Die 4 Phasen der Data Maturity – und wie du sie durchläufst

Daten sind eine deiner wertvollsten Ressourcen innerhalb deines Unternehmens. Die richtigen Insights ermöglichen dir, personalisierte, kundenorientierte Experiences zu schaffen, die deine Nutzenden begeistern, die Conversion-Raten steigern und deinen Umsatz erhöhen.

Um dir diesen Reichtum an Informationen zu erschließen und ihn optimal auszunutzen, brauchst du die richtigen Systeme und Tools. Genau das ist mit „Data Maturity“ oder „Datenreife“ gemeint, also: Wie „reif” ist dein Unternehmen, wenn es darum geht, Daten effektiv zu erfassen, zu managen und auszunutzen, um deine Geschäftsziele zu erreichen?

Lies weiter, um mehr über Data Maturity zu erfahren und herauszufinden, in welcher der 4 Phasen der Datenreife du dich momentan befindest – und um einige Profi-Tipps zu bekommen, die dir bei deinem Level-up helfen werden.

Ein hoher Datenreifegrad entsteht nicht über Nacht: Er erfordert eine Kombination aus strategischen, operativen und kulturellen datengestützten Praktiken.

Falls du dich fragst, in welcher Phase du sich aktuell befindest – und einen Fahrplan für deine Zukunft suchst –, dann erfährst du hier, wie die 4 Data-Maturity-Phasen aussehen.

Die 4 Phasen des Data-Maturity-Modells

Phase 1: Datenexploration 

Die erste Phase auf jeder Reise zu einem hohen Grad an Data Maturity beginnt damit, dass du deine bestehenden Daten explorierst und ein Bewusstsein für deine Einschränkungen und Weiterentwicklungschancen entwickelst.

Diese Phase lässt sich wie folgt beschreiben:

• Du weißt, dass du Daten sammeln musst, um die richtigen Geschäftsinvestitionen zu tätigen, aber du schöpfst das volle Potenzial deines Datensatzes noch nicht aus.

• Dir fehlen standardisierte Best Practices dafür, wie und in welchen Situationen deine Daten zum Einsatz kommen, sowie Richtlinien für das Datenmanagement (z. B. wer Zugriff auf welche Daten haben sollte und wer diese Rollenverteilung durchsetzt).

• Aufgrund der Silos zwischen Teams und Funktionsbereichen hat jedes Team seine eigene Idee von Best Practices rund um Daten.

• Verschiedene Teams untersuchen möglicherweise ungleichartige Datenpunkte von verschiedenen Tools aus.

• Entscheidungen werden immer noch auf kaum vorhandener oder komplett fehlender Datengrundlage gefällt und häufig eher von der Stellung im Unternehmen als von Fakten beeinflusst.

• Der Impact von Initiativen wird selten gemessen, wodurch es unmöglich bleibt, aus jeder Iteration wirklich zu lernen.

💡 Profi-Tipp: Eine der wirkungsvollsten Maßnahmen, die du für deine Unternehmensdaten ergreifen kannst, ist ihre Konsolidierung auf einer zentralen Plattform. Unzusammenhängende Datenquellen führen zu Fehlern, falschen Vermutungen und Zeit- und Geldverschwendungen. Mit einer All-in-One-Plattform wie Contentsquare, die deine Daten rund um digitale Customer Experiences erfasst, verwaltet und einsetzbar macht, stellst du sicher, dass alle mit denselben topaktuellen und korrekten Daten arbeiten, um kundenzentrierte Kampagnen und Roadmaps zu entwickeln. 

Phase 2: Datengrundwissen

In der 2. Phase im Data-Maturity-Modell kommen die Dinge langsam in Schwung. 

Diese Phase lässt sich wie folgt beschreiben:

• Die Führungsebene erkennt langsam, wie lohnend Investitionen in Analysetools und Best Practices sein können.

• Du fängst an, nach Lücken in deinen Daten zu suchen, die gefüllt werden sollten, und gehst auf die Suche nach datenbasierten Tools und Prozessen, die dir dabei helfen können.

• Führungskräfte beginnen, Investitionen in die Datenerfassung und ‑verwaltung zu priorisieren, etwa durch die Beschaffung einer vollumfänglichen Experience-Intelligence-Plattform.

• Du beginnst mit der Etablierung von Best Practices für die Planung deiner Roadmap und die Analyse nach dem Launch.

• Du fängst an, Erfolgsmetriken für jedes Briefing oder jede Kampagnehinzuzufügen, und führst nach jedem Projekt eine Nachbesprechung durch, um Verbesserungschancen zu identifizieren.

• Dein Team durchläuft ein grundlegendes Analysetraining und erhält Zugriff auf Self-Service-Tools, die ihnen helfen, Antworten auf ihre täglichen Fragen in Echtzeit und im Alleingang zu erhalten.

💡Profi-Tipp: Bereichere alle Mitarbeitenden – nicht nur deine Datenteams – mit der Möglichkeit, über Self-Service-Tools wertvolle Kunden-Insights zu gewinnen. Hierfür gibt es einige wichtige Funktionalitäten von Contentsquare:

• Heatmaps: Visualisiere auf einen Blick, welche Bereiche deiner Seite die Aufmerksamkeit deiner Zielgruppe erregen (oder verlieren). Erkenne, wo Nutzende klicken, scrollen oder zögern, um zu verstehen, welche Elemente zu Conversions führen oder Frustrationen auslösen. Optimiere anschließend deine Seite entsprechend, um bessere und ansprechendere Experiences zu schaffen.

• Session Replay: Beobachte das Verhalten von echten Nutzenden auf deiner Website oder in deiner App mit anonymisierten Replays einzelner Besuche. Hast du einen Schwachpunkt in deiner Heatmap entdeckt? Schau dir direkt das dazugehörige Session Replay an, um mehr Kontext zu erhalten und genau zu sehen, was sich abgespielt hat. Identifiziere schnell häufige Pain Points oder Blockaden, sortiert nach ihrem Impact auf Conversions, und priorisiere deine Verbesserungsmaßnahmen auf Basis dieser Daten, um die Probleme schnellstmöglich zu beheben.

• Journey Analysis: Entdecke, wie genau Besuchende deine Website von Anfang bis Ende durchgehen. Erkenne, welche Seiten sie in welcher Reihenfolge besucht haben, und führe rückwirkende Analysen, ausgehend von den wichtigsten Conversion-Seiten, durch: So verstehst du, was sie zum Punkt der Conversion gebracht hat. Segmentiere Customer Journeys nach Kanal, Kampagne oder Zielgruppen-Persona, um noch feingliedrigere Insights zu erhalten.

Phase 3: Datenbasiertheit

Jetzt geht der eigentliche Spaß los – sobald der Zugriff auf Daten demokratisiert und fest in die Kultur deines Unternehmens eingebettet ist.

Diese Phase lässt sich wie folgt beschreiben:

• Daten bilden die Grundlage deiner strategischen und operativen Praktiken, darunter deiner Produkt-Roadmap und deiner Go-to-Market-Strategie (GTM-Strategie).

• Jede Initiative zielt darauf ab, einen hohen Business Impact basierend auf datengestützten Entscheidungen zu erzielen.

• Teams verstehen langsam, wie sie Business KPIs erfolgreich erreichen können, indem sie Daten zur Optimierung der digitalen Experience nutzen.

• Vertrauenswürdige und vollständige Daten stehen jederzeit allen zur Verfügung, die an der Planung und Durchführung von Projekten beteiligt sind.

• Du hast klare Praktiken für dein Datenmanagement etabliert und jede Person weiß Bescheid, wer für was verantwortlich ist.

• Du nutzt Daten aus vergangenen Erkenntnissen, um deine Investitionsentscheidungen zu leiten und so maximalen Business Impact zu erzielen.

• Teams haben gelernt, wie sich Daten nutzen lassen, um effektive Experimente zu entwerfen und durchzuführen.

💡Profi-Tipp: Integriere datengestützte Experimente in deine Strategie, indem du regelmäßig A/B-Tests durchführst. Vergleiche verschiedene Versionen von Seiten deiner Website oder App, um herauszufinden, welche besser funktionieren. Nutze anschließend Heatmaps, um einen Seite-an-Seite-Vergleich durchzuführen und zu verstehen, warum die Ergebnisse so ausgefallen sind. Integriere deine Erkenntnisse in die nächste Iteration, um das Nutzer-Engagement zu verbessern und deine Conversion-Raten zu steigern.

Die Möglichkeiten für das Durchführen von A/B-Tests sind grenzenlos – und selbst kleine Änderungen können einen großen Unterschied machen. Als beispielsweise der Luxus-Schokoladenhersteller Hotel Chocolat anfing, bei der Schriftart in seiner Mega-Navigationsleiste auch Kleinbuchstaben statt nur Großbuchstaben zu verwenden, verzeichnete das Unternehmen eine Erhöhung der Conversion-Rate um 2 % und einen beeindruckenden Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts um 7,5 %.

Möchtest du mehr über das Durchführen erfolgreicher A/B-Tests erfahren? Dann wirf einen Blick auf diese 6 Praxisbeispiele und Fallstudien zum Thema A/B-Tests.

Nutze Heatmaps, um 2 Testvarianten Seite an Seite zu vergleichen

Phase 4: Datentransformation

Sobald du diese Phase erreicht hast, gehören Daten zur DNA deines Unternehmens. Jedes Team und jeder Prozess ist vollständig auf Daten konzentriert, und es herrscht eine Kultur des Datenaustauschs über dein gesamtes Unternehmen hinweg.

Diese Phase lässt sich wie folgt beschreiben:

• Alle Teams und Tätigkeitsbereiche arbeiten mit denselben Zahlen und Dashboards, die für sie eine zentrale Single Source of Truth für alle Daten bilden.

• Das Onboarding enthält Schulungen zur Datenkompetenz, damit neue Mitarbeitende vom ersten Tag an datenorientiert arbeiten.

• Produkt- und Go-to-Market-Teams können sich zuversichtlich auf die wirklich wichtigen Bereiche fokussieren, um das Geschäftswachstum effektiv zu triggern und erfolgreich zu den Geschäftszielen beizutragen.

• Du investierst durchgehend Zeit und Ressourcen in die Schulung, Pflege und Optimierung deiner Daten, um sicherzustellen, dass deine Daten-Performance permanent auf Hochtouren läuft.

💡Profi-Tipp: Nutze Integrationen und APIs, um zusätzlichen Mehrwert aus deinen Daten herauszuholen. Verbinde deine Digital-Experience-Plattform mit deinen anderen täglich genutzten Tools (wie Adobe, AWS und Jira), um deine Workflows zu straffen und die Customer Experience zu bereichern.

Wie du den Reifegrad deiner Data Maturity innerhalb deines Unternehmens bestimmen kannst

Ein Verständnis dafür, wo genau du dich auf der Reise in Richtung Data Maturity zurzeit befindest, ist der erste Schritt, um herauszufinden, was du als Nächstes unternehmen solltest. Denn auch wenn du vielleicht denkst, dass du bereits datenbasiert arbeitest, wirst du womöglich feststellen, dass du noch ein ordentliches Stück Reifepotenzial vor dir hast.

Falls du eine schnelle Auswertung des Reifegrades deiner Data Maturity suchst, haben wir hier einige Fragen für dich, die du dir und deinem Team stellen solltest, um loszulegen.

1. Woran machst du zurzeit den Erfolg digitaler Projekte fest? Hast du klare KPIs, die auf deine Geschäftsziele abgestimmt sind?

2. Sind Daten und Analytics für dein Team leicht zugänglich? Wie schnell können Teammitglieder Daten finden und analysieren, um ihre Fragen zur Produkt-Performance zu beantworten?

3. Wie stellt dein Unternehmen Zusammenhänge zwischen Produktänderungen und der Business Performance her?

4. Wie   und wie oft – experimentiert dein Unternehmen mit neuen Ideen?

5. Nutzt dein Team qualitative und quantitative Daten effektiv für seine Analysen?

Höhere Datenreife, besseres Business

Data Maturity ist entscheidend für den Geschäftserfolg, aber sie lässt sich nicht über Nacht etablieren. Ihre Realisierung erfordert bewusste Anstrengungen sowie Führungskräfte mit einer klaren Vision und Mission.

Unabhängig davon, in welcher Phase des Data-Maturity-Modells du dich momentan befindest: Eine leistungsstarke Analytics-Plattform ist unerlässlich, um die Kunden-Insights zu gewinnen, die du brauchst. Mit den richtigen Tools und Prozessen kannst du wertvolle Daten rund um die Customer Experience von A bis Z erschließen – und diese Daten anschließend in echtes Geschäftswachstum übersetzen.