Jede Plattform berichtet korrekt.
Ad-Plattformen, Analytics, CRM, jede erzählt eine leicht andere Geschichte. Wir konsolidieren sie in einer Reporting-Ebene, abgeglichen, dokumentiert und aktualisiert, bevor jemand danach fragt.
Die meisten Marketing-Teams haben kein Reporting-Problem. Sie haben ein Konsolidierungsproblem.
Jede Plattform hat ihr eigenes Dashboard. Jedes auf seine eigene Art & Weise korrekt. Keines stimmt mit den anderen überein, und keines mit dem CRM. Also baut jemand im Team eine Excel-Tabelle, die alles vereint, die Unstimmigkeiten glättet und eine Version erzeugt, die die Führung lesen kann.
Diese Excel-Tabelle ist fragil. Ihr fehlt die marktübergreifende Sicht völlig. Wenn die zuständige Person in den Urlaub geht, gerät das Reporting ins Stocken. Wenn das Management eine Frage stellt, für die die Tabelle nicht gebaut war, dauert die Antwort drei Tage.
Wir ersetzen die Excel-Tabelle durch Infrastruktur.
Marketing-Datenpipelines und Dashboards, abgeglichen in einer Ansicht.
BigQuery-Datenmodelle, gebaut um Geschäftsfragen herum.
In einem Warehouse wie BigQuery werden alle Ihre Quellen in Tabellen konsolidiert. Wir strukturieren jede Tabelle um eine Frage herum: Spend nach Kampagne, Spend nach Land, Website-Verhalten, Zustand der Landingpages. Das Schema entsteht aus der Frage, nicht aus dem, was die Plattform zufällig liefert. Leser wissen, wo sie nachsehen müssen. Das Dashboard wird nicht von jeder technisch verfügbaren Kennzahl überladen.
Datenverknüpfungen: was sich verbindet, was nicht.
Manche Daten lassen sich sauber verknüpfen. Ad-Plattformen untereinander, Kampagnen mit Ländern. Manche nicht. Website-Analytics lässt sich selten mit mehr als einem Bruchteil der Sessions mit Ad-Kampagnen verknüpfen, und es zu erzwingen zerstört den Rest der Daten. Wo ein Abgleich sinnvoll ist, gleichen wir ab. Wo nicht, halten wir es im selben Dashboard getrennt und lassen den Leser filtern. Das Reporting tut nicht so, als würde alles zusammenpassen, obwohl es das nicht tut.
Standardisierte Kennzahlen, eine Definition in jeder Zeile.
Google zählt Interaktionen, Meta zählt Klicks, LinkedIn teilt Conversions nicht nach Land auf. Jede Plattform liefert ihre eigenen Definitionen, und unreflektierte Vergleiche verteilen das Budget falsch. Wir standardisieren Felder, Kennzahlen und Währungen, bevor die Daten ankommen, damit eine Kennzahl in jeder Zeile dasselbe bedeutet. Was nicht vergleichbar ist, wird benannt, nicht vermischt.
CRM-Integration, verknüpft mit dem Umsatz.
Wo ein CRM im Stack vorhanden ist, binden wir es sauber an. Lead, Opportunity, abgeschlossener Deal, zurückverfolgt auf die Kampagne, die ihn ausgelöst hat. So wird Marketing an echtem Umsatz gemessen, nicht nur an Leads. Sie sehen, welche Kampagnen Pipeline geöffnet und welche Deals abgeschlossen haben.
Jede Plattform sagt die Wahrheit.
Niemand vertraut ihnen.
Sobald die Zahlen übereinstimmen, hören die Diskussionen auf.
Starten Sie dort, wo die Zahlen nicht übereinstimmen.
In der Regel drei Wochen, zugeschnitten auf Ihren Stack. Das Ergebnis gehört Ihnen, ob wir weitermachen oder nicht.
- 01Wo jede Quelle liegt und was sie berichtet
- 02Wo die Zahlen zwischen Plattformen und CRM nicht übereinstimmen
- 03Was sich abgleichen lässt, was nicht, und warum
- 04Die marktübergreifende Sicht, die derzeit fehlt
- 05Priorisierter Aufbau zu einer einzigen Reporting-Ebene