Durch die Datenintegration entsteht eine zentrale Referenzdatenbasis für alle Informationen zu Kampagnenperformance, Ergebnissen und Ausgaben, die eine umfassende Analyse als Grundlage der Marketing-Performance-Optimierung ermöglicht. Erst wenn man alle Marketingdaten aus allen digitalen sowie Offline-Kampagnen, Webanalysen, CRM- und After-Sale-Systemen und anderen Komponenten integriert sind, erhalten Marketer einen nahtlosen und umfassenden Blick auf die Customer Journey und können fundiertere Entscheidungen treffen. Dies wird häufig als „Single Source of Truth“ bezeichnet.

Mithilfe dieser zentralen Referenzdatenbasis können Marketer ihre Aktivitäten ganzheitlich basierend auf KPIs, Kennzahlen und Dimensionen verwalten und optimieren, die in den einzelnen Quellsystemen nicht verfügbar sind. Dazu gehören aggregierte Kennzahlen wie Gesamt-Impressions, Interaktionen und Konversionsraten über alle Marketingkampagnen und Channels hinweg, aber auch Effizienzkennzahlen wie die Kosten pro Interaktion, Kundenakquisekosten und Marketing-ROI oder ROAS. Diese sind die Kennzahlen, anhand derer das Marketing bewertet wird – doch sind sie nur so belastbar und verlässlich wie die ihr zu Grunde liegende Datenintegrationsebene.

Das Marketing ist dafür verantwortlich, Zielgruppen anzusprechen, anzuziehen, in Kunden zu verwandeln und zu binden – und das an unzähligen Touchpoints. Um die Marketingperformance und -wirkung zu skalieren, ist ein vernetzter Überblick erforderlich, mit dem all jene Programme, Channels, Kampagnen, Zielgruppen usw. identifiziert werden können, mit denen die strategischen Ziele am besten erreicht werden.

Die Aufnahme einer neuen Datenquelle oder die Deaktivierung einer alten Plattform zugunsten einer neuen erfordern eine schnelle Datenintegration, damit die zentrale Referenzdatenbasis ohne Unterbrechungen weiter genutzt werden kann. Ähnlich verhält es sich mit neuen Analysen, die kontinuierlich zu verschiedenen MarTech-Systemen hinzugefügt werden, sodass die aktuellen Integrationsverbindungen ausreichend flexibel und schnell aktualisierbar sein müssen.

Herkömmliche BI-Tools gehörten zu den ersten Softwarewerkzeugen, die Daten aus verschiedenen Quellen integrierten, damit Unternehmen diese abteilungsübergreifend aggregieren und auswerten konnten. Diese Form der Datenintegration ist ein äußerst aufwendiger und zeitintensiver Prozess, der fortgeschrittene Technik- und Programmierkenntnisse erfordert. Forbes stellte kürzlich fest, dass diese Art der Datenintegration bis zu 80% der Zeit der damit betrauten Fachkräfte in Anspruch nehmen kann.

Ein wichtiger Bestandteil der Datenintegration ist ETL. Damit ist der Prozess des Extrahierens, Transformierens und Ladens von Daten aus mehreren, gegebenenfalls unterschiedlich strukturierten Datenquellen in eine Zieldatenbank gemeint – und die Abkürzung wird mittlerweile oft als Synonym für die Datenintegration verwendet. ETL ist der wahrscheinlich problematischste Teil der Datenintegration, da ein Fehler in einem Schritt zu fehlerhaften Daten in allen weiteren Schritten führt. Das unterstreicht einmal mehr die Bedeutung, für diese Aufgabe die passende Technologie zu nutzen, damit Experten sich weniger auf das Mikromanagement der Datenübertragung und mehr auf die Analyse sowie die zu treffenden Entscheidungen konzentrieren können.

Da die Anzahl der verfügbaren (und auch der erforderlichen) Datenquellen rasant zunimmt, ist der herkömmliche BI-Ansatz für Unternehmen generell, insbesondere aber im Marketing nicht mehr zeitgemäß. Deshalb bieten die meisten modernen Analysetools bereits integrierte Konnektoren zu verbreiteten Datenbanken (z. B. Hadoop und BigQuery) sowie API-Verbindungen zu den am häufigsten verwendeten Plattformen (z. B. Facebook und Google AdWords). Dieser Ansatz geht in die richtige Richtung. Doch um mit der Geschwindigkeit Schritt zu halten, in der sich das Marketing heute bewegt, ist er nicht ausreichend.

Eine für das Marketing optimierte Datenintegration der nächsten Generation setzt auf einen hybriden Ansatz, der API-Konnektoren mit KI-gestütztem Machine Learning kombiniert, damit Verbindungen zu allen Datenquellen unabhängig von einer bestehenden API automatisiert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es, ohne weitere Konfigurationen Verbindungen zu jedwedem System und jedweder Datenquelle aufzubauen.

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