Was ist Datenauswertung? (Inklusive 5-Schritte-Leitfaden zur erfolgreichen Dateninterpretation)

Bis 2023 wird die Datenkompetenz zu einem expliziten und notwendigen Treiber für den Geschäftswert werden. (Gartner)

 

Was bedeuten diese Trends für dich als Marketer? Wenn dir der Anblick von Diagrammen und Excel-Zeilen Angst macht, sei unbesorgt. 

 

Wir helfen dir dabei, Daten zu entmystifizieren und zu interpretieren, um sie in wertvolle Erkenntnisse für dein Team zu verwandeln und fundierte Entscheidungen zu treffen. 

 

• Welche Bedeutung hat die Datenauswertung?
• Verschiedene Arten von Datenauswertungsmethoden
• Vorteile einer Investition in die Datenauswertung
• Ein 5-Schritte-Leitfaden zur erfolgreichen Datenauswertung
• Beispiele für die Datenauswertung (mit Vorlagen!)
• Wie man mit DashThis einen Bericht zur Datenauswertung erstellt

 

Lass uns loslegen!

 

Welche Bedeutung hat die Datenauswertung?

 

Die Interpretation von Daten ist die Überprüfung und Analyse von Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, die für ein Unternehmen relevant sind. 

 

Es geht um mehr als das Kopieren von Datensätzen in Excel-Tabellen oder das Einfügen ausgefallener Diagramme aus Google Analytics in dein Foliendisplay. Bei der Dateninterpretation geht es darum, die Muster und Trends in deinen Daten zu erkennen und diese Erkenntnisse in umsetzbare Empfehlungen für ein Unternehmen zu verwandeln.

 

Wie sieht die Datenauswertung im digitalen Marketing aus? 

 

• Suchmaschinenoptimierung (SEO): Nutze die Daten zum Suchvolumen, um deine Keyword-Strategie so zu gestalten, dass sie maximale Wirkung erzielt
• Bezahlte Medienkampagnen: Statistische Analysen, um deine Leistung anhand von Keywords oder Kanaltrends zu analysieren und die Kanäle mit dem höchsten ROI zu bestimmen.
• Kundensegmentierung: Kategorisierung von Kunden nach dem Customer Lifetime Value, um die wertvollsten Kunden für eine E-Mail-Kampagne zu finden.

 

Dateninterpretationen bestehen aus einem Bericht, Datenvisualisierungen und Empfehlungen, die auf den Daten basieren und deinem Publikum helfen, deine Botschaft zu verstehen.

Jordie van Rijn, ein E-Mail-Marketingberaterin bei emailmonday, fügt hinzu:

"Statistiken zeigen, dass E-Mails sehr profitabel sind und oft einen unglaublichen ROI. Aber die Wertoptimierung liegt vielleicht nur in den Daten. E-Mail und Marketing-Automatisierung generieren eine Menge wertvoller First-Party-Daten, aber oft sind die Standardberichte in einfachen E-Mail-Marketing-Software aber oft reichen die Standardberichte in einfacher E-Mail-Marketing-Software nicht aus, um echte Einblicke zu erhalten und die Daten zu analysieren.

Einige der größten sind eine Verbindung zum Surf- und Shop-Besuchsverhalten, zu den Verkäufen, zur Produkthistorie und zu den Vorlieben, die in den Berichten fehlen. Aber auch andere Querschnitte können aufschlussreich sein: z. B. neue Abonnenten pro Abonnementquelle, Premium- und Discountkäufer oder Berichte über die Produktmarge. Du musst mehr Datenquellen zusammenführen, aber das sind unglaublich verwertbare Erkenntnisse."

2 verschiedene Arten von Datenauswertungsmethoden

 

Quantitative Datenauswertung

 

Quantitative Daten sind Zahlen und Statistiken, die quantifiziert und gemessen werden können. 

 

Denk an die Auswertung von numerischen Fragebogenergebnissen, bei denen mehrere Werte in Tabellen und Histogrammen zusammengestellt und mit statistischen Methoden analysiert werden. 

 

Im Marketing sind das alle quantitativen Marketingdaten, die du mit Analysetools wie Google Analytics und Adobe Analytics ermittelst. 

 

Qualitative Datenauswertung

 

Während es bei quantitativen Daten um harte Zahlen geht, geht es bei qualitativen Daten um alles, was keine Zahl ist. Denk an Texte aus einem Kundeninterview oder analysiere, was deine Befragten in einer Umfrage sagen.

 

Diese Datentypen werden als unstrukturierte Daten bezeichnet. Du musst einige Zeit damit verbringen, die qualitativen Daten zu strukturieren, bevor du sie für deine Geschäftseinblicke analysieren kannst.

 

3 Vorteile einer Investition in die Datenauswertung

 

An dieser Stelle fragst du dich vielleicht: 

 

"Aber warte mal, ich bin Marketer und kein Datenanalyst! Warum sollte ich Datenanalyse lernen?" 

 

Die Wahrheit ist, dass Daten auch im Marketing allgegenwärtig sind. Zum einen stieg die Zahl der datengesteuerten Marketing-Tools um 24% auf 9.932 Martech-Tools im Jahr 2022ein Plus von 24 % gegenüber 2020.

 

Sogar M&C Saatchi arbeitet mit künstlicher Intelligenz und Big Data, um so immaterielle Emotionen wie den Wunsch nach einer Marke zu quantifizieren.

 

Als Vermarkter/innen helfen Daten dabei, die Leistung zu bewerten, geeignete Ziele zu setzen und den Fortschritt bei der Erreichung dieser Ziele zu messen. 

 

Hier sind 3 Gründe, warum die Verbesserung deiner Fähigkeiten in der Datenauswertung ein Muss für den modernen Marketer von heute ist. 

 

1. Die Interpretation von Daten hilft bei der Problemlösung und beim Treffen fundierter Entscheidungen

 

Der Zugang zu Daten ist nicht das Ende. 

 

Es reagiert auf diese Daten. 

 

Du musst die Daten interpretieren, Probleme oder Geschäftsmöglichkeiten erkennen, Probleme lösen und solide, datengestützte Empfehlungen abgeben. 

 

Stell dir vor, zwei Marketingverantwortliche sprechen eine Empfehlung an ihren Abteilungsleiter aus.

 

Das Bauchgefühl der Führungskraft: "OK, wir sollten das Seitenlayout in unserem Blog ändern, weil ich das in meinem vorherigen Unternehmen verwendet habe und es bei uns besser funktioniert hat.

 

Datengesteuerte Führungskraft: "Wir müssen das Seitenlayout ändern, denn die Daten zur Verweildauer auf der Seite und zur Scrollrate in diesem Quartal zeigen, dass die Leute unsere Inhalte am unteren Rand nicht sehen, und wir müssen die Aufmerksamkeit mit einer klaren Handlungsaufforderung darauf lenken.

 

Siehst du den Unterschied? Wenn du Daten effektiv nutzt, wirst du für deine Kunden und Vorgesetzten glaubwürdiger.

 

2. Daten helfen dir, Trends vorherzusagen und dich entsprechend vorzubereiten 

 

Investieren in datengesteuerte Verhaltensweisen verbessern oft die Markteinführungszeit, die Mitarbeiterbindung und die Kundenakquise.

 

Das gilt nicht nur für schwergewichtige Unternehmen, die auf KI, maschinelles Lernen und Big Data setzen. 

 

Nehmen wir zum Beispiel ein Einzelhandels- oder E-Commerce-Geschäft. 

 

Überprüfung deiner Bestellzahlen und des durchschnittlichen Bestellwerts im Laufe des Jahres (hier hilft es, die Zahlen mit einem Linien- oder Balkendiagramm zu visualisieren!) hilft dir dabei, die Monate mit hohem Auftragsaufkommen vorherzusagen, damit du genügend Arbeitskräfte und Bestände bereitstellen kannst, um von einem regen Geschäft zu profitieren.

 

Die Überprüfung der durchschnittlichen Bestellwerte kann dir helfen, deine Preisstrategie und die Darstellung deiner Produkte auf deiner Website zu optimieren. 

 

3. Daten helfen, deinen ROI genau zu messen 

 

Indem du misst, wie jede Kampagne über einen bestimmten Zeitraum hinweg abschneidet, weißt du, auf welche Initiativen du dich konzentrieren und welche du einschränken solltest, um die Kosten zu senken.

 

Das gilt für alle digitalen Marketingaktivitäten, einschließlich E-Mail-Marketing, Paid Media, Social Media Marketing und Landing Page-Optimierung.

 

Ein 5-Schritte-Leitfaden zur erfolgreichen Datenauswertung

 

1. Überlege, was du lernen willst

 

Bevor wir in die Feinheiten der Datenanalyse einsteigen, solltest du dich bei der Datenerhebung und -analyse fragen, was du aus den Daten ableiten möchtest. 

 

Halte diese Fragen zur Dateninterpretation spezifisch und berücksichtige relevante Unternehmens-KPIs. 

 

Eine andere Methode ist, dir diese 2 Fragen zu stellen: 

• Wo bist du jetzt und wo willst du hin? 
• Welche Maßnahmen sind notwendig, um dieses Ziel zu erreichen? 

 

So könnte das aussehen. 

 

OK Frage: Was kann ich tun, um mehr Leads für mein Unternehmen zu generieren?

 

Eine bessere Frage (spezifischer, mit einem klaren Zeitplan): Auf welche Kanäle sollte ich mich konzentrieren, um im nächsten Quartal mehr Leads zu generieren?

 

2. Sammle deine Daten

 

Achte darauf, dass die Datenquellen, die du auswählst, die richtigen Daten für die Fragen liefern, die du beantworten willst. 

 

Nimm dir Zeit, deine Rohdaten zu überprüfen und zu bereinigen, bevor du sie für die Analyse verwendest. Prüfe auf fehlende Werte, Inkonsistenzen und doppelte Daten, um sicherzustellen, dass deine Daten für die Analyse sauber bleiben.

 

Tipp: Automatisierte Reporting-Tools wie DashThis können automatisch deine aktuellen Daten aus Google Analytics, bezahlten Marketing-Tools, SEO-Software und mehr importieren. Alles, was du tun musst, ist, deine Integrationen auszuwählen, deine Daten zu importieren und die Metriken auszuwählen, die du in deinen Daten anzeigen möchtest Dashboard.

 

3. Analysiere deine Ergebnisse

 

Greife auf statistische Methoden und verschiedene Arten der Analyse wie die Regressionsanalyse zurück und vergleiche deine Daten, um nach relevanten Schlussfolgerungen zu suchen. Suche nach Trends, Mustern oder Korrelationen, die dir helfen, die von dir gestellten Fragen zu beantworten. Achte auf Ausreißer und suche nach den Gründen für diese Ausreißer. 

 

Nutze die Tools zur Datenvisualisierung und prädiktiven Analyse, um dich zu unterstützen. 

 

4. Beantworte die So-Was-Frage

 

Du hast deine Daten und deine Analyse. Was kommt als Nächstes? 

 

Überlege dir, wie du die "Was also"-Frage beantworten kannst. Was bedeuten diese Zahlenwerte für die Menschen, die den Bericht lesen, und wie helfen sie ihnen, ihre Geschäftsziele besser zu erreichen? 

 

Schreibe für jedes Ergebnis eine Empfehlung und die nächsten Schritte auf. Idealerweise sollten diese Empfehlungen eine der folgenden Fragen beantworten: 

 

• Wie geht es mit Initiative X voran? Gibt es Möglichkeiten für weitere Verbesserungen? 
• Wie sollten wir unsere nächsten Schritte priorisieren? 
• Sollen wir etwas starten/stoppen? 

 

Tipp: Achte darauf, dass du sie auf dein Publikum abstimmst. Was für einen Vertriebsleiter wichtig ist, unterscheidet sich stark von dem, der für Beratung oder technische Lösungen zuständig ist.

 

Organisiere mehrere Empfehlungen nach Priorität. Sobald du deine Empfehlungen definiert hast, solltest du sie definieren: 

 

• Wer ist für die Umsetzung dieser Empfehlungen verantwortlich? 
• Was ist der nächste Schritt? 
• Hast du einen Zeitrahmen im Kopf? 

 

5. Präsentiere deine Ergebnisse auf eine Weise, die dir hilft, deine Punkte zu vermitteln 

 

Wenn du deinen Bericht als unformatierte Excel-Tabelle mit uneinheitlicher Formatierung und endlosen Zahlenlisten vorlegst, ist das ein todsicherer Weg dass die Empfehlungen, an denen du so hart gearbeitet hast, ignoriert werden.

 

Stattdessen solltest du all deine harte Arbeit in einem strukturierten Bericht zusammenfassen. Sammle alle deine Daten in einem leicht verständlichen Bericht. Stelle die wichtigsten Informationen an den Anfang, verwende Abschnitte, um den Leser zu leiten, und beziehe deine Empfehlungen immer auf deine Daten. Wähle Tabellen und geeignete Grafiken, um Punkte hervorzuheben, wo es nötig ist.

2 Beispiele für die Datenauswertung (mit Vorlagen!) 

Vorlage für einen digitalen Marketingbericht

 

 

DashThis' Vorlage für den digitalen Marketingbericht: 

 

• Ein klarer Überblick über die Marketingleistung nach Kanal in einem Dashboard
• Datenvisualisierungstools wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Histogramme und Tortendiagramme helfen dir, verschiedene Arten von Daten zu interpretieren und deine Datenpunkte mit klaren Empfehlungen zu präsentieren 
• Abschnittsüberschriften für jeden Einzelposten des digitalen Marketings, so dass Führungskräfte die Leistung der einzelnen Kanäle vergleichen können, um fundiertere Entscheidungen zu treffen

 

Vorlage für einen Geschäftsführungsbericht

 

 

Was steht in der DashThis-Vorlage für den Geschäftsbericht ? 

 

• In einem Abschnitt werden die wichtigsten Highlights des Monats genannt, so dass du die wichtigsten Informationen für deine vielbeschäftigte Führungskraft im Voraus anzeigen kannst. Ergänze diese Übersicht mit Notizen und weiteren kontextbezogenen Informationen für eine einfache Interpretation der Daten
• Zielerreichungs-Tracker für dein Führungsteam, damit sie die Fortschritte sehen und geeignete Entscheidungen treffen können. 

 

Tipp: Alle unsere Berichtsvorlagen sind bearbeitbar, so dass du einen Bericht ganz einfach an deine individuellen Bedürfnisse anpassen kannst!

 

Wie man mit DashThis einen Bericht zur Datenauswertung erstellt

 

Schritt 1: Melde dich für ein Konto bei DashThis. Wir bieten eine kostenlose 15-tägige Testphase an, um zu sehen, ob wir das Richtige für dich sind.

 

Schritt 2: Wähle aus über 40+ Integrationen und verbinde deine Marketing-Tools und Datenquellen in Sekundenschnelle.

 

 

Schritt 3: Wähle die Kennzahlen, die in deinen Bericht aufgenommen werden sollen, aus den voreingestellten Widgets von DashThis aus.

 

Schritt 4: Füge so viele Datenpunkte hinzu, wie du brauchst, um deinen Bericht zu erstellen.

 

Nutze noch heute die kostenlose 15-Tage-Testversion von DashThis und spare Stunden bei der Datenauswertung.