Mit der rasanten Zunahme der Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) werden die Folgen eines unzureichenden Informationsmanagements, das oft zu Daten-Silos führt, immer bedeutender. Da KI nur so gut sein kann wie die Qualität Ihrer Daten, behindern diese Silos die Fähigkeit von KI, genaue Einblicke und Vorhersagen zu liefern, was alle Bereiche des Unternehmens beeinträchtigt.
Aber was genau ist nötig, um Daten-Silos zu durchbrechen? Und welche Herausforderungen könnten Unternehmen dabei erwarten? Lassen Sie uns das genauer ansehen.
Was sind Daten-Silos?
Zunächst einmal: Daten-Silos sind Datenspeicher, die von einer bestimmten Abteilung oder Geschäftseinheit kontrolliert werden oder Informationen enthalten, die exklusiv in einem bestimmten Tool oder System gespeichert sind und somit isoliert vom Rest des Unternehmens bleiben. Ähnlich wie ein Silo auf einem Bauernhof Getreide isoliert aufbewahrt, halten diese Daten-Silos Informationen voneinander getrennt.
Daten in Silos werden häufig in einzelnen Systemen gespeichert und sind oft inkompatibel mit anderen Datensätzen. Das erschwert es Mitarbeitenden aus anderen Abteilungen, Unternehmensdaten effektiv für verschiedene Zwecke zu nutzen, beispielsweise für ein umfassenderes Verständnis der Kund:innen und ihrer Bedürfnisse.
Wo liegt das Problem bei Daten-Silos?
Daten-Silos verhindern Zusammenarbeit und Transparenz und schaffen Barrieren zwischen Teams und Abteilungen. Sie machen es schwierig, eine solide Datenbasis aufzubauen, die für die Nutzung von KI essenziell ist, und führen zu verpassten Chancen für effizientere und innovative Entscheidungsprozesse. Zudem erschweren sie die Möglichkeit, bessere und maßgeschneiderte Erlebnisse zu schaffen, was Unternehmen daran hindert, schnell auf Kundenbedürfnisse einzugehen.
Es ist offensichtlich, dass Daten-Silos die Produktivität senken, Kosten erhöhen und das Kundenerlebnis beeinträchtigen. Aber das ist noch nicht alles – hier sind einige konkrete Herausforderungen, die Daten-Silos Unternehmen auferlegen:
- Komplexe Technologie-Stacks: Auch wenn die nötigen Marketing-Tools vorhanden sind, können Daten-Silos den Zugang zu einer umfassenden Kundenübersicht erschweren.
- Mangelnde Agilität: Eine fragmentierte Infrastruktur kann selbst in Verbindung mit einem leistungsstarken CRM-System die Fähigkeit untergraben, Kundendaten in Echtzeit zu sammeln, zu analysieren und anzuwenden.
- Schlechte Datenqualität: Fragmentierte und inkonsistente Daten behindern die Personalisierung und Optimierung des Kundenerlebnisses, was datenbasierte, personalisierte Interaktionen erschwert.
- Verlangsamte KI-Initiativen: Daten-Silos können KI-Initiativen verlangsamen, da unzuverlässige Daten die erfolgreiche Umsetzung von KI-gestützten Maßnahmen zur Effizienzsteigerung verhindern.
Welche Vorteile bietet das Aufbrechen von Daten-Silos?
Der Abbau von Daten-Silos ist entscheidend für Unternehmen, die informierte und rechtzeitige Entscheidungen treffen möchten. Außerdem ermöglicht er das Cross-Referencing von Daten, wodurch eine einzige Informationsquelle entsteht.
Hier sind die wichtigsten Vorteile des Abbaus dieser Barrieren:
Von Silos zu KI-gestützten Einblicken und zuverlässigen Kundenprofilen
Daten sind eine strategische Ressource, besonders im Kontext der KI. Wenn sie durch KI-Algorithmen gesammelt und transformiert werden, werden sie zu einer wertvollen Grundlage für umsetzbare Erkenntnisse, die fundierte Entscheidungen unterstützen und das Unternehmenswachstum fördern.
Durch den Abbau von Daten-Silos tragen Unternehmen aktiv zur Zentralisierung der Daten und zur Erstellung präziserer und umfassenderer Kundenprofile bei. Dieser zentrale Ansatz ermöglicht den Zugang zu:
- Kundenintention: Erhalten Sie detaillierte Einblicke in besuchte Seiten, Besuchsdauer und Häufigkeit, um das Kundenverhalten besser zu verstehen.
- Kundenkontext: Sammeln Sie Geolokations- und Geräteinformationen, um die Relevanz und Aktualität von Kundeninteraktionen zu erhöhen.
- Traffic-Quelle: Identifizieren Sie die Herkunft des Traffics – ob bezahlt, organisch, über Suchmaschinen, E-Mail oder Social Media – um Ihre Marketingstrategien zu verfeinern.
- Frühere Interaktionen: Integrieren Sie sowohl Online- als auch Offline-Interaktionen über Vertrieb und Kundenservice, um ein nahtloses Kundenerlebnis zu gewährleisten.
- Produktkatalog: Konsolidieren Sie Produktdetails, Lagerbestände und Bewertungen, um Kund:innen genaue und aktuelle Informationen zu bieten.
Verbesserung der Personalisierung durch Daten-Insights
Der Abbau von Daten-Silos ermöglicht Unternehmen, mithilfe von KI datengestützte, maßgeschneiderte Kundenerlebnisse in großem Umfang zu schaffen.
- Sofortige Interaktion: Nutzen Sie Ereignis-Trigger, um Inhalte in Echtzeit basierend auf dem aktuellen Besucherverhalten bereitzustellen und die Relevanz der Interaktion zu steigern.
- Individuelle Empfehlungen: Bieten Sie maßgeschneiderte Unterstützung über alle Touchpoints hinweg, von automatisierten Hinweisen bis zu Live-Shopping-Support durch KI oder menschliche Unterstützung.
- Steigerung des Umsatzes: Erhöhen Sie den Umsatz und die Kundenzufriedenheit, indem Sie das Einkaufserlebnis vereinfachen und personalisieren, was zu mehr Conversions führt.
Effizienteres Marketing-Budget durch genaue Attribution und Predictive Analytics
Der Abbau von Daten-Silos hilft Unternehmen auch dabei, ihre Werbeausgaben zu optimieren, indem sie die Kampagnenleistung präzise attribuieren.
- Genaue Attribuierung: Synchronisieren Sie Online- und Offline-Conversions mit Werbeplattformen, um den Einfluss jedes Marketingkanals klar zu verstehen.
- Erweiterte Analytik: Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren, Kauftrends zu erkennen und Kund:innen mit hoher Kaufabsicht gezielt anzusprechen.
- Optimierter ROI: Fokussieren Sie Ihr Werbebudget auf Kampagnen mit der höchsten Wahrscheinlichkeit einer Conversion und maximieren Sie Ihren Return on Investment durch präzisere und personalisierte Werbung.
Durch den Abbau von Daten-Silos profitieren Unternehmen von einer besseren Entscheidungsfindung und verbesserten Erlebnissen für Kund:innen und Mitarbeitende.
Wie können Unternehmen Daten-Silos aufbrechen?
Der Abbau von Daten-Silos erfordert eine Kombination aus strategischen Initiativen und technologischer Integration.
- Datenlücken erkennen: Identifizieren und analysieren Sie die Bereiche, in denen Daten nicht effektiv geteilt oder integriert werden. Dies erfordert ein Verständnis des aktuellen Informationsflusses, die Erkennung bestehender Silos und deren Auswirkungen auf Abläufe und Kundenerlebnisse.
- Integrierte Technologie-Lösungen implementieren: Nutzen Sie einheitliche Datenplattformen wie Digital Experience Platforms (DXP) und zentrale CRM-Systeme, um verstreute Datenquellen zu konsolidieren. Plattformen wie CoreMedia bieten eine nahtlose Integration aller Datenquellen und schaffen ein echtes Omnichannel-Erlebnis.
- Klare Daten-Governance-Richtlinien etablieren: Entwickeln und setzen Sie Standards für das Datenmanagement durch, um Konsistenz, Genauigkeit und Qualität aller geteilten Daten sicherzustellen.
- Workflows optimieren und vereinfachen: Überprüfen und verbessern Sie regelmäßig Prozesse, um Engpässe zu beseitigen und den Informationsfluss zwischen Teams zu fördern.
- Eine Kultur der Zusammenarbeit fördern: Fördern Sie das Teilen von Daten zwischen Abteilungen und betrachten Sie Daten als gemeinsame Unternehmensressource statt als Abteilungsvermögen.
Durch diese Schritte können Unternehmen den Datenfluss verbessern, die Zusammenarbeit stärken und die Grundlage für KI-gestützte, intelligentere Geschäftsstrategien legen.
Ist Ihr Unternehmen bereit, Daten-Silos aufzubrechen und eine starke Datenbasis zu schaffen? Verbinden Sie sich mit unseren Experten um zu erfahren, wie wir Ihnen helfen können.
