Ab wann ist Data Crunching hinterlich für den Unternehmenserfolg? 4 Wochen ago

Heutzutage liest man an allen Ecken und Enden das Big Data, Datenanalyse und zahlen-basierte Entscheidungen der Weg sind um mit Größen wie Google, Amazon und Facebook Schritt zu halten. Unsere ehrliche Einschätzung – Das stimmt! Ohne logische datengetriebene Prozesse und Entscheidungen wird es schwer mit der Konkurrenz in egal welchem Bereich mitzuhalten. Wir selbst haben uns deshalb dem Bereich der Marketing Automation verschrieben um keine Zeit mit langweiligen Standardaufgaben zu verschwenden. Dieser Beitrag könnte entsprechend kurz abgehandelt werden – Daten sind das Gold unseres Zeitalters – Ende – Punkt.

Allerdings sind Daten nicht gleich Daten. Der Unterschied zwischen Informationen und Wissen ist nur der Kontext und die Nützlichkeit. Ähnlich ist es bei der Datenanalyse. Trotz der tollsten Daten und Auswertungen können Zahlen wenn nicht zielgerichtet Fragestellungen beantwortet werden mehr oder weniger nutzlos, zuweilen sogar verwirrend sein. Eine Auswertung die aufzeigt über welche Kanäle der günstigste Traffic kommt, allerdings nicht beinhaltet welche Trafficqualität einhergeht könnte nichts darüber aussagen welche Kanäle besonders wichtig für den Marketing Mix sind. Daten, Zahlen und Auswertung müssen Kernfragen beantworten nicht nur einzelne Zusammenhänge aufzeigen die isoliert wenig Bedeutung haben. Zielführender sind meistens Auswertungen die darauf abzielen konkrete Fragen zu beantworten wie zum Beispiel: “Welche Marketing Kanäle bringen die meisten Bestandskunden zu sinnvollen Kosten” oder “Wie viel Umsatz verliere ich wahrscheinlich wenn ich Marketing Maßnahme ABC abschalte”. Der Vollständigkeit sei erwähnt das es Analysetypen gibt, die sinnvolle Erkenntnisse liefern auch ohne konkrete Fragestellung. Allerdings sollte man mit den einfacheren Analysen beginnen, die Hypothesen verifizieren oder falsifizieren.

Diese Ideen weitergedacht zeigen auf das Data Crunching sinnlos ist wenn keine “actionable insights” dadurch gewonnen werden. Am Ende einer Analyse sollte eigentlich immer relativ klar sein was nun getan werden muss um Potenziale zu heben und sich weiter zu verbessern.

Der Schritt dazu das Zahlen hinderlich werden ist entsprechend leider nicht weit. Zahlen müssen im richtigen Zusammenhang bzw. die richtigen Einflüsse sollten bedacht werden. Ursache-Wirkung ist dabei entscheidet. Wenn der Umsatz eines Eisverkäufers explodiert liegt das vielleicht daran das auf einmal die Sonne scheint oder er eine tolle neue Geschmackssorte hat, allerdings weniger an dem Faktor das er sich gestern einen Instagram Account mit 3 Followern angelegt hat.

Die nächste Schwierigkeit im Online Business ist das vorhanden sein von Daten. Dadurch das Daten in einer extremen Fülle vorliegen will man permanent Entscheiden, Verbessern und Anpassen. Häufig sinnvoll, allerdings ist “Nichts-Tun” eine Entscheidungsalternative die häufig unterschätzt wird.

Zusammengefasst sind die größten Stolpersteine bei der Datenanalyse

  1. Keine konkreten Fragestellungen zu beantworten
  2. Ursache-Wirkung falsch einzuschätzen
  3. Zuviel Ändern bzw. nicht “Nichts-Tun”

Wenn Sie mehr über diese Themen oder im allgemeinen über den Bereich Marketing Automation wissen wollen können Sie gerne einen kostenlosen Termin mit uns vereinbaren. Wir freuen uns!

 

No Replies on Ab wann ist Data Crunching hinterlich für den Unternehmenserfolg?

Commenting is Disabled on Ab wann ist Data Crunching hinterlich für den Unternehmenserfolg?

Bitnami