Datenanalyse: Die Vergangenheit und Grenzen Ihres Stacks

Auf unserer letzten Sitzung der MarTech-Konferenz „Es braucht zwei zum Tango: Wie Marketingspezialisten und Datenanalysten zusammen hervorragende Leistungen erbringen können“ sprachen Arti Munshi und ich über einige hochrangige Konzepte, die Marketingspezialisten verstehen können, um ihnen zu helfen, effizient mit Datenanalysten zusammenzuarbeiten. Ein wichtiger Teil davon ist das Verständnis der Grenzen von Daten. Eine dieser Einschränkungen ist die Entwicklung eines Martech-Stacks.

Verschiedene Arten von Evolution können verhindern, was ein Datenanalyst mit im Laufe der Zeit gesammelten Daten tun kann. Hier sind ein paar Beispiele.

Analytics-Plattformen

Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein Unternehmen Analyseplattformen innerhalb seines Stacks ändert. Es gibt zahlreiche Optionen für jeden Komponententyp und viele Gründe, warum ein Unternehmen die verwendeten Komponenten ändern kann.

Ein gängiges Beispiel ist eine Webanalyseplattform. Zwei Hauptakteure in diesem Bereich sind Adobe Analytics und Google Analytics. Wenn Ihr Unternehmen das eine gegen das andere austauscht, könnte dies die historischen Webdaten Ihres Unternehmens einschränken. Zugegeben, Ihr Unternehmen hat möglicherweise Daten aus beiden Systemen in einem Data Lake gespeichert, aber das bedeutet nicht, dass die Plattformen die Daten ähnlich gesammelt und organisiert haben. Dies erschwert es einem Analysten, dies zu erklären. Wenn ein Vermarkter diese Geschichte verstehen kann, kann er diese Entwicklung in seine Wünsche und Erwartungen einbeziehen.

Vergessen Sie nicht, dass auch andere Stack-Komponenten die Datenerfassung und -verarbeitung beeinflussen können. Wenn Sie diese umschalten, treten ähnliche Probleme auf.

Die breitere Organisation

Marketingabteilungen stehen nicht alleine da. Sie existieren, um eine breitere Organisation zu fördern. Die breitere Organisation kann auch Probleme präsentieren, die sich auf die Datenerfassung auswirken.

Beispielsweise verfügt ein Unternehmen möglicherweise nicht über einen Data Lake, in dem Daten aus Systemen der gesamten Organisation gespeichert werden. Alle Daten an einem Ort zu haben, kann es einfacher machen, andere Daten für eine breitere Perspektive einzubringen. Beispielsweise sind Leads, Conversions und Opportunities nicht die einzigen Teile des Puzzles. Kundenzufriedenheit, Berührungspunkte mit Kundendienstmitarbeitern und so weiter sind alle Teil des Gesamtbildes.

Robustere und vollständigere Ergebnisse sind möglich, wenn Analysten über die Interaktion eines Kunden mit Marketingkampagnen hinausblicken können. Das hängt jedoch davon ab, wie einfach es ist, all diese Daten überhaupt zusammenzuführen.

Tiefer graben: Was ist der Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake?

Vorschriften

Es ist kein Geheimnis, dass sich die Datenschutzbestimmungen weiterentwickelt haben. In der Vergangenheit war es hier in den USA erlaubt, dass Webbrowser viele Informationen über Website-Besucher sammeln. Es gab viel mehr Möglichkeiten, diese Informationen an andere Parteien weiterzugeben oder zu verkaufen – insbesondere mit Daten von Drittanbietern. Aus diesem Grund könnten Analysten reichhaltigere und robustere Informationen liefern. Bundes- und Landesvorschriften haben die Erfassung dieser Daten eingeschränkt, sodass dies nicht mehr der Fall ist.

Darüber hinaus variieren auch die Datenschutzbestimmungen auf der ganzen Welt. Die Europäische Union ist bekannt dafür, die Privatsphäre ihrer Bürger zu schützen – weit mehr als andere Regierungsbehörden. Dies sollte keinen Vermarkter überraschen, aber Analysten sind im Vergleich zu den USA bei EU-Daten eingeschränkter

Tiefer graben: Da der Datenschutz von Apple den Umsatz beeinträchtigt, finden einige Unternehmen Wege, dies zu umgehen

Einfluss des Geräteherstellers

Tech-Unternehmen müssen sicherlich Vorschriften einhalten. Manchmal halten sie sich jedoch an strengere Standards als die, denen sie unterliegen. Beispielsweise hat Apple die Daten eingeschränkt, die Unternehmen über seine Gerätebenutzer sammeln können. Aus diesem Datenschutzfokus wurde eine umfangreiche Marketingkampagne. Unabhängig davon, wie sehr die Wahrnehmung mit der Realität übereinstimmt, müssen Vermarkter beachten, dass es möglich ist, dass Analysten nicht dieselben Daten für Apple- und Android-Benutzer haben.

Selbstidentifikation des Kunden

Um bei Geräten zu bleiben, ist dieser Punkt eine bekannte Einschränkung. Die meisten Menschen verwenden mehrere Geräte, von Laptops über Telefone bis hin zu Konsolen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass jemand mehrere von jedem hat. Zum Beispiel erledigen sie ein paar harmlose persönliche Dinge (wie das Abrufen der Nachrichten) auf ihrem Arbeitslaptop und tun dies später erneut auf einem privaten Laptop und Telefon. Idealerweise wäre es schön, diese Person auf ihren Geräten zusammenzuführen, damit die Daten sie als eine Person darstellen würden, anstatt als mehrere Personen, die verschiedene Geräte verwenden.

Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, Erstanbieterdaten zu sammeln und nach Personen zu suchen, die mehrere Geräte verwenden. Vielleicht haben sie ein Konto und melden sich von mehreren Geräten aus bei Ihren Systemen an. Das ist sicherlich eine Möglichkeit, ein solches Nähen zu erreichen. Eine Organisation verfügt jedoch möglicherweise nicht immer über Konten, bei denen sich Personen anmelden können. In einigen Fällen ist es für jemanden möglicherweise nicht sinnvoll, ein Konto bei den Systemen einer Organisation zu eröffnen.

Wenn Ihre Organisation in der Lage war, Konten für Personen zum Erstellen und Verwenden einzuführen, denken Sie bitte daran, dass ein Rückblick auf Zeiten, in denen dies nicht verfügbar oder weit verbreitet war, die Fähigkeit von Analysten beeinträchtigt, Personen im Laufe der Zeit über Geräte hinweg zu verfolgen.

Grenzen, nicht Unmöglichkeiten

Als Vermarkter ist es wichtig, solche Datenbeschränkungen zu verstehen. Sie zu verstehen, wird die Arbeit mit Datenanalysten erleichtern. Nach all dem sind dies Einschränkungen – keine Unmöglichkeiten. Hier können Datenanalysten glänzen. Sie sind sich der Einschränkungen bewusst, aber als Datenspezialisten haben sie wahrscheinlich weitaus mehr Tricks auf Lager, als einem Vermarkter bewusst ist. Hoffentlich wird es eine kreative Zusammenarbeit erleichtern, wenn man mit einem hohen Verständnis des Geländes an den Tisch kommt.

Die in diesem Artikel geäußerten Meinungen sind die des Gastautors und nicht unbedingt die von MarTech. Mitarbeiter Autoren sind hier aufgelistet.