Data & Analytics Insights

Consent Banner, GDPR und Tracking Preventions bedeuten Datenverluste und sind für Marketeers und Analysten ein Ärgernis. Doch sie nicht zum Spaß da, sondern dienen einem Zweck: Dem Datenschutz unser User.Doch statt Datenschutz ernst zu nehmen, wird in Unternehmen häufig zuerst darüber nachgedacht, wie man Tracking Preventions und gesetzliche Regelungen zu seinen Gunsten auslegen kann. Das Ergebnis ist, dass wir uns allzu häufig in einem reaktiven Modus wiederfinden

Die Tracking Prevention in Safari hat ein neues Feature? Wir überlegen uns etwas, um die Beschränkung zu umgehen.
Es droht eine neue Regelung zum Datenschutz? Wir loten Gestaltungsspielräume aus, um Daten in der gleichen Form weiter erfassen zu können.
Wir spielen ein Katz-und-Maus-Spiel, bei dem wir auf Dauer nicht gewinnen können, denn Dritte (Browserhersteller, Gesetzgeber und Gerichte) diktieren hier die Regeln.

Die Schwerpunkte dieser Session:

• Warum müssen wir alle unsere Tracking-Setups neu denken?
• Weshalb dürfen wir den Datenschutz nicht länger ignorieren? Warum muss er eine zentrale Anforderung an unsere Tracking-Setups sein?
• Welche technischen Möglichkeiten stehen uns zur Verfügung, wie zum Beispiel server-side GTM, Jentis, Snowplow und walker.js?

Ziel dieser Session war es zu zeigen, wie ein zukunftsfähiges Tracking-Setup aussehen kann, und welche Schritte jetzt zu unternehmen sind.

Die vergangenen 3 Jahre in der Tracking-Welt waren geprägt von einem intensiven Katz-und-Maus-Spiel: Jedes Mal, wenn durch Gerichtsurteile oder neue Verordnungen die Spielregeln für Consent Banner und Datenschutz verändert wurden, haben wir uns Wege überlegt, wie wir die geforderten Anpassungen umgehen können.
Und jedes Mal, wenn seitens der Tracking Preventions in den Browsern die Datenerfassung schwieriger wurde, haben wir uns technische Lösungen überlegt, um die gleichen Daten zu erfassen wie bislang. 

Was wir dabei jedoch übersehen haben, ist, dass GDPR, Tracking Preventions & Co.  nicht zum Spaß da sind, sondern dem Datenschutz unserer User dienen. 

Warum also ignorieren wir als Marketeers ein so grundlegendes und legitimes Bedürfnis nach Datenschutz, dass wir für uns als Privatpersonen doch auch in Anspruch nehmen?
Und wie wäre es, wenn wir Datenschutz einmal wirklich ernst nehmen würden, anstatt systematisch dagegenzuarbeiten? 

Ich habe in dieser Session gezeigt, warum wir Datenschutz nicht länger ignorieren können, sondern als zentralen Bestandteil unserer Tracking-Setups begreifen müssen. Und natürlich haben wir uns angeschaut, wie Tracking-Setups aussehen müssen, die uns als Marketeers die benötigten Daten liefern und unseren Usern den gewünschten Schutz bieten.

1. Auf welche KPIs kommt es wirklich an?
   Ganz häufig wird von KPIs gesprochen, aber eigentlich handelt es sich nur um Kennzahlen. KPIs sollen uns dabei helfen, ein komplexes Geschehen zu vereinfachen und schnell zu erkennen, wo Handlungsbedarf entsteht. Ein Dashboard mit 20 KPIs wird wahrscheinlich nicht sinnvoll sein; vermutlich sind nur einige wenige Kennzahlen wirkliche KPIs, und die sind meist noch nicht einmal bekannt, weil voreilig einzelne Metriken zu KPIs erhoben wurden.
   Also wie identifizieren wir Kennzahlen, die für uns tatsächlich von herausgehobener Bedeutung sind?
    
2. Woher bekommen wir die benötigten Daten?
   Wenn wir die KPIs identifiziert haben, besteht die nächste Herausforderung in der Bereitstellung der benötigten Daten, um die KPIs überhaupt berechnen zu können. Genau hier bekommen wir es in größeren Unternehmen z.B. mit unterschiedlichen Shopsystemen und PIMS, nicht zentralisierten Daten und nicht vereinheitlichten Tracking-Setups zu tun. Wie schaffen wir mit dieser Ausgangslage eine einheitliche Datenbasis auf der wir KPIs berechnen können?
    
3. Fehlendes Wissen über die Berechnung der KPIs und ihre Bedeutung
   Für mich ist dies einer der kritischsten Punkte überhaupt. Denn meist wird davon ausgegangen, dass man „nur“ die Technik beherrschen müsste, und dann hätte man KPIs, mit denen man steuern kann.
   Das Problem ist jedoch: Daten ohne Kontext haben keinen Nutzen, und Unkenntnis über die Berechnung der KPIs öffnet Fehlinterpretationen Tür und Tor.
   Das bedeutet, dass wir wissen müssen, welche Datenbasis denn überhaupt zur Berechnung der KPIs verwendet wird, und wie diese Daten zustande kommen. Darüber hinaus brauche ich auch Kontext: Sind die Sales in einer Produktkategorie zurückgegangen, weil der Bestseller nicht am Lager war? Hat eine schlecht ausgerichtete Kampagne massenhaft Traffic erzeugt, aber keine Leads oder Sales?
   Genau solche Infos sind aber wichtig, damit man keine falschen Schlüsse aus den Daten zieht.
   Und selbstverständlich muss klar sein, wie zum Beispiel ein Umsatz berechnet wird: Welche Bestandteile werden berücksichtigt und welche nicht?
   Wir müssen also Wissen in der Organisation aufbauen und verteilen, damit

1. 1. die Daten akzeptiert werden und nicht diskreditiert werden können
   2. die mit den Daten arbeitenden Personen sinnvolle Schlüsse aus den Daten ziehen können
   3. und schließlich aus den Daten abgeleitete Aktionen begründet und akzeptiert werden.

Die Forensiker Christian und Pascal stellen die schlimmsten Analytics-Verbrechen vor und zeigen dir, wie du dein Analytics-Setup wieder in den Griff bekommst.