Analytics

Was ist Analytics?

Analytics, oder Analytik im Deutschen, ist der systematische Prozess der Untersuchung von Rohdaten, um daraus aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen. Es geht darum, in den Daten verborgene Muster, Trends und Korrelationen zu entdecken, zu interpretieren und zu kommunizieren. Das oberste Ziel von Analytics ist es, die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu verbessern, indem man sich von reinem Bauchgefühl löst und stattdessen auf Fakten und Beweise stützt.

Stellen Sie sich Daten als die einzelnen Zutaten in einer Küche vor. Für sich genommen haben sie nur begrenzten Wert. Analytics ist der Koch, der diese Zutaten nimmt, sie kombiniert, verarbeitet und daraus ein verständliches und wertvolles Gericht – also eine Einsicht – zubereitet. Im Geschäftskontext, insbesondere im Marketing, bedeutet dies, Kundenverhalten zu verstehen, die Wirksamkeit von Kampagnen zu messen und strategische Weichenstellungen für zukünftiges Wachstum vorzunehmen.

Analytics ist keine blosse Berichterstattung. Während Reporting beschreibt, was passiert ist (z. B. "Wir hatten letzten Monat 10.000 Website-Besucher"), geht Analytics tiefer und erklärt, warum es passiert ist, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird und welche Massnahmen ergriffen werden sollten, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen.

Warum es wichtig ist

In der heutigen digitalen Wirtschaft ist Analytics keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit für jedes Unternehmen, das wettbewerbsfähig bleiben will. Die Bedeutung von Analytics lässt sich in mehreren Schlüsselbereichen zusammenfassen:

Datengestützte Entscheidungsfindung

Der vielleicht grösste Vorteil von Analytics ist die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen. Statt sich auf Annahmen oder veraltete Praktiken zu verlassen, können Führungskräfte und Marketer ihre Strategien auf der Grundlage von quantitativem und qualitativem Feedback aus dem Markt validieren. Dies reduziert das Risiko von Fehlinvestitionen und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Initiativen erfolgreich sind.

Tiefes Kundenverständnis

Analytics ermöglicht es Ihnen, über oberflächliche Demografien hinauszugehen und das tatsächliche Verhalten Ihrer Kunden zu verstehen. Sie können analysieren, wie Kunden mit Ihrer Website interagieren, welche Inhalte sie konsumieren, welche Kaufmuster sie aufweisen und welche Schmerzpunkte sie haben. Dieses tiefe Verständnis ist die Grundlage für eine starke Markenpositionierung und eine effektive Kommunikation.

Optimierung von Marketing und Vertrieb

Ohne Analytics ist Marketing oft ein Schuss ins Dunkle. Durch die Analyse von Kampagnendaten können Sie genau bestimmen, welche Kanäle den besten Return on Investment (ROI) liefern, welche Werbebotschaften am meisten Anklang finden und an welchen Stellen im Marketing-Funnel potenzielle Kunden abspringen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Ihnen, Ihr Budget effizienter einzusetzen und Ihre Marketingstrategie kontinuierlich zu verbessern, um den Umsatz zu steigern.

Messung der Leistung und des Fortschritts

Analytics liefert die Werkzeuge zur Definition und Verfolgung von Key Performance Indicators (KPIs). Ob es um Markenbekanntheit, Lead-Generierung oder Kundentreue geht – durch die kontinuierliche Messung der Leistung anhand festgelegter Ziele können Unternehmen ihren Fortschritt objektiv bewerten und bei Bedarf schnell Korrekturmassnahmen ergreifen.

Prognosen und strategische Voraussicht

Fortgeschrittene Analysemethoden ermöglichen es, über die reine Vergangenheitsbetrachtung hinauszuschauen. Durch die Analyse historischer Daten können Sie zukünftige Trends vorhersagen, potenzielle Marktchancen identifizieren und proaktiv auf Veränderungen im Kundenverhalten oder in der Wettbewerbslandschaft reagieren. Dies verschafft Ihnen einen entscheidenden strategischen Vorteil.

Schlüsselkomponenten der Analytics

Analytics ist kein einzelner Prozess, sondern ein Spektrum von Techniken, die sich in vier Haupttypen unterteilen lassen. Diese bauen aufeinander auf und bieten zunehmend komplexere und wertvollere Einblicke.

1. Deskriptive Analytik: Was ist passiert?

Dies ist die grundlegendste Form der Analyse und der Ausgangspunkt für die meisten Unternehmen. Sie fasst historische Daten zusammen, um einen verständlichen Überblick über die Vergangenheit zu geben. Typische Fragen, die die deskriptive Analytik beantwortet, sind:

• Wie viele Besucher hatte unsere Website im letzten Quartal?
• Welches Produkt war im letzten Monat unser Bestseller?
• Wie hoch war die durchschnittliche Engagement-Rate unserer Social-Media-Posts?

Beispiele hierfür sind Geschäftsberichte, Website-Analyse-Dashboards und Verkaufszusammenfassungen.

2. Diagnostische Analytik: Warum ist es passiert?

Die diagnostische Analytik geht einen Schritt weiter und versucht, die Ursachen für die in der deskriptiven Analyse festgestellten Ergebnisse zu finden. Sie erfordert ein tieferes Eintauchen in die Daten, um Korrelationen und Abhängigkeiten zu identifizieren. Fragen sind hier zum Beispiel:

• Warum sind die Website-Besuche im letzten Monat um 20 % gesunken?
• Warum hat eine bestimmte Marketingkampagne eine überdurchschnittlich hohe Konversionsrate erzielt?
• Welche Faktoren korrelieren mit einer hohen Kundenabwanderung?

Techniken umfassen Drill-Downs, Datensegmentierung und Korrelationsanalysen.

3. Prädiktive Analytik: Was wird wahrscheinlich passieren?

Die prädiktive Analytik nutzt statistische Modelle, maschinelles Lernen und historische Daten, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Sie beantwortet zukunftsgerichtete Fragen wie:

• Welche Kunden werden am ehesten im nächsten Monat abwandern?
• Wie hoch wird unser Umsatz im nächsten Quartal voraussichtlich sein?
• Welche Produkte wird ein bestimmter Kunde wahrscheinlich als Nächstes kaufen?

Dies ermöglicht es Unternehmen, proaktiv zu handeln, anstatt nur zu reagieren.

4. Präskriptive Analytik: Was sollten wir tun?

Dies ist die fortschrittlichste Form der Analyse. Sie nutzt die Erkenntnisse der prädiktiven Analytik, um konkrete Handlungsempfehlungen zu geben, die zur Erreichung eines bestimmten Ziels führen. Die präskriptive Analytik simuliert verschiedene Szenarien und empfiehlt den optimalen Weg. Fragen sind zum Beispiel:

• Welchen Rabatt sollten wir einem bestimmten Kunden anbieten, um die Kaufwahrscheinlichkeit zu maximieren, ohne die Marge zu stark zu schmälern?
• Was ist die optimale Werbeausgabenverteilung über verschiedene Kanäle, um die Lead-Generierung zu maximieren?
• Welche nächste Marketingaktion ist für ein bestimmtes Kundensegment am besten geeignet?

Wie man Analytics anwendet

Die erfolgreiche Anwendung von Analytics folgt einem strukturierten Prozess, der sicherstellt, dass die Bemühungen zu umsetzbaren Erkenntnissen führen.

1. Ziele und Fragen definieren: Beginnen Sie immer mit dem Geschäftsproblem. Was möchten Sie wissen oder erreichen? Definieren Sie klare, messbare Ziele (z. B. "Steigerung der Konversionsrate um 15 % in den nächsten sechs Monaten").

2. Daten identifizieren und sammeln: Bestimmen Sie, welche Daten Sie zur Beantwortung Ihrer Fragen benötigen. Diese können aus verschiedenen Quellen stammen: Google Analytics, Ihr CRM-System, Social-Media-Plattformen, Verkaufsdatenbanken, Kundenumfragen usw.

3. Daten bereinigen und vorbereiten: Rohdaten sind selten perfekt. Dieser entscheidende Schritt umfasst das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Fehlern, das Standardisieren von Formaten und das Behandeln von fehlenden Werten. Die Qualität Ihrer Analyse hängt direkt von der Qualität Ihrer Daten ab.

4. Daten analysieren: Wählen Sie die geeigneten Analysetechniken (deskriptiv, diagnostisch etc.) und Werkzeuge, um die vorbereiteten Daten zu untersuchen. Suchen Sie nach Mustern, Ausreissern, Trends und Beziehungen zwischen Variablen.

5. Einblicke interpretieren und kommunizieren: Daten allein sind nutzlos. Übersetzen Sie Ihre Analyseergebnisse in eine verständliche Geschichte. Wer sind die wichtigsten Akteure? Was ist die zentrale Erkenntnis? Welche Implikationen hat dies für das Geschäft? Nutzen Sie Datenvisualisierung (Diagramme, Grafiken, Dashboards), um Ihre Ergebnisse klar und überzeugend zu präsentieren.

6. Massnahmen ergreifen und iterieren: Der letzte und wichtigste Schritt ist die Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Massnahmen. Nachdem Sie beispielsweise durch Analytics neue Einblicke in die Wahrnehmung Ihrer Zielgruppe und die Positionierung Ihrer Wettbewerber gewonnen haben, können Sie gezielt handeln. Tools wie das KI-gestützte Toolkit von Branding5 helfen Ihnen, diese Erkenntnisse zu nutzen, um Ihre Markenpositionierung zu schärfen und eine kohärente Marketingstrategie zu entwickeln, die genau auf die Bedürfnisse des Marktes zugeschnitten ist und so Ihren Umsatz steigert.

Häufige Fehler, die es zu vermeiden gilt

Auf dem Weg zu einer datengesteuerten Organisation lauern einige Fallstricke. Sich dieser bewusst zu sein, kann viel Zeit und Ressourcen sparen.

• Sammeln ohne Strategie: Das blosse Anhäufen von Daten ohne klare Fragestellung führt zu "Datengräbern" und Analyse-Paralyse. Beginnen Sie immer mit dem Ziel, nicht mit den Daten.
• Verwechslung von Korrelation und Kausalität: Nur weil zwei Ereignisse gleichzeitig auftreten (Korrelation), heisst das nicht, dass eines das andere verursacht (Kausalität). Eine falsche Annahme der Kausalität kann zu katastrophalen Geschäftsentscheidungen führen.
• Fokus auf Vanity-Metriken: Lassen Sie sich nicht von Metriken blenden, die gut aussehen, aber keine Aussagekraft für den Geschäftserfolg haben (z. B. die Anzahl der Social-Media-Likes im Vergleich zur Anzahl der generierten Leads).
• Ignorieren der Datenqualität: Die Regel "Garbage In, Garbage Out" gilt uneingeschränkt. Entscheidungen, die auf unsauberen, unvollständigen oder ungenauen Daten basieren, sind im besten Fall unzuverlässig und im schlimmsten Fall schädlich.
• Analyse in Silos: Wenn die Marketingabteilung ihre Daten isoliert von der Vertriebs- oder Kundendienstabteilung analysiert, entsteht ein unvollständiges und oft verzerrtes Bild. Ein ganzheitlicher Ansatz ist unerlässlich.
• Mangelnde Umsetzbarkeit: Ein 50-seitiger Analysebericht, der keine klaren, umsetzbaren Empfehlungen enthält, ist wertlos. Der Fokus muss immer darauf liegen, wie die Erkenntnisse in konkrete nächste Schritte übersetzt werden können.

Beispiele für Analytics im Marketing

• Website-Analytics: Ein E-Commerce-Unternehmen analysiert den Pfad der Nutzer auf seiner Website und stellt fest, dass viele Besucher den Kaufprozess auf der Versandkostenseite abbrechen. Dies führt zur Entscheidung, einen kostenlosen Versand ab einem bestimmten Bestellwert anzubieten, was die Konversionsrate erhöht.
• Kampagnen-Analytics: Ein B2B-Softwareunternehmen schaltet Anzeigen auf LinkedIn und Google. Durch die Analyse des Cost per Lead (CPL) und der Lead-Qualität aus beiden Kanälen stellt es fest, dass LinkedIn zwar teurer ist, aber deutlich qualifiziertere Leads liefert. Daraufhin wird das Budget zugunsten von LinkedIn umverteilt.
• Content-Analytics: Ein Beratungsunternehmen stellt fest, dass Blogbeiträge zum Thema "Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche" die meiste organische Suche und die längste Verweildauer aufweisen. Dies führt zur Entscheidung, eine ganze Serie von Inhalten und ein Webinar zu diesem Thema zu erstellen, um sich als Vordenker zu positionieren.
• Kunden-Analytics: Ein Abo-Dienstleister nutzt prädiktive Analytik, um Kunden zu identifizieren, bei denen ein hohes Abwanderungsrisiko besteht. Diese Kunden werden proaktiv mit einem speziellen Angebot oder zusätzlichem Support kontaktiert, um ihre Bindung zu stärken.

Best Practices

Um den grössten Nutzen aus Analytics zu ziehen, sollten Sie die folgenden bewährten Praktiken befolgen:

• Beginnen Sie mit der Geschäftsfrage: Jede Analyse sollte darauf abzielen, eine spezifische, relevante Geschäftsfrage zu beantworten. Dies stellt sicher, dass Ihre Arbeit fokussiert und wirkungsvoll bleibt.
• Demokratisieren Sie Daten (mit Bedacht): Machen Sie relevante Daten und Dashboards den entsprechenden Teams zugänglich. Wenn Mitarbeiter die Auswirkungen ihrer Arbeit direkt sehen können, fördert dies die Eigenverantwortung und eine datengesteuerte Kultur.
• Integrieren Sie Datenquellen: Brechen Sie Datensilos auf. Kombinieren Sie Daten aus CRM, Marketing-Automatisierung, Website und Vertrieb, um eine 360-Grad-Sicht auf Ihre Kunden zu erhalten. Dies liefert tiefere und genauere Einblicke.
• Visualisieren Sie Ihre Erkenntnisse: Menschen verstehen visuelle Informationen schneller als Tabellen. Nutzen Sie Diagramme und Dashboards, um eine klare und überzeugende Geschichte zu erzählen.
• Testen und Iterieren: Betrachten Sie Analytics als einen kontinuierlichen Zyklus. Stellen Sie Hypothesen auf, führen Sie A/B-Tests durch, messen Sie die Ergebnisse und verfeinern Sie Ihre Strategie auf der Grundlage dessen, was Sie lernen.
• Nutzen Sie KI-gestützte Tools: Moderne Analytics ist ohne Automatisierung und künstliche Intelligenz kaum noch denkbar. Plattformen wie Branding5 nutzen KI, um komplexe Markt- und Wettbewerbsdaten zu analysieren und Unternehmen dabei zu helfen, schnell Einblicke in ihre optimale Positionierung zu gewinnen. Dies beschleunigt den Weg von Rohdaten zu einer umsetzbaren Marketingstrategie, die das Umsatzwachstum vorantreibt.

Verwandte Konzepte

• Business Intelligence (BI): BI konzentriert sich hauptsächlich auf deskriptive Analytik – die Bereitstellung von Berichten und Dashboards über den aktuellen und vergangenen Zustand des Unternehmens. Analytics ist ein breiteres Feld, das auch diagnostische, prädiktive und präskriptive Methoden umfasst.
• Big Data: Bezieht sich auf extrem grosse und komplexe Datensätze, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden nicht mehr zu bewältigen sind. Analytics sind die Methoden und Werkzeuge, die erforderlich sind, um aus Big Data Wert zu schöpfen.
• Key Performance Indicator (KPI): Ein spezifischer, messbarer Wert, der anzeigt, wie erfolgreich ein Unternehmen bei der Erreichung seiner wichtigsten Ziele ist. Analytics wird verwendet, um KPIs zu verfolgen, zu analysieren und zu kontextualisieren.
• Marketing-Funnel: Ein Modell, das die Reise eines Kunden von der ersten Wahrnehmung einer Marke bis zum Kauf (und darüber hinaus) beschreibt. Analytics ist entscheidend für die Messung und Optimierung der Konversionsraten in jeder Phase des Funnels.