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Die 4 größten Datenherausforderungen bei Agenturkunden

Marketingagenturen erkennen die Notwendigkeit, an der Spitze ihres Datenspiels zu stehen, um den Kunden die beste Rendite zu bieten.

Deshalb braucht es zwei zum Tango.

Wenn Sie nicht die Zustimmung der Kunden haben, einen datengesteuerten Ansatz für ihre Marketingbemühungen zu verfolgen, bleiben ungenutztes Potenzial und Geld auf dem Tisch.

Dies sind die häufigsten Hindernisse, mit denen unsere Kunden konfrontiert sind, und wie man sie überwindet.

1.Tracking ist ein nachträglicher Einfall

UTM-Parameter sind der beste Freund eines Vermarkters, wenn es darum geht, die Down-Funnel-Leistungsmessung zu messen.Sie geben uns einen unglaublichen Einblick in genau das, was die Leistung über alle digitalen Kanäle hinweg antreibt.

Die Realität ist jedoch, dass viele Organisationen einfach keine UTM-Struktur haben, um Daten in ihren Marketingkampagnen richtig zuzuordnen.

Einige der häufigsten kritischen Fallstricke sind:

  • Inkonsistente Vorlagen von Kanal zu Kanal.
  • Fehlende oder doppelte Parameter.
  • Nicht übereinstimmende Vorlagen auf verschiedenen Ebenen, z. B. eine für die Kontoebene und eine andere für die Kampagnenebene.

Eine konsistente, kanalübergreifende UTM-Vorlage kann so einfach sein wie eine Excel-Tabelle.

Wenn sichergestellt wird, dass es vom gesamten Marketing-Operations-Team übernommen wird, können die Erkenntnisse zu Zuordnung und Messung sofort verbessert werden.

Da wir uns immer mehr in Richtung maschinelles Lernen und Automatisierung bewegen, müssen Kunden IDs auf Klickebene erfassen, um die Leistung zu messen, Feedback an die Plattformen zu geben, die Offline-Conversion-Tracking anbieten, und Kampagnen und Gebotsstrategien weiter optimieren, um Ziele im Down-Funnel zu erreichen.

Während Google und Facebook derzeit die einzigen Plattformen sind, die Offline-Conversion-Tracking anbieten, müssen wir damit rechnen, dass sich dies früher oder später weiter durchsetzen und schließlich zur Best Practice werden wird.

Um die Vorteile des Offline-Conversion-Tracking voll auszuschöpfen, muss der Kunde die Kleinarbeit leisten, indem er seinen Martech-Stack so einrichtet, dass er diese IDs erfasst und weiterleitet.Sie müssen auch interne Berichts- und Datensatzschemata erstellen, um diese Informationen zurück in Plattform-APIs zu exportieren.

2.Keine zentralisierte Datenverwaltungsstrategie

Grüneren Unternehmen mangelt es oft an einer zusammenhängenden Dateninfrastruktur, und ihre Daten sind isoliert und unorganisiert.Es lebt überall in verschiedenen Formaten (Google Sheets, CSV-Dateien, die in einem Ordner gespeichert sind, der keine Zugriffskontrollen hat, und Lead-Daten, die nur in ihrem CRM vorhanden sind).

Wenn wir diese Art von Problemen sehen, sehen wir auch, dass die verschiedenen Abteilungen der Organisation ihre Daten unterschiedlich handhaben.

Marketingaktivitäten sollten als integral betrachtet und an den Unternehmenszielen ausgerichtet werden, und die Datenverwaltungspraktiken sollten dies widerspiegeln.

Eine zentralisierte Data-Warehouse-Lösung und ein Datenbetriebsteam, das über einzelne Abteilungen hinausgeht, zwingen die gesamte Organisation, sich an ihre Datenspeicherungspraktiken und -definitionen anzupassen.

Es kann entmutigend erscheinen, alle mit einem moderneren Datenansatz an Bord zu holen, aber es zahlt sich auf lange Sicht aus.

3.Analyse-Lähmung

Das Volumen und die Granularität der Daten, die uns als Vermarkter zur Verfügung stehen, sind nahezu grenzenlos und werden weiter zunehmen.

Es ist leicht für ein Unternehmen, in die Falle zu geraten, zu viel Zeit mit der Analyse aller Daten zu verbringen, anstatt sich darauf zu konzentrieren, was wichtig und umsetzbar ist.

Wenn ein Werbemanager oder Kunde mit einem neuen Datensatz oder einer Visualisierungsanfrage zu unserer BI-Abteilung kommt, sollten sich Marketer immer fragen:

  • „Welches Ergebnis erhoffen Sie sich von dieser Anfrage?“
  • „Werden die Daten umsetzbare Erkenntnisse liefern und die Entscheidungsfindung erleichtern?“
  • „Ist die Anfrage ein Nice-to-have?“

Umsetzbar ist hier das Schlüsselwort.

Aufgrund der enormen Datenverfügbarkeit kann es entmutigend wirken, wenn ein Unternehmen niemanden hat, der diese Art von Fragen stellt, um das Schiff zu einem durchdachten und fokussierten Ansatz zu lenken.

Die Datenanalyse fällt typischerweise in drei Kategorien:

  • explorativ
  • beschreibend
  • vorgeschrieben

Als Vermarkter wollen wir uns auf die letzten beiden konzentrieren.Mit anderen Worten, was passiert derzeit, was wollen wir erreichen und was müssen wir ändern, um dorthin zu gelangen?

Es gibt zwar Zeit und Platz für explorativere Analysen, aber es ist wichtig, den Preis und die Erkenntnisse, die für die Endziele eines Kunden wirklich wichtig sind, nicht aus den Augen zu verlieren.

4.Fehlende Datenkultur in der Organisation

Der Begriff „Datenkultur“ wird oft herumgeworfen, aber der Ausdruck kann etwas nebulös wirken und wie ein inhaltsloses Modewort klingen.

Letztendlich lassen sich alle oben genannten Probleme in einer übergreifenden Herausforderung zusammenfassen: dem Fehlen einer entscheidenden, ganzheitlichen Richtung für das Datenmanagement.

Datenkultur muss auf Führungsebene angenommen und top-down umgesetzt werden.Wenn Marketing Operations eine andere Datensprache sprechen und wichtige Unternehmensziele und KPIs anders definieren als Financial Operations, ist das ein Problem.

Wenn wir einen Mangel an Datenkultur und einen desorganisierten Ansatz bei der Handhabung und Speicherung von Daten sehen, hat ein Unternehmen höchstwahrscheinlich nicht die richtigen Mitarbeiter und Tools an den richtigen Stellen eingesetzt.

Ein Unternehmen muss bereit sein, Zeit und Ressourcen zu investieren, um Data Leader zu finden, die Folgendes anleiten können:

  • Philosophie auf Organisationsebene.
  • Umsetzung auf Abteilungsebene.

Als Experten für Marketingdaten können wir unseren Teil dazu beitragen, unsere Kunden dazu anzuleiten, einige der tief hängenden Früchte kurzfristig zu beheben, wie z. B. die Verbesserung von Tracking und Messung.Dennoch liegt es letztlich auf den Schultern ihrer Organisationsleiter, eine Datenkultur zu fördern, die zukunftsorientiert und offen für Veränderungen ist, um sie auf langfristigen Erfolg vorzubereiten.

Die in diesem Artikel geäußerten Meinungen sind die des Gastautors und nicht unbedingt Search Engine Land.Mitarbeiter Autoren sind hier aufgelistet.