teamleiter und seit 2012 bei takevalue. Zuvor sammelte er bereits Erfahrungen im Online Marketing der Deutschen Telekom AG. Des Weiteren ist Patrick zertifizierter Google AdWords Professional und Google Analytics Individual Qualified (GAIQ).

Themen: Digital Marketing, Data und Analytics, Digitale Transformation

Oliver Gangnus

Geschrieben von Oliver Gangnus

Oliver ist geschäftsführender Gesellschafter bei takevalue und hat ebenfalls das Digital Marketing und Leadership Programm Squared Online erfolgreich absolviert.