Für ein erfolgreiches Marketing müssen Händler Daten kanalübergreifend nutzen, um ihre Kunden wirklich kennenzulernen. Seit Jahren wird deshalb verstärkt in technische Lösungen für Marketing und Kundenbindung investiert. Doch welche Investitionen sind sinnvoll? Gastautor Tobias Knieper von Fivetran erklärt den Begriff des "Modern Data Stacks" und sagt, wie Händler die Datenbasis für ihre Entscheidungen verbessern können.
Der Fluch dabei: Für ein erfolgreiches Marketing müssen diese Daten übergreifend genutzt werden, um den Kunden kennenzulernen und in den Mittelpunkt zu stellen.
Lösungen sind häufig nicht kompatibel
Viele Handelsunternehmen nutzen deshalb bereits topmoderne Lösungen. Die Herausforderung besteht jedoch in deren mangelnder Kompatibilität untereinander. Folglich verteilen sich die Daten auf zahlreiche, nicht miteinander verbundene Systeme. Mitarbeiter haben es schwer, zeitnah Erkenntnisse zu gewinnen.Auch Fragen, wie sich etwa die Mailing-Kampagne auf Facebook-Follower auswirkt oder warum die Verkaufszahlen im Onlineshop eingebrochen sind, lassen sich – wenn überhaupt – erst nach Tagen mit hohem Personalaufwand beantworten.
Der Modern Data Stack
Abhilfe schafft ein sogenannter Modern Data Stack. Er kombiniert eine Reihe von Werkzeugen, üblicherweise sind das- eine Datenpipeline, um Daten automatisiert aus zahlreichen Quellen, z.B. dem Onlineshop, Facebook Ads oder dem CRM-System, in einer Datenplattform zu sammeln,
- ein Data Warehouse oder ein Data Lake als Datenplattform,
- ein Datentransformationstool, um die gesammelten Rohdaten nutzbar zu machen,
- eine Datenvisualisierungs- oder Business-Intelligence (BI) -Plattform zur Veranschaulichung und Erkenntnisgewinnung.
Einige Unternehmen halten sich wegen Sicherheitsbedenken bei Cloud-Lösungen noch zurück. Führende Tool-Anbieter garantieren die Compliance gemäß Datenschutzgesetzen wie der DSGVO, dem DPA oder CCPA. Der Schutz sensibler Daten erfüllt strenge interne und gesetzliche Anforderungen – und ist damit lokalen Lösungen sogar oft überlegen.
Die Benutzeroberflächen der gängigen Tools sind so gestaltet, dass auch Nutzer ohne tiefgreifende technische Kenntnisse die benötigten Reports erstellen können – sei es für das Marketing, die Logistik, den Customer-Support oder die Finanzabteilung.
Automatisierung statt Handarbeit
Das eröffnet Händlern neue Möglichkeiten: Sie erhalten Echtzeiteinblicke und können auf jede Entwicklung zeitnah reagieren. Sie können Geschäftsentscheidungen jederzeit auf Basis aktueller, verlässlicher Daten treffen. Und eine 360-Grad-Sicht auf Kunden ermöglicht eine optimierte persönliche Ansprache entlang der gesamten Customer-Journey.Viele Handelsunternehmen nutzen bereits Teile des Modern Data Stacks, meist ein Data Warehouse und ein Analysetool. Um Daten aus den Quellen zu bekommen und auf einer Plattform zu zentralisieren, verlassen sich viele noch auf selbst entwickelte Datenpipelines. Das hat Folgen für den gesamten Prozess: Diese Pipelines sind nicht nur aufwändig zu erstellen, sondern auch zu pflegen. Wenn es beim Ursprungssystem eine Änderung gibt, muss auch die Pipeline angepasst werden. Das bindet wertvolle Ressourcen von Datenexperten. Zudem liegen die Daten oft in mangelhafter Qualität vor und sind veraltet. Das bedeutet, dass Entscheidungen oft auf einer fragwürdigen Datenbasis getroffen werden.
Doch es gibt Tools, die diesen Prozess automatisiert erledigen. Dabei ist er so optimiert, dass er erheblich schneller abläuft und in beliebigen Synchronisationszyklen aktuelle Daten in hoher Qualität vorliegen. Die Erfahrung aus vielen Projekten belegt, dass sich Unternehmen mindestens einen Vollzeit-Data-Engineer sparen können – bzw. dieser sich wertschöpfenden Tätigkeiten widmen kann.
Der Modern Data Stack in der Praxis
Wie das praktisch funktioniert, zeigt das Beispiel eines großen Kosmetikhändlers: Um den Ausbau des E-Commerce zu beschleunigen, entschied dieser sich für eine automatisierte und vollständig verwaltete Datenintegrationslösung. Rund 200 vorkonfigurierte Konnektoren (Pipelines) zentralisieren jetzt die Daten aus vielen unterschiedlichen Bereichen und Datenquellen.Damit spart das Unternehmen 30% der Zeit, die bislang für den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines nötig war. Aktuelle und vollständige Daten aus den verstreuten Systemen stehen zeitnah für Market-Intelligence-Analysen zur Verfügung. So können Mitarbeiter beispielsweise den Erfolg von digitalen Werbekampagnen beobachten und Produkttrends oder Preisentwicklungen sofort erkennen.
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