01.12.2020

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

Für die Zeit des zweiten Lockdown schreibt Leander C. Seidl ein wöchentlich wiederkehrendes Marketing-Fitness-Programm. In der zweiten Woche dreht sich alles um das Thema Daten.
/artikel/marketing-fitness-programm-teil-2-daten
Marketing Daten Tipps
(c) Adobe Stock / James Thew / beigestellt

Letzte Woche haben wir über eine wichtige Grundlage für eine erfolgreiche Marketing-Strategie gesprochen: Die korrekte Definition der Zielgruppe. Im heutigen Teil des Marketing-Fitness-Programms wollen wir uns einen weiteren wichtigen Aspekt vornehmen: die Auswertung der Daten.

In der heutigen, digitalisierten Welt kann die Vielfalt an verfügbaren Daten Fluch und Segen zugleich sein. User werden permanent getracked, analysiert und der Pfad von der Erstinteraktion bis hin zur Conversion kann präziser nachverfolgt werden als je zuvor. So gut das in der Theorie klingt – so oft erlebe ich in der Praxis, dass Daten entweder fehlerhaft oder unzureichend aufgezeichnet, oder irreführend interpretiert werden. Starten wir also unsere Trainingseinheit für ein gesundes Daten-Tracking.

Du hast das Gefühl, dass du Fehl am Platz bist? Such dir hier deinen neuen Job!

Beginnen wir mit dem Grundsätzlichen: Als Erstes müssen die Tools und Systeme, die für Tracking & Analyse notwendig sind, vorhanden sein. Sobald dies der Fall ist, widmen wir uns der Interpretation und dem Finetuning der Einstellungen.

Die Grundlagen: Analytics Systeme im Setup

Denkt man an Online Tracking & Analyse, führt an einem Tool kaum ein Weg vorbei: Google Analytics. Die Lösung ist weit verbreitet, seit mehr als eineinhalb Jahrzehnten verfügbar und einfach im Setup. Google Analytics zu installieren ist sicherlich ein guter Ausgangspunkt – allerdings plädiere ich dafür, keineswegs ausschließlich darauf zu setzen. Eine Art “doppelte Buchführung” ist auch im Analytics-Bereich essenziell, um einen präzisen Überblick zu behalten – immer öfter kommt es nämlich vor, dass ein Analytics-Tool vom Browser blockiert wird oder aus anderen Gründen nicht abfeuert.

Die Tracking-Pixel von Werbenetzwerken können eine derartige Zusatzebene darstellen: Facebook Analytics bietet beispielsweise ähnliche – wenn auch weniger umfangreiche – Auswertungen wie Google Analytics. So kann ein regelmäßiger Check durchgeführt werden, ob sich die gesammelten Daten (zum Beispiel die Anzahl der Website-Besucher, die Anzahl der verkauften Produkte, oder der Online Shop-Umsatz) im selben Bereich bewegen.

Die Funktion von UTMs

Eine dritte Ebene des Trackings wird leider oft vernachlässigt: das Nachverfolgen mit URL-Parametern: das sind sogenannte UTMs, die an Webadressen angehängt werden können. Ein Link in einer Werbung, ein Link in einem Newsletter, sowie ein Link in einem organischen Post auf LinkedIn, der jeweils zur selben Zielseite auf unserer Website führt, kann mit unterschiedlichen UTMs versehen werden.

Finden Sie die passenden High Potentials für ihr digitales Unternehmen! Mit der brutkasten Jobs Plattform finden Sie die richtigen BewerberInnen für Ihre Stellenanzeigen.

Diese UTMs erleichtern einerseits den Analytics-Tools die präzise Zuordnung unseres Traffics. Wir können diese Parameter aber auch zusätzlich abspeichern – beispielsweise in einem Anfrageformular, oder während des Checkouts in einem E-Commerce System. Die Parameter werden dann, neben den Kundendaten in der Datenbank abgespeichert, was uns eine präzise Zuordnung erlaubt: welche Umsätze und Kontaktanfragen kamen von welcher Werbung und von welchem Newsletter. Anders als bei den Analytics-Tools der Werbenetzwerke können hier zwar nur “Last-Touch” Interaktionen aufgezeichnet werden (der zuletzt gesetzte UTM-Parameter wird aufgezeichnet), dafür sind die Daten aber unverfälscht und 100% mit echten Umsätzen bzw. Anfragen verbunden. UTM-Parameter können von den meisten Formular- und E-Commerce Lösungen aufgezeichnet werden, allerdings ist die Funktion standardmäßig nicht immer aktiviert. 

Ich empfehle daher zusammengefasst folgenden Analytics Tech-Stack:

  1. Haupt-Tracking Tool für das tagtägliche Tracking – Google Analytics, oder Matomo als lokal am Server installierbare Alternative
  2. Analytics-Tools von Werbepartnern – Facebook Ads Pixel etc.
  3. UTM-Parameter an jedem Link & Aufzeichnung dieser Parameter an den Conversion-Punkten (Formulare, bei E-Commerce Transaktionen etc.)

Datenschutz: Analyse-Tools korrekt angeben

Zwei Warnhinweise möchte ich hier mitgeben: Bitte nicht vergessen, die Analytics-Tools auch im Rahmen der Cookie-Consent Popups und der Datenschutzerklärung korrekt anzugeben. Und bedauerlicherweise wird es sogar bei einem Umfangreichen Setup mit allen Analytics-Tools immer wieder zu einzelnen Abweichungen kommen. Dies ist leider üblich und muss bei der Auswertung der Analyse-Daten als Schwankungsbreite bedacht werden.

Die korrekte Interpretation der Daten

Sobald wir die Daten in einem aussagekräftigen & zuverlässigen Setup sammeln können, geht es an die korrekte Interpretation der Daten. Klar ist: Jede Website hat eine oder mehrere Haupt-Conversions – das sind die Momente, die wir zur Wirtschaftlichkeit unseres Unternehmens erreichen müssen, zum Beispiel ein Umsatz oder ein abgesendetes Anfrageformular. Bevor es zu diesem Abschluss kommt, geschehen aber oft sogenannte Micro-Conversions. Diese stellen die wichtigsten Zwischenschritte auf dem Weg zum Abschluss dar. Bei einem Online-Shop ist eine klassische Micro-Conversion zum Beispiel ein Klick auf den “In den Warenkorb”-Button.

Diese Micro-Conversions müssen in den Analyse-Tools als Events angelegt werden – so können wir den Weg der Kunden präzise nachvollziehen und Problemfelder erkennen, an denen User plötzlich abbrechen. Nach dem Anlegen der Micro-Conversions, müssen diese für die Analyse Tools auch kontextualisiert werden. Die meisten Tools bieten dafür Funnel-Ansichten an. Mit diesen kann eine Abfolge von Micro- und regulären Conversions definiert werden, die ein User standardmäßig absolviert.

Neben diesen Analytics-Daten, die uns vor allem zahlengetrieben zu neuen Erkenntnissen führen, ist mir auch ein weiterer Aspekt der Analyse sehr wichtig: die Auswertung der User Experience mit Tools wie Hotjar. Hotjar bietet die Möglichkeit zur Aufzeichnung von Session Recordings – hier können wir den Besuchern also “über die Schulter schauen”, um zu sehen, wie sie beim Besuch unserer Website die Maus bewegt haben und worauf sie als erstes geklickt haben – und Heatmaps, die uns zeigen, welche Bereiche von der Gesamtzahl an usern am Häufigsten angeklickt wurden.

Derartige Daten helfen vor allem beim Finetuning der User Experience: wenn wir bei der Auswertung unserer Micro-Conversions zum Beispiel sehen, dass viele Besucher beim Warénkorb unserer Website abbrechen, können wir mit Session Recordings & Heatmaps untersuchen, welche Auffälligkeiten es auf der konkreten Page gibt.

Die Übungen zu Daten im Marketing

Meine heutigen Aufgaben für eine erhöhte Analytics-Fitness sind erneut in zwei Bereiche geteilt – entweder der Setup der Grundlagen, oder das Finetuning der bestehenden Analytics-Tools.

  1. Setup einer effektiven Tracking-Struktur
    1. Installation von Google Analytics, Matomo oder einer anderen Lösung als Alltags-Tracking-Tool
    2. Einsatz des FB-Ads-Pixels als zusätzliches Tracking-Tool
      1. Erwähnung der neuen Analytics-Tools im Cookie-Consent-Popup
    3. Aufsetzen einer UTM-Struktur für alle eingesetzten URLs und Setup der UTM-Aufzeichnung bei allen Formularen und E-Commerce-Abschlüssen
  2. Verfeinerung des Trackings:
    1. Setup von Micro-Conversion-Events in den Analytics Tools
      1. Gruppieren der Micro-Conversions in Funnelansichten
    2. Aufzeichnung von User Sessions mit Hotjar oder ähnlichen Tools

Nächste Woche widmen wir uns der Planung von Plattformübergreifenden Funnels – von der Werbung bis hin zur Reaktivierung von Kundschaft durch Newsletter. Ich wünsche eine gesunde Marketing-Woche!

Über den Autor

Leander C. Seidl ist selbstständiger Digital Marketing Stratege für Startups, KMUs und Corporates. Er arbeitete unter anderem am Aufbau des Travel-Startups Midnightdeal, sowie an Product Launches von verschiedenen Tech-Companies. An der FH Technikum Academy und der FH WKW ist er als Gastlektor für Marketing Automation tätig.

Deine ungelesenen Artikel:
08.10.2026

Neue Plattform von A1 und IBM: Sichere und digital souveräne KI-Agenten für Unternehmen

A1 und Exoscale machen die IBM-KI-Plattform watsonx ihren Unternehmenskunden zugänglich - und nutzen sie auch selbst. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak erklärten die Hintergründe.
/artikel/neue-plattform-von-a1-und-ibm-sichere-und-digital-souveraene-ki-agenten-fuer-unternehmen
08.10.2026

Neue Plattform von A1 und IBM: Sichere und digital souveräne KI-Agenten für Unternehmen

A1 und Exoscale machen die IBM-KI-Plattform watsonx ihren Unternehmenskunden zugänglich - und nutzen sie auch selbst. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak erklärten die Hintergründe.
/artikel/neue-plattform-von-a1-und-ibm-sichere-und-digital-souveraene-ki-agenten-fuer-unternehmen
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen