Inhouse-Lösungen können effektiv sein, einen geringen Aufwand bedeuten und gemeinsam mit bestehenden Systemen eine ganzheitliche, intelligente Datenanalyse leisten.
Smart Data aus Big Data
Analysedaten mit anderen Datensätzen eines Unternehmens, beispielsweise Kampagnenmanagement-Tools und CRM (Customer-Relationship- Management) zu verzahnen, ermöglicht es verschiedenen Abteilungen im Unternehmen zu kooperieren. Erheben Unternehmen für jede einzelne Kundenschnittstelle Daten und werten sie separat aus, verlieren sie sich in Insel-Lösungen, ein übergreifendes Bild kann dabei kaum entstehen.
Externe Wissensquellen nutzen
Open-Source Inhouse-Lösungen zu nutzen erfordert von den Mitarbeitern eines Unternehmens, sich einzuarbeiten. Der Aufwand dafür hängt vom Komplexitätswunsch an die Lösung und der Programmiererfahrung der Mitarbeiter ab. Das Wissen ist folglich an einzelne Personen im Unternehmen gebunden. Interne und externe Abhängigkeiten lassen sich durch die Zusammenarbeit mit externes Unternehmen vermeiden, die ihr Wissen „weitergeben“.
Exakte Daten statt Näherungswerte erhalten
Viele Digital Analytics-Lösungen geben keine exakten Daten an, sondern nur Näherungswerte, da sie auf Pixel-Tracking basieren. Für exakte Daten als Grundlage für sichere Business-Entscheidungen werden Reverse-Proxy-Tracking oder Hybrid-Tracking benötigt.
Technischen Aufwand gering halten
Anbieter von Cloud-Lösungen versprechen einen geringen Aufwand für Unternehmen, sodass die IT-Abteilung keine zusätzlichen Kapazitäten benötigt. Eine ähnliche Alternative sind Inhouse-Lösungen.
Web, App, Desktop, Intranet?
Web, App, Intranet oder Softwareanwendungen sollten auf verschiedene Weise analysiert werden – allgemeine Kennzahlen für alle Anwendungen sind oftmals nicht zielführend. Unternehmen sollten eine speziell für jede Plattform entwickelte Analytics-Lösung nutzen.
Persönliche Beratung
Jedes Unternehmen hat individuelle, auf sein Geschäftsmodell ausgerichtete Digitalziele. Eine Aussagekraft erhalten Analytics-Ergebnisse, sobald die Antworten zum Geschäftsmodell des jeweiligen Unternehmens passen. Es empfiehlt sich, einen Partner als „persönlichen Begleiter“ des Unternehmens einzusetzen, um individuelle Ziele zu erreichen.
Flexibilität wahren
Ob Cloud, Hybrid-Cloud oder Inhouse-Lösung: Unternehmen sollte stets flexibel bleiben. Grundgedanke einer langfristigen Datenstrategie ist zudem, jederzeit von Cloud auf Inhouse oder umgekehrt umsteigen zu können. Ein Partner sollte das Unternehmen flexibel beim Erreichen der Ziele unterstützen und verschiedene Betriebsmodelle bieten. Eine langfristige, strategische Partnerschaft ist auf langeSicht am effektivsten.
Foto: Mindlab Solutions GmbH
Weitere Informationen: www.mindlab.de
Big Data oder wie sich Schätze heben lassen
Riesige Datenmengen aus unterschiedlich strukturierten Quellen schnell und anschaulich für unterschiedliche Fragestellungen aufbereiten und dabei verborgene Zusammenhänge aufdecken, so lautet das Versprechen von Big Data. Interessant nicht nur für Markt- und Meinungsforscher oder Geheimdienste, sondern auch für Handelsunternehmen.
8 Tipps für datenbasiertes Marketing
Das Potenzial von datenbasiertem Marketing wird durch zentrale Marketingdatenbanken meistens noch nicht hinreichend ausgeschöpft. Die „Blue Summit“-Agentur für Performance-Marketing gibt Anregungen, wie datenbasierte Marketingkampagnen von Smart Data profitieren können und welche Hürden zu nehmen sind, um eine „360-Grad-Sicht auf den Kunden“ zu erhalten.