Was bedeutet digitale Resilienz?

Digitale Resilienz ist die Fähigkeit, sich gegen digitale Störungen zu wappnen, sei es durch technische Probleme, Cyberangriffe oder plötzliche Marktveränderungen. Dabei geht es nicht nur um Abwehrstrategien, sondern auch um die proaktive Nutzung von Technologien, um Wandel zu gestalten.

Im Unternehmenskontext ist digitale Resilienz eine Kombination aus robusten IT-Strukturen, schnellen Entscheidungsprozessen und der Fähigkeit, aus Datenanalysen relevante Schlüsse zu ziehen. Sie ist ein zentraler Bestandteil moderner Geschäftsstrategien, insbesondere in einer Zeit, in der Remote-Arbeit, Cloud-Technologien und Künstliche Intelligenz dominieren.

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Die Säulen der digitalen Resilienz

Eine nachhaltige digitale Resilienz stützt sich auf mehrere Schlüsselbereiche:

1. Technologische Kompetenz

Die Beherrschung moderner Technologien ist eine Grundvoraussetzung. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden mit digitalen Tools umgehen können und regelmäßig geschult werden, um mit neuen Entwicklungen Schritt zu halten.

2. Cybersecurity

Digitale Sicherheit ist das Rückgrat jeder resilienten Struktur. Datenlecks, Cyberangriffe oder unsichere Systeme können nicht nur finanziellen Schaden anrichten, sondern auch das Vertrauen von Kund:innen und Partner:innen gefährden.

3. Flexibilität und Agilität

Der schnelle Wandel digitaler Märkte erfordert flexible Prozesse und agile Teams. Unternehmen müssen in der Lage sein, ihre Strategien kurzfristig anzupassen und neue Wege zu gehen.

4. Datenkompetenz

Die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist ein entscheidender Vorteil. Datengetriebene Entscheidungen sind präziser und erlauben eine frühzeitige Identifikation von Risiken.

Strategien, um digitale Resilienz aufzubauen

Die Entwicklung digitaler Resilienz erfordert ein strukturiertes Vorgehen, das sowohl technologische als auch menschliche Aspekte berücksichtigt. Hier sind einige Maßnahmen:

1. Weiterbildungsprogramme für Mitarbeitende aufsetzen

Digitale Resilienz beginnt mit den Menschen im Unternehmen. Schulungen, die sich auf digitale Werkzeuge, Cybersecurity-Bewusstsein und agile Methoden konzentrieren, sollten fester Bestandteil der Personalentwicklung sein.

• Praktischer Tipp: Regelmäßige Schulungen und Zertifizierungen, z. B. zu IT-Sicherheitsstandards, helfen dabei, Kompetenzen aufzubauen und aktuelle Bedrohungen zu verstehen.
• Beispiel: Einige Unternehmen führen interne Hackathons durch, bei denen Teams an simulierten Cyberangriffen arbeiten, um Abwehrstrategien zu entwickeln.

2. Aufbau einer widerstandsfähigen IT-Infrastruktur

Eine moderne IT-Infrastruktur ist das Rückgrat digitaler Resilienz. Sie sollte sowohl skalierbar als auch sicher sein und Technologien wie Cloud-Computing und KI-gestützte Überwachung nutzen.

• Maßnahmen: Regelmäßige Backups, redundante Systeme und die Nutzung von Multi-Cloud-Strategien zur Risikominderung.

3. Stärkere Investitionen in Innovation und Automatisierung

Innovation ist entscheidend, um sich schnell an neue Gegebenheiten anzupassen. Automatisierte Prozesse können helfen, Fehler zu minimieren und Ressourcen effizient zu nutzen.

• Praxisbeispiel: Automatisierte Analyse-Tools ermöglichen datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit, die in Krisensituationen entscheidend sind.
• Zukunftsperspektive: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Vorhersage von Markttrends und potenziellen Risiken wird immer relevanter.

4. Regelmäßige Krisensimulationen und Notfallpläne

Übungen wie Cyberattacken-Simulationen oder Szenarien zur IT-Ausfallsicherheit sind notwendig, um Schwachstellen zu identifizieren.

• Prozessidee: Ein Crisis Management Board, das in regelmäßigen Abständen Krisenprozesse überprüft und Übungen plant, sorgt für eine schnelle Handlungsfähigkeit.
• Best Practice: Banken und Finanzinstitute simulieren häufig Cyberangriffe, um ihre Netzwerke und Reaktionszeiten zu testen.

5. Datenstrategien als Basis für Entscheidungen nutzen

Daten sind ein wertvolles Gut. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie Daten sammeln, analysieren und in sinnvolle Strategien umsetzen können.

• Ansatz: Einführung von Data Lakes zur zentralen Speicherung und Analyse großer Datenmengen.
• Zusatznutzen: Daten helfen nicht nur in Krisen, sondern verbessern auch Prozesse wie Kundenservice oder Marketing.

Best Practices und Vorbilder

Digitale Resilienz zeigt sich besonders in Krisensituationen. Hier sind Beispiele von Unternehmen und Strategien, die inspirieren:

1. Maersk: Cybersecurity als Gamechanger

Nach einem schweren Cyberangriff im Jahr 2017, der die IT-Systeme des Logistikriesen lahmlegte, reagierte Maersk mit umfassenden Investitionen in Cybersecurity.

• Maßnahmen: Einführung von Zero-Trust-Strategien, bei denen alle Zugriffe streng authentifiziert werden.
• Ergebnisse: Eine gestärkte, cloudbasierte IT-Infrastruktur, die Maersk heute als Vorreiter im Bereich digitale Sicherheit positioniert.

2. Shopify: Skalierbarkeit als Schlüssel zum Erfolg

Shopify, eine führende E-Commerce-Plattform, zeigte während der Pandemie, wie wichtig skalierbare digitale Lösungen sind.

• Vorgehen: Durch eine robuste Cloud-Infrastruktur konnte Shopify den Anstieg von Online-Händlern bewältigen und gleichzeitig Sicherheit und Performance gewährleisten.

3. Fujitsu: Innovationsförderung durch Technologiezentren

Fujitsu etabliert Innovation Hubs, in denen neue digitale Technologien in realen Szenarien getestet werden.

• Fokus: Zusammenarbeit mit Start-ups und Universitäten, um neue Lösungen schnell zu entwickeln und zu implementieren.
• Vorteil: Diese Hubs bieten ein Umfeld, das schnelle Iterationen und Experimente ermöglicht, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen.

Fazit und Ausblick

Digitale Resilienz ist kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Sie befähigt Unternehmen und Individuen, nicht nur Krisen zu überstehen, sondern auch Chancen im Wandel zu erkennen und zu nutzen.

Die ersten Schritte sind simpel: Analysiere Deine aktuellen digitalen Fähigkeiten (mithilfe des Cybersecurity Audits), identifiziere Schwachstellen und investiere gezielt in Bildung und Technologie. Die Zukunft gehört denen, die sich schnell und effektiv anpassen können – und digitale Resilienz ist der Schlüssel dazu.

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Daten sind mehr denn je von enormen Wert. Nicht zuletzt, da Kund:innen eine zunehmend personalisierte Customer Journey erwarten. Informationen zu Kund:innen und die Analyse selbiger ist im Marketing daher essenziell. Data Driven Marketing ist mittlerweile nahezu unverzichtbar, um das Online Marketing eines Unternehmens auf die individuellen Bedürfnisse von Kund:innen auszurichten. Eine aktuelle Umfrage des EHI Instituts veranschaulicht, wie Data Driven Marketing an Fahrt aufnimmt. Während 2021 fast zwei Drittel der befragten Unternehmen weniger als zehn Prozent des Marketing Budgets für Data Driven Marketing eingesetzt haben, sprechen die Prognosen für 2026 eine andere Sprache. Der Umfrage zufolge will fast ein Drittel der Unternehmen datengetriebenes Marketing massiv ausbauen und mehr als die Hälfte des Marketing Budgets dafür aufwenden. Doch was genau beschreibt Data Driven Marketing?

Definition Data Driven Marketing

Data Driven Marketing ist eine Methode im Online Marketing. Sie verwendet Daten, um die gesamte Kommunikation individuell auf Kund:innen zuzuschneiden. So beispielsweise bei speziellen Kampagnen, aber auch für ganz „normale“ Mails und Social Media Posts. Ziel des Data Driven Marketing ist es, durch Daten zu Kund:innen mehr Erkenntnisse für die Personalisierung und zielgerichtete Content-Veröffentlichung zu erhalten. Genau das ist auch das zentrale Argument, datengetriebenes Marketing im Unternehmen zu etablieren.

Kund:innenverständnis braucht mehr Daten

Der Wettbewerb um Kund:innen hat deutlich zugenommen. Vor allem im Handel, aber natürlich auch in anderen B2C- sowie B2B- und D2C-Bereichen. Umso wichtiger ist es für Unternehmen, ihr Kund:innenverständnis zu optimieren. Was wünschen sich Kund:innen wirklich? Welche Bedürfnisse haben sie hinsichtlich der Customer Journey? Welche Informationen helfen Kund:innen bei Entscheidungen? Solche und viele weitere Fragen treiben Data Driven Marketing an.

Das EHI Institut stellt heraus: Aktuell setzten Unternehmen datengetriebenes Marketing vor allem dazu ein, um Insights zu ihren Zielgruppen zu erhalten (Platz 1). An zweiter und dritter Stelle stehen die Conversion Optimierung und Umsatzsteigerung sowie die strategische Ausrichtung von Sortimenten im Handel. Hinzu kommen Erkenntnisse zur Customer Journey des Kunden bzw. der Kundin. Gerade diese hat sich in den vergangenen Jahren stark gewandelt. Mittlerweile sind Kund:innen zunehmend Omnichannel im Handel unterwegs. Datengetriebenes Marketing hilft dem Marketing Management, die individuelle Customer Journey des Kunden/ der Kundin besser zu verstehen und Content sowie Werbung nicht nur inhaltlich, sondern auch kanalspezifisch individuell auszuspielen.

So funktioniert Data Driven Marketing richtig

Sammeln, zusammenführen, analysieren, Strategien umsetzen und letztlich den Erfolg messen – das ist der optimale Ablauf von Data Driven Marketing. Die Methode umfasst dabei alle wichtigen Kanäle. Folgend beschreiben wir Ihnen die einzelnen Stufen etwas umfassender:

1. Daten sammeln

Daten zu Kund:innen sammeln ist natürlich der Ausgangspunkt für Data Driven Marketing. Und Daten gibt es enorm viele. Genauso auch Datenquellen. Im datenbasierten Marketing sollten Sie sich daher zuerst die Frage stellen: Welche Daten werden benötigt? Und welche Datenquellen – 1st, 2nd und 3rd Party – sollen einbezogen werden? Denken Sie dabei daran: Die Daten, die Sie sammeln, sind im Data Driven Marketing wesentlich kleinteiliger.

Datenquellen sind wie gesagt vielzählig. Ob Sie nun 1st, 2nd und/oder 3rd Party Daten nutzen wollen, entscheiden einerseits Ihre Unternehmensvorgaben und andererseits Ihre Ziele. Sie sollten dennoch die großen Quellen Online, Offline, Mobile, Social Media und ggf. MaFo-Informationen gleichermaßen berücksichtigen. Gerade für Social Media Daten empfiehlt es sich dabei auf Social Media Monitoring Tools und Social Listening zurückzugreifen. Wie Sie Social Listening im Unternehmen richtig einsetzen, haben wir in einem Whitepaper noch einmal genauer aufgeschlüsselt. Lesen Sie außerdem, wie Social Media Monitoring Ihnen bei Zielgruppen-Insights helfen kann.

2. Zusammenführung und Analyse

Daten alleine bringen natürlich noch nicht den erhofften Nutzen, Ihre Zielgruppe optimal mit Content und Werbung zu versorgen. Big Data Analytics ist hier das Stichwort. Entsprechende Tools übernehmen die Zusammenführung und Analyse der generierten Daten zu Ihrer Zielgruppe und filtern relevante Informationen sowie Erkenntnisse heraus. Darauf bauen Sie wiederum Ihre (Content) Marketing Strategie auf.

3. Umsetzung in einer Strategie

Für die Umsetzung Ihrer Strategie definieren Sie wie gewohnt Ziele und KPIs, die Sie für die Erfolgsmessung benötigen. Dann geht es um konkrete Marketingmaßnahmen, die Sie in Abhängigkeit der Datenanalyse und Zielsetzung durchführen. Denken Sie dabei weiterhin ganzheitlich: Digitale und analoge Kanäle sollten Sie weiterhin miteinander kombinieren (Omnichannel!). Nutzen Sie also nicht nur Content und E-Mail Marketing, sondern auch Display Advertising, Influencer Marketing & Co.

4. Was hat’s gebracht? – Erfolgsmessung über KPIs

Kassensturz ist am Ende von Kampagnen und anderen Marketingmaßnahmen: Zum Schluss heißt es daher, verschiedene Performance KPIs im Online Marketing zu ermitteln. Wie gut kamen die datengetriebenen Maßnahmen tatsächlich bei Ihren Kund:innen an? Eine Übersicht der wichtigsten Content Marketing KPIs haben wir Ihnen separat zusammengestellt. Wie Sie wissen, gibt es aber  eine Vielzahl von KPIs, die Sie nutzen können – abhängig von gesetzten Zielen und durchgeführten Marketingmaßnahmen.

Einige weitere Beispiele für wichtige KPIs im Blick auf die Profitabilität einer Marketingmaßnahme:

• Return on Investment (ROI)
• Conversion Rate
• Newsletter-Anmeldung
• Downloads (z.B. Whitepaper, Softwarevergleich, o.ä.)

Herausforderung Technologie und Digitalisierung

Doch nur die Erkenntnis, dass Data Driven Marketing zunehmend wichtig wird, reicht bei Weitem nicht, um datengetriebenes Marketing auch richtig zu betreiben. Das EHI Institut hat dazu Unternehmen aus dem Handel befragt, an welchen Stellen sie Verbesserungspotenzial sehen. Das Fazit: Neben Mitarbeiter:innen als wichtigster Hebel (80 Prozent) und der Unternehmenskultur (68 Prozent) als wichtiger Schlüssel für die Umsetzung von Data Driven Marketing ist eine weiter zentrale Herausforderung die richtige Technologie und der Digitalisierungsgrad. 56 Prozent der befragten Händler:innen gaben an, hier noch Ansatzpunkte zur Verbesserung zu sehen, damit Data Driven Marketing besser umgesetzt wird. Das führt uns zum Tool Setup für Data Driven Marketing. Was also benötigt das datenbasierte Marketing für Tools und Systeme?

Tool Setup für Data Driven Marketing: Diese Tools gehören dazu

Grundsätzlich lässt sich sagen: Wollen Sie datengetriebenes Marketing mit Erfolg durchführen, sollten sie es ganzheitlich betreiben. Das bedeutet einerseits, alle relevanten Datenquellen zu nutzen. Andererseits aber auch, viele Aspekte in Ihrem Unternehmen komplett zu digitalisieren. Und nicht zuletzt bedeutet es, die einzelnen Tools und Systeme so miteinander zu verbinden, dass sie nahtlos ineinandergreifen. Im einzelnen braucht Data Driven Marketing dabei vor allem folgende Tools und Systeme:

1. Tools zur Webanalyse wie Google Analytics, Search Console, o.ä.
2. Social Media Monitoring Lösungen oder direkt ein komplettes Social Media Listening System
3. Marketing Automation Tools – Die passenden Marketing Automation Tools für Ihr Business finden Sie mithilfe einer Marketing Automation Prozessanalyse. Eine Übersicht verschiedener Marketing Automation Tools liefert Ihnen dabei unser Marktüberblick.
4. Customer Relationship Management (CRM) System: In unserem aktuellen CRM Vergleich haben wir 20 Enterprise Systeme gegenübergestellt.
5. Reporting- und Analyse-Tools
6. Tools für Content Strategy und Content Creation: Einen Vergleich von 18 Content Marketing Tools stellen wir Ihnen in unserem Marktüberblick zur Verfügung.

Wichtig beim Tool Setup sind aber nicht nur die einzelnen Tools und Systeme, sondern auch die Kompatibilität und Vernetzung untereinander. Erst wenn alle einzelnen Komponenten Ihres MarTech-Stacks ineinandergreifen, können Sie Data Driven Marketing richtig effizient einsetzen. Achten Sie daher bei der Auswahl Ihrer Tools und Systeme auf die Kompatibilität. Mitunter lohnt es sich, frühzeitig auf Expert:innen zurückzugreifen, damit Ihr Marketing am Ende genauso rund läuft, wie Sie es sich vorstellen.

Einsatz und Vorteile im Unternehmen

Sie nutzen bisher noch kein Data Driven Marketing? Oder nicht vollumfänglich? Wir liefern Ihnen hier einige Beispiele, wo und wie Sie datengetriebenes Marketing einsetzen können – und welche Vorteile es Ihnen im Detail bietet.

Beispiele für datengetriebenes Marketing

1. Personas erstellen

Data Driven Marketing greift bereits ganz am Anfang des Marketing Prozesses: Bei der Identifikation von Personas. Statt nur eine Zielgruppe anhand demographischer und sozioökonomischer Kategorien zu definieren, hilft Ihnen datengetriebenes Marketing dabei, zusätzliche psychografische Faktoren wie etwa den Lebensstil, Werte und Meinungen, etc. ungefiltert (also nicht bewusst manipuliert) durch die direkte Datengenerierung zu berücksichtigen. Das Beispiel Social Media Monitoring zeigt das besonders gut: Hier werden Meinungen meist ungefiltert kundgetan. Und der eigene Lebensstil auf Plattformen präsentiert. Bei einer klassischen MaFo-Umfrage werden solche Informationen häufiger bewusst von Befragten abgeändert.

2. Trends erkennen und strategisch nutzen

Im Content Marketing können Sie durch Data Driven Marketing schnell neue (und saisonale) Trends erkennen und in Ihren Redaktionskalender einplanen. Zudem erhalten Sie wichtige (Echtzeit-)Insights, die für relevanten Website-Content unerlässlich sind. Wie Sie zudem Ihren Redaktionsplan mit relevantem Inhalt füllen können, erfahren Sie ins unserem Beitrag. Für einen genauen Überblick im Content Marketing können Sie sich zudem unsere kostenlose Redaktionsplan Vorlage herunterladen.

3. Personalisierung von Marketingmaßnahmen

Personalisierte Inhalte auf Website, in der Newsletter-Mail und auf allen anderen Kanälen ist heute das A und O, um Kund:innen zu erreichen. Auch hier ist Content Driven Marketing eine wichtige Unterstützung. Durch die Zielgruppen-Insights können Sie etwa personalisierte E-Mail-Kampagnen erstellen, aber auch die richtigen Produkte auf dem passenden Kanal promoten – und das sogar vorausschauend.

4. Triggering im Marketing Automation

Im Marketing Automation nimmt die Funktion des Triggering eine große Rolle ein. Führen potenzielle Kund:innen eine Aktion, etwa auf Ihrer Website aus (z.B. Newsletter-Anmeldung durch den User), erfolgen automatisiert getriggerte Mailings, die mit der Aktion in Zusammenhang stehen. Auch hier sind Daten der Schlüssel zu den richtigen Inhalten, die Ihren Kund:innen bereitgestellt werden.

5. Programmatic Advertising

Zuletzt das Programmatic Advertising: Hierbei spielen Sie personalisierte Werbung genau zu dem Zeitpunkt und auf dem Kanal aus, auf dem Ihre Kund:innen bzw. Ihre Zielgruppe gerade unterwegs ist. Programmatic Advertising braucht die in Echtzeit generierten Informationen, um überhaupt zu greifen. Mehr zum Programmatic Advertising haben wir in diesem Beitrag für Sie zusammengefasst.

Vorteile für Unternehmen

Die Vorteile sind wie so oft vielschichtig. In erster Linie lernen Sie Ihre Kund:innen noch besser kennen. Das datengetriebene Marketing hilft Ihnen dabei, die Kundeninteraktion an allen Touchpoints der Customer Journey zu optimieren, die Personalisierung der Kommunikation auf allen Kanälen zu verbessern und dabei auf aktuelle, wichtige Trends einzugehen. Data Driven Marketing bietet Ihnen aber auch eine Basis, um den Kundenservice und damit die Kundenzufriedenheit und -bindung zu erhöhen.

Für Ihr Business ist Data Driven Marketing zudem ein Effizienz- und Performance-Booster. Sie können Erfolge von Kampagnen besser messen und durch zielgerichtete Marketingmaßnahme Kosten einsparen. Ihr Marketingbudget lässt sich damit optimaler verteilen.

Fazit

Data Driven Marketing ist in vielen Firmen bereits angekommen – wenn auch nicht immer in umfangreichen Maß. Allerdings zeigen die Trends: Datengetriebene Marketingmaßnahmen sind für die Mehrzahl der Firmen zukunftsrelevant und sollen weiter ausgebaut werden. Für das Management bedeutet das aber auch, die richtigen Hebel zu betätigen. Und das heißt: Change Management im Unternehmen betreiben und die vorhandenen Systeme auf Data Driven Marketing auslegen. Wenn Sie das passende Tool Setup für Ihr Business zusammensetzen und die vorhandene Daten miteinander richtig vernetzen, können Sie Ihre Marketingmaßnahmen langfristig effektiver und effizienter gestalten.

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Die Zeiten für Marketingverantwortliche sind spannend: Die Digitalisierung hat völlig neue Möglichkeiten geschaffen, mit dem Kunden zu interagieren und die eigene Marke zu positionieren. Noch nie standen Marketern so viele Informationen über ihre Zielgruppen zur Verfügung und noch nie war der Draht zu ihnen so direkt. Gleichzeitig ist die Zahl der potenziellen Kontaktpunkte sprunghaft angestiegen, denn es gibt  immer mehr Kanäle, auf denen die Kunden unterwegs sind: Dazu zählt nicht nur eine steigende Zahl an sozialen Netzwerken; die meisten Kunden besitzen heute auch mehrere mobile Endgeräte und nutzen diese, um online zu recherchieren, zu vergleichen oder zu shoppen. Überall im Netz hinterlassen Kunden heute ihre Spuren, und zwar in Form von Daten, die sie beim Surfen auf den unterschiedlichen Kanälen generieren. Für Marketer sind diese Daten eine echte Fundgrube, denn mit ihrer Hilfe können sie das Verhalten und die Präferenzen der Kunden sehr viel besser verstehen, als früher. Dieses Wissen lässt sich nutzen, um Kampagnen ganz gezielt zu personalisieren und so durchgehend mehr Relevanz für den Kunden zu schaffen.

Kunden in dieser fragmentierten Welt mit der richtigen Botschaft auf dem richtigen Kanal zu erreichen, ist jedoch ein komplexes Unterfangen. „Per Hand“ und ohne Technologie lässt sich das nicht mehr bewältigen, zumal angesichts notorisch knapper Budgets.

Datensilos aufbrechen

Dass sich aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen lassen, hat sich inzwischen in den meisten Branchen herumgesprochen. Viele Unternehmen stehen derzeit jedoch noch vor der ganz praktischen Herausforderung, ihre Daten zu konsolidieren und an einem zentralen „Ort“ zusammenzuführen. Um den Kunden und seine Präferenzen wirklich zu verstehen sollten die unternehmenseigenen Informationen aus Bereichen wie dem Kundenservice durch Daten von Drittanbietern, beispielsweise anonymisierte Daten aus den sozialen Netzwerken, ergänzt werden. Erst wenn diese verschiedenen Datenquellen auf einer Plattform zur Verfügung stehen und bestehende Datensilos aufgebrochen werden, können Marketingverantwortliche präzise Profile zu den einzelnen Kundensegmenten entwickeln. Denn je umfassender die Datenbasis, desto höher der Grad an Personalisierung, der dadurch möglich wird. Zusammenführen, vereinheitlichen und mit Daten von Drittanbietern sinnvoll kombinieren lassen sich Unternehmensdaten mit einer professioneller Datenmanagement-Plattform (DMP); robuste DMPs sind deshalb das Herzstück jeder digitalen Marketingstrategie. Als zentrale Datenpools sind sie die Basis für eine konsistente und personalisierte Kundenansprache, aussagekräftige Datenanalysen sowie Automatisierungsprozesse. Für Echtzeitmarketing ist eine leistungsfähige DMP unerlässlich, denn hier müssen Daten in Sekundenbruchteilen verarbeitet werden. Mit jeder Kampagne kommen dabei neue Daten hinzu und sorgen dafür, dass die Plattform mit der Zeit immer präziser arbeitet. Zusammen mit strategischen Zukäufen externer Daten können sich Marketingteams so eine solide Basis für schlagkräftige Kampagnen schaffen.

Mehr Zeit für Optimierung

Daten liefern Marketern den notwendigen Kontext, um realitätsnahe Kundenpersonas zu erstellen, genauer zu differenzieren und die jeweilige Zielgruppe auf allen Kanälen mit personalisierten Inhalten anzusprechen. Darüber hinaus ist die Auswertung und Interpretation großer Datenströme Voraussetzung für die Automatisierung von Standardaufgaben wie dem Versand personalisierter E-Mails oder der Erstellung von Bannern für Display-Kampagnen. Bricht ein Kunde den Kaufprozess vorzeitig ab, kann sein Interesse am Produkt durch eine zeitnahe und personalisierte E-Mail noch einmal geweckt werden. Passiert das automatisch, ist die Investition sehr gering, der damit erzielte Return on Investment (ROI) jedoch potenziell sehr hoch. Damit bleibt den Marketingexperten mehr Zeit für die strategische Arbeit und die Optimierung ihrer Kampagnen. Auf Basis von Daten können Kampagnen nicht nur in Echtzeit an verändertes Kundenverhalten angepasst, sondern auch konstant auf ihre Performance geprüft und wenn nötig nachjustiert werden. Marketingverantwortlichen kommt das entgegen: In einer Umfrage von Econsultancy und Oracle war „Tests und Optimierung“ der am häufigsten genannten Arbeitsbereich, für den Marketingverantwortliche sich mehr Zeit wünschen. Datenbasierte Echtzeitautomatisierung schafft diese neuen Freiräume und erlaubt außerdem eine effizientere Gestaltung der Werbeausgaben.

Integration statt Wildwuchs

Viele Marketingexperten haben das große Potenzial der Datenanalyse mittlerweile erkannt: Laut einer Studie der Winterberry Group stimmen 90 Prozent der befragten Unternehmen zu, dass Kundendaten ihnen bereits einen Wettbewerbsvorteil verschafft haben, davon sprechen 32 Prozent sogar von einem beträchtlichen Vorteil. Weitere 74 Prozent erhoffen sich von der Datennutzung eine Umsatzsteigerung. Dem gegenüber gaben jedoch nur 34,8 Prozent der befragten Unternehmen an, das bisher erfolgreich umgesetzt zu haben. Einer der Gründe für diese Diskrepanz dürfte die stetig wachsende Auswahl an Programmen und Instrumenten für das digitale Marketing sein, die es Unternehmen schwer macht, den Überblick zu behalten – geschweige denn eine Auswahl zu treffen.

Häufig beginnt die Suche nach einer leistungsfähigen Marketingsoftware nicht mit der Formulierung eines visionären Gesamtkonzepts, sondern mit einem konkreten Problem, das mit Hilfe von Technologie gelöst werden soll. Und tatsächlich hält der Markt für jede Art von Aufgabe immer mehr Software bereit. Darunter das passende Produkt für den jeweiligen Anwendungsfall herauszufiltern ist zeitaufwändig und damit fehler- und kostenanfällig. Erwirbt eine Marketingabteilung im Zeitverlauf für jedes neue Probleme ad hoc ein neues Programm, stellt sich außerdem die Frage nach der Integration mit bestehenden Lösungen. Gerade im Marketing ist die Gefahr eines nicht durdachten „Wildwuchses“ an Anwendungen besonders hoch. Dieser untergräbt jedoch den eigentlichen Mehrwert digitaler Marketinglösungen, der in Effizienzgewinnen durch Integration liegt.

Die Cloud als Werkzeugkasten

Eine Marketing Cloud hat hier den entscheidenden Vorteil, dass sie alle auf dem Markt verfügbaren Tools auf einer Plattform vereint und zudem flexibel erweiterbar ist. Die Integration wird dadurch unproblematisch, insbesondere, wenn der Anbieter über offene Schnittstellen auch die Anbindung bereits bestehender Software ermöglicht. Neue Anwendungen können in der Cloud nach dem Baukastenprinzip und ohne großen Aufwand ergänzt werden. Waren zunächst nur ein besseres Datenmanagement und Automatisierung relevant, kann eine Marketing Cloud im Nachgang ganz einfach um zusätzlich Tools für das Social Marketing oder das Testen von Kampagnen erweitert werden. Auch zusätzliche Benutzerprofile sind im Nu freigeschaltet. Über die Cloud sind die Anwendungen außerdem jederzeit zugänglich und stets auf dem neuesten Stand; um Updates muss ich das anwendende Unternehmen nicht kümmern. Flexible Preismodelle stellen sicher, dass Anwender nur die Funktionen zahlen, die sie tatsächlich nutzen. Dabei sind Marketing Clouds beliebig skalierbar: Wird mehr Rechenleistung benötigt, kann diese schnell und einfach hinzu gebucht werden.

Datenbasiertes Marketing bietet Marketern die Chance, Kunden personalisiert und mit relevanten Inhalten anzusprechen. Die Automatisierung von Standardprozessen schafft Raum für strategische Aufgaben. Die Herausforderung für viele Unternehmen besteht derzeit noch darin, ihre Daten zu konsolidieren und systematisch nutzbar zu machen. Eine DMP kann diesen Prozess deutlich erleichtern und dient außerdem als Grundlage für Analysen sowie die Automatisierung von Marketingaufgaben. Für Unternehmen, die Datenmarketing weitgehend in Eigenregie betreiben möchten, lohnt sich die Investition in eine Marketing Cloud: Als integrierte Plattformen vereinen Marketing Clouds alle verfügbaren Tools für das datenbasierte Marketing und sind beliebig skalierbar. Damit sind Marketer bestens aufgestellt, um die Möglichkeiten der Digitalisierung voll auszuschöpfen.

Autor: Sebastian Fleischmann, Sales Director bei Oracle Marketing Cloud

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In den Datenanalyse– und Visualisierungs-Markt kommt Bewegung. Nachdem Google die geplante Übernahme des Analytics-Start-ups Looker für 2,6 Milliarden US-Dollar bekanntgegeben hat, meldet nun der SAP-Rivale Salesforce den nächsten »big deal«. Der Softwarekonzern aus San Francisco übernimmt für 15,7 Milliarden US-Dollar den Datenanalyse-Spezialisten Tableau. Das Geschäft soll komplett in Aktien entrichtet werden. Alle Tableau-Aktien der Klassen A und B werden gegen 1.103 eigene Stamm-Aktien eingetauscht. Für Salesforce ist es laut der Nachrichtenagentur Bloomberg der bisher größte Deal der Unternehmensgeschichte. »Wir bringen das weltweit führende CRM mit der Analyseplattform Nr. 1 zusammen. Tableau hilft Menschen, Daten zu sehen und zu verstehen, und Salesforce hilft Menschen, Kunden zu binden und zu verstehen. Es ist wirklich das Beste aus beiden Welten für unsere Kunden – die Zusammenführung von zwei Plattformen, die jeder Kunde benötigt, um seine Welt zu verstehen«, sagte Marc Benioff, Chairman und Co-CEO von Salesforce.

Tableau war Vorreiter und Pionier in der Self-Service-Analyse mit einer intuitiven Analyseplattform. Heute ist Tableau vor allem für seine Datenvisualisierungssoftware bekannt. Weltweit analysieren mehr als 86.000 Kunden, darunter Verizon, Schneider Electric, Charles Schwab, Southwest und Netflix, ihre Daten mit Tableau. Hauptsitz bleibt nach wie vor Seattle, die Geschicke werden auch weiterhin von CEO Adam Selipsky geleitet. »Durch die Zusammenarbeit mit Salesforce können wir Menschen auf der ganzen Welt helfen, Daten zu sehen und zu verstehen«, erklärte Adam Selipsky, Präsident und CEO von Tableau. Die Übernahme wird voraussichtlich im dritten Quartal 2019 über die Bühne gehen.

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„Ein eingehender Proof of Concept der führenden Marktlösungen bestätigte uns, dass Sinequa bei der Kombination von anspruchsvoller Analytik, einschließlich fortschrittlicher Natural Language Processing, und Machine Learning dem Wettbewerb einen Schritt voraus ist. Sinequa liefert unseren Anwendern die wichtigsten Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten und erfüllt dabei unsere hohen Anforderungen an die Datensicherheit“, kommentiert Peter Schminke, IT-Spezialist bei der DZ BANK.

Die DZ BANK gehört zu den größten Banken Deutschlands. Die Sinequa-Plattform bietet Konnektivität an verschiedene Datenquellen, umfangreiche Administrationsfunktionalitäten, modernes Natural Language Processing und ein Frontend, welches direkt einsetzbar ist. Die Implementierung der Plattform bei der Bank übernimmt B-S-S.

„Daten sind der Lebensnerv des modernen Unternehmens, dies gilt insbesondere für große Finanzinstitute wie die DZ BANK“, sagt Stéphane Kirchacker, Vice President Sales EMEA bei Sinequa. „Da Sinequa seine Präsenz im Finanzsektor weiter ausbaut, freuen wir uns, die DZ BANK als zweitgrößte Bank in Deutschland zu unseren Kunden zählen zu können. Gemeinsam mit unserem Partner B-S-S helfen wir der Bank dabei, bessere Einblicke aus Daten zu bekommen, Innovationen zu fördern und die richtigen Informationen zur richtigen Zeit an die richtige Person zu liefern.“

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Warum wird Big Data aus Ihrer Sicht auch im Marketing und in der PR immer wichtiger?

Eine riesige Menge an Informationen werden in jedem Unternehmen, völlig branchenunabhängig, produziert und gespeichert. Es ist vor allem Anreiz, dieses „schlummernde“ Potential auszuschöpfen, um das eigene Unternehmens-Know-how perfekt einzusetzen. Die Verknüpfung und Auswertung von Daten im Marketing bietet in Sekundenschnelle einen gesammelten Überblick über die laufenden Projekte, Kampagnen, Budgets oder die Erfolge verschiedener Werbekanäle. Es können aber auch Trends oder Abweichungen rascher identifiziert werden. Es wird in allen Fachbereichen zunehmend wichtiger, alle relevanten Informationen zur richtigen Zeit zur Hand zu haben. Dadurch bekommt man zusätzlich zum eigenen Bauchgefühl auch noch die untermauernden Fakten.

Wie lassen sich Tools wie Mindbreeze für die Aufbereitung von Content nutzen?

Diese Produkte dienen ja im Grunde der Informationsbeschaffung, abhängig von der Fachabteilung oder der Position. Sie bieten dabei aber weit mehr als das klassische „Suchfeld-Trefferlisten“-Schema. Diese Produkte nutzen maschinelles Lernen sowie Ausprägungen künstlicher Intelligenz und generieren daraus einen umfassenden Informationsüberblick – eine 360-Grad-Sicht. Damit sind die Mitarbeiter in der Lage, verteilt gespeicherte Daten im richtigen Zusammenhang rasch zu finden und zu nutzen.

Eignet sich solche Tools für die interne Kommunikation? Könnte es Kommunikationsmittel wie die klassische Mitarbeiterzeitung ersetzen?

Ein Tools wie Mindbreeze unterstützt die Mitarbeiter bei der täglichen Arbeit, indem es wie ein Assistent rasch Informationen zu Verfügung stellt, die jetzt gerade benötigt werden, um beispielsweise dem Vorstand einen Statusbericht zu liefern. Das ist ein ganz anderer Ansatz als die klassische Mitarbeiterzeitung, die oft aufwendig produziert wird und in der Ereignisse mit vielen Hintergrunddetails aufbereitet werden. Denken Sie nur an den umfangreichen Nachbericht einer Jubiläumsfeier mit vielen Videos und Fotos.

Und wie kann ich als Anwender die generierten Daten für die externe Kommunikation nutzen?

Durch Big Data Analytics lernt das Unternehmen die Wünsche ihrer Kunden besser kennen, da Informationen analysiert und in Zusammenhang gebracht werden. Gibt es beispielsweise sehr viele Anfragen zum gleichen Thema beim Customer Service, so könnte dies der Einstiegspunkt für das Marketing sein, das Thema beispielsweise in einem Blogeintrag oder im Kunden-Newsletter ausführlich zu behandeln, oder möglichweise auch Whitepaper oder Cheat Sheets dazu anzubieten. Diese Informationen über Kunden, Produkte oder Aufträge eröffnen auch eine andere Sicht auf Unternehmensprozesse und zeigen Optimierungspotenzial auf oder unterstützen bei der Lösung von Problemen

Wie positionieren Sie sich gegenüber anderen Data Analytics-Lösungen am Markt?

Einige Anbieter bieten bereits Wissensmanagementlösungen auf Basis von künstlicher Intelligenz. Die meisten Lösungen am Markt sind sehr dienstleistungsintensiv in der Inbetriebnahme und Wartung. Mit unseren disruptiven Appliances gehen wir völlig andere Wege. Wir entwickeln nicht nur die Software inhouse, wir entwickeln auch maßgeschneiderte Hardware zusammen mit unseren Hardware-Partnern, damit wir ein echtes Standardprodukt ausliefern. Dadurch ist Mindbreeze InSpire sofort in jedem Unternehmen einsetzbar. Die Datenquellen werden mittels unserer Konnektoren an Mindbreeze angebunden. Danach beginnt Mindbreeze mit der Analyse der Daten und stellt die Zusammenhänge zwischen den Informationen her. Selbstverständlich sieht ein Anwender nur jene Informationen, für die er auch berechtigt ist.

Wie ist die Idee zu so einem Tool entstanden?

Schon als Kind war ich fasziniert von Science-Fiction, Robotern, künstlicher Intelligenz und vor allem davon, dass Computer Informationen und Zusammenhänge verstehen können. Diese Leidenschaft führte dann unmittelbar nach Abschluss meines Informatik Studiums dazu, dass ich Mindbreeze geründet habe. Es war mir schon damals klar, dass es zunehmend eine Herausforderung wird, die vielen Informationen zu finden und effizient für den Anwender zu verknüpfen – daher habe ich 2005 mit 23 Jahren Mindbreeze gegründet. Heute sind wir international tätig, vertreiben über ein Partnernetzwerk unsere Appliance in über 60 Ländern und zählen viele Großkonzerne zu unseren zufriedenen Kunden.

Wo sehen Sie Ihre Lösung in fünf Jahren?

Intelligente Datenaufbereitung und -analyse ist ja in den letzten Jahren zum echten Trend-Thema geworden. Die Techniken der künstlichen Intelligenz entwickeln sich rasant weiter, und wir sind international ganz vorne dabei. Wir haben viele Ideen dazu, wie effizientes Wissensmanagement in Unternehmen in Zukunft aussehen wird und arbeiten natürlich auch entsprechend daran – wir reden darüber aber immer erst, wenn die Umsetzung im Produkt verfügbar ist.

Und wo steht das Feld Data Analytics in fünf Jahren?

Die Chancen im Bereich Big Data Analytics werden weiterhin rasant wachsen – genauso wie es auch die Datenberge tun. Laut unabhängigen Analysten wie Gartner geht die Entwicklung in den nächsten Jahren in Richtung „AI Everyhere“, also „Virtual Assistents“, „IoT Platform“ oder „Enterprise Taxonomy and Ontology Management“.  Eine spannende Zeit, in der wir leben.

Daniel Fallmann ist Gründer und Geschäftsführer des Big Data- und KI-Spezialisten Mindbreeze

Quelle: Mindbreeze

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Die digitalen Big-Player, darunter Vice, Buzzfeed und Refinery29, haben diese Fertigkeit zur Perfektion gebracht. Ihr Wissen über die Interessen und das Verhalten ihrer Leserschaft ermöglicht es ihnen, sowohl die Leser, als auch die Werbepartner bis ins letzte Detail individuell zu bedienen. Sie kreieren damit eine Win-Win Situation für alle Beteiligten. Und obwohl die einzige Konstante im digitalen Markt derzeit der konstante Wandel zu sein scheint, zeigen diese zukunftsweisenden Best Practices einen klaren Trend an. Nur die Publisher, die sich kontinuierlich an die sich ändernden Präferenzen, Plattformen, Kanäle und Technologien des Marktes anpassen, sind geeignete long-term Werbepartner.

Personalisierte und relevante Ausspielung der Werbebotschaften in Echtzeit

Die digitalen Medien der nächsten Generation nutzen Algorithmen ähnliche wie die Unterhaltungsplattformen Spotify, Netflix, Facebook und co.. Sie wissen, welche Inhalte der Leser als nächstes konsumieren möchte, bevor dieser es selbst weiß. Die Praxis führt zu einem hoch involvierten und loyalen Publikum.

Mithilfe der dadurch gesammelten Daten sind diese Publisher in der Lage, ihren Werbepartnern exakt die Zielgruppe zu servieren, die sie wünschen. Das Targeting findet hier auf einer weit tieferen Eben statt, verglichen mit den üblichen demographischen Merkmalen klassischer Mediadaten. Indem sie alle verfügbaren Daten in Echtzeit auswerten, ist es ihnen möglich, hoch personalisierte Werbung auszuspielen. Auch die Reports und KPIs, die sie ihren Werbepartnern durch die fortschrittliche Datenauswertung liefern, sind ein unschlagbares Verkaufsargument.

Neue personalisierte Zielgruppen

Die großen Medienhäuser locken mit ihrer Datengeschicklichkeit nicht nur neue Kernleserschaften und Kunden an. Sie sind auch in der Lage neue Lesersegmente zu kuratieren, die genau der Zielgruppe ihrer Werbepartner entsprechen, indem sie das Verhalten und die Konsummuster der Nutzer über alle ihre Kanäle hinweg beobachten und basierend darauf Inhalte zur Verfügung stellen, die genau dem Interesse dieser Zielgruppe entsprechen.

Sich laufend neu erfinden

Medien wie Buzzfeed und Vice haben sich allen Konventionen zum Trotz über ihre ursprüngliche Kernmarke hinweg in neue Sphären gewagt. Ihre außerordentliche Fähigkeit neue Medien, Altersgruppen und Themengebiete zu erschließen, ist inzwischen Teil ihrer Firmenidentität geworden. Das Talent, sich an die wandelnden Bedürfnisse des Marktes anzupassen ist ein ausschlaggebender Faktor ihrer langfristigen Partnerschaften und damit ihrer Monetarisierungsstrategie.

Fazit

Die nächste Generation der Publisher macht sich innovativen Content und ihr Verständnis von Daten zu Nutze, um Lesern und Werbepartnern eine unvergleichlich wertvolle Customer Experience zu bieten. Doch sowohl die Werbebranche, also auch ein Großteil der Publisher haben noch eine steile Lernkurve von sich. Advertiser müssen das Potenzial, das in diesem datengetriebenen Modell liegt noch zur Gänze erkennen. Viele Publisher hingegen sind zwar konzentriert darauf guten und relevanten Content zu liefern, haben aber noch nicht erkannt, die Daten die sie generieren könnten zu Analysieren und für sich zu Nutzen. Wenn beide Seiten jedoch erst einmal erkannt haben, welche Resultate sich hierbei erzielen lassen, wird es kaum eine bessere Alternative geben, um mit seiner Zielgruppe zu kommunizieren.

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Das haben sie nun erreicht – zumindest den Teil mit den Daten. Doch Fakt ist: Die meisten Onlinehändler sind nicht in der Lage, ihre Daten effektiv zu nutzen.

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Der Grund sind manuelle Regeln und Filter. Wenn ein Merchandiser entscheidet, dass alle Produkte im Segment Actionsport nur für die Kundengruppe der 18-39-Jährigen relevant ist, so bekommt ein 60-Jähriger diese Produkte nicht vorgeschlagen. Selbst wenn er sich dafür interessiert und sich bereits neue Ski-Schuhe angesehen hat. Ein Algorithmus würde dieses Nutzerverhalten erkennen und dem Kunden unabhängig von seinem Alter nun die besten Ski-Resorts empfehlen und passende weitere Produkte vorschlagen.

In Zukunft wird die Analyse und Auswertung der Customer Journey in Echtzeit über den Erfolg des Onlinehändlers entscheiden. Doch um für jeden Kunden sofort zu entscheiden, was ihn zum Kauf bewegt, benötigen Händler Algorithmen, die aus der individuellen Customer Journey personalisierte Kundenprofile erstellen. Daraus folgt ein genau passendes Angebot für jeden Kunden. Von Hand kann das kein Merchandiser leisten.

Trotzdem glauben Onlinehändler noch immer, sie könnten Big Data mit reiner Muskelkraft in den Griff bekommen. Das mag begrenzt funktionieren – bis zu einer gewissen Zahl an Kunden – und kostet enorm viel Arbeitszeit. Jeder Kunde hat seine eigene Customer Journey, die ausgewertet werden will. Weil das manuell nicht komplett möglich ist, teilt man die Kunden heute in Gruppen – mit dem Ergebnis aus dem obigen Beispiel: eine beträchtliche Anzahl an Kunden „fällt hinten runter“ und wird ignoriert, obwohl sie Kaufbereitschaft zeigt.

Selbst wenn ein Händler bereit wäre, ein Heer von Merchandisern einzustellen, um manuell alle Customer Journeys auszuwerten, wären sie niemals in der Lage dazu, die richtigen Entscheidungen innerhalb von Sekunden zu treffen. Ein guter Algorithmus dagegen arbeitet in Echtzeit und wertet Verhaltensdaten sofort aus – und entscheidet für alle Kunden, was sie nach ihrem nächsten Klick zu sehen bekommen.

Und nicht nur das. Dank künstlicher Intelligenz lernen die Algorithmen und werden mit der Zeit immer schlauer und können noch bessere Empfehlungen geben. Je eher Händler also damit beginnen, Algorithmen einzusetzen, desto schneller verbessern sie nicht nur das Kundenerlebnis, sondern erlangen auch einen Wettbewerbsvorteil  gegenüber der manuellen Konkurrenz.

Autor: Alex Ciorapciu, Director Global Solution Engineering & Partnerships bei RichRelevance

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Um die Bedeutung von Daten für das eigene Geschäftsmodell evaluieren zu können, müssen Unternehmen ihre Umwelt nach Best Practices durchleuchten. Reicht es aus, die Digitalisierung von Daten und Prozessen als integrativen Bestandteil des bestehenden Geschäftsmodells zu behandeln, oder sind gänzlich neue Prozesse gefordert, um den veränderten Bedingungen im Wettbewerb Rechnung zu tragen? Unternehmen, die sich einen professionellen Dienstleister an die Seite stellen, gehen einer typischen Gefahr der Digitalisierung aus dem Weg – dem Scheitern an operativen Details.

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Von Big Data zu Smart Data

Als Begleiterscheinung der digitalen Transformation haben Anzahl und Umfang der Datenquellen in den Unternehmen stark zugenommen. Unternehmen sitzen auf einem Schatz an Informationen, der bei richtiger Handhabung den Geschäftserfolg erheblich steigern kann. Genau darin liegt aber auch die große Herausforderung: Wie lässt sich aus den vorhandenen Daten gezielt Wissen generieren, um nutzbringende Geschäftsentscheidungen zu treffen? Fest steht: Daten einfach nur zu sammeln reicht nicht aus. Vielmehr müssen die richtigen Daten ausgewählt und intelligent miteinander verbunden werden. Umso wichtiger wird dies, wenn immer mehr Daten erzeugt und vorgehalten werden. Damit die digitale Transformation gelingt, müssen Unternehmen frühzeitig eine ganzheitliche Strategie verfolgen, die auch die Implementierung passender Softwarewerkzeuge beinhaltet, um den Rohstoff „Daten“ nutzbar zu machen.

Daten systemübergreifend nutzbar machen

Allein der einfache Zugriff auf Daten ist noch kein Garant für wirtschaftlichen Erfolg: Unternehmen, die tatsächlich „datengetrieben“ arbeiten wollen, müssen beispielsweise ihr Product Information Management (PIM), Customer Relationship Management (CRM) oder Enterprise Resource Planning (ERP) über Systemgrenzen hinweg vernetzen. Nur so lässt sich eine saubere Datenbasis schaffen. Ohne aktuelle und konsolidierte Daten sind Business Intelligence-Projekte, die diese Daten in geschäftsrelevante Informationen verwandeln sollen, schon vor ihrer Einführung zum Scheitern verurteilt. Business Intelligence (BI) besitzt in den meisten Unternehmen mittlerweile einen wichtigen strategischen Stellenwert: Mithilfe von BI werden Performance-Steigerungen, Kostensenkungspotentiale und Prozessoptimierungen realisiert und die Planbarkeit zukünftiger Geschäftsaktivitäten verbessert. Vor der Einführung einer BI-Lösung sollten Unternehmen auch den geschäftlichen Nutzen, den sie umsetzen möchten, genau festlegen.

Im Bereich der kundenrelevanten Daten spielt die Auswahl der geeigneten Softwarelösung eine große Rolle. Ein Customer Relationship Management (CRM)-System wie SugarCRM automatisiert den Workflow und bündelt alle geeigneten Vertriebs-, Marketing- und Servicedaten, um sie gewinnbringend nutzen zu können. Neben einem integrierten Rechte- und Rollenkonzept beinhaltet Sugar eine äußerst anwenderfreundliche intuitive Benutzeroberfläche, durch die eine schnelle Akzeptanz bei den Mitarbeitern erreicht wird. Alle wichtigen Vertriebs-, Support- und Marketing-Features sind bereits in der Basisversion von Sugar enthalten. Gleichzeitig ist die Software des Anbieters SugarCRM so flexibel und skalierbar ausgelegt, dass sie an veränderte Konfigurationen und Anforderungen sowie wechselnde Zielgruppen jederzeit anpassbar ist. Sugar kann sich gemeinsam mit dem Unternehmen weiterentwickeln – ein wichtiger Faktor in einer erfolgreichen BI-Strategie.

Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen

Als Datenbasis einer BI-Lösung dient ein zentrales Datenlager, das sogenannte Data Warehouse oder, für einzelne Fachabteilungen, die jeweiligen Data Marts. Mithilfe von ETL-Prozessen (Extrahieren – Transformieren – Laden) werden Daten aus verschiedenen Systemen im Data Warehouse strukturiert und für individuelle Bedürfnisse aufbereitet. Branchenführende ETL-Tools wie Talend sind außerdem in der Lage, Daten sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Quellen zu erfassen, zu modellieren und zu verwalten. Talends offene und skalierbare Architektur erlaubt eine leistungsfähige Datenintegration. Die Plattform harmoniert unter anderem mit SAP ERP sowie gängigen „Hadoop“-Distributionen und lässt sich intuitiv bedienen. Einfache grafische Tools und Wizards versetzen auch nicht-professionelle Entwickler in die Lage, innerhalb kurzer Zeit nativen Code zu erzeugen. Für eine schnellere Datenintegration bietet die Software außerdem Continuous Delivery-Funktionen: Entwicklung, Qualitätssicherung und Liveschaltung in der Produktivumgebung werden in kurzen, iterativen Schritten für jede Stufe im Entwicklungsprozess durchlaufen. Sind die Verbesserungen und neuen Features erfolgreich, lassen sie sich innerhalb weniger Minuten – bei hoher Qualität und geringem Fehlerrisiko – und auf Knopfdruck im Produktionssystem umsetzen. Damit steigern Unternehmen nicht nun ihre Produktivität, sondern auch die Qualität ihrer Daten für bessere und schnellere Entscheidungen.

Besser entscheiden, mehr Zusammenhänge erfassen

Um zeitnah auf dynamische Marktentwicklungen reagieren zu können, sind Unternehmen heute zwingend auf die schnelle Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Daten in auswertbarer Form angewiesen. Business Intelligence bildet eine mächtige Grundlage, um anhand von Analysen und Reports die richtigen Schlüsse zu ziehen, wichtige Entscheidungen schnell zu treffen und zukunftsträchtige Strategien erarbeiten zu können. Insbesondere in komplexen und dynamischen Märkten wie dem E-Commerce geht ein Mehr an Informationen auch mit einem klaren Wettbewerbsvorteil einher. Mit benutzerfreundlichen BI-Systemen sind Anwender in der Lage, ihre Daten innerhalb kürzester Zeit zu analysieren und Ergebnisse sichtbar zu machen, ohne dafür die spezifischen Fachkenntnisse der IT-Abteilung heranziehen zu müssen. Diese wiederum gewinnt Zeit, um sich auf Security- und Compliance-Aufgaben zu konzentrieren. Zudem können leistungsfähige Analyse- und Reportingtools Datenbanken und Tabellen unterschiedlicher Herkunft und Größe einbinden. Ein gutes Beispiel dafür ist Tableau, eine Analysesoftware, mit der Nutzer Informationen schnell auswerten, visualisieren und mit anderen teilen können. Als interaktives Frontend ermöglicht Tableau Daten ganz einfach per Drag&Drop-Funktion zu visualisieren, es kombiniert verschiedene Datenquellen miteinander und stellt mehrere Ansichten in einem Dashboard bereit. So können auch verteilt arbeitende Teams schnell und einfach gemeinsame Reportings erstellen.

Insellösungen und Bypass-Reportings vermeiden

Unternehmen, die das Projekt Digitalisierung nicht nachhaltig betrachten und keine ganzheitliche Strategie verfolgen, verursachen unnötige Kosten und verschwenden Ressourcen. Ein weiteres Problem ist, dass sich Anwender zu oft eigene Reporting-Landschaften aufbauen und dabei die Relevanz und Qualität der Datenbasis vernachlässigen. Zwar benötigen verschiedene Anwender aus Controlling, Marketing und Vertrieb unterschiedliche Reportings um ihre Daten auszuwerten – geschieht dies aber auf Grundlage einer konsolidierten Datenbasis, dann ist der Bezug der Management-Reports zu den realen Gegebenheiten im Unternehmen sichergestellt. In der Praxis kommt es allerdings immer wieder vor, dass Fachanwender ihre Daten und Analysen nicht aus den zentralen IT Systemen beziehen, weil ihnen hier nicht die benötigten fachlichen Inhalte in der erforderlichen Qualität zur Verfügung stehen. Werden diese sogenannten Bypass-Reportings auf Basis von parallelen Datenabzügen erstellt, zieht das einen hohen Abstimmungsaufwand nach sich. Gerade in größeren Unternehmen können die notwendigen Workarounds so umfangreich werden, dass im schlimmsten Fall der Verlust der Steuerungsfähigkeit des Unternehmens droht.

Auswahl eines geeigneten Dienstleisters

Insbesondere mittelständische Unternehmen sind zentrales Bindeglied einer unternehmensübergreifenden Wertschöpfungskette, die sich durch eine engmaschige Verknüpfung von Dienstleistern, Lieferanten und Kunden auszeichnet. Im Kontext der Digitalisierung sollte daher die Prozesslandkarte des Unternehmens betrachtet und überlegt werden, welche (digitalisierten) Aktivitäten primär auf die Wertschöpfung wirken. Bei der Auswahl geeigneter Systemlösungen und Business Intelligence-Anwendungen sollten sich Unternehmen darum einen professionellen IT-Dienstleister an die Seite stellen, der ihnen aus den zahlreichen Möglichkeiten denjenigen Weg aufzeigt, der für die digitale Transformation ihrer individuellen Anforderungen die entsprechende Flexibilität bereithält. Für die Digitalisierung von Daten und Prozessen empfiehlt sich zudem die Wahl eines Anbieters, der Expertise bei der Implementierung von ETL-Prozessen, Business Intelligence und Data Warehousing mitbringt, und das Synchronisieren, Migrieren und Austauschen von Daten aus unterschiedlichen Systemlandschaften beherrscht. Bei der Auswahl der Lösung sollte der Dienstleister darauf achten, dass diese funktional problemlos skalieren, um auch später ein kosteneffizientes Customizing für spezifische Anforderungen zu ermöglichen – die Integrationsfähigkeit der Datenschnittstellen ist entscheidend für die spätere Entwicklung hin zu einer vernetzten Systemlandschaft.

Entscheidend ist die richtige Digitalstrategie

Im Zuge der Digitalisierung ergeben sich große Chancen zur Optimierung der internen und externen Betriebsabläufe: Vertriebsaktivitäten werden beschleunigt, während Beschaffungs-, Lager- und Personalkosten sinken. Außerdem lassen sich Marketingmaßnahmen besser abstimmen: Unternehmen, die alle direkten und indirekten Kontaktpunkte ihrer Kunden entlang der Customer Journey eines Services oder Produkts kennen, können ihre Prozesse, Produkte und Geschäftsmodelle bedürfnisorientiert ausrichten und somit die Zufriedenheit ihrer Kunden steigern.

Digitalisierung ist ein starker Treiber für Wachstum und Innovation. Sie bringt jedoch nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen mit sich: Digitalisierungsprojekte binden materielle wie personelle Ressourcen, erfordern interdisziplinäres Know-how und einen Wandel der Unternehmenskultur. Außerdem muss beachtet werden, dass digitale Geschäftsprozesse und -modelle nicht starr sondern agil sind – damit die digitale Transformation gelingt, bedarf es durchlässiger Organisationsstrukturen und einer Abkehr vom Silodenken der verschiedenen Fachbereiche. Die Bereitschaft zu Veränderungen muss nicht zuletzt auch vom Management aktiv gefordert und gefördert werden.

Ohne eine ganzheitliche Digitalstrategie ist die Gefahr des Scheiterns groß. Professionelle Dienstleister decken in ihrem Portfolio die gesamte Wertschöpfungskette ab – von der Management- und IT-Beratung über die Systemintegration bis hin zum Betrieb von IT-Systemen – und sind damit unverzichtbare Innovationspartner bei der digitalen Transformation von Geschäftsprozessen und -modellen.

Autor: Michael Märtin, geschäftsführender Gesellschafter atlantis media GmbH

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Diese riesige Datenmenge wird über das Internet verschickt und in einer IT-Infrastruktur verarbeitet und gespeichert. Ein einzelner Server stößt hierbei schnell an seine Grenzen. Externe Dienstleister sind hingegen auf genau solche Fälle spezialisiert und bieten entsprechend passgenaue Lösungen. Alex Dosch, Chief Sales Officer bei PlusServer und Experte im Partnernetzwerk United E-Commerce zeigt, wie Onlinehändler und Shopbetreiber für eine stabile IT-Infrastruktur sorgen.

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Selbst hosten oder outsourcen?

Beim E-Commerce-Hosting kommt es vor allem darauf an, eine leistungsstarke, ebenso stabile wie flexible und hochverfügbare Infrastruktur zu nutzen. Dabei sind die Ansprüche an Leistung und Flexibilität besonders hoch, wenn eine kundenfokussierte Lösung umgesetzt werden soll. Der Grund: die hohe Datenmenge und die darauf basierenden Aktionen im Shop, die das Erlebnis des Kunden optimieren sollen. Hinzu kommt die enorme Bedeutung von Sicherheit: Wer personenbezogene Daten erhebt und sammelt, muss diese vor dem Zugriff Dritter schützen. Zudem gilt es, den Shop und weitere Anwendungen vor Distributed-Denial-of-Service-(DDoS)-Attacken zu schützen – also vor Angriffen durch Drittsysteme mit dem Ziel der Überlastung von Infrastrukturen, die daraufhin nicht mehr verfügbar sind. Insbesondere für größere Webprojekte bietet eine extern gehostete Lösung den Vorteil, dass der Anbieter dem Onlinehändler alle Sorgen bezüglich der Performance und Datensicherheit abnimmt. Ein erfahrener Dienstleister kümmert sich um die optimale Verfügbarkeit und hilft Shopbetreibern sogar dabei, ihre Kosten zu reduzieren, indem diese immer nur die Infrastruktur und Services bezahlen, die sie tatsächlich benötigen. Managed-Hosting-, Cloud- und Colocation-Produkte in Kombination mit CDN-Lösungen und DDoS-Schutz sind die optimale Basis, um genau auf die konkreten Anforderungen eines Onlineshops eingehen zu können.

Hybride Cloud-Lösungen für immense Datenmengen

Um den vielfältigen Herausforderungen eines kundenfokussierten Ansatzes gerecht zu werden, eignen sich hybride Lösungen, die ihrem Namen nach das Beste aus allen Welten nutzbar machen. Beispielsweise wird der Onlineshop in einer dedizierten Serverinfrastruktur betrieben, die Verarbeitung der gesammelten Kundendaten hingegen erfolgt in einer Cloud-Erweiterung, bei der je nach Bedarf Ressourcen schnell und flexibel hinzugebucht werden können. Für die Cloud-Erweiterung stehen wiederum mehrere Optionen zur Verfügung – von der Shared-Variante bis hin zur Private Cloud.

Voller Fokus aufs Kerngeschäft

Wer bislang mit einer einfachen Hosting-Lösung gut ausgekommen ist, wird bei der Umsetzung einer Customer-Obsession-Strategie schnell feststellen, dass der Ressourcenbedarf recht zü­gig ansteigt. Um keine wertvollen Daten aufgrund von überlasteten Systemen zu verlieren, empfiehlt es sich, von Anfang an das Gespräch mit einem professionellen Dienstleister zu suchen und den konkreten Bedarf für die kundenfokussierte Lösung zu ermitteln. Auch im späteren Betrieb sorgt die Auslagerung der Infrastruktur dafür, dass sich der Shopbetreiber ganz auf die Wünsche seiner Kunden konzentrieren kann.

Checkliste: Der richtige IT-Infrastruktur-Anbieter für Ihren Onlineshop …

• bietet Hosting-Umgebungen, die für Shopsysteme optimiert sind, und verfügt über langjährige Erfahrung im E-Commerce: Fragen Sie nach Referenzprojekten!
• hat dedizierte Server und Cloud-Produkte für hybride Lösungen.
• überzeugt mit einem Informationssicherheitssystem, das idealerweise nach ISO 27001 und PCI-DSS zertifiziert ist.
• gewährleistet eine rechtssichere Datenverarbeitung und -speicherung über Rechenzentren und Standorte in Deutschland bzw. in der Europäischen Union.
• verfügt über eine leistungsfähige Backbone-Anbindung, die eine Netzwerkverfügbarkeit von mindestens 99 Prozent garantiert.
• bietet einen umfassenden Service: von der persönlichen Vor-Ort-Beratung bis zum 24/7-Support durch zertifizierte Systemadministratoren.
• legt klar definierte, kundenorientierte Service-Level-Agreements vor.

Der Artikel und die Checkliste sind ein Auszug aus dem E-Book „Customer Obsession – Der Kunde im Zentrum des Onlinehandels“, das unter http://www.united-ecommerce.de/ebooks?plu=1  zum kostenfreien Download bereitsteht.

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