Die grosse Frage: «Was will ich erreichen?»
Wer sich erst seit Kurzem mit Marketing-Tools wie DAM beschäftigt, lässt sich leicht von den neuesten Features ablenken. Der Fokus auf Omnichannel und Hyperpersonalisierung ist KI und ML gewichen. Auch diese werden mit der Zeit sicherlich durch andere gehypte Features ersetzt werden. Iskander warnte davor, sich blenden zu lassen oder sich auf einen bestimmten Bereich zu fixieren.
Sie verglich die Implementierung eines DAM mit dem Bau eines Hauses. Wenn das Projekt bis zum dritten Quartal abgeschlossen sein muss, hetzt man wahrscheinlich von Raum zu Raum, um rechtzeitig die Schlüssel zu übergeben. Doch dann kommt der erste Gast und versucht, das Licht einzuschalten (oder im Falle eines DAM: die gewünschte Automatisierung auszulösen). Nichts passiert. In der Eile und mit dem Fokus auf das Offensichtliche (wie KI/ML) wurde versäumt, die Elektrik zu installieren (die Datenschicht, die Ihre Vision umsetzt).
«Um etwas zu bauen», so Iskander, «muss man die Vision dahinter verstehen.» Man könne keine Schalttafel bauen, ohne zu wissen, wie viel Strom man überhaupt erzeugen müsse.
Sie riet den Unternehmen, das Tempo zu drosseln und rauszuzoomen, um die wichtigste Frage zu beantworten: Was will ich erreichen? Das kann bedeuten, dass man die Q3-Frist verpasst. Unser Team erlebt oft, dass Unternehmen Geld für versäumte Datenlücken ausgeben, weil sie zu schnell und zu früh gehandelt haben.
Kurz: Unternehmen sollten frühzeitig in die verschiedenen Schichten investieren, die sie für ihren Erfolg benötigen. Und um diese Schichten – und die erforderlichen Daten – zu identifizieren, müssen sie sich zunächst darüber klar werden, was das DAM leisten soll.
Aufbau einer soliden Datenbasis in Schichten
Iskander identifizierte vier Datenebenen, die ein Asset in einem DAM enthalten kann:
- Das Asset ist im DAM erfasst und in irgendeiner Weise beschrieben.
- Das Asset referenziert andere Komponenten (z. B. ein Produkt oder Projekt).
- Das Asset ist mit Personas verknüpft (d. h. wer soll es wie und wann erhalten).
- Das Asset enthält Informationen (z. B. ob die Ausspielung an eine bestimmte Person auf eine bestimmte Art und Weise zu einem bestimmten Zeitpunkt zu einer Conversion geführt hat).
Alle diese Datenebenen sind wichtig. Unternehmen durchlaufen sie in der Regel von oben nach unten. Beim Umgang mit den verschiedenen Datenschichten sind laut Iskander einige Punkte zu beachten:
- Interoperabilität: Unternehmen sollten behutsam vorgehen und zunächst alle Silos aufbrechen. Assets müssen mit anderen Systemen interagieren können und anderen zur Verfügung gestellt werden, damit das DAM skalieren kann. Für Interoperabilität ist eine Kommunikation der Systeme miteinander notwendig.
- Vollständigkeit: Vollständige Daten bedeuten, dass die Daten zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sind. Dafür müssen die Inhalte bei jeder Erstellung klassifiziert werden. Nur wenn die Daten in dieser Hinsicht vollständig sind, können Zugriffsberechtigte zuverlässig mit ihnen arbeiten.
- Genauigkeit: In Iskanders Worten, «Garbage in, garbage out». Die Qualität und Genauigkeit der Daten, die Unternehmen in ein System einspeisen, bestimmen die Qualität und Genauigkeit der Ergebnisse. Schlechte Daten können dazu führen, dass keine oder falsche Verbindungen zu Personas hergestellt werden.
Iskander betonte: «Zuerst müssen die Daten stimmen. Wenn wir in der Lage sein wollen, zu reagieren, uns etwas auszudenken und es dann umzusetzen, brauchen wir diese Bausteine». Sie ermutigte die Anwesenden, sich nicht auf die Umsetzung innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zu versteifen. Stattdessen sollten sie sich umorientieren und ausreichend Zeit für die Vorbereitung der Daten einplanen, bevor sie mit der Umsetzung fortfahren. Auf diese Weise können sie mehr aus der Lösung herausholen, an der sie gerade arbeiten.
Von der Implementierung zur Integration
Iskander moderierte darüber hinaus ein Panel mit mehreren DAM-Fachleuten, das sich auf die Integrationsstrategie konzentrierte. Bülent Dogan, Gründer und Chefarchitekt von CyanGate, erklärte: «Integration steigert den Wert Ihrer Assets, indem sie diese anreichert, und senkt gleichzeitig Ihre Kosten durch die Automatisierung von Prozessen.»
Es ging um die Suche nach einem Tool, das alles kann, statt mehreren spezialisierten Lösungen, die miteinander integrierbar sind. Emily McGuiness, Creative Operations Manager bei IMAX, empfahl, einen mehrschichtigen Ansatz zu wählen. Während für ein kleines Unternehmen eine einzelne Lösung ausreichen könne, müssen die meisten Unternehmen spezialisierte Tools miteinander verbinden, sobald sie wachsen und ihre Anforderungen komplexer werden. Durch das Schichten dieser Tools könne das Unternehmen, so McGuiness, seine ideale Lösung schaffen.
Das Panel wies darauf hin, dass der Bedarf an Integrationen ständig zunimmt, was ein tiefes Verständnis von DAM und anderen integrierten Tools erfordert. «Digitale Assets müssen an immer mehr Endpunkten bereitgestellt werden», erklärte Jeff Bridges, VP of Client & Partner Development bei Ntara. «[Die Assets] müssen überall verfügbar sein, daher bleibt das Gleichgewicht zwischen Governance und Distribution entscheidend.»
Mit Blick auf die Ausarbeitung einer langfristigen Integrationsstrategie, die die Ausweitung der Vertriebskanäle, die Governance, die Technologieentwicklung und vieles mehr berücksichtigt, riet das Podium, einen Schritt zurückzutreten. Ähnlich wie Iskander in ihrem Einzelvortrag ermutigte das Panel die Teilnehmenden, vor der Strategieentwicklung zunächst zu verstehen, was sie erreichen wollen.
Jedes Podiumsmitglied gab einen Tipp zur Definition der MarTech-Integrationsstrategie eines Unternehmens:
- Klare Ziele definieren. «Der Grund für eine schlechte Integration ist oft, dass das Ziel und die Erfolgskriterien nicht definiert wurden», sagte Iskander.
- Identifizieren und mit dem Geschäftswert verknüpfen. «Ihre Geschäftsstrategie wird sich ändern», so Bridges. «Aber wenn Sie Ihre Entscheidungen mit dem Geschäftswert verknüpfen können, ist das das Bindeglied zwischen den technischen Aspekten, die für die Integration erforderlich sind.»
- Wandel akzeptieren. «Die Herausforderung bei der Entwicklung einer Strategie und ihrer Umsetzung über mehrere Jahre hinweg besteht darin, den Menschen zu vermitteln, dass Veränderungen kein Grund zur Sorge sind», erklärte McGuiness. «Wir sollten uns alle darauf einlassen.»
- Zustimmung einholen. «Bringen Sie alle Beteiligten an einen Tisch, wenn Sie eine Strategie entwickeln wollen, und lassen Sie sie am Entscheidungsprozess teilhaben», riet Dogan.
DAM mit Daten und Strategie vorantreiben
Eine solide Datenbasis und eine klare Strategie hinter den Integrationen helfen Marketing-Teams, ihre DAM-Tools voll auszuschöpfen. Iskander nannte einige Beispiele, warum dies wichtig ist.
In einem Fall berichtete sie von einem globalen Konsumgüterunternehmen (CPG), das sich wegen einer DAM-Lösung an uns wandte. Wir erkannten schnell, dass das nordamerikanische Team des Konsumgüterherstellers nicht dieselbe Datensprache sprach wie die internationalen Teams. Zwar erschien die Klassifizierung von Assets nicht allzu kritisch, doch machten die unterschiedlichen Taxonomien Funktionen wie die Suche nahezu unmöglich. Der Kunde unterbrach das Implementierungsprojekt, um erst einmal zu klären, wie die Klassifizierung erfolgen sollte. Diese einfache, aber entscheidende Abstimmung ermöglichte es uns, das DAM auf einer soliden Grundlage aufzubauen.
Iskander nannte ein weiteres Beispiel einer Fastfood-Kette, die über mehrere Jahre hinweg mit uns zusammenarbeitete, um ein starkes Datenfundament zu schaffen. Mit der Verbreitung von COVID-19 konnte das Unternehmen innerhalb weniger Tage die notwendigen Ressourcen an alle seine Filialen verteilen, um den Drive-Thru-Betrieb wieder aufzunehmen. Die Reaktion war so gut orchestriert, dass die COVID-Kliniken sich an sie wandten – in der Hoffnung, ihre Prozesse modellieren zu können.
