Data-as-a-Product (DaaP) verstehen: Prinzipien, Implementierung und Vorteile

Daten als Produkt zu behandeln bedeutet, sie als wertvolles Gut zu betrachten, das genau wie ein physisches Produkt kuratiert, verwaltet und monetarisiert werden kann.

Durch die Behandlung von Daten als Produkt wird sichergestellt, dass sie genau, konsistent und aktuell sind, was zu besseren Entscheidungen und letztendlich zu höheren Umsätzen und ROI führt. Zuverlässige, gut verwaltete Daten ermöglichen es Marketingteams, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen. Dies trägt dazu bei, Targeting und Segmentierung zu optimieren und Marketingbemühungen zu personalisieren, um die Kundenbindung und Konversionsraten zu verbessern. Genaue Daten ermöglichen eine genauere Verfolgung der Kampagnenleistung, sodass Vermarkter Budgets effizienter zuweisen und sich auf ertragsstarke Strategien konzentrieren können.

Nachdem Sie nun das Warum kennen , wollen wir uns mit den Grundlagen befassen, wie Sie es in Ihrem Unternehmen umsetzen können und welche wichtigen Überlegungen zu berücksichtigen sind.

Was ist Data-as-a-Product (DaaP)?

DaaP umfasst strenge Datenverwaltung, umfassende Dokumentation und benutzerfreundliche Schnittstellen, sodass Daten leicht auffindbar und für verschiedene Anwendungen nutzbar sind. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Daten nicht nur ein Nebenprodukt des Betriebs sind, sondern ein wertvolles Gut, das sorgfältig verwaltet wird, um eine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Datenprodukte vs. Data-as-a-Product (DaaP)

Wenn wir tiefer in das Thema eintauchen, müssen wir zwischen zwei verwandten, aber unterschiedlichen Konzepten unterscheiden: Datenprodukt und Daten als Produkt.

DaaP ist ein ganzheitlicher Ansatz für das Datenmanagement, der den gesamten Datenlebenszyklus abdeckt, von der Erstellung und Verarbeitung bis hin zur Wartung und Bereitstellung.

Oft betrachten Marketingteams Datenprodukte als isolierte Ergebnisse und nicht als Teil eines ganzheitlichen Datenverwaltungssystems. Vermarkter verbringen möglicherweise übermäßig viel Zeit damit, Daten für jedes Projekt zu bereinigen und vorzubereiten, anstatt einen einheitlichen Ansatz wie DaaP zu verfolgen. Dies führt zu Verzögerungen und erhöhten Betriebskosten.

Grundprinzipien von Daten als Produkt

Nachdem Sie nun verstanden haben, was Daten als Produkt sind und was sie umfassen, wollen wir uns mit den Grundprinzipien befassen, die Daten zu einem wertvollen Gut für Ihre Marketingstrategien machen. Diese Grundsätze stellen sicher, dass Daten mit der Sorgfalt und Aufmerksamkeit behandelt werden, die sie verdienen, und machen sie zum neuen Öl für Ihr Unternehmen.

1. Datenqualität

Datenqualität ist die Grundlage von Data-as-a-Product. Hochwertige Daten sind genau, konsistent und aktuell und stellen sicher, dass alle Marketingentscheidungen auf zuverlässigen Informationen basieren.

Improvado bietet eine solide Datengrundlage für ein zusammenhängendes Analyse-Framework. Die Plattform aggregiert Daten von über 500 Marketing- und Vertriebsplattformen, internen Systemen und Offline-Quellen, bereitet sie automatisch für die Analyse vor und lädt die Daten sicher in ein Data Warehouse oder ein BI-Tool Ihrer Wahl. Improvado hilft Marken dabei, die Grundlage für DaaP zu schaffen und aus ihren Daten in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten.

2. Datenzugänglichkeit

Daten sollten für jeden, der sie benötigt, leicht zugänglich sein. Das bedeutet, über benutzerfreundliche Plattformen und Tools zu verfügen, die es Marketingteams und anderen Geschäftsanwendern ermöglichen, die benötigten Daten schnell zu finden und zu nutzen. Beispielsweise sorgt ein Analysetool mit natürlicher Sprachverarbeitung, auf das Marketingspezialisten ohne technische Hilfe zugreifen können, dafür, dass Kampagnenanpassungen schnell und auf der Grundlage von Echtzeit-Dateneinblicken vorgenommen werden können.

Improvado AI Agent ist eine Konversationsanalyse- und Self-Service-BI-Plattform, die eine nahtlose Datenexploration, -analyse und -visualisierung durch Befehle in einfachem Englisch ermöglicht. Der Agent ist mit Ihrem Marketingdatensatz verbunden und verfügt über eine Chat-Schnittstelle, über die Sie Ad-hoc-Fragen stellen, Dashboards erstellen, Daten analysieren und vieles mehr können.

3. Datenverwaltung

Data Governance ist ein weiteres Kernprinzip von Data-as-a-Product. Dabei geht es darum, Richtlinien und Verfahren festzulegen, um sicherzustellen, dass Daten korrekt und sicher verwaltet werden. Dazu gehört die Festlegung, wer Zugriff auf die Daten hat und was sie damit tun können, die Einhaltung von Vorschriften und die Einhaltung von Datenschutzstandards.

Ein Beispiel für ein Data-Governance-Tool für Marketinganalysen ist Improvado Workspaces. Mithilfe von Arbeitsbereichen können Benutzer separate untergeordnete Umgebungen innerhalb einer einzigen, übergeordneten übergeordneten Umgebung erstellen. Diese untergeordneten Umgebungen können auf bestimmte Konten oder Datenquellen zugeschnitten werden, und der Administrator kann verwalten, wer Zugriff auf welche Daten hat.

Beispielsweise verfügen Sie möglicherweise über eine Improvado-Analyseumgebung für die gesamte Marke, aber separate Analysen für jede Produktlinie in unterschiedlichen Arbeitsbereichen.

Um die Einhaltung von Data-Governance-Standards zu überwachen, sollten Sie den Einsatz einer automatisierten Lösung wie Cerebro in Betracht ziehen. Cerebro ist eine KI-gestützte Data-Governance-Plattform, die die Einhaltung von Betriebs- und Geschäftsdatenrichtlinien überwacht und Sie auf Abweichungen von festgelegten Regeln aufmerksam macht. Alle Regeln werden mithilfe natürlicher Spracheingaben in einfachem Englisch festgelegt.

4. Datenkonsistenz

Datenkonsistenz bedeutet, dass die gleichen Daten auf allen Plattformen und Tools verfügbar und identisch sind. Dies verhindert Unstimmigkeiten, die zu Fehlentscheidungen führen können. Wenn beispielsweise die Vertriebs- und Marketingabteilungen unterschiedliche Datenquellen mit inkonsistenten Informationen verwenden, kann dies zu falsch abgestimmten Strategien führen. Konsistente Daten stellen sicher, dass alle Teams auf dem gleichen Stand sind.

5. Datenverwendbarkeit

Ein weiteres Kernprinzip von Data-as-a-Product ist die Datenverwendbarkeit, die sicherstellt, dass Daten gut organisiert und einfach zu analysieren sind.

Verwertbare Daten sollten in einem Format präsentiert werden, das es Marketinganalysten ermöglicht, schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Beispielsweise helfen Dashboards, die wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) in einem leicht verständlichen Format visualisieren, Marketingspezialisten dabei, die Kampagnenleistung zu verfolgen und datengesteuerte Entscheidungen effizient zu treffen.

6. Datenlebenszyklusmanagement

Die Verwaltung des Datenlebenszyklus bedeutet, die Daten von der Erstellung bis zur Löschung zu überwachen. Dies umfasst die Datenerhebung, -verarbeitung, -speicherung und eventuelle Entsorgung.

Ein effektives Lebenszyklusmanagement stellt sicher, dass veraltete oder irrelevante Daten die Systeme nicht verstopfen, sodass sich Marketingteams auf die aktuellsten und wertvollsten Informationen konzentrieren können. Beispielsweise kann die Durchführung regelmäßiger Audits von Marketingdatenbanken zur Entfernung veralteter Kampagnendaten die Systemleistung verbessern und sicherstellen, dass Analysten mit den aktuellsten Informationen arbeiten. Durch die Implementierung von Datenklassifizierungssystemen können Daten anhand ihrer Relevanz und Nutzungshäufigkeit kategorisiert werden. So lässt sich leichter erkennen, welche Daten priorisiert werden sollten und welche archiviert oder gelöscht werden können.

Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung der Versionskontrolle für Marketingmaterialien und Inhaltsressourcen. Indem Marketingteams verschiedene Datenversionen verwalten und nur die aktuellsten und relevantesten Versionen leicht zugänglich halten, können sie Verwirrung vermeiden und die Konsistenz ihrer Kampagnen gewährleisten.

7. Datenintegration

Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen gewährleistet einen umfassenden Blick auf die Customer Journey. Das bedeutet, Daten aus CRM-Systemen, sozialen Medien, Website-Analysen und mehr zu kombinieren, um eine einheitliche Ansicht zu erstellen. Diese ganzheitliche Perspektive ermöglicht es Marketinganalysten, das Kundenverhalten besser zu verstehen und Strategien entsprechend anzupassen.

Durch die Befolgung dieser Grundprinzipien können Marketingteams Daten als Produkt nutzen, um ihre Strategien zu verbessern, die Kampagnenleistung zu optimieren und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von Data-as-a-Product (DaaP)

Die Implementierung von Daten als Produkt kann aufgrund der technischen Komplexität und der Notwendigkeit organisatorischer Anpassungen eine Herausforderung darstellen. Mit gezielten Strategien können diese Herausforderungen jedoch effektiv bewältigt werden, um den Nutzen von DaaP zu maximieren.

Technische und organisatorische Bereitschaft

Die Einführung von Data-as-a-Product (DaaP) erfordert eine robuste technische Infrastruktur, die große Datensätze und komplexe Analysen unterstützt. Dies bedeutet häufig die Aufrüstung bestehender Systeme, was kostspielig und zeitaufwändig sein kann. Darüber hinaus kann die Integration fortschrittlicher Analysetools und die Sicherstellung ihrer Kompatibilität mit aktuellen Systemen erhebliche Herausforderungen darstellen. Um diesem Problem zu begegnen, sollten Unternehmen die Investition in eine skalierbare, cloudbasierte Infrastruktur in Betracht ziehen, die mit ihren Datenanforderungen wachsen kann.

Neben technischen Upgrades ist die Förderung einer datengesteuerten Kultur von entscheidender Bedeutung. Schulungsprogramme und Workshops können den Übergang erleichtern und die Mitarbeiter dazu ermutigen, datengesteuerte Entscheidungsprozesse zu übernehmen. Die Führung sollte sich auch für die Nutzung von Daten in der strategischen Planung und im täglichen Betrieb einsetzen, um deren Bedeutung zu stärken und datenzentriertes Denken in die Unternehmenskultur zu integrieren.

Ausrichtung der Datenstrategie auf Geschäftsziele

Es kann eine Herausforderung sein, sicherzustellen, dass Datenstrategien mit den allgemeinen Geschäftszielen übereinstimmen. Eine Fehlausrichtung kann zur Verschwendung von Ressourcen führen, da Dateninitiativen, die nicht direkt zu den Geschäftszielen beitragen, wertvolle Zeit und Budget verschlingen können, ohne greifbare Vorteile zu bringen.

Beziehen Sie wichtige Stakeholder von Anfang an in den Planungsprozess der Datenstrategie ein. Dazu gehören Führungskräfte, Abteilungsleiter und andere Entscheidungsträger, die die Kernziele und Prioritäten des Unternehmens verstehen. Überprüfen und passen Sie Dateninitiativen regelmäßig an, um sicherzustellen, dass sie die Geschäftsziele unterstützen.

Sicherstellung der Datenverfügbarkeit in Echtzeit

Viele Geschäftsentscheidungen erfordern die Verfügbarkeit von Daten in Echtzeit, aber sicherzustellen, dass die Daten kontinuierlich aktualisiert und zugänglich sind, kann eine technische Herausforderung sein. Eine beträchtliche Anzahl von Unternehmen verlässt sich immer noch auf die Optimierung nach der Kampagne, weil sie die Daten nicht schnell genug aggregieren und abbilden können, um rechtzeitig Anpassungen während der Kampagne vorzunehmen. Diese Verzögerung bei der Datenverarbeitung und -verfügbarkeit kann dazu führen, dass Chancen verpasst werden, da Entscheidungen auf der Grundlage veralteter Informationen getroffen werden, was möglicherweise zu einer suboptimalen Kampagnenleistung und verschwendeten Ressourcen führt.

Auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnittene automatisierte Datenverarbeitungstools wie Improvado können die Datenverfügbarkeit in Echtzeit erheblich verbessern. Improvado ist eine Marketinganalyseplattform mit nativen Datenkonnektoren zu über 500 Marketing- und Vertriebsplattformen sowie vorgefertigten Datenmodellen, die Daten effizient abbilden und transformieren. Dies ermöglicht die Darstellung analysebereiter Daten nahezu in Echtzeit. Die Einrichtung von Echtzeit-Dashboards und -Benachrichtigungen mit diesen Tools kann einen sofortigen Einblick in wichtige Kennzahlen und Probleme ermöglichen und so eine agilere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglichen.

Was DaaP für die Zukunft Ihrer Marke bedeutet

Die Einführung eines Data-as-a-Product-Ansatzes stellt einen transformativen Wandel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen ihre Daten verwalten und nutzen. Durch die Behandlung von Daten mit der gleichen Sorgfalt und strategischen Bedeutung wie bei jedem anderen Produkt können Unternehmen eine agilere und reaktionsfähigere Marketingfunktion schaffen, die in der Lage ist, sich an Echtzeiteinblicke und sich schnell ändernde Marktbedingungen anzupassen.

Durch die Einführung eines Data-as-a-Product-Ansatzes sind Unternehmen eher proaktiv als reaktiv. Mit Dateneinblicken in Echtzeit können Unternehmen Markttrends antizipieren, neue Chancen erkennen und schnell fundierte Entscheidungen treffen. Diese zukunftsweisende Fähigkeit kann Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und es ihnen ermöglichen, in einer dynamischen und schnelllebigen Marktlandschaft an der Spitze zu bleiben.

Häufig gestellte Fragen