Data Analytics im B2B

Data Analytics im B2B
Was sind Data Analytics?

Unter Data Analytics wird ein wissenschaftliches Vorgehen verstanden, bei dem Daten aus verschiedenen Datenquellen extrahiert und untersucht werden. Das Ziel ist dabei, Schlussfolgerungen aus den erhobenen Daten zu ziehen, die in einem bestimmten Zusammenhang zueinanderstehen. Bei der Auswertung werden vordergründig bekannte Daten betrachtet. Data Analytics wird in der Forschung bereits seit vielen Jahren eingesetzt, um anhand von Daten Modelle und Hypothesen auf die Richtigkeit zu überprüfen. Im Zuge von Datenanalyse-Softwares hat sich Data Analytics besonders in wirtschaftlichen Unternehmen stark verbreitet, um dadurch Entscheidungen zu unterstützen. Allgemein ist Data Analytics mittlerweile ein elementarer Bestandteil unternehmerischer Analyse-Methoden.

Data Analytics findet in vielen Bereichen Anwendung. Gerade zu Marketing- und Vertriebszwecken kann Data Analytics, relevante Zielgruppen identifizieren, die mit einer ermittelten Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleitung in Anspruch nehmen werden. Anhand dessen kann der Aufwand für Marketing-Kampagnen und Vertriebsaktivitäten optimiert werden. Nicht nur im Marketing und Vertrieb wird Data Analytics genutzt, auch u.a. im Bankenbereich zur Einstufung von Kunden und Verträgen.

Data Analytics kann nicht in einer einzelnen Technologie zusammengefasst werden, sondern wird durch mehrere Verfahren durchgeführt. Mitunter zu den wichtigsten gehören Mashine Learning, Data Mining, Hadoop oder Predictive Analytics.

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Data Analytics im B2B

Mittlerweile gehört Data Analytics zu den Trends der B2B-Kommunikation. Doch auch, wenn die Umsetzung zunächst recht simpel erscheint, sollte der Einsatz von Data Analytics nach einer gewissen Schrittigkeit erfolgen. Zunächst sollte eine Strategie, inklusive Zielen und Erkenntnissen, festgelegt werden, woraufhin die benötigten Systeme und Prozesse eingerichtet werden und die initiale Datenanalyse startet. Danach erfolgen regelmäßige Auswertungen für das B2B-Marketing. Allgemein besteht jedoch die Herausforderung, nicht allein darin Daten zu erheben und zu lesen, sondern sie in „Smart Data“ umzuwandeln, sodass sie sinnvoll für die Marketing-Strategie eingesetzt werden können.

Sobald ein Unternehmen die Grundlagen geschaffen hat, kann es versuchen, seinen Prozess weiter zu optimieren. Mit einem geeigneten Rahmen für die Datenerfassung und einer klaren Strategie für die Kundensegmentierung können Unternehmen ihren Ansatz weiter verfeinern, um noch tiefer in die Verhaltensanalyse einzudringen. Nachfolgend werden 4 Schritte der Optimierung näher erläutert.

1. Datenhygiene

Mangelnde Datenhygiene ist ein häufiges Problem bei der B2B-Datenanalyse. Häufig enthalten Datenblätter Duplikate, falsche Formatierungen oder überflüssige Datensätze. Mit einer guten Business-Intelligence-Plattform können Unternehmen ihre Daten jedoch bereinigen, integrieren und transformieren. Auf diese Weise können Unternehmen geeignete Strategien zur Datenhygiene implementieren, die Fehler und Anomalien eliminieren. Um die Automatisierung ihrer Datenbereinigungsprotokolle vorzubereiten, sollten Unternehmen die folgenden Prozesse durchführen:

  • Einsetzen von Textfiltern, um unerwünschte Daten zu löschen.
  • Entfernen doppelter Werte aus Feldern mit eindeutigen Informationen.
  • Integrieren von Datenquellen, zur Generierung benutzerdefinierter Datensätze.
  • Konvertieren der ID-Felder in Textfelder.
  • Implementieren von Batch-Updates mit Zeitstempel für die Analyse und Überwachung historischer Trends.
2. Volle Automatisierung

Der Zweck einer Business-Intelligence-Plattform besteht darin, Daten aus zahlreichen Quellen zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und diese Informationen in Echtzeit mit lesbaren Visualisierungen darzustellen. Für die Softwareprodukte werden Cloud-Speichersysteme verwenden, um Daten mithilfe geplanter API-Aufrufe zu extrahieren. Mit diesen Systemen können Unternehmen einen geordneten und systematischen Ansatz zur Gewinnung von Erkenntnissen entwickeln.

3. Visualisierung verfeinern

Eine lesbare Visualisierung ist für die Analyse und die Entwicklung umsetzbarer Erkenntnisse unerlässlich. Durch die Visualisierung von Daten in einer dynamischen Dashboard-Oberfläche kann sich das Management einen umfassenden Überblick über die Geschäftsaktivitäten verschaffen. Mit diesen Visualisierungen können Unternehmen Trends, Prozessgeschwindigkeiten und Warnsignale erkennen und schlankere Geschäftsstrategien entwickeln. Durch eine genauere Analyse kann das Management versuchen, Fragen mit hoher Agilität zu beantworten und so reaktionsschnellere Marketingentscheidungen treffen.

4. Gezielte Datenüberwachung

Den Überblick über mehrere B2B-Datenquellen und umfangreiche Visualisierungsplattformen zu behalten, kann ein zeitaufwändiger Prozess sein. Daher ist die Implementierung automatisierter Warnmeldungen eine gute Möglichkeit, um sicherzustellen, dass die Geschäftsleitung bei neuen Entwicklungen am Puls der Zeit ist. Einige Business Intelligence-Systeme können jetzt Text- und E-Mail-Benachrichtigungen generieren, wenn ein bestimmtes Ziel erreicht wird. Das Management möchte beispielsweise am Puls der Zeit sein:

  • Wenn neue Leads von der MQL-Phase in „Opportunities“ umgewandelt werden.
  • Veränderungen in Website-Sitzungen und Online-Verhalten.
  • Social Media-Interaktionsmetriken, einschließlich Klickraten.

Grundsätzlich sind Analytics-Methoden und auch-Instrumente in nahezu jedem Geschäftsbereich anwendbar. Sie unterstützen Unternehmen dabei, anhand interner und externer Daten, Kundenverhalten, Marktsegmente und Wachstumspotenziale zu analysieren sowie neue Modelle zu entwickeln. Die Analysefunktionen sind enorm und reichen von den Grundlagen wie bspw. Datenmanagement und Business Management über Predictive Modeling (Wahrscheinlichkeitsrechnung zur Vorhersage von Ergebnissen), Asset Intelligence hin zur Automatisierung. Analytics erlaubt dabei nicht nur den Zugang zu umfassenden Informationen, sondern optimiert das Leistungsmanagement durch Einbeziehung aller Prozesse, Menschen und Technologien. Zusätzlich wird das Unternehmen flexibler und kann schneller auch sich ändernde regulatorische Wirtschafts- und Marktbedingungen reagieren. Insgesamt ändert sich dadurch die gesamte Organisationskultur in Richtung faktenbasierter Entscheidungen.

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