Data Blending hilft, Daten aus verschiedenen Quellen für eine umfassende Analyse zu kombinieren, wodurch Erkenntnisse gewonnen werden, ohne die ursprünglichen Daten zu verändern.

Data Blending verwendet externen Code und Formeln in Datenanalyseplattformen. Es fragt die Datenquellen separat ab und kombiniert die Ergebnisse in klaren Visualisierungen. Diese Methode ist schneller und flexibler als traditionelle Datenkombinationstechniken.

Warum Data Blending wichtig ist

Data Blending ist entscheidend, um nützliche Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen zu gewinnen. Durch die Kombination unterschiedlicher Datensätze erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick, der zu besseren Entscheidungen und betrieblicher Effizienz beiträgt. Zum Beispiel kann ein E-Commerce-Unternehmen Website-Verkehrsdaten mit E-Mail-Marketing-Metriken kombinieren, um zu verstehen, wie verschiedene Kampagnen den Umsatz steigern. Dies hilft, gezielte E-Mail-Strategien zu entwickeln, die das Kundenengagement erhöhen und die Conversion-Raten steigern.

Data Blending unterstützt auch Echtzeitanalysen, die für schnelle Reaktionen auf Marktveränderungen entscheidend sind. Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das während eines Sportereignisses eine große Werbekampagne durchführt. Durch das Blending von Live-TV-Zuschauerzahlen mit Interaktionen in sozialen Medien kann das Marketingteam ihre Werbung in Echtzeit anpassen, um Engagement und Markenbekanntheit zu maximieren.

Darüber hinaus vereinfacht Data Blending die Datenprozesse, wodurch der Bedarf an umfangreicher IT-Unterstützung und teuren Datenlagerungen verringert wird. Die Einsparungen können in wichtige Initiativen wie Produktentwicklung oder Markterweiterung umgeleitet werden.

Wie man Data Blending im Marketing einsetzt

1. Überprüfung der Kampagnenleistung über alle Kanäle:

Die Kombination von Website-Daten mit Paid Media-Metriken hilft, die besten Kampagnen zu identifizieren. Verschiedene Kanäle haben unterschiedliche Stärken; einige generieren Traffic, andere steigern das Engagement. Durch die Zusammenführung dieser Datenquellen können Marketer verstehen:

• Die Gesamtleistung über alle bezahlten Kanäle.
• Welche Kampagnen und Kanäle den meisten Traffic, die meisten Conversions oder das meiste Engagement generieren.
• Regionen mit den höchsten Conversion-Raten.

2. Überwachung der organischen Social Media-Leistung:

Marketer führen oft Social Media-Kampagnen auf Plattformen wie TikTok, Instagram und LinkedIn durch. Die Zusammenführung von Daten aus diesen Kanälen hilft, die leistungsstärksten zu identifizieren. Wenn Facebook beispielsweise im Vergleich zu Instagram und LinkedIn nicht gut abschneidet, können Sie Ressourcen auf die effektiveren Plattformen umschichten.

3. Verfolgung des Budgets und der Werbeausgaben:

Die Datenzusammenführung ist entscheidend für die Budgetüberwachung. Durch die Zusammenführung der Ausgabeninformationen aus verschiedenen Kanälen können Marketer detaillierte Budgetberichte erstellen, prognostizierte Ausgaben berechnen und im Rahmen des Budgets bleiben.

4. Verbesserung der Suchleistung:

Die Zusammenführung von Daten aus Google Ads und der Google Search Console kann Keyword-Möglichkeiten für sowohl bezahlte als auch organische Suche aufzeigen. Zum Beispiel, wenn bestimmte Keywords signifikante Klicks und Conversions in bezahlten Anzeigen generieren, aber keine organischen Rankings haben, deutet dies auf einen Bedarf an organischer Optimierung hin. Ebenso können leistungsstarke organische Keywords in bezahlten Kampagnen gezielt werden. Die Einbeziehung von Quality Score-Daten aus Google Ads hilft, die Leistung und Budgeteffizienz zu optimieren.

Fazit

Marketer arbeiten oft über mehrere Kanäle hinweg. Ohne die Kombination von Daten aus diesen Quellen verpassen sie das vollständige Bild. Data Blending hilft Marketern, ihre Daten effektiv zu nutzen, was zu besseren Strategien und Ergebnissen führt.

Durch die Annahme von Data Blending-Praktiken können Unternehmen ihre Marketing-Insights verbessern, die Abläufe optimieren und größeren Erfolg in ihren Kampagnen erzielen. Für detailliertere Strategien zur Nutzung von Data Blending, werfen Sie einen Blick auf unseren Artikel über Die 5 besten Anwendungsfälle für Blended Connectors.

Wenn Sie Data Blending in Ihren Workflow integrieren und alle Vorteile davon nutzen möchten, vereinbaren Sie ein Treffen mit uns um zu erkunden, wie DataSlayer Ihnen helfen kann.