Daten sind als Grundlage für Online-Marketing-Kampagnen heute unverzichtbar und entscheiden darüber, wie effizient das Marketing-Budget eingesetzt werden kann.
Doch viele Unternehmen kämpfen damit, die tatsächliche Qualität ihrer Daten einzuschätzen. Sind die Zahlen wirklich korrekt und zuverlässig? Werden die richtigen und relevanten Nutzerinteraktionen gemessen? Werden die Daten korrekt für die Optimierung der Marketing-Kampagnen eingesetzt?
Ob Ihre Daten zuverlässig sind und bereits für einen effizient Budget-Einsatz bei Ihren Marketing-Kampagnen eingesetzt werden, zeigt Ihnen der Data Quality Score.
Der Data Qualtiy Score bewertet die zentralen Qualitätsfaktoren Ihrer Marketing-Daten und zeigt Ihnen, wie solide die Datenbasis für Kampagnen-Optimierung, Attribution und Budget-Einsatz tatsächlich ist.
Der Data Qualtiy Score bewertet fünf zentrale Kriterien:
1. Data Coverage – Werden die relevanten Datenpunkte erfasst?
Der Data Quality Score prüft, ob alle entscheidenden Nutzeraktionen der Customer Journey abgebildet sind, etwa E-Commerce-Events im Shop oder Lead-Aktivitäten im B2B-Bereich.
Ohne eine vollständige Datenerfassung fehlen wesentliche Bausteine für Analysen und Optimierungen.
2. Data Accuracy & Reliability – Sind Ihre Daten zuverlässig?
Der Data Qualtiy Score bewertet, wie korrekt und zuverlässig Ihre Daten sind. Denn nur zuverlässige Daten führen zu guten Entscheidungen.
Die Zuverlässigkeit der Daten zeigt sich:
- in einer sauberen Tracking-Implementierung
- bei einer zuverlässigen Datenerhebung (client- oder server-seitig)
- bei einer geringen Fehlerraten und konsistenten Werten
3. Data Visualization – Sind Daten zugänglich und verständlich dargestellt?
Gute Daten nützen wenig, wenn sie niemand versteht.
Der Data Quality Score prüft, ob die Daten in übersichtlichen, gut strukturierten Dashboards und Reports zugänglich sind, die auch genutzt werden .
4. Data Integration & Connectivity – Wie gut sind verschiedene Datenquellen miteinander verknüpft?
Der Data Quality Score prüft, ob Daten reibungslos aus verschiedenen Systemen zusammengeführt werden können wie CRM, Marketing Automation, BI-Tools oder Werbeplattformen.
Je besser die einzelnen Systeme miteinander verbunden sind, desto grösser der Nutzen der Daten.
5. Data Compliance – Werden die Daten datenschutzkonform gesammelt und gespeichert?
Die Datensammlung und -speicherung muss funktional und datenschutzkonform sein.
Dazu gehören zum Beispiel:
- dass die Nutzerzustimmung zur Datensammlung eingeholt wird.
- dass aktuelle Datenschutzhinweise einfach zugänglich sind.
- dass ein Datenkonzept zu den gesammelten und gespeicherten Kundendaten besteht.
Warum der Data Quality Score wichtig ist
Der Data Quality Score macht deutlich, wie gut Ihre Daten tatsächlich als Grundlage für die Performance-Optimierung und die effiziente Budget-Verwendung Ihrer Marketingaktivitäten einsetzbar sind.
Für Marketing-Teams, Performance Manager und CMOs ist Datenqualität ein direkter Performance-Hebel: Schlechte oder unvollständige Daten verzerren Kampagnen-Ergebnisse, erschweren Optimierungsentscheidungen und führen zu Budgetverschwendung. Zuverlässige und vollständige Daten dagegen sorgen dafür, dass Media-Budgets dorthin fliessen, wo sie wirklich Wirkung erzeugen.
Unser Data Quality Score macht Ihre Datenqualität:
verständlich – Sie sehen auf einen Blick, welche Bausteine Ihrer Datenbasis zuverlässig funktionieren und wo Performance-Risiken liegen.
vergleichbar – Sie können Plattformen, Marketing-Kanäle oder Zielgruppen datenbasiert miteinander vergleichen und Prioritäten setzen.
steuerbar – Sie erhalten klare, praxistaugliche Empfehlungen, mit denen Sie Ihre Datenbasis verbessern und Ihr Marketingbudget effizienter einsetzen können.
Der Data Quality Score liefert nicht nur einen transparenten Überblick über den aktuellen Zustand Ihrer Daten, er zeigt Ihnen auch eine klare, realistische Roadmap, wie Sie Ihre Datenqualität Schritt für Schritt verbessern und damit bessere Kampagnen, präzisere Anzeigen-Ausspielung und smartere Budgetentscheidungen ermöglichen.
Finden Sie heraus, wie Ihr eigener Data Quality Score aussieht!
