Datenanalyse und Datenstrategie

Die Analyse von Daten hat in der heutigen Digital Marketing Welt einen immensen Stellenwert. Mit der stetig wachsenden Menge an verfügbaren Daten können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, die für Entscheidungsfindung und Optimierung ihrer Aktivitäten von entscheidender Bedeutung sind. Um Daten sinnvoll zu sammeln und danach zu analysieren, gibt es allerdings einige wichtige Punkte zu beachten. Daher gehen wir im Folgenden darauf ein, was vor, während und nach der Analyse zu beachten ist und weshalb im Zusammenhang mit der Datenanalyse eine Datenstrategie sinnvoll ist.

Vor der Datenanalyse

Bevor ihr euch in die Welt der Datenanalyse stürzt, solltet ihr einige wichtige Schritte durchlaufen.

1. Klare Ziele setzen

Definiert klare Ziele für eure Datenanalyse. Was möchtet ihr durch die Analyse erreichen? Dies könnte beispielsweise die Optimierung der Website für eine bessere Conversion-Rate sein.

2. Daten sammeln

Wenn ihr im ersten Schritt nun wisst, was die Ziele sind, könnt ihr nun überlegen, welche Daten ihr dafür benötigt. Greift dabei auf verschiedene Datenquellen zurück, um ein möglichst vollständiges Bild zu erhalten. Im Beispiel von vorhin könnten das beispielsweise folgende Daten sein:

• Verweildauer auf der Seite (Webseiten-Analyse Tool wie Google Analytics 4)
• beliebte Seiten (Webseiten-Analyse Tool wie Google Analytics 4)
• Ausstiegsseite (Webseiten-Analyse Tool wie Google Analytics 4)
• Conversion-Rate (Webseiten-Analyse Tool wie Google Analytics 4)
• Quelle der Nutzer (Webseiten-Analyse Tool wie Google Analytics 4)
• Heatmap der Seite (Heatmap Tool wie Hotjar)
• Kampagnendaten (Google Ads oder Social Media Kampagnenmanager)

Hier ist es wichtig, dass die Daten korrekt gesammelt werden und das Tracking sorgfältig überprüft wird, um sicherzustellen, dass die Daten verlässlich sind.

3. Datenschutz und Compliance

Bevor ihr loslegt, empfehlen wir euch, auf Datenschutzbestimmungen und -gesetze wie das DSG zu achten. Wir haben euch hierzu einen Datenschutz Guide (https://www.sidekicks.ch/blog/datenschutz-guide-schweiz)  geschrieben, damit ihr bestens informiert seid.

Während der Datenanalyse

Ist die Datenanalyse nun vorbereitet und ihr beginnt, Daten zu sammeln, gibt es wieder einige wichtige Punkte, die ihr während der Analyse beachten solltet.

1. Visualisierung

Nutzt unbedingt ein Tool wie Google Looker Studio, um eure Daten in Diagrammen und Tabellen darzustellen und somit verständlicher zu machen. Achtet dabei darauf, dass ihr mit den Grafiken eure zu Beginn definierten Fragen möglichst beantworten könnt.

2. Segmentierung

Teilet eure Daten in sinnvolle Segmente auf, um gezielte Einblicke zu erhalten. Das könnt ihr beispielsweise direkt in GA4 mit benutzerdefinierten Berichten machen, um spezifische Nutzergruppen genauer zu betrachten. Zudem ist Google Looker Studio eine gute Option, um alles an einem Ort zu haben. In unserem Beispiel könntet ihr die Nutzer nach Herkunftsquellen (organische Suche, Kampagnen etc.) oder nach neue und wiederkehrende Nutzer einteilen.

3. Vergleich

Vergleicht eure Daten über verschiedene Zeiträume hinweg, um Veränderungen und Trends zu erkennen. In allen gängigen Tools könnt ihr dafür Vergleichszeiträume definieren und so noch mehr Einblicke und Erkenntnisse gewinnen. Gibt es beispielsweise saisonale Schwankungen oder sind die Zahlen über das gesamte Jahr hinweg stabil? Oder gibt es irgendwo einen markanten Einbruch, was ist an diesem Tag geschehen?

4. laufende Hypothesenbildung

Zuletzt solltet ihr anhand der Daten auch Hypothesen aufstellen oder wenn diese bereits vorhanden sind entsprechend belegen oder widerlegen. In unserem Beispiel könnte die Hypothese sein, dass wenig Conversions erzielt werden, weil das Formular zu kompliziert ist. Sieht man in den Daten nun, dass viele Nutzer beginnen, das Formular auszufüllen, dann aber abbrechen, würde das die Hypothese untermauern. Würden die Daten hingegen zeigen, dass die meisten Nutzer gar nicht erst auf das Formular gehen, sondern schon vorher abspringen, würde das die Hypothese widerlegen.

Nach der Datenanalyse

Nachdem wir nun die Daten analysiert haben, gilt es diese mit ein paar Tipps sinnvoll und zielführend zu nutzen.

1. Handlungsableitungen

Basierend auf den Analyseergebnissen sollten nun konkrete Massnahmen abgeleitet werden. Dies könnten Verbesserungen an der Webseite, an Marketingkampagnen etc. sein. Hätte sich also in unserem Beispiel herausgestellt, dass wirklich das Formular zu kompliziert ist, wäre eine Handlungsanleitung das Formular zu überarbeiten und dabei zu vereinfachen.

2. Berichterstattung

Je nach Unternehmen müssen regelmässige Berichte erstellt werden, um andere Abteilungen oder die Geschäftsleitung über die Erkenntnisse zu informieren. Überlegt hier gut, welche Zahlen wirklich relevant sind und die wichtigen Aussagen untermauern und erstellt entsprechende Berichte mit Grafiken. Hier kann es sinnvoll sein, spezielle Berichtsseiten im Google Looker Studio zu erstellen, die für diesen Zweck verwendet werden können.

3. Rückblick und Lernen

Analysen, Hypothesenbildung und Handlungsableitungen sind eine fortlaufende Aufgabe und sollten periodisch vorgenommen werden. Überprüft eure Daten ausserdem regelmässig auf ihre Richtigkeit und Plausibilität und nehmt ggf. Anpassungen am Tracking-Setup vor.

Datenstrategie

Die Vorbereitung vor der Datenanalyse, die wichtigen Punkte währenddessen und danach sind im Grundsatz nichts anderes als eine Datenstrategie, in unserem Beispiel mit Bezug auf Digital Marketing Daten.

Eine Datenstrategie bezieht sich auf einen geplanten und organisierten Ansatz zur Erfassung, Verwaltung, Analyse und Nutzung von Daten, um Marketingziele oder ganz allgemein gesprochene Unternehmensziele zu erreichen. Die Strategie legt fest, wie ein Unternehmen Daten sammelt, speichert, verarbeitet und einsetzt. 

Eine Datenstrategie insbesondere im Digital Marketing ermöglicht es einem Unternehmen, Kunden besser zu verstehen und gezielte Marketingkampagnen zu entwickeln. Eine gut durchdachte Datenstrategie im Digital Marketing hilft, die Marketingbemühungen zu optimieren, bessere Beziehungen zu Kunden aufzubauen, die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften sicherzustellen. Daten sind ein wertvolles Gut im Digital Marketing und eine kluge Strategie ermöglicht es Unternehmen, dieses Potenzial voll auszuschöpfen.