Den meisten Marketingteams mangelt es nicht an Daten. Ihnen fehlt die Zeit, diese auszuwerten. Eure Zahlen befinden sich in Google Analytics, euren Werbeplattformen, eurem E-Mail-Tool, eurem CRM und einem halben Dutzend weiterer Tabs – und bis ihr sie alle an einem Ort zusammengetragen habt, hat das Meeting schon längst begonnen.
Mit der Analyse von Marketingdaten verwandelst du diesen Wirrwarr an Kennzahlen in klare Entscheidungen darüber, wie es weitergehen soll. Dieser Leitfaden erklärt dir, worum es dabei geht, welche vier Arten du nutzen wirst und stellt dir einen praktischen Fünf-Schritte-Prozess vor, den du in jedem Berichtszyklus anwenden kannst, ohne in Tabellenkalkulationen unterzugehen.
Was ist Marketing-Datenanalyse?
Bei der Marketing-Datenanalyse geht es darum, Daten aus deinen Marketingkanälen, Kampagnen und Kundeninteraktionen zu untersuchen, um die Leistung zu messen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie liefert Antworten auf Fragen wie: Welche Kanäle bringen den meisten Umsatz, warum hat eine Kampagne hinter den Erwartungen zurückgeblieben und wo solltest du dein Geld als Nächstes investieren?
Wenn man es richtig macht, verknüpft es Aktivitäten (Klicks, Aufrufe, Sitzungen) mit Ergebnissen (Leads, Pipeline, Umsatz), sodass du nachweisen kannst, was funktioniert, und das streichen kannst, was nicht funktioniert.
Marketing-Datenanalyse vs. Marketing-Analytik vs. Berichterstattung
Diese drei Begriffe werden oft synonym verwendet, bedeuten aber nicht dasselbe:
- Marketingdaten sind das Rohmaterial: die Kennzahlen und Dimensionen aus deinen Tools.
- Marketinganalytik ist das übergreifende Fachgebiet, das sich mit der Messung und Modellierung der Marketingleistung befasst, einschließlich der von dir genutzten Plattformen und Methoden.
- Beim Marketing-Reporting geht es darum, wie du die Ergebnisse aufbereitest und kommunizierst – meist in Form eines dashboard eines regelmäßigen Berichts.
Die Datenanalyse steht im Mittelpunkt. Dabei geht es darum, die Daten so zu interpretieren, dass deine Berichte auch wirklich aussagekräftig sind.
Du bist kein Datenanalyst? Kein Problem. Dein Datenanalyseprozess muss nicht überwältigend sein, wenn du die richtigen Werkzeuge hast.
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Die 4 Arten der Marketing-Datenanalyse
Jede Analyse, die du durchführst, lässt sich einer von vier Typen zuordnen. Die meisten Marketingfachleute beschränken sich auf die ersten beiden und wagen sich selten an die letzten beiden heran – doch genau dort liegt der Wettbewerbsvorteil.
Du musst nicht jede Woche alle vier ausführen. Fang mit der deskriptiven Analyse an, um deine Ausgangslage zu ermitteln, nutze die diagnostische Analyse, wenn sich etwas ändert, und füge dann die prädiktive und die präskriptive Analyse hinzu, sobald deine Daten sauberer und zuverlässiger werden.
So analysierst du Marketingdaten in 5 Schritten
Hier ist der Ablauf von Anfang bis Ende. Das gilt gleichermaßen, egal ob du eine einzelne Kampagne oder dein gesamtes Marketingprogramm analysierst.
Schritt 1: Definiere die Frage und den KPI
Fang nicht mit den Daten an. Fang mit der Entscheidung an, die du treffen willst.
Ein vages Ziel wie „Mal schauen, wie es um das Marketing steht“ führt zu einem vagen Bericht, den niemand liest. Eine präzise Frage wie „Welcher Kanal hat uns im letzten Quartal die niedrigsten Kosten pro qualifiziertem Lead beschert?“ lenkt deinen Blick direkt auf die Kennzahlen, auf die es ankommt.
Schreibe bei jeder Analyse die eine Frage auf, die du beantwortet haben möchtest, und den einen KPI, der diese Frage beantwortet. Wenn du den KPI nicht nennen kannst, bist du noch nicht bereit, Daten abzurufen.
Profi-Tipp: Das Sammeln von Daten für deine KPIs ist eine Menge Arbeit. Um Stunden deiner Zeit zu sparen, verwende eine automatisierte Berichtsvorlage.
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DashThis erstellt innerhalb von Sekunden einen Bericht. Erfasse die Daten automatisch, indem du die voreingestellten KPIs auswählst.
Schritt 2: Sammle deine Daten und bündle sie
Sammle nun die Daten, die deine Frage beantworten, und füge sie an einem Ort zusammen.
Genau hier verlieren die meisten Teams viel Zeit. Marketingdaten sind über Analyseplattformen, Werbekonten, Social-Media-Tools, E-Mail-Programme und euer CRM verteilt – und jedes dieser Systeme hat seine eigenen Exportoptionen, Zeiträume und Definitionen für eine „Conversion“. Das manuelle Übertragen dieser Daten in eine Tabelle ist zeitaufwendig und fehleranfällig.
Der schnellere Weg ist, deine Datenquellen mit einem Berichtstool zu verknüpfen, das alles automatisch zentralisiert, sodass die Zahlen immer aktuell sind und sich immer am selben Ort befinden. So wird die Datenerfassung von einer halbtägigen Plackerei zu einer Aufgabe, die im Hintergrund läuft.
Unser automatisiertes Marketing-Reporting-Tool konzentriert sich auf die Datenvisualisierung (stell dir auffällige Diagramme und Grafiken vor). Deine Kunden werden die wichtigsten Punkte im Handumdrehen verstehen, auch wenn sie keine Erfahrung mit Analysen haben.
Schritt 3: Die Daten bereinigen und überprüfen
Bevor du einer Zahl vertraust, überprüfe sie.
Saubere Daten bedeuten: keine doppelten Zeilen, einheitliche Datumsbereiche über alle Quellen hinweg, einheitliche Definitionen der Kennzahlen (ein „Klick“ sollte in einem Kanal dasselbe bedeuten wie in einem anderen) und keine offensichtlichen Lücken in der Nachverfolgung. Schon ein einziger falsch beschrifteter UTM-Parameter oder ein fehlerhaftes Tag kann einen ganzen Bericht unbemerkt verfälschen.
Nimm dir ein paar Minuten Zeit, um die Zahlen zu überprüfen: Stimmt die Gesamtsumme? Sieht dieser Monat im Vergleich zum letzten Monat noch vernünftig aus? Wenn eine Zahl zu gut oder zu schlecht aussieht, ist das meistens auch so, und fast immer liegt es an einem Datenfehler und nicht an einem Marketing-Wunder.
Schritt 4: Analysiere und finde die Geschichte
Wenn du saubere Daten an einem Ort hast, such nach der Geschichte dahinter.
Vergleiche Zeiträume, um Trends zu erkennen. Segmentiere nach Kanal, Kampagne, Zielgruppe oder Gerät, um zu sehen, was die Gesamtzahlen wirklich antreibt. Suche nach Zusammenhängen (hat der E-Mail-Push tatsächlich die Anmeldungen gesteigert, oder hat die bezahlte Werbung den Großteil der Arbeit geleistet?). Hier wechselst du von der beschreibenden Analyse („Der Traffic ist um 12 % gestiegen“) zur diagnostischen Analyse („Der Traffic ist gestiegen, weil der organische Traffic gewachsen ist, während der bezahlte Traffic zurückgegangen ist“).
Das Ziel sind nicht mehr Zahlen. Es geht um eine klare, begründete Antwort auf die Frage, die du in Schritt 1 gestellt hast.
Schritt 5: Visualisieren, berichten und handeln
Eine Erkenntnis, die niemand sieht, ändert nichts. Verpack deine Erkenntnis so, dass der Entscheidungsträger sie in Sekundenschnelle versteht.
Verwende das passende Diagramm für den jeweiligen Zweck: Liniendiagramme für Trends im Zeitverlauf, Balkendiagramme für Vergleiche, Tabellen für Details. Stelle die wichtigste Zahl und die Schlussfolgerung ganz oben hin. Und dann – das ist das Wichtigste – verbinde das Ganze mit einer Maßnahme: Was wirst du aufgrund der Daten beginnen, einstellen oder ändern?
Wenn du diesen Zyklus monatlich (oder öfter) durchführst, richte ihn einmalig als automatisiertes dashboard ein, dashboard sich der Bericht von selbst aktualisiert und du dich nur noch mit der Analyse befassen musst, nicht aber mit der Routinearbeit.
"Das Sammeln von Daten um der Zahlen willen bringt nichts, wenn du nicht aktiv wirst. Schau dir deine wichtigsten KPIs genauer an, um das "Warum" hinter den Zahlen herauszufinden. Du wirst feststellen, dass du deine Daten als Waffe einsetzen kannst, um konsistente, wiederholbare Ergebnisse zu erzielen."
Grant Effinger, leitender SEO-Stratege bei SocialSEO
Häufige Fehler bei der Analyse von Marketingdaten (und wie man sie vermeidet)
- Über Aktivitäten statt über Ergebnisse berichten. Impressionen und Klicks sind Input. Verknüpfe sie mit Leads, der Pipeline und dem Umsatz, damit die Zahlen für die Führungsebene aussagekräftig sind.
- Äpfel mit Birnen vergleichen. Nicht aufeinander abgestimmte Datumsbereiche und Kennzahlen-Definitionen in den verschiedenen Tools sind die Hauptursache für „falsche“ Berichte. Standardisiere alles, bevor du mit der Analyse beginnst.
- Analyseparalyse. Wenn du 40 Kennzahlen verfolgst, gehen die 4, die wirklich wichtig sind, unter. Wähle die KPIs aus, die mit deinem Ziel zusammenhängen, und lass den Rest als ergänzende Details dienen.
- Einmalige Analyse. Wenn du denselben Bericht jeden Monat von Hand neu erstellst, wirst du irgendwann damit aufhören. Automatisiere die wiederkehrenden Aufgaben.
- Keine Handlungsempfehlung. Ein Bericht, der mit einer Grafik endet und keine Empfehlung enthält, ist ein Statusbericht, keine Analyse. Schließe immer mit dem ab, was sich ändert.
Tools und Berichte zur Analyse von Marketingdaten
Du kannst diesen gesamten Prozess in Tabellenkalkulationen abwickeln, und viele Teams fangen genau damit an. Der Engpass ist immer derselbe: das manuelle Sammeln und Aktualisieren der Daten.
Ein Marketing-Reporting-Tool beseitigt diesen Engpass, indem es sich mit deinen Datenquellen verbindet, alle Daten in einem dashboard zusammenführt und automatisch aktualisiert. So erledigen sich die Schritte 2, 3 und 5 weitgehend von selbst, und du kannst deine Zeit für Schritt 4 nutzen – die eigentliche Analyse. Wenn du verschiedene Optionen vergleichst, schau dir unsere Übersicht über die besten Software zur Marketingdatenanalyse an.
Häufig gestellte Fragen
