Um unsere neueste Artikelreihe über die Herausforderungen der Datenqualität und die mit unzuverlässigen Daten verbundenen Risiken abzuschließen, finden Sie hier eine Zusammenfassung der 28 Qualitätskriterien, die für die Verbesserung der Marketingleistung, des Kampagnenerfolgs und der strategischen Entscheidungsfindung unerlässlich sind. 

1 – Zertifizierte Messung  

Wählen Sie einen digitalen Analysepartner, dessen Messungen von unabhängigen Multimedia-Messstellen wie ACPM (Frankreich), OJD Spanien, TÜV Saarland (Deutschland), ABC (Vereinigtes Königreich), KIA-INDEX (Schweden) und ENED (Griechenland) zertifiziert sind. 

2 – Identifizierter (und ausgeschlossener) Robot-Traffic 

Ihr Analyseanbieter kann dieses Robotes anhand einer offiziellen IAB-Ausschlussliste identifizieren, die regelmäßig aktualisiert wird.  

3 – Ein unabhängiges Analysetool 

Ein Anbieter für Digital Analytics sollte nicht gleichzeitig Ankläger und Richter sein. Es sollte keinen Grund bzw. keine Motivation geben, die gemeldeten Daten überzubewerten oder zu manipulieren, noch sollte ein Interessenkonflikt in ihrer Tätigkeit bestehen. 

4 – Ein transparenter Algorithmus für die Berechnungen 

Ihr Anbieter digitaler Analysen muss Ihnen in völliger Transparenz erklären können, wie die Indikatorberechnungen durchgeführt werden. Sie müssen also verstehen können, was im Algorithmus enthalten ist. Hüten Sie sich vor Blackboxes, die keine Möglichkeit menschlicher Interaktion bei der Berechnung Ihrer Daten bieten. 

5 – Datenkontrollverfahren  

Als integraler Bestandteil einer guten Daten-Governance können Sie durch regelmäßige Verfahren (z. B. automatische Tests) das Vorhandensein aller Tags überprüfen. 

6 – Vollständige Tagging-Audits 

Sie müssen insbesondere im Falle einer sehr wichtigen Änderung Ihrer Website und/oder Anwendungen durchgeführt werden. 

7 – Keine gesampelten Daten 

Diese mögen allgemeine Trends aufzeigen, aber je kleiner sie sind, desto weniger repräsentativ sind sie für die Realität. Sampling kann riskant sein, insbesondere bei Finanzdaten.  

8 – Serviceverträge (SLAs) 

Ihr Web-Analytics-Anbieter ist vertraglich verpflichtet, Ihnen eine Datenerfassungsrate von nahezu 100 % zu garantieren.

9 – First-Domain-Messung 

Sie stellen über einen eigenen Collection Server auf Ihrem eigenen Domain-Namen so viel Traffic wieder her, wie von Werbeblockern oder ITP-Systemen blockiert wird. Wichtiger Hinweis: Die von AT Internet zur Verfügung gestellte CDDC-Methode entspricht in vollem Umfang der DSGVO und ist nicht von der Erhebung der erforderlichen Einwilligung für alle Websites befreit. 

10 – Zugängliche und gut formatierte Daten  

Testen Sie, wie Ihre Daten abgerufen und dargestellt werden. Werden sie wie geplant erfasst? Werden die Werte auf Ihrer Benutzeroberfläche korrekt angezeigt? 

11 – Faire und verifizierte Werte 

Überprüfen Sie, dass keine technischen (Erfassungs-)Elemente die Genauigkeit der Zahlen in Ihrer Analyse verändert haben könnten. 

12 – Tools für benutzerdefiniertes Tagging  

Durch das Definieren benutzerdefinierter Datenverarbeitungsregeln können Sie Fehler aufgrund von Tagging-Problemen korrigieren, die erfassten Daten anreichern und unerwünschten Datenverkehr ausschließen – und das alles ohne die Hilfe technischer Teams. 

13 – Automatisierte Qualitätskontrolle 

Erwägen Sie die Verwendung von Tools, mit denen Ihr Analyst die Daten unabhängig aktualisieren kann, ohne sich darauf zu verlassen, dass technische Teams den Code ändern. 

14 – Echtzeitdaten  

Stellen Sie sicher, dass Ihre digitale Analyselösung Ihnen Echtzeit-KPIs bereitstellen kann, d. h., dass die Datenverfügbarkeit in Ihren Analysen und Dashboards 5 Minuten nicht überschreitet. 

15 – Wiederverwendbare Daten 

Stellen Sie sicher, dass Ihre Analysedaten für die gezielte Ansprache von Kunden, Push-Benachrichtigungen, Re-Targeting und E-Mail-Kampagnen wiederverwendet werden können.  

16 – Exportierbare Daten  

Sie müssen in der Lage sein, jede Stunde Millionen von Ereignissen zu extrahieren, um Ihr IS oder Ihren Data Lake (oder ein anderes Data Science-Projekt) mit äußerst granularen und aktuellen Analysedaten zu versorgen. 

17 – Daten, die sofort verständlich sind 

Nutzen Sie die Kundendienstexperten Ihres Analyseanbieters (falls vorhanden), um Ihre Daten schnell zu entschlüsseln.  

18 – Erweiterte Daten 

Nutzen Sie die Machine-Learning-Funktionen Ihrer Analyselösung, um möglicherweise dringende und kritische Events zu antizipieren oder vorherzusagen. 

19 – Aktive Governance  

Datenerfassung, -verarbeitung und -nutzung sind Teil einer Governance-Strategie, die von der Unternehmensführung initiiert und von einem CDO oder Datenexperten gesteuert werden. 

20 – Vergleichbare Indikatoren  

Bestimmen Sie, welche Analyselösung als Benchmark für das gesamte Unternehmen dient. Definieren und berechnen Sie anschließend diejenigen Indikatoren genauer, die als Benchmarks in den verschiedenen Diensten verwendet werden sollen.

21 – Gemeinsame Analysetools 

Verwenden Sie Dashboards und Analyseberichte, die an alle Arten von Datennutzern im Unternehmen angepasst werden können, damit jeder seine Analysen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten unterstützen kann, die auf konsistente Weise erfasst, berechnet und verarbeitet werden. 

22 – Eine geräteübergreifende Vision  

Behalten Sie immer den Überblick, wenn Sie Ihre Performanceanalysieren. Vermeiden Sie Ansätze, die zu plattform- oder gerätespezifisch sind, da sie so wichtige Erkenntnisse übersehen können. 

23 – Akkurate Daten  

Das Gesetz schreibt vor, dass die Daten akkurat sein müssen, um konform zu sein. Sie müssen angemessene Schritte unternehmen, um die Verarbeitung falscher Daten zu vermeiden (stellen Sie sich z. B. die Folgen von Datenfehlern in einer Krankenakte vor). 

24 – Sammlung von rechtmäßigen Einwilligungen 

Dies ist auch eine Bedingung für Compliance. Einige Analytics-Lösungen wie AT Internet profitieren von einer Ausnahme von der Datenerfassung, was die Messung einfacher und zuverlässiger macht. 

25 – Begrenzte Cookie-Lebensdauer 

Wenn der Internetnutzer seine Zustimmung erteilt hat, muss Ihre Web Analytics-Lösung Funktionalitäten anbieten, die sicherstellen, dass die Lebensdauer von Cookies eingehalten wird. 

26 – Vollständige und transparente Informationen 

Dies ist eine Pflicht gegenüber dem Internetnutzer. Diese Grundsätze betreffen die Verarbeitung von Daten und insbesondere die Dauer und den Ort der Speicherung sowie die Art der erfassten Daten. 

27 – Klare und genaue Definition personenbezogener Daten 

Dies ist eine der Verpflichtungen der DSGVO (Artikel 14). Bei AT Internet werden alle Arten von analytischen Daten als personenbezogene Daten betrachtet. 

28 – Datenzugriff 

Sie und Ihr Subunternehmer müssen in der Lage sein, auf die Rechte der betroffenen Personen zu reagieren. AT Internet ist in diesem Punkt organisiert.  

AT Internet bietet eine breite Palette von Werkzeugen für die Qualitätskontrolle von analytischen Daten. Weniger Fehler können daher Ihre Daten verändern und Ihre Entscheidungen beeinflussen. 

Wenn Sie sich für das Thema Datenqualität interessieren, laden Sie unseren neuesten Leitfaden herunter:  

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Bildnachweis: Glenn Carstens

Author

Editorial Manager Bernard ist verantwortlich für die Contentstrategie der Marke AT Internet. Er hat fast 10 Jahre Erfahrung bei Marketingtexten und als technischer Redakteur für die Softwareindustrie. Als Textspezialist arbeitet Bernard mit vielen verschiedenen Medien, unter anderem Blogs, White Papers, Interviews, Business Cases, Pressetexte, Infografiken, Videos, etc. Seine Spezialgebiete? Natürlich Marketing und Digitale Analyse!

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