300+ verschiedene Unternehmens-Websites in einem KPI Dashboard zusammengeführt: So wird Performance vergleichbar.
In internationalen Konzernen mit komplexen Marken-Architekturen, vielfältigen Zielgruppen und regionalen Besonderheiten entstehen schnell zahlreiche verschiedene Websites. Oftmals hat jede einen eigenen Fokus, ein eigenes Content Management System (CMS) und ein eigenes Analytics-Setup. Was in der Theorie als einheitliche digitale Präsenz startet, endet in der Praxis oftmals in einem Flickenteppich aus Tools, Metriken und Datenlücken.
Für CMOs und andere Marketing-Verantwortliche im Gesundheitswesen wird genau das zur Herausforderung: Wenn hunderte von Webseiten weltweit von diversen Teams betrieben werden, aber kein einheitlicher KPI-Rahmen und kein ganzheitliches Measurement Framework existiert, fehlt die Grundlage, um digitalen Erfolg richtig zu messen und Budgets gezielt zu steuern.
Genau hier setzte unser Projekt an. Lesen Sie weiter und erfahren Sie, wie ein zentrales KPI Dashboard Ordnung in die Daten gebracht und eine firmenweite Erfolgsmessung ermöglicht hat.
Das Unternehmen betreibt weltweit über 300 verschiedene Webseiten: Corporate-Seiten, Microsites, Lernplattformen, Produktseiten und viele mehr. Jede Seite verfolgt eigene Ziele, spricht andere Zielgruppen an und wird in einem anderen Land betreut. Entsprechend heterogen ist die Datenlage: Im Einsatz sind Google Analytics, Adobe Analytics, Matomo und weitere Tools, teilweise sogar mit fehlender oder unvollständiger Implementierung.
Das globale Team stand vor der Herausforderung, all diese Webpräsenzen sichtbar und vergleichbar zu machen – mit dem Ziel, den tatsächlichen Impact der einzelnen Seiten zu bewerten, redundante Angebote zu identifizieren und Inhalte strategisch zu konsolidieren.
Eingangs wurde eine Dateninfrastruktur geschaffen und die Datenbasis in Databricks aufgesetzt. Anschließend entstand in Power BI eine zentrale Plattform, die für die regionalen und globalen Teams sämtliche relevante Website-Daten in einem zentralen Dashboard darstellt. Gleichzeitig wurde ein konzernweiter Wechsel zu Adobe Analytics angestoßen, um langfristig eine einheitliche Webanalyse-Lösung zu etablieren. Um die tägliche Arbeit aller mit den Digital Analytics Daten zu stärken, waren eine intensive Aufklärungsarbeit zur zentralen Lösung sowie praxisorientierte Adobe Analytics Trainings nötig.
02 Zielsetzung
PROJEKT 1
Data Analytics: Einheitliche KPIs für messbare Website-Performance
Harmonisierung von KPIs aus Google Analytics, Matomo und Adobe Analytics, Clustering der Websites nach Typ und Ziel sowie Region, Entwicklung eines Website Scores zur vergleichbaren Bewertung der Performance.
PROJEKT 2
Data Stack & Power BI Dashboard: Technische Basis für Transparenz und Skalierung
Aufbau eines skalierbaren Data Stacks und Entwicklung eines Power BI Dashboards zur Analyse von über 300 Websites, inklusive relativer KPIs und Länderanpassungen.
Die Infrastruktur des Projektes war wie folgt aufgebaut:
PROJEKT 3
Data Driven Thinking & Adobe Analytics: Datenkompetenz nachhaltig verankern
Förderung datengetriebener Entscheidungsprozesse im Marketing sowie globales Ausrollen von Adobe Analytics inklusive Beratung und Schulung.
Unklare Datenstrategie und mangelnde Akzeptanz auf Länderebene
Eine unternehmensweite Datenstrategie war zum Projektstart noch nicht definiert, und die einzelnen Länder verfolgten sehr unterschiedliche Ziele und Anforderungen. Viele standen der Idee eines globalen Dashboards zunächst zurückhaltend gegenüber und waren unsicher, welchen konkreten Mehrwert eine zentrale Sicht auf ihre lokalen Daten bringen würde. Dies galt auch für das globale Roll-Out von Adobe Analytics als zentrales Web Analytics Tool.
Lösung: Wir entwickelten ein klares Zielbild und kommunizierten den konkreten Nutzen eines einheitlichen Reportings. Die Kombination aus neuen Tools, standardisierten Metriken und einem leistungsstarken Dashboard sollte die Grundlage schaffen, datenbasierte Entscheidungen strategisch wie operativ zu fördern. In Workshops wurden Use Cases und Vorteile von Data Driven Marketing aufgezeigt, um die Akzeptanz und Beteiligung auf Länderebene aktiv zu fördern.
Noch nicht etablierte Datenkompetenz im Unternehmen
Die Kompetenz in der selbstbewussten Nutzung von Daten für Geschäftsentscheidungen war in vielen Bereichen noch nicht etabliert. Dies wurde besonders deutlich im Umgang mit KPIs und der zielorientierten Interpretation von Webanalyse-Daten. Viele Teams verfügten zwar über Zugriff auf Daten, konnten diese aber kaum in konkrete Aussagen oder Maßnahmen übersetzen.
Lösung: Wir bauten Data Literacy gezielt auf, unter anderem durch praxisnahe Schulungen, Einführungstrainings für Power BI und erste begleitete Anwendungen direkt im Tagesgeschäft. Adobe Analytics wurde ergänzend durch uns geschult, um den internationalen Roll-Out aktiv zu unterstützen und die künftige Nutzung zu sichern.
Hoher Zeitdruck bei gleichzeitig komplexer Projektstruktur
Das Projekt musste unter großem Zeitdruck umgesetzt werden, und dies bei hoher Komplexität, vielen Beteiligten und unterschiedlichen internationalen Voraussetzungen. Gleichzeitig sollten technische, inhaltliche und organisatorische Anforderungen parallel gelöst werden, ohne die operativ arbeitenden Teams zusätzlich zu belasten.
Lösung: Durch eine agile Projektstruktur mit klarer Priorisierung konnten Teilprojekte effizient umgesetzt und frühzeitig sichtbare Ergebnisse erzielt werden. Wir stellten innerhalb kürzester Zeit ein Team aus Expert:innen zusammen, die sich alle auf unterschiedliche Bestandteile des Projektes konzentrierten. Während sich die Datenstrateg:innen und Analyst:innen um den methodischen Teil und die Dashboard-Konzeption kümmerten, waren die Data Engineers mit dem Setup des Data Stack vertraut, und die Digital Analysts überprüften das reibungslose Setup von Adobe Analytics in Hinblick auf die analytischen Ergebnisse. Regelmäßige Kommunikation sorgte dafür, dass alle Bestandteile nahtlos ineinander über gingen.
“Unser Ziel war es nicht nur, ein Dashboard zu liefern oder Daten zu harmonisieren, sondern das Unternehmen wirklich dazu zu befähigen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Der größte Erfolg dieses Projekts liegt darin, dass Technologie, Inhalte und Menschen zusammengedacht wurden. So ist aus Daten echte Wirkung im Marketing entstanden.”
Carolin Quast, Team Lead „Analytical CRM“
Hopmann Marketing Analytics