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Marketing Analytics Stack Optimierung der Customer Journey und Steigerung der Profite
Ein Marketing-Analytics-Stack kombiniert Daten aus Kampagnen, Produktnutzung und Kundenverhalten in einem zentralen Data Warehouse, um die gesamte Customer Journey zu analysieren und Profitabilität zu steigern. Durch die Verknüpfung von Marketing-Performance mit Geschäftsergebnissen können Unternehmen Budgets gezielt optimieren und mehr Umsatz generieren.
Questions
- Was ist ein Marketing-Analytics-Stack?
- Wie optimiert man die Customer Journey mit Daten?
- Welche Datenquellen sind relevant?
- Wie verbindet man Marketing-Daten mit Umsatz?
- Was ist Data Thinking?
- Wie priorisiert man KPIs im Marketing?
Key takeaways
- Marketing darf nicht isoliert betrachtet werden – die gesamte Customer Journey zählt.
- Daten müssen aus Marketing, Produkt und Operations zusammengeführt werden.
- Ein moderner Stack besteht aus Integration, Warehouse und Insights Layer.
- KPIs müssen priorisiert werden (North Star Metric).
- Data Thinking definiert die Strategie vor der Umsetzung.
- AnalyticsCreator beschleunigt Modellierung und Integration erheblich.
- Agile Teams brauchen flexible Datenmodelle.
- Profit entsteht durch gezielte Maßnahmen – nicht durch reine Datensammlung.
Transcript
Wir beschäftigen uns heute mit dem Thema wie baue ich einen Marketing Analytics Stack auf um die Customer Journey zu optimieren und die Profite zu steigern.
Thomas Horf ist der Experte zu diesem Thema.
Mein Name ist Peter Smoly, ich bin Geschäftsführer von AnalyticsCreator
Wir beschäftigen uns heute mit dem Thema wie baue ich einen Marketing Analytics Stack auf um die Customer Journey zu optimieren und die Profite zu steigern.
Thomas Horf ist der Experte zu diesem Thema und wird uns diese Frage beantworten.
Marketing Analytics ist ein sehr großes Thema.
Auch wenn Marketing nur eine Abteilung ist, geht es letztendlich um die gesamte Customer Journey.
Marketing ist nur der Anfang – ich muss alles betrachten, was danach passiert.
Das bedeutet: Produktnutzung, Support, Upselling und weitere Prozesse müssen mit einbezogen werden.
Marketing Analytics bedeutet, dass ich ein Data Warehouse habe.
Dort speichere ich Kampagnendaten, Website-Performance, Conversions, Kosten und Nutzerdaten.
Diese Daten müssen mit dem Verhalten des Kunden im Produkt verbunden werden.
So entsteht eine 360° Sicht auf das Unternehmen und den Kunden.
Ein typischer Stack besteht aus mehreren Layern:
- Datenquellen (Marketing, CRM, Apps, Tracking)
- Data Integration Layer
- Data Warehouse Layer
- Insights Layer
Die Core Layer enthält zentrale Business-Objekte wie Kunden, Bestellungen und Produkte.
Die Data Mart Layer bereitet Daten für Teams wie Marketing oder CRM auf.
Bevor man startet, muss man klären:
- Was sind die Ziele?
- Welche KPIs sind relevant?
- Welche Daten fehlen?
Das Ziel ist nicht ein Datenprodukt, sondern eine Datenstrategie.
Der Canvas besteht aus zwei Bereichen:
Business Basics
- Customer Journey
- Business Value & Customer Value
- Stakeholder
- Pain Points
- Systeme
Data Strategy
- Datenarten
- Mapping zur Customer Journey
- KPIs
- Ursachen für KPIs
- Maßnahmen
Zusätzlich:
- Risiken
- Roadmap (6 Monate / 1 Jahr / 3 Jahre)
Jede Metrik beeinflusst andere.
Ziel ist eine North Star Metric.
Beispiel:
- Kampagnen → Klicks → Besucher → Conversions → Umsatz
Optimierung bedeutet:
Budget verschieben statt erhöhen.
AnalyticsCreator unterstützt:
- Datenintegration
- Datenmodellierung
- BI-Anbindung
Mehrere Layer des Stacks werden in einer Anwendung abgebildet.
Die Modellierung erfolgt visuell, Code wird automatisch generiert.
Marketing ist dynamisch.
AnalyticsCreator ermöglicht:
- Schnelle Änderungen im Modell
- Versionierung
- Dokumentation
- Governance
Das unterstützt iterative und agile Arbeitsweisen.
Wenn mehrere Teams arbeiten, braucht man:
- Nachvollziehbarkeit
- Dokumentation
- Datenqualität
Ein zentrales Data Warehouse sorgt für Konsistenz.
Ablauf:
- Gespräch mit Data Champion
- Interviews mit Stakeholdern
- Analyse & KPI-Auswertung
- Workshop mit Management
Ergebnis:
- Quick Wins
- Mittelfristige Maßnahmen
- Langfristige Strategie
Datenstrategie + Technologie ermöglichen bessere Entscheidungen.
