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Ergebnis zur Umfrage “Vertrauen in Daten”

Das Ergebnis meiner Umfrage von neulich bei LinkedIn, ob den Analytics-Daten vertraut wird, zeigt (zumindest bei der gegeben Anzahl Stimmen) eine gewisse Tendenz …

Es gibt offenbar bei den meisten Teilnehmenden leichte Zweifel an der generellen Datenqualität der Analytics-Tools.

Hier nochmal das Ergebnis der Abstimmung:

Was könnten Gründe für das fehlende Vertrauen sein?

Ich nenne da mal einige, die mir aus der Erfahrung und aus vielen Kunden-Cases heraus einfallen und die aus vielen Analysen und Gesprächen mit anderen Analysten folgen:

  • Offenkundig falsche Daten werden gesehen (Schreibweisen falsch, deutlich zu viele/zu wenige von “etwas”, …)
  • Messfehler durch z. B. Tracking-Ausfälle
  • Spam oder Bot-Traffic sorgt für Spitzen in den Charts (ja, sogar bei uns)
  • Inkonsistenzen zwischen Tools (beispielsweise Google Analytics zeigt andere Zahlen als z. B. Microsoft Clarity oder auch ein Google Ads Report oder oder oder …)
  • Falsche Einrichtung des Trackings (z. B. doppeltes Tracking, falsche Einstellungen im Tool usw.)
  • Zustimmungslage (Cookie-Banner) bringt gefühlt oder tatsächlich “zu wenige” Daten.
  • Unklarheit der Auswertenden über die Erhebung oder die Datenquelle (sie wissen schlicht nicht, wie die Daten erhoben werden)
  • Fehlinterpration: Durch fehlendes Wissen werden Daten falsch ausgewertet und wirken dadurch ggf. nicht “gut”
  • Attributionsmodelle “verkomplizieren” die Auswertung von Conversions und am Ende versteht niemand mehr irgendwas
  • Zeitliche Verzögerungen: Tools geben teils unterschiedlich schnell Informationen preis. Das kann auch zu “Merkwürdigkeiten” in den Reports führen. So ist in GA4 z. B. der gestrige Tag “zum Vergessen”, weil dort noch nicht alles durchkalkuliert wurde. Andere Tools hingegen berichten ggf. in Realtime oder Neartime, gleicher Tag.
  • Daten wurden bei Implementierung nicht validiert, sondern einfach hingenommen und dann “so belassen” – und irgendwann ist das aufgefallen.
  • Keine Verantwortlichkeit bei den Daten: Niemand prüft die Qualität oder arbeitet an der Verbesserung.

Ich bin mir sicher, dass dir noch mehr einfallen.

Was folgt daraus?

Um das Vertrauen in Daten nachhaltig zu stärken, den Daten zu vertrauen

Ich würde immer schauen, dass auf verschiedenen Ebenen daran gearbeitet wird. Um das Vertrauen in Daten zu gewährleisten, braucht es m. M. n. IMMER folgendes:

  • Klarheit darüber WARUM gemessen wird, WAS gemessen wird und WIE
  • Qualitätschecks – zu Beginn und auch immer wieder zwischendurch
  • Wissen und Verständnis darüber, wie die Daten zu interpretieren sind und stetige Aufklärung
  • nicht zuletzt: Zielbezug! Wenn mir Daten nicht dabei helfen können, etwas bestimmtes zu erreichen, brauche ich sie nicht mal.

Denn OHNE Vertrauen und Verständnis in die Daten werden die Mitarbeiter in den Unternehmen nur sehr ungerne Entscheidungen mit ihnen fällen wollen …

Wenn auch du das Gefühl hast oder sicher weißt, dass eure Datenqualität nicht genügt, um mit ihnen ruhigen Gewissens Entscheidungen fällen zu können, lass uns doch mal ganz unverbindlich und kostenfrei zunächst darüber sprechen, was wir dir empfehlen würden.

Ich möchte, dass wir unseren Daten mehr vertrauen können.
Maik Bruns
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