12 Fragen, die Sie sich vor Ihrem nächsten Datenprojekt stellen sollten

Ein Datenprojekt kann auf dem Papier vielversprechend aussehen. Die richtigen Systeme wurden ausgewählt, die Integrationen sind geplant, und alle sind sich einig, dass das Unternehmen eine bessere Möglichkeit zur Nutzung seiner Daten benötigt.

Doch die Verknüpfung von Daten ist nur ein Teil der Aufgabe. Auch die Teams aus den Bereichen Marketing, Vertrieb, RevOps und Digital müssen den angezeigten Informationen vertrauen, deren Bedeutung verstehen und wissen, wie sie darauf reagieren sollen.

Diese 12 Fragen können Ihrem Beschaffungsausschuss dabei helfen, die Ziele des Projekts zu definieren, Lücken aufzudecken, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden, und zu vermeiden, dass eine Datenschicht aufgebaut wird, die zwar mehr Informationen liefert, deren Nutzung dadurch aber nicht vereinfacht wird.
 

Definieren Sie, was das Projekt erreichen soll

„Unsere Daten vereinheitlichen“ klingt nach einem soliden Ziel. Das Problem ist, dass damit fast alles gemeint sein kann.

Bevor Sie über Plattformen, Integrationen oder Felder sprechen, sollten Sie konkret festlegen, was sich nach Abschluss des Projekts ändern soll. Was sollen Teams leichter verstehen können? Was sollen sie schneller erledigen können? Welches Problem ist wichtig genug, um es zuerst zu lösen?

Diese Antworten geben dem Projekt eine Richtung und erleichtern die Entscheidung, was tatsächlich in die erste Phase gehört.

1. Welche Entscheidung oder Maßnahme sollten diese Daten erleichtern?

Überlegen Sie, was jemand tun können sollte, was heute noch schwierig ist. Vielleicht muss die Demand Generation erkennen, welche Zielkunden wieder Interesse zeigen. Der Vertrieb benötigt möglicherweise einen besseren Kontext, bevor er Kontakt aufnimmt. Das Marketing möchte vielleicht ein digitales Erlebnis auf der Grundlage des jüngsten Verhaltens anpassen.

Je konkreter die Antwort, desto nützlicher wird sie. „Dem Marketing bessere Daten zur Verfügung stellen“ lässt zu viel Interpretationsspielraum. „Der Demand Generation helfen, Kunden zu identifizieren, die wieder zu Inhalten mit hoher Kaufabsicht zurückkehren“ gibt dem Team eine konkrete Grundlage für die Planung.

Versuchen Sie, das Ziel zu erklären, ohne eine Plattform oder einen Konnektor zu erwähnen. Wenn das schwierig ist, konzentriert sich das Projekt möglicherweise immer noch mehr auf die Technologie als auf das, was die Menschen damit erreichen wollen.

2. Welches geschäftliche Problem lösen wir zuerst?

Datenprojekte neigen dazu, schnell anzuschwellen. Ein Team wünscht sich ein besseres Berichtswesen, ein anderes klarere Profile, und wieder andere möchten Personalisierung, Attribution und mehrere neue Integrationen im Rahmen derselben Einführung.

Wählen Sie ein oder zwei Probleme aus, die jetzt Aufmerksamkeit erfordern. Das könnte bedeuten, manuelle Berichterstellung zu reduzieren, eine gemeinsame Kundenansicht zu erstellen oder Marketingfachleuten dabei zu helfen, Zielgruppen zu aktualisieren, ohne auf die IT warten zu müssen. Sobald diese Priorität klar ist, fällt es viel leichter zu entscheiden, welche Systeme und Funktionen sofort benötigt werden und welche warten können.

3. Wie sähe ein sinnvoller Fortschritt aus?

Eine abgeschlossene Integration ist ein Meilenstein. Sie sagt jedoch nichts darüber aus, ob das Projekt irgendjemandem hilft.

Viele Unternehmen tun sich schwer, diese Unterscheidung zu treffen. Gartner stellte fest, dass nur 22 % für die meisten ihrer Daten- und Analyse-Anwendungsfälle Kennzahlen zur geschäftlichen Auswirkung definiert, nachverfolgt und kommuniziert hatten.

Achten Sie auf Veränderungen in der Arbeitsweise der Mitarbeiter. Marketing und Vertrieb verbringen möglicherweise weniger Zeit damit, Berichte zu vergleichen. Teams beginnen möglicherweise, dieselben Lebenszyklusphasen zu verwenden. Ein Marketingmitarbeiter kann ein Account-Segment erstellen, ohne eine technische Anfrage stellen zu müssen.

Diese frühen Verbesserungen können nützlicher sein, als direkt ein großes Umsatzziel anzustreben. Sie zeigen, ob die Mitarbeiter den Daten vertrauen und beginnen, sie bei täglichen Entscheidungen zu nutzen.

Legen Sie vor dem Start fest, wie diese Anzeichen aussehen sollen. Andernfalls könnte das Projekt technisch abgeschlossen sein, während die ursprünglichen Probleme weiterhin bestehen.

Verstehen Sie die beteiligten Daten und Systeme

Sobald das Projekt ein klares Ziel hat, besteht der nächste Schritt darin, herauszufinden, welche Informationen tatsächlich benötigt werden. Das bedeutet nicht, jedes System anzuschließen, das das Unternehmen nutzt. Es bedeutet vielmehr, die Quellen zu identifizieren, die nützlichen Kontext liefern, zu entscheiden, wie mit widersprüchlichen Informationen umgegangen werden soll, und klar zu definieren, wohin die Daten geleitet werden müssen.

4. Welche Datenquellen sind wirklich notwendig?

Beginnen Sie mit dem Anwendungsfall und arbeiten Sie dann rückwärts.

Eine gemeinsame Kundenansicht benötigt möglicherweise CRM-Datensätze, Kampagnenaktivitäten und das Nutzerverhalten auf der Website. Ein anderes Projekt hängt vielleicht auch von ABM-Daten (Account-Based Marketing), der Teilnahme an Webinaren oder Details zu Verkaufschancen ab. Die richtige Mischung hängt von der Entscheidung ab, die das Team treffen möchte.

Trennen Sie das, was für die erste Phase erforderlich ist, von dem, was lediglich wünschenswert wäre. Das Hinzufügen weiterer Quellen bedeutet mehr Aufwand für die Integration und die Datenqualitätssicherung; daher sollte jede Quelle einen klaren Zweck haben.

5. Was passiert, wenn die Daten nicht übereinstimmen?

Verschiedene Systeme enthalten oft unterschiedliche Versionen derselben Informationen. Ein CRM-System kann eine bestimmte Berufsbezeichnung angeben, die Marketingplattform eine andere, und ein Webanalyse-Tool identifiziert die Person möglicherweise gar nicht.

Legen Sie fest, welche Quelle Vorrang haben soll, bevor diese Konflikte sich auf Profile, Segmente und Berichte auswirken. In manchen Fällen sollte der zuletzt aktualisierte Wert Vorrang haben. In anderen Fällen sollte ein bestimmtes System unabhängig von der Aktualität als maßgebend gelten.

Teams sollten außerdem nachvollziehen können, woher ein Feld stammt. Ohne diesen Kontext wird es schwierig, fragwürdige Daten zu untersuchen oder zu verstehen, warum ein Account für eine bestimmte Zielgruppe qualifiziert war.

6. Welche Daten müssen in welche Richtung übertragen werden?

Ein Konnektor bedeutet nicht immer einen bidirektionalen Datenfluss.

Manche Systeme führen Daten in ein gemeinsames Profil ein, können jedoch keine angereicherten Datensätze, Segmentaktualisierungen oder korrigierte Felder an die ursprüngliche Quelle zurücksenden. Andere ermöglichen möglicherweise die Aktivierung an einem Zielort, ohne die Aktivitäten im restlichen Technologie-Stack zu koordinieren.

Legen Sie den erforderlichen Datenfluss fest, bevor Sie Plattformen bewerten. Fragen Sie sich, was hereinkommen muss, was wieder zurückgesendet werden muss und wo die abschließende Aktion stattfindet. Das hilft dabei, Lücken zwischen den Erwartungen des Projektteams an eine Integration und dem, was diese tatsächlich leisten kann, aufzudecken.

Planen Sie, wie die Teams die Daten nutzen werden

Das Zusammenführen von Informationen ist nur dann sinnvoll, wenn die Mitarbeiter diese nutzen können, um bessere Entscheidungen zu treffen und effektivere Maßnahmen zu ergreifen. Vor Beginn der Implementierung sollten die Teams wissen, wie sie wichtige Signale erkennen, Zielgruppen aufbauen und die gewonnenen Erkenntnisse über Kampagnen und digitale Erlebnisse hinweg anwenden werden.

7. Wie finden Nutzer die Konten oder Kunden, die Aufmerksamkeit erfordern?

Ein einheitliches Profil kann zwar zahlreiche Informationen enthalten, ohne dass dadurch Prioritäten leichter verständlich werden. Die Nutzer benötigen nach wie vor eine praktische Möglichkeit, um zu erkennen, bei welchen Accounts Fortschritte erzielt werden, bei welchen es zu Verzögerungen gekommen ist und bei welchen möglicherweise ein anderer Ansatz erforderlich ist.

Überlegen Sie, wie das Projekt die Aktivitäten organisieren wird. Werden die Teams in der Lage sein, Lebenszyklusphasen, aktuelle Interaktionen, die Verweildauer in einer Phase und wichtige Veränderungen an einem einzigen Ort zu überprüfen? Können Marketing, Vertrieb und RevOps denselben Kunden betrachten und zu einer ähnlichen Schlussfolgerung gelangen?

Wenn Nutzer weiterhin mehrere Dashboards vergleichen oder alles in eine Tabellenkalkulation exportieren müssen, hat das Projekt die Daten zwar miteinander verknüpft, deren Nutzung jedoch nicht wesentlich vereinfacht.

8. Wie werden die Teams Zielgruppen erstellen und aktualisieren?

Überlegen Sie, wer Zielgruppen erstellen wird und welche Informationen dafür benötigt werden. Ein B2B-Marketingteam möchte möglicherweise Unternehmensmerkmale mit den Aktionen einzelner Ansprechpartner kombinieren, wie zum Beispiel den Besuch einer Preisseite, die Teilnahme an einem Webinar oder die Rückkehr zu Produktinhalten.

Der Prozess muss zudem mit dem Tempo der Kampagne Schritt halten. Wenn jedes neue Segment Code, eine technische Anfrage oder einen langen Aktualisierungszyklus erfordert, könnten Teams Schwierigkeiten haben, rechtzeitig zu reagieren, solange das Signal noch relevant ist. Marketer sollten wissen, welche Regeln sie selbst verwalten können und wann sie weiterhin technische Unterstützung benötigen.

9. Wo werden die Daten aktiviert?

Beschränken Sie sich nicht darauf, wo die Informationen gespeichert werden. Benennen Sie die Stellen, an denen sie die Erfahrungen eines Kunden oder eines Kontos verändern werden.

Dazu können Website-Inhalte, Portal-Journeys, Handlungsaufforderungen, Empfehlungen, Kampagnenzielgruppen oder die Nachverfolgung durch den Vertrieb gehören. Die richtigen Zielorte hängen vom jeweiligen Projekt ab, sollten jedoch vor der Auswahl der Technologie festgelegt werden.

Auch das Timing spielt eine Rolle. Bei einigen Anwendungsfällen reichen planmäßige Aktualisierungen aus, während andere in Echtzeit auf das Nutzerverhalten reagieren müssen. Ein Besucher, der auf eine Preisseite zurückkehrt, erfordert möglicherweise eine schnellere Reaktion als eine vierteljährliche Kundenüberprüfung.

Vorbereitung auf die Implementierung und Einführung

Ein Datenprojekt endet nicht mit der Inbetriebnahme der Integrationen. Es muss weiterhin jemand die Regeln pflegen, auf Änderungen der Informationen reagieren und den Teams dabei helfen, den neuen Prozess in ihre tägliche Arbeit zu integrieren.

Die abschließenden Fragen konzentrieren sich darauf, was nach dem Start geschieht und ob das Unternehmen bereit ist, das Projekt weiter voranzutreiben.

10. Wer ist für die Daten, Regeln und laufenden Entscheidungen verantwortlich?

Die Zuständigkeiten können schnell unübersichtlich werden. Die IT verwaltet möglicherweise die Integrationen, das Marketing definiert die Zielgruppen und RevOps überwacht die Lebenszyklusphasen und Übergaben. Wenn diese Zuständigkeiten nicht klar sind, können selbst kleine Aktualisierungen zu langwierigen Diskussionen führen.

Legen Sie fest, wer für die Priorisierung der Datenquellen, die Segmentlogik, die Zugriffsberechtigungen, die Überprüfung der Datenqualität und Änderungsanfragen zuständig ist. Die Unterstützung durch die Führungsetage ist wichtig, aber das Projekt braucht auch Personen, die die Verantwortung für die täglichen Entscheidungen tragen.

Nicht jede Aufgabe muss einem einzigen Team zugewiesen werden. Wichtig ist, zu wissen, wer die Entscheidung trifft, wenn eine Regel geändert werden muss oder zwei Systeme nicht miteinander übereinstimmen.

11. Wie können Teams auf einer gemeinsamen Grundlage arbeiten?

Marketing, Vertrieb und RevOps Zugang zu denselben Daten zu gewähren, garantiert nicht, dass sie diese auch gleich interpretieren.

Einigen Sie sich auf gemeinsame Definitionen für Lebenszyklusphasen, Account-Status und aussagekräftige Interaktionen. Die Teams sollten außerdem wissen, wann ein Account vom Marketing an den Vertrieb übergeben wird, welche Informationen dabei mitübergeben werden und wie Unstimmigkeiten geklärt werden.

Ohne diesen gemeinsamen Prozess könnte die neue Plattform zu einem weiteren Ort werden, an dem jede Abteilung ihre eigene Version der Account-Historie pflegt.

12. Wie werden Sie die Akzeptanz nach der Einführung messen?

Die Nutzung sollte von Anfang an Teil des Erfolgsplans sein. Überlegen Sie, was die Mitarbeiter in den ersten Wochen oder Monaten tun sollten, z. B. einheitliche Profile überprüfen, vorrangige Konnektoren konfigurieren, Lebenszyklusphasen anlegen oder das erste Kundensegment starten.

Sie können auch prüfen, ob Teams weniger Zeit mit der Erstellung von Berichten verbringen, weniger routinemäßige technische Anfragen stellen oder in ihren Überprüfungen einheitliche Kundendefinitionen verwenden.

Wählen Sie eine kleine Auswahl an Kennzahlen, die widerspiegeln, wie das Projekt genutzt werden soll. Eine lange Liste von Anmeldungen und Funktionszahlen mag beeindruckend wirken, ohne jedoch zu zeigen, ob die Daten die Arbeit der Beteiligten verbessern.

Wenn die Plattform zwar live ist, die Teams sich aber weiterhin auf dieselben Tabellenkalkulationen und unzusammenhängende Berichte verlassen, hat die Akzeptanz noch nicht wirklich stattgefunden.

Wie bereit ist Ihr Datenprojekt?

Die meisten Unternehmen haben bereits erkannt, dass Daten geschäftlichen Mehrwert schaffen können. Diese Erkenntnis in eine nützliche, gut akzeptierte Initiative umzusetzen, ist der schwierigere Teil. In einer KPMG-Umfrage gaben 92 % der Führungskräfte an, dass gut konzipierte Datenprodukte für den Erfolg ihres Unternehmens entscheidend seien, doch nur 35 % sagten, ihre Initiativen hätten umfangreichen Mehrwert generiert.

Die Fragen, die Sie gerade durchgearbeitet haben, können helfen, diese Lücke zu schließen. Treten Sie einen Schritt zurück und betrachten Sie, wo Ihr Projekt steht.

Wählen Sie für jede Frage die Antwort, die Ihren aktuellen Vorbereitungsstand am besten widerspiegelt:

• Ja: Wir haben eine dokumentierte Lösung, und die beteiligten Teams sind sich darüber einig.
• Teilweise: Wir haben darüber gesprochen, aber einige Details und Entscheidungen sind noch offen.
• Nein: Wir haben uns damit noch nicht befasst.

Ein Projekt mit überwiegend „Ja“-Antworten hat eine klarere Ausrichtung, doch diese Annahmen sollten während der Umsetzung dennoch überprüft werden. Eine Mischung aus „Ja“ und „teilweise“ kann auf Lücken bei der Zuständigkeit, der Umsetzung oder den Datenanforderungen hinweisen, die geklärt werden müssen, bevor das Projekt fortgesetzt wird.

Mehrere „Nein“-Antworten bedeuten nicht zwangsläufig, dass das Projekt gestoppt werden sollte. Sie können darauf hindeuten, dass das Team zunächst die Technologie evaluiert, bevor es sich darauf einigt, was das Projekt leisten soll.

Nutzen Sie die Ergebnisse, um die Fragen zu identifizieren, die einer weiteren Diskussion bedürfen, weisen Sie einen Verantwortlichen zu und legen Sie fest, was geklärt werden muss, bevor eine Plattform ausgewählt oder der Umsetzungsplan fertiggestellt wird.

Verbinden Sie Kundendaten mit Maßnahmen – mit der Liferay Data Platform

Hier beginnt sich ein gut geplantes Datenprojekt auszuzahlen. Sobald Teams den Daten vertrauen und deren Bedeutung verstehen, können sie weniger Zeit mit dem Vergleich von Berichten verbringen und mehr Zeit darauf verwenden, die Kundenerfahrungen zu verbessern.

Die Liferay Data Platform ist die für Liferay DXP entwickelte B2B-Lifecycle-Intelligence-Ebene. Die Liferay Data Platform bündelt CRM-, Kampagnen-, Kunden- und Liferay-DXP-Verhaltenssignale in gemeinsamen Profilen und Lebenszyklusphasen. Dadurch erhalten Marketing und Vertrieb einen umfassenderen Überblick über jeden Kunden und können handeln, solange das Interesse noch aktuell ist.

Sehen Sie sich die vollständige Kundengeschichte an

Einheitliche Personen- und Kundenprofile bündeln Aktivitäten aus verbundenen Quellen an einem Ort. Mit Quellenangaben versehene Felder zeigen an, woher die einzelnen Informationen stammen, während Aktivitätszeitleisten verdeutlichen, wie Kontakte über Kampagnen und digitale Kontaktpunkte hinweg interagieren.

Anstatt zu versuchen, die Kundenhistorie aus mehreren Berichten zusammenzusetzen, können Teams schnell erkennen, was gerade geschieht, welche Signale wichtig sind und wo sich möglicherweise Interesse aufbaut.

Priorisieren Sie die wichtigen Kunden

Das Account-Lebenszyklus-Dashboard gliedert Accounts in sechs Phasen, von „Aware“ bis „At-Risk“. Teams können erkennen, welche Accounts Fortschritte machen, welche zu lange in einer Phase verharren und wo die Dynamik nachlassen könnte.

Diese gemeinsame Übersicht bietet Marketing, Vertrieb und RevOps eine nützliche Ausgangsbasis für die Entscheidung, worauf sie ihre Zeit und Aufmerksamkeit konzentrieren sollten.

Auf aktuelles Verhalten reagieren

Marketer können auf Account-Ebene Segmente anhand von Verhaltensdaten und Attributen aus verbundenen Quellen erstellen. Wenn LDP zusammen mit Liferay DXP eingesetzt wird, können diese Segmente personalisierte Inhalte, Handlungsaufforderungen, Empfehlungen und Customer-Journey-Pfade auslösen, sobald sich das Verhalten eines Accounts ändert.

Das Ergebnis ist ein schnellerer Weg vom Signal zum Erlebnis. Teams können mit Inhalten reagieren, die das aktuelle Verhalten eines Kundenkontos widerspiegeln, anstatt sich auf eine generische Nachfassaktion zu verlassen, nachdem der entscheidende Moment bereits vorbei ist.

LDP arbeitet mit den CRM-, Kampagnen- und Account-Based-Marketing-Tools zusammen, die Teams bereits nutzen, und hilft ihnen so, mehr aus ihrem bestehenden Tool-Stack herauszuholen und gleichzeitig vernetzte Daten in relevante, kundenkontospezifische digitale Erlebnisse umzuwandeln.

Beginnen Sie mit den entscheidenden Fragen

Die richtige Technologie kann einen großen Unterschied machen, jedoch nur, wenn das Projekt mit einem klaren Verständnis dafür beginnt, was Teams aus den Daten benötigen.

Bevor Sie sich für eine Plattform entscheiden oder einen Implementierungsplan festlegen, stellen Sie sicher, dass sich das Beschaffungskomitee darüber einig ist, welche Probleme gelöst werden sollen, welche Informationen benötigt werden und wie diese Daten genutzt werden, sobald sie verknüpft sind.

Die Liferay Data Platform unterstützt B2B-Teams dabei, CRM-, Kampagnen-, Kunden- und Liferay-DXP-Verhaltenssignale in gemeinsame Profile, Einblicke in den Lebenszyklus und relevantere digitale Erlebnisse zu integrieren.