Anzeige. Datenkompetenz
Immer noch können viele Unternehmen ihre Daten nicht erkenntnisorientiert und analytisch auswerten – wie eine Studie zeigt. Obwohl sich zwei Drittel der Befragten als analytisch versiert bezeichnet, sind bei genauerem Hinsehen ihre Kompetenzen kaum ausreichend.
Marketingabteilungen bezeichnen sich als analytisch ausgereift und sehen sich folglich in der Lage, ihre Daten effizient und gewinnbringend zu nutzen. Eine neue Studie von Adverity, Anbieter einer intelligenten Marketing-Analyseplattform, zeigt: Obwohl sich zwei Drittel der Befragten hinsichtlich ihrer Daten als analytisch versiert wahrnimmt, sind ihre Kompetenzen bei genauerem Hinschauen wenig fortgeschritten.
Adverity - How to get more out of data
Was bedeutet „analytische Reife“?
Unternehmen mit einer fortschrittlichen Datenreife verlassen sich nicht auf Tabellenkalkulationen oder manuelle Zahlenverarbeitungen. Sie sind in der Lage, ihre Daten erkenntnisorientiert auszuwerten sowie die Auswirkungen von Marketingentscheidungen auf dieser Grundlage zu messen und schnell zu reagieren – und zwar in Echtzeit und proaktiv.Dafür bedarf es verschiedener Voraussetzungen: Eine gute Datenkultur sowie die richtigen Tools. Sie sind der Grundstein für einen analytisch ausgereiften Umgang mit Daten. Eine weitere entscheidende Komponente ist die sogenannte Single Source of Truth: die Grundlage für eine vollautomatisierte Datenintegration und die erfolgreiche Verwendung von Predictive Analytics.
Adverity
Adverity ist die intelligente Daten- und Analyseplattform, die es Marketing-, Vertriebs- und E-Commerce-Teams ermöglicht, schneller und einfacher erkenntnisbasierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Umwandlung von isolierten Daten in verwertbare Erkenntnisse erleichtert Adverity den Nachweis der Investitionsrentabilität über alle Kanäle hinweg und verkürzt den Time to Value, die sich aus den Daten ergibt.
Durch die automatisierte Datenintegration aus Hunderten von Quellen liefert Adverity einen einheitlichen Überblick über die Marketing-, Vertriebs- und E-Commerce-Performance in Ihrem gesamten Unternehmen. Dank leistungsstarker Datenvisualisierungen und Predictive Analytics liefert die End-to-End-Plattform greifbare Erkenntnisse und deckt in Echtzeit Möglichkeiten zur Leistungssteigerung und Wachstumsförderung auf.
Die Studie hat auch ergeben, dass nur 51 Prozent der befragten Marketingfachleute angeben, ihre Daten von einem zentralen Depot aus aufrufen können. Im Umkehrschluss bedeutet dies, dass die Hälfte aller Marketingabteilungen damit beschäftigt ist, die Übersicht über ihr Performancemarketing aus verschiedenen Quellen manuell in eine Tabelle zu übertragen.
Auf dieser Grundlage lassen sich keine Echtzeit-Reports anfertigen, die ein entscheidender Teil einer ausgereifte Datenkultur sowie einer proaktiven Modellierung sind. Die Voraussetzung für Predictive Analytics sind folglich in nur der Hälfte der befragten Marketingabteilungen gegeben.
Predictive Analytics ist das Ziel
Die Studie zeigt auch, dass vor allem Unternehmen, die bereits ein starkes Kampagnenreporting aufweisen, viel eher auf den Einsatz von Predictive Analytics zurückgreifen können, als dies bei Unternehmen mit schwachen Reportings der Fall ist.Das bedeutet: Eine nachhaltige proaktive Modellierung kann nur mit einer soliden Dateninfrastruktur erreicht werden – und ein zentraler Teil davon ist die bereits angesprochene Single Source of Truth. Von den Befragten, die über eine zentrale Datenquelle verfügen, nutzen ganze 69 Prozent Predictive Analytics, bei Nutzern ohne ein entsprechendes Depot sind es lediglich 27 Prozent.
Mit diesem Wissen im Hinterkopf ist es umso erstaunlicher, dass 38 Prozent der Befragten, die Predictive Analytics verwenden wollen, angeben, dass sie immer noch mit der manuellen Datenintegration kämpfen – während ganze 67 Prozent noch immer auch Tabellenkalkulationen zur Erstellung von Marketingreports zurückgreifen. Und das, obwohl die Umsetzung von Predictive Analytics von den in der Studie befragten Unternehmen als Hauptziel für 2022 genannt wurde.
Datengestützte Entscheidungen forcieren
Folglich ist das Bewusstsein für die notwendigen Schritte, die zum erfolgreichen Einsatz proaktiver Modellierungen führen, in Unternehmen sowie Marketingabteilungen noch nicht ausreichend vorhanden. Mit anderen Worten: Viele Unternehmen verwehren sich selbst die Chance auf solide, datengestützte Entscheidungen.Um die Ziele für 2022 zu erreichen und Predictive Analytics erfolgreich umzusetzen, müssen Unternehmen die manuelle Datenintegration hinter sich lassen und auf den Aufbau einer Single Source of Truth setzen.
22.03.2023
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