Google-Suchdaten sind eine wertvolle Ressource für Unternehmen aller Branchen, da sie Aufschluss darüber geben, was die Menschen wirklich interessiert und wonach sie suchen. Diese Daten sind jedoch oft isoliert und für Teams außerhalb des SEO-Bereichs unzugänglich, was ihre Nutzung und ihre Fähigkeit, den Unternehmenserfolg zu unterstützen, einschränkt. Daher ist es wichtig, darüber nachzudenken, wie diese Daten sinnvoll genutzt werden können.
In diesem Artikel werden drei praktische Möglichkeiten vorgestellt, wie jedes Unternehmen die Fesseln seiner Suchmarketingdaten lösen kann, um geschäftskritische Entscheidungen auf aussagekräftigere, evidenzbasierte Weise zu treffen.
1. Verschaffe Dir einen Überblick
Häufig liegen die Daten in verschiedenen Silos wie SEO, PPC, Social Media, Direktmarketing usw. oder in verschiedenen Quellen wie Google Analytics, Google Ads, SEMRush, Moz, aHrefs oder anderen SEO- und Marketing-Tools vor. Die Liste der Optionen für Marketing- und Unternehmensanalysten ist endlos.
Um einen klareren Überblick zu erhalten, müssen die Hindernisse bei der Integration der verschiedenen Datenquellen beseitigt werden, um ein umfassenderes und aussagekräftigeres Datenökosystem zu schaffen. Es gibt viele Möglichkeiten, ein vollständigeres und klareres Datenbild für ein Unternehmen zu erhalten.
Die Optionen lassen sich in zwei Kategorien einteilen: interne technische Entwicklungs- und Data Science-Ressourcen oder Outsourcing an eine Marketing-/Insights-Agentur. Beide Optionen sollten zu einem einfacheren und präskriptiven Zugang zu einem umfassenderen Datenökosystem führen, das evidenzbasierte Erkenntnisse liefert, um bessere Entscheidungen in allen wichtigen Unternehmensfunktionen zu treffen. Eine effektive Datenzentralisierung ist der Schlüssel dazu und bildet die Grundlage für alles, was danach kommt.
Unabhängig davon, welche Lösung gewählt wird, müssen die wichtigsten erforderlichen Ergebnisse berücksichtigt werden, z. B.: datengestützte Maßnahmen, schnellere datengestützte Entscheidungsfindung, Prozessautomatisierung, vereinfachter und zugänglicher Datenzugriff, ein breiteres und vollständigeres Bild der Daten sowie Trends, Analysen und Leistungsprognosen. Die Nutzung größerer und nützlicher Datenmengen kann zu vielen positiven Geschäftsentscheidungen führen.
2. Entscheide unvoreingenommen und in Echtzeit
Evidenzbasierte Entscheidungsfindung bedeutet oft, neue Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig die Richtigkeit bisheriger Entscheidungen zu bestätigen.
Menschen suchen oft nach Bestätigung durch Daten, vernachlässigen aber die unvoreingenommene Prüfung dessen, was die Daten tatsächlich sagen. Das kann ein großer Fehler sein.
Als Unternehmen in einem wettbewerbsintensiven Umfeld ist es wichtig, die Zielgruppe und ihre sich verändernden Verhaltensweisen, Wünsche, Bedürfnisse und Probleme zu verstehen. Es ist auch wichtig, die sich verändernden Chancen und Möglichkeiten zu verstehen, die sich oft wöchentlich ändern.
Früher als die Konkurrenz zu handeln, kann viele Wettbewerbsvorteile bringen. Die Fähigkeit, sich neu auszurichten, den Fokus zu ändern und schneller als die Konkurrenz zu handeln, kann oft aus den verfügbaren Daten abgeleitet werden.
3. Intelligente Automatisierung
Ich schätze, dass intelligente Automatisierung (IA), insbesondere durch Technologien wie robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), das Potenzial hat, bis zu 70-80% der unnötigen manuellen Arbeit bei sich wiederholenden Aufgaben von Mitarbeitern in Bereichen wie Marketing, Analyse und verwandten Fachgebieten am Arbeitsplatz zu reduzieren.
Robotic Process Automation ist die Technologie, die es heute jedem ermöglicht, Computersoftware oder einen „Roboter“ so zu konfigurieren, dass er die Handlungen eines Menschen nachempfindet und integriert, , um einen Geschäftsprozess auszuführen.
Quelle: UiPath, April 2021.
Intelligent Automation (IA) und Robotic Process Automation (RPA) zielen nicht darauf ab, Menschen aus Schlüsselpositionen zu verdrängen, sondern ihnen Freiräume zu schaffen, damit sie sich auf wichtigere Bereiche konzentrieren können.
Dies wird erreicht, indem häufig wiederkehrende, prozessgesteuerte Tätigkeiten, die eher für ein Computerprogramm als für einen Menschen geeignet sind, eliminiert oder reduziert werden.
Auf diese Weise können Mitarbeiter einen Großteil ihrer Zeit damit verbringen, Daten zu nutzen, anstatt sie zu kombinieren und zu extrahieren.
Das Marketing ist ein gutes Beispiel. Marketingexperten verwenden oft viele verschiedene Analysetools und Software, um sich einen Überblick zu verschaffen und mit ihrer eigentlichen Arbeit zu beginnen. Es wird erwartet, dass sie bereits wissen, wonach sie suchen, bevor sie die Daten überhaupt kennen. Dies kann ermüdend, stressig und demotivierend sein und zu ineffizienten Arbeitsprozessen und verpassten Gelegenheiten im Unternehmen führen.
Intelligente Automatisierung kann viele Formen annehmen und kann durch ein proaktives Team erreicht werden, das Wert in kürzerer Zeit schaffen will und mehr Zeit damit verbringt, Erkenntnisse umzusetzen, anstatt sie zu beschaffen. Es ist wichtig, diese Reise proaktiv zu steuern, Prioritäten dort zu setzen, wo intelligente Automatisierung den größten Nutzen bringt, die Kontrolle zu zentralisieren und die Dynamik langfristig aufrechtzuerhalten.
Es ist ratsam, mit sich wiederholenden Aufgaben zu beginnen, die sich besser für Computer/Roboter eignen, gefolgt von zeitsparender Automatisierung, die es ermöglicht, die Datenmenge zu erhöhen. Außerdem sollten geschäftskritische Erkenntnisse priorisiert werden, um Wettbewerbsnachteile zu vermeiden, sowie ein unmittelbares Verständnis der Zielgruppe, um die Marke an der Spitze des Informations-/Bildungs- und Bewertungsprozesses zu positionieren. Unnötiger Verwaltungsaufwand, Trends und neue Produkt- und Servicemöglichkeiten sollten ebenfalls berücksichtigt werden.
Das Ziel dieses Artikels ist es, Unternehmen dabei zu helfen, den Wert ihrer Suchdaten zu erkennen und zu nutzen, um sinnvolle geschäftliche Auswirkungen zu erzielen. Die vorgestellten Punkte sollen einen Denkprozess in Gang setzen, der zu direkten Maßnahmen führt, sei es in Form von Audits, Bewertungen oder völlig neuen Arbeitsweisen. Es geht darum, einen sinnvollen nächsten Schritt zu tun, um die Potenziale von IA und RPA für das Unternehmen zu nutzen.
