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Always-On-Marketing mit Marketing Data Lakes

Mit Marketing Data Lakes ein anwendungsübergreifendes, umfassendes Bild über der Erfolg aller Marketingaktionen und Kundeninteraktionen schaffen.
Benjamin Rund | 12.09.2016
Manch einer würde behaupten, die Nadel im Heuhaufen zu finden, sei nicht nur schwierig, sondern sogar unmöglich. Doch genau vor dieser Aufgabe stehen Marketingverantwortliche tagtäglich. Im Zuge der Automatisierung und Digitalisierung verändert sich das Kaufverhalten von Kunden und führt zu einem enormen Anstieg an Daten. Die Folgen? Marketingverantwortliche setzten immer mehr Tools ein, um die Datenflut zu managen. Der Startschuss für die Suche nach der Nadel im Heuhaufen?

Die Vielfalt an Datenquellen und Datenstrukturen sind die größten Herausforderungen im Big Data Marketing. Um einen Überblick über alle Daten, die innerhalb von allen Marketingaktionen und -Anwendungen gespeichert werden, zu gewinnen, müssen einzelnen Tools miteinander verbunden werden. Doch wie schafft man es, bei der Vielzahl an verschiedenen Marketingtools einen Überblick zu behalten? Die Lösung ist simpel: Es muss ein Ort her, indem Daten aus unterschiedlichsten Quellen und Formaten zusammengeführt werden. Genau hier setzt der Marketing Data Lake Ansatz an: Anders als in einem Data Warehouse, in dem Daten innerhalb von Files oder Folders gespeichert werden, sind Data Lakes eine Art flacher Speicherbehälter, der eine große Menge an Rohdaten sammelt und sie bei Bedarf wieder für Prozesse, in der ursprünglichen Form, bereitstellt. Wichtige Daten aus Adobe Analytics, Marketo und Salesforce, unabhängig ihrer Größe oder Struktur, sind damit Always-on verfügbar und können schnell genutzt werden, um dann wiederrum in Echtzeit auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden reagieren zu können. Anstatt die Nadel im Heuhaufen zu suchen, gewinnen Marketingexperten mithilfe von Date Lakes einen umfassenden und schnellen Überblick. Damit können Marketer immer mehr digitale Kanäle bedienen und Botschaften möglichst individuell an Zielgruppen adressieren, was sich wiederrum langfristig auf den Geschäftserfolg eines Unternehmens auszahlt.

Ein weiterer Vorteil ist, dass kontextbezogene Metadaten mitgespeichert, alle Informationen zum Datenverlauf aufgezeichnet und Erkenntnisse zum Kunden oder Produkt zugeordnet werden können. Wo sich sensible Daten befinden, darf es auch nicht an Sicherheit mangeln: Data Lake-Lösungen wenden verschiedene Sicherheitsstufen wie Zugangskontrollen, Datenmaskierungen und Verschlüsselungen an, um persönliche Informationen von Kunden vor Dritten zu schützen.

Ähnlich wie eine leistungsstarke Suchmaschine, wird mithilfe von Data Lakes die Datenorientierung optimiert und Unternehmen erhalten einen geschäftszentrierten Überblick über alle unstrukturierten und strukturieren Daten.

Eine erfolgreiche Integration der unternehmenseigenen Softwarelandschaft bietet große Chancen für Unternehmen – vor allem, weil dabei ihr Blick verschärft auf einzelne wichtige Bereiche gelenkt wird, die das Kundenerlebnis beeinflussen und damit folgende Bereiche optimieren:

- Die intelligente Segmentierung von potenziellen neuen Kunden.
- Eine effiziente und effektive Kundenansprache
- Die Personalisierung jeder Interaktion während der gesamten Customer Journey

Der nächste Schritt: Customer Data Lakes
Der kritische Part eines Marketing Data Lakes sind die Daten an sich. Für viele Marketer sind Daten ein eher abstrakter Begriff. Was sie dabei nicht beachten, ist, dass Kerndaten aus dem Erfassen von Kundenwünschen gewonnen werden. Im Mittelpunkt stehen dabei nicht nur die Verkaufszahlen der letzten Produkte, sondern Interessen oder Vorlieben der Kunden – aber auch, was sie nicht präferieren. Das heißt, überall dort, wo einzelne Unternehmensbereiche mit Kunden in Kontakt treten, müssen verschiedene Abteilungen wie Sales oder Marketing einen gemeinsamen Pool an Daten haben, damit sie ihr Wissen auch teilen können. So kann jedes Mitgliedes eines Teams sein Wissen über ein und dieselbe Person einbringen und mit den vorhanden Daten verknüpfen. Das vermeidet nicht nur Fehler wie veraltete Adressen oder falsche E-Mail-Adressen, sondern bietet darüber hinaus die Möglichkeit, mit einem umfassenden Wissen über den Kunden, all seinen Ansprüchen zu genügen. Daher ist es auch unumgänglich, dass Administratoren und Entwickler zusammenarbeiten, um Cluster optimal bilden zu können.

Mit solchen sogenannten Customer Data Lakes schafft man einen einheitlichen Blick auf das gesamte Kundenerlebnis und unterstützt das gesamte Unternehmen dabei, neue Geschäftsmodelle zu implementieren, von denen sowohl Kunden, als auch das Unternehmen selbst langfristig profitieren.