So entwerfen Sie einen effektiven B2C-Datenanalyseprozess

Ein produktiver Datenanalyseprozess ermöglicht es Marketingteams, ihre aktuelle und historische Leistung korrekt zu messen sowie zuverlässige Vorhersagen zu treffen und Strategien entsprechend zu optimieren.

Dies war ein Schlüsselfaktor für den Erfolg von Top-B2C-Marken wie Amazon, Netflix und Walmart. Da Verbraucher weiterhin digitale Wege zur Erfüllung ihrer täglichen Bedürfnisse erkunden, erkennen B2C-Marketing-Führungskräfte in allen Branchen die Bedeutung der Datenanalyse für die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Kundenerlebnisse und die Steigerung des ROI.

In diesem Leitfaden wird die Bedeutung eines Datenanalyse-Setups erörtert und Sie durch den Prozess der Konzeption und Implementierung in Ihrem Unternehmen geführt.

Der Anstieg der Komplexität der Customer Journey

Der Bedarf an einem umfassenden Datenanalyse-Setup ergibt sich aus der ständig wachsenden Komplexität der Customer Journey und den Erwartungen der Kunden an ein personalisiertes Erlebnis.

Tatsächlich sehen 71 % der Kunden personalisierte Interaktionen als Standard an und 76 % sind frustriert, wenn sie sie nicht erhalten. Marken, die bei der Personalisierung versagen, laufen laut einer Studie von Gartner Gefahr, 38 % ihrer Kunden zu verlieren. Lassen Sie es uns weiter unten aufschlüsseln.

In den USA und vielen Teilen Europas hat der durchschnittliche Haushalt Zugriff auf mindestens 7 vernetzte Geräte, von denen viele verwendet werden können, um unter anderem über Suche, E-Mail und soziale Medien mit Marken in Kontakt zu treten. Während dies B2C-Unternehmen die Möglichkeit bietet, mehr Kunden zu erreichen, macht es auch Marketing und Vertrieb zeitaufwändiger und herausfordernder.

Von der Entdeckungsphase bis zur Konversion legt ein Kunde einen langen Weg zurück, typischerweise mit durchschnittlich acht Berührungspunkten. Stellen Sie sich vor, 92 % der Kunden besuchen Online-Shops ohne anfängliche Kaufabsicht. Tatsächlich besuchen 25 % dieser Kunden die Website, um die Preise und Funktionen von Mitbewerbern zu vergleichen, während 45 % sie besuchen, um mehr über bestimmte Produkte und Dienstleistungen zu erfahren. Die Marketingaktivitäten werden auch außerhalb des Online-Shops fortgesetzt – auf Social Media, Vergleichsseiten, Suchmaschinen und anderen Plattformen. Auch nach Abschluss eines Kaufs geht die Customer Journey weiter und diese Menschen sehnen sich nach personalisierten Empfehlungen und Angeboten.

Das Marketing an Kunden über mehrere Berührungspunkte hinweg erfordert und generiert jedoch enorme Datenmengen. Diese Daten enthalten Informationen über das Verbraucherverhalten in verschiedenen Phasen der Konversionsreise, ihre einzigartigen Bedürfnisse und wie personalisierte Angebote erstellt werden können, die sie höchstwahrscheinlich ansprechen.

Der Umgang mit großen Datenmengen aus mehreren Quellen kann zeitaufwändig, teuer und fehleranfällig sein. Unternehmen landen oft mit isolierten und qualitativ minderwertigen Daten, was die Qualität der Erfahrungen, die sie ihren Kunden bieten, mindert. Dies wiederum führt zu einem Verlust von etwa 4,7 Billionen US-Dollar an weltweiten Verbraucherumsätzen.

Um den Kreislauf zu durchbrechen, müssen Unternehmen moderne Technologien und Datenverwaltungspraktiken nutzen.

Datengesteuerter Betrieb: Datenzugänglichkeit und saubere Daten

In einem Webinar von InfoTrust und Forrester sagte Senior Analyst Richard Joyce: „Nur eine 10-prozentige Steigerung der Datenzugänglichkeit wird einem typischen Fortune-1000-Unternehmen zu einem zusätzlichen Nettoeinkommen von mehr als 65 Millionen US-Dollar führen.“

Bei der Datenzugänglichkeit geht es darum, Daten für die Verwendung innerhalb einer Organisation zugänglich zu machen. Das bedeutet, dass Personen aus verschiedenen Abteilungen und mit unterschiedlichen Erfahrungen in der Datenverarbeitung wissen, wo oder wie sie auf Daten zugreifen oder sie anfordern und in einen nutzbaren Zustand bringen können.

Der Zugriff auf saubere Daten ist einer der Kernaspekte eines datengetriebenen B2C-Unternehmens. Es ermöglicht Abteilungen mit Kundenkontakt, geschäftskritische Erkenntnisse zu gewinnen, was zu höheren Konversionen und einer Steigerung des Nettogewinns führt, wie oben erwähnt. Zu den vielen Vorteilen der Datenzugänglichkeit gehören auch die folgenden.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Wenn Daten für Führungskräfte aus verschiedenen Abteilungen zugänglich und nutzbar sind, ist es für jede Führungskraft einfacher, die allgemeine Geschäftsleistung des Unternehmens zu verstehen und zu verstehen, wie die Aktivitäten ihres Teams zum Endziel beitragen.

Diese Informationen sind entscheidend, um ihnen zu helfen, Entscheidungen zu treffen und Strategien umzusetzen, die zu positiven Ergebnissen führen und gleichzeitig das Unternehmen seinen Zielen näher bringen. Es ist wichtig zu betonen, dass die Qualität der Daten, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden, niemals ignoriert werden sollte.

Laut Gartner verlieren Unternehmen durchschnittlich 15 Millionen US-Dollar pro Jahr aufgrund von Entscheidungen, die auf Daten von geringer Qualität basieren.

Erfahren Sie, wie Sie die Datenqualität messen und verbessern können

Verbesserte Datenqualität

Silos sind ein Hauptgrund für Daten von geringer Qualität in Unternehmen. Wenn Daten in verschiedenen Abteilungen isoliert werden, kommt es zwangsläufig zu Duplikaten und Inkonsistenzen, und es wird schwierig, eine ganzheitliche Sicht auf die Kunden, Partner und Produkte des Unternehmens zu erstellen. Laut MIT können minderwertige Daten dazu führen, dass ein Unternehmen 15 % bis 25 % seines Umsatzes verliert.

Wenn Daten jedoch zugänglich werden, dreht sich die Situation um. Teams erhalten aktuellere Daten, Duplikate und widersprüchliche Informationen werden eliminiert, bessere Erkenntnisse werden generiert und das Unternehmen macht mehr Gewinn.

Effektivere Budgetzuweisung

Wenn Sie Zugriff auf richtig organisierte Daten haben, können Sie die Kanäle und Strategien identifizieren, die die besten Ergebnisse erzielen. Wenn Sie dies wissen, können Sie jede Ausgabe rechtfertigen und leistungsstarken Bereichen mehr Budget zuweisen.

Bessere Kundenerfahrung

Die gegenseitige Befruchtung von Verbraucherdaten zwischen kundenorientierten Teams ermöglicht es den verschiedenen Abteilungen, bei jedem Schritt ihrer Reise tiefere Einblicke in das Verhalten der Kunden und ihre einzigartigen Bedürfnisse zu erhalten. Dies ist entscheidend für die Generierung von Inhalten zur Verkaufsförderung, die Erstellung personalisierter Angebote und den Aufbau besserer Beziehungen zu Kunden.

Entwerfen eines Datenanalyseprozesses für B2C-Unternehmen

Die Datenanalyse umfasst sechs Hauptphasen, die allgemein als Datenanalyse-Lebenszyklus bezeichnet werden.

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie ein B2C-Analyseprozess mithilfe der verschiedenen Phasen eines Datenanalyse-Lebenszyklus aufgebaut wird.

Entdeckung & Vorbereitung

Die Discovery-Phase konzentriert sich mehr auf Ihre Geschäftsanforderungen als auf die Daten selbst. Hier müssen Sie klare Ziele für Ihr Team setzen und eine Strategie entwickeln, wie Sie diese erreichen können. Sie müssen Trends in Ihrer Branche untersuchen und eine Bewertung der verfügbaren Ressourcen und Technologieanforderungen vornehmen.

Anschließend identifizieren Sie die Datenquellen Ihres Unternehmens und die Geschichte, die Ihre Daten erzählen sollen. Diese Daten durchlaufen normalerweise einen Hypothesentest, bei dem Sie Ihre Geschäftsanforderungen auf der Grundlage aktueller Marktszenarien lösen.

Nach der Entdeckungsphase folgt die Vorbereitungsphase. Hier verschiebt sich der Fokus von den Geschäftszielen hin zu den Datenanforderungen. Die Datenvorbereitung umfasst die Erfassung, Verarbeitung und Bereinigung eingehender Geschäftsdaten aus internen und externen Quellen. Die gesammelten Daten können strukturiert (mit definierten Mustern), halbstrukturiert oder unstrukturiert sein.

Als B2C-Marke können Ihre Datenquellen Amazon Advertising, Facebook Ads und Shopify umfassen.

Modell Planung & Bau

Nachdem Sie nun die benötigten Daten erfasst haben, besteht der nächste Schritt darin, die Daten zu laden und zu transformieren. Darum geht es in der Modellplanungsphase.

Es gibt mehrere Techniken, mit denen Sie Ihre Daten in die Analyse-Sandbox laden können. Die beiden Haupttypen sind:

1. Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL): Dieses Verfahren extrahiert und transformiert Daten anhand vordefinierter Geschäftsregeln, bevor sie in die Sandbox geladen werden.
2. Extract, Load and Transform (ELT): Hier laden Sie die Rohdaten in die Sandbox und transformieren die Daten anschließend.

Lesen Sie unseren Einsteigerleitfaden zu ETL-Prozessen

Schmutzige Daten können in dieser Phase entweder gefiltert oder vollständig entfernt werden. Andere Techniken, die Sie anwenden können, umfassen Datenaggregation, Integration und Bereinigung.

Die Aufbauphase umfasst die Entwicklung von Datensätzen für Schulungs- und Produktionszwecke. Hier verlassen Sie sich auf Techniken wie Entscheidungsbäume, logistische Regressionen und neuronale Netze. Diese Phase umfasst auch die Ausführung des entworfenen Modells, und die Art der Ausführungsumgebung wird definiert und vorbereitet, damit sie einfacher erweitert werden kann, wenn eine robustere Umgebung erforderlich ist.

Ergebniskommunikation

In dieser Phase machen Sie die Ergebnisse Ihrer Modellausführung den Beteiligten im Unternehmen bekannt. Die Stakeholder prüfen Ihren Bericht, um festzustellen, ob er die in der Discovery-Phase festgelegten Geschäftskriterien erfüllt. Dies beinhaltet die Identifizierung kritischer Ergebnisse aus der Analyse, die Messung der mit den Ergebnissen verbundenen Geschäftsziele und die Erstellung einer verdaulichen Zusammenfassung für die Stakeholder des Unternehmens.

Operationalisierung

In dieser Phase werden die Daten aus der Sandbox verschoben und das Modell in einer realen Umgebung implementiert. Die Daten werden ständig überwacht und analysiert, um sicherzustellen, dass die generierten Modelle die erwarteten Ergebnisse liefern. Sie können jederzeit zurückkommen, um Änderungen vorzunehmen, wenn die Ergebnisse nicht wie erwartet sind.

Automatisierung der Datenanalyse mit Improvado

Das manuelle Erstellen und Verwalten von Datenpipelines kann ein zeitaufwändiger, ressourcenintensiver und fehleranfälliger Prozess sein, insbesondere für Unternehmen auf Unternehmensebene mit Petabytes an Daten.

Im Durchschnitt verbringen Dateningenieure in Großunternehmen 40 % ihres Arbeitstages damit, fehlerhafte Daten und defekte Datenpipelines zu reparieren.

Die Fehleranfälligkeit von manuellem ETL wird durch das langsame Tempo verschlimmert, mit dem Dateningenieure Vorfälle innerhalb der Pipeline erkennen. Laut Wakefield brauchen Ingenieure durchschnittlich vier Stunden, um Fehler zu erkennen, und etwa neun Stunden, um sie zu beheben.

Dies führt zu häufigem Auftreten fehlerhafter Daten, was wiederum 26 % des Umsatzes dieser Unternehmen beeinträchtigt. Um die Bedrohung durch schlechte Daten einzudämmen, müssen Unternehmen automatisierte ETL-Plattformen wie Improvado nutzen.

Improvado ist eine Umsatzdatenplattform, die Omnichannel-Marketinganalysen und -Berichte in großem Maßstab automatisiert. Die Plattform automatisiert die entscheidenden Bereiche des Datenanalyse-Lebenszyklus Ihres Unternehmens (Aggregation, Transformation und Bereinigung) und liefert saubere, analysebereite Daten an Ihr gewünschtes Warehouse-, BI-, Analyse- oder Visualisierungstool.

Dies spart bis zu 90 % Zeit für die Berichterstellung, gibt Ihnen mehr Kontrolle über die Daten Ihres Unternehmens und steigert letztendlich Ihren ROI.

Der Zeit voraus

Da die Verbraucherlandschaft von Tag zu Tag komplexer wird, sind datengesteuerte Unternehmen weiterhin der Kurve voraus, indem sie ihren Analytics-Stack mit automatisierten Omnichannel-Umsatzplattformen stärken und manuelles ETL hinter sich lassen.

Dadurch können sie vorhandene Daten zentralisieren, mit neuen Datenquellen skalieren und sich darauf konzentrieren, wirkungsvolle, wachstumsorientierte Erkenntnisse zu gewinnen.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Improvado dazu beitragen kann, einen robusten und skalierbaren Datenanalyseprozess für Ihr Unternehmen zu etablieren, können Sie sich gerne an uns wenden. Wir helfen gerne!