Warum Marketers eine klare Datenstrategie brauchen
Kampagnenplanung, Budgetallokation, Kanalwahl, Zielgruppenansprache – all das basiert auf Daten. Doch ohne solide Datenbasis fehlt die Grundlage für gezielte Optimierungen. Eine moderne Marketingstrategie braucht daher auch immer eine Datenstrategie. Es geht nicht nur darum, Daten zu sammeln, sondern sie sinnvoll zu strukturieren, zu analysieren und in Entscheidungen zu überführen.
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Die Herausforderung: Zugriff und Struktur
In vielen Unternehmen sind Daten zwar vorhanden, aber nicht für alle nutzbar. Oft fehlen Schnittstellen zu den Tools, die im Arbeitsalltag genutzt werden. Und selbst wenn es diese gibt, mangelt es häufig an einer einheitlichen Struktur, um die Daten sinnvoll auszuwerten. Viele Fachabteilungen greifen deshalb auf manuelle Exporte, unübersichtliche Excel-Tabellen oder statische Dashboards zurück.
Die Realität in vielen KMU
Marketingabteilungen arbeiten heute mit einer Vielzahl spezialisierter Tools: CRM-Systeme, Marketing-Automation-Plattformen, Web- und Kampagnentracking, Social-Media-Management, Performance-Marketing-Lösungen, E-Mail-Systeme, interne Excel-Reports und mehr.
Jedes Tool hat seinen Zweck – aber es entstehen dabei viele isolierte Datensätze. In vielen Unternehmen fehlen Schnittstellen oder eine gemeinsame Struktur, um diese Daten zusammenzubringen. Oft fehlt auch schlicht die Zeit oder das Know-how dafür. Die Folge:
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Analysen sind mühsam oder ungenau
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Kanäle lassen sich kaum vergleichen
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Entscheidungen beruhen auf lückenhaften Informationen
Vom Datensalat zum Entscheidungsfundament
Eine durchdachte Datenstrategie im Marketing bedeutet, dass Daten aus verschiedenen Tools strukturiert zusammengeführt werden – idealerweise in einer zentralen Datenbank. Erst so entstehen wirklich aussagekräftige Dashboards, die kanalübergreifende Performance abbilden, Funnel-Analysen ermöglichen und frühzeitig Trends erkennen lassen.
Use Case: Reporting neu gedacht
Ein Unternehmen erstellt monatlich ein Reporting zur Kampagnenperformance. Aktuell werden dafür Screenshots aus HubSpot, Google Ads und Excel-Listen manuell zusammengesetzt. Durch eine zentrale Datenbasis und ein BI-Tool wie Power BI oder Looker Studio wird dieses Reporting automatisiert, interaktiv und ist jederzeit aktuell. Das spart nicht nur Zeit, sondern schafft Transparenz – auch für Geschäftsleitung oder Vertrieb.
Vorteile einer datenbasierten Marketingstrategie
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Fundierte Entscheidungsgrundlagen statt Bauchgefühl
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Höhere Budgeteffizienz durch gezielte Optimierung der Kanäle
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Bessere Argumentation gegenüber Management & Sales
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Mehr Agilität in der Kampagnensteuerung
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Basis für datengetriebene Automatisierung & KI-Nutzung
So baust du eine Datenstrategie fürs Marketing auf
Eine gute Datenstrategie beginnt mit einer klaren Zielsetzung: Welche Fragen sollen mit Daten beantwortet werden? Daraus ergibt sich, welche Datenquellen nötig sind, wie sie strukturiert werden müssen und wer im Team welche Rolle übernimmt.
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Ziele definieren – z. B. Leadkosten senken, Kanäle vergleichen, Customer Journey analysieren
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Relevante Datenquellen identifizieren – CRM, Webtracking, Kampagnentools, ERP
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Zentrale Datenstruktur schaffen – durch SQL-Datenbank oder BI-Plattform
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Dashboards & Reports aufsetzen – für verschiedene Zielgruppen (Marketing, Management, Sales)
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Datenkompetenz im Team verankern – durch Schulung & interne Guidelines
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Kontinuierlich evaluieren & anpassen – Datenstrategie ist kein Projekt, sondern ein Prozess
Fazit
Eine funktionierende Marketingstrategie braucht heute eine solide Datenstrategie – nicht als technisches Extra, sondern als zentrales Steuerungsinstrument. Wer seine Datenquellen vereinheitlicht, klare Ziele definiert und Reportingprozesse standardisiert, kann schneller, fundierter und zielgerichteter agieren. Gerade in einem KMU ist der Aufbau einer zentralen Datenbasis ein entscheidender Schritt, um Marketinginvestitionen besser zu steuern und die Wirkung von Kampagnen messbar zu machen. Der Weg dahin muss nicht komplex sein – er beginnt mit einer klaren Zielsetzung und einem fokussierten Vorgehen. Unternehmen müssen nicht alles auf einmal lösen. Vielmehr geht es darum, gezielt die relevantesten Fragen zu identifizieren, die passenden Datenquellen zu strukturieren und auf dieser Basis Schritt für Schritt Transparenz und Steuerbarkeit aufzubauen.
