Diese 4 Trends treiben Marketing Analytics 2018 an

Diese 4 Trends treiben Marketing Analytics 2018 an

20.03.2018

In unserem datengetriebenen Zeitalter ist der Bedarf an qualitativ hochwertiger Marketinganalyse so groß wie nie zuvor. Denn Werbetreibenden stehen zunehmend mehr Datenmengen zur Verfügung, aus denen neue Insights über ihre Kunden und deren Kaufentscheidungen gewonnen werden können.

 

Zukunftsorientierte Unternehmen nutzen daher neue Analysetechnologien und -prozesse um das Marketing zu optimieren. In unserem Beitrag gehen wir auf die Top 4 Trends ein, die Marketing Analytics bereits heute und in der nächsten Zeit prägen werden.

 

 

1.  Marketing Analysten müssen eine Vielzahl an neuen Datenquellen nutzen

 

Neben Technologie-Giganten wie z.B. Google, erweitern auch neue Anbieter am Markt ihre stetig wachsenden Marketingfähigkeiten um weitere Datenquellen und Unternehmen müssen sich mit der immer wachsenden Komplexität der Datenerfassung, -bereinigung und -nutzung beschäftigen. Die Herausforderung diese Datenflut zu bewältigen ist einer der Hauptgründe, warum viele Werbetreibende sich für Marketing-Entscheidungen noch immer auf Vermutungen oder Bauchgefühl verlassen, anstatt Entscheidungen auf der Grundlage vorhandener Daten zu treffen.

 

Um ein vollständiges Bild zu erhalten, müssen verschiedene Datenquellen miteinander verknüpft werden. Gelingt dies, schaffen Marketing Analysten nicht nur wertvolle Einblicke für das Marketing, sondern helfen ihren Unternehmen, das Kundeninteresse anzutreiben und generell eine bessere Customer Experience zu bieten. Neben der reinen Datenanalyse, müssen Analysten auch identifizieren, wo sie relevante Daten finden, diese filtern und Strategien basierend auf diesen Daten entwickeln, um Marketingentscheidungen voranzutreiben.

 

 

2. Künstliche Intelligenz wird für Analytics essentiell

 

Ein weiterer Trend ist die stark wachsende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) für die Datenanalyse. Aufgrund der Masse an Daten, die Werbetreibende auf täglicher Basis sammeln, wird es nicht mehr möglich sein, diese komplett alleine vom Menschen zu analysieren.

 

Die Hauptaufgabe für integrierte KI wird es sein, in den großen Datensätzen Muster zu finden und somit dem Analysten Hinweise und Vorschläge zu liefern, wie eine Marketingstrategie optimiert werden kann.

 

Die Hauptaufgabe der Data Scientists ist es wiederum, diese Automatisierung zu nutzen und skalierbare Erkenntnisse in intelligente Business Prozesse zu integrieren.

 

 

3. Wandel in den Aufgaben der Marketing Analysten

 

Durch die wachsenden Datenmengen und folglich höherer Informationsdichte, sowie der Nutzung von neuen Datenquellen und KI-Tools, wird sich das Aufgabenfeld der Analysten wandeln. Es geht nicht mehr lediglich darum, Daten aufzubereiten, sondern Insights zu generieren und Geschichten abzuleiten. Wer ist der Kunde? Was sind seine Vorlieben und Abneigungen? Warum interessiert er sich für ein bestimmtes Produkt?

 

Während sich traditionelle Aufgaben der Analysten um Fähigkeiten aus SQL, Excel oder Business Analysen zusammensetzen, wird heutzutage zunehmend mehr von ihnen erwartet. Daten müssen aus verschiedensten Quellen bezogen und konsolidiert werden. Die visuelle Umsetzung der Daten in Graphen oder Statistiken bekommt eine zunehmend wichtigere Rolle, denn die Daten müssen so aufbereitet werden, dass auch Nicht-Analysten schnell und einfach neue Trends und Möglichkeiten aus diesen ableiten können.

 

 

4. Die Auswirkungen der DSGVO auf die Datenanalyse

 

Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) ist eine Verordnung, mit der das Europäische Parlament, der Rat der Europäischen Union und die Europäische Kommission beabsichtigen, den Datenschutz für alle Personen innerhalb der Europäischen Union zu stärken und zu vereinheitlichen. Die neue Regelung gilt für alle Unternehmen, die Daten von EU-Bürgern verarbeiten, unabhängig vom Sitz des Unternehmens.

 

Im Zusammenhang mit dem Datenschutz werden Big Data Analysen eher kritisch diskutiert. Die Datenanalyse sollte daher bereits immer vom Werbetreibenden einer Datenschutzkontrolle unterzogen und Standard mit Datenschutzfunktionen versehen werden (Privacy by Design & Privacy by Default).

 

Die Datensammlung und Datenspeicherung sollte daher auf den Zweck der Analysen ausgerichtet werden. Denn es geht nicht darum, alle Daten zu sammeln, sondern die richtigen. Wird der Personenbezug erfolgreich entfernt, gibt es vom Datenschutz auch keine Einschränkung für die Analysen. Nutzer lassen sich ihrem Bedarf und ihren Interessen entsprechend ansprechen, ohne die einzelnen Individuen zu identifizieren.

 

Mehr Infos zur DSGVO und deren Auswirkungen gibt es in unseren FAQs.

 

 

Fazit

 

Der Bereich Marketing Analytics ändert sich im Sekundentakt und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Neue Kanäle und Technologien führen zu neuen Daten und stellen  Werbetreibenden vielfältigere Möglichkeiten zur Datenerhebung und Analyse zur Verfügung. Die neuen Möglichkeiten sowie Herausforderungen bewirken einen Wandel der Anforderungen an die Datenanalyse und an Data Scientists.

 

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