"Die erste Änderung, die wir vornehmen mussten, bestand darin, die Qualität unserer Daten zu verbessern. Wir haben eine Menge Daten, und manchmal haben wir diese Daten einfach nicht genutzt und nicht so sehr auf ihre Qualität geachtet, wie wir es jetzt tun müssen..." - Ash Gupta, ehemaliger Executive President, Payments and E-Commerce Innovation, LLC bei American Express
Wir hören oft, dass Daten das neue Öl sind. Und sie sind wirklich ein wertvolles Gut, wenn es darum geht, Ihr Unternehmen so erfolgreich wie möglich zu machen. Ein wichtiger Punkt, der leicht übersehen werden kann, ist jedoch, dass nicht alle Daten gleich sind.
Wenn die von Ihnen gesammelten Daten für Ihr Unternehmen hilfreich sein sollen, müssen sie aussagekräftig sein. Auf diese Weise können Sie sie analysieren und in erfolgreiche Konversionen umwandeln. Die beste Erklärung für Conversions liefert das Glossar von MarketingSherpa, das sie als den Zeitpunkt definiert, an dem die Empfänger von Marketingbotschaften die gewünschte Aktion ausführen.
Diese gewünschten Aktionen können das Klicken auf einen Link in einer E-Mail, das Navigieren zu einer Landing Page und das Ausfüllen eines Registrierungsformulars für den Zugang zu weiteren Inhalten, die Buchung von Dienstleistungen oder der Kauf von Produkten sein. Mit anderen Worten: Sie wollen Daten nutzen, um eine Art von Konversion zu erzielen. Und das ist nur möglich, wenn die Daten, die Sie haben, gut sind.
Was macht gute Daten aus?
Für Marketingfachleute und Ingenieure, die versuchen, Produkte zu entwickeln und zu verkaufen, kann es eine Herausforderung sein, die Schmerzpunkte potenzieller Kunden zu identifizieren. Lassen Sie uns daher einige bewährte Techniken erforschen, die Ihnen helfen, diese zu identifizieren.
Genauigkeit
Akkurate Daten beschreiben die Bedingungen, die sie beschreiben sollen. Das klingt ein wenig esoterisch, aber das Konzept ist eigentlich ganz einfach. Stellen Sie sich vor, die Daten, die Sie erhalten haben, ließen Sie glauben, dass Ihre Kunden hauptsächlich Männer in den 40ern sind, während es sich in Wirklichkeit um Frauen in den 20ern handelt.
Dies ist ein extremes Beispiel, aber es soll Ihnen zeigen, wie wichtig Genauigkeit ist. Ohne sie wären Ihre Konversionsraten wahrscheinlich sehr niedrig, und Ihr Unternehmen könnte sein gesamtes Marketingbudget für den Versuch verschwenden, den falschen Zielmarkt zu erreichen.
Vollständigkeit
Bei der Datenqualität bedeutet Vollständigkeit, dass die von Ihnen gesammelten Informationen keine Lücken aufweisen. Bei unvollständigen Daten kann es schwierig sein, Rückschlüsse zu ziehen und relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Teilnehmer mehrere Abschnitte Ihrer Umfragen auslassen, können Sie möglicherweise keine aussagekräftigen Schlussfolgerungen aus ihren Antworten ziehen. Deshalb sollten Sie die richtige Art von Umfrage für Ihre Zielpersonen auswählen und Anreize für die Teilnahme bieten, wie z. B. die digitalen Spielautomaten und Rubbellose, die Pointerpro anbietet.
Relevanz
Sind die von Ihnen gesammelten Informationen für Ihre Ziele und Zwecke relevant? Wenn nicht, sind es keine guten Daten für Sie - selbst wenn sie die Kriterien Genauigkeit, Vollständigkeit, Gültigkeit, Aktualität und Vollständigkeit erfüllen.
Gültigkeit
In diesem Fall bezieht sich die Validität nicht auf die Daten selbst, sondern darauf, wie sie erhoben wurden. Damit Daten als gültig angesehen werden können, müssen sie vom richtigen Typ sein, in den richtigen Bereich fallen und in einem geeigneten Format vorliegen. Wenn Ihre Daten diese Kriterien nicht erfüllen, haben Sie möglicherweise Schwierigkeiten, sie zu organisieren und zu analysieren.
Ein gutes Beispiel hierfür wäre, wenn Sie wissen möchten, wann die Besucherzahlen auf Ihrer Website am höchsten sind. Sie bräuchten eine Software, die diese Informationen aufzeichnet, und müssten entscheiden, ob Sie eine 24-Stunden- oder eine 12-Stunden-Uhr verwenden wollen. Wenn nicht jeder Besuch in demselben Format aufgezeichnet würde, könnten die Daten nicht richtig organisiert, analysiert oder interpretiert werden.
Aktualität
Wie lange liegt das Ereignis, für das die Daten stehen, zurück? Handelt es sich um die neuesten Verkaufszahlen? Wurden die Umfragen innerhalb der letzten Woche oder des letzten Monats durchgeführt? Je mehr Zeit vergeht, desto unbrauchbarer und ungenauer werden die Informationen in der Regel. Das kann dazu führen, dass Sie Maßnahmen ergreifen, die nicht wirklich der aktuellen Realität entsprechen und daher nicht zu vielen Konversionen führen.
Konsistenz
Daten aus verschiedenen Datensätzen sollten sowohl im Format als auch im Inhalt gleich sein, damit Vergleiche angestellt werden können. Der Einsatz von Business-Intelligence-Software kann helfen, Daten zu organisieren und Abläufe zu rationalisieren, da alle Daten an einem zentralen Ort gesammelt und zusammengestellt werden. Dieser Prozess wird durch die Möglichkeiten und Funktionen eingebetteter Business-Intelligence-Lösungen noch einfacher.
Ohne die richtigen Systeme, die für ein hohes Maß an Konsistenz sorgen, könnten verschiedene Personen oder Abteilungen in Ihrem Unternehmen auf der Grundlage unterschiedlicher Annahmen arbeiten. Im besten Fall ist dies ineffektiv. Im schlimmsten Fall kann es dazu führen, dass Teams ungewollt gegeneinander arbeiten.
Gute Daten zur Steigerung der Konversionsrate nutzen
Mit den von Ihnen gesammelten Qualitätsdaten können Sie Ihre Konversionsrate auf verschiedene Weise erhöhen. Wenn Sie zum Beispiel eine klare Vorstellung davon haben, wer Ihre Kunden sind, können Sie deren Customer Journey optimieren, indem Sie detaillierte, reale Personas erstellen.
Das innovative Bekleidungsunternehmen Lululemon Athletic, das den Athleisure-Trend ausgelöst hat, der die Modeindustrie verändert hat, erstellte Personas für seine idealen männlichen und weiblichen Kunden. Duke und Ocean wurden Berufe, Interessen, Alter, Beziehungsstatus und sogar die Zeit, die sie pro Tag für ihr Training aufwenden, zugeordnet.
Die Personas von Duke und Ocean haben Einfluss darauf, wie die Produkte von Lululemon gestaltet und bepreist werden, wie sie mit den Kunden interagieren und kommunizieren, auf die Inhalte der Website und auf jeden anderen Aspekt des Unternehmens. Durch die Verwendung dieser aufstrebenden Persönlichkeiten kann die Marke ihre Kunden durch eine Reise vom gelegentlichen Besucher über den Abonnenten bis hin zum treuen Käufer führen.
Wie können Sie sicher sein, dass Sie qualitativ hochwertige Daten erheben, und wie sollten Sie dabei vorgehen? Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie einen guten Erhebungsplan entwerfen und umsetzen und Standards festlegen, um sicherzustellen, dass alle sechs Anforderungen an gute Daten erfüllt werden.
Um neue Informationen zu erhalten, können Sie Online- oder persönliche Fokusgruppen durchführen, Besucher beim Verlassen Ihrer Website um ihre Meinung bitten oder Umfragen durchführen. Wichtig ist dabei, dass Sie sich genau überlegen, was Sie herausfinden wollen und wie Sie am besten fragen.
Überlegen Sie, ob offene Fragen am besten geeignet sind, welche Bilder Sie verwenden möchten und wie Sie die Fragen formulieren wollen. Möchten Sie, dass Ihre Befragten bewerten, was sie von Ihren Produkten halten, oder wie oft sie einen neuen Artikel verwenden würden, den Sie in Ihr Sortiment aufnehmen möchten?
Überlegen Sie außerdem, inwieweit Ihre Ziele bei der Datenerfassung viele Kennzahlen haben, die Sie messen möchten. Vielleicht möchten Sie eine Kultur- oder Reifegrad-Assessment durchführen, um eine bessere Vorstellung von Ihrer Zielgruppe zu erhalten, oder um die Reaktion Ihrer Zielgruppe auf ein bestimmtes Thema zu ermitteln. Amazon beispielsweise nutzt Umfragen, um herauszufinden, auf welche Informationen die Kunden zugreifen möchten, und fügt dann die am häufigsten angefragten Details in seine Website ein, um das Einkaufserlebnis insgesamt zu verbessern. Sie sollten auch entscheiden, ob Sie Incentive-Widgets verwenden wollen und welche Art von Widgets sich am besten eignet.
Split- oder A/B-Tests sind ein leistungsstarkes Instrument zur Assessment der Änderungen oder Anpassungen, die Sie an einem beliebigen Aspekt Ihrer Marke vornehmen. Im Wesentlichen bilden Sie zwei Kundengruppen: eine, die mit der neuen Situation konfrontiert wird, und eine, die nicht damit konfrontiert wird.
Zur Veranschaulichung von A/B-Tests: Stellen Sie sich vor, dass das Luxus-Make-up-Unternehmen Sephora nach der Auswertung der letzten Kundenumfragen eine Überarbeitung der Landing Page für seine Gold-Mitglieder in Betracht zieht. Indem man Gold-Mitglieder nach dem Zufallsprinzip auf die alte und die neue Landing Page schickt und dann die Konversionsraten oder Käufe innerhalb jeder Gruppe über einen bestimmten Zeitraum misst, kann das Unternehmen entscheiden, welche Schnittstelle es verwenden möchte.
Split-Tests sind besser, als einfach nur die Bedingungen zu ändern und zu sehen, was passiert, denn sie streuen das Risiko, das mit jeder Änderung an Ihrer Website oder Ihren Printmedien einhergeht. Außerdem haben Sie einen Echtzeitvergleich zwischen den beiden Bedingungen, der von unschätzbarem Wert sein kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Sammeln und Analysieren von Daten für jedes Unternehmen entscheidend ist. Im heutigen digitalen Zeitalter ist die Durchführung von Online-Umfragen rationell und effizient - allerdings nur, wenn die Daten gut sind und Ihren Anforderungen und Zielen entsprechen. Nehmen Sie sich Zeit für die Erstellung hochwertiger Umfragen, um sicherzustellen, dass Sie die benötigten Informationen erhalten, und nutzen Sie Split-Tests, um die vorgenommenen Änderungen zu bewerten. Vor allem aber sollten Sie den gesamten Prozess häufig und gründlich überprüfen.
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Über den Autor:
Addisson Shaw
Addisson Shaw hat einen datenwissenschaftlichen Hintergrund. Mit ihrer Leidenschaft für das Schreiben konzentriert sie sich auf die Wunder der Technologie im Marketing und in der Unternehmensführung.