So verhindern Sie Diskrepanzen in Ihren Marketingdaten

Veröffentlicht: 2024-05-27

Datendiskrepanzen entstehen, wenn Datensätze, die übereinstimmen sollten, auf verschiedenen Plattformen und Systemen Inkonsistenzen aufweisen. Beispielsweise könnte Ihre Website-Analyseplattform wesentlich höhere Conversion-Raten aufweisen als Ihre E-Commerce-Plattform.

Solche Diskrepanzen können sich erheblich auf wichtige Geschäftsentscheidungen auswirken und möglicherweise zu strategischen Fehltritten und betrieblichen Ineffizienzen führen. Wenn Vermarkter aufgrund fehlerhafter Conversion-Daten mehr Mittel für Kanäle bereitstellen, verschwenden sie möglicherweise Ressourcen.

Um Situationen wie diese zu verhindern, sollten wir verstehen, was Datendiskrepanzen sind, was sie verursacht und wie man sie effektiv verwaltet und minimiert.

Was ist eine Datendiskrepanz?

Eine Datendiskrepanz liegt vor, wenn Daten, die über verschiedene Plattformen und Systeme hinweg konsistent sein sollten, Inkonsistenzen aufweisen. Datendiskrepanzen können durch verschiedene Faktoren wie Trackingfehler, Datenintegrationsprobleme oder Unterschiede in der Art und Weise, wie Plattformen Daten verarbeiten und melden, entstehen. Für Marketingteams kann dies besonders problematisch sein. Diese Inkonsistenzen können sich erheblich auf Marketingstrategien auswirken und zu einer schlechten Budgetzuweisung, ungenauen Leistungsbewertungen und verpassten Chancen führen.

Die Kosten von Datendiskrepanzen

Datendiskrepanzen verursachen für Unternehmen erhebliche Kosten, die in direkte und indirekte Kosten eingeteilt werden können.

Direkte Kosten

Ungenaue Budgetzuweisung

Marken investieren oft in Marketingkampagnen, ohne die Richtigkeit der Daten zu überprüfen, die zur Entwicklung ihrer Strategien verwendet werden. Dies führt zu dem verschärften Problem, dass Vertrieb und Marketing auf den falschen ICP abzielen, in ineffektive Kanäle investieren und Budgets verschwenden.

All diese Faktoren zusammen kosten Unternehmen Millionen. Laut einer Studie von IBM kosten schlechte Daten Unternehmen jährlich rund 3,1 Billionen US-Dollar, was die erheblichen finanziellen Auswirkungen mangelnder Datenhygiene verdeutlicht.

Erhöhte Betriebskosten

Die Lösung von Datendiskrepanzen erfordert oft viel Zeit und Ressourcen. Marketinganalysten müssen möglicherweise zusätzliche Stunden damit verbringen, Probleme zu beheben, Datenprüfungen durchzuführen und Korrekturen zu implementieren. Dadurch werden nicht nur Zeit und Ressourcen von strategischen Aktivitäten abgelenkt, sondern auch die Betriebskosten erhöht.

Indirekte Kosten

Schlechte Entscheidungsfindung

Datendiskrepanzen können schwerwiegende Auswirkungen auf Entscheidungsprozesse haben und zu fehlgeleiteten Strategien führen, die auf fehlerhaften Erkenntnissen basieren, was letztendlich die Effektivität von Kampagnen und die Geschäftsergebnisse beeinträchtigt.

Statistiken zeigen, dass 40 % der Geschäftsziele aufgrund ungenauer Daten scheitern.

Reduzierte Kampagnenleistung

Wenn Datendiskrepanzen vorliegen, wird es schwierig, die Kampagnenleistung genau zu messen und zu optimieren. Marketingteams können Schwierigkeiten haben, herauszufinden, welche Kanäle und Taktiken wirklich zu Ergebnissen führen, was zu einer suboptimalen Kampagnenausführung und verpassten Verbesserungsmöglichkeiten führt.

Verlorene Glaubwürdigkeit

Wenn die Genauigkeit der Daten ständig in Frage gestellt wird, untergräbt dies das Vertrauen in Analysen und Berichte, was es schwieriger macht, Marketingstrategien und Investitionen gegenüber der Geschäftsleitung zu rechtfertigen. Die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Datenvalidierung und -korrektur beeinträchtigt außerdem die Fähigkeit des Marketingteams, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren.

Compliance-Risiken

Ungenaue Daten können auch zu Compliance-Problemen führen, insbesondere bei der Meldung von Finanzkennzahlen oder Kundendaten. Marketingspezialisten müssen die Datengenauigkeit sicherstellen, um Branchenvorschriften einzuhalten und potenzielle rechtliche und finanzielle Auswirkungen zu vermeiden.

Durch das Verständnis und die Bewältigung der direkten und indirekten Kosten, die mit Datendiskrepanzen verbunden sind, können Marketingteams proaktive Maßnahmen ergreifen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen und letztendlich ihre Fähigkeit zu verbessern, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Aber lassen Sie uns zunächst verstehen, was die Datendiskrepanz verursacht.

Die Ursachen für Datendiskrepanzen verstehen

Um das Problem der Datendiskrepanzen besser lösen und verhindern zu können, ist es wichtig, zunächst deren Ursachen zu verstehen. Durch die Identifizierung der Ursachen von Inkonsistenzen können Marketingteams wirksame Strategien umsetzen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen.

Im Folgenden untersuchen wir einige häufige Ursachen für Datendiskrepanzen, die sich auf Marketingbemühungen auswirken können.

1. Inkonsistente Dateneingabe

Eine inkonsistente Dateneingabe ist eine häufige Ursache für Datendiskrepanzen. Dies kann auftreten, wenn verschiedene Teammitglieder bei der Dateneingabe in Systeme unterschiedliche Formate, Abkürzungen oder Namenskonventionen verwenden. Beispielsweise könnte eine Person „New York“ eingeben, während eine andere Person „NY“ eingibt, was zu Abweichungen und Ungenauigkeiten im Datensatz führt.

2. Integrationsprobleme

Integrationsprobleme zwischen verschiedenen Marketingplattformen können zu Datendiskrepanzen führen. Wenn Daten aus mehreren Quellen wie CRM-Systemen, E-Mail-Marketing-Tools und Social-Media-Plattformen abgerufen werden, kann es zu Inkonsistenzen kommen, wenn diese Systeme nicht effektiv kommunizieren oder wenn die Datenzuordnungen falsch sind.

3. Zeitunterschiede

Zeitliche Unterschiede bei der Datenberichterstattung können zu Diskrepanzen führen. Verschiedene Systeme können zu unterschiedlichen Zeiten aktualisiert werden, was zu Abweichungen bei den Daten-Snapshots führt. Beispielsweise könnte eine Plattform täglich berichten, während eine andere in Echtzeit berichtet, was zu vorübergehenden Fehlausrichtungen bei Kennzahlen wie Kampagnenleistung oder Verkaufszahlen führt.

4. Tracking-Fehler

Tracking-Fehler treten auf, wenn die zur Datenerfassung verwendeten Tracking-Codes oder Tags falsch implementiert sind. Dies kann zu fehlenden oder unvollständigen Daten führen. Wenn beispielsweise ein UTM-Parameter falsch eingegeben wurde oder ein Tracking-Pixel nicht richtig platziert wurde, spiegeln die resultierenden Daten die Benutzerinteraktionen nicht genau wider.

5. Verzögerungen bei der Datenverarbeitung

Verzögerungen bei der Datenverarbeitung können zu Unstimmigkeiten führen. Wenn Daten nicht rechtzeitig verarbeitet und aktualisiert werden, sind die aus diesen Daten generierten Berichte möglicherweise veraltet. Diese Verzögerung kann zu Unterschieden zwischen den tatsächlichen Leistungsmetriken und den gemeldeten Ergebnissen führen.

6. Plattformspezifische Metriken

Verschiedene Marketingplattformen verwenden oft ihre eigenen Algorithmen und Methoden zur Berechnung von Kennzahlen. Beispielsweise können Google Analytics und Facebook Ads „ Engagement“ unterschiedlich definieren und messen. Diese Abweichungen können zu Diskrepanzen beim Vergleich von Daten zwischen Plattformen führen.

7. Menschliches Versagen

Menschliches Versagen ist eine unvermeidliche Ursache für Datendiskrepanzen. Fehler wie Dateneingabefehler, falsche Datenverarbeitung oder Fehlinterpretation von Daten können zu Inkonsistenzen führen. Selbst bei automatisierten Systemen ist eine menschliche Aufsicht erforderlich, um die Datenintegrität sicherzustellen.

8. Doppelte Daten

Doppelte Dateneingaben können zu Unstimmigkeiten führen, insbesondere bei der Integration von Daten aus mehreren Quellen. Wenn beispielsweise derselbe Kunde aufgrund eines leicht unterschiedlichen Namens oder einer leicht unterschiedlichen E-Mail-Adresse zweimal in einem CRM aufgeführt wird, kann dies zu einer Verzerrung der Analyse und Berichterstattung führen.

9. Änderungen in Datendefinitionen

Auch Änderungen in der Art und Weise, wie Daten im Laufe der Zeit definiert oder kategorisiert werden, können zu Diskrepanzen führen. Wenn ein Marketingteam im Verlauf einer Kampagne die Definition eines „qualifizierten Leads“ ändert, kann dies zu Inkonsistenzen bei der Lead-Anzahl und den Conversion-Metriken führen.

Minimierung von Datendiskrepanzen

Um die Auswirkungen und das Auftreten von Datendiskrepanzen wirksam zu reduzieren, können Unternehmen einen umfassenden Ansatz verfolgen, der sowohl Technologie als auch strenge Managementpraktiken integriert.

1. Zentralisiertes Datenmanagement

Die Implementierung eines zentralen Datenverwaltungssystems ist von entscheidender Bedeutung. Dieses System fungiert als Single Source of Truth und stellt sicher, dass alle Dateneingaben auf allen Plattformen konsistent und aktuell sind. Es minimiert Fehler, die durch die manuelle Datenverarbeitung entstehen, und verbessert die allgemeine Datenintegrität.

Improvado ist eine Marketinganalyse- und Datenverwaltungsplattform.
Eine schematische Darstellung der Funktionsweise von Improvado ETL

Profi-Tipp: Verwenden Sie ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren und Laden), um die Datenerfassungs- und -aufbereitungsprozesse zu optimieren.Diese Tools automatisieren die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen, wandeln sie in ein konsistentes Format um und laden sie zur Analyse in ein zentrales System. Diese Automatisierung reduziert den manuellen Aufwand und die Fehlerwahrscheinlichkeit bei der Datenintegration erheblich.

Improvado bietet eine solide Datengrundlage für ein zusammenhängendes Marketinganalyse-Framework. Die Plattform aggregiert Daten von über 500 Marketing- und Vertriebsplattformen, CRMs und Offline-Quellen, bereitet sie automatisch für die Analyse vor und lädt sie sicher in ein Data Warehouse oder ein BI-Tool Ihrer Wahl. Improvado hilft Marken, das Vertrauen in ihre Daten zurückzugewinnen und Zugang zu umsetzbaren Erkenntnissen in Echtzeit zu erhalten.

Buchen Sie einen Demo-Anruf mit Improvado. Nutzen Sie eine automatisierte Marketing-Intelligence- und Analyseplattform, die von der Datenextraktion bis zur Bereitstellung von Erkenntnissen reicht.

2. Proaktive Fehlererkennungs- und Korrekturmechanismen

Cerebro steigert die betriebliche Effizienz durch strukturierte Datenverwaltung.
Cerebro , KI-gestützte Kampagnenmanagement- und Daten-Governance-Lösung

Die Implementierung von Technologien, die Echtzeitwarnungen bei Datenanomalien und -diskrepanzen bereitstellen, ermöglicht sofortige Korrekturmaßnahmen. Mit KI und maschinellem Lernen ausgestattete Systeme können potenzielle Fehler vorhersagen, bevor sie auftreten, und bieten proaktive Lösungen zur Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit.

Profi-Tipp: Optimieren Sie den Prozess durch die Integration einer automatisierten Data-Governance-Lösung wie Cerebro.Cerebro ist eine KI-gestützte Kampagnenmanagement- und Data-Governance-Lösung, die automatisch die Konsistenz Ihrer Daten validiert und Sie über etwaige Anomalien und Datendiskrepanzen informiert.

3. Klare Datenstandards und Protokolle

Die Festlegung und Durchsetzung klarer Datenstandards und -protokolle in allen Abteilungen und regionalen Marketingteams gewährleistet eine einheitliche Dateneingabe, -verarbeitung und -verwaltung. Diese Standards sollten detailliert beschreiben, wie Daten gehandhabt, formatiert und gespeichert werden sollen, um Unklarheiten und das Risiko von Unstimmigkeiten zu reduzieren.

5. Regelmäßige Datenprüfungen

Um Unstimmigkeiten frühzeitig zu erkennen und zu beheben, ist die Durchführung regelmäßiger Audits unerlässlich. Diese Audits helfen dabei, die Grundursachen von Dateninkonsistenzen zu identifizieren, unabhängig davon, ob diese auf menschliches Versagen, Systemfehler oder Integrationsprobleme zurückzuführen sind. Durch die regelmäßige Überprüfung der Daten können Unternehmen hohe Qualitätsstandards einhalten und Genauigkeit gewährleisten.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Marketingdaten entscheidungsbereit sind

Bei der Minimierung von Datendiskrepanzen geht es nicht nur darum, Ihre Daten sauber zu halten. Es geht darum sicherzustellen, dass Ihre Daten entscheidungsreif sind.

Für Marketingteams bedeutet dies, dass sie voll und ganz auf ihre Daten vertrauen und jeden Datenbestand jederzeit nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Präzise, ​​konsistente Daten ermöglichen eine effektive Strategieformulierung, präzise Zielausrichtung und effiziente Ressourcenallokation.

Improvado dient als Grundlage dieser Entscheidungsbereitschaft, indem es eine robuste Plattform bereitstellt, die Datenintegration, Validierung und Berichterstellung automatisiert und so sicherstellt, dass Ihre Marketingdaten immer korrekt, aktuell und einsatzbereit sind. Dies versetzt Marketingteams in die Lage, ihre Daten sicher für eine optimierte Leistung und bessere Geschäftsergebnisse zu nutzen.

Vereinbaren Sie einen Demo-Anruf mit Improvado, um zeitnahe und genaue Einblicke in die Leistung zu erhalten.

Häufig gestellte Fragen

Was ist eine Datendiskrepanz?

Eine Datendiskrepanz tritt auf, wenn Datensätze, die konsistent und ausgerichtet sein sollten, Unterschiede oder Inkonsistenzen zwischen verschiedenen Plattformen oder Systemen aufweisen. Für Marketingteams kann dies zu Diskrepanzen zwischen den Daten führen, die von verschiedenen Marketingtools wie CRM-Systemen, E-Mail-Marketingplattformen und Webanalysetools gemeldet werden. Diese Inkonsistenzen können zu ungenauen Berichten, falsch informierten Entscheidungen und ineffektiven Marketingstrategien führen.

Wie können sich Datendiskrepanzen auf ein Unternehmen auswirken?

Datendiskrepanzen können erhebliche Auswirkungen auf ein Unternehmen haben, indem sie zu Fehlentscheidungen, ineffizienter Ressourcenzuweisung und einer verminderten Kampagnenleistung führen. Wenn sich Marketingteams auf inkonsistente Daten verlassen, können sie die Wirksamkeit ihrer Strategien falsch einschätzen, was zu einer Verschwendung von Budget für leistungsschwache Kanäle führt. Darüber hinaus können häufige Datendiskrepanzen die Betriebskosten erhöhen, da Teams zusätzliche Zeit damit verbringen, Fehler zu identifizieren und zu korrigieren.

Was verursacht die Datendiskrepanz?

Datendiskrepanzen können durch verschiedene Faktoren verursacht werden, darunter inkonsistente Dateneingabe, Integrationsprobleme zwischen verschiedenen Marketingplattformen und zeitliche Unterschiede bei Datenaktualisierungen. Beispielsweise können unterschiedliche Systeme unterschiedliche Formate oder Namenskonventionen verwenden, was zu nicht übereinstimmenden Daten führt. Integrationsprobleme können auftreten, wenn Daten aus CRM-Systemen, E-Mail-Marketing-Tools und Webanalyseplattformen nicht richtig aufeinander abgestimmt sind.

Wie gehe ich mit Datendiskrepanzen um?

Um Datendiskrepanzen zu bewältigen, schaffen Sie eine solide Datengrundlage. Nutzen Sie robuste Datenverwaltungstools wie Improvado, die die Datenintegration und -synchronisierung über verschiedene Marketingplattformen hinweg automatisieren und so Datenkonsistenz und -genauigkeit gewährleisten. Durch die Zentralisierung Ihrer Daten und die Verwendung der robusten Validierungsprozesse von Improvado können Sie Fehler minimieren und zuverlässige, entscheidungsreife Daten für alle Ihre Marketingbemühungen bereitstellen. Diese starke Datengrundlage trägt dazu bei, dass Ihre Marketingstrategien auf genauen und aktuellen Informationen basieren.